झूठ में फंसने से कैसे बचें

यांत्रिकी: तंत्रिका नेटवर्क जानबूझकर झूठ नहीं बोलता है - यह सबसे प्रशंसनीय पाठ को पूरा करता है। यदि पर्याप्त डेटा नहीं है, तो प्रशंसनीय और सही में अंतर हो जाता है: परिणाम एक सहज निर्माण है - एक गैर-मौजूद अध्ययन, एक मनगढ़ंत आंकड़ा, एक गलत उद्धरण। यदि स्वर आत्मविश्वासपूर्ण हो तो यह विशेष रूप से खतरनाक है। अनुरोध में लीवर. अज्ञानता को अनुमति दें: "यदि आप निश्चित नहीं हैं, तो इसे लिख लें, इसे मनगढ़ंत न बनाएं।" अलग-अलग स्तर: "चिह्नित करें कि स्रोत के साथ तथ्य कहां है, और आपकी धारणा कहां है।" सत्यापनीयता की आवश्यकता है: सटीक उद्धरण और लिंक जिन्हें खोला जा सकता है। अंतर्दृष्टि तकनीक: मॉडल से प्रत्येक प्रमुख कथन (उच्च/मध्यम/निम्न) के लिए अपने आत्मविश्वास का मूल्यांकन करने के लिए कहें और बताएं कि यह किस पर आधारित है। कम आत्मविश्वास एक लाल झंडा है, पहले वहां देखें। दूसरी तकनीक: एक नियंत्रण प्रश्न पूछें - एक तथ्य पूछें जो निष्कर्ष का खंडन करेगा। यदि मॉडल ऐसा नहीं कर सकता, तो निष्कर्ष को बढ़ाया जा सकता है। लाल झंडे: गोल पूर्ण संख्याएँ, विशिष्ट नाम या तिथियों के बिना संदर्भ, उद्धरण जो नहीं मिल सकते हैं, एक संकीर्ण प्रश्न का उत्तर बिना किसी "निर्भर" के। एक सामान्य गलती: आत्मविश्वासपूर्ण लहजे पर भरोसा करना। एक मॉडल का आत्मविश्वास उसके सही होने के बारे में कुछ नहीं कहता।