那天週三的下午二點半，業務前端同事打電話來緊急Call一個會議，前端同事直言「第二季回顧，今年上半年的詢問函相較去年下滑許多，並且連品質都下降！」，並直言這一切可能是導致目前為止公司業績緊張的關鍵。
矛頭指向負責招攬詢問的行銷單位，每天看詢問函數量的我，直接回一句：「今年詢問函和去年是持平，哪來下滑一說？」我開啟 CRM 系統的Dashborad調閱YOY比較表，直接30秒內讓前端同仁靜默（這是我習慣的對付方式。）畢竟要怪別人很容易，讓客觀數據直接講話，我不吃感覺這一套。
但從他苦惱的神情之中，我心軟了進一步詢問目前他實際上遇到了哪些問題。
那一刻，我才意識到，不是觀察結果不同那麼簡單，而是資訊視角與認知框架的差異。從行銷部視角能夠看到全球詢問樣貌，但對前端業務同事只能看到權限內的資料，這包含排除了代理、業務直接處理等，進一步用系統分析後，也確實看到他所負責的數量有顯著在第二季有顯著下滑。而這件事情還會掛勾到前端業務所負責的KPI，也就意味著他的績效表現。
這場對談的目的是什麼？
在讀 Walter Sinnott-Armstrong 所著的《Think Again: How to Reason and Argue》（這本書是基於他在杜克開設的 MOOC，累積註冊學生已超過一百萬）後，我理解：好的論證不是為了擊倒對方，而是幫助彼此校正模型、達成理解。
再思考
書名：再思考：一堂近百萬人爭相學習的杜克大學論辯課《Think Again: How to Reason and Argue》
作者：Walter Sinnott-Armstrong
作者其他相關：https://youtu.be/gx5cLiX04jI?si=fBZaDFqXqSWGzi91
那次會議之後，我開始重新檢視自己過去在對話與辯論中的習慣。以往，我總希望快速找到「正確答案」，把數據當作武器，證明自己沒有錯。然而，《Think Again》提醒我，論辯（argumentation）真正的價值不在於分出勝負，而是創造「共同認知地景」（shared epistemic landscape）。
跨部門雙贏的可能？
回到故事，從前端同事的焦慮和擔憂，我們去對焦和拉齊彼此的資訊落差和盲區，最重要還有各自的利益主張，是否能創造雙贏、共同解惑，成了我當下的目標。我讓他客觀理解目前的整體現況，他讓我知道從作業程序中所發現的差異，透過整體詢問並未下降來舒緩業務部對於業績的焦慮，從他所提供的小數據和變化中，我開始從中去思考目標市場近期是否有些動態變化是檯面上看不到的。
這樣的「執行者互惠（我自創的詞彙）」能更快加速部門管理者（我）開拓前瞻性和修正偏差，進一步能創造實際有助於正向成長的「跨部門合作」。
好推理的三要素
在書中提到，好的推理需要三個要素：明確主張、合理證據、嚴謹推論。但在現實中，阻礙我們的往往不是證據的不足，而是認知謬誤（cognitive biases）。例如，我在會議裡的第一反應，就是落入了「確認偏誤（confirmation bias）」：因為相信數據能代表一切，就忽略了前端同事對「詢問量下降」的真切感受。
近年的研究也指出，單靠事實和數據，未必能改變他人的立場。哈佛的心理學家 Hugo Mercier 與 Dan Sperber 在《The Enigma of Reason》中提出「互動式推理理論」（interactionist theory of reasoning），認為人類推理的主要功能，不是追求客觀真理，而是為了在社群中協商、合作。換言之，數據本身不會說話，只有放進對話框架裡，才有真正的意義。
因此，我開始嘗試把會議視為一種「協作式論辯」（collaborative argumentation），而不是「零和競技」。與其想著「我要如何反駁」，我更會問自己：「對方的觀點補上了我沒看到的哪塊拼圖？」。當我抱持這樣的心態時，對話的氣氛明顯不同，不再是互相攻防，而是聯手進行假設檢驗。
這樣的轉變讓我想起書裡一句話：「論辯是一種社會性的推理工具。」 它不是要我們練就「辯倒別人」的技術，而是培養「與他人共同建構真實」的能力。這一點，對今天資訊碎片化、觀點極化的時代，格外重要。
或許，下次我們在會議上不需要急著分辨「誰對誰錯」，而是先問：
「我們各自依賴的前提是什麼？能不能把彼此的假設放到桌面上檢視？」
—這才是論辯課程想教給我們的思維習慣。
📌 錦囊：來自《Think Again》的理論與工具
三要素模型（Claim–Reasons–Evidence）一個好的論證必須有明確的主張（claim），有支持的理由（reasons），並用可靠的證據（evidence）加以支撐。應用：檢討同事報告時，不只問「對或錯」，而是檢視「理由夠不夠完整」。
認知謬誤（Cognitive Biases）
- 確認偏誤（Confirmation Bias）：傾向尋找支持自己觀點的資訊。
- 錨定效應（Anchoring Effect）：過度依賴最初獲得的訊息。
- 應用：會議時先問「如果我不是用這組數據出發，我會怎麼看？」
合作式論辯（Collaborative Argumentation）論辯不是零和遊戲，而是集體校正彼此的心智模型。應用：溝通時用「我們如何一起找到答案？」代替「我要證明你錯」。
還原主張（Principle of Charity）先以最合理、最強版本去理解對方觀點，而不是抓漏洞。應用：同事說「詢問品質下降」時，不急著否定，而是先幫他把觀點澄清。
互動式推理理論（Interactionist Theory of Reasoning, Mercier & Sperber）推理的目的不是孤立尋真，而是為了在群體中協商與合作。應用：開會時少用「我覺得」，多用「我們如何一起驗證？」
🏠練習：如何實踐於生活中
在職場
- 資訊框架檢視：「如果我們換一組數據／不同時間維度來看，結論還會一樣嗎？」
- 假設驗證：「我們現在的推斷，依賴了哪三個隱含假設？」
- 協作導向：「這個觀點能補上什麼是我們目前看不到的？」
在家庭
- 觀點還原：「如果把你的想法換成最清楚的一句話，會是什麼？」
- 假設性提問：「如果我們今天把立場互換，你會怎麼看？」
- 需求探索：「在這件事裡，對你最重要的其實是什麼？」
