이걸 어떻게 표현해야할지 모르겠지만, 누군가가 더 큰 범위 중 하나를 제시하여 문제를 줄이는 사례를 생각하고 있습니다. 다소 조잡한 예, “세계 인구의 절반이 굶주리고 있기 때문에 미국의 정치적 문제는 중요하지 않습니다.”

솔직히 이것이 잘못된 것으로 간주되는지 여부는 알 수 없습니다. 내가 전에 누군가가 그것을 오류라고 설명했다는 느낌을 흔들 수없는 이유입니다. 내가 미쳤거나 이것에 뭔가 (또는 비슷한 것)가 있습니까?

답변

이를 공식적으로 상대적 궁핍의 오류 라고하며, 구어 적으로 더 나쁜 문제에 대한 호소 또는 “어린이 굶주리는 아이들이 부족한 것은 진지하게 논의 할 가치가 없다는 의미입니다. 더 정확하게는 오류는 “ (상대적으로) 작은 문제에 대한 우려를 표명하는 것은 그 사람은 더 큰 문제에 대해 신경 쓰지 않습니다. Strawman의 일종 인이 오류는 상대방의 주장을 받아들이고 여기에 다음과 같은 추가 주장을 추가합니다.

1) 크고 작은 문제는 신경 쓸 수 없다는 것 동시에.

2) 사소한 불만을 제기하는 것은 주요 문제가 중요하지 않다는 충분한 증거입니다.

3) 사소한 문제에 짜증을 낸 사람이 큰 문제를 해결하는 데 도움을 주거나 심지어 신경을 쓴다면 차가 고장 났거나 불만이 무엇이든 전혀 신경 쓰지 않을 것입니다. 더 나쁜 문제는 그 사람이 “불만에 대해 불평해서는 안된다는 것입니다.

댓글

  • 저는 주위를 둘러싼 이유가 있다는 것을 알았습니다. 고마워요!
  • 원칙적으로 하나는 타당하지만 실제로는 사실인가요? 최근에 저는 아동 자유 부부가 사회의 나머지 부분에서 어떻게 차별을 받았는지 불평하는 아동 자유 여성의 에세이를 읽었습니다. . 확실히 대부분은 그녀의 p roblem은 다른 소수의 사람들과 비교할 때 미약합니다. 보다 일반적으로, 적어도 미국에서는 공개 담론 공간에 제한된 대역폭이 있습니다. 그리고 소위 문화 전쟁은 타당한 우려에도 불구하고 그 공간을 너무 많이 차지하고 문화적 문제보다 훨씬 더 큰 영향을 미치는 더 큰 사회적 문제에서 대중의 관심을 돌리고 있습니다.
  • 사소한 문제 가상 , 시도 , 지우기 하는 기술 이지만 실제로 중요한 사람에게 여전히 중요합니까 ????????????????
  • @Alexander S King 그러나 우선 순위 인수는이 오류의 사례가 아닙니다. 제한된 자원을 배분하는 실제 문제, 목표가 편향 또는 해고 일 때만. 그리고 정치인들은 상대적인 궁핍으로 대중의 관심을 돌리기도합니다. " 국가는 최저 임금보다 더 큰 문제를 가지고 있습니다. ", " 우리가 말하는 이유 ISIS가 우리 모두를 죽이려는 경우 인종 차별주의 " 등.
  • " 우선 순위 인수는 이러한 사례가 아닙니다. 제한된 자원을 분배하는 실제 문제가있을 때 오류가 발생하고 목표가 편향 또는 해고 일 때만 오류가 발생합니다. " 좋은 지적입니다.

답변

솔직히 이것이 오류인지 아닌지 모르겠지만 이상한 이유로 …

이는 적어도 일부 상황에서 우리가 오류보다는 역설에 대해 이야기하고 있다는 강력한 표시입니다. 상대적 궁핍의 오류 ( “그만큼 나쁘지 않음”) 는 위키 백과의 붉은 청어 오류 아래에 나열되어 있습니다. 즉, 관련성 오류. 따라서 더 큰 문제가 논의중인 작은 문제의 맥락에서 실제로 관련이 없다면 실제로 오류입니다.

토론을위한 시간과 자원이 다음과 같은 경우이 오류 또는 패러독스의 불쾌한 변형입니다. 문제는 관련없는 문제 사이의 관계를 그리는 데 사용됩니다. 이러한 형태의 역설은 실제로 실제로 발생할 수 있으며, 완전히 관련되지 않은 모순에서 무엇이든 추론 할 수있는 논리의 폭발 원리를 취합니다. 서버에 대한 서비스 거부 공격은 이러한 종류의 불쾌 함으로부터 스스로를 보호하도록 설계된 시스템조차도 완전히 면역되지 않는다는 것을 강조합니다.

더 큰 문제가 실제로 관련이있는 역설의 경우에는 한계가 있습니다. 수익률은 때때로 작은 문제가 같은 양의 투자 된 자원에 대해 큰 문제보다 더 큰 보상을 약속하는 이유를 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.다시 논리 및 컴퓨터의 맥락에서 부동 소수점 숫자는 큰 숫자에 더 해지면 작은 숫자를 잊어 버립니다. 해결 방법은 블랙 박스 알고리즘을 적용하기 전에 다른 스케일을 분리하는 것입니다.

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