Qu’est-ce que l’erreur de généralisation hâtive ?

De nombreux articles récents sur le blog Grammarly traitaient d'erreurs logiques, on peut donc conclure sans se tromper que le blog de Grammarly se concentre sur les erreurs logiques.

Pas tout à fait. S'il est vrai que nous avons publié un certain nombre d'articles sur les erreurs logiques, il est inexact de dire que le blog se concentre sur les erreurs logiques. En fait, il n’est même pas logique de faire cette affirmation, car si vous regardez tous les articles que nous publions, vous verrez que la majoriténeconcerne pas des erreurs logiques.

Il y a un nom pour ce type d’affirmation illogique : une généralisation hâtive.

Qu’est-ce que l’erreur de généralisation hâtive ?

L'erreur de généralisation hâtive, également connue sous le nom d'erreur de surgénéralisation, est l' erreur logique consistant à formuler une affirmation basée sur un échantillon beaucoup trop petit pour étayer cette affirmation.

La question de savoir si la taille d'un échantillon est suffisamment grande pour étayer une affirmation dépend de l'allégation spécifique. Par exemple, un voyageur venant d’un autre pays qui visite New York et conclut que la plupart des Américains ne possèdent pas de voiture ferait une généralisation hâtive. Cependant, si cet individu affirmait plutôt que, sur la base de ses observations, la plupart des New-Yorkais ne possèdent pas de voiture, ce ne serait pas une généralisation hâtive.

Une généralisation hâtive est structurée comme ceci : unpetit échantillonest prélevé à partir d’un grandensemble de données,et uneconclusionest tirée sur la base de cepetit échantillon, puis appliquée à l’ensembledes données.

L’erreur de généralisation hâtive est une erreur informelle.Cela signifie que la déconnexion logique se produit dans le contenu de l'argument, et non dans sa structure. Un moyen simple de reconnaître une erreur informelle est de savoir si vous pouvez conserver la structure de l'argument, mais échanger une déclaration logiquement solide. Si cela a du sens, c'est une erreur informelle. Voici un exemple rapide utilisant l’erreur de généralisation hâtive :

Illogique :les deux auteurs publiés que je connais sont diplômés en anglais, donc un diplôme en anglais doit être la clé pour que votre livre soit publié.

Logique :les deux auteurs publiés que je connais sont diplômés en anglais, donc un diplôme en anglais semble être un atout utile pour les auteurs.

Voyez-vous comment la deuxième déclaration ne fait pas une affirmation absolue basée sur les données présentées, mais reconnaît plutôt une corrélation qui semble exister ? Les erreurs informelles peuvent être corrigées en adaptant le langage pour créer des énoncés logiques, contrairement aux erreurs formelles.

Pour être plus précis, l’erreur de généralisation hâtive est uneerreur d’induction défectueuse.Cela signifie que la déconnexion logique est une conclusion erronée basée sur les preuves examinées par l’argumentateur.

Synonymes de généralisation hâtive

Comme nous l’avons mentionné ci-dessus, l’erreur de généralisation hâtive est également connue sous le nom d’erreur de surgénéralisation. On l'appelle ainsi parce qu'il fait référence à la généralisation excessive de l'argumentateur sur le sujet dont il discute.

Une généralisation hâtive est un type degénéralisation erronée.Une généralisation erronée est toute conclusion qu'un argumentateur tire sur l'ensemble ou la plupart des personnes, des lieux ou des instances spécifiques, même s'il ne dispose que de données provenant d'une ou de quelques personnes, lieux ou instances spécifiques. Voici un exemple rapide :

Lors de l’anniversaire auquel j’ai assisté ce week-end, il y avait un clown. Les clowns font partie des fêtes d'anniversaire.

La différence est subtile, mais ce qui distingue une généralisation hâtive, c'est que l'argumentateur se précipite vers une conclusion sur son sujet sans prendre en compte toutes les variables qui pourraient invalider sa conclusion. L’erreur de généralisation erronée est plus large et couvre toute conclusion tirée de preuves insuffisantes.

Les preuves anecdotiquesetla sélection sélectivesont des erreurs similaires, mais il existe une différence clé entre celles-ci et les généralisations hâtives : avec une généralisation hâtive, l'argumentateur parvient de manière incorrecte ( mais de bonne foi ) à une conclusion basée sur une petite quantité de preuves. À l’aide de preuves anecdotiques et d’une sélection sélective, l’argumentateur recherche plutôt des preuves spécifiques pour étayer sa conclusion, même si cela signifie ignorer les preuves contradictoires. Dans la plupart des cas, les argumentateurs qui sélectionnent les données et s’appuient sur des preuves anecdotiques argumentent de mauvaise foi.

Exemples de l’erreur de généralisation hâtive

• Lors d'un événement d'orientation destiné aux nouveaux étudiants se spécialisant en anglais, vous remarquerez peut-être que de nombreux participants sont des femmes et conclurez que seules les femmes se spécialisent en anglais.
• « J'attends toujours la dernière minute pour terminer mes devoirs et je réussis toujours tous mes cours. Il n’y a donc rien de mal à tergiverser et à reporter vos missions. »
• Les mouches tachetées sont une espèce envahissante, donc les mouches tachetées doivent être envahissantes.

Comment éviter l'erreur de généralisation hâtive dans vos écrits

Lorsque vous faites des généralisations hâtives, vous faites des déclarations invalides. Même si votre généralisation hâtive peut s’avérer en quelque sortecorrecte, voire totalement exacte sur une base factuelle, vous ne faites toujours pas une affirmation bien motivée.

Dans un écrit qui présente des faits objectifs, comme un document de recherche , faire des affirmations mal motivées mine les positions présentées dans votre écriture. Cela peut indiquer que vous n'avez pas une bonne compréhension de votre sujet ou montrer que vous n'avez pas fait suffisamment de recherches pour faire des affirmations bien motivées. Dans d'autres types d'écriture, comme les articles de blog et les essais persuasifs , des généralisations hâtives peuvent donner aux lecteurs une raison de faire des hypothèses similaires sur la façon dont vous comprenez réellement le sujet dont vous discutez.

Comme pour d’autres erreurs logiques, vous pouvez éviter de faire des généralisations hâtives dans vos écrits en vous assurant que chaque affirmation que vous faites est bien documentée et étayée par des sources crédibles .

Parfois, une déclaration tout à fait logique peut ressembler à une généralisation hâtive en raison de son contexte ou du choix de ses mots. Dans des situations comme celle-ci, vous pouvez souvent retravailler le passage pour clarifier votre affirmation. C'est pourquoi une édition et une relecture minutieuses sont des étapes si importantes dans le processus d'écriture : un texte par ailleurs solide peut obtenir une mauvaise note ou ne pas avoir l'impact escompté sur les lecteurs.

FAQ sur les erreurs de généralisation hâtive

Qu’est-ce que l’erreur de généralisation hâtive ?

L'erreur de généralisation hâtive, également connue sous le nom d'erreur de surgénéralisation, est l'erreur logique consistant à formuler une affirmation basée sur un échantillon beaucoup trop petit pour étayer cette affirmation.

Comment fonctionne l’erreur de généralisation hâtive ?

L’erreur de généralisation hâtive est la suivante :

1. Un petit échantillonest prélevé à partir d’un grandnombre de données.
2. Une conclusionest tirée sur la base de cepetit échantillon, puis appliquée à l’ensemble des données.

Comment puis-je éviter l’erreur de généralisation hâtive dans mes écrits ?

Vous pouvez éviter de faire des généralisations hâtives dans vos écrits en lisant et en réfléchissant de manière critique à toutes les sources que vous utilisez, afin de vous assurer que vous avez une compréhension précise des données qu'elles contiennent. En faisant cela, vous pouvez vous assurer que les affirmations que vous faites en utilisant ces preuves sont logiques et exactes. Lisez votre projet complété et vérifiez que vous avez appuyé chaque affirmation avec un nombre suffisant de preuves. Si vous rencontrez des généralisations hâtives, retravaillez les sections qui les contiennent afin qu'elles soient logiquement valables. Dans certains cas, cela signifie modifier votre affirmation pour refléter les preuves provenant de vos sources.