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

De nombreux articles récents sur le blog Grammarly ont porté sur des erreurs logiques, il est donc prudent de conclure que le blog de Grammarly se concentre sur les erreurs logiques.

Pas assez. 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 majorité ne concerne pas les 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 faire une affirmation basée sur une taille d'échantillon beaucoup trop petite pour étayer l'affirmation.

Le fait qu'un échantillon soit suffisamment grand pour étayer une allégation dépend de l'allégation spécifique. Par exemple, un voyageur 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 cette personne affirmait plutôt que, d'après 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 suit : un petit échantillon est extrait d'un grand ensemble de données, et une conclusion est tirée sur la base de ce petit échantillon , puis appliquée à l'ensemble des données.

L'erreur de généralisation hâtive est une erreur informelle. Cela signifie que la déconnexion logique se produit dans le contenu de l'argument, pas dans sa structure. Un moyen facile de reconnaître une erreur informelle est de savoir si vous pouvez conserver la structure de l'argument, mais échanger dans une déclaration logique. 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 ont des diplômes en anglais, donc un diplôme en anglais doit être la clé pour faire publier votre livre.

Logique : Les deux auteurs publiés que je connais ont des diplômes en anglais, donc un diplôme en anglais semble être un atout utile pour les auteurs.

Voyez 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 déclarations logiques, alors que les erreurs formelles ne le peuvent pas.

Pour être plus précis, le sophisme de généralisation hâtive est un sophisme 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. Cela s'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 de généralisation erronée. Une généralisation erronée est toute conclusion qu'un argumentateur fait sur toutes ou la plupart des personnes, des lieux ou des instances spécifiques malgré le fait qu'il ne dispose que de données provenant d'une ou de quelques personnes, lieux ou instances spécifiques. Voici un exemple rapide :

À l'anniversaire auquel j'ai assisté pendant le 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 tenir compte de 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 anecdotiques et la sélection de cerises sont des erreurs similaires, mais il y a une différence essentielle entre celles-ci et les généralisations hâtives : avec une généralisation hâtive, l'argumentateur arrive à tort ( mais de bonne foi ) à une conclusion basée sur une petite quantité de preuves. Avec des preuves anecdotiques et une sélection de cerises, l'argumentateur cherche 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 des 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 pour les 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. Par conséquent, il n'y a rien de mal à tergiverser et à reporter vos devoirs.
• Les lanternes tachetées sont une espèce envahissante, donc les mouches tachetées doivent être envahissantes.

Comment éviter l'erreur de généralisation hâtive dans votre écriture

Lorsque vous faites des généralisations hâtives, vous faites des déclarations invalides. Bien que votre généralisation hâtive puisse s'avérer en quelque sorte correcte ou même entièrement correcte 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 sape 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 déclarations bien motivées. Dans d'autres types d'écriture, comme les articles de blog et les essais persuasifs , les 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 les autres erreurs logiques, vous pouvez éviter de faire des généralisations hâtives dans votre écriture en vous assurant que chaque affirmation que vous faites est bien documentée et étayée par des sources crédibles .

Parfois, une déclaration complètement logique peut ressembler à une généralisation hâtive en raison de son contexte ou du choix des mots. Dans des situations comme celle-ci, vous pouvez souvent retravailler le passage pour clarifier votre demande. C'est pourquoi l'édition et la relecture soigneuses 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 l'erreur 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 faire une affirmation basée sur une taille d'échantillon beaucoup trop petite pour étayer cette affirmation.

Comment fonctionne le sophisme de généralisation hâtive ?

L'erreur de généralisation hâtive est la suivante :

1. Un petit échantillon est extrait d'un grand nombre de données.
2. Une conclusion est tirée sur la base de ce petit échantillon , puis appliquée à l'ensemble des données.

Comment puis-je éviter l'erreur de généralisation hâtive dans mon écriture ?

Vous pouvez éviter de faire des généralisations hâtives dans votre écriture en lisant et en réfléchissant de manière critique à toutes les sources que vous utilisez, pour vous assurer que vous avez une compréhension précise des données qu'elles contiennent. Ce faisant, vous pouvez vous assurer que les affirmations que vous faites à l'aide de ces preuves sont logiques et exactes. Lisez votre brouillon terminé et vérifiez que vous avez étayé chaque réclamation par une quantité suffisante 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 demande pour refléter les preuves de vos sources.