तर्क में, हम किसी दावे की पूर्ण निश्चितता से निपटते नहीं हैं। संशयवादी और वैज्ञानिक दोनों का रवैया है कि कोई पूर्ण निश्चितता नहीं है। दूसरे शब्दों में, तर्क देने वाले प्रत्येक दावे पर संदेह है। एक वैज्ञानिक, आर ए लिटलटन ने इस प्रक्रिया को “बीड मॉडल ऑफ़ ट्रुथ” बताया है। यहाँ यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि Lyttlleton “सत्य” शब्द का उपयोग पूर्ण “सत्य” के रूप में नहीं करता है, बल्कि इसके बजाय किसी दावे की वैधता का प्रतिनिधित्व करने के लिए “सत्य” शब्द का उपयोग करता है। 1
अपने मॉडल को समझने के लिए डॉ। लिटलटन एक क्षैतिज तार पर एक मनका की कल्पना करते हैं। मनका उस तार पर बाएं या दाएं घूम सकता है। तार के दूर-बाईं ओर वह संख्या है जो कुल अविश्वास से मेल खाती है। तार के दूर-दाएं हाथ की ओर वह नंबर 1 है जो संपूर्ण विश्वास की स्थिति से संबंधित है या जहां आप पूर्ण निश्चितता के साथ दावे पर विश्वास करेंगे।
3.8.1: “बीड मॉडल ऑफ़ ट्रुथ” (CC BY 4.0; जे मार्टेनी)
डॉ। लिटलटन तर्क देंगे कि मनका को कभी भी बाएं या दाएं छोर तक नहीं पहुंचना चाहिए। जैसा कि अतिरिक्त प्रमाण प्रस्तुत किया गया है, यह विश्वास सच है कि मनका नंबर 1 के करीब जाता है। जितना अधिक विश्वास स्वीकार किए जाने की संभावना नहीं है, उतनी ही मनका 0 तक जाती है।
टूलमिन के मुताबिक,
“कोई भी दावा कुछ शक्तियों या कमजोरी, शर्तों और/या सीमाओं के साथ प्रस्तुत किया जाता है। हमारे पास बोलचाल की क्रियाविशेषणों और क्रियात्मक वाक्यांशों का एक परिचित समूह है जो इन योग्यताओं को चिह्नित करने के लिए कस्टम रूप से उपयोग किए जाते हैं। इस तरह के क्रियाविशेषण हैं: संभवतः, सभी संभाव्यता में, जहां तक सबूत जाते हैं, सभी चीजें समान होती हैं, उन सभी के लिए जो हम बता सकते हैं, बहुत संभावना है, शायद, जाहिरा तौर पर, प्रशंसनीय रूप से, लगभग निश्चित रूप से, ऐसा लगता है, आदि इन सभी वाक्यांशों को सीधे उन्नत होने के दावे में और एक के रूप में डाला जा सकता है परिणाम, यह दर्शाने वाले दावे को संशोधित करेगा कि सहायक साक्ष्य हमें दावे पर किस तरह की निर्भरता प्रदान करते हैं।” दो
आइए “जिम मार्टेनी शानदार है” सिलोजिज्म पर वापस जाएं। नीचे बताया गया है कि डॉ। टॉल्मिन तर्क का विश्लेषण कैसे करेंगे। अब आप तर्क के उन हिस्सों के बारे में प्रश्न पूछ सकते हैं जो रिक्त हैं, बैकिंग, आरक्षण और क्वालीफायर।
3.8.2: “दूसरा नमूना टूलमिन मॉडल” (सीसी बाय 4.0; जे मार्टेनी)
जैसा कि प्रस्तुत किया गया तर्क 100% वैध है क्योंकि क्वालिफायर के लिए कोई आरक्षण नहीं है। ग्राउंड्स और वारंट के लिए कोई बैकिंग भी प्रस्तुत नहीं की गई है, इसलिए इस बिंदु पर वे सिर्फ दावे हैं।
अब आप प्रश्न पूछकर अपना विश्लेषण शुरू करें, या जैसा कि हम उन्हें कॉल करेंगे, समस्याएँ। इस विचार के लिए बैकिंग क्या है कि सभी प्रोफेसर शानदार हैं? खराब समर्थन से वारंट और उसकी पूर्ण, सामान्य नियम होने की क्षमता पर संदेह पैदा होगा।
क्या ऐसे कोई प्रोफेसर हैं जो शानदार नहीं हैं? यदि ऐसा है, तो यह आरक्षण का हिस्सा हो सकता है? यह वह जगह है जहाँ आप अपना संदेह दिखाते हैं।
इन सवालों के जवाब तर्क को नुकसान पहुंचा सकते हैं। अगर आरक्षण होता है तो क्वालिफायर होता है। जितना अधिक आरक्षण होता है, क्वालिफायर उतना ही कमजोर होता है, क्लेम कम वैध हो जाता है। यदि कोई अपवाद नहीं है तो क्वालीफायर 100% है और आप 100% निश्चित होंगे कि दावा सही है। लेकिन कुछ आरक्षण के साथ आपका क्वालिफायर शायद 80% तक कम हो सकता है। अब, क्या यह आपकी दहलीज तक पहुँच गया है? अभी भी कुछ हद तक वैधता है, लेकिन आपके लिए दावा स्वीकार करना पर्याप्त नहीं हो सकता है।
ग्राउंड्स और वारंट के समर्थन की गुणवत्ता की जांच करने से हम उन कथनों की सटीकता पर सवाल उठा सकते हैं। संदिग्ध समर्थन के साथ तर्क की सटीकता को चुनौती दी जाती है। सटीकता जितनी कमजोर होती है, दावा उतना ही कम वैध होता है।
यह वही है जो एक पूर्ण टूलमिन जैसा दिख सकता है।
3.8.3: “तीसरा नमूना टूलमिन मॉडल” (CC BY 4.0; जे मार्टेनी)
तर्क के इस पूर्ण टूलमिन विश्लेषण के साथ हम तुरंत तर्क में दो कमजोरियों को देख सकते हैं।
प्रकाशन, राष्ट्रीय शिक्षा जो वारंट का समर्थन करती है कि “सभी प्रोफेसर शानदार हैं,” प्रोफेसरों के पक्ष में पूर्वाग्रहित हो सकते हैं। इससे वारंट की सटीकता कमजोर हो जाती है।
चूंकि वारंट के लिए दो आरक्षण हैं, इसलिए दावा 100% वैध नहीं हो सकता है। इसके बाद एक क्वालिफायर होना चाहिए जो निम्न स्तर की वैधता का सुझाव देता हो।
ध्यान दें कि क्वालिफ़ायर अब है, “एक मौका है।” यह मुझे इस दावे को अस्वीकार करने के लिए प्रेरित करेगा कि जिम मार्टेनी शानदार हैं।
यह वही है जो रक्षा वकील एक अदालत में करने का प्रयास करते हैं। उन्हें यह साबित करने की ज़रूरत नहीं है कि उनका मुवक्किल निर्दोष है। उन्हें इस दावे की वैधता को कम करने के लिए अभियोजन मामले पर हमला करना पड़ता है कि उनका ग्राहक दोषी है। वे चाहते हैं कि क्वालीफायर बैकिंग पर सवाल उठाकर और आरक्षण में अधिक से अधिक उदाहरण जोड़कर कम संख्या को प्रतिबिंबित करे। यदि एक आपराधिक मामले में वे उचित संदेह से कम वैधता को कम कर सकते हैं, तो जूरी को अपने ग्राहक को “दोषी नहीं” ढूंढना चाहिए। ध्यान दें कि वे यह नहीं कहते कि आरोपी “निर्दोष” है। वे केवल यह कह सकते हैं कि अभियुक्तों को दोषी खोजने के लिए अभियोजन पक्ष के पास पर्याप्त वैध मामला नहीं था।
स्टीफन टॉल्मिन ने इस मॉडल को हर दिन आपके द्वारा पढ़े और सुने जाने वाले तर्कों का विश्लेषण करने के लिए विकसित किया है - समाचार पत्रों में और टेलीविजन पर, काम पर, कक्षाओं में, और बातचीत में। टूलमिन मॉडल किसी तर्क को साबित करने के प्रयास की सफलता या विफलता का आंकलन करने के लिए नहीं है; इसके बजाय यह एक तर्क को उसके सबसे बुनियादी टुकड़ों तक बांटने में मदद करता है। टूलमिन मॉडल यह दिखाने में मदद करता है कि कड़ाई से निर्मित तर्क कितने कड़े हैं, और तर्क का प्रत्येक भाग उस तर्क की समग्र वैधता या तर्कसंगतता से कैसे संबंधित है।
