Généralisation hâtive (erreur)

Une généralisation hâtive est une erreur dans laquelle une conclusion à laquelle on parvient n'est pas logiquement justifiée par des preuves suffisantes ou impartiales. Cela s'appelle aussi un échantillon insuffisant, un accident inverse, une généralisation erronée, une généralisation biaisée, sauter à une conclusion, secundum quid, et une négligence des qualifications.

L'auteur Robert B. Parker illustre le concept via un extrait de son roman "Sixkill":

"C'était un jour de pluie à Harvard Square, donc la circulation piétonne à travers l'atrium de Mass Ave à Mount Auburn Street était plus lourde qu'elle ne l'aurait été si le soleil était sorti. Beaucoup de gens portaient des parapluies, que la plupart d'entre eux enroulaient à l'intérieur. J'avais toujours pensé que Cambridge, dans les environs de Harvard, avait peut-être le plus de parapluies par habitant de n'importe quel endroit du monde. Les gens les utilisaient quand il neigeait. Dans mon enfance, à Laramie, Wyoming, nous pensions les gens qui portaient des parapluies étaient des poules mouillées. C'était presque certainement une généralisation hâtive, mais je n'avais jamais rencontré d'argument dur contre. "

Un échantillon trop petit

Par définition, un argument basé sur une généralisation hâtive procède toujours du particulier au général. Il prend un petit échantillon et essaie d'extrapoler une idée de cet échantillon et de l'appliquer à une population plus large, et cela ne fonctionne pas. T. Edward Damer explique:

"Il n'est pas rare qu'un plaideur tire une conclusion ou une généralisation sur la base de quelques exemples de phénomène. En fait, une généralisation est souvent tirée d'une seule donnée à l'appui, un acte qui pourrait être décrit comme un engagement la fausseté du fait solitaire… Certains domaines d'enquête ont des lignes directrices assez sophistiquées pour déterminer la suffisance d'un échantillon, comme dans les échantillons de préférence des électeurs ou les échantillons d'écoute de la télévision. Dans de nombreux domaines, cependant, il n'y a pas de telles directives pour nous aider à déterminer ce qui serait un motif suffisant pour la véracité d'une conclusion particulière. "
-Tiré de "Attacking Faulty Reasoning", 4e éd. Wadsworth, 2001

Les généralisations dans leur ensemble, hâtives ou non, sont au mieux problématiques. Même ainsi, un échantillon de grande taille ne vous sortira pas toujours du lot. L'échantillon que vous cherchez à généraliser doit être représentatif de la population dans son ensemble, et il doit être aléatoire. Par exemple, les sondages menant à l'élection présidentielle de 2016 ont manqué des segments de la population qui sont finalement venus voter pour Donald Trump et ont ainsi sous-estimé ses partisans et leur impact potentiel sur l'élection. Les sondeurs savaient que la course serait proche, cependant, en n'ayant pas d'échantillon représentatif pour généraliser le résultat, ils se sont trompés. 

Ramifications éthiques

Les stéréotypes proviennent de la tentative de généraliser des personnes ou des groupes d'entre eux. Le faire est au mieux un champ de mines et au pire, a des considérations éthiques. Julia T. Wood explique:

"Une généralisation hâtive est une revendication large basée sur des preuves trop limitées. Il est contraire à l'éthique d'affirmer une revendication large lorsque vous ne disposez que de preuves ou d'instances anecdotiques ou isolées. Prenons deux exemples de généralisations hâtives basées sur des données inadéquates:

"Trois représentants du Congrès ont eu des affaires. Par conséquent, les membres du Congrès sont des adultères.

"Un groupe environnemental a illégalement bloqué les bûcherons et les travailleurs d'une centrale nucléaire. Par conséquent, les écologistes sont des radicaux qui prennent la loi en main.

"Dans chaque cas, la conclusion est basée sur des preuves limitées. Dans chaque cas, la conclusion est hâtive et fallacieuse."
-Tiré de "Communication in Our Lives", 6e éd. Wadsworth, 2012

La pensée critique est la clé

Dans l'ensemble, pour éviter de faire, de diffuser ou de croire à des généralisations hâtives, prenez du recul, analysez l'opinion et considérez la source. Si une déclaration provient d'une source biaisée, le point de vue derrière elle doit éclairer votre compréhension de l'opinion exprimée, car elle lui donne un contexte. Pour trouver la vérité, recherchez des preuves qui soutiennent et s'opposent à une déclaration parce que, comme le dit l'adage, chaque histoire a deux côtés - et la vérité se situe souvent quelque part au milieu.