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最新四招妙解辯論數據難題
近年來，隨著辯論賽不斷地推廣和深入，許多辯題的設置已經由務虛的抽象性辯題向務實的現實性辯題轉變。在現實性辯題中，雙方會舉出大量的數據作為自己命題的證明。面對冷冰冰的數字，辯手們該如何在最短的時間內做出巧妙的回應，并且言之成理呢?
一、單刀直入：直接質疑法
由于賽前的辯論準備都比較充足，在上場前，辯手們腦中記載的材料信息量極為豐富。也正因為如此，對于許多人而言，臨場非常可能出現通報數字不確切的情況。此時，辯手們一定要只及一點，不及其余，緊緊揪住失誤不放，讓對方的低級錯誤直接為己方添分。
在一場題為“建設節約社會重在消費節約還是生產節約”的辯論賽中，正方向反方質詢，“xx年我國餐飲業的食物浪費高達6000元，一年浪費掉三年生產節約的總和，請問二辯，如何解決消費浪費速度超過生產節約速度的問題?”反方回答道，“對方辯友說錯了吧，xx年餐飲業事物浪費總和只有600億元，怎么到了您口中，輕輕巧巧就增長十倍呢?”
正方的提問原本非常尖銳，但是由于口誤，直接導致對方可以不顧問題本身如何，就數據論數據，反而讓觀眾認為自身舉證數據不當，有虛張聲勢的嫌疑，從而讓質詢目的無法達到。
小帖士：這里反方的單刀直入是需要勇氣的，如果自身對數據了解不夠清楚，那么效果會適得其反。
二、
反客為主：現場算術法
網絡技術的迅猛發展給人們帶來了快捷，也帶了弊病。網上的許多數字錄入并不準確，因此就給對手留下了可乘之機。當辯手察覺對方數據有誤時，可以通過算術的方式予以歸謬，一舉擊破。
還是在剛才的那場關于節約社會的辯論賽中，反方質詢：“請問對方辯友，生產部門占用了我國90%的水資源，這不正好說明在節約用水方面，生產節約更為重要么?”正方回答，“我國水資源總量為每年為28124億立方米，1999年工業用水總量為370億立方米，農業用水總量約為3800億立方米，綜合以上數據：只能說生產部門占用了我國20%的水資源，又哪里來的90%之說呢?對方辯友的數據是不是沒有查清楚呢?”
反方的數據非常清楚，90%的數據非常可怕，直接把另外10%比下去了，但是正方依托自身掌握的數據，來了一個算術法，依據我國工農業用水量與總資源量的比例，將對方的數據置于死地，而且由于有論證過程，顯得更為可信。
小帖士：反方面對強硬數據時，一定要冷靜耐心，以我為主，相信自己的數據能夠解決對方的一切問題。
三、曲徑通幽：迂回閃避法
事實上，對于大多數辯論賽而言，任何一方都不可能完全知曉對方的問題，更不用說精確的數據了。面對未知的問題，迂回閃避也是一種常用的戰術。
在xx年全國大專辯論賽決賽，“城市交通問題主要是設施問題還是管理問題”中，反方向正方提問，“請對方用交通學當中著名的波動理論給大家解釋一下在借位換位中的uw，為什么能夠從負值轉為正值?”正方回答“對方辯友，今天我們是在進行大專辯論賽，并不是進行知識競賽，您一上來就問我一個純知識性問題，不僅我不是非常清楚，在座的評委和觀眾也不是非常清楚，假如對方認為這和我們辯論非常有關系的話，請詳細解釋一下，讓我們來展開一場有意義的辯論!”
乍一看，反方問正方uw如何從負值轉為正值的數據問題，正方并沒有回答。但是現場觀眾卻為反方叫好。這是因為，數據本身的提出一定要讓觀眾能夠理解和接受，如果是太學術性的數據理論，就違背了辯論賽尊重觀眾的宗旨，不得人心。
小帖士：反方運用迂回戰術時，一定要非常謹慎，如果對方數據十分切題，一般不能運用此法，否則會被評委認為是蓄意逃避問題。
四、投桃報李：實例說明法
在辯論中，我們經常會發現對方的許多問題是己方的“死穴”，無法有相應的數據加以回應。這時候，我們就應該投桃報李，換一種方式來應對，用更加親和的實例來贏得大眾。
在xx年武漢大學校“金秋辯論賽”決賽，“網絡對大學生影響利大于弊還是弊大于利”的比賽中，反方列舉了這樣一個數據，“資料表明，當今70%的大學生沉迷于網絡游戲，存在逃課現象。這還不能說明網絡弊大于利么?”正方回答說，“對方辯友，如果真的是70%的話，那么也就是說現場有七成的觀眾在沉迷網游，在逃課。可為什么我們看到的是100%的觀眾們都在認真地聽辯論，看辯論呢?您方是不是有一點點危言聳聽呢?”
正方的數據似乎顯得大學生沉迷網游的情勢非常嚴峻，反方一時找不到相應的數據來進行回應，又無法采取迂回閃避的方法，所以此時，他運用了實例說明法，指出對方數據的漏洞，而且更重要的是，調動起了現場觀眾的情緒，讓對方質詢只能無功而返。
小帖士：數據是抽象的，在找不到對應數據的前提下，應對的最佳方法就是采用鮮活的實例來說明自身的觀點，做到這一步，即便面對再刁鉆的數據，回答時也能游刃有余。
以上四種方法是筆者在實戰過程中總結出來的。值得強調的是，在面對數據問題時，充分的材料準備是第一位的，而冷靜沉著的心態同樣必不可少。只有在此兩種因素充分發揮作用的前提下，本文所提到的技巧才能讓辯手們有用武之地。反之，如果只是一味如用技巧，而不顧現實性命題對于數據和事實的根本要求，必將導致得不償失。
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