如何合理设计托福写作数据论证

众所周知，想要在中拿到理想的分数，在中心段落中写出有效的例子和细节是至关重要的。而每当说到的举例，大家第一反应可能都是个人事例，比如自己的例子，身边的人的例子，七姑奶奶的姐姐的妹妹的弟弟的小学同学的爸爸的例子等等。

个人事例虽然好想，但是也存在两个问题。

1语言很容易僵硬

中国学生的词汇量普遍比较适合写直来直去的说明文，但例子很多时候需要流畅的故事语言，不仅需要我们有良好的英文叙事语感，也需要我们有比较多生动表达的储备，而这些都是大部分学生所不具备的。

所以，学生们写出来的例子常常长这样：

相信大家都感觉到了，这样的例子不仅尴尬生硬，而且于论证无益。

2说服力可能有些不足

如果一篇文章有三个中间段，而每一个中间段我们都使用个人事例去论证我们的观点，这样的文章效果可能就不会那么好。

原因在于，个人事例通常不具备普适性，它的说服力主要体现在引起读者共鸣上。但如果我们三段都使用这样的例子无疑会影响论证的多样性，对于想要考到更理想分数的考生可能并不是一个好的选择。

还有什么举例的好方法呢？

其实还有很多，比如新闻法、假设法、事实法等等，而今天我要介绍的，是数据法。大家在中学语文课当中应该都学到过列数字这样的一个方法，事实上在中我们同样也可以使用这样的方法。

有些同学可能想问，那么这些数据从何而来呢？

其实从官方指南当中举出的例子以及评分规则中我们可以看出，的评分其实并不是很看重例子的真实性。换句话说，是允许我们编例子的（就比如个人事例）。所以我们其实不需要为了而特地去准备大量的科学数据，只需要在考试中根据需求自己写实验和数据即可。

但是这并不意味着我们可以随心所欲地编写数据。事实上，使用数据论证同样需要遵循两个原则。

1.尽可能量化

首先让我们来看下面这个例子：

分论点：providing business-related courses for students could help them perform better once they enter the workforce after graduation…

数据1：according to a study done by researchers in Chinese National Labor Institute, employees who have taken business-related courses in college perform significantly better than employees who have not taken those courses in college.

这个数据的问题很明显——量化不足。什么叫做perform significantly better？这个标准显得十分模糊，从而使得这个例子也不是那么有说服力。既然我们想要使用数据论证，就要在我们的例子中尽可能用数据说话，所以我们就得想办法去将我们想论证的关键点给量化。

比如：

数据2：according to a study done by researchers in Chinese National Labor Institute, employees who have taken business-related courses in college have an average income 20% higher than those who have no prior experience in business-related courses. What’s more, the average time for them to get a promotion is only 2.8 years while employees who haven’t taken the course need 3.4 years to get a promotion…

通过提出两个量化的点——平均收入和获得升职的时间——我们可以将perform significantly better给量化，从而提高数据论证的说服力。

2.尽可能具体

在写数据的时候，以小见大的方式比起写一个特别宏观的数据效果要好很多。

我们来看看下面的两个数据的对比：

分论点：people have acquired more knowledge about healthy diets.

数据1：recently, researchers in Fudan University have found out that, from 2010 to 2016, the total population of people who consume healthy food on a daily basis has grown from 800 thousand to 1.3 million.

虽然这个数据中作者有尽可能提出数字，但是由于数据太过宏观，所以其实起到的效果没有那么好。

我们可以将切入点缩小一下：

数据2：according to a recent study, from 2010 to 2016, the total consumption of organic potatoes in all 16 Walmarts in Shanghai has increased by 60%...

通过介绍上海的沃尔玛中有机土豆的销量增长，我们从侧面反映出现在国人的确更加愿意买健康食品了。这样的数据比较贴近真实生活中我们能够看到的媒体报道，更容易体现出真实性。

总的来说，数据论证对大家科学、量化的思维要求比较高，所以不是一个适用面特别广的方法。但是对于有志于冲击自己更理想的分数，并且想要提升自己论证手法的多样性的学生，数据论证是一个不错的选择。

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