作者自身的教訓#
本書作者在進新聞業之前讀研究所，住在北極帳篷裡研究植物變化如何影響永凍土層。課程全教北極植物的生理機能。多年後他才發覺，自己在哥倫比亞大學寫的碩士論文有一處統計錯誤 —— 他當年敲著鍵盤跑統計軟體，得出「統計上顯著」的結果，卻不知道該檢測根本不適用於此。
他匆匆用起高度專業的科學工具，卻從未學過科學論證。英國統計學家道格．奧特曼（Doug Altman）的話一語中的：「大家忙著做研究，沒空停下來檢視自己做研究的方法。」
費米問題的啟發#
作者大學時遇到一位實踐弗林理想的化學教授。每次考試除了化學問題，還夾雜靈活題目，例如：
紐約有多少個鋼琴調音師？
這類題目稱為「費米問題」（Fermi problems），以物理學家費米（Enrico Fermi）為名 —— 他時常靠這種概略估計協助解決問題。
費米問題最大的啟示：重要的不是知識，而是思考方式。
拆解未知的思維工具#
作者第一次憑直覺亂答「一萬個」，結果差得太遠。到學期末，他已懂得憑有限所知推估：
- 紐約人口大約多少？
- 多少比例住公寓、家裡不太可能有鋼琴？
- 朋友家有幾個小孩？有小孩的家庭多少比例有鋼琴？
- 鋼琴多久要調音一次？
- 調音一次要多少時間？
- 一位調音師一天能去多少家？一年工作幾天？
各個估計不必精確，相乘除後仍能得到合理答案。
烏茲別克偏鄉村民答不好費米問題，但現代人只要稍加訓練就能上手。重點是我們已具備抽象思維的目光，只需學著運用。
效用持久、跨領域可用#
研究顯示，只要接受一點費米式思考等廣泛思維的訓練，效用可以很長久，而且能應用到不同領域。
- 「識破狗屁」課程特別探討費米問題
- 以電視假新聞為案例，說明「費米估計能像熱騰騰的刀子切過奶油般破解謠言」
- 人人能藉此迅速嗅出新聞或廣告上的假數據