在《黑天鹅》一书中,美国作家纳西姆·尼古拉斯·塔勒布(Nassim Nicholas Taleb)提到一个引人深思的实验:


研究人员找来一张消火栓照片,并把它处理得非常模糊,以至于看上去都分辨不出来是什么,然后,把这张照片给两组实验者看。


第一组,实验者共分10个阶段,逐步增加照片清晰度,每一阶段,照片都比上一次清晰一些;第二组,只分5个阶段,也逐渐增加照片清晰度。


在两组参与者看到相同清晰度的照片时,实验暂停,此时他们被要求识别照片中的物体。有趣的是,第二组比第一组更快、更正确的识别图中的消火栓。


这个实验说明一个什么道理呢?


当我们面对大量内容噪点时,很容易误将其视为“有用信息”。信息越多,形成假设也就越多,从而导致会更糟糕的结论。


写作对我来说属于长期主义,随着对各种信息渠道的探索,我逐渐认识到,信息不带任何价值,对事情理解取决于信息质量,和能否运用到实践中。所以,大部分信息,没有用。


01


很多人搞不清楚信息(Information)和内容(Content)有什么区别。简单说:一篇文章、一部电影或者一张照片都属于内容,而信息是当中一部分。


现在内容大爆炸,到处都是信息和内容,即便你知道两者差异,又能怎么样呢?有时,你很难从一篇文章中找到有质量的内容,同理,你也很难从信息中获取到验证过的真知。


引发此类问题出现,可以分为四方面,四方面加一起,会带来一场信息危机,它不仅让个体变得更聪明,也会让集体更愚昧。


也许你对个别现象听说过,或外部给它起过很多名字,但这些都不够全面,我琢磨了下,叫“信息末日”(Info-Apocalypse)比较合适。


先说一点,这个词不是我创造的,历史上也没有单一学者提出,而是在信息演变过程中,不断被讨论出来的。那么,拆看来看四个问题,到底有哪些呢?


首先是内容冲击。


先谈谈我的感受,每天早晨一打开手机,被各种信息包围,朋友圈动态、公众号文章、微博热点、短视频推送等等,体量实在惊人。


人的大脑认知有限。前几天看美国心理学家赫伯特·西蒙(Herbert A. Simon)的一本书,他就此提到过一段话来形容。意思是:当信息过多时,我们难以集中注意力去处理重要的事,心智资源也会不断被分散和消耗。


想想看是不是这样?


一天工作结束,白天要处理的工作也能不多,然而,那些杂乱无章碎片化的信息所带来的熵增效应,时常让人感到疲惫不堪。


接着是信息茧房(Echo Chambers)


这个词你应该不会陌生,简单讲,目前媒体、社交平台不断壮大,为了可持续发展,会分裂出各种不同的小团体,每个公司团队、社群都会形成自己的语言、文化。


每个个体会被划分在一定空间内,只知道空间内,及周边很近距离的信息。这导致,每个团体都觉得自己和别人不一样,结果是,内部沟通看似方便,但与外界的交流却变得困难,出现偏见、极端思想。


比如:


投资人认为创业者总那么理想化,缺乏现实感;企业家觉得学者、搞研究的人太理论派,不接地气;做市场营销的,被误以为只关注外表,忽略产品价值;甚至,写畅销书的,常常被认为不够严谨。


.......


这并不算啥,关键是,每个群体都活在自己的小世界里,总觉得看到即全貌,还会通过批判别的群体来强加自己的想法。所以,社交媒体看似让人接受信息变多了,实则让人更孤立,接触面也越更加局限在自己选择的圈子里。


然后,注意力涣散(Constant Distraction)


以前,你能一次性专心工作多久?一个小时、两个小时?我记得身边写代码的朋友们,一次能坐五六个小时。但现在呢,大多数人坐都坐不住,动不动就要出去抽根烟。


这种习惯是持续形成的。


一开电脑,随便点开个APP或网站,背后的程序员、增长黑客、市场营销的人几乎都在想法抢走你的注意力,因为只有拿到你的行为数据,公司才能靠这些挣更多的钱。


无疑,APP背后的人总想着怎么研究行为模型,制作模型,提高你的点击率。更吓人的是,有了人工智能,网上假新闻、不靠谱的内容越来越多。自媒体更是为了吸引眼球,不惜传播假消息,弄些标题和内容不符的内容来骗你点击。


最终,害怕错过(FOMO - Fear of Missing Out)


比起十年前,能吸引人值得一看的东西多了去。选择多了不是好事,会让人感到受不了。心理学有个名词叫损失厌恶(Loss Aversion),简单来说:好的选择那么多,我们就会不确定选哪一个。


举个例子:


为了工作,你应该看数据科学的书,还是应该提高沟通技巧,成为更好的领导者?到底把所有精力都放在赚钱上,还是劳逸结合,了解最新的健身方法、饮食习惯。


这些选择加上外部观点强化,你都不知道怎么做,我们总在犹豫不定,结果呢?媒体内容、朋友圈内容像大脑的垃圾食品,每天还逃不掉。


由此,我觉得,这四个问题正在把人们推向“信息末日”,假设从上帝视角看也许没那么恐怖,但确实,互联网正在给每个人打造一个专属小世界,让你走不出去。


02


所以,怎么在大量信息噪音中,找到有价值的东西呢?


主要看四个维度:


第一,信息和你的兴趣、当前要解决的问题是否相关。第二,来源是否可信,是否存在随意编造,这方面在数据上极为明显;第三,得实用,不能一天天光打开认知,不能用;第四,能否把一个问题每部分讲透。


从理性角度出发,我把这四条总结为“突破性知识”。但是,白天那么忙,理性思维不可能随时待命,怎么办?突破的另一面,你也可以理解成“触动点”。


什么是触动点呢?


你有没过这种感受,有时,来源于父母、身边朋友、领导的一句话,深深地改变了你的思维方式和行为;也可能来源一本书等。


比如:


很多场合,沃伦·巴菲特经常提到《聪明的投资者》,他说自己19岁时就阅读过,对他的投资理念影响挺大;埃隆·马斯克经常提到《银河系漫游指南》,他说,这本书帮他开阔思维,能想到更大的问题。


我的触动书是《穷查理宝典》,查理·芒格让我首次接触到心智、思维模型,我后来那本《复利思维》也是得到它的启发,结合工作写的一些思考。


所以,突破性知识可能来源某个“触动点”,他深深打动了你,这属于学习的极致杠杆效应;现在想想,你以前有没有遇到过。


没遇到也不要紧,有的人十年才有一次,有的人一个月有那么一两次,大启发改变人生,小启发改变当下。不过,因为大启发比较难,所以,我们只能不断探索小启发。


怎么找到那么小启发?


作为一个经常阅读的人,我的微信读书书架上、Kindle里到处都是优质内容,电脑上还有一堆心理学的PDF专著,同你一样,我还要工作生活,哪有那么多时间探索。


怎么办呢?


后来我研究一套新方法来克服信息过载问题。也就是上述中,从理性角度出发的四个原则。这是我个人的经验,也是很多企业家(包括埃隆·马斯克)学东西的方式。


火车想要跑的快,全靠车头带。要用这四个方法之前,还得有个车头,这个车头就是,发明家查尔斯·凯特琳(Charles Kettering)的经典语句:一个好问题的提出,等于解决问题的一半。


03‍


所以,基于它,我提出了三个解决方法。


其一:问题前置化


这里有个关键,启发性知识和一次性颠覆的知识有区别,启发是那种加深对已知东西的理解。


就像以前,我读过不少营销基础理论,但最近,在学习了各大头部公司提出的科学营销方法后发现,这些知识的核心和旧理论有很多相通之处。这意味着,不久后,大公司新知识可能会被我忘记,或者我脑子里,只留下那些与以前知识不一样的部分。


突破性知识不一样,它能一次性挑战你对整个行业、对世界的基本看法,为你提供一个全新的视角。


要发现这样的知识,并不困难。每次在我接触任何新媒体内容之前,我会习惯性问自己:这个东西能否从根本上改变生活或工作?


把问题先埋在潜意识里,用它驱动探索力。它可以让我避免因为标题党、推荐的信息陷入盲目的注意力消费上。我第一次理解两种知识差异是观看埃隆·马斯克的一次访谈,你应该听说过。


记者问他,你对未来的创业者有什么建议?马斯克原话说:积极地寻求,并认真听取负面反馈很重要。这是人们倾向于避免的,因为很痛苦。


我当时听到觉得太简单了,后来发现,这招比我想的深,它体现了科学的方法。


举个例子:


几百年前,大家都觉得太阳围绕地球转。早在公元前3世纪就有人提出相反的观点,那时候没人理会,毕竟大家每天看到太阳从东方升起。后来,哥白尼用几年时间,做出望远镜后,认知被颠覆了。


这个例子说明了一点,“能证明你错的证据,比能证明你对的证据重要很多”。科学家都知道,科学是被推翻的,不是被证实的。


所以,一条能证明你现有观点是错误的信息,比几十万条证明你做的是对的,都有价值;这也是,为什么要把问题前置化,多听负面反馈的重要性。


其二,找思维模型


信息已经形成一个产业。亚马逊搜索到的任何一本畅销书,搜索引擎上都能找出好几个版本,国内得到、喜马拉雅、知乎、蜻蜓FM等平台汇集好多书的摘要,并提供音频和短内容。


摘要唯一的好处是:通过平台运作模式,把书里观点、故事,使用技巧和结论压缩的很有效,让你看起来像干货,而且现在AI基于文章也能快速形成摘要。


从古至今,很多哲学家都觉得一堆书、一堆观点没啥用,一辈子读不完。美国的心理学家们一开始也说,我们得学会怎么处理这些信息,利用框架,后来他们发现,框架都学不完。


怎么办?到2013年,当大量内容冲击时,人们发现,比起学习各种框架,更高级的思维方式要学习“思维模型”。思维模型是那些跨越时间、领域和生活各方面的通用规律,比书的知识更加精炼。


比如说:


我比较喜欢二八法则。20%的努力会带来80%的结果。这个法则也适用于商业、人际关系、健康。


巴菲特工作精髓当中有一项原则是,消除无效的忙碌,通常我们认为20%的重点事项占据了 80% 的成果。巴菲特比这还要浓缩,它基于20个选择以内,再挑选出来5个。


另一个喜欢的模型是机会成本:多选一决策中,大家觉得一定要筛选出来最优的。我恰巧相反。我认为,放弃的选项里,最好的一个是机会成本。因为人喜欢凭借第一印象做判断,放弃优选的一条,也就代表放弃了第一印象。


下次你不妨试试看。


多学思维模型,最后会在心智层取得涌现,我所有关于赚钱、工作上面停滞不前的问题,都是利用思维模型,在违反直觉情况下,得到的答案。


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其三,学习学习的能力


你可能会想,“不就是学个技能嘛,我有很多技能,公司雇我也是看中我的个人技能。” 这种理解当然没错,这些都是显而易见的技能。但我想说,我们应该培养怎么学习,这才是更聪明的办法。


很多人都知道要学习新技能,但很少有人真正掌握“学习背后的学习方法”,这也就导致迁移能力很弱。


比如说:


我之前学设计软件,半个月时间终于会用了。但是,软件一更新,不会用新版的了。因为我对软件基本原理不够了解。如果我学会应用后,慢慢搞懂它的设计原理,那就算软件更新,也能快速上手。


看书也一样。


以前看书,从头到尾一个字不漏地看。后来发现这样太费时间,而且很多内容我都知道。现在我习惯先看看目录,大概了解一下内容,然后直接看我不懂的部分。


你看,从理解原理、到学功能、到实际应用,从头看到只看重点,这才是学习“学习背后的方法”。所以,不光要学技能,还要想想学习方法是不是有效。这可能意味着你得从思维方式上做出改变。


简单来说,任何事情背后,除具体怎么做(小框架),还有一个更大框架是为什么这么做。大部分人也知道,学习学习背后的方法,是一种特别技能。


结果呢?


因为没有意识到这一点,也就造成了,你积累大量科学方法用不起来。比如,逆火效应、邓宁-克鲁格效应、光环效应、群体偏差。那你有没想过,为什么不会呢?


因为没有了解背后深层次原理,也就不知道为什么会出现这些效应,以及怎么影响决策,所以,深层次的学习技巧是长期成功很关键,也是在快速变化的时代里,保持核心竞争力的重要能力之一。


我处理信息的三招:问题前置化、找思维模型、学习怎么学习;如果再加一条,那就是写作。写的时候,最好是围绕一个特定领域,把知识点整理成一个系统。


如此一来,自己理解得更深,也能帮助更多的人学习。


总的来说‍‍‍


你对信息处理的方式,也许不对。


我们无法把控接触内容的多少,但可以选择关注哪些渠道的信息,以及质量;看似干货的东西,可能,不能帮你改变什么,你得有套筛选法则,避免陷入信息的旋涡。


本文来自微信公众号:王智远(ID:Z201440),作者:王智远同学