大部分信息没有用

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。

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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。

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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。

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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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3.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，避免陷入信息的漩涡。