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    信息知识管理技能
    星期一, 七月 20, 2020


    在上文中,有一个信息的生命周期理论,他有一个假设,就是假定知识收集的总体目标是将其用于实际项目、目的中。但是不是一种固定的预定用途、同一知识块可能在不同时间以不同方式使用。



    #兴趣论


    通过阅读文字、影像这样的信息体验更多生命体验。我们每个人的存在都是时序上的节点,而这个节点形成跟输入输出形成的关系、影响有关,每个人都是其他人的平行世界。

    大量被创作的作品、从某种角度在诉说另一个节点的体验,那些感同身受的、那些朝闻夕死的、那些异域风情的、那些荒诞不经的、那些奇趣玄妙的,都在给我们反馈丰富和多彩,给我们感受非我的精彩。

    亦如你喜欢阅读的社交媒体评论上的情绪宣泄之流一样,能够督促自己深思深思、反刍和进化。


    #功用论


    在这个假设的框架下,信息知识的发现有不可预知性、使用目的和用法有不确定性,那我们抽象一下,就是对信息知识管理的需求本质上的需求就是,需要的时候方便找到并应用。看起来特别简单的一句话,内涵可就太丰富了


    信息的获取、有效整理、随需调用。随需要的时候,意味着,随时需要随时以最方便的形式找到所有的信息。


    (1)随时随地这个都不用讲了,除了支持桌面,支持移动端是必然的,还有未来丰富的移动便携设备的场景.


    (2)最方便的形式,这个既包含对交互模态和交互互动方式的开放型诉求,又包含对交互中,对意图和需求的准确理解,并且把交互的输入转换成计算语言能够识别处理的信号,进入系统进行交互.


    (3)找到,这个是对计算引擎的和目标诉求,既依赖第四点所说的素材和源,也依赖于对信息多模态理解和加工,并以引擎的需求形态和结构存储。这个形态既可以是基于推荐和feed的发现引擎,也可以是基于关键词的形态搜索的机制.


    (4)计算逻辑所处理的信息源所包含的丰富的和多样性要符合这样的场景约定.


    (5)源头的信息怎么进入你的候选数据库,这个也是很多工作,比如今日头条和百度模式,低边际成本的抓取解析,这个抓取解析过程又存在源质量评价机制、对垃圾低质量信息不可靠信息的处理,又包含版权知识产权的问题等


           搜藏从个人角度,提供了一个基于个人需求的知识和权威信息存储的私域信息的智能化加工和管理机制。你看到对你来说重要的数据、资料和信息情报,保存下来,形成自己的私域信息知识库。


          基于私域的知识信息库的线索,你的搜藏智能个人信息助理bot会帮你在开放域抓取和发现更多优质资讯和知识信息,同时系统会跟你主题和内容特征为你创建或者推荐小组,在小组内有一群人他们也对相关主题和相关内容有强需求和兴趣,互相共享信息和想法观点。


         理解整个知识信息助理的处理的过程,可以把搜藏产品解构成两部分,其一是帮你存,其二是帮你整理,其三,方便你调用信息使用信息,其四,为你自动归纳、定义特征自动发现、探索新的内容和趣味


    # 私域信息和公域信息


           私域信息我所指的就是有限范围了解和可获得的客观存在的信息,可能是你内网、本地电脑、电子设备里保存的笔记、数据、文件、照片,也可以是你开放互联网的数字系统中账户或者群组里分享的非公共的信息知识内容。

            公域信息我通常是指开放的、公开的,任何人如果发现就可以访问、消费的知识信息资讯。


         这两者随着以c/s 软件的流行、计算存储云端化的发展趋势,界限越来越模糊,不那么严格分割。那对于信息知识管理的参与主题,我们的使用成本、使用体验会越来越割裂、不方便、繁复。


    搜藏(访问原文连接查看),是我们几个小伙伴基于阅粒知识计算引擎,打造的私域内容基于账户授权访问、公域内容基于AI 语义引擎+全文搜索的infomation  assistant bot service。为你提供个性化的、智能的信息管理。为你打造一个通过技术代理自动执行,帮你随需方便找到可以支持后续需求和问题解决信息知识助理。前几天看到一个别人整理的列表,搜藏的摘要和智能标签是用户喜欢的。



    ##人们为什么有需要搜藏这样的信息整理需求?


    1. 遇到很重要的信息、数据、素材,有重复查阅需求,都应该保存在自己的信息库。与我们传统上,读书看纸质出版物一样,很多重要的点进行梳理做笔记,是重要的理解、形成知识内化的手段。


    2. 而公共互联网有个典型的特征就是,量大、内容被发现、被遇到很随机,公共搜索诸如百度 Google 这样的,除非有清晰的动机和目标,很容易找到,但是事实情况是公网内容,每年有超过四成的内容link会失效,或者网站没有了、关停,或者转移了。而这些内容很不容易被找到。


    3. 移动互联网还有严重的分割部落化的内容被 APP 生态切碎,藏于一域。APP的部落化生态的分割打破了,你在头条、微博、微信和百度,你能看到的毫不夸张地说,已经是不同的互联网,在这里这会儿能看到,如果不搜藏,可能下次就不一定找得到了。把一种已经相遇的确定性置于一个混沌不确定的状态,在需要的时候又得浪费时间重新找。


    4. 信息被保存的时候往往要符合人理解的逻辑,即符合人的掌控感。这一点则是传统信息管理工具的优势,他们是通过经典的学科层级分类体系来管理。

      但是层级分的层次越多,往往就记不住了。尤其是交叉学科,边界模糊,按照层级分类超过三层的分类层级体系,就会不太容易被混淆。所以搜藏对你保存的内容提供了相关关键词搜索和找到的能力。


    5. 搜藏提供了智能分类和社区协同分类两个维度。搜藏小秘书的是AI 辅助的自动化的信息分类的方法,把信息用学科主题分类+语义分类两层分类结构,构建信息内容的网络关系图。


    6. 第二个维度,用户自定义社区协同分组,这个是个开放式的聚合分组,用户可以根据自己的理解和需要自定义一个分组,并把相关的内容放到这个分组的簇内。可以跟其他朋友共享。


    # 信息层级分类和分众分类、全文搜索适用不同场景


    信息分类是严格层级结构分类效率高,还是水平标签的组织效率高,抑或是还其他种什么更有效的内容组织方式呢?


    回到我们去理解世界万物和构建符号体系的视角看,人去构造理解整个世界的逻辑就是归类,不断把未知的东西按照特征归类,发现特征超纲了,就提供新的类别包容这个对象。再发现新东西,按照内涵的相似性再归类,归类无法包容他的内涵或者外延的边界,裂变成新的类型。这个是这套层级分类结构的内在逻辑,说到知识信息领域更是如此,这么多年的大学术学科体系的演变就是一个很好的例证。


    ##在本地磁盘上,人还是更习惯分类目录


    在电脑、本地文件管理上,有的人喜欢基于确定性高、稳定的层级关系、学科目录分类导航--主要是跟受教育过程中接收到的信息一致。它能为人提供一个符合认知的稳定预期的路径和结构。人们通过分类目录导航提供了一个具体的导航路径结构,其中包含文件夹和标签,使他们可以逐步进行反馈和控制,每步都符合预期地逼近。在电脑时代尤其如此,人们通过磁盘分区、通过建立分类文件目录,来实现对文件文字信息进行有序管理,实现对结果预期确定性的把握。


    但是分类结构最大的问题是,信息量到一定量级的时候,分类的标准无法前后完全一致,就会导致,其实看起来每个文件在分类都分的很好,但是想用的时候,却不知道不太容易找回。


    特别典型的是 mac 上提供的基于标签的文件管理系统,非常方便好用,但是文件比较少的时候还行,一旦文件量太大,纯手工靠自我约束的分类、标签的稳定性一致性就很差了,就很不好用。



    ## 本地文件用标签和关键词搜索的方式组织


    人们非常喜欢手动导航文件系统,而不是搜索,而是扫描他们要查找的文件。之前我介绍过类似alfred、everything、百度Google的 desktop search等等,都是带有一定分类搜索来做内容和信息分类


    搜索依赖于使用者记住并输入文件的准确内容,并构造出准确的特征--这个特征必须和文件人、文档、素材、内容本身的特征完全一致,否则对于本地内容信息被重新发现很难效率很高,被错过可能就是常态。尽管本地可以用文件名、文件夹、磁盘、内容关键词、文件类型等信号,也会有 pdf 版 ppt 的偏差。


    ### 根据人的大脑的记忆的特点,依赖路径和稳定结构逻辑关系的导航,和通过线索识别、上下文反馈给出分类和标签相结合,构成一个立体的导航空间是包容性最好的选择,


    系统通过社交行为协同共享会形成另一维度的输入和标记,比较典型的就是 kindle、得到、微信读书,其实读书和看他人评论相比,有时候前者的效用会更好。


    分类导航层级目录系统的弱点在于,知识信息与其他可能激发有趣联系的想法节点被隔离开了。在这个层级结构里加入基于知识图谱的网络节点和关系的延展,既可以帮助我们保留层次结构的优势,同时将其与交叉连接和关联相融合,对其进行补充。


    这目的不是为了复杂而是为了好用,提供更多的可能性。即使 Google 百度这样的搜索工具更强大,目录导航分类层次结构也不会消失,全文搜索工具+图谱 Tagging,或者反过来的结合,才是信息处理效率的个人体验平衡。

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    This Written at 七月 20, 2020 by loverty.   ,
    搜索产品市场机会探讨
    星期二, 十月 08, 2019

    搜索到底有没有机会?(二)

     loverty 哈斯日志  9月14日

    本篇观点 ,移动搜索还是一个增长的领域,搜索真正移动化,能否服务于用户的场景中的信息获取、信息消费决策和问题解决,这才是真正的价值承载,而PC搜索的移动化则是一个过渡态。

    上篇文章有朋友问题了一个问题 搜索的优势长尾优势为什么在慢慢消失“,说这个现象说明搜索技术的退步吗?

    我是这样理解的,这一现象是因为技术方法、资源规模、用户预期这三者之间的偏差:

    其一,技术方法,搜索引擎现在普遍采用机器学习方法来排序,除了传统的tf-idf相关性计算、超链分析权重分配之外,引入大量靠算法和算力来动态建模相关性的机制,而后这种方法一方面依赖标注语料、一方面依赖用户的行为反馈,前者规模有限而后者在长尾的查询上上反馈有限,所以搜索体验本来就比较好的关键词体验会变得更好、体验本来不太好的只会变得更差。


    其二,资源规模也是一个大问题,如下图所示,在不同网页集合规模上召回相关的内容的算法和工程技术复杂度、资源消耗完全不同的。而低体验反馈价值的查询,也不是这些公司关注的重点,他们更关注热门。




    其三是用户预期,此前用户一直预期是能找到,搜索引擎的核心价值就是找到。找到且能消费这个信息或者资源,这是个更高级更重的命题。今天貌似能找到,却不能有效地、便捷、安全地消费。比如找到一堆垃圾页面、或者找到了软件的下载地址是个假的,下载出一个带病毒的软件安装包,重装系统都快要变成必备技能。

    相比于搜索产品这一点,垂直服务的网站或者平台、APP,其找到和解决问题的能力则强大的多,比如,找打印机驱动的时候直接到某软件下载平台 、找电源直接到电商平台 、而VPN则直接到官网去下载了,因为搜索中VPN都因为各种原因屏蔽了,所以搜索平台也只能粗放地屏蔽这个词。

    从这个角度看,搜索更在信息消费、决策支持这个环节没有进化到足够好。其价值链自然随着信息化渗透的深度而衰减,从长远看一个通用搜索产品需求解决问题的能力在用户场景里越来越弱越不可依赖、越可有可无。


    貌似不是搜索在退步,而是搜索的进步速度比垂直平台闭环进步的速度慢,在被整个互联网进化速度碾压。从移动互联网开始起步,3G时代新闻消费比例就是比搜索消费占比高的领域,而搜索对自己的定位依然是找到参考网页的导流模式,而不是进入用户信息消费、问题解决的闭环。这个定位差异使得搜索和用户互相逆向淘汰,用户越来越多的需求不来搜索了,且搜索能解决的信息消费范围被大幅度压缩。

    这在PC时代亦然这样,只是那时候门户和搜索没有二合一,在移动信息消费成熟期的今天,百度、今日头条等各个平台都二合一了。


    今天的主题是想说,移动互联网上,新闻和搜索这类信息覆盖率还是仅次于通讯之后,前者负责的是人跟世界的连接,而后者则是人跟人的连接,理论上空间更大、还有相当服务的增幅空间,从2017年至今,一直说的消费互联网见顶,就是说人的网路覆盖率到极限了,但是从信息和信息消费场景、信息消费到问题解决的连接上看,还远没有,还有巨大空间,尤其是随着信息规模的扩大、信息部落化分割的严重以及用户信息消费的诉求的增加。

    目前调查统计数据来看搜索是一个仅次于通讯的大产业,是有机会获得更大的规模,从用户覆盖上来看增长的空间也是有的,绝对用户数增长数值较小(但是还有千万级的增长),而且从人均使用频次和时长还有较大增长空间(与Google相比,日人均使用次数低一倍)




    如下,2001,2010,2018三个时间区间上,CNNIC的用户使用互联网的需求分布调研报告,老玩法,分享后台发截图,给你全部素材打包下载,哈斯日式使用搜藏小秘书已经整理好的信息,节省你一手信息采集的时间。





    从另一个角度看看搜索本身对比增速变缓的一个重要原因是,互联网下沉,而搜索本身是个有一定使用门槛和难度的应用,如果能通过产品技术手段,大幅降低使用门槛和难度,这部分的增长尤可期。


    搜索是第二大应用,从日活水平来看还有更大空间,如果手机代替PC成为个人效率工具、学习和探索世界工具的话,为用户带来更大的价值,则是承载了更多的期待。


    最后一点,用户在移动上需要什么样的内容消费网络,明显local base、社交节点信任背书的逻辑,要被PC时代浓烈的多。从搜索上用户搜索的关键词和人们通过网络信息消费需求主要集中在:

    -跟踪事件、人和热门新鲜事,以娱乐、轻松为主要诉求,微博、抖音这样的平台。以关注自己生活和周边的时讯热点、信息资讯(商业、人物、企业、政企、金融投资)等信息,则以来各种垂直APP。

    -解决问题,消费信息参考,知识性、经验性信息的参考,搜索是刚需,只是这种需求来的时候也不会异常猛烈,而且这种需求非要跟教育、知识关联的话,他也是知识的碎片化存在,充分满足随需随调用。例如,新知识和老经验,在美食、旅行、体育、购物体验、游戏攻略等,

    -资源,典型的关注体验闭环和问题的解决:音乐、影视综艺、商品购物、APP下载,

    -本地生活服务,以地理位置为关键因素的服务搜索、消费决策、交通导航等。

    -高权威度依赖的医疗健康资讯、疾病问诊医生医院门诊知识、康复经验、健康成长权威信息等

    -找人,人的动态、观点信息等,从CNNIC的搜索行为报告上,我们更能发现,从互联网之初期到现在20年间,用户和互联网信息服务互相驯化产生的差异。


    2017年7月份一个分享,搜索产品核心价值一定是帮助人解决问题,如果盲目随波逐流到“没事看一看”这就太扯了,没有谁没事去搜索看一看,有事搜一搜则需要你帮我更简单的搜。


    无论怎么驯化,用户的需求的本质一定是追求更好体验、更高的效率、更可信赖的确定性,而那些靠荷尔蒙驱动的、没有价值贡献的体验,终究会湮灭,而搜索这种天然跟需求和价值匹配的产品会长久发光,只是今天姓李明天姓赵罢了。

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    This Written at 十月 08, 2019 by loverty.   ,
    搜索产品市场机会探讨

    搜索到底有没有机会?(一)

     loverty 哈斯日志  9月5日 搜索引擎
    如上篇文章所述,从PC搜索数据分析看搜索的机会,先说几个我的观点:

    一    PC搜索产品的生命周期进入成熟状态,用户规模近顶、产品粘性以目前的产品形态和技术栈递进的方向,获得增长的机会少了

    主要表现为:
    (1)总的用户规模和使用占比、使用频次长期保持平稳状态。
    (2)搜索里的特定场景大需求,被垂直业务平台稀释的比较多,而且在垂直场景里,闭环的能力更强,比如房产、汽车、3C、体育、娱乐、教育等。
             搜索能够提供的价值是有更多的信息、更多可参考的网页,只是有更多,有更多而已,却还是更多相关却真假难辨的信息。特别典型的case,最近搜索一个打印机驱动“HP LaserJet Professional M1213nf MFP”,找一个路由器的电源,下载一个“cisco any connect”VPN客户端,其实都在这里搜索都没有到具体业务平台搜索体验好。搜索的优势在于长尾满足的能力更强,而目前来看,这一优势慢慢在消失。
    (3)用户使用体验成本高、信息消费难度大,通用搜索沦落为在别处都搜索不到的时候的兜底的。搜索引擎产品和用户在互相教育,其实用户被教会的除了寻址、找资源、找一些可参考的信息线索,已经很难建立起跟信息消费行为决策直接相关的信任代理机制。
    (4)由于信息化、数字化生活渗透的更深,更跟日常生活、工作紧密绑定,特定场景下信息流转的闭环比较完整,用户也已经不是早期的网络充满了新鲜的、未知的、渴望探索和发现的状态。
          比较明显的就是,当我们这些老家伙还在迷恋rss订阅 的可控有用的时候,现在的一些年轻人早就没有兴趣这种技术元素,而是通过社交网络的关注关系获得更好更有效的触达。
    (5)长线、重的消费决策行为,又回归口碑和社交关系,这可能是社交电商迎合通过社群连接迎合人的决策行为心理的一个体现。作为一个外置信息大脑,搜索引擎就进一步回归参考资料、图书馆角色。
    (6)所谓入口级流量,可能会被限制在这个规模和体量上,同时也会限制在这个信息消费决策参考的模型上,没有更好的,目前的也能用,一旦有垂直领域能闭环、体验更好的,立刻迁移。

    仅仅从搜索的价值看,获取参考信息的需求,一直有,规模巨大,从CNNIC第44次互联网互联网统计分析报告里数据看,搜索、获取信息的用户覆盖规是大于游戏、电商的,与通信一样,是网络的基础业态,与网络连接共存共生的业务。


    二    抢夺注意力和市场上,PC VS 手机太弱势。
    换句话说,PC上好玩的太少了,被场景、用途锁定在有限的时间相对稳定的区间。
    (1)PC规定时间、规定地点的上网模式,对人和需求满足的约束。
    (2)PC上整体的生态繁荣没有大的增长性玩法,没趣味.
    (3)其次,PC场景已经被锁定,办公、游戏。尤其是当身边的一些同事,开始熟练地用手机处理word、excel的时候,感觉这个时间区间会被进一步压缩。
    (4)当然也不会大幅度萎缩,只是增长相比移动弱很多,而已。
    (5)PC过去长期的粗放式经营、套利式生意和互相帮扶的虚假作弊,已经让这个生态的上下游疲倦。

    三    网络营销生态和产业模式创新空间、利益分配优化趋近合理,没有更大的迭代价值
    (1)流量质量、用户规模、技术的实现能力,综合起来看PC网络营销带来的价值增长幅度没有增长空间了,匀速驾驶状态
    (2)商家投放会更倾向于价值转化效率更高的入口和平台,导致利益输入源发生了衰减,尤其是移动端的快速增长状态
    (3)流量生意的核心是每个节点都在 找自己的利益最大化的方式、效率最高的方式,所以这个生意进入相对平衡状态,有任何一个节点有创新,或降低成本或提高成效比才能打破平衡,形成新的竞争分配机制。
    (4)随着监管和秩序的成熟,整体各个利益方的价值增长都有限。
    2013年5月份 ,有回答过几个后台提问,对搜索市场的几个问题,比如Google退出中国、360以安全的视角做搜索等,其实核心意思就是,搜索业态到这种规模的生意,是个很综合的东西,搜索服务商最看中的还是投入产出比,这块增长率低的话自然不会有更多可能。
            其实这里讲的监管是两层含义,
            其一是信息传播自由的监管。这一点是个双刃剑,所有的信息不受控制的自由流动,带来了机会也带来了混沌,优势是对于多数没有分辨能力我们,其实消费信息的社会成本在增加。
            其二是监管通过社会成本的增加,提高了信息消费的安全性保障,但是权力寻租导致更多有价值的传播受损。
            再次,监管的规范化,极大降低了信息获取的差异化多样性,削弱了各个搜索引擎和其他平台带来的信息消费价值的差异化。同时给服务商带来剧增的运营成本,看看Google、facebook被欧盟罚款对财报的影响就能更清晰。

    四    归到根本,还是要讲需求。因为能,用户就用,规模和频次会汇聚成新巨大的能量场。因为不能,用户就用脚投票渐渐撤离。

    PC搜索目前在用户心里的定位已经变成了找资源—软件下载、影视音乐资源,找参考信息网址、找网站—导航、多样化信息参考,而且也基本形成了一些常识---那些信息搜索引擎里没有。 

    用户有哪些需求需要多样化、差异性的信息输入来满足,这种信息获取需求到底是通过搜索输入、推荐引擎抑或通过其他方式更能获得更有性价比的回馈。这些需求是不是能够规模化、汇聚这些需求满足的成效能不能做到有竞争优势,实际上这也一直是搜索引擎在做深和做广的问题上纠结的一个原因。

    从这些关键节点和利益分配机制上看,还有创新但是创新带来的收益可能比较有限,所以我的观点是PC可能大盘在,没有太大新增机会,创新机会成本太高。

    附参考的一些数据:
    (1)用户需求,从关键词变化趋势看:

    我拉了一组关键词,这个需求规模在一定用户有一个用户比例在,我们看看这个数字变化:

    数据表述的意义就是所有关键词按搜索次数映射到纵轴上。


    这个数据也是,按照搜索的词频进行区间划分,然后映射到左侧纵轴上。 
    数据表示的意义,就是用这组词中搜索次数最高的词映射为100,其他词相对这个100来说的变化比例绘图。

    (2)百度Google日均PV、UV、人均PV/UV数
    从alexa、艾瑞数据来看,三个月人日均访问PV/UV数百度5.03,Google12.69 ,相对来说







    (3)财报相关数据,都没有明显区分是PC还是移动收入,所以在综合起来看,准确地说是搜索引擎服务商的营收结构、成本效率,从收入和成本、利润结构数据看:

    Google2019Q2财报看,搜索广告收入占70.1%(全部广告收入占比83.7%),流量获取成本占总营收的22%。过去三年的Google流量成本变化曲线。2019Q1搜索产品CPC同比下滑19%,2018Q4下滑29%,付费点击量同比增长39%,大幅弱于2018Q4的增长66%和Q3的增长62%。谷歌网站联盟付费点击量增长28%,CPC下降11%。格隆汇拉了Google最近三年的流量成本TAC:

    百度8月20发布2019年Q2财报,搜索营收占比74.2%,在线广告营收同比下滑了16%,流量成本占总营收12.9%,同比增长27%。哈斯日志统计了一下百度财报的TAC数据,才明白之前有个人说百度不知道养自己的生态是啥意思了。


    文中参考的数据多数来自一手、二手采集,
    置信度我自己是验证过的,你也可以根据自己的需求建模验证验证。

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    This Written at 十月 08, 2019 by loverty.   ,
    锻炼自己的深度思考能力,避免被芜杂的信息带着走
    星期五, 二月 22, 2019
    每天接收大量的朋友圈微博好友的推荐、订阅的媒体的推荐、搜索关键词的结果,我们的输入增长加速度不断被各种产品技术创新以几何级速度拉升,吸收零散的知识点消耗我们记忆、增加应用时候输出的复杂度和不确定性,迅速消耗掉我们的认知、判断资源。

    接收的信息过于碎片化、重复而且相对独立、还有就是规模巨大,技术和产品化的价值倾向很不一致,使得我们在消费这些信息的时候,一方面需要的找不到、找到的不全面、不权威,更严重的是这些内容缺少足够的提取线索被我们回忆起来、跟我们已有的知识储备建立起关系,最后只能是“万花丛中过,片叶不沾身,事如春梦了无痕”,那就更不用说转化成自己的认知和行动。

    于是,互联网、搜索、推荐引擎、社交网络、社群兴趣社区带来获取信息获取知识的便利,以至于助长了人的怠惰,除了从搜索里获取自己需要的信息,就是靠算法和推荐喂,喂啥就吃啥,越发变的愚昧而不知。遇到任何问题、不清楚的,都是上网找一找,查病症、查小孩发育成长中的遇到的问题、查社会系统中各种事情的办事指南,看其他人怎么说、看其他人怎么办,殊不知,社会、健康等作为复杂系统,不仅时时刻刻存在变化,更是有很多特定情况和约束背景,在特定条件下,某些输入信号才成立,而这个过程中,是否有隐藏层信息没有输入、有多少,你是无法察知的,

    在你熟悉的领域和相关系统里,你跟系统是同步成长,在不相关的空间里,你一旦进入就是个新领域,信息空间坍缩状态,需要不断回溯历史记录和信息,而且每个节点和演进也都有特殊变量存在。这个过程对接收输入的信息、信号那些是重点那些是一般辅助性信息,都需要重新归纳总结进行认知建模,否则follow步骤进行操作,都会有误差,而很多认知建模是消费信息理解文本、信息逻辑层面,少有能直接验证的,除非符合你已经掌握的、已经理解认同的常识、或者符合你的情感认同。科学性在于可以重复验证。

    所以,要解决好这个问题,需要有足够好的跨领域基础知识和认知能力,要有敏捷的分析建模能力,还要有好的归纳总结能力,针对信息输入,能迅速归纳提问,并基于此更有针对性地探索、挖掘新的知识和信息。

    基于信息获取、信息消费、解决问题方面的积累,我觉得核心是建立一个好的认知理解模型,能够极大地帮你在抓住要点、帮你更有效率地去理解吸收信息,为你更好的管理信息到知识到行动的转化。
    1 丰富基础知识和认知能力来源于广泛涉猎、广博的基础知识--我们常说的通识,建立起先验知识prior knowledge。自己兴趣面广泛有积累这是基础,对丰富多彩的大千世界充满好奇,能够让你有兴趣涉猎这些广博、基础、看起来无用的信息。

    2 敏捷的分析建模能力,来自于时时刻刻的思考,主动挖掘信息触点,扩大探索的边界,如果能够不断角色带入、换位思考,跨界思考(在你的认知框架上看它,在你行业专业领域看它,其他行业领域的人怎么看它)、求知若渴,在接收输入后能够不断挑战、思考和深入探究,自然能够建立起自己的分析解决问题框架,针对输入提出有效问题,并不端延伸扩展。

    思考的方法通常就是这集中,思考方法
    比较(compare)、联想(associate)、演绎(deduce)、归纳(induce)
    比如,从看到文章标题标题开始联想,不详细阅读,文章的大概内容是什么,会提及什么、你希望get到什么,推测其内容,通过你对问题的建模和系统化思考,去阅读验证,然后在各个节点上获取重要的信息并形成记忆,不断基于点线面去深度挖掘探索。

    这个过程中,如果不符合预期,那么为什么?超出预期,那么又有哪些点,然后带着这些主题、问题,然后再去找资料,根据主题来查阅资料,而不是根据资料来查阅主题

    3 充分利用最有效的方法去探索,用户搜索引擎,挖掘可供思考的素材是一个有效手段,同时广泛接触领域专家、获得更实践更专业的输入也是很好的方法。不要有了网络,就完全摒弃预传统的方法和路径。

    4 对get到的知识点,尝试用类比的问题求解,即运用积累的信息、知识和经验,想法尝试解决眼下具体的问题。类比相似的问题不断烧脑验证,没有终点。

    5 为了增加记忆、认知的深度,还可以借助结构化思考、可视化思考、清单法筛选等工具,利用A4纸或者白板记录积累想法,反复进行可视化表达,反复书写,也可以通过分享交流碰撞想法观点意见,深化和检验自己的思考和认识。

    这还全面,通常我们看一个事情,都往往有时间和空间的约束,如果我们能有健康的世界观、历史观和价值观,尽可能地以更广阔的空间感上、更长的时间轴从认识和思考这些问题,将能更有清晰的判断

    要提高自己的深度思考能力需要不断实践反馈、思考总结再加以训练,我们都能培养出自己的深度思考能力。

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    This Written at 二月 22, 2019 by loverty.   ,