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如何摄取信息?

一直想写一篇有关人们摄取信息的文章,无奈思考不深,缺乏见解。现在,终于可以好好谈一谈这个问题了。

随机性

我并不想给信息下个定义,因为信息无处不在。拿起手机,无论你是看新闻、看 B 站、刷抖音,还是看公众号文章、刷朋友圈,亦或是刷微博,这些行为都在消费消息。

那么,你想过没——刷了一年社交媒体,你到底学到了什么?

我们很少停下来问自己——我看的这些内容对我有好处吗?它包含详细的信息吗?它重要吗?它能经受住时间的考验吗?

借用《天生有罪》这本书所言,“如果你把你一年在网上读到的文字加起来——Twitter、Facebook 和网页列表——那你的文字量约等于一吨书了,但事实上是,这一年里你一本书都没有读……你投了无限的精力进去,获得了最少的收获,就好像每天在转轮里跑步的仓鼠”。

无论是国外的 Twitter、Facebook,还是国内的微博,这些社交媒体都有一个共同点,那就是随机性。为什么充满随机性?因为需要吸引人,而人追求新奇感。

如果你在抖音上点开了一个盖房子的视频,那么算法可能会认为你对这类视频感兴趣。于是,平台不断地给你推荐盖房子的视频。一旦看多了这类视频,新奇感就会消失,于是你转身离开,开始寻找新的有意思的视频。

这就是这类信息速朽的原因。

随机性让人们可以接触到不同的信息。表面看来,这没关系。但并非如此。

《The Anthology of Balaji》这本书指出:

每天早上,大多数人首先接触的是混杂的随机内容。在这个高维空间中,你被拉向不同的方向,实际上并没有取得什么进展。真正的进展是今天做一些数学,然后明天在同一领域做更多数学。每天在同一方向上的一点进步最终会累积成效,但在这些网站上花费的时间却一无所获。

信息的阅读层次

信息是如此重要,然而很多人却忽视了信息消费。

如同健康一样,很多人不重视健康,只有在生病后才想起健康的重要性。

你今天消费的信息会成为你明天思考的原材料。如果你想改变自己的思维方式,先从改变你接收的信息开始。

《Why You Should Stop Reading News》指出:“你今天在网上阅读的大多数内容都是无意义的。它们对过上有意义的生活毫无帮助,只是填充物,不会帮助你做出更好的决策、理解世界或改善与他人的关系”。

对于上述观点,我是同意的。

因为你所阅读的大多数内容对你毫无帮助,最多只会让你增加谈资。

赫伯特·西蒙曾说过,“信息消耗的是显而易见的:它消耗我们的注意力。因此,信息的过量导致了注意力的稀缺,我们需要在众多信息源中有效地分配注意力。”

你想过没有,网上大多数信息都是什么?

根据我粗略估计,占比最大的内容有三类,分别是新闻、社交媒体和聊天内容。这些内容所在的平台,不仅是大家主要耗费时间的场所,比如微信、抖音、B 站、小红书等,而且还是生产信息最多的工厂。

如果详细划分,可分为以下几个阅读层次(reading layers):

Reading Layers 原图:Books、Longform Writing、RSS/Newsletters、Newspaper Articles、Chatrooms 和 Social Media 构成的六层阅读结构

图:Duncan Geere,Reading Layers;灵感来自 Stewart Brand 的 Pace Layers。

这个图看起来有点别扭?没关系,我改成这样:

作者重新整理的 Reading Layers 金字塔,从上到下为 Books、Longform Writing、RSS/Newsletters、Newspaper Articles、Chatrooms 和 Social Media

作者重新整理。

这是一张阅读层次图,从上到下分别是书籍、长篇写作、RSS/Newsletter、报纸文章、聊天室和社交媒体。

我觉得它少了一个东西:Paper。因此,略作调整:

加入 Papers 后的 Reading Layers 金字塔,从上到下为 Books、Papers、Longform Writing、RSS/Newsletters、Newspaper Articles 和 Social Media

作者在前图基础上调整,加入 Papers。

以上每类信息都有不同的特点,比如书籍的特点是全面、权威和跨越周期,应该属于最深层的信息。

要知道,在互联网发明前,书籍是人类知识文化传承的主要载体。为撰写一本书,作者往往需要投入大量时间、精力和思考,甚至倾注一生。所以,人类历史上才会诞生出经典书籍,跨越千年,依然启发当今人们。

再比如新闻,特点是新闻性、短暂性,信息深度较深。但是,新闻只存在于一瞬间,然后就会被新的内容取代。

现在的问题是,随着新闻传播变得更容易,且成本更低,新闻的质量在下降,而数量在增加,这使得我们几乎无法从大量噪音中找到有价值的信息。

当你消费的全是噪音时,你不会意识到还有重要的信息。你的注意力是宝贵的。事实上,它可能是你最重要的资源。

《Why You Should Stop Reading News》进一步讨论了新闻存在的几个问题。我把它们概括为:

  1. 新闻传递的速度加快了。过去,我们需要等待报纸或与镇上的人闲聊才能获取新闻,但现在不需要了。由于各种通知、短信和其他干扰,新闻几乎在发布的那一刻就找到了我们。
  2. 生产新闻的成本显著降低。有些人每天为大报撰写 12 篇博客文章。要在一个主题上写出有深度的内容几乎是不可能的,更不用说一天写 12 篇了。从这些人那里获得的新闻专业程度几乎为零。结果,你的头脑里充满了浅显的见解。
  3. 像其他毒品贩子一样,新闻生产者希望你消费更多新闻。他们维持着一种“随时关注,不要错过,有人知道你不知道的事,跟随这个,否则你会被误导”的文化。你花在消费短暂新闻上的时间是以学习那些不会过期的知识为代价的。
  4. 激励机制不一样。当新闻是免费的,你仍然需要支付人们的工资。如果用户不付钱,广告商就会付钱。这种情况下,激励机制会改变。页面浏览量成为最重要的指标。更多的页面浏览量意味着更多的收入。就页面浏览量而言,争议越大,你越愤怒,效果就越好。
  5. 大多数记者对寻找真相不感兴趣。他们更关心的是讲述特定版本的故事。

注意,我并没有说新闻完全没有价值。

事实上,某些新闻对人们的生活工作有着至关重要的影响。

比如天气预报或股票价格。因为这类信息决定了行动。如果下雨了,你可能会带伞;如果股票价格高,你可能会卖出。如果股票价格低,你也许会买入。这些信息指导决策。

上面讲了书籍和新闻,接下来简要说一下其他几种的特点:

Longform writing

特点:深入分析、长篇幅

内容类型:特稿、深度报道和长篇分析文章

信息深度:非常深,通常涉及广泛的研究和细致的分析

RSS/Newsletters

特点:定期更新、订阅式获取

内容类型:专题简报、行业更新、博客文章

信息深度:提供中等深度的信息,适合持续关注特定主题

Chatrooms

特点:互动性强

内容类型:在线聊天、即时通讯、论坛讨论

信息深度:稍微深一点,但仍然是实时且短暂的互动

社交媒体

特点:快速、短暂、瞬时、即时更新

内容类型:推文、社交媒体帖子

信息深度:最浅层的信息,通常是即时的反应和短暂的想法。

信息如营养

我觉得最通俗的解释,是把信息比作营养,食物营养保证身体运转和健康,信息摄入保证大脑运作。

《The Anthology of Balaji》指出:

你通过嘴巴摄入的东西在重塑你的身体,而通过眼睛和耳朵摄入的东西在重塑你的大脑。将这两个概念结合起来,你会发现你吃的东西和你读的东西对你有巨大的影响。

无论你是否同意,你选择的信息源将引导你的生活并决定你的优先事项。从某种意义上说,它们决定了你的生活方向。

如同食物营养一样,信息就像糖,让人上瘾。

比如,你刷微博或抖音,是不是经常发现自己停不下来。这可能是上瘾的表现。

事实上,信息让人上瘾并非毫无依据。

加州大学伯克利分校 2019 年的一项研究发现,信息会激活与食物、金钱等奖励相关的大脑系统。简单来说,大脑把信息当作一种奖励;无论信息是否准确或有用,大脑都会渴望并在获取后感到满足(至少直到再次渴望更多)。

除了信息让人上瘾,今天的信息生产不仅成本低,而且传播成本更低,可以接近零成本地到达消费者。

假设,我用 ChatGPT 这样的工具来制造信息,可以实现低成本大量生产。再利用互联网发布,可以触达全球几十亿人。

可以预见,垃圾信息以后必定泛滥。正如垃圾食品流行一样,人类对信息上瘾的后果,就是垃圾信息的大量供给。

生产商会发现,那些最刺激多巴胺的信息,有最多的阅读量,可以赚到更多的钱。因此,垃圾信息被大量生产,变得无处不在。

垃圾信息的坏处在于让思维发胖。

它可以降低你的思考水平,将没意义的内容充斥你的大脑,分散你的注意力,堵塞你的思考,让你思维迟缓,判断力下降。

那么,如何改变?

一种方式是减小信息消费的时间,多花时间思考。

我觉得,对大多数人来说,这很难。为什么呢?看看你手机的屏幕使用时间就知道了。

我们已经习惯这种消费信息的生活。打开手机,点开 App,你基本上都在消费信息,可能是看新闻,或者与朋友聊天,亦或是刷视频。

另一种方式是通过寻找高质量的信息来源来改变你的信息源。

那么,你可能会问,什么是高质量的信息来源或有价值的内容?

你可以问自己一些问题:

他们在谈论亲身经历的吗?是最近发生的还是过去的?有详细信息吗,还是充满了抽象概念?

可以确定的是,有价值的内容是增加你的知识、健康和财富等。

参考资料

《Why You Should Stop Reading News》(在新窗口打开)

《The Anthology of Balaji: A Guide to Technology, Truth, and Building the Future》(在新窗口打开)

Duncan Geere, Reading Layers(在新窗口打开)

Kenji Kobayashi & Ming Hsu, Common neural code for reward and information value, PNAS, 2019(在新窗口打开)

Herbert A. Simon, Designing Organizations for an Information-Rich World, 1971(在新窗口打开)


本文最初发表于「日出山谷」Newsletter,2024 年 6 月 30 日。迁移至夜航时仅作少量校订。