商业内观
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我的认知方法论
原创 | 一生的故事
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Juicing 02 | 信息流的「价值原点」在哪儿？
我们都是宇宙的孩子。
原创设计
1. RSS：自带过滤器的搜索引擎
我之前画过一张思维导图（如下图），站在宏观视角梳理了自己的阅读系统，梳理完后最大的感触是：We are what we read.
从下图中不难看出，目前我将各类信息资讯的阅读渠道还是在 RSS 软件基础之上。
不论是针对于国内优质信息资讯聚合的锤子阅读（现改名为「珍新闻」），还是在聚焦国外 RSS 订阅站点的 Feedly，我几乎用的都是 RSS 软件。
原创图片
你或许会困惑：都RSS 这个上世纪的技术真的太古老了，现在都是流行算法推荐。但我想说，恰恰是这种看上去最简单的信息传递的方式，更接近于我理解的信息传播的价值基础 —— 随机性（randomness）。
首先，简单的介绍下 RSS 的概念：RSS 是 Really Simple Syndication 的缩写，翻译过来是「简易信息聚合」。
RSS 的功能简单来说可以总结为一句话：作为用户，我可以在客户端借助于支持 RSS 的聚合软件，在不打开网站内容的情况下阅读支持 RSS 输出的网站内容。
这里的网站内容包括但不限于：关注的各大一线门户网站上的新闻资讯、商业分析师的 Blog、视频订阅站点、Wiki、学术期刊等。
注释：有两个概念千万不要混淆了，「RSS」是指在互联网上被广泛采用的内容包装和投递协议。而「RSS聚合阅读软件」是指通过软件工具的方法从网络上搜集各种 RSS Feed 并在一个界面中提供给读者进行阅读。类似于 Feedly、Innoreader、锤子阅读等这种基于 RSS 协议为用户提供聚合阅读服务的软件。软件本身不代表 RSS。
随着如今智能手机的普及和各大头部互联网公司对内容渠道的技术预埋和内容领域的资本加持，各类新闻/短视频 APP 如雨后春笋般的占领了大部分人信息摄入的渠道，RSS 似乎已经变得越来越小众了。
接下来，我会以广受好评也是个人使用非常频繁的 RSS 软件**「Feedly」为例，具体来说下 RSS 订阅软件和其他新闻类 App 最本质的区别到底是什么。**
我个人的阅读信息源比较多且杂，以 Business Insight 这个分类为例，信息源主要集中在国外一线商业资讯门户网站：Bloomberg、Forbes、The Verge、Wired、Vox 等。
试想一下：如果我针对每个平台都下载一个 App，或者说当我需要查阅某个具体行业资料时去 Google 上把每个门户网站都过一遍，可以想象这样做的时间成本是巨大的。更何况操作步骤越多，注意力被分散的概率就越大，很有可能长期需要损耗意志力去坚持阅读。
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软件 Feedly 截图 | 原创图片
更何况，目前我关注的领域不仅有 Business Insight，我同时也关注风险投资和区块链，像个人非常喜欢的商业分析师 Ben Thompson，Y Combinator 的创始人 P.G. 和前任 CEO Sam Altman 的 blog 都是教科书般的真知灼见。
而现阶段我的时间资源并不允许我从信息流的洪荒中单独搜寻他们各自的作品，这时 RSS 以一种聚合资源的形式将他们引领到了同一个终点站——Feedly App（如下图）。
软件 Feedly 截图 | 原创图片
当你看到上面这两张图片时，不知道是否能观察到 RSS 隐藏的「关键属性」。
在我解释这个「关键属性」之前，请你先想象一个场景：
假如你是 Spotify 公司市场部门的成员，最近你们想研究下公司最大的竞争对手 Apple Music 在市场上有没有新的动作，常规的查询路径是：
- 打开 Google，搜索关键词 Apple Music
- 识别有效信息（很有可能搜索引擎的前十行都是 Apple 自家的推广使用链接）
- 对信息进行判断（信息是否具有真实性，要知道并不是每个门户网站都是「纽约客」的水平）
在结束了第三个步骤后，你会继续打开下一个网站进行有效信息的识别和判断。如此循环往复，大概在游览了十多个网站的一个小时后，你可能会得到你想要的答案。
那 RSS 呢？难道不需要进行信息判断？当然不是，在 RSS 内搜索还是需要经历信息识别和判断的过程，只不过它的结果和常规的查询路径有本质的区别。
当我在 Feedly 的搜索框里输入 Apple Music 时（如下图右上角），所有被搜索到的信息都是来源于非常高质量的门户网站（Bloomberg、Forbes、The Verge、Wired、Vox 等）、商业分析师们的博客、期刊杂志等。虽然我仍然需要在此基础上进行「再判断」，但信息质量的高低和信息数量的区间是经过了 RSS 过滤的。
软件 Feedly 截图 | 原创图片
发现了没有，其实我是在给自己打造一个「自带过滤器的搜索引擎」。这里的过滤器就是指我已经筛选过的优质信息源。
总的来说，RSS 软件是站在信息点（data point）的最源头，去创造一种高质量和高度整合的信息环境和自带过滤器的搜索引擎———这也是它和其他新闻类 App 最本质的区别。
2. 为什么「信息环境」比「信息」重要？
「消费者行为学」里对信息环境是这么定义的：
信息环境（Information environment）是指与信息获取、交流和分享利用等有关的各种要素的集合，它们构成了信息生态系统的总和。
在说明「信息环境」为什么比「信息」重要之前还有一个问题需要简单的讨论下 —— RSS 和 新闻类 APP 分别在提供什么样的信息环境？
目前市面上主流的新闻类 APP 对于信息资讯的运作基本思路是：协同过滤算法 + 基于内容的推荐。协同过滤就是通过物品、用户的相似度来推荐。基于内容的推荐就是通过判断两篇内容的相关性，把相似内容推荐给相关用户。
我试图用比较形象的公式来描绘一下：
- 基于内容：A 对于「消费者心理学」的喜好 = A 对于「产品思维」乘以 （「消费者心理学」与「产品思维」的相似度）
- 基于用户：A 对于「消费者心理学」的喜好 = B 对于「消费者心理学」的喜好乘以（A 与 B 的相似度）
这是为什么我会非常反感算法推荐类新闻 App 的最主要的原因，本质上它在剥夺我管理信息环境的控制权。这是我作为一个拥有自由意志的人类的最基本的权利。
久而久之，个体会在认知的舒适区——在「信息茧房」的温室里安逸的做一只蚕茧，永远都无法成为那只破茧而出的蝴蝶。
🗒 注释：「信息茧房」（Information Cocoons）这一概念来描述社交媒体和算法推荐带来的视野变窄问题。信息茧房概念是由哈佛大学法学院教授、凯斯·桑斯坦在其著作《信息乌托邦——众人如何生产知识》中提出的。
桑斯坦指出：在信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的「茧房」中。
从认知心理学的视角，人们会刻意为自己营造一个信息环境以支持他们期望得到的观点，学术名叫「确认偏见」（confirmation bias），它是在说人类作为个体更愿意去相信自己已经认同的内容。
所以在每次我们认为主动选择信息的过程，其实都是一次次潜意识的「被动选择」。因为「被动选择」的本质是不用选择。
而 RSS 提供的是在我的「主观意识」对信息源进行过高质量的筛选和过滤后，将信息源聚合到一个阅读软件上，接着我会在每天某个集中时间段里进行信息摄入。说的更直接一点，其实它提供的是一种「空间」。
这个「空间」里没有算法、没有广告、没有社交。它更像是一种接近信息传播本质的信息环境———外部信息世界的资本运作规则在这个空间里不再起作用。
在这里我想深度的探讨一下什么叫「信息世界的资本运作」。
之前张潇雨在文章里写到过一个观点，一针见血的指出了美国五大科技公司的本质，他是这么说的：我们如果往这个世界的底层去看，这世界上无非就有这么三样东西——人、信息、物品。
- 谷歌：本质上就是在处理人和信息的关系——搜索的本质是处理信息。
- 亚马逊：处理人和物的关系——本质上，电商和“买买买”其实是消费者和物品、商品之间的各种互动。
- Facebook：处理的就是人和人之间的关系——首先，你在网上要有一个“身份”，然后，你和谁发生怎么样的关联，有什么样的关系，Facebook 解决的就是这件事。
- 微软：解决的是企业人的问题。绝大部分人都有两个身份：一是作为个体的人，有家人、朋友；二是企业人，有同事、上级。微软帮一个企业人和一个企业解决工作问题。
- 苹果：是人、物、信息间的载体。
从这个视角来看，无论是从涉及到的战略纵深程度，还是现金储备的金额，Apple 似乎应该是全球最具有话语权（权力）的公司。
但在我看来，世界上最有权力的公司并不是 Apple，而是 Facebook。因为「现金流」不是权力，「信息流」才是权力。
Facebook 以解决人与人之间的关系为载体，为 20 亿月活用户打造了个体所依赖的信息环境。Facebook 的信息流（News Feed），虽然是基于算法排序，但同时也是被个体之间的社交关系所决定的——算法决定的是信息呈现的规则，但并不能决定有哪些信息（内容）会被排序。**用户信息呈现的内容只取决于自己的社交关系。**至少在 Facebook 这个平台上，你的信息摄入质量取决于你社交圈的信息输出质量。（你可以用微信朋友圈的呈现方式作为参考）
这也是为什么 Facebook 必须要受到多方监管的根本原因——扎克伯克在 Facebook 的权力太大了*，资本不允许以「扎克伯格的道德准则」去定义自由市场。
🗒 注释：在 Facebook 联合创始人 Chris Hughes的那篇 It’s Time to Break Up Facebook 里提到扎克伯格控制着大约 60% 的投票权，小扎可以决定如何配置 Facebook 的算法和区分暴力煽动性言论与攻击性言论制定规则。
如果你过于依赖 Facebook 所创造的信息环境，假以时日你的认知水平就是 Facebook 好友圈的认知整体水平的「平均值」。换句话说，你认识的每个人其实都在给你创造一种信息环境。
而管理「信息环境」最大的优势恰恰是在于人的主观能动性在里面发挥了巨大的作用。这就好比你在 Facebook 上关注 Taleb、Ben、Marc Andreessen 显然和只关注从来没见过面的网友这周去了哪家餐厅吃美食是有本质区别的。
作为个体，我们或许都很难去选择或者改变物理环境（比如出生于什么样的城市/家庭/学校），但至少可以从尝试改变「信息环境」开始入手。因为它的试错成本非常低，低到几乎可以忽略不计。
当你踏上主动去经营信息环境之旅时，你已经在开始一点点的改变自己的思维方式了。假以时日，认知的变化可能会隐隐浮现在你与世界的互动模式中。
那时或许你已经积攒了足够多的能量去改变自己的物理环境。
这是为什么我会说信息环境比信息重要，因为它们之间是因果关系，有因才有果，而改变不难在因果论，难在「知行合一」。
3. 蚕茧 or 蝴蝶 ？
RSS Feed 给了我一种自由的信息环境，让我拥有主动去选择被哪种信息喂养的权力，这是对于我对自我作为一个拥有「自由意志」的 human being 最基本的交代。但与此同时，我必须要接受与它紧密关联着的代价——痛苦。
痛苦恰恰是因为我有「选择」。
《爱丽丝梦游仙境》里有一段寓言式的对话：
爱丽丝发现自己在切舍猫（Cheshire Cat）现身的十字路口。 爱丽丝问：「请你告诉我，我该走哪条路？」 「这主要取决于你想去哪儿。」猫说。 「去哪儿都无所谓。」爱丽丝说。 「那么走哪条路也就无所谓了。」猫回应道。
**「选择」意味着自由。我想获得认知的权利和心智的自由，就必须同时接受自由所带来的一切考验——这才是管理「信息环境」里最大的挑战。**蚕茧可以不去思考，但是蝴蝶不行。蝴蝶必须要以一种异常开放的心智去迎接这种从信息茧房里逃出来的上一个版本的「蚕茧」。
我对自己心智的要求听上去挺简单的———有意识地逃避认知舒适区，以一种异常开放的心智状态，时刻接受逻辑检验，不回避痛苦。
这种痛苦类似于：我明天看到的一个信息会推翻我今天得出的结论，于是我会时常处于一种无序、混乱、冲突的认知博弈中。
但我一直觉得在和认知的这场博弈里，我不一定会赢，但我一定不会输。因为战争是以一方失去战斗意志为结束的————**毛毛虫眼中的世界末日，我们称之为「蝴蝶」——**与痛苦相伴的是成长杠杆上的砝码又被加重（leverage）了一点点。
多元化的认知模型、生态式的思维方式、大量的跨学科知识————查理芒格的这套方法论想蜻蜓点水的略同皮毛并不难，但若真正想行云流水的内化到认知的底层代码里，让它无招胜有招又谈何容易。还不是靠一步一个脚印， 一个又一个循环去构建的，无一例外我们都是在与真实世界的反馈的循环中慢慢成长起来的。
当我在无序、冲突、混乱的「信息环境」中感到没有安全感的时候，会对自己念一句咒语，在此分享给你：
You only live once, try the best to appreciate the beauty of the world, try the best to explore the 'theory of everything'.
你只活这一次，尽量去领略世间之美，尽力去探索万物奥秘。
写到这里，这篇文章快结束了。
这篇文章的标题试图用提问的形式去强调它想传递的价值观，这个问题是：信息流的「价值原点」到底在哪儿？
其实它并不在 Feedly 里，也不在 RSS 订阅源里。
它诞生于你刚刚出生的那一刻，宇宙对个体生命最好的馈赠——你所拥有的好奇心。
我偶尔会在夜深人静的周五晚上接收到「好奇心」从宇宙深处发来的信号。
哦对了，刚刚爱丽丝和切舍猫的故事我还没有讲完。当爱丽丝听到切舍猫说「那么走哪条路也就无所谓了」之后，爱丽丝解释道：「但我总想去个什么地方」。
猫看了爱丽丝一眼，说了一句：「如果你一直走，你总会到个什么地方的。」
嗯，别听我的，听猫的 ：）
— End —
「总结」：
- 当我们上升一个维度，去纵览整个信息流的价值部分，会发现个人数据库处于「信息流」的末端，而信息流中最重要的「创造价值」的部分其实处于信息流的头部——信息源
- 你认识的每个人其实都在给你创造一种信息环境。
- 信息环境比信息重要，因为它们彼此之间是因果关系，有因才有果，而改变不难在因果论，难在「知行合一」。
- 一个人如果想获得认知和心智的自由，就必须同时接受自由所带来的一切考验——这才是管理「信息环境」里最大的挑战。
「行动建议」：
1. 在手机里找到你作为日常阅读（input）的 app，梳理出你最常阅读的频道
2. 在微信里找到你最常聊天的六个人，写下你与他们分别交流的最多的话题
3. 在你最常使用的笔记类软件里，找到近期你经过独立思考后写下的内容（output）
4. 对比你的 input 和 output，看看它们之间是否存在联系
— End —
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