学习方法

[yanyue404]

如何完善自己的知识结构

文章目录

★引子
★领域
★【跨领域】的知识分布
★领域【内部】的知识体系
★知识点
★结尾

★引子

　　最近几年，陆续有读者来信跟俺交流"知识管理"这个话题。也有读者在博客留言，建议俺专门为此话题写一个系列。不过捏，因为手头还有 N 多系列没有收尾，再开新的系列要激起公愤了 :) 所以，今天只单独写一篇，谈谈俺对知识结构的看法。
　　其实捏，这是一个很大的话题，想用一篇博文完全说清楚，不太现实。俺只从三个层面入手，说说个人的看法，仅供列位看官参考。

★领域

　　（本来想用"学科"这个词，后来觉得"学科"的范畴还是偏小，就改用"领域"）
　　按照传统的习惯，通常会把知识归类到不同的领域（比如：文学、数学、计算机、烹调、等等）。

◇领域之间的【包含】关系

　　有些领域是另一个领域的一部分。
　　比如说，俺博客经常聊的"信息安全"，其实是"IT"这个领域的一个分支领域。
　　上面这类关系比较好理解，套用数学中集合论的说法，就是"某个领域是另一个领域的子集"。

　　还有一种稍微复杂一点的包含关系------某个领域同时被其它多个领域所包含。对这种关系，可以大致理解为"多个集合的交集"。
　　比如"量子信息学"，可以大致看成是信息学和量子力学的交集。

◇领域之间的【依赖】关系

　　有些领域需要另一个领域的知识进行辅助。
　　比如，很多学科都用到 CAD（计算机辅助设计），这就是领域之间"依赖关系"的例子。
　　如果某个领域被很多其它的领域所依赖，那么这种领域常称之为【基础性领域】。比如在自然科学中，数学往往是基础性领域。

★【跨领域】的知识分布

◇广度 VS 深度\

　　所谓的"广度"，就是指你的知识结构中，包含了多少领域。
　　所谓的"深度"，就是你对具体的每一个领域是否具有深入的了解和研究。

◇深度的重要性\

　　深度的重要性，大伙儿应该都明白。所以俺只简单说一下。
　　如果某人的知识结构只有广度而没有深度，就会导致------其个人能力没有突出的亮点------这种人往往没有太强的竞争力。

◇广度的重要性\

　　和深度相反，广度的重要性，很多人都【没】意识到。俺多费点口水聊一下。
　　如今是信息时代，不同领域之间的关联越来越密切。这时候，广度的重要性就体现出来了。
　　就拿"写博客"来说吧。
如果你想把博客的界面和排版搞得好一点，你还需要懂一点"HTML、CSS、JS"的知识；
如果你想提高博客在搜索引擎的排名，你还需要懂一点"SEO（搜索引擎优化）"的知识；
如果你像俺一样，想写敏感的政治博文又不想被和谐掉，你还需要要懂一点"翻墙"的知识（以便把博客架设到墙外）；
如果你想使用 WordPress 这个功能最强大的博客平台，你还需要懂一点"PHP编程"的知识；
......
（这个清单还可以继续列下去）
　　你看，即使是"写博客"这么简单的一桩小事，牵涉的领域也不少。所以，想要在某个领域做到足够深入，必然要了解很多相关的【辅助性领域】的知识。

　　顺便再聊聊文理科之间的相互鄙视。
　　据俺所知，很多文科出身的人看不起理工科；反之，很多理工科出身的人看不起文科。为啥会导致这种原因？很多时候是因为不了解。不了解导致偏见，偏见导致鄙视，鄙视之后就更加不去了解。如此往复，变成恶性循环。
　　其实捏，人文学科、社会科学、自然科学这三块，有很多相通之处，也有很多互相借鉴之处。

◇深度和广度的【平衡】\

　　虽然深度和广度都很重要，但每个人的时间、精力、天赋都是【非常有限】滴！因此，你不可能在所需要的【每一个】领域都做到足够深入。那么如何平衡这两者捏？俺的观点是：借鉴正态分布（这玩意儿也叫"高斯分布"，维基百科的解释在"这里"）。

（这幅图中，横坐标表示不同的领域，纵坐标表示你在该领域的深度）
　　尖峰的顶点周围（红色部分）对应的就是你的主攻领域。你需要在这个领域做到足够的深入（越深入越好）。和主攻方向的关系比较密切的领域（黄色部分），你需要比较深入，但深入的程度不需要跟主攻方向一样。和主攻方向关系比较疏远的领域（绿色部分），只需浅尝即止。

◇主攻方向的选择

　　如果你运气比较好，自己的工作正好就是自己的兴趣所在，那毫无疑问，这就是你的主攻方向。万一你的兴趣和工作不一致，咋办？俺的建议是，以自己的兴趣作为主攻方向。然后把工作仅仅当作是谋生手段。（类似的观点，保罗-格雷汉姆在其代表作《黑客与画家》一书中有提及）
　　俺刚开博的时候曾经写了《如何成为优秀开发人员》系列。第一篇就强调了兴趣的重要性。今天还得旧话重提，再说说兴趣的重要性。
　　当你对某个领域有【真正的】兴趣，你自然就会有：足够的热情，足够的动力，足够的耐心，足够的持久性。有了这几点，自然就能在该领域达到足够的深度。抛开功利因素不谈，如果你能在自己喜欢的领域达到足够的深度，这本身就能带来非常多的快乐（而且这种快乐往往是金钱无法换来的）。

　　后续更新：
　　写完本文之后又过了两年（2015），俺发了一篇《什么是【真正的】兴趣爱好？以及它有啥好处？》，专门谈【兴趣】这个主题。

★领域【内部】的知识体系

◇分支领域\

　　前面说了，领域之间可能会有包含关系。而且，大部分领域都有不止一个分支领域。
　　比如"密码学"和"社会工程学"都是"信息安全"的分支领域。

◇主题\

　　（主题这个词不是很贴切，暂时没想到更好的词儿，先凑合用着）
　　除了包含若干分支领域，每个领域都会包含很多"主题"。以"信息安全"这个领域为例，"如何防止黑客入侵"就是一个主题。

◇知识树\

　　假如把"领域"想象成一棵树，那么"分支领域"就如同树枝（树枝上还可以再有树枝），而"主题"如同树叶。俺把这称为该领域的"知识树"。如果某个领域是你的主攻方向，那么，你必须能在头脑中清晰地勾勒出该领域的知识树。做到这一点，你对该领域才算有"广度"上的认识。

　　举一个反面教材：
　　招聘的时候经常碰到某些程序员，只知道 OOP（面向对象编程），从来没有听说过其它的编程范式（要知道，编程范式不下10种）。然后捏，他/她以为把 OOP 掌握透彻就足够了。有的人看了几本 OOP 的理论书籍，就自以为是编程高手。这就是典型的井底之蛙心态------只看到井口上方的一小片天空。造成这种认知误区的根源在于------对自己从事的领域缺乏【系统性】了解。

　　关于勾勒知识树，再顺便提一下：不同的人对同一个领域勾勒知识树，得到的形态可能会不同。
　　比如说对"文学"这个领域：有的人先按照"国别"细分，再按照"体裁"细分；有的人反过来，先按照"体裁"细分，再根据"国别"细分。你很难说，哪一种是对的。也很难说哪一种更好。
　　俺的观点是：（构造知识树的时候）适合自己的就是好的。

◇主题的类型\

　　"主题"通常是以"疑问句"的形式出现的。俺总结了一下，大部分主题通常可以归为三类：【WHAT、HOW、WHY】。
　　以密码学为例：
"RSA 加密算法有什么优缺点？"------这是【WHAT 型】的主题
"RSA 加密算法内部是怎么实现的？"------这是【HOW 型】的主题
"RSA 加密算法为啥要设计成这样？"------这是【WHY 型】的主题

　　一说到这三个分类，某些老读者应该会联想到俺多年前写的两篇博文《学习技术的三部曲：WHAT、HOW、WHY》和《用提问促进思维------再谈 WHAT HOW WHY 三部曲》。看过这两篇博文，你会意识到如下两点：
1. "WHAT 型的问题"通常是比较肤浅的、表象的；而"WHY 型的问题" 通常是比较深刻的 、本质的。
2. 大部分"WHAT 型的问题"通常有标准答案；而相当多的"WHY 型问题"是【没有】标准答案滴；至于"HOW 型的问题"，介于两者之间。

　　所以，如果你想在某个领域做到比较深入，你一定要多探寻【WHY 型的问题】。对这类问题的思考，要避免直接照搬别人现成的答案，要通过【独立思考】得出自己的答案。这类问题思考多了，无形中就对该领域有更广泛的了解以及更深刻的理解。

★知识点

　　想解决某个主题，一般要运用许多"知识点"。所以再来聊聊"知识点"这个话题

◇什么是"知识点"？

　　所谓的"知识点"，通常表示某个【有价值】的信息。为啥俺特地强调"有价值"这个定语捏？因为世间的信息有千千万万，绝大部分都【没啥】价值，不能算是"知识点"。
　　关于"知识"和"信息"的关系，有一个【DIKW 模型】（Data Information Knowledge Wisdom），有兴趣的同学可以去看如下博文：
《如何【系统性学习】------从"媒介形态"聊到"DIKW 模型"》

◇知识点的类型

　　知识点有很多种类型，常见的有如下几种：
【概念性】的知识点------用来表示某种"定义"
【指导性】的知识点------用来表示某种"方法"
【陈述性】的知识点------用来表示某种"事实"
......

　　第一类显然是很重要的。
　　不论是哪个领域，基本的概念和定义总是很关键的（犹如建筑的地基）。如果你对这些东西的理解有误或有偏差，就如同是"浮沙之上筑高台"。

　　第二类也很重要。
　　俺非常喜欢一句老话叫做"授人以鱼不如授人以渔"。这话说的就是方法论的重要性。

　　至于第三类，其实远远【不如】头两类重要。
　　为了给大伙儿加深印象，说个爱因斯坦的掌故。话说他刚刚移民到美国的时候，已经是全球性的名人，经常受到记者的围堵。有一次，某记者问他，音速的大小是多少？老爱回答说"不知道"。记者表示很诧异。然后老爱说了一段话，其中两句是：

这些可以在书上查到的东西，我没有记在脑子里。......
高等教育的价值在于【训练思维】，而不在于传授事实。
（The value of a college education is not the learning of many facts but the training of the mind to think.）

　　后面这一句话说得尤其好（已经加入到俺博客副标题的动态格言中）。

　　说到这里，俺顺便再抹黑一下天朝的教育。
　　咱们党国的教育，本质上就是洗脑教育。洗脑教育最常用的手段就是【灌输】。知道啥是灌输不？简而言之就是：迫使你被动地、无条件地接受一堆"事实"。在灌输的过程中，学生唯一要做的就是动用"记忆力"，把老师所说的"事实"背下来。被长期灌输的学生，除了记忆力比较好，其它思维能力（比如：分析、推理、归纳、总结、联想、创造......）很少得到训练。
　　说难听点，这种搞法让天朝的学校成为"批量制造脑残的流水线"。有些天真的同学会问：难道国家领导人不知道教育问题的严重性吗？其实捏，朝廷对于教育的弊端是乐观其成滴。在一个专制独裁的国家，愚民教育是惯用的伎俩。愚民的比例越高，独裁统治越稳定。因为愚民们只知道被动接收各种信息，缺乏独立思考的习惯。所以，愚民们不会质疑朝廷的忽悠，自然也不可能反抗。
　　很多人有一个误区，以为"洗脑"的关键是"欺骗"。其实不然。洗脑的关键是"扼杀思维能力"。只要把某个人的思维能力扼杀，之后爱怎么忽悠就怎么忽悠，把你玩得团团转。这才是洗脑的最高境界啊！所以，俺经常在博客中普及思维能力和心理素质，就是希望能够部分抵消洗脑教育的副作用。
　　（说到"扼杀思维能力"，可以参见另一篇博文：《比"欺骗"更有效的洗脑手法------基于"双重思想"的思维控制》）

◇如何应对"知识爆炸"？

　　说完洗脑，再说说如何应对"知识爆炸"。这个词汇很多人都听说过。如今是信息时代，每个学科的知识总量都以非常快的速度膨胀。这对人的脑力是巨大的挑战。即便是在你主攻的一个非常细的细分领域，你也不可能记住所有的知识点。咋办捏？
　　刚才列举了三类常见的知识点：描述概念、描述方法、描述事实。头两类的比例很低，但通常都很重要。所以这两类你需要记忆。第三类的比例很大（很可能占总量的 99% 以上），这时候你需要做一些取舍------只记住核心的知识点，舍弃边缘的知识点。
　　肯定有同学会问：如何区分哪些是核心的，哪些是边缘的？这又是一个很大的话题，以后抽空单独写一篇介绍。
　　还有的同学会问：不记住边缘的知识点，万一今后要用，咋办捏？
　　其实很简单。如今的搜索引擎技术很发达，维基百科也很成熟，还有很多专业的文献检索工具。只要你善于利用计算机和互联网，等到【需要的时候】再临时去查，不难搞定。关于这方面的技巧，可以参考俺之前的系列博文《如何挖掘网络资源》。

★结尾

---
　　今天杂七杂八说了一堆，希望能把俺的经验表达清楚。
　　最后提醒一下列位看官，"知识结构"仅仅是个人能力的一小部分。对提升个人能力而言，完善知识结构只是【必要条件】，但不是【充分条件】。知识是需要运用的，不善于运用，再多的知识也如同垃圾。
　　后续更新：
　　在写完这篇博文之后6年（2019），俺又写了一篇《如何【系统性学习】------从"媒介形态"聊到"DIKW 模型"》，作为本文的补充。

[yanyue404]

每周转载：德鲁克谈【自我管理】——《哈佛商业评论》史上最受欢迎的文章

文章目录

★背景介绍
★0、前言
★1、我的长处是什么？
★2、我的工作方式是怎样的？
★3、我如何学习？
★4、我的价值观是什么？
★5、我属于何处？
★6、我该做什么贡献？
★7、我要如何处理人际关系？
★8、我该如何管理后半生？

★背景介绍
-----
　　今天转载的这篇《管理自己》，洋文叫做《Managing Oneself》。此文刊登在十年前（2008）的《哈佛商业评论》（HBR）上，号称是 HBR"有屎以来"（创刊后）重印次数最多的文章。

◇关于《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）\

　　《哈佛商业评论》，简称"HBR"。在管理领域，它可算是大名鼎鼎、如雷贯耳。别的不说，单凭它出自同样大名鼎鼎的【哈佛大学商学院】，就体现出这家刊物的逼格有多么高。
　　顺便说一下：再过4年（2022），该刊物就将迎来百年庆。

◇关于"彼得-德鲁克"（Peter F. Drucker）

　　此文作者德鲁克（又译"杜拉克"），被尊称为【管理学之父】。知名的《经济学人》杂志评价他是【大师中的大师】。
　　这位老兄不但著作等身，而且每本书都是质量上乘。下面列举他的【部分】著作。从中也可以看出：他创作的时间跨度很长，称得上是"与时俱进"。

《经济人的末日》（The End of Economic Man）　1939年
《工业人的未来》（The Future of Industrial Man）　1942年
《管理实践》（The Practice of Management）　1954年
《卓有成效的管理者》（The Effective Executive）　1966年
《管理------使命、责任、实务》（Management------Tasks, Responsibilities, Practices）　1973年
《动荡时代中的管理》（Managing in Turbulent Times）　1980年
《变动中的管理界》（The Changing World of the Executive）　1982年
《新现实------政府与政治、经济与企业、社会与世界》（The New Realities------in Government and Politics, in Economics and Business, in Society and World View）　1989年
《后资本主义社会》（Post-Capitalist Society）　1993年
《巨变时代的管理》（Managing in a Time of Great Change）　1995年
《21世纪的管理挑战》（Management Challenges for 21st Century）　1999年
《下一个社会的管理》（Managing in the Next Society）　2002年

◇关于此文\

　　今天分享的这篇《Managing Oneself》实际上是摘自他1999年出版的《21世纪的管理挑战》一书的第6章（也是最后一章）。
　　为啥俺要分享此文？因为，这篇长文【对每个人都很有帮助】。通过此文的借鉴，可以帮助你更好地规划自己的职业生涯和人生。
　　这篇文章在网上有很多转载，但有些转载不全（删节了部分段落）。俺对比了几个不同的网站，汇总了一个比较全的版本；然后根据俺自己的理解，标注了重点（文中的粗体）。另外，文章中的插图也是俺从网上找来滴。

　　（这篇博文发出后，俺顺便把《21世纪的管理挑战》一书也放到俺的网盘上）

================================ 华丽的分割线 ================================

★0、前言
-----
　　我们生活的这个时代充满着前所未有的机会：如果你有雄心，又不乏智慧，那么不管你从何处起步，你都可以沿着自己所选择的道路登上事业的顶峰。

　　不过，有了机会，也就有了责任。今天的公司并不怎么管员工的职业发展；实际上，知识工作者必须成为自己的首席执行官。你应该在公司中开辟自己的天地，知道何时改变发展道路，并在可能长达50年的职业生涯中不断努力、干出实绩。要做好这些事情，你首先要对自己有深刻的认识------不仅清楚自己的优点和缺点，也知道自己是怎样学习新知识和与别人共事的，并且还明白自己的价值观是什么、自己又能在哪些方面做出最大贡献。因为只有当所有工作都从自己的长处着眼，你才能真正做到卓尔不群。

　　历史上的伟人------拿破仑、达芬奇、莫扎特------都很善于自我管理。这在很大程度上也是他们成为伟人的原因。不过，他们属于不可多得的奇才，不但有着不同于常人的天资，而且天生就会管理自己，因而才取得了不同于常人的成就。而我们当中的大多数人，甚至包括那些还算有点天赋的人，都不得不通过学习来掌握自我管理的技巧。

　　我们必须学会自我发展，必须知道把自己放在什么样的位置上，才能做出最大的贡献，而且还必须在长达50年的职业生涯中保持着高度的警觉和投入------也就是说，我们得知道自己应该何时换工作，以及该怎么换。

★1、我的长处是什么？
-----------
　　**多数人都以为他们知道自己擅长什么，其实不然！**更多的情况是，人们只知道自己不擅长什么------即便是在这一点上，人们也往往认识不清。然而，一个人要有所作为，只能靠发挥自己的长处，而如果从事自己不太擅长的工作是无法取得成就的，更不用说那些自己根本干不了的事情。

　　以前的人没有什么必要去了解自己的长处，因为一个人的出身就决定了他一生的地位和职业：农民的儿子也会当农民，工匠的女儿会嫁给另一个工匠等。但是，现在人们有了选择。我们需要知己所长，才能知己所属。

　　要发现自己的长处，唯一途径就是回馈分析法（feedback analysis）。每当做出重要决定或采取重要行动时，你都可以事先记录下自己对结果的预期。9到12个月后，再将实际结果与自己的预期比较。我本人采用这种方法已有15到20年了，而每次使用都有意外的收获。

　　比如，回馈分析法使我看到，我对专业技术人员，不管是工程师、会计师还是市场研究人员，都容易从直觉上去理解他们。这令我大感意外。它还使我看到，我其实与那些涉猎广泛的通才没有什么共鸣。

　　回馈分析法并不是什么新鲜的东西。早在14世纪，这种方法由一个原本会永远默默无闻的德国神学家发明，大约150年后被法国神学家约翰-加尔文和西班牙神学家圣依纳爵分别采用。他们都把这种方法用于其信徒的修行。事实上，回馈分析法使他们的信徒养成了一种始终注重实际表现和结果的习惯，这也是他们创立的教派------加尔文教会和耶稣会------能够主宰欧洲长达30年的原因。

　　**我们只要持之以恒地运用这个简单的方法，就能在较短的时间内（可能两三年），发现自己的长处------这是你需要知道的最重要的事情。**在采用这种方法之后，你就能知道，自己正在做（或没有做）的哪些事情会让你的长处无法发挥出来。同时，你也将看到自己在哪些方面能力不是特别强。最后，你还将了解到自己在哪些方面完全不擅长，做不出成绩来。

　　根据回馈分析的启示，你需要在几方面采取行动。

　　首先，最重要的是，专注于你的长处，把自己放到那些能发挥长处的地方。

　　其次，加强你的长处。回馈分析会迅速地显示，你在哪些方面需要改善自己的技能或学习新技能。它还将显示你在知识上的差距------这些差距通常都可以弥补。数学家是天生的，但是人人都能学习三角学。

　　第三，发现任何由于恃才傲物而造成的偏见和无知，并且加以克服。**有太多的人，尤其是那些术业有专攻的人，往往对其他领域的知识不屑一顾，**或者认为聪明的头脑就可取代知识。比如，很多一流的工程师遇上与人相关的事就束手无策，他们还以此为荣------因为他们觉得，对条理清晰的工程师头脑来说，人太混乱无序了。与此形成鲜明对照的是，人力资源方面的专业人员常常以他们连基本的会计知识或数量分析都一无所知而自傲。不过，人们要是对这样的无知还沾沾自喜的话，那无异于自取灭亡。其实，要让自己的长处得到充分发挥，你就应该努力学习新技能、汲取新知识。

　　**另外一点也同样重要------纠正你的不良习惯。所谓不良习惯，是指那些会影响你的工作成效和工作表现的事情。这样的习惯能很快地在回馈中反映出来。**例如，一位企划人员可能发现自己美妙的计划最终落空，原因是他没有把计划贯彻到底。同那些才华横溢的人一样，他也相信好的创意能够移动大山。但是，真正移山的是推土机，创意只不过是为推土机指引方向，让它知道该到何处掘土。这位企划人员必须意识到不是计划做好就大功告成，接下来还得找人执行计划，并向他们解释计划，在付诸行动前须做出及时的调整和修改，最后要决定何时中止计划。

　　与此同时，回馈还会反映出哪些问题是由缺乏礼貌造成的。礼貌是一个组织的润滑剂。两个移动物相互接触时发生摩擦是一个自然规律，不仅无生命的物体是这样，人类也是如此。礼貌，其实也很简单，无非是说声"请"和"谢谢"，记住别人的名字，或问候对方家人这样的小事，但就是这种不起眼的细节，使得两个人能够融洽相处，不管他们彼此之间是否有好感。许多聪明人，尤其是聪明的年轻人，没有意识到这一点。如果回馈分析表明某个人只要一遇到需要别人合作的事就屡屡失败，那么很可能就意味着这个人的举止不大得体------也就是缺乏礼貌。

　　把预期和实际结果进行比较，也会发现自己不擅长做什么。我们每个人都有许多一窍不通、毫无天分的领域，在这些领域我们甚至连平庸的水平都达不到。人们，尤其是知识工作者，就不应该试图去完成这些领域的工作和任务。他们应该尽量少把精力浪费在那些不能胜任的领域上，因为"从无能到平庸"要比"从一流到卓越"需要人们付出多得多的努力。然而，大多数人，尤其是教师，还有组织，都一门心思要把能力低下的人变成合格者。其实，他们还不如把精力、资源和时间花在将称职者培养成佼佼者上。

★2、我的工作方式是怎样的？
--------------
　　令人惊讶的是，很少有人知道自己平时是怎样把事情给做成的。实际上，我们当中的大多数人甚至不知道不同人有着不同的工作方式和表现。许多人不是以他们习惯的方式工作，这当然就容易造成无所作为。对于知识工作者来说，"我的工作方式是怎样的？"可能比"我的长处是什么？"这个问题更加重要。

　　同一个人的长处一样，一个人的工作方式也是独一无二的------这是由人的个性所决定的。不管个性是先天决定的，还是后天培养的，它肯定是早在一个人进入职场前就形成了。正如一个人擅长什么、不擅长什么是既定的一样，一个人的工作方式也基本固定，它可以略微有所调整，但是不可能完全改变------当然也不会轻易改变。而且就像人们从事自己最拿手的工作容易做出成绩一样，他们要是采取了自己最擅长的工作方式也容易取得成就。通常，几个常见的个性特征就决定了一个人的工作方式。

　　我属于读者型，还是听者型？

　　首先，你要搞清楚的是，你是读者型（习惯阅读信息）还是听者型（习惯听取信息）的人。绝大多数人甚至都不知道还有"读者型"和"听者型"之说，而且很少有人既是读者型又是听者型。知道自己属于哪种类型的人更少。但是，有一些例子说明了这样的无知可能造成多大的危害。

　　德怀特-艾森豪威尔担任欧洲盟军最高统帅时，一直是新闻媒体的宠儿。他的记者招待会以其独特的风格出名------不管记者提出什么问题，艾森豪威尔将军都从容地对答如流。无论是介绍情况，还是解释政策，他都能够用两三句言简意赅的话就说清楚。十年后，艾森豪威尔当上了总统，当年曾对他十分崇拜的同一批记者，这时却公开瞧不起他。他们抱怨说，他从不正面回答问题，而是喋喋不休地胡侃着其他事情。他们总是嘲笑他回答问题时语无伦次，不合乎语法，糟蹋标准英语。

　　艾森豪威尔显然不知道自己属于读者型，而不是听者型。当他担任欧洲盟军最高统帅时，他的助手设法确保媒体提出的每一个问题至少在记者招待会开始前半小时以书面形式提交。这样，艾森豪威尔就完全掌握了记者提出的问题。而当他就任总统时，他的两个前任都是听者型------富兰克林-罗斯福和哈里-杜鲁门。这两位总统知道自己是听者型的，并且都喜欢举行畅所欲言的记者招待会。艾森豪威尔可能认为他必须去做两位前任所做的事。可是，他甚至连记者们在问些什么都从来没听清楚过。而且，艾森豪威尔并不是个极端的例子。

　　几年后，林登-约翰逊把自己的总统职位给搞砸了，这在很大程度上是因为他不知道自己是听者型的人。他的前任约翰-肯尼迪是个读者型的人，他搜罗了一些出色的笔杆子当他的助手，要求他们每次进行当面讨论之前务必先给他写通报。约翰逊留下了这些人，他们则继续写通报。可是他显然根本看不懂他们写的东西。不过，约翰逊以前当参议员时曾经表现非凡，因为议员首先必须是听者型。

　　**没有几个听者型的人可以通过努力变成合格的读者型------不管是主动还是被动的努力；反之亦然。**因此，试图从听者型转为读者型的人会遭受林登-约翰逊的命运，而试图从读者型转为听者型的人会遭受德怀特-艾森豪威尔的命运。他们都不可能发挥才干或取得成就。

★3、我如何学习？
---------
　　要了解一个人的工作方式，需要弄清的第二点是，他是如何学习的。

　　许多一流的笔杆子都不是好学生------温斯顿-邱吉尔就是一例。在他们的记忆中，上学往往是十足的折磨。然而，他们的同学有这种记忆的却很少。他们可能在学校里得不到什么乐趣，对他们来说上学的最大痛苦是无聊。有关这个问题的解释是，笔头好的人一般不靠听和读来学习，而靠写来学习，这已成了一种规律。学校不让他们以这种方式学习，所以他们的成绩总是很糟糕。

　　所有的学校都遵循这样的办学思路：只有一种正确的学习方式，而且人人都得遵从。但是，对学习方式跟别人不大一样的学生来说，被迫按学校教的方式来学习就是地狱。实际上，学习大概有六七种不同的方式。

　　像邱吉尔这样的人靠写来学习。还有些人以详尽的笔记来学习。例如，贝多芬留下了许多随笔小抄，然而他说，实际上他作曲时从来不看这些随笔小抄。当被问及他为什么还要用笔记下来时，据说他回答道："如果我不马上写下来的话，我很快就会忘得一干二净。如果我把它们写到小本子上，我就永远不会忘记了，也用不着再看一眼。"有些人在实干中学习。另一些人通过听自己讲话学习。

　　我认识一位公司总经理，他把一个平庸的小家族企业发展成行业领军企业。他是一个通过讲话学习的人。他习惯于每周一次把全体高层管理人员召集到他的办公室，随后对他们讲上两三个小时。他总是提出政策性问题，在每一个问题上提出三种不同观点。但他很少请这帮同事发表意见或提出问题，他只需要听众听他讲话。这就是他的学习方式。虽然他是一个比较极端的例子，但是通过讲话学习绝不是一种少见的方法。成功的出庭律师也以同样的方式学习，许多诊断医师也是如此（我自己也是这样）。

　　**在所有最重要的自我认识当中，最容易做到的就是知道自己是怎样学习的。**当我问人们："你怎么学习？"大多数人都知道答案。但是，当我问："你根据这个认识来调整自己的行为吗？"没有几个人回答"是"。然而，知行合一是取得成就的关键；如果知行不合一，人们就会无所作为。

　　我属于读者型还是听者型？我如何学习？这是你首先要问自己的问题。但是，光这些问题显然不够。要想做好自我管理，你还需要问这样的问题：我能与别人合作得好吗？还是喜欢单枪匹马？如果你确实有与别人进行合作的能力，你还得问问这个问题：我在怎样的关系下与他人共事？

　　有些人适合当部属。二战时期美国的大英雄乔治-巴顿将军是一个很好的例子。巴顿是美军的一名高级将领。然而，当有人提议他担任独立指挥官时，美国陆军参谋长（可能也是美国历史上最成功的伯乐）乔治-马歇尔将军说："巴顿是美国陆军造就的最优秀的部下，但是，他会成为最差劲的司令官。"

　　一些人作为团队成员工作最出色；另一些人单独工作最出色。一些人当教练和导师特别有天赋；另一些人却没能力做导师。

　　另一个关键的问题是，我如何才能取得成果------是作为决策者还是作为顾问？

　　许多人做顾问时的表现会很出色，但是不能够承担决策的负担和压力。与此相反，也有许多人需要顾问来迫使他们思考，随后他们才能做出决定，接着迅速、自信和大胆地执行决定。

　　顺便说一下，一个组织的二号人物在提升到一号职位时常常失败，也正是因为这个原因。最高职位需要一个决策者，而一个强势的决策者常常把其信赖的人放在二号位置，当他的顾问。顾问在二号位置上往往是很出色的，但是换到一号位置，他就不行了。他虽然知道应该做出什么样的决定，但是不能接受真正做决定的责任。

　　其他有助于认识自我的重要问题包括：

1、我是在压力下表现出色，还是适应一种按部就班、可预测的工作环境？
2、我是在一个大公司还是在一个小公司中工作表现最佳？
3、在各种环境下都工作出色的人寥寥无几。
　　我不止一次地看到有些人在大公司中十分成功，换到小公司中则很不顺利。反过来也是如此。下面这个结论值得我们反复强调：**不要试图改变自我，因为这样你不大可能成功。但是，你应该努力改进你的工作方式。**另外，不要从事你干不了或干不好的工作。

★4、我的价值观是什么？
------------
　　要能够自我管理，你最后不得不问的问题是：我的价值观是什么？这不是一个有关伦理道德的问题。道德准则对每一个人都一样。要对一个人的道德进行测试，方法很简单。我把它称为"镜子测试"。

　　20世纪初，德国驻英国大使是当时在伦敦所有大国中最受尊重的一位外交官。显然，他命中注定会承担重任，即使不当本国的总理，至少也要当外交部长。然而，在1906年，他突然辞职，不愿主持外交使团为英国国王爱德华七世举行的晚宴。这位国王是一个臭名昭著的色鬼，并且明确表示他想出席什么样的晚宴。据有关报道，这位德国大使曾说："我不想早晨刮脸时在镜子里看到一个皮条客。"------这就是镜子测试。

　　我们所遵从的伦理道德要求你问自己：我每天早晨在镜子里想看到一个什么样的人？在一个组织或一种情形下合乎道德的行为，在另一个组织或另一种情形下也是合乎道德的。但是，道德只是价值体系的一部分------尤其对于一个组织的价值体系来说。

　　如果一个组织的价值体系不为自己所接受或者与自己的价值观不相容，人们就会备感沮丧，工作效力低下。

　　让我们来看看一位十分成功的人力资源主管的经历。这位主管所在的公司被一家大企业收购。收购之后，她得到了提升，从事的是她以前做得最出色的工作，包括为重要职位挑选人才。这位主管深信，在选人时，公司只有在排除内部的所有可能人选后才能从外部招聘人才。但是她的新公司认为应该首先从外部招聘，以吸收新鲜血液。对于这两种方式，需要说明的一点是，根据我的经验，适当的方式是两者兼顾。然而，这两种方式在根本上是互不相容的------表面上是政策不同，实质是价值观的不同。这说明在该公司人们对以下三个问题有着不同看法：组织与员工之间是怎样的关系；组织应该为员工以及员工的发展承担何种责任；一个人对企业最重要的贡献是什么。经过几年挫折，这位主管最终辞职------尽管她的经济损失很大。她的价值观和这个组织的价值观就是无法融合。

　　同样，一家制药公司无论是通过不断的小幅改进，还是通过几次费用高昂、风险巨大的"突破"来取得出色业绩，都不是一个经济问题。这两种战略的结果可能都差不多。实质上，这是两种价值体系之间的冲突。一种价值体系认为公司的贡献是帮助医生把他们已经在做的工作锦上添花，另一种价值体系的取向是进行更多的科学发现。

　　至于一个企业的经营是着眼于短期结果，还是注重长远发展，这同样是价值观问题。财务分析师认为，企业可两者同时兼顾。成功的企业家知道得更清楚。诚然，每一家公司都必须取得短期成果。但是在短期成果与长期增长之间的冲突中，每一家公司都将决定自己所选择的重点。从根本上说，这是一种关于企业职能与管理层责任的价值观冲突。

　　价值观冲突并不限于商业组织。美国发展最快的一个牧师教会，其衡量工作成败的尺度是新教徒的人数。它的领导层认为，重要的是有多少新教徒入会。随后，上帝将满足他们的精神需求，或者至少会满足足够比例的新教徒的需求。另一个福音派牧师教会认为，重要的是人们的精神成长。这个教会慢慢地让那些形式上入会但精神上并没有融入教会生活的新教徒选择了离开。

　　这同样不是一个数量问题。乍一看，第二个教会好像发展较慢。但是，它留住新教徒的比例要远高于第一个。换言之，它的发展比较稳固。这也不是一个神学问题（至少首先并不是神学问题），而是有关价值观的问题。在一次公开辩论中，一位牧师这样说："除非你先加入教会，否则你永远找不到天国之门。"而另一位牧师反驳说："不，除非你先有心寻找天国之门，否则你就不属于教会。"

　　**组织和人一样，也有价值观。为了在组织中取得成效，个人的价值观必须与这个组织的价值观相容。两者的价值观不一定要相同，但是必须相近到足以共存。**不然，这个人在组织中不仅会感到沮丧，而且做不出成绩。

　　一个人的工作方式和他的长处很少发生冲突，相反，两者能产生互补。但是，一个人的价值观有时会与他的长处发生冲突。一个人做得好甚至可以说是相当好、相当成功的事情------可能与其价值体系不吻合。在这种情况下，这个人所做的工作似乎并不值得贡献毕生的精力（甚至没必要贡献太多的精力）。

　　如果可以，请允许我插入一段个人的故事。多年前，我也曾不得不在自己的价值观和做得很成功的工作之间做出选择。20世纪30年代中期，我还是一个年轻人，在伦敦做投资银行业务，工作非常出色。这项工作显然能发挥我的长处。然而，我并不认为自己担任资产管理人是在做贡献。我认识到，我所重视的是对人的研究。我认为，一生忙于赚钱、死了成为墓地中的最大富翁没有任何意义。当时我没有钱，也没有任何就业前景。尽管当时大萧条仍在持续，我还是辞去了工作。这是一个正确的选择。换言之，价值观是并且应该是最终的试金石。

★5、我属于何处？
---------
　　少数人很早就知道他们属于何处。比如，数学家、音乐家和厨师，通常在四五岁的时候就知道自己会成为数学家、音乐家和厨师了。物理学家通常在十几岁甚至更早的时候就决定了自己的工作生涯。但是，**大多数人，尤其是很有天赋的人，至少要过了二十五六岁才知道他们将身属何处。**然而，到这个时候，他们应该知道上面所谈的三个问题的答案：

1、我的长处是什么？
2、我的工作方式是怎样的？
3、我的价值观是什么？

随后，他们就能够决定自己该向何处投入精力。或者，他们应该能够决定自己不属于何处。

　　已经知道自己在大公司里干不好的人，应该学会拒绝在一个大公司中任职。已经知道自己不适合担任决策者的人，应该学会拒绝做决策工作。巴顿将军（他自己大概永远不知道这一点）本来应该学会拒绝担任独立总指挥的。

　　同样重要的是，知道上述三个问题的答案，也使得一个人能够坦然接受一个机会、一个邀请或一项任务。他们会说："是的，我将做这件事。但是，我将按照我自己的特点，采取这样的方式来做这件事，进行这样的组织安排，这样来处理当中所牵涉的关系。这是我在这个时间范围内应该会取得的成果，因为这就是我。"

　　**成功的事业不是预先规划的，而是在人们知道了自己的长处、工作方式和价值观后，准备把握机遇时水到渠成的。**知道自己属于何处，可使一个勤奋、有能力但原本表现平平的普通人，变成出类拔萃的工作者。

★6、我该做什么贡献？
-----------
　　综观人类的发展史，绝大多数人永远都不需要提出这样一个问题：我该做出什么贡献？因为他们该做出什么贡献是由别人告知的，他们的任务或是由工作本身决定的（例如农民或工匠的任务），或是由主人决定的（例如佣人的任务）。

　　以前的人大多都处于从属地位，别人吩咐他们做什么，就做什么，这被认为是理所当然的。甚至到了20世纪50年代和60年代，那时涌现出的知识工作者（即所谓的"组织人"，organization man）还指望公司的人事部为他们做职业规划。

　　随后，到20世纪60年代末，就再没有人想让别人来安排自己的职业生涯了。年轻的男男女女开始提出这个问题：我想做什么？而他们所听到的答案就是"你们自行其是吧"。但是，这种回答同"组织人"听命公司的做法一样错误。那些相信自行其是就能做出贡献、实现抱负、取得成功的人，一般连三点中的任何一点都做不到。

　　尽管如此，我们还是不能走回头路，让别人来吩咐、安排自己要干什么。**对于知识工作者来说，他们还不得不提出一个以前从来没有提出过的问题：我的贡献应该是什么？**要回答这个问题，他们必须考虑三个不同的因素：

1、当前形势的要求是什么？
2、鉴于我的长处、我的工作方式以及我的价值观，我怎样才能对需要完成的任务做出最大贡献？
3、必须取得什么结果才能产生重要影响？

　　请看一位新任命的医院院长的经历。这是一所享有盛名的大医院，30年来一直就靠名气顺利经营着。新院长上任后决定了自己应做的贡献：两年内在医院的某个重要领域建立起卓越服务的标准。他决定以急诊室为重点，因为该院的急诊室地方比较大，受人注意，而又秩序混乱。他决定，到急诊室就诊的每一个患者必须在60秒钟之内由一名合格的护士接待。一年之内，该医院的急诊室变成了美国所有医院的样板，又过了两年，整个医院的面貌焕然一新。

　　正如这个事例所表明的，把眼光放得太远是不大可能的------甚至不是特别有效。一般来说，一项计划的时间跨度如果超过了18个月，就很难做到明确和具体。因此，在多数情况下我们应该提出的问题是：

1、我在哪些方面能取得将在今后一年半内见效的结果？
2、如何取得这样的结果？
　　回答这个问题时必须对几个方面进行权衡：

　　首先，这些结果应该是比较难实现的------用当前的一个时髦词说，就是要有"张力"（stretching）。但是，这些结果也应该是能力所及的。设定一个不能实现的目标或者只能在可能性微乎其微的情况下实现的目标，根本不能叫雄心勃勃，简直就是愚蠢。

　　其次，这些结果应该富有意义，要能够产生一定影响。

　　最后，结果应该明显可见，如果可能的话，还应当能够衡量。确定了要实现的结果之后，接着就可以制订行动方针：做什么，从何处着手，如何开始，目标是什么，在多长时间内完成。

★7、我要如何处理人际关系？
--------------
　　除了少数伟大的艺术家、科学家和运动员，很少有人是靠自己单枪匹马而取得成果的。不管是组织成员还是个体职业者，大多数人都要与别人进行合作，并且是有效的合作。要实现自我管理，你需要对自己的人际关系负起责任。这包括两部分内容。

　　首先是要接受：别人是和你一样的个体这个事实。

　　每个人都会执意展现自己作为人的个性。这就是说，**每个人都有自己的长处，自己的做事方式和自己的价值观。因此，要想卓有成效，你就必须知道共事者的长处、工作方式和价值观。**这个道理听起来让人很容易明白，但是没有几个人真正会去注意。

　　一个习惯于写报告的人就是个典型的例子------他在第一份工作时就培养起写报告的习惯，因为他的老板是一个读者型的人，而即使下一个老板是个听者型，此人也会继续写着那肯定没有任何结果的报告。这位老板因此肯定会认为这个员工愚蠢、无能、懒惰，肯定干不好工作。但是，如果这个员工事先研究过新老板的情况，并分析过这位老板的工作方式，这种情况本来可以避免。

　　老板既不是组织结构图上的一个头衔，也不是一个"职能"。他们是有个性的人，他们有权以自己最得心应手的方式来工作。与他们共事的人有责任观察他们，了解他们的工作方式，并做出相应的自我调整，以适应老板最有效的工作方式。事实上，这就是"管理"上司的秘诀。

　　这种方法适用于所有与你共事的人。每个人都有他自己的做事方法，也有权按照自己的方式来工作，而不是按你的方法来工作。重要的是，他们能否有所作为以及他们持有什么样的价值观。至于工作方式，人各有别。提高效力的第一个秘诀是了解跟你合作和你要依赖的人，以利用他们的长处、工作方式和价值观。工作关系应当既以工作为基础，也以人为基础。

　　人际关系责任的第二部分内容是沟通责任。

　　在我或是其他人开始给一个组织做咨询时，我们听到的第一件事都与个性冲突有关。其中大部分冲突都是因为：人们不知道别人在做什么，他们又是采取怎样的工作方式，专注于做出什么样的贡献以及期望得到怎样的结果。而这些人不了解情况的原因是，他们没有去问，结果也就不得而知。这种不去问明情况的做法，与其说是反映了人类的愚蠢，倒不如说是历史使然。

　　在以前，人们没必要把这些情况告诉任何人。比如在中世纪的城市，一个区的每一个人从事的行业都一样。在乡村，土地刚一解冻，山谷里的每一个人就开始播种同一种农作物。即使有少数人做的事情和大家不一样，他们也是单独工作，因此不需要告诉任何人他们在做什么。

　　而现在，大多数人都与承担着不同任务和责任的人一道工作。市场营销副总裁可能是销售出身，知道有关销售的一切，但是，对于自己从未做过的事情，比如定价、广告、包装等等，就一无所知了。所以，那些正在做这些工作的人必须确保营销副总裁懂得他们设法做的是什么、他们为什么要做这件事、他们将如何去做以及期望取得什么结果。

　　如果营销副总裁不懂得这些高层次的、知识型的专业人士在做什么，错主要在后者身上，而不在自己。反过来说，营销副总裁的责任则是确保他的所有同事都知道自己是怎样看待营销这项工作的：他的目标是什么、他如何工作，以及他对他本人和他的每一个同事有什么期望。

　　即使一些人懂得负起人际关系责任的重要性，他们和同事的交流也往往不够。他们总是有所顾虑，怕别人把自己看成是一个冒昧、愚蠢、爱打听的人。他们错了。因为我们看到，每当有人找到他的同事说"这是我所擅长的工作。这是我的做事方式。这是我的价值观。这是我计划做出的贡献和应当取得的成果"，这个人总会得到如此回答："这太有帮助了，可你为什么不早点告诉我？"

　　如果一个人继续问道："那么，关于你的长处、你的工作方式、你的价值观以及你计划做出的贡献，我需要知道什么？"他也会得到类似的答复------据我的经验，无一例外。事实上，知识工作者应该向与他们共事的每一个人，不管是下属、上司、同事还是团队成员，都发出这样的疑问。而且，每次提出此类问题，都会得到这样的回答："谢谢你来问我。但是，你为什么不早点问我？"

　　**组织已不再建立在强权的基础上，而是建立在信任的基础上。人与人之间相互信任，不一定意味着他们彼此喜欢对方，而是意味着彼此了解。**因此，人们绝对有必要对自己的人际关系负责。这是一种义务。不管一个人是公司的一名成员，还是公司的顾问、供应商或经销商，他都需要对他的所有共事者负起这种责任。所谓共事者，是指在工作上他所依赖的同事以及依赖他的同事。

★8、我该如何管理后半生？
-------------
　　当多数人的工作是体力劳动时，你不必为自己的后半生担心。你只要继续从事你一直在做的工作就行了。如果你够幸运，能在工厂或铁路辛勤工作40年后撑下来，你就可以快乐地度过余生，什么也用不着干。然而，现在的多数工作都是知识工作，而知识工作者在干了40年后，仍能发挥余热，他们只是有些厌倦。

　　我们听到了许多有关经理人中年危机的谈论，"厌倦"这个词在其中频频出现。45岁时，多数经理人的职业生涯达到了顶峰，他们也知道这一点。在做了20年完全相同的工作之后，他们已经得心应手。但是他们学不到新东西，也没有什么新贡献，从工作中得不到挑战，因而也谈不上满足感。然而，在他们面前，还有20到25年的职业道路要走。这就是为什么经理人在进行自我管理后，越来越多地开始发展第二职业的原因。

　　发展第二职业有三种方式：

　　第一种是完全投身于新工作。

　　这常常只需要从一种组织转到另一种组织。例如，一家大公司某事业部的会计师成为一家中型医院的财务总监。但是也有越来越多的人转入完全不同的职业。例如，公司经理在45岁时进入政府内阁；或者中层管理人员在公司工作20年后离职，到法学院进修，成为一个小镇的律师。还有许多人在第一份职业中取得的成功有限，于是改行从事第二职业。这样的人有很多技能，他们也知道该如何工作。而且，他们需要一个社群------因为孩子已长大单飞，剩下一座空屋。他们也需要收入。但最重要的是，他们需要挑战。

　　为后半生做准备的第二种方式是，发展一个平行的职业。

　　许多人的第一职业十分成功，他们还会继续从事原有工作，或全职或兼职，甚至只是当顾问。但是，除此之外，他们会开创一项平行的工作，通常是在非营利机构，每周占用10个小时。例如，他们可能接手教会的管理，或者担任当地女童子军顾问委员会主席。他们也可能管理受虐妇女庇护所，担任当地公共图书馆的儿童图书管理员，或在学校董事会任职等。

　　最后一种方法是社会创业。

　　社会创业者通常是在第一职业中非常成功的人士。他们都热爱自己的工作，但是这种工作对他们已经不再有挑战性。在许多情况下，他们虽然继续做着原来的工作，但在这份工作上花的时间越来越少。他们同时开创了另一项事业，通常是非营利性活动。例如，我的朋友鲍勃-布福德创办了一个非常成功的电视公司，现在他仍然经营着。但与此同时，他还创建了一个与新教教会合作的非营利组织，也做得非常成功。现在他又创建了一个组织，专门指导社会创业者在经营原有业务的同时，如何管理自己另外创办的非营利机构。

　　**能管理好自己后半生的人总是少数。多数人可能"一干到底"，数着年头一年一年过去，直至退休。**但是，正是这些少数人，这些把漫长的工作寿命看做是自己和社会之机会的男男女女，才会成为领袖和模范。

　　**管理好后半生有一个先决条件：你必须早在你进入后半生之前就开始行动。**当30年前人们首次认识到工作寿命正在迅速延长时，许多观察家（包括我自己）认为，退休人员会越来越多地成为非营利机构的志愿者。可是，这种情况并没有发生。一个人如果不在40岁之前就开始做志愿者，那他60岁之后也不会去做志愿者。

　　同样，我认识的所有社会创业者，都是早在他们原有的事业达到顶峰之前就开始从事他们的第二事业。请看一名成功律师的例子。这位律师是一家大公司的法律顾问，他同时在自己所在的州开办了模特培训学校。早在他35岁左右的时候，他就开始志愿为学校提供法律咨询。40岁时被推选为一家学校的董事会成员。50岁时，他积累起了一笔财富，办起了自己的企业------建立并经营模特培训学校。然而此时，他依旧在那家他年轻时参与创建的公司里担任首席法律顾问，而且几乎是全职工作。

　　发展第二兴趣（而且是趁早发展）还有一个原因：任何人都不能指望在生活或工作中很长时间都不遭遇严重挫折。有一位很能干的工程师在45岁时错过了晋升的机会。另一位也很能干的普通学院的教授在42岁时认识到，即使她完全具备担任教授的资格，她永远也不会在一所有名的大学里获得教授职位。还有一位则是在家庭生活里出现了悲剧：婚姻破裂或者痛失子女。在这样的时刻，第二兴趣------不仅仅是业余爱好------还可能发挥重要作用。例如，这位工程师现在知道他在工作上并不十分成功。但是，在公司以外的活动中，例如负责教会资金的管理，他是成功的。一个人可能家庭破碎，但是他能在第二兴趣的活动中发现还有社区这个大"家庭"。

　　在一个崇尚成功的社会里，拥有各种选择变得越来越重要。从历史上来看，却没有"成功"一说。绝大多数人只期望坚守"适当的位置"。唯一的流动性是向下的流动性。然而，在知识社会里，我们期望每一个人都能取得成功。这显然是不可能的。对许多人来说，能避免失败就行。可是有成功的地方，就会有失败。因此，有一个能够让人们做出贡献、发挥影响力或成为"大人物"的领域，这不仅对个人十分重要，对个人的家庭也同样重要。这意味着人们需要找到一个能够有机会成为领袖、受到尊重、取得成功的第二领域------可能是第二份职业，也可能是平行的职业或社会创业。

　　自我管理中面临的挑战看上去比较明显，甚至非常基本，其答案可能不言自明，甚至近乎幼稚。但是，自我管理需要个人，尤其是知识工作者，做出以前从未做过的事情。实际上，自我管理需要每一个知识工作者在思想和行动上都要成为自己的首席执行官。更进一步来看，这样的转变------从一切听从别人吩咐的体力劳动者到不得不自我管理的知识工作者------也使得社会结构发生了深刻变化。

　　历史上每一个社会，甚至是个人主义倾向最强的社会，都认为（即使只是下意识地认为）两件事情是理所当然的：

1、组织比员工更长寿；
2、大多数人从不挪地方。
　　如今，情况恰恰相反。知识工作者的寿命超过了组织寿命，而且他们来去自如。于是，人们对自我管理的需要在人类事务中掀起了一场革命。

[yanyue404]

聊聊【折腾】的重要性

文章目录

★引子
★名词定义：何为"折腾"
★"折腾"与"自学能力"
★"折腾"与"解决问题能力"
★"折腾"与"知识面/知识结构"
★"折腾"与"动手实践能力"
★"折腾"与"心理舒适区"
★聊聊那些"不折腾"的理由或借口
★俺写本文的动机

★引子
---
　　前不久写了篇关于 Linux 的博文。看到博客评论区中有一些"关于折腾的抱怨"。之前俺写其它教程（比如：翻墙、操作系统虚拟机），也看到过类似的抱怨。
　　关于折腾的抱怨，俺总结下来有两类：
其一，"从不折腾的人"抱怨折腾太麻烦（这类抱怨往往是泛泛的）
其二，"有过折腾经历的人"抱怨折腾太麻烦（这类抱怨往往是有具体所指的）
　　所以今天就来聊聊"折腾"这个话题。

★名词定义：何为"折腾"
------------
　　为了避免某些人抬杠，先界定一下关键术语------"折腾"一词指的是啥？
　　在下面的讨论中，"折腾"一词指的是：
在你【不熟悉】的领域中干某些事情（如果是你【熟悉】的领域，那属于"轻车熟路"，不能算"折腾"）
这些事情通常带有某种"探索/钻研"的性质（通常颇费周折）
这些事情通常要耗费一定的时间和精力（能很快搞定的，就不能算"折腾"）
这些事情通常具有不确定的结果（你不清楚是否能得到期望的结果）。

　　举例：
针对软件的折腾（比如：Linux）
针对硬件的折腾（比如：树莓派）
针对网络的折腾（比如：翻墙）
......

★"折腾"与"自学能力"

◇"自学能力"的重要性\

　　博客的读者们应该都明白这玩意儿的重要性吧？俺随便说几点：
　　比如：信息时代会有很多新生事物。你以前在学校课堂里学到的知识/技能已经无法应对这些新生事务，你需要通过自学来搞定它们。
　　比如：在信息时代，知识的半衰期会变短。你以前在学校课堂里学到的知识/技能，等到你工作时，有些已经过时（失效）了。你需要通过自学来更新这部分过时的知识。
　　比如：如今的职场竞争会比以往更激烈（信息流动加快使得人才流动加快）。自学能力强的人无疑会有更大的优势。
......

◇两者的关系\

　　前面俺强调了：折腾的前提是------在你【不熟悉】的领域。
　　在这种领域中，你多半要通过自学，掌握某些知识或技能，让"不熟悉的领域"变为"熟悉的领域"。
　　所以，喜欢折腾的人，他/她的自学能力会经常得到锻炼。
　　当然啦，"经常锻炼自学能力"不一定就表示"自学能力很强"，但至少好于那些"从来没有得到锻炼的人"。

★"折腾"与"解决问题能力"

◇"解决问题能力"的重要性\

　　说到这个，俺又要趁机来恶毒攻击一下咱们天朝的教育体制了 :)
　　如果你回顾一下学校（小学/中学/大学）里面的考试或课后作业，大部分的题目都有标准答案（理工科尤其明显）。
　　但是当你进入职场后，很多工作中的问题，其解决方法是多种多样的，【没有标准答案】。
　　这两类问题的解题思路是完全不同滴------
【有】标准答案的问题，解题的思维过程通常是【收敛式】；
【没有】标准答案的问题，解体的思维过程通常是【发散式】。

　　有很多学校中的优秀生，他们很擅长于考试，但是在工作中的表现却令人难以恭维。因为他们擅长的【收敛式思维】，在工作中通常用不上。

◇两者的关系\

　　"折腾"与"解题能力"有哪些关系捏？
　　当你在不熟悉的领域中折腾，通常不会一帆风顺------整个过程必然会碰到各种各样的问题（困难和障碍），这些问题往往是没有标准答案滴。换句话说，折腾中碰到问题，【不同于】你在学校中碰到的考题，而【更接近于】你在实际工作中碰到问题。
　　所以，经常折腾的人，会有更多的机会去锻炼他/她的【发散思维能力】。也就可以更多地弥补学校教育在这方面的缺陷。

★"折腾"与"知识面/知识结构"

◇知识面的重要性\

　　如今这个信息时代，【复合型人才】更有竞争优势。所谓的"复合型"，其主要特征【之一】就是"知识面比较广"。这类人往往兼具多个不同领域的技能。
　　就拿自己来现身说法------简述一下：维护目前这个博客，大概需要哪些技能？
　　基本的写作能力是必不可少滴------如果写出来的文章狗屁不通，就没人看了；
　　翻墙是必不可少滴------俺必须把博客搭建在墙外，才能防止真理部的和谐；
　　信息安全也是必不可少滴------否则早就被跨省追捕了；
　　懂一些 Web 开发的技能（CSS 和 JS）是有好处滴------有助于俺把博客界面搞得好看/好用；
　　除了上面这些，因为俺博客聊到了"政治、历史、心理学、管理、编程"这几类话题，所以俺在这几个领域多少还算略懂（不敢妄称精通）。

◇什么样的知识结构才是合理的（有优势的）\

　　前面提到了"知识面的广度"。但仅仅有广度是【不够】滴。良好的知识结构，应该兼具【广度】与【深度】。
　　至于"深度"与"广度"要如何搭配才比较好，可以看俺多年前的一篇博文《如何完善自己的知识结构》。

◇两者的关系\

　　那么，"折腾"与"知识面/知识结构"有啥关系捏？
　　比如说：你正在折腾 A领域 的某个事物，在折腾的过程中可能会依赖到相关领域的知识（比如说 B领域 和 C领域）。而 B领域 和 C领域 可能是你之前所不了解的。为了搞定 A领域，你就需要顺便去了解 B领域 和 C领域。无形中，你的知识面就拓宽了。
　　举个栗子：
　　某个技术菜鸟去折腾翻墙，当此人搞定之后，通常也顺便学会了一些网络相关的知识（比如：代理、VPN ...）
　　如果此人是通过 VPS 来搭建翻墙代理，说不定还顺便学会了一些 Linux 系统管理方面的知识。

★"折腾"与"动手实践能力"

◇两种不同的领域\

　　所有的领域可以分为两类------"记忆型"与"实践型"。
　　（注：这两个术语是俺拍脑袋临时起的名儿，如果你有更恰当的叫法，欢迎告知俺）
　　所谓的"记忆型"，意思就是说：你只需要依靠记忆力就可以掌握该领域。
　　而"实践型"则完全不同------要掌握这种类型的领域，光靠记忆力是肯定不够滴，一定要经过动手实践。
　　举例：
"记忆型"的例子比较少：历史、艺术鉴赏...
"实践型"的例子比较多：所有的体育项目、所有的棋牌游戏和电子游戏、烹调、编程、管理、艺术创作......

　　对于"实践型"的领域，不管你看了多少相关的书籍，记住了多少相关的知识，最后都要经过实践，才能最终掌握该领域。套用一句古话就是：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
　　举例：
　　比如说下围棋------如果某人从来没有实际下过，即使此人看了 N 多的棋谱，看了 N 多的围棋理论书籍，也不能算是"会下棋"。
　　学编程也类似------俺一直强调学编程（尤其是新人学编程）要：一边看书一边动手写点小程序练手。

◇两者的关系\

　　俺个人认为：凡是需要折腾的领域，都是实践型的领域。
　　而经常折腾的好处在于：每次折腾都是在锻炼你的动手实践能力。

★"折腾"与"心理舒适区"

◇啥是"心理舒适区"？\

　　两年前（2015）写过一篇《什么是【真正的】兴趣爱好？以及它有啥好处？》，其中正好聊过"心理舒适区"这个概念。下面这段直接引自那篇博文的相关段落。

　　首先来解释一下，何为"心理舒适区"。这玩意儿，洋文称之为"Comfort Zone"，用来描述一种"心理状态"。处于这种状态，你会感觉到放松，没有压力和焦虑。
　　如果你处于某个环境中，在该环境下所需要的行为你都可以轻松搞定。那么，你就处于"心理舒适区"。
　　举例：

上网闲逛
看电视剧
看娱乐节目

◇"心理舒适区"的【根源】\

　　本文写完两年之后（2019），俺又写了如下这篇。从"心理学 ＆ 脑神经科学"的角度聊了"心理舒适区"的【部分】成因。
《为什么独立思考这么难？------谈谈心理学的成因，并分享俺的经验》

◇"走出心理舒适区"的重要性\

　　几乎所有的个人能力，如果要想得到提升，都需要跳出"心理舒适区"。
　　比如说那些优秀的体操运动员，他们需要不断练习自己【不熟悉】的动作，这样才能提高；反之，如果某个体操运动员总是练习自己最拿手的动作，那是没有长进的（或者说，长进非常有限）。

◇为啥大部分人都【无法】走出心理舒适区？\

　　首先，人都是惰性的。
　　停留在心理舒适区，极大地满足了人的惰性。
　　要离开心理舒适区，就要克服这种惰性；这通常需要动用意志力，而且需要一定的技巧。
　　大多数人的意志力是偏弱的；即使是少数意志力较强的人，其中还有一定比例是缺乏运用技巧的。
　　如果你对这个结论有所怀疑，不妨去观察一下：大部分人在闲暇时间都在干嘛。你就会发现：大部分人都在用一些【轻松的/消遣性的/娱乐性的】活动来打发时光。

◇两者的关系\

　　前面说过：折腾的往往是自己不熟悉的领域，所以折腾的过程往往会碰到一些障碍和困难。
　　而搞定这些障碍和困难，通常需要你跳到"心理舒适区"【之外】。
　　所以，经常折腾的人，就经常需要挑战困难和障碍，于是也就有更多机会去练习------如何跳出心理舒适区。

★聊聊那些"不折腾"的理由或借口
----------------
　　说完了"心理舒适区"，顺便列几个反面教材------关于"不折腾的理由或借口"。
　　常见的理由/借口有如下几种：

◇抱怨"无用功"\

　　很多人觉得：如果折腾某个东西，最后没有搞出来（失败了），那就白白浪费了时间，成为"无用功"。
　　这个理由非常有迷惑性（尤其是在天朝这个功利主义非常盛行的社会）。
　　实际情况是：即使你折腾某个东西最后失败了，也【不会】是无用功。
　　因为在这个过程中，你会有很多收获------包括前面提到的几种能力提升和知识面的拓展。

◇抱怨"时间不够"\

　　这可能是最常见的一种抱怨（借口）------说自己工作太忙，没有空闲的时间去折腾其它东西。
　　首先，拿网上流传的一句话来反驳此借口------时间就像乳沟，只要你愿意挤，总是有的。
　　然后，来分析一下俺博客的读者群，应该大部分是学生或者白领/蓝领。

　　对于在校的学生
　　（不管是大学生还是中学生）肯定是是有闲暇时间的（比如寒暑假）。
　　即使是高三年很忙，只要等高考结束，之后那个假期总归是空闲的。

　　对于工作中的上班族
　　很多人抱怨"加班"占用时间。
　　试问：有多少公司是一年365天，天天都加班（完全没有周末和节假日）；而且每天（无一例外）都加班到深夜，一回家就上床睡觉，然后一觉醒来就又去上班。这样的公司，就算有，占总体的比例肯定也是微乎其微的。
　　还有一些人抱怨"养小孩"占用时间。
　　这种借口同样是站不住脚滴。"养小孩"确实会占用一些业余时间，但比例肯定达不到 100%；而且特别占时间的，通常是小孩刚出生的开头三五年。
　　所以，绝大部分上班族肯定是有闲暇时间的。

◇抱怨"精力不够"\

　　另一种常见的抱怨是：上班已经很累，下班回家哪还有精力去折腾其它东西。
　　首先，很多人发这种抱怨，有夸大其辞的嫌疑。
　　其次，退一步讲，就算有【少数工作】是每天都很累，以至于每天下班回家都精疲力竭。但你至少还有周末的双休日可用啊。每年有52个星期，单算双休日就有一百多天呢！（这还没算上国定假日）

◇抱怨"技能不够"\

　　有这种抱怨的人，要么是找借口，要么是太缺乏自信。
　　在如今这个互联网很普及的时代（天朝网民据说已经6亿或7亿了），很多需要折腾的事物，都可以在网上找到教程，甚至是手把手的傻瓜教程。有了教程（尤其是傻瓜教程），折腾的门槛已经大大降低了。
　　（至于如何在网上找到教程，可以参考《如何挖掘网络资源》系列博文）
　　当然啦，即使有了再完备的教程，你依然会在折腾的过程中碰到一些困难和障碍。所以"教程的存在"并【不会】影响你锻炼"解决问题的能力"。

◇小结\

　　上述所有这些，如果是【理由】的话，那都是不成立的；如果是【借口】的话，那都可以归咎于------不愿意离开心理舒适区。
　　为啥很多人都在找借口捏？因为大部分人【不】愿意承认：自己总是停留在心理舒适区；并且大部分人更【不】愿意承认：自己无法离开心理舒适区。所以，他们需要找各种借口来掩饰。

★俺写本文的动机
--------
　　在本文最后，稍微透露一下俺写本文的动机。
　　可能大多数读者会【误以为】------俺写这篇，是想劝那些不喜欢折腾的人改变习惯，多多折腾。
　　NO，NO，NO！这【不是】俺的本意！
　　前面说了：那些不喜欢折腾的人，无法（难以）跳出"心理舒适区"。这是由他们的【本性】（意志力、性格、观念、心态 ...）决定的。**而一个人的本性，是【无法】轻易改变滴。**所以，俺当然【不指望】：靠这样一篇短短的博文，就能改变他们的本性。
　　那俺为啥还要写这篇博文捏？写此文的目的是：鼓励那些已经走上折腾之路的同学们，希望他们能在这条路上走得足够远。【好好折腾，天天向上】

[yanyue404]

如何【系统性学习】——从“媒介形态”聊到“DIKW 模型”

文章目录

★何为"系统性学习"？
★【媒介形态】的选择
★三种类型的读物：通俗性、入门性、专题性
★如何选择书籍？
★【费曼学习法】的应用
★入门之后，如何在【不同分支】安排你的时间与精力？
★DIKW 模型（Data Information Knowledge Wisdom）
★【跨领域】的智慧（Wisdom）

　　距离上一篇博文超过2周，可能某些读者会有点担心俺是不是出事了。
　　不过捏，俺上周还在评论区回复过读者留言；所以，这只是正常的【线上静默】。
　　再次重申：
　　俺有时候会随机性地静默一段时间。只要静默的时间跨度【不】超过2周（14天），都是很正常滴。
　　通过这种做法，可以让俺的"在线活动"尽量随机化------这有助于身份的隐匿性（如果你不理解这种做法的原因，请看这个系列的第9篇）

---

　　在6年前（2013），俺写过一篇《如何完善自己的知识结构》。今天这篇是对当年那篇的补充。
　　这两篇的【切入点】不同------当年那篇是从"知识结构"的角度来谈，而今天这篇是从"系统性学习"的角度来谈。

★何为"系统性学习"？

　　在本文的开篇，首先要简单介绍一下：什么是"系统性学习"。

◇举例：软件开发\

　　俺曾经是一只"程序猿"，首先拿自己的老本行来举例。
　　当你想用某个编程语言来写软件，就需要【系统性】学习。
　　一般而言，你需要先掌握该编程语言的【语法】，然后还需要掌握该语言的【标准库】以及【第三方库】。
　　每个编程语言都有一大堆语法。如果你只掌握其中的某一个语法，是【不可能】用它来开发软件滴！
　　即使你完整掌握了编程语言的"语法"，如果不懂任何"标准库"或"第三方库"，你依然【无法】用它来开发软件。
　　即使你掌握了上述三样东西（语法、标准库、第三方库），要想写出比较优秀的软件，你还需要掌握"软件工程"相关的一些知识。

　　从这个例子可以看出------
要具备"软件开发"这个技能，你需要掌握某个【完整的】体系。而这就需要用到"系统性学习"。

◇"系统性学习"的两个特点------【广度】与【深度】\

　　"系统性学习"与其它学习方式的差别，就体现在这两个特点。只有同时具备了【广度】与【深度】，才有资格说你【系统性】掌握了这个领域。
　　关于这两个维度，俺在《如何完善自己的知识结构》一文中已经详细聊过过，此处不再重复。

◇最终目标------真正的理解与运用\

　　"广度"与"深度"只是"系统性学习"的表观特征。"系统性学习"的最终目的是【真正的理解】。只有当你理解了某个领域，你才有可能去运用它。

★【媒介形态】的选择

◇"媒介形态"及其【重要性】\

　　当你要进行"学习"，必定要依赖某种【媒介】。比如"书籍"、"电视"、"报刊杂志"、"不同形式的网站"，这些都属于【媒介】。
　　俺在博客上不止一次提到某个重要的思想家马歇尔-麦克卢汉，以及他的代表作《理解媒介------论人的延伸》（Understanding Media------The Extensions of Man）。此书是传播学领域【划时代】的经典著作，贯穿此书的核心观点是【媒介即信息】（The medium is the message）。
　　在麦克卢汉之前，传播学的学者只是关注媒介【内容】对受众的影响；麦克卢汉这个大牛率先指出：媒介的【形式】非常重要（甚至可能比内容更重要）。

　　这个观点，俺已经在博文中聊过不止一次了。最详细的一次讨论是如下这篇博文，其中有一个章节叫做：★如何提升思维能力------【媒介】的重要性，专门谈这个话题。
《为什么独立思考这么难？------谈谈心理学的成因，并分享俺的经验》

　　由于媒介的【形态】会直接影响你的认知，所以，在"系统化学习"的时候，你一定要选取【合适的】媒介。
　　一般而言，你想要掌握的领域越复杂、越艰深，则媒介【形态】的重要性就越明显。

◇对于"系统化学习"，书籍是【最好的】媒介形态\

　　为了说明书籍的【优势】，俺拿几种不同类型的网站（网络媒介）来对比

　　百科类网站
　　针对某个具体领域，这类网站具有"广度"的优势，但【不】具备"深度"。
　　举例：
　　俺的网盘上分享了纳西姆-塔勒布所写的"不确定性三部曲"（《随机致富的傻瓜》、《黑天鹅》、《反脆弱》）。这是三个大部头的著作。作者从"不确定性"这个主题进行展开，讨论了非常多的内涵。
　　但如果你去百科类网站查阅"不确定性"相关的条目，哪怕你查的是内容最丰富的"英文维基百科"，也只能看到一个简单的页面（其内容的丰富程度，当然比不上三个大部头著作）

　　问答类网站
　　这类网站与百科类相反。
　　某些问题的回答虽然可以写得非常深入，而且问题也可以遍及某个领域的各个分支。
　　但在问答类网站上，你【无法】把某个领域所有分支涉及的问题全都系统性地【汇总】出来。因此，（从实际操作而言）无法具备"广度"。
　　另外，虽然"问答类网站"在【深度】方面比"百科类网站"更强，但远远比不上书籍------某个问题的回答，哪怕写得再详尽，也无法与书籍相提并论。

　　社交类网站（SNS）
　　（注：此处所说的 SNS 包括"microblog ＆ IM"）
　　SNS 既没有广度，也没有深度。而且碎片化还很严重，信噪比也很差。
　　对【学习】而言，SNS 简直称得上一无是处 :(

　　论坛类网站
　　（类似 SNS）

　　视频类网站
　　最近几年开始流行"教学视频"，很多人拿它与书籍相提并论。
　　某些优秀的教学视频，确实可以兼具"广度"与"深度"。但"教学视频"本质上依然属于"视频"，因此必然带有视频的【缺点】。
　　关于【视频的缺点】，在《为什么独立思考这么难？------谈谈心理学的成因，并分享俺的经验》一文中详细讨论过。另外，俺在2年前（2017）还专门写过一篇《为啥俺很少看视频？------兼谈"视频"与"文本"在媒介方面的差异》。

◇小结\

　　基于上述的讨论------对于"系统化学习"，【书籍】是最好的媒介形态（没有之一）。
　　接下来的章节，俺只从【书籍】这个形态作进一步讨论。

★三种类型的读物：通俗性、入门性、专题性
--------------------
　　对于"系统性学习"所涉及的读物，俺分为三类。

◇通俗性读物\

　　顾名思义，这类读物是针对【外行】。
　　为了达到【通俗】这个目标，这类读物【不会】包含专业术语，而且也【不】要求读者具备其它被依赖领域的知识。
　　举例------理论物理：
　　理论物理这个领域是高度依赖数学滴------比如在量子力学中处于核心地位的"薛定谔方程"属于数学中的"偏微分方程"；再比如"广义相对论"大量依赖"黎曼空间、微分几何、张量分析"这些数学工具......
　　但那些写得好的理论物理通俗读物，【不】需要读者具备相关的数学背景（也就是说，任何一个【门外汉】都能看懂通俗读物）

　　由于上述特点，"通俗性读物"【难以】具备深度。大部分的这类读物，既无"广度"也无"深度"；少数写得好的通俗性读物，可以做到一定的"广度"。

　　举例：
　　在俺分享的电子书清单中，对"心理学"、"经济学"、"哲学"分类之下，都单独开了一个【通俗读物】的子分类，里面放的就是这类书籍。
　　另外，
　　俺想推荐一下【牛津通识读本】这套书（相关的维基百科页面在"这里"）
　　该系列的洋文名称叫"Very Short Introductions series"（简称 VSI 系列），是牛津大学出版社（OUP）自1995年开始出版的一套【权威的】系列丛书。这套书的每一本都会对某个特定的主题进行【简洁而精炼】的介绍。每本书都由该领域公认的专家撰写，篇幅为100~150页，并包括进一步深度阅读的建议。
　　截止到目前（2019年3季度），VSI 已经出了600多本。在俺的网盘上已经分享了其中的几十本（有中文版，也有英文版）

◇入门性读物\

　　一般而言，"初级教材"属于这类。
　　"入门性读物"与（刚才所说的）"通俗性读物"，一个很重要的区别就在于------"入门性读物"假定你已经具备了某些被依赖的其它领域的知识。
　　还以刚才的"理论物理"举例：
　　一本理论物理的入门读物（比如说教材），作者假定你已经具备了相应的数学基础。它的"入门"是针对"理论物理"而言，而【不】是针对"数学"而言。作者没有义务再去重新解释书中用到的那些数学工具。因此，缺乏数学基础的读者，如果去看理论物理的入门读物，看不了几页就要晕过去。
　　通过上述介绍，你可以看出------"通俗性读物"与"入门性读物"对知识结构的要求有很大不同。从而导致这两者的【门槛】有很大的不同。

　　"通俗性读物"与"入门性读物"的另一个差别在于"广度"（系统性）。
　　"通俗性读物"一般不具有"广度"（只有少数写得好的，才能具备一定的"广度"）。而"入门性读物"（尤其是教材）通常会具有【足够的】"广度"。
　　严格来讲，一本教材如果在"广度"方面阐述得不够，那这本教材就是失败滴。

◇专题性读物\

　　"入门性读物"在"广度"方面是 OK 滴；但在"深度"方面，通常【不会】太深。
　　如果你希望在该领域的某个分支具备足够的深度，这时候需要去看"专题性读物"。
　　顾名思义，这类读物只针对某个很具体的分支。其追求的是"深度"而【不是】"广度"。
　　一般而言，"学术论文"通常属于此类；除了论文，还有一些专业书籍也属于这类。

◇小结\

　　为了直观，用一个表格汇总一下：

| 类型 | 广度 | 深度 | 门槛 |
| 通俗性读物 | 通常没啥广度；
少数优秀的，有一定的广度 | 没啥深度 | 很低 |
| 入门性读物 | 足够广 | 深度适中 | 取决于学科的类型 |
| 专题性读物 | 很窄 | 足够深 | 通常较高 |

★如何选择书籍？

◇基于【二八原理】的考虑\

　　在俺开博的第一年，写过一个系列叫做《无处不在的二八原理》。【二八原理】这个玩意儿真的非常具有普遍性，反映到书籍上也是如此。
　　任何一个领域的书籍，真正能称作【精品】的只占非常小的比例。实际上，这个比例远远低于 20%！在一些比较大众化的领域，这个比例甚至可能会低于千分之一。
　　为了进行"系统性学习"，你在挑选书籍时，一定要尽量确保自己看的书是【精品】。
　　那么，如何才能更有效地找到【精品】捏？
　　俺猜测很多读者会对这个问题感兴趣。但这是一个很大的话题，深入讨论的话需另写一篇单独的博文。

◇基于【多样化】的考虑\

　　某些领域存在不同的"流派/学派"。
　　当你刚开始接触这个领域时，应该对主要的那几个"流派/学派"都有所了解。这样可以防止【以偏概全】。
　　另外，很多不同的"流派/学派"，会存在互相对立的观点/立场。你应该去了解双方的对立与分歧，然后就可以思考：为啥会有这些分歧？哪一边更有道理？......无形中帮你提升了【批判性思维】的能力。请注意：这个能力很重要。

　　顺便吐槽一下：
　　咱们天朝的政治教科书，基本上只谈"马列主义"；而欧美的政治教科书（比如俺分享了罗斯金的那本《政治科学》），就会介绍几种不同的意识形态流派，其中也包括"马列主义"。
　　为啥会有这样的差异捏？说到底，天朝的教育本质上就是【灌输式】，最终目的是为了【洗脑】。
　　（关于这点，俺已经吐槽过好几次了）

◇基于【写作风格】的考虑\

　　不同的作者，会有不同的写作风格。
　　如果你碰到某个比较难的领域，看了某一本"入门性读物"之后，还是一直没搞懂。俺建议你：去看【另一个】作者写的相同题材的书。

　　举例------计算机算法：
　　如果你去看俺汇总的电子书清单，在【IT类 / 软件开发 / 算法与数据结构】这个分类目录下，俺同时分享了如下几本：
《算法导论》（Introduction to Algorithms）
《算法概论》（Algorithms）
《算法设计手册》（The Algorithm Design Manual）

　　这三本书都很经典，而且都是系统地介绍算法；但在"写作风格"及"内容组织"等方面，依然有很大差别。有的人看其中一本觉得很吃力，但看另一本就茅塞顿开。

★【费曼学习法】的应用

◇啥是"费曼学习法"？\

　　这个学习法出自著名的理论物理学家理查德-费曼（洋名叫做"Richard Feynman"）。
　　所谓的"费曼学习法"，如果用一个词来概括，就是【以教促学】。
　　假设你正在学习某个领域，为了运用该方法，你不妨假想：要把该领域传授给另一个人，并且此人在该领域的基础很差（属于该领域的菜鸟）。
　　前面俺已经提到了：系统性学习涉及到【三种读物】。要运用"费曼学习法"，相当于强迫自己去写该领域某个分支的【通俗性读物】。

◇运用及反馈\

　　在【理想情况】下，如果你已经对某个领域某个分支达到【完全掌握】的程度，那么你就可以比较轻松地写出该领域某个分支的【通俗性读物】，并且确实能让【外行人】看懂。

　　反之，如果你的掌握程度还不够，可能会出现如下几种状况：
　　状况1
　　完全不知道从何写起。
　　（注：这种情况最糟糕，多半说明你对这个领域还缺乏【系统性】的了解）

　　状况2
　　你在写这个【通俗性读物】的过程中，会经常地碰到"卡壳"。
　　（注：说明你已经具备一定的系统性了解，"卡壳"是因为你还没完全【理顺】整个体系）。

　　状况3
　　你虽然很顺利地写出来，但【外行人】看不懂。
　　（注：也就是说，你还无法做到足够的【深入浅出】）。

　　出现上述这些状况之后，你需要采用相应的反馈措施：

　　状况1的反馈
　　前面说了，这种情况最糟糕。
　　应对措施是：你需要把【入门性读物】重新再看一遍。

　　状况2的反馈
　　"卡壳"的环节，也就是你之前学习过程中【缺失】的环节（你的盲点）。
　　显然，你需要重新强化这个环节。

　　状况3的反馈
　　如果外行看不懂你写的"通俗读物"，你需要问对方，到底是哪个环节没搞明白。
　　那个环节就是你的盲点。

◇俺本人的例子\

　　看到这里，某些读者已经猜到------俺一直在践行这种"费曼学习法"。某些更聪明的读者，在俺还没写今天这篇的时候，就已经猜到了这点。
　　比如前几个月写了《扫盲"货币经济学"基本概念------从"利率"到"央行货币政策"》。然后某个读者就在这篇的评论区与俺聊起了"费曼学习法"。

　　作为一个喜欢写【原创】的博主，这种学习法带来的另一个好处是【双赢】------俺利用该学习法提升了个人能力，而众多的读者也能受益。何乐而不为 :)
　　引申阅读：
《为啥俺要写这个博客------动机的自我分析》

◇"费曼学习法"的额外好处------【换位思考】\

　　俺发觉：大部分聊"费曼学习法"的文章都【没有】提及这个好处。
　　为了实践这种学习法，你需要把自己的视角切换到【菜鸟视角】。久而久之，你无形中强化了【换位思考】的能力。
　　【换位思考】这个能力很重要！有空的话，俺另写一篇博文聊这个话题。

★入门之后，如何在【不同分支】安排你的时间与精力？
-------------------------
　　有些领域比较复杂------在它的内部包含【很多】分支（子领域）；还有一些领域，虽然分支不多，但每个分支都具有很大的深度。
　　对上述这两种情况，如果你企图掌握【全部】分支，可能你的时间/精力不允许。这时候就需要作出某种【取舍】。
　　那么，该如何取舍捏？下面俺从两个角度进行分析。

◇基础性\

　　某个领域的不同分支，可能会存在相互的【依赖关系】。
　　在这种情况下，【被】依赖的分支处于更加基础、更加核心的地位。
　　举例------编程：
　　本文开头提到：写程序【至少】需要掌握：编程语言的语法、标准库、第三方库。一般而言，"标准库 ＆ 第三方库"都要依赖"语法"；并且"第三方库"会依赖"标准库"。所以，从【基础性】的角度考察，"语法"比"标准库"更基础，"标准库"比"第三方库"更基础。

　　越是基础性的分支，你就越应该【重视】，以确保对它具有足够的掌握程度（理解程度）。
　　这其中的道理就如同"盖楼房"。对于多层的建筑物，上层的重量需要依靠下层来承载。越下面的楼层，对其"结构力学"的要求就会越高。

◇实用性\

　　这个比较好理解。
　　如果某个分支属于【不】那么基础的"边缘性分支"，你是否需要投入足够时间/精力，取决于这个分支对你而言是否实用。

　　另外，【兴趣】也可以视作某种特殊的"实用"。
　　如果你真正理解"兴趣"的奥妙及其带来的快乐，你就会明白------"基于兴趣的实用"比"基于功利的实用"更加实用 :)
　　关于"兴趣"这个话题的进一步讨论，参见：《什么是【真正的】兴趣爱好？以及它有啥好处？》

◇基础性【重于】实用性\

　　如今的社会风气太过于【急功近利】。导致很多人（尤其是年轻人）在学习的时候，只看"实用性"，而忽略了"基础性"。
　　表面上看，这些人好像节省了一些学习时间，但他们因为基本功欠缺，反而【难以】在该领域达到足够高的 level。套用咱们天朝的一个成语就是------【欲速则不达】。
　　在前一个章节，俺提到了"费曼学习法"。那些只注重"实用性"而忽视"基础性"的家伙，在运用这个"费曼学习法"的时候，就容易卡壳。

　　注重【基础性】的另一个好处在于------越是基础的东西，越有可能【跨领域】。关于这点，俺在后面的两个章节会细谈。

★DIKW 模型（Data Information Knowledge Wisdom）

◇概述\

　　这个模型，首先是作为【知识管理】的理论被提出来滴。后来经历了一些演变，衍生出一些略有不同的解读。本章节的讨论，更侧重于俺本人的解读。
　　先看下面这张示意图，然后俺分别说明：相邻层次之间的差异。

◇Data（数据）与 Information（信息）的区别\

　　为了说明这两者的差别，俺以"气象站"举例。
　　一般而言，每个城市的不同区域都会架设百叶箱，里面的温度计会定期记录温度数值------每一个数值就是一个 data。
　　如果你把某个时间段所有的温度数值进行汇总，并进行一定的处理（比如：加权平均），就可以得到这个时间段的温度------这就是 information。
　　单个的 data 其实没啥意义，information 才具有意义。当你在气象网站上查到当前的气温，这是 information 而不是 data。

◇Information（信息）与 Knowledge（知识）的区别\

　　如果你汇总了某个城市连续多年的"每日气温"，那么你就可以大致得出一个结论：这个城市的气温是炎热还是寒冷，是否适宜居住。这个结论就可以算是 knowledge 啦。
　　这两者的差别在于------

　　生命周期的长短
　　information 的生命周期很短（短命），而 knowledge 的生命周期会比较长（长命）。
　　类似"当日气温"这种 information，很快就会被淡忘（除了专门研究气象的人，谁还会去关心多年前某一天的具体温度？）

　　碎片化的程度
　　information 不光是短命滴，而且是高度【碎片化】滴。相比之下，knowledge 就不那么碎片，而且 knowledge 还可以形成某种【体系】。
　　关于 knowledge 的【体系】，可以参见《如何完善自己的知识结构》一文中提到的【知识树】。

　　在本文开头谈【媒介形态】的时候，俺把 SNS（社交网络）说得很烂。根源在于------SNS 上的内容，绝大部分只是 information（短命且碎片）。很多人终日泡在 SNS 上，除了白白浪费时间，其实没啥收获。

◇Knowledge（知识）与 Wisdom（智慧）的区别\

　　对于"DIKW 模型"前三者的差别，俺单纯拿"气象站"就能说得很清楚，但要说清楚 knowledge 与 wisdom 的差别，就需要多费点口水啦。

　　WHAT、HOW、WHY 三部曲

　　讨论 knowledge 与 wisdom 的差异，需要引出俺经常唠叨的【WHAT、HOW、WHY 三部曲】。
　　【有】技术背景的读者，可以看2009年初写的：
《学习技术的三部曲：WHAT、HOW、WHY》
（注：上述这篇写于开博之后第2个月，距今超过十年，但依然有很多读者去看这篇。这也就是刚才所说的"【长】生命周期"）
　　【没】技术背景的读者，可以看如下这篇：
《用提问来促进思维------兼谈【非】技术领域的 WHAT HOW WHY 三部曲》

给

你

一

柱

香

的

时

间

，

看

完

WHAT

HOW

WHY

三

部

曲

。

　　某些关于 DIKW 的理论认为：information 对应"WHAT 型问题"；knowledge 对应"HOW 型问题"；wisdom 对应"WHY 型问题"。英文维基百科关于 DIKW 的页面上（链接在"这里"），有一张图就是这么对应滴。
　　但俺本人的理解，稍微有所不同（有点小分歧）。差别在于：（俺认为）knowledge 既包含 HOW 也包含 WHAT。比如上述关于气温的例子。"某城市的气温是否宜人"，这显然属于"WHAT 型"，但又属于 knowledge 层面。
　　如果"WHAT 型"既可以是 knowledge，也可以是 information，那么如何区分捏？（俺认为）差别在于"问题的生命周期"。如前所述，information 的生命周期很短，因此只能回答"短命的 WHAT 型问题"；而 knowledge 可以回答"长命的 WHAT 型问题"以及"所有的 HOW 型问题"。

　　费了一番口水，终于聊到 wisdom 了。wisdom 对应于"WHY 型问题"。
　　"WHY 型问题"的档次明显要【高于】另外两种类型的问题。如果你能回答某个领域某个分支的"WHY 型问题"，说明你【真正理解】了这个分支。

　　说到这里，顺便分享一个经验：
　　俺干了十多年的管理工作，面试过很多程序员。在考察应聘者的技术能力时，通常喜欢问"WHY 型问题"。有时候俺会故意先抛出一两个"WHAT 型"或"HOW 型"的问题，但最终是为了引出一个"WHY 型问题"。
　　为啥俺如此偏爱这类问题捏？除了刚才提到的好处------对 WHY 型问题的回答，能看出对方是否【真正理解】某个领域；另一个好处是------"WHY 型问题"通常【没有】标准答案（所以，这类问题比较难作弊）。

　　单一领域 VS 跨领域

　　关于 knowledge 与 wisdom 的差异，还有一个就是"领域相关性"。
　　通常而言，knowledge 附属于某个特定领域；而 wisdom 则不然------有些 wisdom 属于单一领域，还有一些则跨领域。显然，后一种 wisdom 比前一种更重要（更有价值）。
　　对于这类【跨领域】的 wisdom，下面单独开一个章节。

★【跨领域】的智慧（Wisdom）
-----------------
　　为了说明【跨领域】的智慧，俺举几个例子：

◇举例：间接路线战略\

　　著名的军事理论家李德-哈特写了一本《战略论------间接路线》。这位老兄被誉为"军事理论教皇"，其影响力堪比卡尔-冯-克劳塞维茨。而此书又是他的【代表作】。所以，这本书显然符合俺前面章节提到了【二八原理】。
　　作者在书中介绍并分析了很多军事史的案例/战例------这些例子属于前面所说的 knowledge；
　　最终，作者从这些历史上的例子，总结出【间接路线战略】的运用------这就属于前面所说 wisdom。

　　从表面上看，这个玩意儿属于"军事领域"。但实际上能运用到很多其它领域。比如前几个月，俺在博客评论区与读者聊到"中美贸易战"，就谈到了贸易战背后的"间接路线战略"。
　　如果你觉得"贸易战"与"军事"还是很相近，俺再举一些更【远】的领域作为例子：
比如在下面这篇博文中，俺聊到了"间接路线战略"在【投资/投机、企业竞争、个人职业生涯】等诸多方面的运用。
《为啥急功近利反而赚不到钱------给拜金主义者的忠告》

◇举例：无处不在的【熵】\

　　【熵】这个玩意儿，洋文叫做"entropy"。他是一个很典型的【跨领域】的例子。
　　什么是熵？通俗地说，就是指系统的无序程度（紊乱程度）。

　　热力学的熵
　　【熵】的概念最早出自于"热力学第二定律"。该定理有两种表述方式，分别出自两位科学大牛------
克劳修斯（Rudolf Clausius）指出：对于某个【孤立】系统，热不能自发地从低温物体传到高温物体。
开尔文勋爵（Lord Kelvin）指出：对于某个【孤立】系统，不可能从单一热源吸热使之全部转化为做功，而不产生其它影响。
　　后来又出了一个科学大牛玻尔兹曼（Ludwig Boltzmann），他指出了热力学第二定律的【本质】是：对于孤立系统，其微观层面（微观粒子）的无序程度在不断增大。
　　可能某些同学会纳闷：俺为啥要花这么多口水聊"热力学第二定律"？
　　从上面这三只大牛的不同表述，你会发现------前面两只大牛，他们的表述只停留在【表象】，而第三只大牛才真正道出了"熵"的【本质】。
　　一般来说，越接近【本质】，也就越接近 wisdom 层面。
　　（俺费了很多口水聊热力学，就是为了引出上面加粗体的这句话）

　　信息论的熵
　　【熵】是"信息论"最核心的几个概念之一。最早是数学大牛香农（Claude Shannon）建立了"信息熵"的理论------香农因此被誉为"信息论它爹"。
　　对"信息熵"的理解，有助于你理解 IT 领域的很多东东。
　　比如说：理解了熵，可以帮你理解"数据压缩"的原理。而理解了"数据压缩"的原理，你就能明白------真正随机的数据是【不可能】压缩滴。无论未来出现多么牛逼的压缩算法，也无法压缩完全随机的数据（关于这点，可以从数学上给出证明）。

　　密码学的熵------关于密钥生成
　　【熵】在密码学中也占据重要地位。
　　比如说：密码学中的"密钥生成函数"需要引入【足够高】的熵，从而使得攻击者难以预测密钥的分布。
　　在密码学的这个分支，熵成为某种【好】东西 :)

　　管理学的熵------大企业的僵化
　　有很多优秀的初创公司，当它们发展到一定规模之后，就会出现这样那样的问题（弊端），变得僵化、失去活力。
　　这里面当然有很多原因，而其中一个原因可以归咎于【熵增大】。
　　当一家公司规模较小（只有几十个人）的时候，你要想让公司整体保持在【低熵】水平，还比较容易；但在规模扩张到几万人之后，再想保持原有的【低熵】水平就变得非常非常困难。
　　从理论上讲，公司可以通过"换血"的方式，降低整体的熵。这很类似于热力学系统中，把"高熵"的物质移出系统，并移入"低熵"物质，以此来降低系统整体的熵。可惜的是------很多事情，从理论上讲很简单；而一旦应用到【实践】层面，就很难操作。聊到这儿，想起某个 IT 大牛说过的名言：
　　In theory, there is no difference between theory and practice. But in practice, there is.

　　政治学的熵------官僚体制的僵化
　　每一个政治实体，其政权都对应一个"体制"（官僚系统）。如同"公司"的情况------越庞大的官僚系统，要让整个系统保持在"低熵"水平就越困难。
　　所以，越庞大的官僚系统，通常也就越僵化、越低效。

　　历史学的熵------治乱循环
　　天朝的古代史，大体上是朝代的循环史。史学家称之为"治乱循环"。
　　导致这种"治乱循环"的原因当然有很多，而其中一个原因在于"体制本身的崩溃"。
　　官僚系统一旦变得庞大，就会倾向于变得更加庞大。就如同掌握权力的人，通常就会渴望更多的权力。请注意：**权力是很容易上瘾滴！**关于这点，已经被无数的历史故事所验证。
　　一方面，官僚系统越大，就会越僵化、越低效；另一方面，官僚系统越大，消耗的社会资源就越多（请注意：官僚本身是【不】直接创造社会财富滴）到了每个朝代末年，"体制"被自身的重量压跨了。

　　宇宙学的熵------热寂
　　宇宙本身可以视作【孤立】系统，因此也符合热力学第二定律。用某些物理学家或宇宙学家的话说------宇宙最终也将归于【热寂】。
　　考虑到"宇宙学"是一个很小众的领域，感兴趣的读者应该很少。所以俺就不展开讨论啦，在这里只推荐科幻大师阿西莫夫的一个短篇《最后的问题》（注：阿西莫夫自己认为------这是他最好的一个短篇）
　　用这个短篇作为本文的结尾，还是蛮贴切滴 :)
　　顺便补充一下：
　　很多人只知道阿西莫夫是科幻小说大师，但其实这家伙是【全才】------（根据维基百科的介绍）他一生出的书超过500本，涵盖的学科极为广泛。尤其是，他写了很多【科普读物】（"科普"属于俺前面提到的"通俗性读物"）。显然，他很善于【系统性学习】。

[yanyue404]

时间与人生——跨入本世纪20年代的随想

文章目录

★噪声 VS 信号
★短寿命 VS 长寿命
★低价值 VS 高价值
★娱乐至死 VS 独善其身
★多 VS 少
★快 VS 慢
★边际递减 VS 边际递增
★越来越差 VS 越来越好
★结尾寄语

　　再过几天，就到2020年了。曾几何时，大伙儿还在迎接千禧年；如今一转眼，21世纪都已经过了五分之一。
　　有感于此，今天这篇博文就来聊聊【时间与人生】这个话题。

★噪声 VS 信号

　　最近几年，俺在博文中多次提及【信噪比】。之前的讨论都是以"媒介形态"作为切入点；今天换个角度，以【时间】作为切入点。
　　股神巴菲特曾经说过（大意是）：他自己【从不】关心股票每天的"实时行情"。
　　为啥捏？稍微了解巴菲特的同学应该都知道------他的投资理念来自于本杰明-格雷厄姆创立的【价值投资理论】。对他而言，"实时行情"的波动，包含了大量随机性的市场因素（技术行话叫"背景噪声"）。由于"背景噪声"的【干扰】，（对他而言）"实时行情"缺乏参考价值。
　　但如果你上升到更大的时间颗粒度，比如说考察某个股票走势的"周线、月线、甚至年线"，那么趋势就会显现出来。因为在更大的时间尺度，背景噪声滤掉了；因此，信噪比提升了，也就更容易看清趋势。

　　那么，这个例子与"人生"有啥关系捏？
　　每个人的一生，都会经历许许多多事情。其中有很多事情，当时你觉得很重要；但等到10年20年之后，再次回顾此事，你可能会发觉------此事对你的人生根本无足轻重（只不过是【噪声】）。
　　前几年有个新闻------某年轻人为了买 iPhone 手机而不惜"卖肾"；类似的新闻还包括------为了买高档化妆品而不惜"卖卵"......
　　等过了10年20年之后，再来回顾上述事情，当事人会怎么想？

　　当然，还会有【相反】例子------有些事情，刚开始你觉得不是那么重要。但在10年20年之后，你发现当时不起眼的事情极大地改变了你的人生。
　　对俺而言，最典型的例子就是2009年开博。当时并没有什么感觉；写博几年后开始意识到------这个博客对俺很重要（最起码，维护这个博客的过程极大提升了个人综合能力）

★短寿命 VS 长寿命
-----------
　　"信号、噪声"的差异在于------前者的影响更持久，后者的影响更短暂。于是就引出了"寿命/生命周期"这个话题。

◇"生命周期"的分布，高度【不】平均\

　　在刚开博的头一年（2009），俺曾经写过一个系列叫做《无处不在的二八原理》。"二八原理"为啥无处不在捏？因为大部分领域都是【不平均】分布滴。"生命周期的分布"也是如此。
　　比如说，让你回忆上个月看过的新闻，你能想起几条？你能回忆起来的数量，相比你上个月看过的所有新闻的总数，只是一个很小比例。而这还仅仅是"一个月前"；如果跨度是"一年前"，这个比例无疑会更低。
　　再比如说，每年都会有大量的书籍出版。过了十年之后，这些书籍中的 99% 都会被人淡忘（99% 都还是保守的说法，实际比例应该更高）。

◇基于时间的检验\

　　刚才说到书籍。有些读者寄希望于"畅销书排行版"------他们想靠这个玩意儿，来找出那些【持久性】的著作。但这个方法也【不一定】靠谱。不信的话，你可以去翻看10到20年之前的"畅销书排行版"。里面的很多作品，如今已经完全被遗忘了。
　　"畅销书排行版"是经过严格筛选的一个很小的范围。如果连它都无法保证长寿命，那其它方法恐怕就更难保证了。所以，俺认为真正靠谱的就是------留给时间来检验。

◇俺的经验\

　　书籍
　　比如俺分享的电子书，对于【思想性、理论性】的著作，俺通常倾向于分享该领域权威学者的代表作。某个学者能成为某领域公认的权威，（对其本人而言）已经具备了时间的检验；而如果此书又是此人的代表作，相当于具备了【双重的】时间检验。靠谱程度当然就高得多。

　　视频（电影 ＆ 电视剧 ＆ 短视频）
　　博客的老读者都晓得，俺很少看视频。
　　在本人看过的为数不多的影片中，大都是上映 N 年之后才去看的。如果某个片子在上映了5到10年之后，依然有很好的口碑，俺才会考虑（注：这是俺看此片的"必要条件"，但不是"充分条件"）
　　这个习惯帮俺规避了很多的烂片，因此也节省了很多的时间。

　　IT 技术（软件、编程语言、库、协议......）
　　很多年轻的技术人员，很喜欢追逐最新出现的技术。老实说，俺年轻的时候，也是如此。
　　在 IT 领域混了这么多年，俺学过很多【昙花一现】的技术（学过之后不久，这个技术就消亡了）。后来，俺慢慢懂得了【等待 ＆ 观望】。
　　顺便说一下：对新技术的"等待 ＆ 观望"，有一定的技巧。由于这个话题局限于 IT 领域，另外找时间聊。

★低价值 VS 高价值

◇DIKW 模型\

　　很多人会有一个【误解】------以为"长寿命"的事物也代表了"高价值"。其实不然！
　　比如说，某个爆炸性的娱乐新闻，可能会在人们的脑海中留存很多年，但这【并不】代表该新闻具有足够高的价值（娱乐新闻并【不】提升你的个人能力）
　　因此，你还需要懂得------如何从长寿命的事物中筛选出【高价值】的事物。
　　具体如何做捏？这就要涉及到前不久俺聊到的【DIKW 模型】

（DIKW 模型）
　　通俗地说------I 没啥价值（或者说"价值极低"）；K 有一定的价值；而 W 才属于高价值。
　　比如说"某某明星出轨了"这个就属于 I 层面------仅仅是一个信息，而【不】算知识。这个信息能提升你的能力吗？不能！能完善你的知识结构吗？不能！

◇如何区分 DIKW？\

　　上述只是拿"娱乐新闻"举例。
　　如何更详细地区分 DIKW 这几个层面捏？前不久（2019年10月）的博文《如何【系统性学习】------从"媒介形态"聊到"DIKW 模型"》才刚刚说过，这里就不重复唠叨啦。
　　还没看过那篇的同学，建议先去看一看（本文后续的几个话题，与那篇存在相关性）

★娱乐至死 VS 独善其身

◇心理舒适区\

　　上一个章节提到"娱乐新闻"，再顺便谈谈"娱乐至死"。
　　如今这个互联网时代，有时候也被称作【娱乐至死的时代】。大部分人把大部分的业余时间都浪费在消遣性的内容。这可不是俺耸人听闻------你稍微留意身边的亲戚、朋友、同事。大部分人的大部分上网时间都是用于【消遣】（除了"娱乐新闻"，那些"搞笑视频、购物、闲聊..."也都属于消遣）。
　　这种现象可以很容易地用心理学加以解释------其关键在于【心理舒适区】（洋文称之为"comfort zone"）。当你进行任何消遣性的活动，你就处于【心理舒适区】。顾名思义，在这个状态下，你会觉得比较放松、舒服、惬意。
　　互联网的普及，尤其是 SNS（社交网络）的普及，使得每个网民更容易获得各种娱乐性/消遣性的内容------也就更容易陷入相关的【心理舒适区】。
　　另外，SNS 背后的【商业公司】也在推波助澜。因为每一个 SNS 平台都希望能最大化【用户粘性】。通俗地说，每个 SNS 平台都希望其用户终日泡在上面。所以，每个 SNS 平台都会采用各种手段（尤其是心理学手段）来留住用户，增加你对该平台的【依赖】。

◇自控力（意志力）\

　　要想跳出（脱离）"心理舒适区"，你需要动用【自控力】（也称"意志力"）。"自控力"这个玩意儿就像是肌肉------能够通过锻炼进行强化，也会因为长久不用而弱化。而且这个玩意儿还是【稀缺资源】，很容易被其它因素消耗掉；并且一旦耗尽，【无法】立即恢复（需要一定的时间才慢慢恢复）。
　　（注：关于"自控力"，现代心理学已经有足够多的研究，并通过实验数据支持上述说法，具体参见下一段的"引申阅读"）
　　由于上述这两者的特点，如果某人总是处于"心理舒适区"，其"自控力"总是得不到锻炼，就会更加弱化；而自控力弱化之后，就更容易停留在心理舒适区。久而久之，形成一个负面的正反馈（俗称"恶性循环"）。

　　引申阅读：
　　关于"心理舒适区 ＆ 自控力"的更详细讨论，可以参见如下这篇博文：
《为什么独立思考这么难？------谈谈心理学的成因，并分享俺的经验》

◇"消遣性内容"的【毒性】\

　　很多人【低估】了"消遣性内容"的【危害性/危险性】。他们误以为------这些东西仅仅是浪费时间。
　　实际上，比"浪费时间"更危险的是【成瘾性】。只要你理解了前一个小节所说【恶性循环】，也就能理解这个玩意儿的【成瘾性】。
　　如果根据事物的【损益程度】进行归类，所有事物大致可以分类为：
1. 对你有益的
2. 对你无益也无害的
3. 对你有害的
　　而"消遣性内容"很明显属于【有害】的这类，也就是本小节标题所说的"毒性"

◇换个角度思考\

　　"娱乐至死的时代"当然让人感到悲哀。但如果你换一个角度看问题，或许就【没】这么悲哀了------
当大部分人都沉迷于心理舒适区，只要你能跳出来，（在很多方面）你都更容易脱颖而出。换句话说，你就获得了巨大的【个人竞争优势】。

★多 VS 少

◇软件开发的例子\

　　既然俺的网名叫"编程随想"，再以"软件开发"来举例。
　　（注：本章节【不】涉及深奥的技术，不懂 IT 的读者也能看懂）

　　很多程序员（尤其是入行不久的新手）容易陷入一个【误区】------以为懂的编程语言越多，能力就越强。
　　为啥说这是个【误区】捏？因为他们只看到了"编程语言"，而忽视了【编程范式】（洋文叫做"programming paradigm"）。
　　（注：对于不懂软件开发的读者，稍微解释一下------【编程范式】相当于是指导编程的"思想、方法论、套路..."）
　　"编程语言"有成百上千种，而"编程范式"只有大约十多种。再次回顾前面章节提及的【DIKW 模型】，"编程范式"才是真正意义上的 W（智慧）。
　　最近这几年，经常有读者在博客评论区询问俺关于"编程语言 ＆ 如何编程"的话题。俺多次引用了 IT 大牛 Alan Perlis（【第一个】图灵奖得主）的名言------不能影响你编程观点的语言，不值得你去学！

　　如何理解他这句话捏？
　　假设某个程序员已经掌握了"A语言"，然后又想去学习"B语言"。但如果"B语言"用到的【编程范式】"A语言"都已经有了，那就不值得再学"B语言"（注：因为工作需要而去学，另当别论）。
　　他这句话还可以【反过来理解】------那些能够极大影响你编程观点的语言，非常值得你去学。
　　这也就是为什么------IT 大牛保罗-格雷汉姆在其代表作《黑客与画家》一书中大力推荐 Lisp 的缘故。Lisp 语言（Lisp 家族）涵盖了【最多】的"编程范式"；甚至可以这么说------【所有的】"编程范式"都可以在 Lisp 家族中找到。

◇【舍本逐末】的现象\

　　有个成语叫做【舍本逐末】。那些只注重"编程语言"而忽视了"编程范式"的程序猿/程序媛，就是典型的【舍本逐末】。
　　【舍本逐末】的现象，当然【不】仅仅出现在编程领域。几乎每一个领域，都有人在不断地犯类似错误。
　　在每一个领域，都存在"本/末"的差异------
所谓的"本"就是指那些"比较基础、比较本质、比较核心"的东东；所谓的"末"就是那些"比较表象、比较边缘"的东东；
"末"很多，而"本"很少；
掌握"末"比较容易，而掌握"本"比较难；
（对某个领域而言）虽然"本"很少，但你对每一个"本"的掌握，都有助于你在该领域达到一个更高的 level；相比之下，如果你只掌握了很多"末"，而没有掌握"本"，你在该领域的水平很难有【实质性】提升。
　　俺的网盘上曾经分享过一本心理学的经典著作叫做《The Paradox of Choice------Why More Is Less》。顺便借用一下该书的标题，来点评上述两种不同的做法------
对那些【舍本逐末】的人，体现出【多即是少】；
对那些【舍末逐本】的人，体现出【少即是多】。

★快 VS 慢

◇"舍本逐末"的原因\

　　为啥很多人会犯【舍本逐末】的错误捏？原因有很多，至少包括如下：
　　原因1
　　对该领域缺乏【系统性】了解，自然无法判断哪些是"本"，哪些是"末"。
　　原因2
　　（如前一个章节所说）掌握"末"比较容易，比较快；而掌握"本"比较难，比较慢。很多人为了"求快"，于是就会【舍本逐末】

　　关于"原因1"，俺已经专门写过一篇《如何【系统性学习】》。所以下面只谈"原因2"。

◇欲速则不达\

　　所谓的"求快"，说得更直白一些就是【急功近利】。不得不说，如今的很多年轻人都有这个毛病。
　　当然啦，会有很多年青的读者抱怨说：如今的生存压力这么大，不得不追求功利。比较搞笑的是，这里存在一个充满反讽意味的怪圈------**越是急功近利的人，反而越【得不到】功利。**多年前，俺曾经写过一篇《为啥急功近利反而赚不到钱------给拜金主义者的忠告》，说得就是这个意思。
　　当年那篇讲的是"经济领域"。然而在【学习领域】依然如此------
"求快"的人只满足于快速掌握某个领域的"枝节"；快虽然快，但因为【没】掌握本质性的东西，（在该领域的）水平无法得到显著的提升，因此在该领域就无法具备足够的竞争力。套用天朝的一句老话叫做------【欲速则不达】。

◇慢即是快\

　　作为对比，那些愿意花足够的时间与精力去搞定【基本功】，打好【基础】的人，刚开始好像很慢，但后续的加速度会越来越快。这个过程有点类似"指数函数"。这类函数在刚开始的时候，斜率很小（甚至很接近于【零】），而且初期的增长趋势很类似"线性函数"；但在某个【转折点】之后，其斜率会急剧上升，并大幅度超越"线性函数"。
　　为了加深读者的印象，放一张指数函数的示意图。

★边际递减 VS 边际递增
-------------
　　刚才既然聊到指数函数，再顺便引出"斜率"的话题。

◇边际递减（斜率变小）\

　　法国作家罗曼-罗兰在其代表作《约翰-克里斯朵夫》中有句名言，俺印象深刻，并加入到博客副标题的动态格言中。这句话是：

大多数人在20到30岁就已经过完自己的一生；
一过了这个年龄段，他们就变成自己的影子，以后的生命只是在不断重复自己...
　　假如存在某种方法，能绘制出每个人的"能力-时间曲线"（综合能力随时间变化的曲线）。俺充分相信，大部分人都是"边际【递减】函数"（斜率持续变小）。而且很多人可能在30岁之前，该函数的斜率就已经趋向于零（接近于水平线）。如果你充分理解本文前面章节所说的这些，也就能理解------为啥大部分人的能力曲线属于"边际【递减】"。

　　注：
　　考虑到某些读者可能会来抬杠，俺先说明一下------
　　要想比较全面地评价某个人的综合能力，需要用【矩阵】才能充分地表达；而【不可能】约化成某个"标量"。因此，上述比喻严格来讲是有缺陷滴。
　　但考虑到本博客读者群体的差异化（有些读者只是初中生），俺还是【不】引入"矩阵"相关的讨论，否则会把很多人吓跑。

◇边际递增（斜率变大）\

　　前一个小节说的是------绝大部分人的变化属于"边际递【减】"。
　　但还有一小撮人，他们的能力曲线竟然是"边际递【增】"。为啥会这样捏？同样是因为互联网。
　　在互联网【没】出现之前，要想让"个人能力曲线"达到"边际递【增】"是非常非常难滴！有了互联网之后，大部分人沉迷在【娱乐至死】的状态，但少数【没有】沉迷其中的人，如果善于学习（尤其是"系统性学习"），如果充满求知的欲望，如果运气还不算太差......在互联网这个大环境下，完全有可能达到"边际递【增】"的状态。

　　某些不那么聪明的读者，可能会觉得纳闷------能够保持"能力曲线"的斜率已经不错了，为啥有些人还能做到"斜率递【增】"？
　　这其中的奥妙，俺已经在《为什么独立思考这么难？------谈谈心理学的成因，并分享俺的经验》一文中提到过了。"学习能力 ＆ 思维能力"类似于"自控力"，也是可以通过锻炼而强化。
　　那些喜欢学习的人（尤其是喜欢【跨领域 ＆ 系统性】学习的人），这几方面的能力会不断强化；而且喜欢学习的人，通常也能体会到【学习的乐趣】，于是又增加了一个新的【正反馈】。
　　上述诸多因素，使得"能力曲线"的斜率递【增】。

◇"中年职场危机"的根源\

　　（在上一篇博文的评论区，正好与某热心读者聊到【中年职场危机】。顺便把前几天的讨论摘录出来）
　　如果你理解了大多数人的能力曲线是这种性质，就有助于理解【中年职场危机】的本质------
　　刚工作的年轻人，大都单身（未婚），没小孩，不用顾家（一人吃饱全家不饿）。而且身体好，能承受高强度工作压力，对薪酬要求也没那么高；
　　（同一个人）到了中年，通常已婚，大都有小孩，多半要养家，身体也没有以前那么好，无法承受高强度工作压力，而薪酬水平的要求却增加了很多（相比年轻时）。
　　简而言之，中年员工在"成本 ＆ 健康"方面，都变差了（优势下降了）；如果"综合能力"的提升无法抵消上述这两者的下降，（在上司或老板眼里）这个人的【性价比】就下降了------这也就是"中年职场危机"的主要根源。
　　但对于那一小撮能够达到"边际【递增】"的人，他们的性价比不但没下降，反而上升了------自然【不】存在所谓的"中年职场危机"。

◇关于"工作年限"的【误区】\

　　**很多人常犯的一个【错误】是------以【线性】的方式思考问题。**容易犯这个错误的人，也就容易把"工作年限"混淆为"综合能力"。
　　但实际情况是------"工作年限"【不】等于"工作经验"；"工作经验"也【不】等于"综合能力"。
　　比如说：对某些工作岗位（工种），由于其工作的性质＆内容是【高度重复】滴，"工作1年"与"工作10年"，积累的经验其实没啥区别。
　　再比如说：某些行业的工作，虽然有足够大的差异化，从而使得"工龄"能够转化为"工作经验"，但这些经验是高度【局限性】滴（只能用于该领域）。一旦该行业（领域）被颠覆，这些人之前积累的工作经验（行业经验）就再也没有用武之地了。换句话说，这些人虽然积累了足够多的经验，但依然很脆弱。他所在的行业如果被摧毁了，他的职业生涯也跟着完蛋了。

　　在"综合能力"里面，那些【真正重要】的成分，通常是【跨行业/跨领域】滴！而且不受年龄限制（可以受用终身）。
　　举几个例子：
　　最近这几年，俺写了好多博文谈【学习能力 ＆ 思维能力】。因为这2个玩意儿就是【跨行业/跨领域】滴！
　　再比如说：前面提到的"自控力"也属于【跨行业/跨领域】的要素。

★越来越差 VS 越来越好

◇互联网的马太效应\

　　在上一个章节，俺提到互联网对两类人导致完全相反的影响。某些聪明的读者应该已经猜到------俺要开始聊【马太效应】了。
　　（注：没听过这个词的同学，先猛击上述的维基百科链接）
　　去年（2018）年末发过一篇【很重要的】博文《读书笔记：＜反脆弱------从不确定性中获益＞》，文中已经提到上述观点。俺当时的原话是------信息时代，当互联网普及之后，在很多领域产生了【马太效应】。

◇【科技】的马太效应\

　　难道只有互联网才导致"马太效应"吗？当然不是！
　　严格来讲，任何一种科技，只要其【普及性 ＆ 影响力】达到一定的水平，都会引发"马太效应"。互联网导致的"马太效应"如此之明显，主要是因为互联网的影响力实在太大了（渗透到每个行业，渗透到社会的每个层面）。
　　为啥科技会引发"马太效应"捏？这里面当然有很多原因，而且会牵涉到很多不同的领域（包括人文领域）。考虑到本文的主题，俺只聊2点。

◇科技对【闲暇时间】的影响\

　　在工业革命【之后】，从业人员（包括"蓝领 ＆ 白领"）的"平均劳动时间"处于【递减】状态。再次提醒：考察"平均劳动时间"的变化，必须选取【足够大】的时间颗粒度，这有助于帮你滤掉噪声（参见本文开头的介绍）。
　　"平均劳动时间"【递减】是很正常滴------因为科技水平上升之后，从业人员（包括"蓝领 ＆ 白领"）的【生产率】当然也跟着提升。于是，只需要更少的人，就可以创造出比以前（工业革命前）多好几个数量级的财富。
　　"平均劳动时间"【递减】，也就意味着"平均闲暇时间"【递增】。可惜的是，大部分人把闲暇时间都浪费掉了；只有极少数人懂得利用这些空闲时间。于是，【马太效应】就显现出来啦。
　　著名思想家胡适说过一句名言：

你要看一个国家的文明，只需考察三件事------
第一，看他们怎样待小孩子；
第二，看他们怎样待女人；
第三，看他们怎样利用闲暇的时间。

　　虽然他说的是"国家层面"；但他所说的最后一条，放到【个人层面】依然适用。

　　既然聊到"闲暇时间"，俺再次吐槽一下【996工作制】------
俺之所以极力反对这个玩意儿，不仅仅因为它是【反人性】滴，而且它也违背了文明发展的潮流。
某些黑心资本家可以口吐莲花，把一个臭不可闻的压榨制度，吹嘘成所谓的"福报"。
谁要是相信这种忽悠，那就成了傻逼，活该被收【智商税】 :)

◇科技对【行业】的影响\

　　工业革命之前，人类社会中的【行业结构】，可能在【几百年】的时间范围内都保持稳定；工业革命之后，行业的变动开始频繁，可能每隔几十年就会有变动；等到互联网普及之后，几乎【每年】都能看到某些行业被互联网颠覆。
　　俺在博客评论区与读者交流时，曾经引用过 IT 大牛 KK（凯文-凯利）的一句名言（大意是）：

只有两种行业：一种已经被互联网颠覆，另一种正在被互联网颠覆

　　考虑到某些读者可能会误解这句话，俺提醒一下：并【不是】说，某个行业被互联网颠覆过之后，就不再被颠覆；实际情况是，某些行业会被颠覆好几轮。

　　（如前所述）不光是互联网，任何一项科技成果，只要达到一定的【普及性 ＆ 影响力】，就会带来行业的变化（出现新的行业、有的行业消失、有的重新洗牌）。
　　行业变动越来越频繁且剧烈，这就引发另一个层面的"马太效应"。那些难以适应变化的人，会被淘汰（或被边缘化）；而那些能适应变化的人，就不用担心；更牛逼的人，不但适应了变化，而且还能利用这种变化，并从中获益（这就是俺在博客中多次提及的【反脆弱性】）
　　俺不止一次地唠叨：去年（2018）年末发的那篇《读书笔记：＜反脆弱------从不确定性中获益＞》【很重要、很有价值】。可惜，很多读者没有引起足够重视。
　　如果你看过原书或看完那篇读书笔记，并且【真正理解】了"反脆弱"这个概念，就能明白------为啥科技导致行业的剧烈变动，反而让某些人大大受益。

★结尾寄语
-----
　　几天之后，就要跨入本世纪的20年代啦。
　　再次提醒大伙儿：科技的发展趋势具有【加速】的特质（斜率递增）。科技所带来的社会变革，会越来越快，而且越来越剧烈。
　　希望看过这篇博文的读者，【不要】沦为平庸的大多数，【不要】成为马太效应的牺牲品。
　　后续更新：
　　本文发出之后又过了一年（2020年底），俺写了一篇《学习与人生------700篇博文之感悟》，从"学习"的角度讨论人生相关的话题。