「2016 与我的数字生活」年度征文入围作品

今年,我们在  2016 年度盘点 中举办了一次大型年度征文活动,鼓励大家围绕「数字生活」为主题,回顾刚刚过去的 2016 年。我们给予最开放的选题、最自由的投稿方式、有史以来最丰厚的 奖品,以及跨越春节的两个月充足时间,等你参与。你可以 点此查看 活动规则和奖品清单。

本文是「 2016 与我的数字生活」征文活动的第 19 篇入围作品,我们会在两个月的活动期内,不定期从收到的投稿中挑选发布优秀的文章,你可以 点此查看 之前的入围文章。所有经此发布的文章,即为已入围征文活动。本文仅代表作者本人观点,少数派仅对标题和排版略作调整。


我们每天都在接受大量的信息输入,你可能已经无数次的看到过这个观点:和现实世界中的产能过剩一样,我们已经进入了信息过剩的纪元。

我一度以为,要解决这个问题,最重要的任务是找到合适胃口的信息源,即从茫茫信息中,挑选出那些真正值得花时间阅读的内容。这当然没有错,但是,我发现另外两件事情同样重要:

  1. 收集与整理信息的工作流:如果没有一套成体系的工作流,再多的阅读也只是停留在了短时记忆当中,过一段时间,你完全就像没有接触过这些信息一样,我们需要一套合理的机制,来确保有价值的内容,能长久地保留在我们的大脑,或外部大脑中
  2. 输出是最好的阅读:整理出再多的笔记、脑图,都不如实际动手写一篇文字,将输入的信息转换为自己的语言,重新输出内容来得有用。在这个过程里,你不仅会回头去搜罗整理大量之前的资料,同时还会在写作过程中遇到「值得纠结的细节」,从而展开新一轮的信息输入

这篇文章,我打算谈一谈自己的信息输出与内容产出的流程,由于涉及面比较广,很多部分我可能不会展开细节,但会将我认为最重要和最精华的总结罗列出来,希望对你有用

我将文章分为了「找到信息源」、「收集与加工」、「产出与写作」三大部分。同时,为了考虑文章的可读性,我采用了一问一答的方式来串联起整篇文章,你可以有选择地挑选问题阅读

找到信息源

我不打算在这里向你罗列和介绍我都订阅了哪些 RSS 或站点,这可能完全没有普适性。相反,我打算讨论几个比较形而上,但在我看来相当重要的话题。循着这些思路,你可能会找到对你真正有用的信息源。

Q:你的信息源有哪些?

尽管这个问题可能是老生常谈,而且毫无新意,但我还是打算说几句。和你想像得一样,我使用 RSS 和一系列工具处理短内容,使用 Kindle 阅读电子书,使用 Overcast 听播客。

我想强调的是,我从来没有见过一个热爱阅读的人,一个见识广博的人,一个在智性上富足的人,是只通过消费短内容累积起来的。没错,我要强调的是读书的重要性。你可以回忆一下,如果你在过去一年中,连十本书都没有阅读过,那么,至少在我看来,你的信息源就是有重大缺陷的。

你可以不消费短内容,但是不能不读书

Q:新闻和资讯,值得阅读吗?

Nassim Taleb 是《黑天鹅》、《反脆弱》等书的作者,也是我相当喜欢的一位思想家。关于阅读,他持有的观点是,新闻类的内容完全没有价值,不值得浪费时间阅读。

这意味着什么?我们每天刷出来的大量资讯,在他眼中都是毫无价值的。哪家公司获得了投资,哪款新游戏发布上市了,旗舰机又有新的谍照泄露了……的确,这些信息在长期看来可能是趋于无用的,哪怕它们在短期内可以作为谈资。

我尝试过完全从 RSS 中移除新闻和资讯的日子,我的确并没有错过什么,那些热点的新闻依旧会在我的微博时间流中现身。但是,完全不阅读新闻,却关上了一扇接触新事物的大门。

大多数新闻的确毫无用处,过眼即忘。但是,大量的新闻之中,往往会隐藏着一些不起眼的趋势,它们可能不会现身在热门内容或你的社交时间流上,它们也不会自行串联起来,它们甚至是你无法理性描述的一种洞见。你的大脑可能会捕获到它们,也可能完全忽略了它们,但是它们真的就藏在不起眼的新闻里。

举个例子来说,如果你经常看 IT 产业新闻,你会发现腾讯和阿里都在向泛娱乐生态布局,音乐、电影、游戏、动漫等等,都有他们的身影。但是百度并不在其中,你在心中便可以对三家公司未来十年的发展,有一个模糊的概念。

我要强调的是,你当然可以等到某篇专栏长篇文章来介绍这一趋势,但你想要提前于时代捕捉到这些信号,新闻依然是不可或缺的一个渠道。这有点像从大量的垃圾中,拼凑出少数有用的线索

我最终的观点如下:

新闻值得阅读,但是只读新闻的标题就够了,你没有必须点开新闻查看内容。同时,如果你合理地使用工具,阅读新闻标题是一件非常快速的事情,丝毫不会浪费你的时间,五分钟时间就可以扫过上百篇新闻标题。关键在于,你要培养自己从新闻中洞察趋势的能力,也许今天你还在学校,觉得这项技能很酷,但没什么用。相信我,任何很酷的东西,最终一定是能转换为生产力的。

同时,在这方面有一个清奇的存在:好奇心日报。它们的大部分内容其实也是新闻相关的,但值得阅读内容。这家媒体不仅仅罗列了新闻事实,更试图从一个更广阔的视角,可能是历史沿革,可能是产业全景,去解读这个新闻,帮你补充更多的背景信息。

Q:如何找到靠谱且高效的信息源?

注意这两个关键词,靠谱和高效。一个信息源,如果不靠谱,那首先就应该摒弃。需要注意的是,如果你长期依赖于一个信息源,你可能完全没有办法发现其中不靠谱的地方。就像你觉得爸妈朋友圈转发的内容经常不靠谱一样,我们接触的很多信息源,有时候也没那么有操守,或者在转译外文的新闻时,有所偏差。更不要提社交网络中许多带有情绪和偏见的不实转发了。

但矛盾的地方就在于这里,如果我们想要寻求靠谱,那么理应去阅读更详尽的资料,去找寻外网的第一手信息源,但这样做往往又是不高效的。如何能够两者兼得呢?

我的建议主要有两点:在你心中应该有一个私人黑名单。这个黑名单并不需要一个实体的专门存在,它可以收录专业媒体和公众号,也可以是社交媒体上的名人。关键在于一票否决,如果你发现一个信息源存在劣迹,哪怕一次,只要它没有公开承认错误,你就应该尽可能地让它从自己能接触到的信息源中消失。

其次,从可信度较高的渠道获取信息。举例来说,去年我对美国大选相当关注,从微博、选美播客、知乎等各个渠道都全面地吸引信息。但是,很多细节问题,这些信息源再多,还是有失偏颇,或者概括程度比较低,吸引信息的效率不高。这时候,反而是美国国务院建立的 Share America 站点,不仅汇总概述了一系列详尽的资料,还提供了中文翻译版本。从这一点来看,我心中的信息源排序是:国外的官方权威(注意是国外,包含政府文件、学术论文等等)> 久经考验的专业媒体 > 久经考验的个人(博主、知乎用户等) > 各类自媒体。

Q:听播客不是效率很低下吗?

的确,这是许多人对播客这种媒介的诟病,通过声音来获取信息,的确显得不那么高效,毕竟一个小时的录音转换成文字稿,可能十分钟就看完了,并且播客中大多是聊天或对话的形式,口语中重复也比较多。

但是,从实际的个人感受来说,通过播客获取的内容,往往比阅读文字,更加印象深刻。我不知道人类大脑在认知方面具体是如何处理声音与文字信息的,但我猜测,播客内容的慢节奏与谈话过程中的适当重复,可能反而有利于记忆。这有点像我们读书时,如果自己阅读一本课本,可能一天的功夫就看完了,但同样是一本书,老师讲解一个学期,有些内容还是反复讲,当时觉得烦,但事后可能发现,自己的理解和记忆其实真的更加深刻了。

收集与加工

这一节主要记录了我是如何收集与加工各类信息的。许多人也许看到网络上各类神人信手拈来,但我相信,他们中大多数都有这样一套工作流,不信你可以试试当面与他们交谈,他们能吐露的信息量瞬间就会下降一个水平,这并不是说他们水平不行,而是我们的大脑本来就不应该负责记住所有的细节,而只应该建立起一个四通八达的索引。比如,前文中提到的 Nassim Taleb,这个名字根本不是我记住并且拼写下来的,但我知道他是谁,随手一搜就能找到这个名字,再粘过来。

Q:大概介绍一下你对信息流的收集与加工过程?

前文提到过,我消费内容使用的主要工具就是五个:InoreaderInstapaper、Kindle、Overcast 以及 Evernote

我画了一张示意图,大致说明了各类工具是如何协作的。

Q:针对短内容,你的工作流是怎么样的?

针对文字类的短内容阅读,我建议你读一读少数派之前 JailbreakHum 写的《在线阅读处理流程:从需求、到方法、再到工具》,基本的思路和流程是一致的,特别是有一个核心思路是不变的:所有的阅读,尽量都收集到一处再开始,这样以后找寻资料时,能够很方便地搜索。对我来说,这个地方就是 Instapaper。不过,在流程的细节处理上有少许不同,我这里就简单说一下不同的这几点。

1. 我的所有短内容(即除了电子书之外的内容),如果它支持 RSS 输出,我都会把它放进 Inoreader 中。这样,我不需要额外使用 Flipboard轻芒阅读 这样的工具。前面提到过,针对短内容中的新闻与资讯类信息,我基本上不会浏览内容,只需要扫一眼标题就行,极少数的内容才会被我收录进 Instapaper。

相对应的,Inoreader 中我会设置「Must Read」文件夹,这个文件夹中订阅的 RSS 源,我会较仔细地看,而其它新闻资讯一类的泛泛文章,则会分别收录进不同的文件夹,如「IT」、「Economics」等等,如果一天不看,这些文件夹中可能会有上百上千个更新,我基本只需要花一点时间,每天早中晚三次,每次十分钟左右的时间,扫一遍标题就行。这也决定了我不在任何移动设备上使用 RSS 阅读器,因为有大量内容需要快速扫读,我只在电脑上使用 Inoreader 的 Web 版本

在扫标题的时候,还可以借助 Inoreader 的高亮功能,对于感兴趣的关键词,可以更快地捕获到视线,加快阅读标题的速度。

2. 选择 Instapaper 而不是 Pocket。从根本上来说,我并不需要 Pocket 的标签体系,在 Evernote 中我也不使用标签体系,是否使用标签体系其实也是一个值得讨论的话题,但这里限于篇幅就不展开具体讲了。总的来说,不考虑这一点,我认为 Instapaper 是比 Pocket 更好的选择。

抛开排版之类的较主观体验,选择 Instapaper 主要基于这两点:首先,Instapaper 本身支持将内容全文输出到 Evernote 等第三方服务,而且不需要借助 IFTTT 这样的第三方工具,在时效性上更快,Pocket 使用 IFTTT 标星输出到 Evernote 时,还不支持全文输出。其次,Instapaper 从去年底将所有高级功能免费了,支持全文搜索

最后,说一说 Instapaper 的工作流:所有的文章,都只有三个操作

  • 删除:这篇文章看了以后,毫无价值,彻底删除;
  • 归档:这篇文章可能是里面提到的例子有意思,可能是一则不错的小科普,但总的来说比较零散,没有什么可归纳总结的价值,或者说无法归类于自己的主要知识库中。这样的情况下,日后我可能会需要找到这篇文章,引用其中的某一个例子,这时候先归档,日后可以使用 Instapaper 的全文搜索找到它;
  • 标星:文章的内容有价值,并且有待进一步加工整理,这时候标星会将全文输出到 Evernote 的素材中,等待自己的进一步整理;

归纳下来,就是尽可能地将一切都先收集在 Inoreader 中,然后再从中筛选出值得阅读的内容放到 Instapaper 中。Instapaper 的地位,就相当于所有除电子书外的阅读集结地,只要读过的东西,都应该能在这里找到。这一轮下来,有价值并值得进一步加工整理的内容,会输出到 Evernote 中。

Q:针对电子书,你的工作流是怎么样的?

很多人觉得看书很容易被打断,一是找不到大片的时间,二是看着看着就不由自主地又切到了微信或微博。其实这本身是一个意志力锻炼的过程,但另一方面,你也可以像我一样,在所有的电子设备上都安装 Kindle 的 App,并且放在 Dock 栏。在任何场景下,无论是对着电脑空闲时,还是躺在床上看 iPad,或者坐在公交车上看手机时,你都可以锻炼自己去打开 Kindle,哪怕读一小段,也是好的。

此外,很多人会纠结看哪些书,哪些书值得买,而另一些人又走入了极端,只要 Kindle 的特价书都会入手,但又放着不看。我建议可以开通 Kindle Unlimited,同时针对自己非常想看的书,单独购买。KU 虽然被诟病书不多,且质量不高,但从发布时的两万多本,到现在的近七万本,里面的好书现在其实也不少了,完全可以作为自己不知道想看什么时,随手翻翻的补充。

阅读电子书的工作流,其实非常简单,就是勤标注。但到底标哪些内容,怎么标,倒是需要花一番功夫思考。是标作者总结性的内容,还是标说明时的例子?是有针对性地标,还是大段大段地标?我的建议是:标例子更重要,并且就随心所欲地大段大段地标

要记住,我们最终的目标是将这些标注的内容导出,而你再回过去看这些精要时,如果只有结论性的东西,往往会觉得莫名其妙,不知其所以然,这时候看例子显然更能生动形象地唤起回忆。其次,一本书读下来,除了你需要控制标注内容不要超出 Kindle 的导出上限 10% 之外,真的标注下来的内容,放在一起十分钟左右一定能读完,所以千万不要刻意标得精准、按句子标之类的,放心大胆地大段大段地标注下来,事后回顾时更容易懂。

另外,我不建议你直接在 Kindle 中作读书笔记,一是在 Kindle 中做笔记最快的方法也是使用系统自带的语音录入(而如果是公开场合则不方便),二是笔记内容导出后混杂在标注内容中,还要再整理一遍,也非常麻烦。如果你真的遇到有内容让你非常有话要说,我建议你随手截屏,然后在微信中录一段话,之后再在电脑上,通过 iCloud 的相册同步,以及微信语音自动转换成文字,整理到 Evernote 中。

Q:针对播客,你的工作流是怎么样的?

我建议你不需要专门挑出一个时间段来专心听播客,相反,找那些可以一心两用的时间。以我自己来说,上下班的路上、晚上烧饭、洗澡、刷微博之类的时候,都会同时听播客。或者更简单一点,如果你有兴趣听播客,可以试试把之前听音乐的场景,都换成听播客

从内容上来说,英文的播客丰富程度比中文圈要高很多,一般我会在不那么专心的时候听中文播客,例如烧饭、洗澡的时候,而在上下班路上听英文播客。听到比较有意思的内容时,我会拿另一台手机打开微信,在文件传输助手中用语音录下想说的话,之后再在电脑上统一整理到 Evernote 中。

Q:对于收集到 Evernote 中的信息,你是如何加工的?

前面提到了,几乎所有我认为有价值的信息,最终都会收集到 Evernote 中。先说句题外话,实际上,关于笔记工具的选择,我也辗转过好几个不同的服务,从 Evernote 换到 有道笔记OneNote、iCloud 备忘录、本地文稿库等,最终前段时间又回到了 Evernote。这也是我不使用标签的原因之一,考虑到笔记的迁移成本,文件夹体系对迁移的友好程度更高。当然,最好是不需要瞎折腾来回迁移,但目前为止的确没有一个笔记服务是完全称心如意的。

我的所有笔记,都是基于文件夹分类的

  • Inbox:来自读书、播客或其它任何时候的未经整理的,非常零散的想法和点,都会从微信语音、手机备忘录、邮件等地方转到 Inbox 中来;
  • Raw Material:接收来自于 Instapaper 的标星内容,这些内容有待进一步整理,归纳到下一个 Knowledge 文件集中;
  • Knowledge:按几个类别划分了不同的主题,每个主题下有若干个字话题,相近的内容会整理到同一篇笔记中,并在每篇笔记的最上方,手动归纳出所有相关的知识点;
  • Tips:用于存放一些值得学习或掌握的技巧性知识;
  • Stories:用于存放一些值得回味的故事类、人物传记类、事件回顾类的长文;
  • Reading Notes:用于存放所有从 Kindle 中导出的标注,以及额外记录的笔记;

针对 Knowledge,我和很多人一样,都走入过歧途,试图整理出一套完整的脑图或树状图类的知识结构,或者标注出内容中有用的部分,或者把所有无用的内容删去,只留下精华的部分……最终发现根本没法长久地做到。一旦内容多了以后,就又陷入了无法维护的状态。我后来形成的一套比较实用的方法是这样的:

  • 保留所有从 Instapaper 中过来的全文内容,将相似主题的内容粘到同一篇笔记下;
  • 在每篇笔记的最上方,留下所有被用到的文章链接,同时归纳出这些内容的主要知识点,如果有需要,我可以随时拉到下面的全文中详细了解;

通过这样的方法,你只需要定期从 Raw Material 中,把相似的主题合并进现有的笔记,并在头部新增补充一些知识点就可以了,而且需要查阅的时候,也非常方便翻阅。

产出与写作

上面两节提到的,是如何从外界输入信息,并做一些基本的加工整理,而到了输出这一个环节,虽然感觉是一个线性的过程,但其实在输出的过程中,你不仅仅是回过头从之前的内容中提炼精华和引用信息,而且还会在创作的过程中,获得更多的外界输入,这也是为什么我们说输出是最好的阅读。

Q:觉得没什么可说的,不知道写什么怎么办?

你之所以会这样觉得,多半你把写作想像成了这样:我已经整理好了桌子,打开了 Ulysses,一切准备就绪,舒缓的背景音乐已经响起,我已经全身心地进入了写作状态,只是不知道有什么可以写的。

事实上根本没有写作状态这回事,真正能够产出的人,任何时候都处在写作的状态。相信我,文章的结构、引用、举例等等,没有一个是在电脑前敲字的时候想出来的,相反,它们可能是我在坐公交车时,在超市购物时,在路边等人时,在闭上眼睛准备睡觉时等等,突然蹦出来的。你不是在绞尽脑汁去想写什么,真正痛苦而美妙的是,你想写的东西一直萦绕在你的脑子里,不断地翻来覆去,逐渐成型

只要你有足够的输入,人就会有写作输出的欲望,这简直就是一件自然而然的事情,你所需要的是,只是先捕捉到那种冲动,并快速地把它记录下来,等待自己去进一步地发散和完善。我会在 2Do 里随手记录一些自己想到的话题,然后它们就会时不时地在脑子里反复萦绕打磨,有时候你会补充一个细节,有时候你会想到一个例子,有时候你会想到怎样调整行文顺序……它们可能是上午想到的,下午就成稿了;当然也可能是一年前想到的,现在还躺在 2Do 里的,比如下面这些……

Q:写作的基本流程是怎么样的?

我在《如何更好地写作 | Matrix 线上分享会回顾》 曾经分享过关于写作工作流的一些想法,其实最核心的点在于:真正的好文章,都是一次成型的。而要做到这一点,你必须在脑子里或者题纲上把这篇文章已经反复写过了好几遍,最终你觉得满意了,才开始一个字一个字敲出来。

你可以看到我对题纲的重视,其实你不一定需要 幕布 或者 Outline 类 的工具,随手在 2Do 或者备忘录里就可以,用好「-」和 Tab 缩进,一样可以把题纲搭得非常清晰。

那么,当我们列题纲时,我们实际在列什么?只是在列每一段的概要性内容吗?不是的,如果你把每一篇文章看作一个故事,那么题纲实际上是在帮助你想清楚两个问题:这个故事说给谁听?你打算如何说这个故事?

不要小看这两个问题,文章的读者是谁,在某种意义上决定了这篇文章该怎么写。如果是写给自己看的日记,那么我最在意的是真实;如果是写给读者看的,我还希望这篇文章能具有一定的传播度,这就决定了文章里穿插哪些例子,使用什么样的成文结构。

Q:用一篇文章来举例,它是如何诞生的吧?

拿《从更聪明的 iOS 10 和 Siri,看看苹果在 AI 上如何 Think Different》这篇文章举例, 我们来看看它是如何诞生的吧。

这篇文章讲的是 iOS 10 中的 AI 运用。可以写的话题点其实并不少,可以聊一聊 iOS 10 中的日常功能,有哪些涉及到了 AI;可以聊一聊和 Google 系 AI 的实际体验对比;可以聊一聊 AI 在硅谷压倒一切的态势;可以聊一聊向来注重隐私的苹果,如何平衡 AI 使用用户数据与隐私的关系;可以聊一聊技术后面的原理细节……

你可以漫无目的地天马行空,把你想到的有意思的话题点都罗列下来,但最终你打算展现哪些?详写哪些?一笔带过哪些?这都回到了那两个问题:这个故事说给谁听?你打算如何说这个故事?

我最终决定,开头概述一下 AI 在科技界日渐崛起的重要性,然后切入普通读者最关心的问题,AI 在 iOS 10 中到底有哪些应用,为我们的日常使用带来了哪些改变,实现的使用感受如何?这些才是大部分读者感兴趣的话题,然后,如果有一小部分人还愿意读到这里,我们再展开聊一聊苹果的公司文化对业务决策的影响;技术细节的实现介绍等普通人可能不那么关心的话题。

你可以看到,文章源引了很多例子和背景,这些都是哪来的?像开头一大段罗列 Google 对 AI 的运用,我并没有特意去搜索,这些只需要平常关注一些科技新闻,扫一扫新闻标题,就能留下个大概印象,最后成文时简单搜索验证一下,没有重大事实偏差就可以。像人工智能团队主管接管了搜索,我当然不可能记得这些人的名字,但我肯定我读到过相关的报道,去 Instapaper 中搜索一下就能找到。而文中提到的 《AI, Apple and Google》 和《The iBrain is Here》两篇文章,都是最近在 Instapaper 中读到过,并标星收到了 Evernote 中的 Stories 文件夹下,回去再翻开重新读一遍。

而像后文中提到的差分隐私技术细节和 Google 的应用,在那之前,我当然不了解这些内容,都是在写作输出的过程中,进行的两次学习和阅读才有所了解,这也是我所说的输出是最好的阅读

最后,找一个合理的地方植入易烊千玺的照片,这样,一篇文章就彻底大功告成了。


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