Spotlight
- 以语言为媒介的信息组织结构分为线状、树状、网状三个层级
- 阅读和输入的过程是从线状到网状的过程，同时也是信息组织重构的过程，经历了组织结构化和结构联想两个环节
- 写作和输出的过程是从网状到线状的过程，同时也是信息组织精炼的过程，经历了信息筛选关系取舍和表达排序两个环节
- 单纯的输入过程对关系信息要求不高，所以信息储存和联想可以由工具帮我们实现；而输出的过程对关系信息理解的要求更高，需要人为主观的判断
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写作是个把网状的思考，用树状的语法结构，转换成线性字符串的过程。——Steven Arthur Pinker
史蒂芬·平克以上的一句话道出了以语言为媒介的信息的三种组织结构，这正是我们日常生活中十分简单的场景：输入或者输出——阅读或者写作。但其背后却有着这三种信息组织形式完整且复杂的变换。语言和文字是人类文明的伟大发明，没有语言作为媒介人类无法深度地交流，数千年地思量积淀无法流传。但是这种与我们千年为伴的线性信息系统是否也在形塑我们的思维结构呢？
这并不是一篇深入到讨论语言学的文章，所以我并不打算对这个问题进行回答。但是如今我们却时常遇到这种输入与输出的情境，也就是把文字变成思维以及把思维变成文字的过程。对信息结构的了解能让我们更有效地认识信息的构成与联系，甚至于使用合适的方法辅助我们进行以上两个进程。我将通过本文对此进行简要的讨论。
网状-树状-线状
网状结构
我们的所思所想是十分复杂的，不仅包括理性的思维还受到感性、灵感等的控制，但我们主要讨论从语言而来的信息组织，所以还是以自身可认知的理性思维出发。在这种层级中，我们很多时候认为我们的思维是网状的，也就是包括了一系列的信息单元以及其间的关系，从人的生理层面这种信息单元之间的关联是必要的，这可能并不使你记忆得更容易，但却能使你想起得更容易。在网络的结构中信息单元和联系都作为一种基本构成，联系本身也并不是均质的，它蕴含这关联的类型、大小等信息。
树状结构
相对地，人类很早就擅长通过树状结构来组织需要表达的信息。树状可以被认为是网状结构的一个子集，它将信息单元之间分层级进行组织，同层级信息之间的关系被忽略了，这样整个结构就包括了每个信息单元以及其所属信息。使用这样的嵌套结构能很好的进行信息的简化，我们日常见到最多的比如书籍的目录，大纲等都是以这种形式进行组织。
线状结构
线状结构较为简单，就是按照某种顺序排列的众多信息单元的队列。但是需要说明的是，由于我们感知方式的差异，我们生活中完全的线性信息或许只有对话交流，毕竟像书籍虽然以文字为媒介，但是我们使用视觉进行感知可以违反线性的严格队列状态，按我们自己能够接受的形式进行阅读。
阅读与输入：信息组织的重构
组织结构化
阅读是一个从线状到网状的过程，从信息的结构上看，是把信息的结构复杂化的一个过程。虽然我们长久以来都说阅读是要把书读薄，但就我看来这个只是说的纯粹的信息量减少，而这个过程大多体现在从线状结构到网状结构的过程。
由于长久以来写作者都习惯使用树状结构进行信息组织，所以就算是写成线状的书籍也留有一些树状结构的暗示，比如书籍的目录、章节，这些组织本身就昭示了信息单元的归属关系。而对于这一领域相对熟悉的读者往往可以直接通过这种结构看出作者所要表达的意图（前提是标题层级足够详细），这就是为什么研究生导师往往看目录就能看出一个研究的好坏，以及阅读文献等的时候重在通过摘要梳理出文章的主要结构等。从中学的阅读理解技巧来说的话，一个自成一体的信息组团应该能提炼出一个主要的信息，也就是把一段话或者一节变成一句话，那么再借助对于其层级信息的把握，我们就能较好地理解作者想要表达的主要内容。
这一过程如果外化成学习的过程就是把每一个信息组团封装成单个的笔记文件，然后使用树状的文件管理进行管理。可以说这种嵌套的组织结构无处不在，就算你不使用one note或者evernote进行笔记的管理，单纯对多个word文档进行文件夹的嵌套也是可以实现的。而现在流行的很多思维导图软件其实也是以这种组织结构为主，并没有达到完全自由的网状结构，但相对而言思维导图可以把多个信息单元的关系放在一张图中，对于信息的组织也是十分有益处的。所以在学习完一个完整的结构单元之后使用思维导图进行复现是比较好的记忆结构的方法。
结构联想
把一个文本的信息组织结构化基本上已经达到了与作者写作之时的信息结构的同步，但实际上这个部分也仅仅是作者脑中的思维网络的一部分，从这个角度上说想要将信息组织进一步重构需要对多个文本进行结构联想。毕竟一般而言我们进行创作时会围绕某一有限的内容和主题进行，没办法将脑中的所思所想都表达出来。
虽然说这个过程的本质是要建立起输入的每个文本之间的关系以及其与你自身知识体系的关系，但这个关系创建的层级却并不是在每个完整的结构上，而是在每个相对独立的信息单元中。在不同的领域这种信息单元有可能不同，或许是术语定义，或许是理论观点，或许是论证论据，但或许可以使用上文的“一句话”作为信息单元的界定标准，因为如果这个信息单元的内部关系较为复杂，其外部关系也将难以界定。在这种基础上，我们可以将不同文本中的相同或有关的信息单元进行联系，这就是我们常说的联想、共现或者举一反三的状态。
最理想不过的当然是你每读到一篇文章中的某个信息点都可以在脑中将其与以往接触到的相关的观点进行比对、讨论，仿佛历史长河中不同年代的作者在你的脑中高谈阔论一番然后得到一个共识的结论。但是这对于很多人来说都是不现实的，我们的记忆力和联想能力往往不允许。那么话说回来，外部的工具能不能在这个步骤上对我们产生帮助呢？答案当然是肯定的。
大概是印象笔记最早提出了“第二大脑”的概念，之后各路笔记软件都争相要做使用者的第二大脑，对于常常使用多个工具的我来说不知道已经有了多少个第二大脑。电子笔记的优势不仅仅来自无限空间的存储或者我们刚才提到的组织结构化，毕竟组织结构化这个理念在非信息时代就早已成熟。配合着快速搜索、人工智能推荐算法等优势，笔记软件确实可以在一定程度上胜任大脑中“联想”这个功能。
最简单的莫过于标签系统，这是一个跨层级的文件管理系统，也就是每个标签可以和任意一个或者多个笔记进行关联，从网络的角度讲这就形成了一个“二部图”的关系，就可以通过标签完全复现一个复杂的网络。
但是实际应用中会遇到的困难是想要复现的网络越复杂，需要的标签也越多，所以标签系统只是一种接近网络的组构方式，标签太多对于使用者的压力也会增大。而一些笔记则通过相互引用的关系来构建笔记与笔记的关系，从而生成网络组织，比如Obsidian就可以生成知识单元的关系网络，从而可以更加直观地联系起不同的知识单元，但是这种体系势必然会遇到的问题是网络太大反而会变得越来越难以阅读。所以合理地利用搜索、标签、引用网络等手段来辅助自己进行结构联想才是比较合理的途径，想要完全放弃思考现在或许还无法做到。
写作与输出：信息组织的精炼
关系取舍
如果说阅读的过程是一个对信息组织关系的重构或复杂化的过程，那么写作就是对有着复杂组织结构的信息进行精炼的过程。前面一个部分我介绍了一些工具能够帮助我们在不同的信息组织结构中进行转换，其实在输出的过程能使用的工具是相似的，但不同之处在于输出过程的组织精炼更加依赖人工的判断，其实本质上是对于各种关系的筛选和取舍，由于具有一定的目的导向没办法让算法代劳。从这个角度上看输入的过程其实还是相对容易和机械的，联想的本身并没有对关系信息的认识有很高的要求，但是输入的过程却无处不在处理关系之间的判断和取舍，这就相比输入有了更高的要求。
输出的第一步按理应该是从网状结构的信息转换到树状结构的信息，从实践上讲就是写出一份文本的大纲。之前说到树状结构实际是网状结构的子集，首先它只包括了网络的一部分内容，其次它不包括同层级的相关关系，所以这个过程就是对需要表达的信息单元以及关系进行取舍的过程。
之前也提到一个文本一般来说是由有限的信息和主题构成的，所以这个主题和信息容量就成了进行取舍的标准。根据写作的目标对素材进行筛选和组织就是这一过程实际的表现。当然存在的问题就像我们之前谈到的一样，输入的过程对于关系信息的细节要求并不高，但输出却不是，如何清晰地展现这种关系就是形成树状结构的关键。
表达顺序
当然写作的大纲并不完全是树状结构，它应该介于树状结构和线状结构之间，因为它已经对同层级的信息单元进行了排序，从大纲到成文这个过程就变得简单了，基本就是针对每个信息组团进行填充就可以（当然实际写作远没有这么简单，这里说的是对于信息组织难度上的简单）。
但是从树状结构到线状结构的主要问题依然是表达的顺序问题，阅读的顺序与表达顺序同步，而读者理解的逻辑顺序又与阅读的顺序同步，也就是这种顺序会成为读者用来思考同级信息单元的逻辑的基础。比如我们中学语文老师就告诉我们的时间顺序、事情发展的先后顺序、总分顺序、重要性的顺序等，这些都是我们先验接受的一些逻辑顺序，如果对信息单元的顺序组织不符合我们惯常的逻辑，在没有言明的情况下就会给读者的理解造成困扰。
当然抛开信息组织不说，由于之前提到的视觉接受信息并非完全线性。所以在实际写作表达中会使用很多语言辅助的方法让读者能领会相邻信息单元之间的关系，这里就不做更深入的讨论。
结语
总结来说，由于多年以来使用语言进行信息交互，我们的输入和输出过程在线状结构和树状结构之间的转换已经相当地成熟，但是在树状结构和网状结构之间的转换却相对模糊。或许是因为长时间以来没有对于思维结构比较结构化的探索，以及没有相对健全的工具能再现思维的结构。当然随着现在像知识图谱技术的发展，知识域的可视化以及智能算法都变得更加先进，这些类型的技术无疑在信息输入和输出上能对我们产生巨大的影响。甚至基于这种模型构建公共的而非个人的信息组织结构成为了我们跨越前两种信息组织方式直接对知识网络直接进行认知与学习的方法。
Reference
- OneNote，Windows自带的笔记软件:https://www.onenote.com
- 印象笔记，提供嵌套结构和标签系统的笔记软件：https://www.yinxiang.com
- Notion，可以实现跨文档引用的笔记软件：https://www.notion.so
- Xmind，思维导图软件：https://www.xmind.cn
- 幕布，大纲笔记软件：https://mubu.com
- Obsidian，可以生成网络关系图的笔记软件：https://obsidian.md
- 二分图/二部图：https://en.wikipedia.org/wiki/Bipartite_graph