首页 -> 2005年第12期
从复杂的信息流中获取真知
作者：周晓林
——约翰·奈斯比特
（John Naisbitt）
法式油炸食品含致癌物质吗？
据2002年瑞典的一项研究报告，淀粉类食物，比如说法式油炸食品、薯片、大米、谷类等包含丙烯酰胺的食物可能与癌症有联系。你看到这个结论以后，会从此不吃这些食物吗？如果你真的不吃，你可能会吃惊地发现，在九个月以后的后续实验中，研究者们又发现这些食物虽然包含丙烯酰胺，但是并不致癌。
打击仍在继续：“研究发现，油炸食品DNA成分变异。”这是路透社2003年6月17日的头条新闻。在标题之下，报道解释道，丙烯酰胺产生变异，破坏了DNA。但是几个星期以后的7月5日，路透社另一头条新闻显示：“研究发现，煮熟的土豆片与癌症没有联系。”
你还会吃土豆吗？对以上这些报道，你或许仅是读读而已。你如何筛选这么复杂的信息？
在经过多年只吃低脂或无脂食物的痛苦之后，你会发现，最近研究表明，食物中的反式脂肪酸和不饱和脂肪酸会增加患心脏病和癌症的风险。这些发现的研究者们推荐未被加工的脂肪，比如橄榄油、黄油甚至猪油。这样的话，这么多年来你在面包上涂抹人造黄油，深受其害，又是为了什么呢？
明天会出现什么新的研究？你如何从虚妄中区别出事实真相？你应该完全停止吃那些“危险”食物吗？你会开始抽烟吗？毕竟，总会有某个研究在某天跳出来告诉你，那些东西并不真的那么可怕。
我们每天被各种建议、研究和信息流轰炸。你如何从中分辨出最重要的并按之行事？你如何发现那些意味着你需转变心智模式和行为的信息，剔除大量无用信息而不被其淹没？在这里，我们将探讨从复杂的信息流中获得有用信息的策略，包括一个拉近镜头看细节和拉远镜头看全局的过程。
我们正被信息淹没着。加州大学伯克利分校的一项正在进行的研究评估发现，世界正以每年1千兆兆～2千兆兆（1千兆兆也就是1018）字节的速度制造信息。换句话说，整个星球上每一个男人、女人和儿童的人均负担大约为2．5亿字节。电子邮件以每年610亿封的速度在我们之间传送。到2000年，大约有21万亿字节的静态网页，并以每年100％的速度递增。更多的人每天都在写“blogs”—— 一种观察日常生活的在线日记，可与数百万人共享，但谁有时间把它们全部读完呢？
理查德·沃尔曼指出，一份平日的《纽约时报》的信息量与17世纪一个普通英格兰人一辈子所接触到的几乎一样多。知识大约每十年翻一番。过去30年里产生的新信息，比过去5 000年所产生的信息总量还要多。
如此复杂的信息洪流很快就会冲垮我们感知世界的能力极限。我们需要从复杂的信息中筛选出所需要的，以改善这种状况。
什么是知识
知识本身的意义在不断地变化着。我们都知道如何编纂一部百科全书。首先，你召集成千上万的、来自不同领域的顶尖专家，然后请他们介绍本领域内的专业知识。这种编纂百科全书方法的最好实例是《大不列颠百科全书》第11版（1911年出版）。这可能是最后一次以这种方式来集中全世界的知识，用出版者的话来说，这部百科全书是“人类知识的总和——包含所有人类思考过的问题、做过的事情以及达到的成就”，或者是“知识之树的一个树干剖面”。这是一个人们真正可以把知识看作一棵树，而不是被流沙包围的丛林和爬行着各种动植物的灌木丛的时代。（大约比这早十年，美国专利办公室建议国会关闭这个办公室，以节省经费，因为所有能被发明的东西都已经被发明了。）
“人类知识的总和”由各个专业的条目积聚而成。比如，一个历史学家撰写美国大革命的相关条目，一个艺术历史学家撰写关于米开朗琪罗（Michelangelo）的条目，一个物理学家对牛顿定律作出评论。在主编的帮助下，这些作者将人类庞大的知识库集合为简练的条目，并存放到一摞书中或一张光盘里。这种方式世代沿用，将这个世界的知识以一种严谨而有效的方式整合在一起。
但如今，出现了一种与传统大相径庭的知识组织体系——维基百科（www．wikipedia．com）。这里没有撰写条目的专家，而是完全采用一种来自民间的自发组织系统来建立知识体系。任何一个人都可以加入条目，并将此条目与其他条目链接起来。如果添加的条目正好是错的，那么某个知识更渊博的人就会加以改正。维基百科有一些基本原则，但这个系统是完全开放的。那些对条目的增添作出贡献的人，一直保持匿名状态，与他人共享知识。随着时间的流逝，众人一起编纂的这个百科全书的内容越来越丰富，越来越全面，越来越准确。而这个互联网系统内部也建立了链接。
同样地，像Google一类的搜索引擎已经从依靠机器在网络中寻找信息，转变到通过人类专家组了解四处蔓延的网络，再到如今依靠志愿者跟踪特定领域的知识。这个“开放目录计划”（http：／／dmoz．org）依靠全球的志愿者建立经过人工编辑的网络目录，这些志愿者们只对某个特别的领域感兴趣。通常，商业目录网站会以低报酬聘用相关专业的职员来充实内容，应付网页不断增多的情况。而志愿者计划则有效利用了众人的热忱，能“提供一种方法让网络进行自我组织”。
这些有关信息组织的观点迥然不同。哪一种观点更好一点呢？从一个传统的百科全书编辑的角度来看，维基百科的方法是无法想象的：你如何相信并非来自专家的信息？从维基百科的角度来看，大量的人关注信息，无疑会更快地找出并纠正错误；而且，在一个知识更新如此迅速的世界，即使顶级的专家有时也会出现偏差，历史也有可能被重写。而维基百科所采用的是最为灵活的适应变化的方法，能够反映各式各样的观点，打造一个更广阔、更丰富的知识基础。收集知识的不同方法会产生不同的结果。
例如，在定义“community”（社区）这个词的时候，《大不列颠百科全书》第15版的解释将重点放在这个词的生物学意义上，而维基百科作为一个在线社团，对这个词进行了更为广泛的解释。解释包括好几部分：比如说“主体”和“虚拟社团”。而另一方面，维基百科对“transformation”（变换）一词下定义时，把其用作分子生物学和数学中的精确术语，而不是看作用来描述商业或人的变化的词。《大不列颠百科全书》有“insight”（洞察力）这个条目，而维基百科对此没有专门的条目。每一种百科全书都有自己的盲点，两者都没有特别关注“mental models”（心智模式）这一概念。为了公平起见，我们必须注意到，我们比较的是在线的“维基百科”和纸版印刷的“大不列颠百科全书”，所以我们应该认识到，信息的不同格式也会影响我们与之相互作用的方式。例如，在线模式更易于进行定向搜索，而印刷模式则更便于浏览。
还有其他组织和了解知识的方法。《牛津英语字典》通过引用著作中词语的用法来记录单词含义的演化过程。（《牛津英语字典》也采用了与“维基百科”类似的开发过程，字典中的许多条目都是由志愿者提供的，其中最多产者之一是一名英国监狱里的杀人犯。）普林斯顿大学的心理学教授乔治·米勒以他对记忆过程的研究成果为基础，开发了名为“WordNet”的网络项目。比起一般的字典辞典，它列出了更多的定义，提供了更为广阔的视角。除了列出更多定义（例如“community”一词有八个定义）、同义词和反义词，WordNet也不像其他辞典一样按字母顺序排列，而是按照词的语义结构进行排序，在解释某个词时集合了该词的“上位词”或词汇所代表的属类（例如，狗是一类犬齿动物，是一类食肉动物，是一类哺乳动物，是一类动物，是一类生物）、“下位词”或词汇的具体实例（例如，杂种狗、宠物狗、哈巴狗、达尔马提亚狗、纽芬兰狗）以及“组成关系”或词汇的构成部分（如“flag”指狗的尾巴）。
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