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我们不用担心信息超载,因为人类一直处于过载状态

我们不用担心信息超载,因为人类一直处于过载状态

作者: 竹说 | 来源:发表于2019-12-23 23:49 被阅读0次

    信息超载、碎片化、浅层化……

    这些词汇大家应该耳熟能详。

    还有,信息超载造成的各种心理症状也随后被重新命名:信息焦虑、信息疲劳症候群、分析瘫痪……

    听起来都很吓人。

    实际上,这些名词的最大推动力,是那些打造畅销书的市场欲望。

    当然也不是空穴来风。

    还是基于一定的理论依据的。

    其一是人类决策和理性行为研究。

    当个体面临一种快速变化且异于常规的情境,或面对太多新事物时,他的预测准确度就会大幅下降。

    他将不再能够作出合理正确的评估,而离开这样的评估,理性行为就不存在。

    所以,“头脑清楚”取决于是否能够避开信息超载。

    其二是比特时代庞大的数据量。

    数据量是如此庞大,以至于我们的计量单位都升级到几乎无法理解的程度。

    Zettabyte,每年的信息量需要用这个数量级来描述。

    你可以Google或者百度一下这个概念,它等于1000的7次方。

    什么概念?

    一部《战争与和平》的电子版放到Kindle上,所占空间大小是2MB左右,那么1zettabyte字节的《战争与和平》转化成纸质书的厚度,战争部分的长度等于从太阳到冥王星跑八次,而和平部分则可以从冥王星到太阳跑回来八次。

    由此,刻画了一种担忧的术语诞生了,也促成了一系列畅销书的诞生。

    我们这类人猿目的小脑袋,是没有办法理解这样庞大的数字了。

    但是我们也没有必要非要有个形象的认识,比如一泽字节拉伸开来到底是多长,或者到底有多重,或者我们一天攒一分钱到底要攒多少天。

    我们观察到的知识的变化,其主要原因并非仅仅是因为信息数量的大规模增加,还有其他的方面。

    越说越可怕了,那么事实上,多少信息才是“太多”呢?

    有一个研究很有意思。

    那是1974年的一项研究。

    研究选取192位家庭主妇,每人被告知了16个不同品牌商品的16种不同特性。

    不过这些信息是简单的二元信息,比如,研究人员没有告诉他们每种食品的热量值,而只是简单地告诉他们,这些食品是高热量的还是低热量的。

    但是,即使这样,她们的购买选择表现依然非常糟糕。

    因此,研究人员认为她们遭遇了信息超载。

    这项研究作为一项“纯真年代”的产物,令我们震惊。

    比较16种营养标签上的热量高低就能造成信息超载?

    那我们一定是生活在一个信息异常金贵的国度。

    其实,对这个我们现在称为“信息超载”的东西,我们已经抱怨了很长时间。

    早在1685年,法国学者亚德里安·贝雷特就写道:“我们有理由担心,书籍以一种惊人的方式大量增加,将会使得接下来的几个世纪,变得如罗马帝国陷落之后的那些时代一样野蛮。”

    不过,这种认为信息会令文明陷入毁灭的想法,在数次的文明劫难之中一直存续下来,倒也令人欣慰。

    这种担忧并没有阻止他往那多得可怕的书籍之中增添自己厚厚的著作。

    从来没有人因为担忧书籍过多而放弃著书,从来没有过。

    公元前4年左右出生的古罗马哲学家塞内加写道:“一个人拥有数不清的书籍和图书馆,书多到他穷尽一生连书名都读不完,这有什么意义呢?那么多的书,对于学生没有任何教导意义,只是负担。”

    1642年,扬·阿姆斯·夸美纽斯(Jan AmosComenius)也抱怨,“书籍已经变得如此寻常……就连最普通的乡下人和妇女,都对书籍熟悉起来。”

    如今看来,上面的那些声音都像是小题大做。

    他们不过是把自己脸向下淹在了一个小水坑里。在我们的时代,信息超载以超过任何一种最可怕的预测的力度向我们袭来。

    但是依然没有关系。

    就拿最开始的例子来说好了。

    不管这些《战争与和平》的拷贝连起来有多长,也不管你怀着多么良好的意图,反正这个夏天,你很有可能不会去读其中任何一本。

    所以,现在的我们只会对这样的数字危险笑而不语。

    2009年Technorati网站对1.33亿个博客进行了跟踪调查。

    在这些博客中,每天被遗弃不再使用的博客就超过9600个。

    网络上有数万亿的页面,它比任何人所能预测的都要多得多。

    今天当我们谈论起信息超载,我们不再将它看作一种心理病症,而将其视为一种文化环境。

    而令我们深夜难眠的,并非是担忧如此众多的信息会令我们精神崩溃,而是担心我们无法得到自己需要的足够多的信息。

    我们发明了一系列技术来帮助我们。

    这些技术主要可分为两类:算法机制和社交机制,尽管大部分我们使用的工具其实是结合了两者。

    算法技术利用计算机强大的记忆能力和处理能力,从浩瀚星云般的数据中寻找出答案。

    技术将会继续发展,但这不是最本质的问题。

    我们将会一直追问一个不同的、但却更加根本的问题:这种新的信息超载,是如何影响了我们曾经最基本的认知策略,即通过做减法来获取知识?

    如果我们觉得对信息不堪重负,那意味着我们的过滤器失效了。

    解决方法是去修复和改变我们的过滤器。

    这个观点给热火朝天的讨论带来一丝平静的声音:我们不应该担心信息超载,因为我们一直都处于过载状态,只是方式有所区别罢了。

    现在的过滤器,不再是过滤掉什么东西了。

    它们是向前过滤,把它们的过滤结果推到最前面。

    这是区别所在。

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