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个人信息管理其实很简单(一)—— What?

个人信息管理其实很简单(一)—— What?

作者: 隔溪诸山 | 来源:发表于2017-01-07 19:36 被阅读230次

    佛说:万物皆空。
    我们生存在信息洪流之中,却看不到,摸不着它。

    万物真的皆空吗?
    非也。
    空,是相对于人类器官的感知能力而言。
    人类肉眼可见光的波长范围大约是在390~780nm之间,红橙黄绿蓝靛紫,红外紫外我正常人都看不到。
    人类听觉范围大约是在20~20000HZ之间,除非你有特异功能,否则更高频更低频你也听不见。
    人类嗅觉味觉能力因人而异,虽无具体度量,但是肯定不如犬科动物。
    ……
    如果仅凭肉身之躯,不借助科学的工具,我们能认知的世界范围是及其有限的。因此千百年前的圣贤才会下此种结论。

    看到这里,你肯定想说,我是来学习信息管理的,不是来听你讲哲学常识的!
    先别急,刚上车的乘客请坐稳扶好。

    其实我想说的是,数据、信息甚至是知识都是这样一种“空”,你的器官感受不到它们,然而它们确实真真实实所存在的,有价值的。


    你能分清楚数据、信息和知识的区别吗?
    放心,我不会给你贴定义。

    数据、信息和知识

    1. 数据(Data)

    大家都生活在信息时代,相信每个人都可以感受到我们身边的世界正在迅速的数据化。
    举几个例子,

    • 你打开微信,就知道今天走了多少步。
    • 你打开墨迹,就知道今天气温高低,PM2.5是否爆表。
    • 你打开支付宝,就知道你上个月花了多少钱,收入多少钱。

    以上这些你能看到的数字,其实就是数据。很单纯,只是一个数字。如果不予加工处理,它们就安静的躺在数据库中,可能因为冗余而被删除,也可能被人遗忘,直至消失。

    2. 信息(Information)

    单纯的数据是毫无意义的,只有将数据点汇总成信息后,才会对我们产生影响。
    仍然用刚才的例子说明,

    • 打开微信,发现今天走了20000步,明白了今天运动量很多。
    • 打开墨迹,得知明天气温40°C,知道明天外出会很热。
    • 打开支付宝,看到上个月消费支出10万元,微微一笑,感觉自己真有钱。

    这些原本毫无意义的数字,加上一个单位,在特定的情境下,就变成了你可以理解的,信息。它成了你的一部分,与你发生了神奇的互动,代表了一定的含义。
    你用你的知识储备理解的这些数字的意义,但它们仍然只是信息,不是知识。

    3. 知识(Knowledge)

    • 今天走了20000步,如果每天坚持下去,我能变得更健康。
    • 明天气温40°C,会很热,我应该穿短袖而不是羽绒服。
    • 上个月消费支出10万元,如果用来做稳健的投资,我的财富会更多。

    由此你会发现,知识是一种比信息更有价值的东西。知识能够指导你的行为,改造你的认知水平,帮助你获得更好的生活质量。
    关于知识的定义太多,但至少要符合三个条件:
    第一,是被用科学的方法验证过的;
    第二,在一定条件下是正确的;
    第三,是被人们广泛接受且相信的。

    以上是通过一些简单的例子帮助你区别这三者的区别,以免在后期的学习中,产生不必要的认知偏差。


    数据、信息和知识的关系

    个人信息是什么?

    简单的讲,
    一切与你有关的信息,就是你的个人信息。

    • 你的文件、档案、书本、读书笔记。
    • 你的通讯录、聊天记录、日程安排、邮件。
    • 你的收藏夹、to-do list、微博、博客等。
    个人信息
    坦白讲,个人信息涵盖的范围非常广,以上列举的只是最常见的形式,如果你还有其他形式的个人信息,可以在评论区中留言,让大家共同判断。

    为什么要管理个人信息?

    质变有两种形式:
    量的累积 & 量的结构优化

    相信上过高中政治课的同学一定记得,质变的过程,是可以通过两种形式的。

    其一,是通过量变的不断累积。
    其二,是通过优化量变的结构。

    然而现实生活中,第一种形式的质变的发生,往往需要很高的时间成本。时间不等人,虽然催人老。
    因此,管理的存在就是为了解决这个问题,通过研究如何优化量变,从而加快质变的发生。
    从上文中我们知道,知识是一种结构化的信息,是有价值的信息。
    为了让我们的身边零散分布的、杂乱无章个人信息,充分发挥其价值,变成对我们有用的知识,管理它们就显得尤为重要。

    目前来看,国外有大量关于个人信息管理(Personal Information Management)的研究,乃至于到了移动时代,这一现象更是成指数级增长。但是纵观国内,却鲜有人对此感兴趣,此为一大遗憾。

    在接下来的几篇文章中,我会帮助大家普及PIM的知识,从工具介绍到方法论。
    感兴趣的同学可以持续关注,也可以私信我。

    在最后,留一个小问题给大家,希望大家在评论区中分享你的答案。

    举一个你熟悉的,可以区分数据、信息和知识的小例子。

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