No.194 五年后会改变你的是一本书，还是一条热搜？
01:07:45 Share

哈喽 欢迎收听三五环本期节目是小宇宙泛商业 IP 人生复利计划第一季听清信号的人系列企划小宇宙编辑部特邀于海量信息一线作战的专家与主播分享获取信息筛选信息应用信息的方法论语底层思考本期节目由华夏基金旗下的红色火箭赞助播出

大家好 我是刘飞今天邀请到的是游石油老师先跟大家打声招呼吧刘飞老师好 三五环的朋友们大家好我是游石油果壳时间的主播今天非常开心能够来到这里和刘飞老师一起探讨一下信息的筛选与决策这个话题这个确实是我们日常生活中很重要也经常让人困惑的一个点

对既然提到信息的筛选与决策其实像游老师这样的背景以及我们想做内容工作的不管是说创作者还是作者也好作家也好其实现在可能大家都会面临类似的这种问题就是不仅是自己的内容怎么被读者和用户获取到另外就是我们自己获取的这些信息获取的这些内容是不是足够真实是不是足够有价值

那能不能请游老师简单介绍一下自己以及当时你看到这个题目你觉得跟自己有什么关联吗这个题目其实跟我的日常生活还蛮相关的因为我本身是一个科学传播的写作者

那么我们其实日常是会有一大块在做一些跟科学有关的谣言的辟谣的现在网上的谣言确实是太多了大家在一个信息过窄的大环境下面其实很多人他是很难去判断说有个东西是不是谣言的

我举个例子前阵子有一个挺火的消息说每 20 个 80 后就有一个人去世 80 后的死亡率突破 5.2%不知道刘老师您有没有印象这个我倒是没有印象但是听起来是个挺吓人的数字对刘老师您是我是 80 后对因为我当时是看到挺多 80 后的朋友在转这条的然后我第一时间我也没反应过来因为可能每一代人都觉得自己特别辛苦嘛

然后我就觉得我们 80 后是惨啊都死了这么多了我自己是幸好我有一个习惯就是说我如果没有核实的话我是不会主动去传播的但后来就发现说这条可能是谣言就我们人民大学的一个就做人口统计这方面的李平教授他就说这个数据跟事实是严重不符的

因为他当时这个传播以后说这个数据来自第七次全国人口普查那这个七普是 2020 年的事你不可能预测到 2024 年的死亡率对不对明白这个逻辑上的瑕疵还是挺明显的对但是得是这方面的专家而且那个李教授就说人口普查数据他其实也一般不针对特定的年龄群体去进行这种死亡率统计

而且专业上死亡率是用千分率表示不是用百分率所以 5.2%这个表达就不符合这个专业的表达方式

然后后来李婷教授她就怀疑说这个可能是 AI 大模型在回答的时候出现了错误然后被一些人就采纳了 AI 提供的数据了但是你看这个东西就是因为它很挑动人的情绪然后呢很多人又不具备李教授那样的专业知识去判断所以有时候这样的错误信息它会传得很远

对包括我之前见过的有一些信息它是经过几道手经过各种润色补充最后可能到手里本来源头的那个信息可能是对的但是到最后已经完全被解读错了好多这种类似的对其实我们不是都玩过什么传话的游戏吗就是一个人传一个你就眼睁睁看着传十个以后那个消息就很荒腔走板了既然我们聊到这个了我日常生活中因为也

工作原因包括自己也有兴趣原因会接触大量的信息也会遇到这种所谓的我们

日常生活中的这种谣言的问题啊伪科学的问题啊或者说很多这种不实的信息的这些问题那我们再聊一聊最近接触到哪些挺有意思的谣言吧我就发现有一些谣言它其实是跟用户或者说跟大众的跟消费者的这个情绪是紧密关联的就大家更愿意相信这件事所以这个事它传播的就会特别广

你像 AI 的国产化特朗普的关税出来之后包括中美贸易之间的问题包括所谓芯片卡脖子的问题之后其实关于 AI 的很多讨论大量的都有谣言比如说前几个月就有一个谣言说字节采购了大量的国产 AI 芯片因为买不到英伟达的芯片所以我们就采购国产芯片采购了 10 万块有的时候是 50 万块升腾的芯片然后结论就是我们国产的芯片现在已经赶上英伟达了然后同时另一个结论是英伟达

已经要完了因为现在我们国产的崛起了我们不需要他们了我当时刚看到的时候我其实也是先信了的因为我觉得这个好像也合乎逻辑好像也相对合理虽然说可能后面的解读说国产芯片已经堪比英伟达这件事是存疑的但是我觉得采购好像这个事也没什么问题但是后来发现字节官方也

去批谣了压根没有没有这回事就这整个新闻都是假的但是传播当时还是非常非常广的甚至在很多自媒体里变成一个很重要的引用来论证说国产芯片现在的发展状况这个时候我印象还是挺深的包括当时 DeepSeek 其实也有传言说 DeepSeek 用的是国产芯片就是我能理解大家特别希望国产芯片好但是那些制造这些谣言的人他就是他不是在帮忙对

另外就是这种信息的爆炸就我们说其实很多年前大家就提到互联网是所谓的信息爆炸然后信息爆炸之后从一开始的那种网站可能还相对可信的站点比如说这些站长也好编辑也好大家会用心筛选内容到后面一个社交媒体时代之后其实内容的生产信息的生产本身门槛降低了

所以很可能是在流转的过程当中更符合大家情绪的这些信息更容易流转出来所以谣言有一些它就也更容易被筛选出来可能有些人他只是说着玩他只是随口这么一讲就在网上讲说自己也怎么怎么样了但是最后这个他会自然的被大家的情绪筛选出来我觉得这件事可能就是现在大家都面临的一个问题

特别是现在其实有所谓的那种内容工厂它就是专门在批量制造这种会很挑动人的情绪然后完全没有真实性可言的但它可以短时间内就是制造出大量的这种东西然后来投放进去那么你如果要去做一个很严肃的很每条都合时的你的产量跟这种内容工厂是完全没有办法比的

结果就是你可能看到 90 条内容工厂出的东西然后你才能看到可能 10 条都不应道就是比较正经的内容生产方生产出来的东西这个劣币驱逐良币我觉得还是很难去阻止的以及说现在我看游老师你在之前咱们讨论的时候引用过那个最近挺有意思的那个事就是中国煤炭行业预测报告里面这里面出现了一堆其实一看就是 AI 生成的内容

这个就可能是作者或者说是不知道编辑他在做这个报告的时候用了 AI 因为觉得可能成本更低但是其实是一个特别特别荒诞的一个内容它甚至是一个收费报告它售价是 7600 块钱然后题目叫做 2023 到 2028 年中国煤炭行业竞争格局及发展趋势预测报告

然后他就在目录里头这种内容摘要里头就出现这样一段描述我可以给大家念一下原文说煤炭出自游戏我的世界是可再生资源收获来自煤矿石以及击杀凋零骷髅获得一到三个就真的是

你很难想象这个报告是怎么写出来的有没有人审稿这个可是要卖 7600 多块钱的一个报告这个真的是很特别魔幻就你看到这个之后会觉得因为我之前自己也玩过我的世界这里面确实是有煤矿资源对这么串联起来就感觉很有

像这种我感觉就是我刚才提到的可能信息的生产从信息的加工到传播这整个过程当中现在大家都会面临这样的问题因为都是门槛在降低像如果之前这个报告是一个有一个完整工序完整流程大家可能有很多人参与或者投入很多精力的话

按照以前的工序未必会出现这种情况但是现在你像生产谣言以前可能你还得琢磨一下自己也采购了生腾芯片采购了多少块你可能还得对这个行业的信息有点了解你才能编出这个谣言来但是未来有 AI 再来你帮我想一个可能会发生的事

我啪啪啪就可以传到网上去了这可能是更有风险的一个定吧就它会带来实际上是这样子它是两个门槛就你在制造谣言的门槛它是在下降的但你在辨识谣言的门槛是在上升的其实我们传统是会有一些这种线索来帮我们辨识谣言就是我们传统上我们会觉得说一个东西的完成度或者精致度跟它的可靠度一般是相关的

对不对如果你一个东西到处都是错别字然后或者他写的特别短然后那个句子也不怎么样我们就会觉得这个很可能是谣言但是 AI 写出来的他又很精致然后有的时候数据也给你大堆甚至引用他也能给你编出来然后又特别长那你跟那个靠谱的这个报告你有时候真的是如果你不是像刚才那个李教授那样具备专业知识你可能真的看不出来区别

你说到看不出来区别你在近几年有没有遇到过类似的说也被信息误导过也影响过自己对信息的判断的这种案例其实有挺多的所以我之前说到为什么我给自己立了一个就是说不合时我就不传播这样的规则

规矩呢就是确实是出过错而且出错之后然后万一你有一些影响力你又把一个错误给扩散出去了那么你是很愧疚的你还需要去道歉啊去修正啊去弥补自己的过失啊所以现在真的就是我在传播一个东西之前我都得自己再手动去核实一遍对我看之前在我们沟通的时候也提到过一个概念叫信息疫情这个怎么理解呢

对这个其实就是世界卫生组织他们提的一个概念当时是因为新冠大流行嘛那个时候就是信息特别多然后里面很多假的或者误导人的信息我相信大家可能都还记得那当时包括怎么样防疫然后怎么样能够治疗比如说今天疫情怎么样了那个谣言太多了 WHO 他就认为说除了这个疾病的疫情之外

然后我们也处在一个信息的疫情当中一大堆这样错误的误导的这个信息就会让大家特别混乱然后也不知道该怎么办有时候你可能会做出一些冒险的或者是危险的行为而且还会让大家就不信任这种卫生部门也不信任官方消息

那本来需要大家一起配合抗疫的那可能有时候造成一些混乱以后一些公共卫生的措施就没有办法有效执行了这个信息疫情它是会加剧或者延长整个疫情的我们每个人其实都一直就处在一种无休止的信息疫情里头就是总有很多误导性的假的内容然后就在我们身边而且有一些

恶意行为者他们是真的会用这些信息然后来去操纵公众舆论或者去获利的它已经不是偶尔出现它是一种常态了我就会想到我自己的人生过程当中对于信息的这种感受因为小的时候总会感觉信息是很匮乏的或者说想获取一些信息难度是很大的当然当时有互联网上的一些站点可以搜到一些东西但是

不够多后来发现越来越多了其实一开始是觉得说未来就我们会进入一个信息充沛的时代你想要的什么东西在搜索引擎也好或者在社交媒体也好都能快速获取后来发现是实现了但是同时我发现就因为刚才说的这些各种各样的问题虚假信息也好或者说对于信息的筛选和判断这本身其实又是有门槛的导致

虽然信息是充沛的它就在互联网上或者在一些地方存放着你可以获取到它们但是大部分人但是包括我们自己对很多信息的获取的难度依然还是很大的它并没有带来所谓的真正的有的人讲说信息平权也好

或者说民主化也好就是每个人都能获得完整的信息真实的信息感觉我们甚至离这个目标更远了一些就是肯定不像我们最初的想象那样子确实刘老师你就提到最早是信息很匮乏就像我们想找个水但是周围都是沙漠一样你找不到水然后现在是周围是大海但都是咸水你还是找不到你要喝的刚好能解渴的那一滴水我不知道跟

完全没水对比哪个更糟一点但是现在肯定不是最理想的状态只能说是我一直在想这个问题就可能是本身怎么筛选信息这个这种信息也好或者这种经验也好

它并没有随着互联网的发展或产品技术的发展能带来进化这种能力它本身又让客观存在的这么多的信息被隔离在大家的认知之外或者说大家的能获取的渠道之外了游老师会有这种感觉吗

不管是互联网也好还是后来的这种移动的互联网也好或者我们现在到了 AI 但是它整个的逻辑它就是希望你来多看多花时间它并没有一个说你要去筛选

你筛选的话也许你就看不上我这上面的一些东西了对吧所以这部分训练就等于说对于上网的人来说你可能要去自己来完成因为没有人会特地去在上网前给你来一整套的培训所以刚才提到一个问题就是说为什么这么多的信息没有带来信息的平权你要做到能够平等的去运用这些信息真的是需要一整套的

学习的就像 AI 也需要预训练一样那现在的话比如说我们有很多信息我们有很多原始的数据原始的故事但是信息不是知识知识是你要对这些信息进行一些组织和理解然后知识甚至也不等于智慧智慧就是说你真的有了这些知识你还能把它去用于实践你能够用它来去做出一些明智的决策

那现在就是我们有信息但是从信息到知识从知识到智慧这中间的每一步可能都需要我们自己去走没有人去直接说把我们送上一个电梯然后这样直接上去前面游老师说的有一点也很重要就是现在大家的获取信息的整个的场景其实是更符合所谓的人性的

就是人性它其实是很情绪化要学习一个东西其实刚才也提到了不管是知识也好或者说我变得更聪明更智慧也好我们都有体会我们从小直到大就很少有朋友是上学的时候就特别特别热爱学习就觉得一点都不痛苦的就学习本身是一个相对带一些成本带一些你要消耗的精力的一件事

所以很多现在的互联网产品其实是顺应人性的你本来是有什么观点你本来想要得到什么信息我给你强化这些或者说有很多是完全是给你提供情绪价值的所以最后就会变成有很多信息是那种尤其是短的内容你像我做商业的那关于商业的很多内容会变成星巴克现在已经完了那这种标题它会很快的

出圈会很快的让别人 get 到因为很多人情绪是这样的对于这平台来说其实它在起初建设包括到后面很长一段时间它不会特别关注说这个信息到底对于社会对于人的影响是怎么样的因为本身一个平台它可能是商业平台它要的是匹配要的是整个流量的增长要的是整个平台的发展

那最后就会变成现在的这么一个境况很多时候在迎合人性而且是在迎合人性当中比较懒惰或者比较这种反正不是那种人性当中特别理性的那一面吧刚刚说到说我们人就是很容易被一些短期的观点啊有噱头的内容

去影响那我觉得这个其实也是一个就科学界讨论了很久的问题就是我们的身体和环境它现在存在一种错配就是我们的科技演化它是远远快过我们身体的演化我们整个身体包括我们的大脑其实它还是在一个旧石器时代那种演化出来的我们的变化并没有特别大比如说几万年前的这个非洲大草原上面的人如果他

出生以后立刻被时光机送到我们现在它是可以在我们这边就是正常成长的因为它整个硬件跟我们区别不大但是

你想想我们当时演化出来的环境是什么样的就是没有智能手机没有互联网那我们的日常就是找吃的躲避危险然后跟这个小部落的成员一起生活那么那个时候什么很重要就是你立刻的危险和机会很重要比如说你草丛稍微动一下你要很警觉说不定就是一个豹子来了

然后呢地上有一串浆果这个很难得你要赶快抓住机会所以你要对当下的刺激性的信息你要保持一个高度的敏感这个是你在非洲大草原上面生存的一个必须而且你当时接收到的信息也是比较有限的就是说其实刺激性的信息并没有那么多你不会说四面八方都是狮子这样子然后也不会四面八方都是好吃的

当时的话信息是有限的然后信息是比较稀缺的而且信息经常是直接关系到你的生存的而且信息也通常就是看得见摸得着的所以我们说为什么说自己感官的这个信息那么抓人呢为什么短视频就是比文字抓人呢这个也没有办法我们的

整个大脑就是在那个情况下演化出来的那么到了现在我们还是这个样子我们特别擅长这种快速反应我们特别喜欢关注新奇和变化

我们特别喜欢寻求这种及时的奖励现在就给我一个奖励现在就给我一个香蕉什么的这些都会带来愉悦感会带来多巴胺的释放然后还有我们特别擅长处理那种有情感色彩的信息比如说某个人他今天去了湖边被狮子吃了某个人吃了个果子拉肚子拉死了这样子的信息我们记得特别牢那也就是

那你看到了现在我们的身体我们的大脑还是这样的但是我们的环境我们的信息环境是已经发生了可以说是翻天覆地的变化对不对我们每天接收到的信息量可能比我们祖先一辈子接触到的都还要多

然后各种的文字图片音频视频然后特别快的速度今天非洲发生什么事欧洲发生什么事美国发生什么事我们立刻就知道了你动一下手指这些信息就都来了对对当你的身体你的大脑在这样一个环境里头你其实是

等于是会落入很多陷阱的对尤老师说的这个我都很有一种感触是近些年大家身边的一些所谓刚步入中年中青年的一些朋友吧就觉得三十多岁之后会记忆力下降或者说做很多决策的时候看起来变得没有人那么聪明了或者变得笨拙了也好

然后有一些记忆力下退的症状然后后来我在思考我自己日常生活觉得并不是因为记忆力的问题很多情况下是因为注意力的问题就是我在想我小时候上学的时候我上中学的时候我做一个决策我可能就上课走神的时候或者说下课休息的时候就一直在想想这个事可能这个事是我这周末要去做什么我这周末要找哪个朋友去玩什么东西这个事儿

它是一个并没有切得很碎的一个决策然后你的信息你做出这个决策的时间都会拉得很长所以那个时候你也不会忘掉这件事但是现在日常生活中可能打开手机有大量的人在找你对话你有大量的

特别碎片化的决策要去做这个人要不要给他回复要怎么跟他回复然后接下来这个事要怎么处理尤其是之前在职场里面其实也是这种习惯你会不断的有事情进来你会不断的去开会不断的转变你的大脑然后获取的信息也像刚才一样大家可能会有一些

信息焦虑这种信息焦虑的过程当中又会找各种各样的信息来弥补自己的这种情绪上的安危其实你就说俄乌战争这些英伟达这些大部分跟我们日常生活工作也没有太大关系正因为这么多的信息这么多的碎片化的事情影响了注意力所以我就发现有些东西忘了那也是应该的你这个时候还在想它想了十秒钟你又到另一个事上了你短时记忆都建立不起来

我会有这种感觉对其实我们大脑是不适应这种频繁切换任务的就是每一次切换你其实都要花一段时间去有点像大脑来热身什么的但是我们现在又被训练的就是我们的注意力持续的时间就越来越短了这个是真的有研究的

就有一个研究就是说 2004 年人们在任何屏幕上的平均注意力持续时间大概是两分三十秒也就 150 秒听起来还行但是仅仅过了八年到了 2012 年这个数字就直接腰斩变成了 75 秒然后最近的话最近的一些研究是表明说这个数字可能已经缩短到了 47 秒

就是以前我们注意力比如说你开个 word 你至少会看这个 word 看个两分半你再去看一下微信但现在你可能 word 看个 47 秒都不到一分钟你就忍不住你要去看一下微信然后看完微信你可能又打开了小宇宙然后打开完小宇宙你可能又打开了小红书对不对就是这样子一直切换来切换去的对然后这样子的话你的大脑其实会很疲惫而且你其实会很难做出一些深度的

思考跟决策的说到这个就不得不提播客这种场景大家会讲说在播客里会有一些深度思考或者能更完整的讲述一个事情可能也是因为它场景受限对于播客的很多听众来说在听播客的时候往往就是通勤的时候开车的时候做家务健身的时候他有大段的时间可能依然有信息焦虑所以需要有一个播客呃

作为陪伴听播客的过程当中当然这个时间可以拉得更长一点所以它本身相对于那些短内容来说还是一个能产生更多深度思考或者更完整信息的这么一个平台真的是我觉得播客像一个逆行者就是其他的平台在越来越短的时候播客

现在变得越来越长一小时两小时像电影巨变这种论文式的播客已经能到六七个七八个小时也是非常非常神奇前面我们讲的信息爆炸的时代信息的筛选信息的获取本身存在很高的门槛或者说做信息判断的时候会出现很多的错漏本来我会觉得这可能是一个我们只要掌握了基础的能力或者说这个人只要够聪明

它就能解决的问题但是后来我也有种感受是哪怕很多很聪明的人哪怕很多很有影响力的人已经在这个行业是一个专家的很有经验的一个人其实在做一些决策和判断的时候尤其是自己相对没那么熟悉的判断的时候

也会变成有大量的信息错漏有大量的自己的一些误判我之前看到一个理论我觉得在互联网行业还是经常出现的就是达克效应很多聪明人会在做信息判断的时候更相信自己的眼光也好或者说自己的能力也好

会更陷入一个就是 ego 比较大我觉得这个信息肯定是对的这么一个情况最后因为我看到游老师也提到了这里面说包括维护自尊包括一些特殊的原因就是硬着头皮也得承认自己说这个说的是对的会有这么一个现象是不是聪明人在筛选信息的时候会跟

大部分人也差不了太多有时候真的是因为你刚刚提到达克效应嘛达克效应简单讲就是说为什么笨蛋会对自己的那个观点那么有自信那聪明人的话他通常是在某个领域特别聪明他的聪明有时候是高度集中在一个特定领域的比如说也许是物理也许是编程也许是金融

那当他去讨论其他领域比如说社会问题公共政策的时候他也许不具备同等的知识深度和分析能力但是因为他在自己领域的成功和自信这个自信就有可能会不自觉的去泛化到其他领域然后就让他误以为自己在那些不熟悉的领域也能够迅速的抓住本质做出准确判断比这个专业的人还更懂那个专业

这个就有点像达克效应的变体就是你在 A 领域的能力去带来的自信导致去高估自己在 B 领域的能力那聪明人有一个问题就是他们有一个很强的逻辑思维能力和很强的合理化能力

就哪怕他接收到跟自己观点相悖的信息他可能也可以强词夺理去反驳对立的观点他们能更有效的去找到支持自己的这些东西然后去忽略或者贬低反对信息有的时候这会让他们就更加顽固更难被说服而且人脑的一些偏见它是就是根深蒂固就存在的

他基本上不是因為說你是聰明人他就不受這些偏見的影響

比如说如果一个东西它读起来很顺很好理解我们就很容易相信它这个叫认知的轻松和流畅性就会认为这个是真的还有一个叫确认的偏误比如说你原本有一个观点比如说我原本就认为说榴莲是不好吃的然后我就会去请向来去寻找这个支持我这个观点的这些证据然后对于那些认为榴莲好吃的观点我就通通忽略这样子

像现在比如说我们算法都有回音式效应嘛有时候会更限制一个人他接触不同观点的机会他更可能去强化他已有的观念那还有比如说权威偏见就是我们通常就会觉得说权威的人物他说的一定是对的虽然说这个在概率上确实经常是对的但是有的时候你还是要去具体的问题去具体的分析因为权威他有时候也可能在某些问题上犯错

还有比如说自动化偏见人们会倾向于去很支持那种自动化系统做出来的建议或者决定这个在 AI 时代会成为一个特别大的问题就是人们会非常容易相信 AI 而且比起相信其他人可能更倾向于相信 AI

因为他们会觉得说这个是一个客观的一致的然后更精确的刘老师讲这些的时候我就想到孟茴多年之前还在大厂做产品经理的时候当时我们研究这个行为经济学里的认知偏误研究了很多就发现不管是用户使用产品的过程当中还是我们作为产品经理去设计产品的过程当中其实都会存在大量的认知偏误

前面提到的其实我们的大脑并不是纯粹理性的像行为经济学或者行为心理学这整个学科的崛起就

是建立在一个基础之上像丹尼尔·卡尼曼他们当年提出的很多经济学上并不是一个理性人大家通常会觉得我们做很多行为判断尤其是这种大的决策买房买车或者说在做很多最重要的对我们的人生特别有影响的决策的时候好像都是要花大量的功夫研究的特别明白但实际上并不是这样就很多时候我们的偏误还是非常非常严重的

你像我之前坐在网约车平台做司机方向的产品的时候就会有很深刻的印象吧比如说我们当时跟司机的关系游老师肯定也知道这平台跟司机的关系一直当时搞得比较僵它有一些历史的背景的原因比如说之前补贴是很高的那司机发现补贴越来越低他本身对平台也有抱怨包括对司机的要求也变得越来越高因为要让乘客的体验更好

所以司机那个时候整体的氛围是比较当的然后是比较对平台有怨言的所以我就发现会遇到很严重的逆火效应逆火效应跟正式偏见是有点类似的但是它会更夸张逆火效应指的是遇到跟自己相信的观点相反的观点的时候

会忽略或者更坚信自己的观点比如说当时平台出了一个新的政策这个新的政策其实就是我们当时讨论说能不能挽回一下司机对平台的好感把以前一些不好的东西调整一下然后发布了这么一个政策之后很多司机的反馈是很差的他们觉得你平台怎么又要改这个你这个改的看起来是挺好的但是你是不是心里有你的小九九你是不是

暗地里想要搞我们就很多司机是这么想的我们跟他交流的时候他们是基于一个不相信平台的基础上的这种一个观点所以他们会把你的政策解读成他们眼中加滤镜的那种结论那后来又发了一个公告解释这个政策啊到底背后怎么怎么样那司机又说你看他们官方出来解释了那肯定是心里有鬼不然他们干嘛要出来解释我发现日常生活中我们也会遇到这种

你内心里有一个根深蒂固的观点当你看到相反的观点之后你说的有一些聪明人会更能合理化它更能找到一些推理的方式或者说逻辑上看似合理的方式来解读它对这个逆火效应真的是太常见了包括我们看大洋对岸的那个 MEGA 那群人就你怎么再去跟他们说说有一些跟你们的观点相悖的事实对不对比如说可能你这样去弄高关税并不是个好主意他们都

反而会更加坚信说我就是要搞管水我就是要让这个制造业全部回流美国一个人他的这个偏见或者他抱有的信念已经强到一个程度之后你基本上可能就没有办法再说服他了包括我们现在做科学传播也是我们可能会更希望说去找到还没有被比如说一些年轻人他的心智还没有被污染过

然后就是说把一些科学的理念然后先去引入他的心中而不是说有一些已经抱有很强的一些反科学观念的人我们基本上我们已经是认为说可能确实没有办法说服这群人了

所以这也是为什么可能在公司里职场里也好或者在有一些机构不管是科研机构还是什么样的机构里面会选取那些比较聪明的看起来像是一张白纸的年轻人不管是轮岗还是做各种各样的课题从这个过程当中锻炼他的

综合的能力以及说对这个组织对这个文化的新的适应尤其是对一些公司的这个核心岗位来说我直接从外面空降一个接受了在其他领域培养的这种价值观用工作的习惯

可能会发现落地的时候会存在还是挺大的问题的一定程度解答了我们前面提到的这个问题就为什么同样的信息落在不同人的心里不同人看到会有截然不同的一些结论刚才聊的都是有大量的问题以及说这些问题为什么出现那接下来能不能游老师给大家讲一讲你是怎么去做信息的辨识或者你认为大家做信息辨识的时候有哪些好

一个叫 CREP 测试一个叫 SIFT 方法

那 CRAP 就是 C-R-A-A-P 它这个听起来就很像英文的那个垃圾那实际上它可能也是在帮你去辨别一些垃圾信息它这个 C 指的是时效性 Currency 也就是说这个信息是多久前发布的它是不是最新的信息很多时候它是越新越好

比如说你要找关于某个疾病的治疗方法或者某个科技领域的最新进展那肯定是越新的越好但是如果你在查一些历史事件或者说某个经典文学作品的一些典故分析那么信息的新旧可能相对就没那么重要

所以你首先要看你要查的是什么信息然后这个信息的实效性重不重要你要去问自己说这个信息是什么时候发布的有没有更新的更全面的那对我正在查找的主题来说信息的新旧重不重要这个是第一个 C 那第二个字母 R 它代表的是相关性

相关性就是说这个信息跟你的需求你的问题有多大的关系它是不是真正回答了你想知道的东西那经常我们有的时候会觉得说看到一个东西觉得好像它回答了我的问题但其实有时候它可能并不是精确的对应上的

比如说气候变化和天气变化这个就不是完全一样的相关的评估相关性的话你就是要去自问就是说这个信息它是不是标题党啊的内容是不是直接跟我的想问的问题相关然后这个信息有时候你还可以问一下说它是针对什么读者它是给专业人士看的还是给这个普通人看的它适不适合我的背景和需求

第三个字母 a 代表的是权威性那权威性也是很重要的一点就是说这个信息的作者他的发布者是谁他有没有资格谈论这个问题

比如说你在查医疗信息那么一个有名有姓的这个三甲医院的医生和一个匿名的帖子那哪个更有权威性就显然是前者对不对三甲医院的医生所以你要去看说这个作者是谁他的这个背景资历专业领域是什么

他是不是这块的专家然后呢发布这个信息的机构他是大学是研究机构是不是政府部门知名媒体还是说是一些自媒体或者是商业公司或者是不是广告这些的话对于你判断这个信息的权威性都是很有帮助的

我发现身边很多长辈他们不熟悉互联网使用的时候经常转发的一些谣言是没有特别看清那个账号其实有的账号一看就是那种很小的账号不是那种权威的会感觉是一个机构发布的就是杭州也有

有了一个什么政策结果你看的是一个个人号那个名字起的还特别奇怪这种其实是比较好去筛选和判断的一个点对这里其实也跟大家讲一个原则就是我们人经常会忽略一点我们会只注意一个信息的内容其实这个信息从哪里来这信息是谁发布的然后你在什么地方看到的

它跟这个信息的内容至少应该是同等重要的我会建议大家养成一个习惯就是你可能先去看一眼这个信息是谁在哪里发布的然后你再决定要不要看这条信息因为有的时候真的有些信息是不值得看的是值得所谓的批判性忽略的因为我们其实之前生活在一个时代是

这种视听能看到这些节目电视台的节目电台的节目包括报纸杂志上印刷的内容它都是经过层层筛选的所以这些信息和内容对它已经是权威的了对已经是相对权威的所以以前并没有需求就筛选的需求

大家也没有筛选的习惯但是现在可能尤其我发现身边有些长辈是刚用手机的时候天然的就觉得这都是手机上的东西那它既然是制作出来的那天然的是不是就是更好的一些信息但是其实现在时代确实变了然后当然权威的话你也要注意就是说有时候专家也可能有偏见或者错误所以你有时候权威性你也要结合其他维度一起看

比如说我们再说下一个维度第四个字母 A 代表的是准确性准确性是说信息本身的质量问题这个信息是不是真实准确没有错误然后比如说有些数字事实有没有著名来源然后有没有提供很多证据比如说研究报告数据图表专家证词来支持它

然后或者有没有其他可靠的这个来源来验证这些信息就你要通过多种手段来去确认这个信息的准确性还有第五个字母 P 它代表目的目的就是说为什么会有人创建这个信息这个发布者他的目的是什么你看一下发布者或者你看一下有时候他会很小字标个广告

你就知道说它是为了销售产品或者服务对不对有些是正规的新闻报道那有的是正规的百科条目或者教科书或者说科普文章它的信息的目的是多种多样的那么你要去考虑到这个发布者的目的然后来去判断这个信息对你应该要怎么样来使用对我觉得目的这一点也很

很有帮助就是我们看一下这个人的整个的气质或者说他的内容的选题也好他做内容的方式也好其实也能借鉴摸索出来这个人的目的性就比如说每次来一个热点他都要解读看起来是用很专业的角度去拼凑的一个观点给大家讲了一个事情但是你会发现他更多的是从我是要让这个事火

我是想要让我的粉丝增长让我的流量变大所以任何热点我都愿意追这个时候可能对他的信任度就会有一定程度的下降是能做出一定程度的判断的这个是一个第一个工具叫做 CRAP 测试

它的时效性怎么样它和我想要知道的问题是不是真的相关然后它来源是不是权威它这个里头的数据是不是准确有没有证据还有就是发布者为什么要去告诉我这个差不多就是 CRAAP 的五个问题 CRAAP 有时候可能用在比较专业的一些报告上

然后 shift 可能是你平常新闻就可以用上你平常看新闻看消息就可以用上这个是美国的一个数字树养专家麦克考菲尔德提出的它就是四步流程 S 就是 stop 暂停然后 I 就是调查来源

F 就是说我去找找有没有更好的信息有没有可以替代他的信息然后 T 就是追溯去追溯这个信息它最原始的语境里头是什么样的这四步其实是专业的调查记者或者我们专业的辟谣机构他都会用这四步来去做一个消息的验证第一步就是暂停当你看到一个让你感到惊讶

恐惧愤怒这样的或者情绪反正就是波动很大的信息第一反应你可能就是你很想点赞你很想转发你很想评论但这个时候你其实第一步你应该先暂时停下来我们的情绪就是最容易被操作的一个工具那么很多时候一些特别煽动性的消息它就是为了触发你的情绪反应让你失去理性判断的能力

然后就更容易去接受别人想要塞给你的信息所以只要你暂时停下来然后你把你的情绪反应和理性的判断分开你就可以开始做一些后续验证的一步步了

如果没有第一步这个暂停你可能根本就不会去想说哎我应该验证一下单说暂停这件事可能很有门槛了或者说对大家来说也是一个挑战得养成一个习惯因为现在我们真的是获取信息和处理信息太困难

然后第二步就是调查就是你可能可以去打开搜索引擎你搜一下还有哪些人哪些机构也发了这个信息对不对然后有没有权威的人也在说一样的事情比如说有时候你在社交媒体上你看到一个爆料然后但是发布者这个账号你没怎么听说过

那麼這個時候你可能就應該去調查一下這個帳號它過去有發布些什麼樣的內容然後其他的權威的那個 Meki 有沒有報導過同樣的內容

所以这样子的话你就可以调查说这个信息它是不是来自一个可信的地方如果说这个来源就不可靠那么很可能你这个信息就要打一个很大的问号然后第三步就是去 F 就是寻找更佳的信息因为有的时候你可能说这个来源不太可靠那么这个

这个时候你就想去要找更可靠的来源你可以去用搜索引擎你可以去看一些信誉比较良好的新闻机构新华社呀 人民日报呀然后还有我们的官方的机构网站我们的一些政府部门一些声誉比较好的国际组织或者一些相关领域的权威的研究机构你看看说不同的可靠来源它有没有都在报道同一件事

他们报道的这个核心事实有没有一致那有没有遗漏或者矛盾的地方啊不同的报道角度是什么

所以有的时候你就可以获得一个更全面更平衡的视角而且也可以验证你开始听到的信息到底是不是属实然后最后一步叫做 T 叫做追溯原始的语境这一步其实是因为我们现在经常有很多断章取义就是说这个事确实是发生过但是被断章取义了比如说那个不要断章取义如果我们取出后面五个字就是要断章取义对吧

所以很多时候你需要去找这个信息最初出现的地方然后它完整的原始的语境是什么

比如说你看到一段引用的话一个数据说是来自某个报告某个演讲然后你就去看那个原始的报告演讲看看说这段话它的上下文是什么然后如果你看到一个图或者一个视频然后你可以用这种反向的一些图片搜索工具看这个图最早出现在哪里然后如果是一个事件然后你去找一些原始的报道这样子这样子的话

你可能就不会被一些断章取义的消息去煽动了这个也是我觉得为什么更喜欢播客的一个原因就是播客相对来说被断章取义的难度或者成本还是更高的因为你很难把表达的这句话就只摘出来几个字儿

说他在播客里提到这个字那别人可能也没法快速 get 到说这个就是他说的原话但是你说视频截图或者说这个人的文章你只是把这个图截下来他说过的聊天记录剩下文你去掉只把他那句话标出来这种还是很容易传播出来的

对其实很多网上的那种骂战我觉得有时候真的都是源于这样子的有时候是一些误会如果每个人都能够去核查一下的话我觉得这种无谓的争吵可能会少很多那 SIFT 的方法刚才有老师也说可能是更适合做快速的一些评估我们日常用的这些信息可以用 SIFT 对吧

刚开始你可能会觉得有点麻烦但是如果你养成一种习惯的话它其实会变得越来越自然越来越快的而且这个我觉得是可以比较好的用在我们平时使用 AI 上的很多听友比如说是做学术工作的或者还在读书的或者做内容创作工作的

在用 AI 的时候都会遇到像前面我们提到的那些问题包括现在 AI 的幻觉等等对于很多 AI 工具是提供了信源的然后你可以去判断一下我觉得现在 AI 确实还存在很多怎么说就硬伤的问题哪怕有一些信源它也会存在幻觉它会有过度解读它

它会为了呈现一个更完整的观点增加一些莫须有的数据或者莫须有的一些点所以在这个时候有信源就很关键了你看看调查的来源就 AI 它毕竟是工具不是让 AI 给你输出完整的你在研究的事情而是让它帮助你搜集更多的来源帮你做对比帮你做整理这个可能是能更好的解决这种信息错漏问题的一种方法

我不知道在 AI 使用上游老师会感觉跟刚才的这个原则和方法有什么结合的吗您刚提到就是说尽量用这种会给出原始来源的 AI 我也是基本上是采用这种方法因为现在 AI 很多它都推出了这种比如说深度研究的功能嘛

那么这个时候他给出的那些参考基本上我是会点进去看一下的他有时候总结的不错但有时候确实会有点牵强就有的你会觉得并不是这个问题相关应该用的参考资料 AI 还有一种用法就是你其实可以让 AI 互相挑刺

或者你就让他自己给自己挑次你就是多一步就是说比如说他给你报告出来然后你就跟他说好你现在来看一下你这个报告你觉得有哪些事实性的问题或者说你觉得有哪些逻辑上的问题然后你让他再给自己挑一次毛病有时候他是能挑出来一些的

明白那尤老师平时用的这个 AI 工具用 DeepSeek 用像 ChatJBT 或者 DeepSearch 这些功能其实也挺多的是吗对然后国内的主流 AI 我也基本上都上手试过元宝呀豆包呀 Kimi 呀千问呀还有蜜塔呀什么的基本上都用过对我现在会感觉用了多了之后这些 AI 工具之间大概也能

有一些对比或者感受就是比如说这个 AI 更适合什么样的场景解决什么样的问题那我就日常生活会把这部分的场景放到这个 AI 工具上就你用多了确实你会感觉到每个 AI 它的能力圈是不太一样的

然后我觉得还有 AI 的用法也很重要就是你不能就是完全的依赖 AI 但是你如果把 AI 当成一个你的陪练然后你去跟他去来回讨论让他来帮你去梳理思路然后让他来反对你让他来给你挑刺这样子让他去让他来挑战你这样子有时候你是可以激发一些你的新的灵感的

而且有的时候它可以帮你做初步分析的工作但是最后的完稿最后的资料的确认然后整个最终的稿子你一定要自己去完成我觉得这样是可以让你把更多精力放在一些真正的创造性和真正的判断性的思考上的

我们说这波 AI 浪潮背后代表的一个大语言模型 LLM 这个技术除了说它大它有足够多的语料它能呈现一个看起来好像已经有逻辑的这么一种效果之外还有一个很重要的解决了一个问题其实就是上下文的问题

我发现很多朋友用 AI 还是把它当搜索引擎或者说单次的对话就是我问你个东西给我答案这个答案也不好用或者说这个答案我就直接采纳了都是不太可取的一种方法或者说很容易遇到问题会有错漏的一些方法刚才游老师说的这点很关键其实你把它当陪练也好或者说你让它反复多去自我挑战或者说去对比交叉验证去互相挑战也好

他就是在对话的这段时间的 AI 变得更加聪明或者说他在信息筛选和整理这些信息的过程当中更有能力因为上下文的这种互动本身就是现阶段的 AI 很有价值的一个点我是觉得 AI 是一个我们必须去了解去拥抱的巨大趋势这个就像当年的互联网还有智能手机一样

它一定是会很深刻的去改变我们的生活的我觉得基本上你是没有办法对抗这个浪潮的所以越早去深度的使用越好对刚才提到的是 AI 工具当然在 AI 工具之外也有很多在信息呈现上或者信息筛选上能对我们做决策有很大帮助的工具比如说我们今天的赞助伙伴红色火箭这儿简单跟听友们

包括跟尤老师也分享一下红色火箭是一款免费的指数投资工具就一说投资工具大家可能就会觉得投资工具不就是我们日常接触的这些平台一样劝你买理财劝你在我这花钱的吗这个工具还真不是它就是在解决我们刚才一直在聊的这个问题给我们提供信息上的帮助它本身不构成决策你在这个小程序里获取的更多的是信息

你能看到指数的情况比如说你关心某个指数你光看表现嗯是挺好这可能就是最基础的那个信息它一直往上走我们很多朋友可能买指数也是就觉得它往上走了那我就我就买吗但是这个指数到底有没有潜在的风险它到底往上走现在意味着什么这个品类这个行业在发生了什么是不是现在是是红的就是对的这都不一定的那

那在红色火箭里呢你就能看到相对完整的信息了包括估值分析啊包括财务表现啊近期发生的新闻指数相关的这些产品还能把这些不同的指数放一块做对比这也是像我们刚才说的信息你要做对比交叉验证你可能要看看不同观点不同视角

的一些信息一些新闻一些事件能更好地帮助你做决策这个理念我觉得还是很重要的现在信息爆炸的这个时代它能够给你提供更多的对比信息像刚才提到 stop 你并不是说看到它往上涨了走势很好你就直接现在来购买了而是你先想一想你 stop 一下

再去看看做一些综合的决策和判断不是说理财管家会拼命劝你赶快入这个这个再不入就晚了你要赶上这班车等等而是提供给你更多的信息到底赶哪班车你自己做决策感兴趣的朋友可以试试看在微信小程序搜索红色火箭用一个好的信息呈现的工具本身就是在我们做决策的时候能够帮助我们少走弯路的

当然同时红色火箭也给大家准备了一点小新意小宇宙的听众可以在 show notes 的链接中输入专属口令三五环即可领取微信红包先到先得领完即止同时也特别提醒大家市场有风险投资需谨慎

这样的数据的话它在时效性相关性权威性准确性上还都是蛮高的如果我们刚才说的是获取这些信息的方法本身那这背后我觉得还有一层逻辑就是我们到底是不是需要这么多的信息或者说我们到底该怎么去对待信息这件事

我们是不是比如说像前面我们也在提到说很多时候获取信息是因为 FOMO 获取信息是因为信息焦虑是不是我们现在应该尽可能的少获取信息或者说我们有问题在获取信息解决这些问题我们应该怎么对待信息呢我自己其实有一个我希望我能做到的东西我会一直提醒自己的句话叫做少看新闻多读书那说是少看其实

我觉得现在没有办法不看基本上你虽然说尽量减少了你每天特别大的消息你还是会看到的我就尽量不再去花非常多的时间在那里一遍遍的刷新闻

为什么就是其实我有做过一个现场的调查有一次我去参加那个这种播客节嘛然后在现场有很多听众我当时就问他们说大家觉得在过去五年当中如果你有觉得你读过的某一本书有改变你的生活的话你可以举一下手那么当时很多人都举手

然后我说好那下一个问题就是在过去的五年当中有哪个新闻或者是哪个社交媒体的帖子它是深刻的改变你的生活的请举手很少人举手几乎没有人举手

就是到最后能够深刻改变我们生活的经常还是一些高质量的书籍就是新闻它会让你知道说发生了什么但它往往是很碎片化的聚焦于比较短期的事件而且很多时候为了吸引眼球它就会很情绪化

他给你一个又一个点但是很难帮你建立起一个对于事物的全貌或者是对于内在逻辑的理解那高质量的书籍他会提供一个更系统更深入的视角一本书可能一个作者要花好几年甚至数十年去研究思考和沉淀

它会帮你去理解有些事情为什么会发生或者人为什么会基于一些逻辑来行动那么这些东西我觉得是真正会改变一个人生活的像比如说我会推荐几类书籍比如说比较高质量的科普书籍心理学啊神经科学啊物理学数学都可以它会帮你建立起对这个世界运行的一些底层逻辑的认知科学的技术发展可能就更容易看懂

它也会帮你建立一个更理性更符合事实的世界观

然后还有一些是思维模型相关的书籍比如说关于批判性思维关于说系统思考概率论决策理论这些书它是会教你一些思考问题的方法和框架这样子有了好的思维模型你就更容易去清晰的分析信息然后做出一些更明智的判断再有就是一些很好的非虚构类的书籍

比如说历史啊传记啊商业分析啊然后一些调查记者写的或者一些社会学的书籍

这些书都可以帮你去理解人类的经验然后社会的运作我觉得它提供了很多案例和洞察会帮你去理解很复杂的人性以及社会现象这样子的话你其实更容易去建立一个自己的知识体系和框架大脑里头有了这么一个框架以后你再接触到一些碎片的东西你其实就更容易去把这些碎片去放到合适的位置然后去

完善你的框架而不是说就感觉一团乱麻对我觉得现在可能信息的处理方面我们会有一种错配就是会有一种虚假的繁荣觉得我已经收获了大量的信息

反而在之前信息匮乏的时候我就经常在想一个问题我们其实每个人在选高考志愿的时候在选大学专业的时候包括后面在选择工作的时候很多时候都是懵懵懂懂的状态对于这个工作对于未来的人生的思考

我们能获得的信息是非常有限的那个时候可能就单纯觉得这个分数合适或者说这个专业听起来还不错然后就选择了然后选择了之后其实这反而是大部分人的人生的拐点但是现在呢手里手握大量的信息我们每天好像对各种世界大事对现在社会上发生的各种各样的新闻都了如指掌但实际上对我们人生对我们工作生活上的很多重要的决策

收获的信息收集的信息反而不是那么全或者说不是那么收集的那么准确也好完整也好

我觉得这种错配好像还是就不光是说发生在别人身上我觉得我自己也经常会有这种体会这种错配的感受还是挺明显的对真的就是不知道自己不知道到底哪些决策是对人生影响特别大的决策在你做那个决策的当下不知道比如说选择城市就是一个影响特别大的事情但是我们可能很多年轻人他选的时候压根就没想那么多

那我们对于这样的问题该怎么养成自己的所谓信息习惯也好,或者说怎么获取信息,其实并不是刚才说的我们在看到这个信息之后怎么处理,而是再往前一步我们该怎么对待这些信息,怎么屏蔽掉大部分好像没什么用的信息呢?

对现在的问题就是不确定性它真的是一种常态然后你没有办法去抗拒这一点但是现在社会的话如果你要过度的去追求确定性去抗拒不确定性你有可能会遇到更多的问题比如说你会决策瘫痪就是很多人他会发现就一直在收集信息这一步

然后一直收集一直收集然后信息越来越多越来越多然后你越来越没有办法说做出决定也没有办法行动但其实不行动本身就是一个决定而且这个不行动这个决定通常都是比较差的所以说我们首先就是要承认说可能不确定性就是生活的一个常态那么我们不要去消耗大量的心理能量在这上面然后反而让自己变得焦虑不安了

我们要允许自己有一些灵活性和适应性首先你要承认说承认并接受说我不可能知道一切也承认说未来是没有办法完全预测的这样子一种务实的态度然后你从这种追求确定转向你去评估风险然后去提高适应性

还有你可以专注在你能够控制的部分你去控制一下你关注哪些信息控制你的注意力放在哪里然后控制怎么样去进行一个深度的学习不要这个注意力特别涣散然后控制你能够行动起来还有个办法就是说我们不要去寻找一个唯一正确的答案我们可以用一种概率的思维

就你不要用单点预测因为单点预测如果就预测错了我们整个决策就崩盘了有一种方法叫做概率思维就是说与其你盯着一个预测点不如你去想各种可能性然后

然后你给这个各种可能性你大概给他付一个概率然后每个可能性会有什么结果比如说一个项目我们说这个项目多久能完成我们也许估三个月你如果用概率思维你怎么想你可能会想说我最好的情况怎么样啊一切顺利然后我们做得很顺可能两个月完成然后你要想最坏的情况最坏的情况怎么样那你可能

遇到一些难题或者你的那个磨合出问题你沟通出问题然后或者就是做起来发现比原本预想的要困难很多也许你拖到六个月你就通过思考最好情况最坏情况最可能情况你得到一个范围然后你想一下在这个范围内你要去怎么样去计划你的行动

比如说你也许做到第一个月的时候你就要评估一下进度然后看看说我是不是有可能拖到六个月了然后如果我要拖到六个月的话我的成本啊我的沟通啊我是不是要做一些什么改变了你如果养成这种习惯你可能会去你做出来的计划你会更贴近现实你也会更对各种情况都有所准备

对我觉得这点很有启发的是我之前也会带有一些学生思维去做判断就是当我们拿到一个课题当我们想要解决一个问题做一个决策的时候天然想的就是我只要收集足够多的信息我一定能得出一个非常准确的答案

这个答案一定是一个 90 分的答案对 标准答案但实际上很多时候我们的生活工作不是这样的包括整个社会运转的逻辑也不是这样的它有太多的随机性意外不确定性天然存在就世界本身是就是不确定性的是

混沌运行的那这个时候你可能并不代表说那这个时候就我做决策既然没有意义我得不到一个标准答案那我就不做决策了当一个鸵鸟我把头埋下来就行了其实也不是可能我们还是需要收集这些信息

只不过这些信息是协助我们做出判断的就这些信息并不是像以前的老师一样他能给出来一个标准答案我们就遵守他就一定不会出错了而是这些信息是帮助我们做事情的时候可能是调整一下方向让我们更好地拥抱这个不确定性的对我们真的在学生时代因为我们其实接收到的都是很有限的信息对不对一道题哪怕是大题它的条件就那些

但是如果你到了社会上你还是这种习惯就是拼命收集信息的话一直不开始然后其实有可能你前面收集的信息都不如你开始行动以后在行动过程中得到的反馈信息来得有用这也是一种信息类型的

感受并不见得说别人的观点或者说那些客观的信息当然肯定是有帮助但并不是说那些是绝对意义上就能帮你找到这个标准答案的很多时候可能是我们跟社会之间的互动不同人的互动跟这个事情的互动才能得到更准确的信息这件事也很重要

先要去做让你可能获得的信息会超过你之前在纸上谈兵在做规划在做分析的时候那种信息得出来的结论的这个准确性好今天我们聊的差不多了我感觉游老师提供了很多新的维度让我自己是很有启发的也希望能给大家在做信息的决策做信息的判断的时候

能有更多的输入然后能够找到真正对自己有帮助的信息然后也希望大家能做出更好的决策最后在这个小宇宙人生复利计划这个系列节目

会有一个标准的环节叫复利信号站就是我们给大家推荐一些靠谱的信息源头大家一起听清信号刚才游老师简单提到了可能要读高质量的信息比如说读书等等还有没有什么更具体的推荐比如说一些国内的声誉比较好的媒体像财新网就是一个相当不错的媒体

然后我们还可以去看一些知识的源头比如说科学家研究机构专业的科普平台像比如说国家级的科普平台有科普中国上面的信息它都是经过专家审核的

那现在很多大学他们也会去定期去举办一些讲座和访谈比如说中科院的格制论坛他也就经常会去邀请顶尖的科学家来分享他们的研究成果和前沿思考那你也可以去听一下他们的讲座你就可以在一些视频平台或者大学的官方网站或者一些知识分享平台上面去找这些资源这些都是挺高的高质量的信息

然后还有在之前提到那些书籍我觉得这些加起来的话足够你去构建一个很多样化的高质量的知识来源了游老师讲的这些之外我想补充的更多的我自己关注的可能是投资和商业视角的方面刚才提到的这种权威的媒体像财新包括晚点等等这些大家觉得相对来说更有权威性以及说

其实更有媒体的职业精神这些信源至少会做几层交叉验证的最后提供出来的信息会更加准确这一方面你也可以看自媒体上这些内容和信息但就像前面我们聊到的如果你想要得到更准确的更完整的信息你可以去看看

当事人是怎么有没有得到采访那这也是一个层面的信息我发现身边很多朋友做投资的时候会研究巴菲特看好多研究巴菲特的自媒体写的东西但是他们从来不去看巴菲特自己讲了什么那你完全可以去看一看他每年都有自己的股东大会他自己都会讲很多内容那你可以去信源

去最开始的作者那边看看他有没有之前留下来这些更完整的内容的表达可能也会更好的理解包括商业上一方面你也可以看一看关于这些企业关于商业历史的一些书籍同时更好的一种内容还是如果当事人自己出过一些传记也好或者说自己尤其是这几代的

互联网的创业家互联网的企业家往往都会留下自己之前在网上分享的很多的内容包括他们的演讲讲座这些也都很有助于你去从最根本的从他自己的视角从更可靠的这个角度得到这些准确的信息吧那今天我们就到这

感谢大家的收听也希望这次企划可以帮助大家在未来人生的重要决策当中提供实际的帮助也欢迎在小宇宙 APP 搜索听清信号的人收听本次企划的更多内容再次感谢华夏基金旗下的红色火箭的赞助那我们下期再见感谢游老师谢谢刘飞老师谢谢大家听到这里再见

欢迎在小宇宙苹果 podcast 订阅和收听三五环也欢迎在评论区留言交流如果喜欢三五环的话也恳请能在苹果 podcastSpotify 或者喜马拉雅留下你的宝贵好评下期再见

请不吝点赞 订阅 转发 打赏支持明镜与点点栏目