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在信息过载的今天,如何不焦虑?

导读:信息过剩,快速迭代,知识爆炸,一切处在不确定性之中,这一切让我们感到焦虑。但是,这真的就是焦虑的原因吗? 对于生活在信息时代的人来说,最大的挑战是怎么去甄别知识

很多时候,我们得到或关注的是一个消息、信息、符号或没有任何意义却干扰你的东西,这些是知识吗?你能够去甄别知识,以及它所产生的价值吗?面对知识时代,你如何准备?

我是一个被称为“知识工作者”的人,大学毕业后就开始做老师。每年备课的时候,就算是同一门课,对它的理解和价值的确认都会有所不同。

一个学生说,我的组织行为学课程,他听了13年。我吓了一跳,问他,你每年都听,能听出什么?他说,老师您不一样了,我也不一样。

这触动了我对于知识和时代互动的挑战,也触动他在不同环境下自我认知的挑战,这也许就是我们每个人要做的事情。

01、既渴望知识,又应接不暇

今天,每个人都是知识工作者。所有的一切几乎都要打上知识的烙印,无论是学习、工作。看电影要理解剧情,要理解里面展现的所有变化;朋友之间交流,如果没有知识的传递,貌似也没有共鸣的东西。

人们对知识的渴望比以往任何时代要剧烈,爆发的程度比以往任何时代都要充沛,你发现好像有些应接不暇。

有5个原因,让我们既渴望知识又应接不暇。

第一,一切都是不确定性的。

第二,这种不确定是因为技术和知识的迭代速度快导致的。

过去几年,一到年底,我会请本科学生做一件事情,把他们这一年认为最新的50个词列出来。2013年时我可以认识一半的词,到了2016年,我只能认识其中3个。这时候我才发现,我离年轻人、创新的词和新的现象非常远。这种迭代、加快新增的知识带给很多人挑战,我就是其中一个。

第三,认知盈余,太多东西很难选择。

最近几年来,我被问得最多的问题不是“学不到、不知道”,很大程度是“不能下决定,无法做选择”。不能下决定,无法做选择不是因为不拥有信息和资讯不充分,而是信息太充分。这导致我们在面对问题出现时,太多信息干扰,太多选择的可能性而无法做决定。

第四,时间稀缺。

人们已经比较习惯说“碎片化”,它一方面意味着时间增多,时间的区分分割更多;一方面意味着时间减少,有价值输出的集中时间更难控制。

第五,对知识验证的要求越来越高。

从前做老师是可以笃定的,老师和学生之间,在老师教授的领域会有一个“知识差”。但今天老师可能无法那么笃定,因为老师拥有的信息甚至知识可能都还没有学生多,学生们借助于数字技术的能力更强。这个时候老师会发现要验证自己说的知识,难度比过去高。

这一系列的挑战让我们面对知识有两种状态存在,我引用一个人说的话:深深的焦虑和黯然的孤独。这个文绉绉的表述挺形象的。的确是因为有非常多选择、可能性,却不知道哪个选择和可能性与自己相关,让我们陷入这两种状态中。

克服这两种状态的关键是:你能否真正理解知识。你可以识别、判断、价值互换、选择和自己目标及方向一致的东西,其前提是是否真正理解知识

02、问自己四个问题

如何克服焦虑,首先需要我们问自己四个问题:

一、是分别心,还是辨别力?

我们常常听到有人说“喜欢这个、不喜欢这个”。这是分别心,不是辨识力。有辨识力的人,不会简单说喜欢和不喜欢,真正辨识价值之后,你会克服自己;如果没有这种辨识力时,你就会有分别心,你去做分别,却没有足够的辨别。

二、是自我设限,还是认知的不足?

“这个事情我做不到”。很多学生问我为什么每天晚上可以写3000字,这是很难的事情。我和他说:你先从每天晚上写3个字开始、写30个字开始,慢慢你就会写300个字、3000个字。这不是能不能写,而是对于自我设限和认知这个事情没有认真理解,没有理解自我设限真正的原因是什么。

三、是世界变化快,还是自己不曾改变?

熟悉我的人知道,在微博时代我没有参与太多的活动,后来我发现我如果不动,就会被淘汰。所以在微信来的时候我就开始动了,现在则是知识付费,我又要求赶紧跟上,主要的原因不在于我能不能跟上世界变化快与慢,而是我自己的变与不变、快与慢的问题。

四、是惯性使然,还是无法应对?

大部分人认为我们很难应对信息聚变、事物不断迭代带来的挑战。但,事实是,你的惯性导致你无法应对。除非上课,我也不是特别喜欢用视频方式和大家交流的人,但是,在一个在线化、数字化成为必选项的环境里,我要求自己克服自己的惯性,也要去尝试新的、与大家沟通的方式,所以我要求自己改变并去做。在研究职业经理人的选题里,我理解到,职业化,就是和自己的惯性、习惯不懈斗争的过程。如果今天觉得面对变化的环境很难应对,那么就是自己的职业化训练还不足够。

我希望每个人可以问自己这四个问题,相信你会有你自己的答案。当我们了解了自己对这四个问题的答案,接着下来,我们找解决问题的方向,我认为这和一个核心问题相关:你是否真正拥有知识

如果你真正拥有知识,你就有辨别力,不再有分别心;你知道自我界限可以打破;任何变化都是机会,更重要的是如果愿意改变自己,你会看到一个更美好的世界。

03、应用知识,你才真的拥有知识

如果要解决这个问题,我们需要将数据、信息、知识,这三个概念分清楚。

我访问过很多企业,很多人说,“我们有大数据了”,“我们要做数字化转型、要成为数据公司”。我觉得这些说法都是对的,但我会问,你们要把数据拿来干嘛?他们几乎都回答不出来。

一、如何理解“数据”?

数据的定义是未加工的信息和知识,是客观事实。数据是可以以不同角度来用的。我曾经到一个县级市,领导告诉我这是全中国县级市GDP水平最高的,我问他,人口总量是多少?他就不说话了,这个县也是全国县级市人口数量最大的。换句话说,人均GDP在全国县级市是排得没那么靠前的。第二天我去了另外一个城市,领导告诉我他们在二类城市人均GDP最高的,我问人口总数是多少?他说40万,这意味着GDP总量不高。

这两个城市对于数据解读的方式都是一样的,就是选择有利于自己的方向。这也从另一个方面告诉我们,如果数据不加工,数据对做决策的帮助是有局限性的。如果以自己预设的偏好使用数据做决策,就会把自己害了。因此,我们需要在数据基础上,进入下一个概念:信息。

二、从“数据”过渡到“信息”

我去一家企业调研,他们介绍自己是行业第一,我问企业领导者,第一的位置多久了?他说12年了,我接着问,企业的增长如何?他说最近5年没有增长。我继续问:12年第一这个数据,因为5年都没有增长,其意义如何?我希望和这家企业在这个问题上展开深入的讨论,也以此厘清真正的问题所在,那就是如何对待信息,而不是数据

“12年第一”这是一个数据,“没有增长的第一”这是一个信息。如果我们只是关注第一这个数据,而没有关注到没有增长这个信息,再过一段时间,第一的位置就会失去,这才是令人担忧的地方。所以,我们不能够停留在数据里,而要过渡到信息中,信息是处理后的数据

没有加工过的数据,是没有办法做价值判断的。加工过的数据成为信息,可以帮助我们展开价值判断,但是,这还是第一步,如果需要深入解决问题,还需要继续往前推进,由信息到知识

三、把“信息”内化为个人的“知识

知识是由对信息的鉴别、判断而产生的。比如了解一个城市GDP数据之后,可以对GDP数据展开加工得到有关这个城市的GDP信息,接着下来,继续根据我自己掌握的价值标准,与其他城市的对比,对产业结构的理解等等,我最终会得到一个通过GDP信息而得到的关于这个城市的经济价值判断,至此,我对于这个城市就有了一些关于城市经济的知识

你是否拥有知识,需要做三件事:找到客观数据真实来源、进行专业的加工处理成为信息,做出个人的判断与鉴别,最终形成你个人的相关知识。你只有经历了这个过程,才可以讨论和拥有知识

对于信息过载的背景下,最大的挑战就是有效区分信息和知识。应对这个挑战的解决之道,需要回到知识定义中所提到的“知识是属于个体的”内涵中。知识是与事实、程序、概念、解释、思想、观察和判断有关。

很多时候,一些人总是转述别人的观点来表达自己的理解,这并没有什么错误,但是如果大部分时间里你都依赖于这样的表述方式,那么说明,你还没有掌握知识。如果还没有学会掌握内化成个人的信息,那么就不具备掌握知识的前提条件。

一个人想拥有真正的知识,是不容易的事情,通过数字技术、互联网技术可以掌握海量数据以及加工过的海量信息,但是如果没有经过对这些信息的个人内化过程,我们依然是一个知识匮乏的人。

知识时代,知识匮乏是一件非常可怕的事。

下面给大家介绍一个概念:知识流动链,也就是智慧生成的过程。怎么把数据加工成信息,然后加上自己的识别和判断,变成行动,获得反馈,最后形成智慧。

资料来源:Kakabadse N K, Kakabadse A, Kouzmin A. Reviewing the Knowledge management literature: towards a taxonomy[J]. Journal of Knowledge Management, 2003, 7(4):75-91.

拥有智慧的人会充分获取大量的数据,进行加工变为信息,再形成认知,落实到行动中,从而获得智慧,这就是知识流动链条。

数据、信息和知识的关系,根据2015年孟增辉等人的研究得出的结论如下张图所示。你在客观世界得到的数据,只要你愿意,你可以处理成信息,通过你的处理进入你的大脑,然后成为你个人化的部分,属于你的,你再通过形式化的组合最后指导你的行为,你成为有智慧的个体。

图示:知识数据、信息与智慧

真正拥有知识,就是指知识被理解消化后,经实践验证的,才是有价值的。王阳明说:“真知即所以为行,不行不足谓之知。”

真正拥有知识,是你把所有东西能够理解消化,然后你去应用它,经实践验证,经过综合应用后,才有价值。如果你掌握的数据和信息是不能用的,且不能通过实践验证价值的,其实你并没有拥有知识。(本文完)

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