原创： 精进学思行
工作中，常有同事提及我比较擅长检索信息，特别是与专业相关的内容，我并没有掌握很多很高级的检索技巧，但我觉得一些基本的方法可能会对你有些帮助，本文予以分享，重点介绍信息和信息检索的概念，检索的策略以及常用的技巧。
1 什么是信息？
劳德.艾尔伍德.香农（Claude Elwood Shannon），信息论的创始人，他对信息的定义是：
“Information is the resolution of uncertainy.”直译过来，就是“信息是用来消除不确定性的东西”。
还是很难理解，什么叫做不确定性呢？它指的是一个事情既有这种可能，也会有另外一种可能，在信息很少的时候，你不知道各种可能性的比例。比如让你猜一个你完全陌生城市的天气情况，没有历史数据和天气预报，估计你只能蒙，而如果告诉你这个城市过去10年，每天的天气情况，你就能提高一些猜中的概率，而如果有比较精准的天气预报，就能增加你猜中的信心。
所以，反过来说“信息是用来增加确定性的东西”，比如在一个产品开发中，如果你完全不懂背后的原理，也没有过往的经验，那么你可能通过试错法不断去各种可能的方案，最后可能也可以找到解决方法，但是成本太高，或者下次就不灵了，而如果你知道过去的设计经验，那么你可以很快排除了明显不合理的方案，而如果你懂得它背后的原理，甚至会优化设计，你就能进一步消除设计中的不确定性，进而提高成功率的概率。
你可能会说，光有信息还不行，必须要有知识。这就是语言的模糊性，我理解，在香农的定义中，信息是比较宽泛的，甚至可以是没有具体含义的。同时，我们日常生活中常常会碰到相似的概念，比如数据、知识、智慧等，它们又是什么关系？我见到的一个比较好的模型是David MacCandless在2010提出了，它将数据、信息、知识和智慧按照组织化和意义的递进关系展示如下：
在这个结构中，它的描述如下
数据：分散的要素，如单词、数字、代码等；
信息：产生一定连接的要素，比如句子，方程、点子等；
知识：组织化的信息，比如概念结构、复杂故事等；
智慧：对知识的应用，比如完成一个项目等。
从定义上看，信息可以消除不确定性，那么它还有什么用途，或者我们为什么要去了解和应用它，我理解至少有如下三个方面的原因：
①信息和能量是理解人类科技和文明发展的两条主线。关于这个观点，推荐看吴军写的《全球科技通史》，有详细的介绍。为什么没有"物质"？因为最新的物理学研究发现，物质本质上也是能量的，这个我目前无法解释清楚。
②信息是公司创造和传递价值的关键。这个比较容易理解，芯片的主要原材料是沙，但因为物质排列方式不同，其价值发生重大变化。一台全新布加迪威龙跑车，新车很贵，但经过强烈的撞击后，组成它的物质没有发生太大的变化，而其排列方式发生了改变，导致价值大幅降低。
③信息的处理是知识性工作者的核心能力。我们现在很多职场人，其实不需要从事很高强度的体力脑洞，我们大部分工作本质上都是在处理信息，把接收到的信息，经过加工成成品或半成品，以某种载体的方式传递出去，构成价值创造的某一环，而我们的信息处理能力，很大程度上就决定了在我们这一环上能创造的价值。
2 为什么要掌握信息检索？
在我看来，有三个原因需要我们掌握信息检索的方法。
首先，随着时间的发展，我们这个星球上的信息的量越来越大，无论是书籍、论文还是网页，甚至是视频内容，都随着指数级增长，我们无法穷尽；其次，我们碰到的很多工作和生活问题，99%都有人碰到过，甚至是总结出来的，对我们很有价值；最后，如何从海量信息中找出对我们有帮助信息的工具和方法就在那里。
于以上考虑，我们只需要掌握初步的检索方法（就是我本文介绍的），就能解决很大部分的问题。而生活中有些人，稍微碰到问题就认为很难解决，或者是直接向别人要答案，素不知，身边随时都有一个知识渊博的老师在身边。这就好像坐在一个装满黄金的箱子上乞讨一样。
3 如何进行检索？
那检索的基本方法是什么呢？我把它总结为如下这张图，通过设计一种包含了关键词和运算符两个部分的检索式，我们就能从大量的信息（信息源）当中过滤出我们想要的信息。当然，通过对结果的评估，我们可能需要不断修正我们检索的数据库以及我们的检索式。
3.1 选择信息源
检索源决定了我们能够获得想要信息的基础概率，比如你想去找一些权威的研究论文，那么你大概你不会去微信上去找，而如果你想知道附近哪个地方比较好吃，你大概你也不会去上所谓的专利网站，对不对？这虽然说是比较极端的例子，但我想说的是，我们要在正确的地方找东西。基于信息源的类型，我将其归为了这样几类：
①研究类，如专业期刊，专利网站等，每个行业都有自己的专业期刊，而对于期刊类还有专门的论文检索方法；
②通用类，像谷歌，必应以及百度这样的搜索工具，它们背后链接了大量的信息，且自身自带一些很好的检索式，后面我要介绍的检索式，也主要是基于这三大搜索引擎。
③生活类，如各种生活类APP等~
3.2 构建检索式-关键词
选对了源头，成功了1/3，接下来就是，使用什么样的关键词去搜索，所谓关键词，就是和你想检索内容有很强相关性，且具有实质意义的词，这里不建议使用句子去搜索，虽然现在智能算法经常能识别你的意思，但是这样容易带来很多的噪音。怎么去确定关键词，保证结果尽量准确、全面呢？有以下几个原则：
①关键词通常要具有较高的"特异性"和"指向性"，也就是说和普通的词有较高的区分度，对于一些你比较陌生的领域，不知道用哪个词，可以先找一篇相关的内容，从它的题目和摘要中提取。
②注意关键词相似的表达方式。比如对于我的专业——声学，检索中可能就会用到Sound、Acoustic、Sonic，Audio……，
③关键词不局限在词语，还以是图片和声音等。
3.3 构建检索式-运算符
确定了关键词（可能是好几个），第三步就是通过运算符，将这些关键词进行组合，从而提高检索的精度和效果，运算符有很多种，这里我介绍我常用的，且觉得很有效的5种。
①布尔运算-AND/OR/NOT
这是最常用的，也是机会所有的搜索引擎和检索系统都会有的功能，它的意思如下表所示。
②完整包含-“”
如果你想让某段话“完整复现”在检索结果中，就加上双引号，注意大部分情况是需要是英文的双引号。
③文档类型-filetype
如果你想直接找相关文档，这个很有效，这也是我找专业文档用的最多的，我经常会用 filetype:pdf,这样找的都是PDF
④标题包含-intitle:
如果你想让标题中包含你的关键词，你可以使用intitle，这样找的主题和你的关键词更接近。
⑤网站-site:
如果你想在特定的网站搜索，可以使用site，比如只是新浪的新闻
这只是我常用的一些，而如果你想知道更多的检索方法，提高自己的检索技能，你完全可以在检索中输入how to search，这样的方式来获得更多的检索技能，也是实现
"授人以鱼，不如授人以渔”，而对于特定的检索，比如说像专利还有论文，还有更系列的检索技术，如有兴趣，可以专门学习。
总结
以上就是今天想和大家分享的关于检索的一些初级方法，希望对你有帮助，如果想掌握更深入的方法，可以搜索一下，同时，在检索中还有如下几个心得：
1 你所碰到的问题其实99%都有人碰到过，而且很多都有很好的解决，而且身边一直有这样一个很博学的老师，你可以多和他请教；
2 在这个时代是很幸运，如果你想去了解一个东西，通过搜索引擎，你总是可以找到相关资料；
3 能够用搜索引擎解决的问题就尽量少去问别人；
4 检索到结果只是开始，检索的目的是解答疑惑和解决问题，这才是我们最终的目的；
5 你也可以创造信息，从而被他人检索到，给他人提供价值，比如我现在所写的这些文章，如果对你有一点帮助，就值了。
