如何快速构建某一领域的知识树?

图片发自简书App

这段时间,我集中阅读了问题求解类书籍,包括《创造性问题求解策略》、《横向思维》、《餐巾纸的背面》、《金字塔原理》、《思考的技术》、《证明与反驳》,但发现只是看书、学习理论、做读书笔记,并不能使我掌握问题求解的方法,必须要和实践结合才能活学活用。

于是,我便围绕一个主题构建知识树,并将书中学到的理论运用到这个过程中,最后结合实践反馈,形成自己的方法论。因为前段时间正好看到关于药品第三方销售平台的相关消息,反思自己处于移动医疗行业已有段时日,却缺乏对移动医疗最基本的认识。因此,我就从这一点切入,运用书中学到的理论、方法进行知识树的构建。

知识树的构建主要包含五个步骤,下面我将分步骤讲解每部分的要点。


第一步,搜集资料。

问题是从“第三方药品电商”切入的,因此我先围绕这个主题,拓展关键词,然后通过关键词进行搜索。

此阶段需要注意的是:

(1)避免信息来源过于片面。

在《横向思维》这本书中谈到过,在定义问题时需要扩大注意力区域,学会质疑起点,这样才会让我们有新的视角和立场。此外,在快速搜集信息的过程中,需要注意关键词的筛选。搜集完后,对于关键词的优先级我们心里应该有个大概排序。

(2)避免过多信息的干扰。

这点看似和上一点有所矛盾,但并不是。这里说的是,在进行资料搜集时我们脑中需要有一个基本框架——问题关键点之间的逻辑关系,循着这个框架搜索相关资料,某个关键点的资料不必求多,当出现很多观点大致类似的文章时就不必继续搜集了。

(3)关于信息来源,可以考虑以下几个途径:

新闻:从新闻中我们可以获得最新的国家政策、专家解读、各方观点,对于问题的冲突点有一个大致了解。

知乎:很多专业牛人聚集,针对一个问题我们可以获取不同人的不同观点和立场。知乎的搜索机制可以让我们看到很多相关问题,补全对这个领域的认知框架。

百度百科:读起来比较枯燥,但能大致获取对于某个专业术语的定义以及相关解释与相关知识点。

教学文档:网上可以搜索一些PPT,因为教学都遵循一个自上而下的框架,看ppt能使我们快速完善自己的知识框架。

学术论文:针对某个问题点,做分析研究、找到解决方案。学术论文比较严谨,考虑的问题比较全面,因此这也可以用于完善知识框架。


第二步,抽离关键词。

搜集了资料以后,就需要抽离关键词了。由于新闻、知乎上的资料干湿并重,对于行外人来说容易理解,因此我首先从这两个信息源切入,快速抽离每篇文章中的关键点。

注意点:

(1)避免钻进细节。

这是我自己很容易犯的错误,此阶段任务的核心是形成基本知识框架,若钻进细节容易造成时间的浪费,同时也不利于形成大局框架,造成思考问题的片面和局限。

(2)抽离观点的本质。

在《横向思维》中,作者提到在分析搜集到的信息时,要注意区分观点和事实。此外,在《为什么》中,作者提到了将理由的描述分为四个层面,常识惯例、背景故事、通用准则、专业术语。

利用以上理论,我们可以对资料进行筛选,抽离出有效的关键词。

第三步,构建知识树。

根据金字塔原理中的归纳法和演绎法,将关键词进行有逻辑地排列组合,形成知识树。

注意点:

遵循MECE原则:相互独立、完全穷尽,即无遗漏不重叠。

第四步,继续搜集资料,补全知识缺口。

在形成以上知识树的过程中你会发现知识树中有很多分支的概念你都是模糊的,因此需要你再次搜集资料进行补充。

注意点:

(1)知识树中缺失的部分会有很多,但你不可能针对所有内容进行补充,你应该有所选择,选择重要的、与问题联系较为紧密的知识点进行补充。此过程依据你在上一步骤中对于关键词之间逻辑关系的思考,此处可以参考《金字塔原理》中提到的几种逻辑顺序——时间顺序、结构顺序、重要性顺序。

(2)补充缺失信息后,需要重新梳理知识树。进行自上而下的正向思考,明确关键问题;进行自下而上的反向思考,删除非关键问题。

(3)以上“搜集资料>抽离关键词>梳理知识树”的过程需要不断重复,直到得到一个较为完整的知识树,用以解决问题。

第五步,构建决策树。

决策树以知识树为基础,针对关键问题形成更加抽象、只有关键节点的知识框架。是一个完整的金字塔结构,上下层级间是因果关系,同级之间是结构关系。

注意点:

抽取知识树的主干进行记忆能减轻我们的记忆负担,同时在面对问题时也能快速调动储备的知识。

第六步,验证决策树。

因为,我构建知识树和决策树的目的是为了看懂新闻并能进行较为客观理性地分析。因此这个阶段,可以通过看新闻来进行。

注意点:

验证阶段通常采用自上而下的方法,快速抽离一则新闻的核心内容,明确作者的立场和观点,然后有选择地对重点关注部分进行深入分析。剖析论点、论据以及论述方法,以判断作者观点的可信度,并将有用的论据补充到自己的知识树中。

综上所述,针对某领域构建知识树的过程分为「搜集资料>抽离关键词>构建知识树>补充知识树>构建决策树>验证决策树」这五步。

在此过程最重要的两点是:

(1)确保信息源的广度;

(2)时刻以知识树为方向性指导。

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