通往阅读机器之路

怕的不是书多,而是还不够多。怕的不是信息杂,而是还不够杂。

通过持续的阅读练习,看起来的“多”里,其实有大量的无效信息;看上去的“杂”里,其实也有某种规律呈现。

大量阅读 Read a lot

对于阅读,我们所期待的是从中得到洞见和智慧。这要在信息输入积累到一定程度之后才可能实现。

如同机器学习一样,大量阅读的目的也是“图像识别”。只有在大量输入的前提下,才能建立起有效的规律识别能力,从大量看似相互无关联的、碎片状的信息中洞察到某种走势或秩序。

多样阅读 Read in clusters

围绕一个兴趣点,进行跨领域的多样阅读。

比如,如果想要了解某这个城市,你可以找一本讲同这里有关联的一系列政治人物的书(历史、政治类),一本讲这里的建筑规划的书(规划、建筑类),一本讲在这个城市的某个地方所发生过的历史故事的书(人文、历史类)同时阅读。

公开阅读 Read in public

吃了东西但没法排泄,多半是消化出了问题。

阅读同身体运作类似。没有输出的阅读是不可靠的。所以要把自己阅读的收获公开分享。只有伴随着输出的吸收才是健康的标志。

有选择地阅读 Read selectively

不论是挑选书,还是挑选荐书人,选择都很重要。垃圾进,垃圾出。

挑选书中的部分内容。跳读、略读大法好。打破这种观点:一本书并不是只要从头读到尾才算读过。

挑选开书单的人。见识和品味很重要,一定要挑剔一些。不是随便某个人、某个媒体号的推荐都可以无条件相信,也不要出于焦虑而追随平庸的观点。

读难读的 Read difficult books

当你遇到某本你觉得难以读下去,但同时也感受到这种难度中所蕴含的巨大价值的时候,这很可能就说明了你是在读对的书。

有难度的书包含“信息优势”。因为它们晦涩,费力,不易消化,大部分人不愿继续在此投入成本。而此时如果你能持续下去,直到理解大部分人主动选择不去理解的东西,你便拥有了“信息优势”——一种同时具备高难度和高价值的东西。



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📃  原文题目:How I Choose What to Read

🧠  作者:David Perell

【004/100】2020年12月4日

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