這個世界，正在把我們變得越來越懶
只有自己真真切切做出來的東西，只有自己的行動，能夠證明你學到了東西。
文/L先生編輯/西西
前陣子，看到一段很有趣的話：
健身房靠什麼盈利呢？是靠那些辦了卡，卻從不去健身的人。如果所有辦了卡的人都堅持去健身，那健身房早就不堪重負了。
同樣。出版社靠什麼盈利呢？是靠那些買了書、卻從來不讀的人。如果所有人在買書前，都細細思考，確定一定會去讀才購買，那出版社早就關門了。
有點啼笑皆非，卻也有理。
不妨想一想，你下了多少電影，卻一部都沒看過？訂閱了多少課程、專欄，卻一個都沒聽過？買了多少書，卻一本都沒翻過？
如果數量不少的話，也沒關係。
你起碼也養活了一個產業嘛。
01
開個玩笑。但這種現象，的確再常見不過了。
我有幾個認識十來年的朋友，大學期間，經常一起聊天，交流「今天又看了什麼書」「明天打算看什麼書」。
其中有一個朋友，特別厲害，他看書是這樣的：邂逅一位喜歡的作家，就把他的作品列出一張清單，然後一本本找來看，看完一本就打個勾。有些特別好的書，沒有中文版，他還會去看英文原著。
工作後也沒有斷掉聯繫，但慢慢的，大家看書都少了。更多的變成了喟嘆：某某書啊，一直想看，不過還沒看，還在家裡放著。
這裡固然有一部分原因，是因為工作太忙了。但更主要的原因還是，我們獲取信息，變得太容易了。
心理學上，有一個「替代效應」：如果兩條路徑，能夠得到相似的結果，那長期來看，我們一定會傾向於走更加輕鬆省力的那條路。
亦即是說，我們會用更加輕鬆省力的行為，代替掉複雜又麻煩的行為。
原因非常簡單：為了保存資源，以應對自然界中的種種情況，我們的大腦在一代代進化中，一直遵循著「最小阻力原則」。哪條路徑阻力更小，就走哪條路徑。
讀書太麻煩？沒關係。有的是各種服務，把書拆散了，重新整合，用最省力的方式告訴你，你甚至連腦子都不怎麼需要動。
嫌書上的內容太過時？有無數的資訊平台，爭著給你送上最新的資訊和消息。每天只需幾分鐘，就能了解「這個世界」。
覺得信息太多，太複雜，接收不過來？沒事，有的是各路專家、大咖，為你做權威篩選、分析和解讀，為你呈上精心製作的「信息甜點」。
不喜歡看字？沒關係，還有音頻嘛……
總之，你能夠想到的所有理由，都會有人事先幫你想好，然後，開發出相應的產品來滿足你。
你什麼都不用做，只需要躺下，放鬆，輕點手指，打開「我們的」產品，這些信息就會源源不斷地進入你的大腦。
下一步，大概就是腦後插管了吧？
我們就是在這樣的寵溺中，變得越來越懶。
02
這會導致什麼後果呢？
我們開始停止思考，期望別人代替我們思考，然後告訴我們結論。
我在豆瓣和亞馬遜上挑書的時候，經常看到這樣的評論：直接看了建議和操作，以為會有什麼新方法，結果還是那些東西，沒有什麼新意。不用買了。
—— 這樣讀書，是永遠都學不到什麼東西的。
一本書也好，一篇文章也好，它的價值，絕不在於提出具體的解決方案 —— 因為解決方案說白了，也就那些，很難真的有什麼新東西。
讀書的價值是什麼呢？是在閱讀的過程中，激發自己的思考。
通過把自己的思維跟作者同步，對比自己面臨的問題和境況，看看作者是如何思考、分析、解讀的，從中找到對自己有用的地方，激發自己去思考，弄清背後的機制和深層原因 —— 這才是我們需要從閱讀中，不斷去尋找的東西。
一本書，如果能激發你的思考，給你一點啟示，幫助你找到一點位於「盲區」之外的東西，就已經算是有價值了。
讀書，學習，聽課，獲取信息，本質上，都是一樣的。
這就是為什麼說，有時候，「為什麼」比「怎麼做」更重要的原因。
因為，只有理解了原因，你才能真正地明白，自己的問題所在，從而找到最核心的因素，去剪裁和適配。而不是機械地套用別人的做法。
這就是思考的必要性。
可惜的是，對很多人來說，這種能力和習慣，正在慢慢喪失。
03
回到前面的話題。
很多資訊平台，已經不滿足於「讓你更容易獲取信息」，他們在做的，是用盡各種方法，把信息主動推給你，讓你陷入他們為你準備的信息黑洞中，被吸引注意力，成為忠實用戶。
這樣的目的是什麼呢？讓你成為他們的流量。
這是互聯網產品的一個特徵：過分地去人格化，將一切行為，全部量化成一個個指標，抽象成「流量」。
你被標題吸引，打開了一篇文章，好的，你就是一個「點擊」；
你覺得內容有趣，停留了10分鐘，你就是一個「DAU」（日活躍用戶）；
你每個月起碼打開一次，你就是一個MAU（月活躍用戶）；
你不但閱讀，還進行了更深度的使用 —— 比如購買、刷金幣，很好，你為平台的「轉化率」，貢獻了極其重要的一個行為。
這些，都是衡量一個平台是否成功的指標，都是「流量」。
流量高了，代表什麼？代表著平台的量級變大，估值提升，盈利空間更廣，更容易拿融資。
這裡要說一句，量化有沒有問題？當然沒有問題。有問題的是什麼呢？是唯數據論。
舉個例子：某平台做了款產品，大量用戶基於對平台的信任，購買了。買了之後，發現質量不好，找到客服。平台方給客服指示：不用管。
為什麼呢？因為這批用戶的不滿，不會成為「有效數據」。他們會影響日活、月活、轉化率嗎？微乎其微。
不能說大多數企業都這樣，但有相當一部分的態度，就是僅對數據負責。
為什麼這些年，智能演算法分發大行其道？就是因為它能夠切實提高數據。
智能推薦的本質邏輯是什麼呢？
系統通過收集你的瀏覽數據和行為（比如點擊、停留、收藏），為你打上各種標籤，建立一個描述模型。並通過協同演算法，找到跟你標籤相似、興趣相仿的人，把他們喜歡的內容推薦給你。有時還會採用各種策略去優化，提高推薦的準確性。
這樣一來，你所看到的信息，不但都是你感興趣的信息，甚至，可能都是你「認同」的信息。
我們對於自己認同的信息，天然會更加信任和支持。你會更容易點進去，閱讀，點贊，分享，第二天繼續使用。
這樣一來，數據就提上去了。
但這樣的後果是什麼呢？我們的偏見，認知邊界，預設前提，會通過一次次的強化，從而固定下來。
我們會成為活在自己王國之中的懶人。
我們每天都在批閱著，經過重重篩選，確保符合我們口味的奏摺。
04
另一個問題是什麼呢？
這些產品，都在想方設法，幫助你進行「消費」，而不是產出。
觀察互聯網產品的演變，你會發現：它們共同的一個特徵，是觸及和使用的門檻，在一步步降低；與此同時，全方位的體驗，在一步步提升。
大家的重心都放在哪裡呢？這個環節的跳出率特別高，為什麼會這樣？喔，可能是響應太慢了。這段代碼重寫，務必把響應時間降低0.5秒，讓用戶感到更流暢。
所有的行為，都是一個目的：讓你沉浸入產品之中，覺察不到時間的流逝，不斷地消費時間和注意力。
※最實用清華MBA商學課，他說：你賺錢的方式，決定你的層次
※馮侖：偉大是管理自己，不是責備別人
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※別讓下班前5分鐘，毀掉了你的晉陞之路
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