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。
　　在知识时代，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：KakabadseNK，KakabadseA，KouzminA。ReviewingtheKnowledgemanagementliterature：towardsataxonomy〔J〕。JournalofKnowledgeManagement，2003，7（4）：7591。
　　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）