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文章出處：用無組織的組織來篩選大數據


這條音頻說的是美國互聯網專家克萊-舍基9月份的一個演講，數據時代怎樣管理信息。

現在很多人抱怨，說信息過載，大量的信息浪費了自己太多的時間。
克萊-舍基就在演講裡說，問題不是信息太多，而是你的管理方式不對。
那些抱怨信息過載的人，都在用圖書館的方式管理信息。
未來，我們應該用無組織的、去中心化的方式管理大數據。
什麼意思呢？下面給您詳細說說。

其實，人們覺得信息太多，並不是互聯網出現之後才有的想法。
以前的印刷時代，書籍特別多，超過了人們需求的時候，
人們也覺得是負擔，當時的方法是建了很多的大型圖書館。
但這只能存放信息，還是篩選不出有用的信息。
所以，克萊-舍基說，想要解決信息過載的問題，得用新的方法識別和篩選數據。


有什麼方法呢？
克萊-舍基提出了一個概念，叫無組織的組織。
意思是說，不要讓中心化的組織來歸納總結一件事，可以讓每個用戶來做這件事。
比如幾年前，美國國防部研究中心有一個挑戰項目，
把十個紅色的測量氣球放在了美國不同的地方，誰能最先全部找到，誰就能獲得10萬美元。
他們想通過這個項目，看看各個組織是怎麼合作的。
當時，麻省理工學院的團隊覺得，
知道線索的人肯定在無數的美國人當中，問題是怎麼把這些人找出來。
他們決定，無論是目擊者，還是能提供中間線索的人，都可以來分獎金。
主辦方當時給所有參賽團隊一個月的時間，而麻省理工團隊按照自己的思路，
只用了9個小時，就找到了所有的氣球。


再舉個例子，一位肯尼亞的女性發現，非洲總有暴力事件，但是得不到大家重視。
她就聯合開發者，共同研發了地圖，
每個人都可以上傳自己看到的暴力事件，而且每個事件都加上了特定的標籤和GPS定位。
最後，她的危機地圖能顯示哪裡最不安全。
這個模式很快傳到了世界各地，美國、日本都用這個方法設計了相關地圖。
你看，未來的組織方式就是無組織、去中心化的，數據增值速度快，分析速度也特別快。


在識別和篩選數據方面，
光靠人工篩選跟不上信息積累的速度，傳統的方式肯定是不管用的。
克萊-舍基說，內容和技術要結合起來，形成合力。
比如，怎麼知道用戶喜歡什麼內容呢？用戶看得越多的內容，就越受歡迎。
除此之外，我們還可以分析用戶的行為，
比如他們喜歡在什麼時候打卡，某個時間段有什麼愛好。
分析完以後，你可能就會發現，總看教育新聞的讀者，
也會關注教育背後的技術變革，你再推送關於教育技術的文章，就更容易吸引用戶了。

克萊-舍基說，用工具收集內容數據和用戶行為數據，
再進行分析處理，讓數據增值，才是管理信息的正確方式。這也是未來數據時代的趨勢。

本文源自：克萊·舍基2016年9月20日在頭條號創作者大會上的演講
稿：荷包蛋
轉載:得到

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主旨：
那些抱怨信息過載的人，都在用圖書館的方式管理信息。
未來，我們應該用無組織的、去中心化的方式管理大數據。
什麼意思呢？下面給您詳細說說。
以前的印刷時代，書籍特別多，超過了人們需求的時候，
人們也覺得是負擔，當時的方法是建了很多的大型圖書館。
但這只能存放信息，還是篩選不出有用的信息。
所以，克萊-舍基說，想要解決信息過載的問題，得用新的方法識別和篩選數據。
1. 無組織的組織
　不要讓中心化的組織來歸納總結一件事，可以讓每個用戶來做這件事。
　例如：
　一位肯尼亞的女性發現，非洲總有暴力事件，但是得不到大家重視。
　她就聯合開發者，共同研發了地圖，
　每個人都可以上傳自己看到的暴力事件，而且每個事件都加上了特定的標籤和GPS定位。
　最後，她的危機地圖能顯示哪裡最不安全。
　這個模式很快傳到了世界各地，美國、日本都用這個方法設計了相關地圖。
　你看，未來的組織方式就是無組織、去中心化的，數據增值速度快，分析速度也特別快。
2. 識別和篩選數據
　光靠人工篩選跟不上信息積累的速度，傳統的方式肯定是不管用的。
　比如，怎麼知道用戶喜歡什麼內容呢？用戶看得越多的內容，就越受歡迎。
　除此之外，我們還可以分析用戶的行為，
　比如他們喜歡在什麼時候打卡，某個時間段有什麼愛好。
　分析完以後，你可能就會發現，總看教育新聞的讀者，
　也會關注教育背後的技術變革，你再推送關於教育技術的文章，就更容易吸引用戶了。