【干货】如何挖掘到有用的信息？

​文:靠谱的阿星

很多人对于信息的理解可能是错的，把信息和资讯、内容、消息等混为一谈。

信息论创始人香农（Shannon ）对于信息有一个经典定义:

「信息是消除不确定性的东西」。

也就是说，一个消息或者一条内容，只有在消除人脑对某方面的未知而产生的困惑或者迷茫不解的时候，才能够称之为信息，否则是信息的反面，是人脑干扰或者是信号噪音。

信息，应该带来的是一个人的头脑对于某方面客观认知的秩序感的增量，混沌感的降低，也就是「 熵减」过程。不过，现在很多人最新研究是「熵增定律」是宇宙定律，任何事物、组织、人都是不断走向秩序混乱和混沌直到消亡的趋势，换句话说，时间总是朝"坏"（失序）的方向流动。

从这个角度而言，信息本身是反熵增定律，要追求熵减，甚至可能还是反人性的。搜索了一下，专门搞信息通讯科技产业（ICT）研究的华为还专门出了《熵减》的书。

熵减的话，才算香农所说的信息，这也就很好的解释了，为什么现在互联网资讯内容爆炸时代，人感到越来越困惑、焦虑，因为很多人把思维混乱，靠非理性情绪传播的东西当做信息处理了。

真正有价值信息可能反而门可罗雀，知晓的寥寥无几，信息不对称并没有因为"信息时代"存在而消失，反而更为严重的扩大趋势。

接着讲什么是信息，香农是研究密码学创始人，以及军方加密电报的专家，其实信息论就是应用于谍战之中发展的出来的知识。从这个角度看信息，更像是情报而不是新闻资讯，更不是娱乐。

在日本，informaton，并不是如国内翻译为"信息"，而是直接翻译为"情报"，可能与日本人头脑简单，更需要服务于军国主义利益有关。

​比如日本有一所大学叫"东京情报大学"，简称为TUIS，如果按照国内的翻译可能会叫做东京信息大学，但是由于日本的这个校名使用的是汉字，所以我们能够明显看到其中的翻译差异。

我昨天出了篇内容讲，"又一个AI科学家意外去世"，我看到评论区有一些网友指责我在视频之中配了图片，怕被日本间谍知道泄密之类。

这么说，就是对所谓的日本特工间谍的情报专业能力缺乏起码的了解，来看看下面一段话的介绍:

倭国的情报挖掘和获取能力，从古至今，对日本来华的人物那里，可以说是已经是深入骨髓的"学习"能力，否则如何长期对中华文化进行偷窃和移植呢？！

相比之下，国内很多网友由于没有受信息追溯，大数据挖掘等方面的学习和普及，反而会显得小白，相关的知识和技能反而是急需要提升的，否则光忧心忡忡，又无法知此知彼，也无可以与之交锋、搏斗的能力，根本形成不了威慑。

其实是，数据挖掘本身是一个情报学学习内容，京东上搜索就发现了很多专业书籍。

国内的百度创始人​李彦宏在北大读书时候就是学习情报学，后来做百度也是做信息处理可以说是专业对口。

中国老百姓长期以来有一种「不该知道不打听」，「知道太多不好」，甚至成语「闭目塞听」还是一个有利于养生的褒义词。

这是由于长达2000年封建社会，统治者奉行「民可使由之，不可使知之」，很多老百姓对重要事件的信息并不了解。「你知道的太多了」，还是国内相互调侃一句很重的警告。

「信息思维」并不同于「内容娱乐」思维，并不是看消息、或者吃瓜跟风凑热闹，因为他是反人性的，没有对于真相、真理执着，甚至把信息当做可以保命的、可以生存的资源，是很难做到的引起对于信息以及信息挖掘的高度重视。

讲一下，我平时是怎么获取一个新领域、新的选题，或者一家新的公司，一个新的业务、一个人物的信息和知识的？

第一，通过搜索平台查阅百度百科、搜狗百科或者抖音百科了解其对外的公开介绍。一般来说，这些信息如果长期存在，一般是一些公司和人所认可的，并且也是后台可更新和编辑的，相关的内容如果对方不认可的话，肯定会做一些公关。也可以说，百科词条信息实际上一个人、一个公司的简历。如果没有相关的百科内容，只能去相关的公司简介、公开的社交账户主页，或者企业工商信息查询介绍，等等。

第二，了解一个事件，在搜索过程之中一定要看具体的官方采访报道，或者其公司蓝V认证资料的新闻报道，目前国内的公司，企业或者个人都有相应的官方账号，并且一般企业的官方报道对于他们来说是经过层层把关之后的脱敏的信息，可以用来引用和分析的素材。比如我说很多互联网公司相关的服务器存放在贵州的山洞，其实这些信息在贵州本地的官媒，以及相应的主管单位都有公众号公示。

第三是，一般来说对于了解对象相关的公开采访记录，或者是当事人的回忆录、或者是同场景之下的参与者旁证的一些文献资料，一些公开的影像、照片等资料都可以用来作为加深对于人物和事件的直观了解，需要在具体的场景之下，多维度进行信息对比，交叉验证从而达到对于信息分析和综合，实际上一种把碎片化信息整理进行拼接和整合。

达到第三步的时候，实际上是信息的系统化、结构化了，在此之下，可以消除大部分的不确定性，这个过程之中最重要的方法是搜索，微信搜索，百度搜索等等，当然短视频抖音搜索可以作为辅助看一些跨学科知识讲解，只有搜索才能真正打破信息壁垒。

但是你会说，阿星老师，我还需要有预见性，能够提前知道很多事情，并做好相应的准备，这也是很多公司做战略，所最确实的信息支撑，这个时候一个人长期信息处理能力、认知能力、判断能力之间的差距就提前出来了。 如何做？依然是有方法的。

首先，还是看香农定下的信息论的经典模型。我们作为信息消费者或者是受众，我们获取的信息时候是解码者，而信源是编码者。

信源和信宿之间是相互未知的，需要内容作为中介质，信息发射出去在传递经过渠道传播之后其信息有所损耗，而这个时候往往要了解信源的真实状态时候就会有所偏差，因为人不可能同时跨进同一条河流。

这个时候，你就会发现发出信息的人是一个"未知"的，本质上我们的未来，古代的历史，人体的经络气息，个人的命运，女孩子的心思，我们与外星人之间等等，都是这样一个捉摸不透的"黑箱"。

而我们要了解的真正的知识就藏在这个巨大黑箱子里面，这个过程是信息不断生成的过程。这个时候怎么办，要不断的输入信息进行测试，通过反馈来校对自己对黑箱子里装的是什么的猜想。

随着我们对于输入输出信息不断反馈，有对的部分，我们就会箱子了解多了一点点，然后不断把黑箱子一点点类似用信息方式照亮起来了，随着输入端和输出端，信息对称程度变化，于是黑箱子就会逐渐呈现出灰箱子和白箱子情况了。

随着黑箱子不断变成白箱子，也就是从未知到已知的过程，这也是从前科学到科学的过程，随着你不确定感消失，然后你的把握越来越大了，也就是所谓的行家里手，这其中也是高手和低手区别，也是为什么英美重视归纳法的经验派，能够在实用方面不断碾压欧洲法德演绎法的唯理派的原因。

当然这个里面有一个重要模糊推演方式，就是不断用信息去投石问路，不断去假设一些问题和一些附加条件，进行求证和描摹出箱子里面的内部构造出来，这个过程之中所有的信息此时无论正确还是错误都在配合认知客观真相的过程，这个时候信息就像投入水中的会起到反馈，通过不断的反馈勾勒出了一块块拼接起来的你对于黑箱子的认知，好像你在不断去扫描整个黑箱子一个个的部分，最终构成了一个整体。

这个过程也就是现在整个大数据相关性分析和 贝叶斯原理的模型，也是整个chatGPT等生成式大模型训练的理论基础。只不过输入者变成了对话者，输出者变成了机器，而中间不同信息素材的处理实际上就是AI机器所接触到的大数据，而我们人同样找到真相得出认知，也是不断进行叩问和求索的方式。

因此，最厉害的机器人依然是对于人脑认知和学习过程的模仿，只是由于数量级的​突破而引发了信息呈现方式创新，不过其输入内容始终受限于机器所训练的样本大数据，而所有的信息全链路要完成，都是人产生的和接受，因此GPT大模型并不可能颠覆人的思维活动或者劳动。

如何找到真实信息，如何通过数据挖掘来找到和利用可靠信源，筛选分析出信息效度，本质上是让我们去粗取精、去伪存真的过程，也是一个从主观到客观的过程，掌握了这样一套方法论，我们可以缩短我们学习很多知识以及了解陌生领域的时间，并且能不断引领思想超纵深方向，以及更综合方向跃进。

所有互联网资料信息成为广阔无垠的大数据，根据你自己的需要做模型进行生成和开采，在这个时候，不仅精英专家知识也好，单一媒介也好很难洗脑你，在各种网络风向之中你有自己的根基，你反而能够成为信息海洋的主动者，随着对于宏观领域和微观领域都用这样的方法论进行了打通，一个人洞见性，前瞻性也就逐渐培养起来了。

当然以上只是一些开胃小菜和导论，以后阿星有机会再给大家分享相关的实用话题。

▼博主简介

靠谱的阿星（李星），广告学本科，外国哲学硕士，科技媒体知名撰稿人，电子工业出版社《媒体化战略》一书 作者 ， 公众号「靠谱的阿星」专注于互联网行业解读和数字营销模式观察，多年从事企业市场营销和品牌传播工作，荣获2017年、2021年钛媒体年度作者最具人气/最具影响力奖，2018、 2019年、2021年人人都是产品经理“年度作家”，搜狐2018产业风云年度自媒体，CMO训练营导师兼专业合伙人。交流合作，请加私人微信号: kaopudeaxing