如何解决信息过载
注意力经济对信息的异化和信息生产传播技术的普及使得：
- 1.低努力、低品质、低密度的噪音淹没了优质信息。
- 2.由于劣币驱逐良币，优质信息的生存空间进一步萎缩。
关键事物
少数关键事物影响了大多数事物，在很多领域都能观察到这一现象，在创意领域尤为明显。究其原因，不过是因为有能力的人是少数，大多数人只是无能的模仿者。
对于信息过载来说，其意义在于关键事物往往具有远高于非关键事物的价值，并且经常是压倒性的强大。拿书籍举例的话，如果你读过的书很多，你可能会发现一些书籍包含了被它影响的后世著作中所具有的一切有价值的信息，于是你会意识到读那些被影响者所写的书完全是浪费时间。
不幸的是，模仿者们会通过差异化来试图争夺下自己的那部分生存空间。有时这会非常有效，比如具有商品属性的事物总是可以从定价、宣传、消费者的身份认同、品牌效应等各种方面来弥补它们与关键事物的不足，而缺乏相关知识储备的人很容易被这些商业上的表面功夫迷惑。
史特金定律
任何事物，90%都是垃圾。
史特金定律定律给善于和稀泥的人们的第一印象往往是该定律太偏颇了，但事实是一些领域比史特金定律描述的更糟。比如互联网上至少有99%的内容是垃圾，甚至小数点后再加上几个9也不成问题。
对于信息过载，真正的问题是人类只有有限的时间和精力，避开垃圾本身也要付出成本，问题是需要付出多少。那些缺乏有效评价体系的领域不值得投入大量精力，因为避开垃圾的成本太高了。
林迪效应
一个事物存在的时间越长，它有望继续保持其原有地位的时间就越长。
这个论断很有启发性，有些关键事物一直被新事物挑战，地位却从未动摇。这不是说它不可能被下一个挑战者击败，只是说如果一个关键事物已经屹立这么久，显然有它的道理，不需要专业知识也能得出这个结论。对林迪效应的利用降低了对知识储备的要求，让我们更容易做出选择。
不幸的是，一些关键事物维持自身优势的方式可能值得怀疑，这会破坏林迪效应的应用空间：
- 事物当前的地位可能是靠不对等的竞争手段维持的。
- 事物当前的地位可能是依赖于畸形的环境维持的。
- 事物当前的地位可能是利用人性的弱点维持的。
不会失效的过滤器
为了解决信息过载，人们发明了很多过滤器，包括但不限于各种内容排序算法和投票机制，但它们经常失效。
过滤器失效的原因可以总结为以下几类:
- 1.过滤器规则存在漏洞。根据墨菲定律，如果规则存在漏洞，势必出现发现和利用漏洞的人。除非过滤器具有完美的规则，否则它一定会出现边缘案例，边缘案例会在未来的某一个时间点被扩大化，进而破坏掉整个机制。
- 2.过滤器规则没有考虑到人类行为的非理性。
- 3.人类处理信息的能力非常低下，以至于过滤后的信息仍然多到无法处理。
- 4.需要处理的信息是无规律的，因此无法过滤。
最终人们会发现唯一不怎么失效的过滤器是时间。时间可以把稻谷和稻壳分离，优质内容在更长的时间尺度里幸存下来的能力更强，虽然这并不代表幸存下来的内容都是好的，但已经能过滤掉相当多的噪音。把时间当作过滤器的缺点是它显而易见的缺乏实用性，将等待作为一种策略很多时候是不现实的。
一次是不够的
人类难以抵抗好奇心的诱惑。在这个大多数信息都很容易获取的年代，过剩的好奇心会开启闸门，我们很快就会被噪音淹没。
一个简单的应对策略是忽略掉所有你只看到过一次的新信息。只有当一个信息在不同的场合下被提及两次或三次以上时，你才应该把它看成是一个值得了解的东西。
这种策略当然会有很多例外，人们需要结合信息出现时的上下文作出正确的决定。经验表明，即使只是采用这种简单的策略，仍然可以减少很多认知负担。
认知上的开悟
对信息过载来说，有一个不那么明显的哲学式解决方案。这个解决方案基于一个非常简单的事实：当你的认知层次觉得大多数事物都有价值的时候，很难不面临信息过载——抬头仰望时会觉得一切都很庞大，低头俯瞰时会觉得一切都很渺小，信息过载与不信息过载的人的区别是其所处的认知层次不同。
提升认知层次并不容易，为了到达更高的认知层次，就需要用消化更多信息，这使我们重新陷入信息过载的处境。得益于人类的适应力，在消化了足够多有价值的信息后，在某个时刻，人可能会惊觉自己到达了新的境界。此时，由于掌握了一套与个人期望高度吻合的模式匹配策略——在大量消化信息的过程中，你会无意中得到一种高效率的信息过滤器，你开始能够闻到信息的坏味道，可以在相当程度上预测信息背后的意义，甚至用直觉去补足信息量不足的部分。
这时大部分信息对你来说已经变得无趣，因为它们太低级——你注意到信息经常是以某种方式重复的，你对信息已经熟悉到可以很快发现这些重复，然后把它们视作噪音加以排除。你意识到世间万物的价值都有待被重新判断，很多事物的价值开始减少，有些会归零，甚至只剩下负面价值。对抵达这一境界的人来说，信息过载只是过去式，因为有价值的信息在他们眼中是很少的。
困难路径
最简单直接的路线不一定是对的，反而可能充满陷阱。
举例来说，如今几乎所有事情都有摩擦更小，更人性化的解决方案。遗憾的是，根据现代商业逻辑，它们很可能满足以下负面情况中的至少一项：
- 解决方案向用户收取远高于成本的费用。
- 解决方案把用户变成供应商资产的一部分。
- 解决方案缺乏灵活性，只适合它设计时预想到的有限场景。
- 解决方案被销售人员夸大其词，实际使用时才发现根本不是这样。
- 解决方案让用户以某种方式积累出可观的沉没成本，从而把用户困住。
- 解决方案没有可持续性方面的保证，说不准哪天就消失了。
任何一项负面情况的成立都会让解决方案变得不可靠。随着时间的过去，人们会从一种解决方案转到另一种解决方案，甚至许多行业的兴衰都受此影响，然而这种切换总是永无休止：一些人是因为找不到符合他需求的解决方案，另一些人则是因为不知道自己真正需要的是什么。
在一些领域，是存在一劳永逸的终极解决方案的，但遗憾的是这些方案往往鲜为人知，因为它们属于困难路径。这些终极解决方案大多不是以终端产品的形式存在，而是以思想，以哲学，以方法论的形式存在。掌握这些解决方案意味着高昂的学习成本，即使通过传授它们也难以产生可观的经济效益，无法仅靠现代商业手段就把它卖给你。一旦你掌握了这些解决方案，你就可以形成自己的解决方案，而不再需要依赖别的任何东西，这最终会为你节省时间。
你不是第一个想到的
你有一个惊世骇俗的想法？现在立刻准备去验证它？冷静点，你大概率不是世界上第一个想到它的人。
大概率是多大？取决于相关领域。如果这个想法是一个商业模式，它被其他人想到过的概率可能会超过99%。因为构思这些想法的门槛太低，且验证这些想法的驱动力是相当普世的。在这种情况下，既然你没有看到这套商业模式在主流市场里出现，也没有在小众市场里找到它，那么它极有可能是一个已经被人验证过的失败想法——只不过失败得太无声无息了，以至于你甚至都不知道它失败过。如果这个想法是一个学术研究方向，那么它被其他人想到的概率肯定会比商业模式低一点，但除非相关学科诞生得很晚，恐怕也不会低太多。这些想法的竞争会有多激烈呢？可以去查一下历史上被同一时代的不同学者独立发现的相似研究的数量，从微积分到自然选择理论，例子实在太多了。进入信息时代以后，这样的情况更是只多不少，你的想法在20年前就被其他人研究完毕的概率相当高，很可能只是这个研究成果没什么传播力而已。
独创的想法非常罕见，因为这对相关领域的限制性条件要求很苛刻。死海古卷被发现后几十年里，只有不到十个人有权限去解读它们，如果你是当时死海古卷解读者中的一员，我会说你在这个领域的想法是独创的可能性还是挺高的。大部分想法的诞生都不附带着多么严苛的限制性条件，以至于总是至少有几万个人在相同或不同的时代和你处在相同或不同的角度思考过类似的事情。
在缺乏限制性条件的情况下，当一个想法在我们脑海中形成，基本上就可以直接滑坡到“这是个已经被验证过的失败想法”、“这是个不值得验证以至于没人去验证的想法”、“这是个验证成本过于高昂的想法”等结果上。我们和其他有类似想法的人的最大变量可能只是时代背景不同，所以最容易出现的后续是从“这是个已经被验证过的失败想法”继续滑行到“或许现在重新验证一遍会不一样”的侥幸里。经验告诉我们，在你滑向这个坑的同时，可能已经有几万个同时代的人站在坑底。
这和信息过载有什么关系？很明显，验证想法是信息过载的主要入口之一，越多需要验证的想法等同于越严重的信息过载。如果不将对想法的思考上升到这种元级别，你可能会花费大量时间去验证想法，最后却发现它属于“这是个已经被验证过的失败想法”、“这是个不值得验证以至于没人去验证的想法”、“这是个验证成本过于高昂的想法”之一。当你面临太多的想法时，与其花时间去验证想法，不如直接去验证想法诞生的前提条件，只有在前提条件足够苛刻和复杂时，相关想法才有可能值得继续深入下去。