在写这一篇 information space 的时候，同时也启发了很多思考，所以特地花了一些时间，写了一篇长篇的博客来记录我对 information space 的一个完全的理解。写这一篇时，也拖了很久，因为我不确定该从何入手，而且开头的方式有很多。
Information Space 今天的形式，其实有点像 Gilles Deleuze 在《A Thousand Plateaus》提出的 rhizome（根茎）概念。它很像一块姜：无论切成多少片，每一片都可以继续生长，发展出新的连接。
这里我把它简单分成 top-down 和 bottom-up 两种模式。
主流媒体大多是以 top-down 的方式分发内容和信息，背后也有各自的利益考量。国家机构、智库和金融机构发布的研究与分析也是如此。这些资讯通常很有价值、也很可信，但很多时候，它们离我们的生活其实有一点远。
如果想重新掌握自己的叙事，以及对社群的理解，我觉得更好的做法是从 bottom-up 开始提问：为什么我要知道这条信息？它真的对我有帮助吗？我能不能把需要知道的东西再减少一点？又或者，干脆不用知道？
这样一来，我们就不用一直追着资讯跑，而是把注意力放回自己真正想做的事情。
宏观下的 information space
Information Space 的缘起是基于 Nikkei Asia 最近在 Asia Undercurrent 的一个论坛 —— “Protecting the Integrity of the Information Space” [1]。
对于 Information Space 的总体理解，我觉得可以从以下这张图来理解。
- 国家机构
- 媒体
- 商业
- 研究机构
每类信息都有其服务的对象，有的是售卖商品，有的是身份，有的是合规，有的是具体分析，各自拥有不同的利益和目的。没有对错之分，信息在分发前已经携带了其目的。因此，信息的来源决定了其分发目的以及未来的优化方向。
Source: Thomas Medvetz_Think Tanks as an Emergent Field
Information space 的细化
而在这个 information space 里面，又可以再细化成三种来源：
- 新闻业：既包括仅负责报道的机构，也包括主动制造新闻的机构, 它们发现尚未被报道的事件并予以报道。
- 出版商：既有面向大众的出版商，也有专业出版商，如 Wiley、大学出版社等。
- 信息技术机构：除了传统公司，还包括 Gartner、Forrester、Morningstar 等提供信息的机构，它们的目标不是让你单纯消费信息，而是帮助你做商业判断。
这三类机构是当今信息的主要来源。决策时所需的信息量取决于你的角色：普通打工者可能不需要深入了解大量信息，而随着职位层级提升，需要考虑的社会变量和不确定性会显著增加。
变量增多时，风险管理就显得尤为重要。风险管理需要基于真实事件作出判断，但社交媒体的内容并不总可靠，因此需要专业机构提供评估。
这些专业媒体和新闻机构是讨论的起点，因为它们最贴合当前形态。但仅依赖它们不足以全面了解现状，还需阅读相关书籍，为该领域提供上下文，形成情境化的理解，明确未来行动方向。因此，出版业在信息生态中也扮演关键角色。
Information space 作为机构的总和
好的报纸或信息源之所以好，并非因为单个信息优秀，而是其信息点能够串联起来，使你对事件的动态以及 System Dynamics 有整体理解，而不仅仅是孤立的事实。
把握机会也不是靠单一信息就能决定，而是一个长期积累的过程。
Every information source is an institution with a purpose. Understanding information therefore requires understanding the institutions that produce it.
因此，Information Space 不应该被理解为一堆资讯，而应该被理解为一个由不同机构组成的生态系统。每个机构都有不同的使命、激励机制、受众与时间尺度。理解这些机构之间的分工，比单纯消费更多内容更能提升判断力。
媒体在 AI 时代扮演的角色
媒体在 AI 迅猛发展的今天扮演什么角色？我认为有两家媒体机构专门报道并解释了这一议题。The Edge 的专栏 Tong’s Portfolio 撰写的系列报道 The future of media in the AI age” [2]。
Information is becoming infinite. Intelligence is becoming ubiquitous. Content is becoming free. Trust may remain the only scarcity that compounds.
“当信息和分发方式都变得低成本时，唯一剩下的护城河就是你的判断能力和你所积累的信任。”
Reuters 最近推出的 “The Future of Journalism” 播客，探讨当代新闻业正经历的变化 [3]。
掌控叙事，塑造社群
人们对信息感兴趣，主要是因为它能带来套利机会。拥有他人没有的信息，就能实现套利。
在中文语境中，这常被称为“信息差”。而在英文语境里，同样的概念往往被包装成 strategy、quant 或 arbitrage。当讨论 information asymmetry 时，通常是专业学者在谈论柠檬市场与市场治理等议题。
但在今天信息普遍可获取的情况下，原本的套利空间已大幅缩小。关键在于你的 data API 是否比他人更精准，以及所用模型能否更好地捕捉这些信息。否则，大家获取信息的层面基本相同。
个人层面，我认为，人应该以自我为中心的方式获取信息，而不是追求全知全能。
如果你试图大范围阅读和搜索信息，最终会变成一个没有差异化的数据库，而且你的数据库可能比专业机构或机器构建的更慢。
因此，尤其在当下，囤积知识和信息并不可取。除非你想设计一个 API，将数据库打造为最精确（precise and accurate）的数据库，使每个想要了解具体动态的请求都必须通过你的 API。这样才是有利可图的领域。 否则，如果你的信息非常笼统、模糊，它在市场上就没有增值价值。
除非你想打造世界一流或区域一流的数据库，否则在获取信息、阅读时可以从两个方面入手：
用能够锻炼判断力和理解力的材料来阅读。这样的材料会增加你的认知负荷中的 germane load。每阅读一次，你能够承担的 germane load 就会提升，进而在下一次判断时表现更好。
阅读对你所处的 ecosystem 有 system dynamics 价值的内容，帮助你理解所处的系统。具体做法是：用一个问题引出下一个问题，层层递进。重点不在于“一天读十本书”，而是读一本书后，它能启发你思考其他问题，例如供应链、因果关系等。通过链式思考，弄清不同层级和因果关系，了解变量之间、驱动因素之间的相互影响及其连锁反应。这样，当事件发生时，你可以提前降低风险（reduce exposure）或增加缓冲（increase buffer），提升整体的应急和应变能力。
今天的 information space 已经不再是以套利的方式去影响人们了。它更多的是在潜移默化地去影响你是谁。
就很像 Seth Godin 他说的这句话：“People like us do things like this.”
我们这样子的人会关注哪里有好吃的。
我们这样子的人会关注食物的营养成分。
我们这样子的人不和别人争吵。
我们这样子的人…
今天的信息空间，更多的是什么样子的人就会在什么样子的地方。
我相信读书会也是同样的道理：参加读书会时，你在隐性地回答两个问题，我是谁，以及我这样的人会做什么样的东西。
今天的读书会已经不再只是信息的分发。有可能在不久的将来，读书会可能会成为让人更具人性，或是培养真实对话的社区，正如 Miu Miu 正在打造的 Literary Club。
最近我和朋友讨论过一句话：“Every activity is a self‑filtering mechanism.” 想要遇到特定的人，就参加相应的活动，因为这些活动会筛选出不合适的人。
通过写日记和参加读书会，我们可以掌握自己的叙事，塑造所属的社群，而不是等待他人定义我们的身份或改变我们的社区。
Sometimes you start something not because you want to, but because no market alternative can meet your needs.
Chan Yew Joe 
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