我的七条搜索准则(3)

准则五: 信息本身是无意义的，只有人提问之后才有价值
（Rule Five：信息 Is Meaningless Until Queried by Human Intelligence）

数据：瑞典是最大的烹调酱用户。
数据：51%的圣路易士居民说他们从未去过圣路易士拱门。
数据：根据NEC研究院的资料，1.5% 的网站是色情网站。
　　现在你知道这些数据了，你更聪明了还是更happy了？事实上，你能有什么理由关心这些呢？没有上下文，这些数据只是数据，不是信息。只有在我们象这样提问时，它们才成为有价值的信息：
· 如果我计划在瑞典做销售莎莎酱，会面临什么样的竞争？
· 圣路易士是否应该面向本地居民做旅行宣传广告？
· 互联网上的色情问题到底有多严重？ （注意：解答这个问题需要远超过以上数据的信息）
　　这个世界充满了无穷无尽的内容：箭头，陶器碎片，软体动物化石，古老的文字和日记，五十年代的菜谱，垒高拼装玩具，芭比娃娃。

　　所有这些数据都是无意义的，直到有人做一些事-- 提一个问题，把它们与其它数据放在一起，思考它们的意义，直到有人归并这些碎片并发现一个过去的文明，或者在破烂文字中发现政治阴谋的痕迹，或者从这些旧菜谱中得知罐装汤和袋装食品是什么时候开始渗入我们生活的。

　　除非你知道自己要用它们做什么，随便的数据堆积是无意义的。你必须从一个问题开始，或者一个主题，最好有一个明确的陈述不仅让你明白什么信息是你需要的，而且让你明白什么信息对你是无用的。如果你说你想找到专利权的经济效果，你完全可以只聚焦于成功者和失败者。

　　这意味着你可以忽略保护专利权的争论以及什么发明可以授予专利的辩论。你的数据应该聚焦于股价、资产平衡表、和价格目录。

准则六: 向你的答案提问 ―― 信息可能是真的，但仍然是错的
（Rule Six：Question Your Answers - Information May Be True But Still Wrong）

　　我住在爱荷华州的达芬波特市。2001年5月，我们招待了天知道多少网络新闻记者，他们都把他们的相机指向我们的，被密西西比河包围和淹没的，棒球馆。那些相机显示了我们的河流对这国家的驱动-- 淹没-- 小队志愿者在填充沙袋。令人小小惊讶的是每一个我打过电话的亲戚都提出送浮袋给我，但我不需要它。

　　这些记者一直在报道着事实，直到我们离开。他们忽略的是告诉剩余的故事，把相机镜头移向四周，或者移向旁边。如果他们有那么做，那么这个国家就会认识到：达芬波特市建在一座惊人高大的山上，99%的城区都没有收到洪水的影响，只要不遇到更糟的情况。

　　洪峰到来的那一天，太阳高照，而我正在监督一队建筑工人为我的房子盖一个日光浴室。

　　这是一个令我们警醒的故事。这些记者无疑是诚实的，他们不会故意歪曲事实，但是某种程度上他们又确实这么做了。必须记住，某些我们利用的信息源，比如任何一方的政客在谈到2000大选期间发生在佛罗里达的戏剧性变化时，都使数据显得支持他们那个版本的真实。我们必须明白，所有我们的知识都是不完整的的临时的，会随着新的证据和理论的出现而变化。三十年以前，恐龙还被认为是冷血动物，但现在它们不是了。恐龙自己从来没变过，是人，是新的证据和解释使之变化。所以我们总是倾向于不完全肯定我们给别人的答案。

　　我们对如何向数据提问有足够的了解。当我们确信一个不可能为零的搜索结果为零时，我们会重新审视我们的搜索策略--我们是否拼错单词或姓名了？我们是否找错地方了？我们向统计数据提问，问"这是谁说的?"，问"他们是怎么知道的?quot;，问"他们的方法是什么？"，如果有人给我们成年美国人挖鼻孔的精确比例，我们足够清楚必须怀疑有多少人会诚实的回答这个问题。我们不会满足于获得的第一个答案。我们不断地求证，求证，再求证。

准则七: 问图书馆员
（Rule Seven：Ask a Lbrarian）

我们会……，废话，我们当然会问图书馆员。
· 因为我们冷静的了解我们的收藏。
· 因为有时人们如果在预期地点没有找到预期答案，就会放弃。（有多少次真实的问题被隐蔽在表面问题的背后："读者指南在哪儿？"）
· 因为我们努力发现人们真正需求的信息，并且把它转化成我们的系统能理解的问题。
· 因为我们更擅长于面面俱到的考虑一个事物的前前后后-- 如果我们没有关于暹罗猫的书，我们还有关于猫类繁殖和饲养的书；我们还有杂志索引和数据库可能帮我们找到关于暹罗猫的文章；我们甚至可能在顾客不屑一顾的儿童书籍中找到一本合适的书。
· 因为我们了解如何命令各种数据库起立、打滚、舔我们的脸。我们的用户没有找到答案的事实，并不意味着答案不存在。（诚然，事实可能是我们也找不到答案。）
· 因为，跟我们的用户不同，我们在去开始搜寻的时候，是带着太平洋底的深信，深信答案存在，而以上帝的名义，凭作为图书馆员的荣誉，我们会把它找出来。
　　问题是，为什么会只有我们，几乎没有别人再懂这些？

　　这些准则真被当做准则受到重视吗？它们应该是的，因为我所知道的每一个优秀图书馆员，所有时间都在实践它们。这可以用来解释，为什么我们能够如此一致的、轻易的，制造一些超越我们的目录和计算机的神秘，找到使外行吃惊的答案。
本文转摘自『IT学习者』http://www.itlearner.com/article/2003/3.shtml

相关文章