想有效传递信息？先了解信息的维度
林翼然 开智学堂 今天
“ 开智学堂（ID：OpenMindClub）英才教育第一课「信息分析」注重从空间、时间、变量三个维度寻找、分析信息，如何实践呢？来看开智优秀校友林翼然同学的分析。
作者丨林翼然
本文由公众号「林翼然空间探奇」授权转载
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不务正业的宜家 IKEA，又来搞事了。
明明是卖家具的，却偏有一颗当厨子的心。这不，最近 IKEA 推出了一本「天才食谱」——Cook This Page。
这本食谱的特别之处在于，每一道菜肴所有食材的分量、分布都在纸上作了详细的说明。
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这个说明不再是传统的一个描述，类似「少许」、「适量」这类模糊的字眼，或者 5 克、一两这种看似精准，却难以在普通家庭里实现的量度。
毕竟不是每个家庭都像德国式厨房那样，天平配重试管显微镜一应俱全是吧。
宜家这本食谱，给每一种食材或者配料，在食谱页面上提供了一个图形范围。在宜家店里买搭配好的食材，回家把食材依次放进图形里，放满了就正好。这比起传统食谱不接地气的表达方式，直接许多，易于操作。
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放好以后，直接把食谱页面卷折起来，包好食材晃一晃，把配料大致晃均匀，然后直接请出「microchef」——放进微波炉，按照食谱建议时间加工即可。
油墨掉色问题宜家也考虑到了，这些都是食用标准级油墨印纸，不会出现油墨污染食物的问题。
随着「叮」的一声，美食呈现。
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这种烹饪方式，方便易于操作，且新鲜有趣。你很容易联想，要是生活中所有美食，都能这样标准化处理，该多好啊。
不过，为什么宜家只出了限量版食谱，而没有大规模推广呢？
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我们来分析一下。
传统的菜谱，是由大厨总结民间经验，或者自行创新开发出菜肴。然后以书本或多媒体的形式，将构成菜肴的具体食材和配料，以及烹饪方法介绍给大众。
但是普通大众拿到这本食谱，一是要去搜罗对应的食材配料。并不是所有食材配料，都是很容易在家附近的菜市场或超市就能买到的。
食材配料配齐以后，还需要按照建议的烹饪方法进行烹调。你家厨房里的厨具，没法跟米其林三星餐厅的厨房比吧。不同的厨具，难保烹饪效果都能一样。
此外，开始烹饪以后，还有拍打揉搓的力度，刀工的粗细，火候的掌握，油温的控制……这些都是看似精准的语言文字或者视频图像，无法准确传达给观众的。
跟着食谱学做菜，费半天劲，出来效果却不一定好。只有通过反复练习，不断积累经验，才能够逐渐掌握诀窍。这是大多数人一时半会儿没法做到的。
我之前的文章《三月初心》中，曾经介绍过国际知名的知识管理专家野中郁次郎教授，提出的 SECI 模型，以表达形式知识与暗默知识的螺旋式交互进程。
暗默知识一般以比喻、类比和模型的形式，向形式知识转化，并形成螺旋上升的循环。转化的常见路径如下：
人类知识积累、总结进而传播的关键，就是从内隐的暗默知识，向形式化的概念知识转化这一步骤。概念知识的精确和形式，决定了信息的保真度，以及传播的广泛度。
大厨推出的食谱，作为总结大厨群体的内隐知识的载体，精确度是可以保证的。但为了确保精确度，使用的一些烹饪术语，某些日常生活中难以寻找的食材配料，家庭厨房中难得一见的烹饪器具，以及用公制量度表述的分量和时间，都是比较难于在普通厨师的模仿过程中，能够得到精确落实的。
这种看似十分精确的信息形式，因为其要求较高，反而在传播过程中容易失真。或者干脆因为接收有难度，而被一部分受众抗拒和排斥。
而宜家天才食谱采用的信息形式，则十分人性化。食材配料都是搭配好的，可以直接买到；以图案化形式表达把食材配料对应的放置，按图索骥，十分直观方便。同时也类似填色游戏，可以享受到「组装」的乐趣。
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最后把烹饪过程压缩在微波炉加热这种最简单的方式，一「叮」搞定，就可以享受美食了。
但可以看到，因为信息压缩的十分厉害，所以大大限制了食谱菜色的丰富。毕竟，靠着「microchef」就能当大厨，还是太不靠谱了。
虽然宜家天才食谱的尝试十分新鲜有趣，但要实现各色菜系烹饪的完全标准化，仍有很长的路要走。
所以宜家采用了聪明的办法，以限量版的形式推出天才食谱，满足人们尝鲜的好奇心，又在好奇心消退之前，完美落幕。
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一个引人注目的有趣现象，进行仔细拆解以后，往往能够发现一些反常识。
如果用信息/知识传播的眼光，来看待宜家的天才食谱，会发现信息作适当降维处理之后，会以更小的成本和更快的速度，被目标群体精准接收。
在之前的文章《V 型学习法》中，我曾建议：
先向下进入低维鲜活案例，再向上进入高维源头模型。这样的 V 字形认知轨迹的好处在于，加深对基本概念的理解，进而避免了直接学习高阶模型，短时间内无法快速消化，进行降维运用的缺点。
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天才食谱，就是对「烹饪」这一行为进行降维的操作。按照食谱的指引，可以快速对烹饪建立初步概念，同时寓教于乐。
同时，阳志平老师在开智的信息分析课程中，从数学角度来表征信息，将信息的维度分为空间维度、时间维度和变量维度。我们的思路一下子从下降到低维局部信息，沿着 V 型轨迹又上升到了高维模型。
从空间维度来看天才食谱，首先将购买食材的不同渠道，整合进宜家卖场。每一道菜肴的精确组合，事先就已经配好，可以一次性购买。
然后将所需要的操作空间，也压缩在一张食谱页面上，按图填料，依次摆放即可。甚至烹饪的场合/道具，都集中在微波炉里的方寸空间中，做到了空间的集约化。
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从时间维度来看，也将每个步骤所需要的时间，压缩在阅读食谱-摆放配料-微波加热的环节里。让你用最短的时间，体验当一回大厨的快感。
这提醒了我们，想要将特定信息传达给特定受众，在空间和时间两个维度上做变化，是创新的好办法。
在其不朽著作《创新算法》中，伟大的苏联著名发明家根里奇·阿奇舒勒（1926.10.15 - 1998.9.24），提出了解决发明创新问题的算法 ARIZ：通过一系列变形和再定义等非计算性逻辑过程，实现对问题的逐步深入分析及问题转化，最终解决问题。
ARIZ-85 版本的算法包括 9 个步骤，即分析问题、分析问题模型、陈述最终理想解和物理矛盾、动用物质-场资源、应用知识库、转化或替代问题、分析解决物理矛盾的方法、利用解法概念、分析解决问题的过程。
而在分析问题阶段，如何精确的定义问题？阿奇舒勒提出了 STC 算子思想。STC 算子是一个序列化的心理实验，帮助人们克服对物体的传统意象。STC 算子不能给出一个精确的的答案，它的目的是产生几个「指向答案方向」的想法，帮助克服分析问题时的心理障碍。
STC 算子中，S 代表空间 space，T 代表时间 time，C 代表成本 cost。STC 算子思想要求我们思考，假定改变物体的空间（尺寸）、时间（或者速度）、（可接受的）成本，从给定值到零（S➔0），或者从给定值到无穷大（S➔∞），这个问题能解决吗？如果可以，怎么解决？
在思考的过程中，往往会给我们深入认识问题，甚至发现解决问题的灵感，带来启发。
另外很重要的是，信息的第三种变量维度。这个维度借助各种数学工具，可以帮助我们从定性的思考，转化为定量的掌握。
天才食谱只是提供了一些适用范围很狭小的低维菜谱（模型），可能吃过一两次就吃腻了，而且也并不适宜应用在各种用餐场合。在这个模型里，所有信息都是给定的，可以轻易获取。
而在真实的世界里，我们面对的信息往往是局部的，不完整的，甚至是晦暗不清的。比如在人造系统中，每一个模块之间关联较弱，整体表现呈正态分布。而我们初步获取的信息，可能是这个正态分布的随机取样，往往偏离样本中心。
我们这时就需要用可操作变量思想，去寻找信息背后的模型。通过比较，适用范围更广的模型就会胜出，这就是模型比较理论 Model Comparasion。或者用贝叶斯思想，凭借先验概率，计算特定猜测的后验概率，对于连续的猜测空间则是计算猜测的概率密度函数。
这样通过用已知信息来倒推模型，或者用先验概率来计算后验概率，我们对信息分析的敏感度会大大提升。针对具体问题/领域，哪些信息是必要的，哪些信息是冗余的，我们很快会有一个判断。这样才能达到快速辨别和筛选信息，进而快速学习快速决策的目的。■