十年发表一万篇论文

目前社会的信息量巨大，每个人每天接触的信息量是以前的几倍甚至几十倍之多，在你的朋友圈、QQ空间、微博，你社群里各种转发的内容和信息、你书架上的各种名人、朋友推荐的书籍……各种信息不计其数，现在我们获取的知识，绝大多数都是二三四手信息，因为很多人已经失去了获得一手信息的能力。这也是我们认知效率低下的原因。      面对知识焦虑，这些“信息“的确让你镇定了点，而且怕你觉得无味，还加入大量麻辣、鸡精、味精、GIF动图和美女照片起味儿——但是当你吃惯这些，你永远没法享受真正的优质知识的味道。知识源头，是知识发源的地方，是知识刚刚被创造出来的地方。 这里的知识浓度和质量极高，有丰富的底层逻辑和基础概念。当顺流而下，离源头越远，支流越多，混入的杂质也就越多。当一份知识掺入了太多杂质时，恐怕只能勾兑成鸡汤了。     我们举个例子把什么是一二三四手信息说清楚       一手信息：知识的源头       1978年的诺贝尔经济学奖得主赫伯特•西蒙(Herbert Simon)在1973的时候，与合作者威廉•蔡斯(William Chase)共同发布了一篇关于国际象棋大师与新手的论文，首次提出专业技能习得的“十年定律”，他发现象棋大师的长时记忆中有5-10万个棋局组块，他推测这需要花费十年的时间。         1976年埃里克森基于西蒙的研究，进一步拓展了象棋大师的研究，并且和他合作发表论文。         1993年，埃里克森与另外两位同事基于大量的研究，发表一篇论文 The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of Expert Performance（中文名称：《刻意练习在获得专业表现中的作用》）（K. Anders Ericsson, Ralf Th. Krampe, and Clemens Tesch-Romer）这是一手知识。 二手信息：忠实转述一手信息       2016年，论文主作者埃里克森发现自己的理念被误读，出了本书——《刻意练习》。埃里克森在书中强调说并没有一个确定的时间门槛让保证一个人成为大师。     不少互联网公司创始人专业技能的习得同样不是1万小时。在本书中，艾利克森使用的数据也非1万小时定律，从事音乐教育的学生在18岁之前，花在小提琴上的训练时间平均为3420小时，而优异的小提琴学生平均练习了5301小时，最杰出的小提琴学生则平均练习了7401小时。 而且刻意练习还和天赋、练习方式高度相关。低水平的勤奋多少小时都没戏。 同年，学习专家Eduardo Briceño在TED发表了How to get better at the things you care about的演讲，也提到了这个观点。 这些书和演讲，算是二手信息。         三手信息：为传播而简化和极端化观点的陈述       有个叫格拉德威尔的人读了埃里克森1993年的论文，全书没有提“刻意练习”这个主概念。只是抓取出来一个“一万小时定律” ，写成一本非常著名的书——《异类》。一时风靡全球，就算你没读过也一定听人说过。在文中，他充满激情的表达：       “人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。只要经过1万小时的锤炼，任何人都能从平凡变成超凡。” 这是三手信息。     四手信息：为各种动机充满个人经验的情绪化表达       有无数公众号、人生导师、各种培训师和励志作者，开始基于自己的经验解读“一万小时定律”，告诉你任何人只要努力都能成为一个领域的大师，然后推销自己的方式：成长之旅，一万小时的诀窍、一万小时的工具和方法，以及感人的故事。这是第四手信息。       现在你检索一下，你各自在一二三四手信息里花费了多少时间？       其实如果你能有英语四级水平，配合谷歌翻译，基本上1小时就能读完那篇一手信息的论文，4小时读完《刻意练习》或者《异类》，不过显然后者含金量更少，但阅读奖赏更高。但是大部人会被忽悠进入第四手信息流，搞不好还真的盲目去实践，花去了100小时。这就是认知效率的差距，所以一定要站在知识的源头。“ 真传一句话，假传万卷书 ”，讲的就是这个道理。 如何区分一二三四手知识         一手知识是一些正在被研究、思考和验证的新鲜的思考，可能在这些研究者的脑子里、笔记本上，还未完成后续加工，但是新鲜热辣。另外一些思考被系统化表现出来，就成为了专业期刊上发表的论文。         二手知识是含金量很高，忠实转述的资料，比如维基百科、一些讲述底层逻辑的书如《国富论》；还有一些比较中性的行业调查报告；还有系统整理后的各行业的优质教材和认证培训。       三手知识是畅销书，这些文字已经被改成公众可以理解、方便传播的文字，但是因为需要被很低的认知资源理解，所以加入了大量的案例、故事，同时也会加入一些不精确的概念。       四手知识是你常看到的，根据这些畅销书和理论，大部分人写了很多基于个人体验的鸡汤，加入了太多个人故事（我是如何一个小时挣到了200万的？）或者是情绪因素（看懂了这个才是中国人）讲一个观点，但是要灌输无数的浓烈的鸡精。 那么如何找到第一手信息呢？ 1.能辨别和找到知识源头 一般来说，下面这些内容是好知识的概率更高： 一手研究论文、行业的学术期刊、行业最新数据报告； 名校的教科书、MOOC里推荐的一手材料、维基百科； 讲述底层逻辑、思考质量比较高、略微难懂的书和文章； 各行业领军人物、行业大牛推荐的书单、豆列。 2.跟随知识源头的人 如果你实在来不及看这些内容，记得跟随站在知识源头的人。因为他们是面对源头的，如果他们还比较会表述，那就真的是幸运了。 在我看来，“得到”订阅专栏的各种作者都是这样的人，尤其是卓老板、万维钢，他们一个站在科技链条源头，一个站在优质图书源头，表述相当忠实和清晰。 如果你同时订几个专栏，很容易发现专栏作者用不同语言讲同一个道理。这个时候看留言，就看出不同人的心智水平了——比较低的人会说：“你这个万维钢讲过，没意思”，比较高的人会意识到：“你这个万维刚也这么说，有意思。”后面的人意识到——源头总是聚合的，统一的，而不是各自不同的，这才是精华。多看几遍，多几个角度，比给你看一篇信息量极少，但是长篇大论的文章好很多，更加有认知效率。

如今的他们把制造业用在了科研上。虽然没有拿下30个诺贝尔奖，但是他们一直在努力。

人工智能，它不但可以探索宇宙世界，还可以开发未来，更可能控制未来。

现代的科学研究不能自己关起门来，要把结果写成论文发表；而公开发表的论文，可以再被引用。发表与引用，构成现代科学体系的基础。

同样研究科学，不同科学家被引用的数量却明显不同，但是具体状况不容易厘清。一项研究指出，被引用数最多的前 1% 科学家，占总引用数的比例，高达 21%。

如今每年新发表的论文超过一千万篇，分析发表与引用行为很不容易。这项研究由科睿唯安 (Clarivate) 公司的资料库「Web of Science」（简称 WoS）取材，分析从公元 2000 年开始到 2015 年，约 400 万位作者的 2600 万篇论文，探讨引用状况。

最近几年新发表的论文，由于累积时间太短，不适合和 10 年前发表的论文相比，因此被比较的年份只到 2015 年为止。考量到资料可靠度， 只有发表过 5 篇以上论文的作者，才被纳入分析 。

所有作者的前 1% 可谓「精英」。分析结果是，

2000 年那时，精英占所有引用的比例为 14%，接着逐渐上升，到 2015 年时提高为 21%。

上升的趋势在 2010 年之后大幅提升，也就是说少数精英，获得更高比例的引用。依照不同领域拆开分析，导致明显增加的似乎只限于物理和天文，扣掉这两个领域，其他领域算是缓缓提高。