讀書筆記也是遵循二八法則的
本文轉載自,學而時嘻之的部落格
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寫讀書筆記本來並沒有什麼規則,但過去幾年內我實踐總結的結果,發現還是有一些經驗可以作為普遍的規律。
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強力研讀,一本書應該被讀兩遍,而且只讀兩遍。好書讀一遍不可能掌握精要,反過來說如果一遍就夠了,那這本書也不值得強力研讀。我們說的思想類書籍,不是什麼學術名著,所以再好也沒必要讀三遍。兩遍正好。而且最有效率的辦法是讀完一遍馬上再讀一遍。
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第一遍是正常通讀,只要放鬆地欣賞作者的精妙思想和有趣故事即可。不要追求讀的快,值得時不時停下來思考一下的書才是好書。
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在讀第二遍的同時寫下讀書筆記,然後這本書就可以還給圖書館永不再借。讀書筆記的一個重大作用是給自己日後以最快速度重溫這本書提供方便,直接看筆記就可以。還有別的好書等著我們去讀呢,所以筆記最好要寫到可以取代原書的程度。
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我看到網上有很多人用畫“思維導圖”的方法來做讀書筆記,也看到不少這樣的思維導圖,這種方法意義不大。這種筆記跟語文課分段總結段落大意沒什麼區別,半個小時就可以全寫完。流水帳式的讀書筆記就好像用三個數字來描述一名美女一樣無趣。我認為思維導圖不是幹這個用的。
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我習慣完全按照原書的章節給讀書筆記劃分章節,甚至保留各章的標題。在每一章的開頭,寫下這一章作者到底想說什麼,各章穿起來就形成了系統 — 不過這種內容提要並不重要。
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重要的是一定要確能看出來作者的邏輯脈絡!除非你寫,否則你甚至可能根本看不到這個脈絡。善於寫書的作者往往會在書中收錄大量引人入勝的小故事。單獨拿其中一個小故事出來寫篇文章,每個人都會對這個故事有與眾不同的解讀。然而這個故事在書中的作用卻往往會被人忽略,最後只記住了小故事的樹木,而看不到背後的森林。實際上我們小時候學習的那些所謂“中國古代寓言”,就是從古書中提出來的小故事,而我們對這些寓言的解讀往往背離古人寫書時的本意。
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好的讀書筆記是不均勻分佈的。筆記,是我聽說了一個想法之後很激動,必須把這個想法記下來據為己有的行為。所以邏輯脈絡之外,如果發現某個小故事實在是好,那麼就把這個故事也給寫下來,甚至具體到細節。一方面,以後將來萬一寫文章之類,從筆記裡翻出來就可以用。更重要一點,是這些故事日後將會反覆地在我們的大腦中出現,它們用各種出其不意的方式左右我們的思想,直至改變我們對世界的認識。
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顏色和字型的變化可以起到自動突出重點和分類的作用,使用 Gmail 和 Google reader 非常方便。我上大學的時候整理物理筆記,每次都用三四支不同顏色的筆,方便區分比如哪些是最重要的思想和公式,推導的關鍵一步,哪些是自己的理解和想法等等。
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因為讀書筆記是為了把書扔掉,要注意給將來使用搜索引擎留下線索。也就是說要把關鍵字,人名地名組織名等記好。萬一將來想進一步瞭解,可以直接上網搜尋背景資料。
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強力研讀是一種主動式的讀書。要在筆記中寫下自己對此書的評論,好像跟作者對話一樣。我現在的統一做法是把自己的評論全部放在方括號【】中,到時候哪些是書裡的,哪些是自己的一目瞭然。
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要隨時注意發現書中思想跟其他書的聯絡,共同點或者不同點。一個真正善於主動讀書的人對這種聯絡是非常,非常敏感的。要敏銳地記載下這些聯絡,關鍵詞是敏銳!如果你不夠敏銳,說明你不夠主動。
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另外我談談 Kindle 的使用。強力研讀需要讀兩遍。如果書不是圖書館的,那麼第一遍讀的時候隨時在書上劃下重點句子,在空白處寫下自己的批註,第二遍寫筆記的時候無疑會省很多力氣。我們看到牛人都喜歡在書上批註。Kindle 的出現徹底改革了這個過程:你甚至可以只讀一遍,第二遍不用看書直接寫筆記!這是因為當你在 Kindle 上劃線和做批註的時候,系統會自動把你劃線的句子和你的批註複製到一個叫做 ‘My Clippings.txt’ 的檔案上去 — 我們只要直接讀這個檔案就可以做筆記了。所以我用 Kindle 讀書的時候經常比較高密度地使用游標和鍵盤。(這裡面有個問題,就是我經常同時讀好幾本書,這些書的“摘錄”被 Kindle 交叉地都儲存在這一個檔案中,而且每一段摘錄都包含原書標題和位置,非常不易閱讀。我用 Python 寫了一個小程式,自動從 ‘My Clippings.txt’ 中提取一本指定的書的全部相關內容,且去除所有標題和位置的垃圾資訊。)
顯然,用這種方法寫出來的筆記主要作用是幫助自己掌握書中的內容,和方便日後查閱。讀書筆記不是書評,是寫給自己,而不是為了公開發表的 — 可以完全專注於意思,而不必關心文筆。雖是這樣,閱讀別人寫得好的讀書筆記仍然是一種樂趣,而且可以節省大量的閱讀時間。我甚至覺得應該有一個專門供人交流讀書筆記的網站。另外,Google Wave 這個工具,其實非常適合幾個人共同讀一本書,然後聯合完成其讀書筆記。
筆記是對一本好書最大的敬意。寫的過程如同跟著作者把這本書演練一遍,所以它的一個附帶好處是對寫書這個工作越來越熟悉,以至於學會自己寫書。
最後摘錄一段我對 Super Crunchers 其中一章的筆記。此段筆記寫於08年9月,這裡全文貼出,完全沒有修改。
Ch 3. Government by Chance
本章談如何用 SC 方法對公共政策進行隨機測試。
1966年,一個經濟學生 Heather Ross 進行了幾個價值$500萬的公共政策測試:Negative Income Tax(NIT,當你的收入少於某標準的時候,政府給你發錢)
是否會降低人們找工作的積極性。實驗隨機選擇窮人給 NIT,結果發現,NIT不會像大家害怕的那麼減少就業,但是接收了NIT的窮人家庭的離婚率大增。【這是否可以解釋為什麼高福利的歐洲國家的出生率的下降呢?】
Spending Money to Save Money
用SC隨機測試的方法驗證公共政策是一個特別省錢而有效的方法。1993年經濟蕭條時期,經濟學家Larry Katz (作者以前在 MIT的室友,極其聰明),認為如果政府花點錢對失業者進行找工作培訓(不是技能培訓,而是找工作中的面試技巧之類的培訓),那麼這些失業者可以更快地找到工作,從而減少失業保險的支出。於是在很多州進行了隨機測試,跟控制組比較下,接收了這種幫助的失業者的確更快地找到了工作。有參議員甚至提出以後凡是公共政策都要先進行這種隨機測試。實驗中的面試技巧部分,實際上是通過 regression 方法分析出來的,再把這些技巧教給失業者。
【我認為這個案例有一個問題,那就是隨機測試中,那些接受培訓的人的競爭力大於市場上沒有接受培訓的失業者,所以才更快找到工作。然而如果政府真的給所有人培訓,那麼這種競爭力優勢將不復存在。畢竟這只是找工作的技巧,而不是工作技能。這是本書的一個漏洞:隨機測試結果和全面採用這個政策的結果可能是不同的!】【此實驗的結論雖然號稱成功了,不過後來似乎也沒有一直全面執行。】
The True State Laboratory of Ideas
這種實驗方法堪稱民主的實驗室。實驗的關鍵是實驗的設計:你需要一個好的控制組(control group)。目前此方法已經全面實行。
Keep an Eye Out for Chance
任何一個可以隨機的對一群人實行,而對另一群人不實行的政策,都可以進行這種測試。顯然美聯儲利率變化不能使用這個方法,因為你不能只給一部分人不同的利率。【其實上文說的那個也屬於不能實行此方法的。】
除了有目的的主動隨機實驗之外,super crunchers 也可以通過對以往政府因為其他原因而進行的”隨機事件”的分析來得出一些結論。比如說候選人名字在選票上的排位是否對選舉結果有影響?加州的選票排位是特意隨機的,研究發現,在初選中,名字在選票上排第一位的確有好處,而在更重要的選舉中,則沒什麼效果。
聯邦法院總是隨機的往不同的轄區派法官。這給了 Joel Waldfogel 一個回答一個經典問題的機會:更長的刑期是否有助於減少再犯罪率(recidivism rate)?有些法官傾向於重判,給長刑期;有些法官傾向於輕判,而隨機過程決定了每個法官傾向於總體面對類似的案件。最後通過 SC,結論是,刑期長短與再犯罪率無關。
The World of Chance
發展中國家在這種對公共政策的隨機測試方面反而出於領先地位,因為測試成本更低。Poverty Action Lab 就是一個2003年創建於MIT專門研究怎麼減少貧困的政策的機構。
某些國家的優勢是他們可以測試一些美國政府不能出臺的測試:比如印度政府1998年要求1/3的村子的村長必須是女性。而這個選擇是隨機的。結果證明女性村長更樂於投資那些與女人平時工作相關的基礎設施,而男性村長更樂於投資於教育。
Poverty Action Lab 的學者 Esther 的實驗發現,在那些只有一個老師的印度學校裡面裝備一個記錄時間的照相機,要求老師在上學和放學的時候與學生合影,同時把工資與出勤率掛鉤,可以大大減少老師遲到的概率。【這不是廢話麼,這算什麼天才。】
可能最重要的一個這樣的測試是墨西哥進行的 Progresa 測試:有條件的給窮人錢。想要得到資助,你必須讓孩子上學,懷孕的時候必須檢查營養等等,而且錢只給母親。試驗結果極其成功。甚至紐約都開始學了。【中國當學之。】