寻找研究和情境的匹配点

早期创业公司总是拼命寻找「产品—市场匹配」——找到一种解决方案，对于某个市场非常有吸引力，结果所有人都在想要你的产品，比你做产品还快。此时指数飞轮便开始运转，而创业公司也能开始履行其雄心壮志。

有抱负的「思想工具」发明者不追求快速的客户增长，但他们的研究速度确实关键取决于一个相关现象：研究与情境的匹配点。为了解释我的意思，我会描述我如何寻找这一匹配点。

量子国度的研究与情境匹配度不高

我一直在努力创造一些环境，让读者更容易学习复杂的想法——这些环境旨在大幅扩展人们的思想和能力。2019 年，Michael Nielsen 和我出版了《量子国度》，这是一本基于实验性「助记媒介^[1]」编写的量子计算教科书。该媒介融入了来自认知科学的强大理念，旨在使人们更容易记住他们所读的内容。

现在想象一下，《量子国度》的大多数读者都是研究生新生。他们即将开始在新领域开展原创研究；他们正试图找到自己作为独立思考者的定位；他们正拼命地学习一个以颇具挑战性而闻名的新领域；他们也许有点不知所措。在他们生活中最重要活动的日常体验中，他们会真切地感受到，像《量子国度》这样的资源的成功或失败。与学生的对话将推动对该媒介的研究。对学生理解的定性影响将引出重要的新研究问题。在这个世界中，我将有研究与情景的匹配点。

但情况并非如此。《量子国度》的大多数读者——甚至是坚持复习环节几个月的读者——都只是仅仅有些好奇的人，有兴趣了解量子计算的基本知识。《量子国度》是其他一些密集的非虚构读物的更精细版本，他们可能在周日早上喝咖啡时阅读。这些读者可能会喜欢这本书，但媒介的成败对他们的体验并不直观可见。

这种背景并没有对媒介或其想法产生足够的压力。它最大的缺陷在哪里？沿着哪些方向可以有意义地扩展读者的能力？什么情况下，一个人可以完美地记住成百上千个细节，却仍然无法理解或行动？这很难说。更糟的是，在这种不太严格的情境中，自发产生的问题倾向于为媒介弱化框架，侧重于帮助休闲读者享受学习。我渴望更强大的框架：开发一种媒介，显著扩展读者的能力，让他们做任何他们认为最有意义的事情。开发这样一个系统的最佳方式，是在一个会如饥似渴地消化其好处的情境中。强烈的解脱和深深的挫败感会推动发问和解答。

我所描述的问题在「思想工具」领域很常见，特别是对于那些主要关注于赋能他人而不是自己的发明者来说。正如 Michael 和我在我们如何开发变革性的思想工具？^[1]中指出的那样：

有很多关于思想工具的产品，其形式都是玩具或「教育」环境。就像真正的作家不使用的写作工具，真正的数学家不使用的数学工具… 我们很容易陷入货物崇拜的模式，做一些看似（比如说）数学的工作，但实际上却避免深入这个学科的要害。对于要为其创造工具的学科，这些工具创作者却从来没做出什么重要原创性工作。他们怎么能知道工具需要包括什么呢？
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假设你想为 X 学科建立工具… 除非你深入地参与到该学科的实践中，否则要建立好的工具是非常困难的。这就像没有实际做任何木工工作，却试图建造新的木工工具。这也许是像 Mathematica 这样的工具能派上用场的部分原因——主要设计者 Stephen Wolfram 对数学和物理学有真正的研究兴趣。
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这里有一条一般原则：好的思想工具，大多是在对严肃问题进行原创工作时产生的副产品。他们往往要么是由从事这项工作的人创造的，要么是由与他们的工作关系密切的人创造的，这些人是真正创办者。此外，这些问题本身对于问题解决者来说通常具有强烈个人兴趣。他们不是为了薪水而解决问题，他们是急切地想知道答案。

值得强调的是：这个原则似乎可以解释有志于发明思想工具的人中的许多失败！我发现自己很难注意到这一点。像许多其他技术专家一样，我有一种自然的工具固定化倾向。如果我不控制这种倾向，我就会陷入这段话所描述的那种失败模式。

就为作者开发工具而言，量子国度对这一原则管理得相当好。我的合著者 Michael 也是量子计算领域标准教科书的合著者。他对成为一个有效的作家的挑战也相当认真，无论是一般的还是关于这个主题的。同样，在我通过 Orbit 将媒介扩展到其他领域的工作中，我花了很多精力与助记媒介的潜在作者建立关系，使他们的问题成为我的问题。

但我最近才意识到，我一直忽略了同样的原则，因为它适用于读者。对于我们这些对创造传播媒介（如助记媒介）感兴趣的人来说，我们必须与作者和读者/消费者建立密切的工作关系，否则我们就必须是这些角色之一。

寻找一个更好的环境

仅仅与读者进行更密切的合作是不够的。我需要在一个强大到能支撑我研究的情境中寻找读者。以下是一些似乎对于助记媒介乃至一般思想工具研究来说，使研究与情境良好匹配的重要因素。

1. 强烈的信号：你需要能做出实验，并能以足够的清晰度进行观察，从而实质性地回答你的核心研究问题。就目前的《量子国度》和 Orbit 而言，要回答发展媒介所需的基本问题就相当困难。非常宽泛地说，这可能意味着：什么起作用？什么不起作用？该媒介对读者能力的实际影响是什么？更狭义地说：媒介的具体变化如何影响它对读者的作用？如何影响它赋能于读者的行动？不同种类的互动可以支持什么样的理解？在什么主题下？
   
   
2. 真正的利害关系：你想要一个情境，让你的工作至少具有变革的潜力。你不能期望立竿见影，但为了指导你的工作，你至少要能看到非线性回报的曙光。思考像助记媒介这样的项目的目标的一种方式是创造一个环境，使一些重要的读者群体从根本上更加有利——简化，一个 10 倍速的阅读环境。但是，无论怎样的媒介改进，都无法「改变」那些除了放纵偶然的好奇心之外，对参与这个主题不感兴趣的读者。
   
   
3. 驱动的问题：也许最重要的是，你需要的不仅仅是一个可以帮助回答你的研究问题的环境：你需要的是一个足以让你沉浸其中、要求严格的环境，使它能够自己定义出引人注目的研究问题。理想情况下，你根本不会带着你自己强烈的研究问题来。相反，它们应该在对环境的反应中自然产生。
   

这场讨论中有一个令人困惑的地方，那就是我其实对增强好奇心驱动的读者相当感兴趣。周日早晨的阅读或许起初随意，但这往往能埋下一颗孕育出有意义的创新成果的种子。我怎样才能把这个现象和我所描述的担忧调和起来呢？大体上来说，我认为这个研究领域里面存在很大的路径依赖。就好比一位没有显微镜的生物学家，我需要更强的工具来探寻我正在研究的现象。这在思想工具的领域里看似并不稀奇。工具一开始在某个临界环境下被开发出来，这个环境足够激烈，以至于能孕育出非常有力的想法，然后它们就在要求相对低一些的环境中被广泛应用。当然，这最后一步并不是自动就能完成的。Wolfram 创造了 Mathematica 就是为了满足他作为研究人员的需求，我敢说，要让这个工具适应更随性的使用者，一定做过大量的调整。同样地，为了增强深度阅读而开发的环境，如果要改造它来适应非正式的阅读，肯定需要一番精心的改动。但我猜，反过来可能会更难，或者说根本做不到——比如，把 Calca 发展成 Mathematica。

我现在的初步设想是，「理想」的读者应该是那些对新领域（很可能是技术类的）有严肃的求知欲、并且有着一定的创新项目，比如进行一项原创研究或是筹备一场创业的人。由于我在创造一种传播媒介，所以需要找到这种读者和一个富有激情的作者的交集。要获取充足的反馈，找到一群团结活跃的人并深入其中是最好的选择。

与此同时，我得物色那些在某一领域拥有专业知识、愿意帮助新手，并且热衷于深入合作的作者。光是给作者一个现成的工具，然后在他们尝试写作时解答疑问，这样做远远不够。必须让作者对于主题的需求理解，和对读者面临困境的认识，去引领媒介的进化。一种强大的新型传播媒介，不仅要让读者受益匪浅，对作者也应同样具有深远影响。

更具体地说，我正在探索的两个最有希望的作者/读者情景：

1. 为了让门下研究生新生熟悉研究所需话题，教授写下的专著/教科书/笔记
   
   
2. 一本行业领袖的书，旨在指导人们如何在全新而富有挑战性的领域（如生物技术、机器学习）创业或加入公司。读者可能是科学家，也可能是技术专家。
   

为了说明选择情景所涉及的问题，我将讨论一些其他的情景，这些情景最初看起来很有希望，但我现在担心它们会带来严重问题。

大学课程

我想回答的一个关键问题是：通过提取练习建立的流畅性，会对你的理解力和创造性解决问题的能力产生何种影响？大学课程有内置结构（如考试、项目、论文），可以帮助我探索这个问题。

但这个情境下的读者面临的问题，和我想解决的并不一样。他们中大多数人并不是在进行有意义的创造性活动的同时进行学习。他们中大多数人都是对外部激励机制做出回应（这是完全合理的！）：学习这套你应该知道的东西；通过课程；取得足够好的分数；等等。

我记得作为一个本科生的感觉。我正在上五门课，其中有一半的课程我还算有点兴趣，其他的都是必修课。我确实想学习，但是校园生活有很多其他让我着迷的事情。再说了，大部分本科课程对学生的流畅程度并不寄予太高期望。如果当时有教授告诉我：「只要用这个系统在整个学期中花两个小时的时间，就能稳稳地记住我课程的所有内容」，我可能会对他们的言论半信半疑，但很可能我也不会按他们的建议去做。我原有的学习方法看起来「已经够用了」，尽管我知道我学到的很多知识并没有真正「牢记在心」。事实上，这种态度似乎与我们今年春天在一个本科班级进行的实验体验相吻合。

许多人制作了各种系统，旨在帮助人们更有效、更可靠地提升课业成绩。相较之下，我更感兴趣的却是那些能拓宽人们思维，使他们能自由自在地围绕自认为有价值的事情行动的系统。这两个目标固然有其相关性，但并非完全一致。考试分数不过是对某种能力的一个替代指标，但它给媒介施加的压力，未必能揭示我想要解决的问题。我在这个领域深耕已久，深知「教育」这个词汇背后所蕴含的巨大力量。它更有可能颠覆我的工作，而不是我去颠覆它。

[医学/法学/商科]学生

在本科学习的情境里，问题的一部分在于学生其实并不需要流畅性，就能达成他们当下的目标。但对于医学生来说，这就是必须的了。因为他们要吸收大量的知识，目前已经有一大波医学生在利用间隔重复，去熟悉他们在工作中需要的知识。我估计，法学和商科学生的情况也类似。

但当我浏览 medicalschoolanki subreddit 时，我的感觉是，这些医学生们的主要动力在于，他们想在重大考试中取得高分，其次才是出于对积累或许有朝一日能派上用场的知识的一种抽象乐趣。我妻子是名医生，所以我问她认为是什么在推动医学生的学习行为。她脱口而出的回答是：「恐惧！」害怕考试挂科，害怕分数不够申请心仪的医院实习资格，害怕在大人物面前出丑。但他们并不害怕会伤害病人（毕竟有多重的监督机制在），也不害怕在研究项目上因缺乏必要的知识而手足无措，更不害怕自己理解不了自己渴望掌握的知识。

我相信，在这些情境中，有些学生的感受不同。也许我可以想出如何与他们合作。但我越来越怀疑，这些情境不会为我的研究提供正确的压力。

新员工培训

假如你刚入职一家新公司，你可能急切地想要立马展现自己的能力。然而，要做到这一点，你必须先掌握大把基础知识。以 Stripe 公司为例，新员工需要快速吸收大量公司内部和行业专有的术语，理解复杂的概念，熟悉公司的运作程序。再者，新的开发人员还需要了解关于公司内部基础设施的各种细节。在这种背景下，运用助记媒介可能会产生很有趣的效果。

这里面临的挑战是，正式的企业学习系统几乎总是令人灵魂深处感到压抑，给人的感觉像是学校最糟糕的部分。当你听到「合规培训 」或「再培训」时，你会想到哪些平庸的恐怖？你能感觉到，使用这些系统时的每一步动作都会被统计成一份「报告面板」，供某个地方的管理员查看。围绕这些东西有一个完整的行业，叫做「企业学习和发展」。虽然有些讽刺，但我确实知道有些心怀良意的初创公司（一些已经倒闭，一些还在努力）在这个领域尝试应用间隔重复。我担心他们为了讨好购买者，牺牲了这种方法的巨大潜力。最大的挑战之一就是，这个情境下的购买者其实并非使用者，所以预计的委托—代理问题就会显现出来。

在这个领域的诀窍是找到一个公司，大到让良好的入职培训显得至关重要，但又小到让整个过程不至于从一开始就让人感到烦闷。我的直觉是，应该将此过程调整为以员工为中心的工具：只要你在入职时对任何东西感兴趣，就用你的「魔法棒」指向它，你就能轻而易举地记住它！这个工具的服务对象是你，而不是某个企业的数据看板。这几乎与常规的以雇主为中心，「喂」给员工任务的培训方式截然相反。如果从创业公司的角度来看，这样的做法就是在「颠覆」企业学习和发展领域，通过推出一款「草根」工具，让员工主动兴奋地接受，然后推广到整个公司，就像 Slack 的发展道路一样。

这一切在我听来相当悲惨——当然，我是想找到研究情境，而不是「赢得」一个「细分市场」——但我仍然相信，如果有合适的合作伙伴，这条道路会非常有趣。

重大生活变化

某些关键的生活事件往往会伴随购书狂潮：有了第一个孩子，成立了第一家公司，建造了一栋房子，为失去亲人而悲伤，等等。这些主题，尽管技术含量不高，却关乎重要利益，且与我们的生活密切相关。鉴于许多面临这些处境的人已经在购买相关书籍，那我们是否能让这些书籍发挥更大的效用，从而产生更深远的影响呢？

我在这里犹豫不决，因为虽然所有这些事情都很困难，但我怀疑「学习复杂的想法」在这些挑战中，真的是瓶颈所在吗？当然，在这些领域中还有其他有趣的机会，可以让书更好，这些机会不一定都和学习复杂的想法有关。但我已经花了很多时间思考如何使用助记媒介来帮助人们学习复杂的想法，我觉得如果不在这个问题上继续深入，而草率改变关注点，那真是太过遗憾。

我在思考如何提升个人成长类书籍的效果时也有同样的顾虑。例如，我认为^[2]像《原子习惯》这样的书，如果能把创制经验延续下去，帮助读者把书中的观点融入自己的生活中，那这本书的影响力就会大大增强。但我直觉告诉我，要认真对待这样的挑战，可能意味着要开发出一种完全不同的媒体形式。再举一个例子，学习佛法的确需要内化大量精确知识。也许助记媒介可以对此有所帮助。但对八正道和四圣谛的提取练习，可能并不是提升这类书籍的最重要的方式。

我内心的一部分在担忧，是不是我想太多，阻碍了我在「足够好」的情景下建立势头。而另一部分则在忧虑，我是不是还没有充分意识到问题的严重性——也许，这才是我工作中面临的最大挑战，我应该把全部精力都放在解决这个问题上。

在可汗学院的工作经历中，我受够了研究/情境匹配差的问题。我现在渐渐认为，良好的匹配度是优质工作的必要条件。这一匹配很是微妙。匹配度差，不会像缺失的仪器或技能一样构成明显的阻碍。但如果你期望建立系统，增强他人的能力，你的见解空间会极大由他们的使用方法决定。

Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 Shom、GPT-4，校对 Jarrett Ye、AsukaMinato
原文：Finding research–context fit
作者：Andy Matuschak

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