2020-11-25 15:34:00聖天使

如何在幾天時間內快速理解一個陌生行業?



[公眾號:人神共奮,作者:人神共奮(私募基金經理,財經專欄作家,虎嗅網2019年度十佳作者)、陶海翔,題圖來自:《平凡的榮耀》劇照截圖]


越來越多的工作需要我們能在很短的時間內掌握一門新的學科。學習陌生行業的新知識,不可能也沒有必要像專業人士那樣學習,最常用的方法,以前叫「觸類旁通」,現在叫「知識遷移」,即把陌生領域的知識跟你之前所熟悉行業的知識框架進行比較,找到相同的因素,比如成份、知識結構、或者同樣的分析過程,以幫助學習。


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一、如何快速學習陌生行業的知識

從去年開始,我成為了一名職業投資者,它跟業餘投資有一個很大的不同。

業餘投資的資金量少,我只需要投資我過去很熟悉的幾個行業就夠了,最多再加上幾個比較容易理解的消費品行業的上市公司。

但職業投資者因為操作資金量大,收益要求更高,且要求回撤少收益穩定,必須理解更多的行業。

比如你要投資蘋果產業鏈的公司,除了通用的投資知識之外,你還要知道手機產業鏈的分工,關鍵部件的技術現狀,如果你投資的是醫藥股,那基本上時時刻刻準備着百度一下。

投資這個職業對於新知識的學習能力要求很高,它的要求並不是科普型的「懂」,而是判斷價值。


比如說PD-1,作為科普,你只需要理解它的藥理機制就行了。但作為投資,你還要能判斷技術未來的發展方向,這個賽道上哪些公司更具備優勢,還要能定量的研究,這些新藥將為這些公司帶來多大的價值。

而且,這些新知識,你必須在非常短的時間內掌握,因為馬上又有新的機會了。


事實上,不光是投資領域,越來越多的職業需要你能在很短的時間內掌握一門新的學科,比如我之前在銀行做信貸,經常到企業實地調研,如果不懂這些行業,很容易被騙;後來做營銷諮詢,和電商運營,也要能在最短的時間內快速理解客戶的產品和所在的行業。


學習陌生行業的新知識,不可能也沒有必要像專業人士那樣學習,最常用的方法,以前叫「觸類旁通」,現在叫「知識遷移」,即把陌生領域的知識跟你之前所熟悉行業的知識框架進行比較,找到相同的因素,比如成份、知識結構、或者同樣的分析過程,以幫助學習。

更重要的是,知識遷移也是創新性很強的工作的重要方法。


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二、知識的廣度與深度,哪一個更重要?

狹義的知識遷移幾乎是學習的唯一的方法,比如我們學習英語語法時,總是先看一看語法現象(單數變複數),從這個現象中總結語法規則(複數規則),最後經過練習就把任意新的單數名詞變成複數。

可以說,學習的本質就是知識遷移,只是大部分知識遷移都是發生在同一個專業內。隨着知識儲備量的增長,更多的知識遷移發生在專業與專業之間,就是本文所說的廣義的、跨行業的知識遷移。


比如獲2002年諾貝爾經濟學獎的是一位心理學家丹尼爾· 卡尼曼,他把心理學的研究「遷移」到了經濟學領域,並創造了一個新的經濟學分支——行為經濟學。

我以前認識一位編劇朋友,後來他成為職業生涯規劃的網絡大V,他最擅長的是做面試輔導,而這兩個看似不相干的職業有一項共同的能力——講故事。

具備跨行業知識遷移能力的人,其知識面必然橫跨不同領域,而這就面對着一個矛盾,在有限的生命里,人的知識應該更廣博還是應該更專精?


在網絡時代之前,這個問題的答案更傾向於後者。知識在書本上,只有少數行業內的人士才能掌握,大部分人終其一生才能把本專業的知識從書本上搬到大腦里。所以,以前的工作很少要求跨專業的知識遷移能力。

但到了網絡時代,知識觸手可「搜」,你並不需要把這些知識都裝到大腦里。專業學習的作用變成了建立知識架構,讓你知道在這個系統中,某個知識所在的位置,以及知識與知識的聯繫,一旦用到,你便可輕易地搜索並理解相關專業知識。

這就讓普通人有更多的時間涉獵多個領域,從而有可能進行「跨專業的知識遷移」。


而且,現代職業大多需要複合多個專業,也更需要知識遷移的能力。比如營銷傳播,可以說是商業與心理學的結合,如果只是從營銷專業內理解營銷,你很容易達到知識瓶頸,想要打破天花板,你必須跳出來,跳到上一級學科,從商業或心理學中進行「知識遷移」。


只不過,很多人還停留在功利式學習,每學習一件新事物,都要經受靈魂拷問:學了這個有什麼用?

從知識遷移的角度來看,這個問題的答案很明顯:到了有用的時候,自然有用,在它有用之前,你永遠不會知道學它有什麼用。

更何況,就算最後還是沒用,無非就是浪費一點時間——如果你真心喜歡,那也談不上浪費時間。

當然,跨領域的知識只是「知識遷移」的前提,「知識遷移」很少自發產生,就像麵粉不會自動變成麵包。

如果把「知識遷移」類比於通信中「編碼」與「解碼」,你還需要另外兩項能力。


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三、舊知識的「編碼」

大部分人在本職工作之外,都有一兩個愛好,可工作的知識和愛好的知識之間,幾乎很少發生交集。

如果沒有合理的方法,知識遷移只是一種非常偶然的現象。

這一點跟行業內的知識遷移不同,你是一名銷售,掌握了幾個典型類別的客戶特徵後,只要有基本的思考能力,自然能將「有效客戶」的特徵遷移到大部分客戶身上。


想要提高跨行業的知識遷移能力,我們還需要培養從現象中抽象出事物發展本質的能力。

以「愛迪生效應」為例。愛迪生團隊在提高燈絲壽命的實驗中,試着在碳絲附近安裝了一小截銅絲,希望能阻止碳絲蒸發。雖然實驗失敗了,但工程師卻匯報了一件古怪的事,沒有連接在電路里的銅絲,卻產生了微弱的電流。

愛迪生立刻敏銳地意識到它的價值——或者我們可以用這個現象發明出一個新的電流表。

但很快,愛迪生將其註冊專利後便束之高閣。因為他覺得人們並不需要新的電流表。


直到十幾年後,英國物理學家弗萊明在發明信號傳遞放大裝置時,想到了「愛迪生效應」,發明了世界上第一支電子二極管,開創了一門新的工業體系——電子工業。

「發明之父」愛迪生居然與這項偉大的發明失之交臂,正是因為他是一個標準的「民科」,他不懂物理理論,也就無法從「愛迪生效應」這個現象中提煉出本質。


所以知識遷移的第二個條件是對知識內在邏輯的認知。不光要知道這條知識,更要理解這個知識為什麼會出現?在什麼前提下成立?它有什麼內在規律?有什麼外延?

當然「知識遷移」的「編碼」是順着知識下來的,相對比較容易,更困難的是「解碼」,因為你根本不知道密碼是什麼?


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四、提出問題的能力

跨行業的知識遷移並不是一種高效的學習方法,因為你不知道眼前的任務應該「遷移」什麼知識,如果一個一個的尋找,那太花時間了。

那位改行做面試顧問的朋友,如果他改行做了廚師,這個編故事的能力就用不上了,如果他在做面試顧問之前,涉獵非常廣泛,那麼他也可能根本想不到要「遷移」他只是略知一二的編劇理論。


大量的知識,在沒有找到一個好問題之前都是「無用的知識」,換言之,你只有對眼前的任務提出一個好問題,對應的「無用的知識」才能變成有用的答案。

「知識遷移」常常是一個先有答案,後有問題的學習過程,可提出好問題的能力,常常比找到好答案更難。


埃隆·馬斯克不是第一個研究電動車的人,很多人也比他有更多的造汽車的經驗,但馬斯克是一個擅長提出好問題的人,所以他先找到了好答案。

電動車和傳統汽車最大的區別是笨重的電池,所以每一個研究電動車的人都在解決電池重量和續航的問題。但這不是一個好問題,因為它直接把電動車的問題甩給了電池工業,然後汽車巨頭們就可以在一旁等答案。


馬斯克不喜歡等,他在思考另一個問題:除了汽車內燃機變成了電池和電動機之外,電動車還有什麼不同嗎?

之所以說,這就是一個好問題,並不是這個問題本身的價值高,而是因為它有一個好答案,這個答案出現了「知識遷移」。

汽車內燃機變成了電池和電動機,電線取代了以前的齒輪傳動軸這些機械部件,這麼一來,傳統汽車的原子傳動就變成了電路板與電線里的電子傳動,汽車工業的核心環節就被改造成了電子工業。


如果上面的描述還是太學科化的話,更直白的表達方式是:電動車不是在電動汽車上裝一台電子顯示屏,而是為手機裝上輪子,是一台假裝成汽車的電腦。

如果你想像不出「假裝成汽車的電腦」跟傳統的汽車有什麼不同,那麼更直白的場景是:傳統汽車的維修需要你把車開到4S店,未來,電動汽車的大部分故障都可以用軟件升級的方式去解決,或者——試着重啟一下?

現代社會,幾乎所有的創新,其原點都是通過「知識遷移」的方式得到的。

特斯拉並沒有很好的解決續航的問題,但它解決了另一個更重要的問題——它重新定義了汽車。


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五、重新定義知識

總結一下前面說的「知識遷移」的三個過程:

1. 儲備:豐富的跨領域知識;

2. 編碼:習慣於總結事件的本質;

3. 解碼:從多個角度對當前任務提出各種可能的問題。


「知識遷移」並不是一個100%會成功的方法,可一旦成功,它創造的價值遠遠超越常規的工作和學習方法。

所以我們對知識的理解也會跟過去有很大不同:

1. 出於興趣而學習的「無用的知識」,將發揮越來越重要的作用。

2. 學習不是為了掌握知識,而是形成思考方法和建立知識結構。

3. 學知識不要怕忘,重要的是記得自己曾經學過,並知道如何喚醒記憶。

4. 養成學習陌生學科知識的習慣,提高快速學習陌生知識的能力。

5. 在搜索時代,「不知道」並不可怕,不知道自己「不知道什麼」,才可怕。而那些只知道一兩個專業的知識的人,更容易成為後者。---(公眾號:人神共奮/虎嗅)

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