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第二章 垃圾识别术入门：如何找到需要的信息及如何辨别信息真伪 {#0fd3 .graf .graf—h3 .graf—leading .graf—title name=“0fd3”}
每个人心中都应该有一个自动的垃圾探测仪。------欧内斯特·海明威（Ernest Hemingway)，1965
学习垃圾识别跟训练注意力没什么区別。我会推荐种种技巧，你首先要了解它们，然后加以实践，最终养成习惯。数字化媒体带来了走神和轻信的危险，这点我们无法改变；我们可以改变的是自己，要摒弃那种对注意力放任自流，或者对流言不加甄别的坏习惯。如果说注意力素养的核心是关注你的意图，那么垃圾识别的关键就是时刻保持怀疑。不是说要拒绝相信一切；而是不要一开始就相信一切。就算你已经找到答案，也不要停止调査。要打破砂锅问到底，而不要理所当然地接受你遇到的第一条证据。
我第一次看到女儿使用捜索引擎来完成作业的时候，我告诉她：“以前，如果想捜索信息，就得到图书馆去查阅书本或者期刊。你可能会有不同于书本的见解，但你基本能肯定，在书本发行之前，已经有人已经复核过作者的言论，确定一 切无误。但是，当你点击搜索引擎所提供的某个链接时，你无法肯定自己看到的信息是否准确，会不会造成误解，有没有可能是一派胡言。”
“那谁能帮我辨别呢？“女儿问道。她开始认识到互联网对于文本权威性的挑战。
“这恐怕就不是信息发布者的责任了，如今，使用信息的人得靠自己，“我回答说，女儿显然不大高兴，“如果你不知道怎么鉴别信息的优劣，盲目相信从网上找到的所有信息，你就有可能遭人蒙骗。”
为了让她明白我的意思，我在捜索引擎里键入了民权领袖马丁·路德·金 (Martin Luther King )的名字。我知道捜索结果的顶端多半会出现一个网站链接 “马丁·路德·金：真实的历史”（Martin Luther King Jr: A Ture Historical Examination）不难看出，这个网站将”真实的历史”中的金描绘成一个品行不端的人物。我问她：“你怎么判断这些信息是真是假？“女儿回答道：“这看起来就跟网上大多数信息一样啊。”
“查查作者。“我提示她。
她查询了该网站几位撰稿人的名字，发现捜索结果中这些人经常跟”种族主义者”联系在一起。我于是向她推荐了一种名为Whois的网络服务，它能显示大多数网站的所有者的姓名。经査阅，所谓的”真实的历史”，其实是由一个名为”风暴前线”的组织运营的。而经过进一步捜索，我们看到，“风暴前线”是一个推行白人至上论的组织。（这次之后，过了很多年，“风暴前线”才开始在其运营的网站上显示其名称。）
为了向我的女儿及学生展示网络上的东西并不总是名副其实，我开始收藏那些糊弄人的网站地址。这些网站要么像”真实的历史”那样，处心积虑地误导人；要么使用一些低级的伎俩，只要你足够留心就能发现。它们有各种各样的花招，其危害性也各不相同。有个网站呼吁网民支持”拯救濒危的树章鱼”的活动，看上去简直有点儿可笑，不过至少它还给了点儿线索，让你发现它是骗人的。但所谓的”在线怀孕测试仪”就有点儿吓人了，它让网民”输人姓名然后点击’开始测试’ ”。(我发现那个怀孕测试的网站后，没过几个月它就不见了，不过我用”谷歌快照”的功能把它找了回来。将来我还能用”网站时光机”服务来查看某个网站关闭前的模样。可见，信息发布是不可逆的。） Genochoice.com看起来非常专业，但它提供的服务完全子虚乌有，甚至包括克隆你自己。Hetracil.com跟医药公司的广告没什么两样，但这世上根本不存在它所推销的”勇猛丸”。我将这些网站链接标记为”垃圾识别”。
女儿问：“那我怎么能知道我在网上找的东西到底是真是假呢？“我告诉她要”保持怀疑，查清作者，然后看看别人对作者的评论。“记者约翰·麦克曼努斯（John McManus ）最近写了一部绝妙的垃圾新闻识别指南《如何在纸媒、广播以及互联网上识别偏见和垃圾新闻》（Detecting Bull: How to Identify Bias and Junk Journalism in Print, Broadcast and on the Wild Web{.markup—anchor .markup—p-anchor data-href=“https://www.amazon.com/Detecting-Bull-Identify-Journalism-Broadcast/dp/1478255285” rel=“noopener” target=“_blank”})。麦克曼努斯的建议是”像侦探一样思考”。可靠的可信度检验跟巧妙的网络捜索一样，是一个过程，不能一蹴而就。要掌握专注地使用媒体的方法，第一步是关注注意力。而要想提高批判性地吸收信息的能力，第一步则是进行多次捜索，用多个捜索引擎捜索，以及突破搜索结果的第一页，去看更多的内容。
捜索引擎技术几乎和我女儿同年，在20世纪90年代末就成年了。但直到如今，网页可靠性的评估问题仍然存在。谁是作者？紧接着，下一个问题是，作者的信息来源是什么？对于那个关于马丁·路德·金的网站，我们一查作者，就发现他们可能存在偏见。但信息源缺失和有偏见的信息源一样可疑。如果网页上没有作者信息，就得用Easywhois或者其他类似的服务，查出网站所有者是谁。还可以用alexa.com来查询网站的点击率有多高。如果你知道网站的URL,可以将它输入到Network-tools.com来査询。如果作者提供了交流或评论的渠道，通常证明信息较为可信。如果作者回复评论，你可以读读这些回复再判断。另外，如果网站域名以.gov或者.edu结尾，你通常可以认为它们比较可信。
要重视网站的设计，但不要完全依赖这个指标。专业的网站设计并不意味着内容一定正确（Genochoice和Hetracil就设计得极其精致），但明显的”山寨”设计时常意味着所谓的”某某研究所”不过是个骗子大本营。别把网站设计当成可信性的确凿证据，而应将它看做可能的线索。其他的线索包括语法错误、可疑的信息源、信息源缺失、他人对网站的负面评价。这些线索有可能使你对该网站可信度的看法恶化。如果作者提供了信息来源，就得捜索作者的姓名。有没有其他的网站引用了该网页，如果有，这些网站是什么。要回答这些问题，可以用 “link:http://…”（用网站的URL代替省略号)指令来查询。斯科特·罗森伯格(Scott Rosenberg)是位记者，他过去服务于纸媒，现在则是数字化媒体的老手。我认识他，还是他刚离开《旧金山观察家报》（San Francisco Examiner）并成立《沙龙》（Salon）杂志那时候的事了。他出版了一本面向网络新闻及各种网络信息使用的指南《网络环境探秘：如何调查网页可靠性》（In the context of web context: How to check out any Web page）,可供参考。
要完成以上种种验证过程，只点击鼠标、复制、粘贴、捜索并自行判断，花不了几秒钟的时间。其中，最费工夫的是学会判断。
记者们讲究”三点定位法”，即从三个不同的、可信的信息源处验证信息的可靠性。2011年一月，我在Twitter上读到一篇报道，称埃及已封闭了国内的网络。我不认识发这条推文的人，但这篇惊人的报道显然跟丹·吉尔默(Dan Gillmor) 所形容的一样：“很有意思，假如它是真的”。我浏览了 CNN、ABC、BBC和半岛电视台的网站，并没发现相关的内容。这时，我不仅感到怀疑，还觉得应该让其他的Twitter用户也警惕起来。我表达了自己的看法，有几个人马上就回复了我，并提供了独立的信息源链接。但这些链接中的3个又指向了先前我读过的那篇报道。接着，又有人用Twitter告诉我，某人在埃及刚刚切断网络时，正和开罗的某个记者通电话，而前者据我所知是可靠的。因此，我査阅了此人的推文，并由此确认他的确打过那通电话。这样，我就得到了”三点定位法”中的一点。不久，Twitter上有人提醒我可以用一项名为”traceroute”的网络服务来测试网站是否能够连通。显然，埃及境内似乎有什么大事在发生。从我所在的地方似乎完全无法接入埃及的网站。我并不精通技术，不能确定这是不是假象，或者是不是暂时的现象，但我认为这个证据很有力，足以作为第二点。在我读到第一条推文后大约一小时，美联社发布消息，称埃及的网络连接遭到限制，我终于完成了三点定位，并且开始发布推文澄清先前的说法。
这个经历告诉我，Twitter有可能比各大新闻媒体要领先一个小时以上，前提是你知道如何验证消息的真实性。2009年，因为不懂得三点定位法，很多人转发了”发短信到以下号码，美国航空将对海地进行医疗援助”的消息，导致更多人受骗。2011年利比亚动乱期间，一个所谓的”大马士革女同志”的博客广受关注，但最终人们发现，这个”女同志”其实是个美国男人，这堪称垃圾新闻识别术的经典案例。
如果你怀疑有些网站是在故意欺骗你，你的担心是完全合理的。曾经有一群喜欢搞政治恶作剧的人建立了Gatt.org网站，甚至连国际法律研究中心都上了当，以为那是世界贸易组织的官方网站。几年前，这个研究中心邀请了一位Gatt.org 的成员在其年会上发表演讲。发言人其实来自一个名为Yes Men的社会团体，他在会上冒名世贸组织的发言人，大肆发表种族主义言论。这人随后身份败露，还在台上装死。虚假信息可能是精心策划而成的。你可以登陆mercuryfacts.org看看自己能否独立发现这个网站的”钓鱼”企图。我搜索过”mercuryfact.org的幕后主使是谁”，第一条捜索结果是关于一位公关专家的维基百科页面，此人据传曾涉足烟草等行业，长于创建误导性的网站。要调查这位公关专家所属的机 构”消费者自由中心”，就要动用Sourcewatch.org 了。这是一种帮助人们追踪网络组织的査询服务。你要时常自问，尤其是当某个网站提示你往电脑上下载什么东西的时候，是不是有人想牵着你的鼻子走？
近年来，很多人开始依赖互联网获取重要信息，诸如新闻、学术研究、医药知识以及投资建议等，却少有人接受批判性地吸收网络资源的教育，这已经成为了一种公共威胁。别做梦了，盖茨不会因为你转发了某封连环邮件就给你寄五美元，你在聊天室里获得的医疗信息不见得比医生告诉你的更灵验，而非洲独裁者的遗孀绝不可能将几百万打入你的账户。主流媒体从未发布过、但在电子邮件和博客中疯传的、关于某政客的不堪传言很可能只是流言而已。你贴到备忘录或者学期论文里的数据很可能是凭空捏造的，而且容易被专门的防抄袭软件识别出来。除此以外，在你转发任何社会化媒体上的最新信息之前，请到Snopes.com上复核 一下，这个网站从1995年起就致力于揭穿网络上的流言。
在前面的章节中，论及注意力训练时，我提到过斯坦福大学的教授佛格，他是社会化媒体的”说服力、自我说服以及习惯塑造”方面的专家（我通常会将科学理论的创始人的名字写出来，这样读者就可以自行检索，并且独立评估这些理论的可靠性。）佛格参与了一项人们如何检验网页可靠性的研究，这是最早的此类研究之一。在《计算机可信度的元素》（The Elements of Computer Credibility）一文中，佛格与其合作者曾翔（音译，Hsiang Tseng)强调，可信度通常是一种感觉，而非人或者计算机产品的实际特性。应该将可信度看做你对于被评估的信息的信任程度。2001年，佛格和几个同事研究了美国和欧洲的1400名被试。发现对网络信息可信度的判断与参照系有关，还受到现实世界中相关验证性信息的影响（比如品牌、联系方式、信誉以及用户反馈等）。其他的影响因素包括使用网页的便捷性、网页设计的质量、有无错误信息、技术性问题（如掉线、无法登录网站等）、更新速度以及可靠性（更新的频率、信息的一致性和可验证性等）。
如果信息源是有信誉的，或者从属于著名品牌，调查网络信息可信度的负担将有所减轻，但无法彻底消除。连哈佛大学和《纽约时报》这样声名显赫的机构都曾经被卷入恶作剧之中，可见，即便是被普遍认为可靠的信息源也无法保持100%的权威。任何具有一定网络经验的人都能感觉到网站是不是崩溃了，或者判断它的设计是不是很糟糕；大多数人也知道，如果网站已经很久没更新过了，那就得多加一分警惕。佛格和他的同事的研究似乎只是验证了这些常识。然而，另一项研究发现了一种可能造成严重误导的普遍做法：很多人似乎觉得搜索引擎本身就具有权威性。埃斯特·哈吉泰(Eszter Hargittai )、林赛·富勒顿(Lindsay Fullerton )、艾瑞卡·孟彻·特里维诺（Ericka Menchen-Trevino )以及克里斯汀·叶 茨·托马斯（Kristin Yates Thomas )在2010年进行了一项研究，发现学生将捜索引擎视做衡量可靠性的标准之一。如果某个网站排在捜索结果的头几位，许多被试会认为它是可信的。
一些研究表明，经验较为丰富的网络用户的确会使用多种方式来检验信息的可信度。大卫·兰克斯（David Lankes）进行的一项研究表明，使用互联网的老手会像侦探一样思考，将捜索引擎提供的线索、自动推送的信息、信息集成服务以及社会化媒体上的”网络推荐”综合考虑。兰克斯解释说，“以往人们将可信度同权威以及等级联系在一起，如今人们综合多种信息来对某条信息的可信度加以判断。网络化的数字媒体催生了参与的迫切需要，而综合信息的要求以及越来越多可供综合的信息正是这种需要的产物。“林赛·佩蒂格尔在哈佛大学进行研究后发现：要判断网站是否符合可信度的评判标准，学生们会寻找各种线索：网站的受欢迎程度，专业的声誉，线下的名声（包括网站是否聘请了拥有一定资源并能够收集到确实可信信息的员工），个人使用该网站的经验，与”中立”机构的联系（比如.gov、.edu和.org就分别表示与政府、教育机构和非盈利组织的联系），笔法（客观或偏激），风格（引用的方法，图片，对齐方式，报刊排版 等），等等。
大多数人会自问，这种侦探式的调查是否值得，毕竟，为了验证一次捜索的结果，你得花上一定的时间。宋永瑞（音译，Soo Young Rieh)和布兰恩·希里格斯（Brian Hilligoss)访问过24名大学生，这些学生坦言自己愿意为便捷牺牲一定的可靠性。这种妥协在较为年长的网络用户身上也很常见。我自己就遵循类似的逻辑，在投入时间之前会衡量一下是否值得。正如舍基所说的，“权威性有不同的程度，从’足以平息吧台边的小打小闹的观点’到’能够跻身学术论文的证据’，不一而足。” 在大多数情况下，用可靠换取方便是合理的，但这并非绝对。有时，最好的策略是，问问自己是否有时间再调査一下，同时考虑一下不这么做的代价是什么。
米瑞安·梅特茨格（Miriam Metzger )，安德鲁·弗拉纳金（Andrew Flanagin )以及瑞恩·梅德思（Ryan Medders)对于检验网页可信度的方法做了全面的研究。他们分析了109名被试的焦点小组数据，这些被试具有多元化的背景，对互联网的熟悉程度也有所差别。梅特茨格和她的同事指出：“数字化媒体以及信息的极大丰富有可能让人困惑，很难弄清楚谁是权威。“这与我教育女儿的观点不谋而合。他们还补充说：“电子化的网络以及社会化的计算机应用，让个体更容易利用群体智慧来评估网上的信息以及信息源。“我很就会谈到所谓的”群体智慧”在可信度监测中的应用。批判性思维中群体性的元素一方面可能非常有用，另一方面也许会造成误导。要想利用群体智慧，评估群体智慧的质量是一项必备技能。
在我们深入审视可信度监测的社会化因素（即梅特茨格及其同事所说的，利用”群体智慧来评估信息”）之前，请先来看看如何衡量受欢迎程度，这是当今所有搜索引擎的工作原理的重要组成部分。谷歌的创始人之一佩奇（Page）在攻读硕士学位的时候发明了一种为搜索结果排序的算法，对某个网页排序的依据是有多少其他网页链接到了该网页中。这就是谷歌公司以佩奇命名的著名算法 “PageRank”。在所有的捜索结果中，被其他网页引用次数最多的页面被排到了靠前的位置；如果两个搜索结果被引用次数同样多，那么被更受欢迎的网站所引用的捜索结果就会占据上风。
当然，谷歌捜索的奥秘要比上述的解释复杂得多，但基本原理大略如此：把链接的个数作为衡量网站有用性的指标------你链接了某个网站，就像给它投上了一票。PageRank考虑到了每个投票者本身的可信度和有用性------来自某些网页的链接在算法中被賦予了更高的权重。这类投票机制在网上比比皆是，从谷歌的”+1”，到Facebook的”赞”，再到Digg的”digg”以及”bury”。这种机制有效地集成了群体的判断，然而，这也使得设法蒙骗谷歌算法变得有利可图。网上有许多营销博客和所谓的”内容工厂”，他们将需要推广的品牌名称和毫无意义的词语或者从别的博客上摘抄下来的内容混合在一起发布。就像公关行业懂得操纵公众的想法一样，从事”捜索引擎优化”的专业人士也掌握了操纵捜索引擎的秘诀。
近期的某项人种学研究显示，那些玩转了电脑游戏、博客或者YouTube的七年级学生通常不大轻信，而且更容易看穿网络捜索的本质。这可能是因为，这些狂热的年轻人在创造网络内容时，需要借助捜索引擎和社会化媒体来学习自己所处的亚文化的潜规则。伊藤领导了至今为止范围最广的针对年轻人和数字媒体的人种学研究，在一次访谈中，她指出：“对于那些因兴趣而狂热地从事某些活动的年轻人，所谓的’并行学习’会带来一种效用，即当他们开始参与知识创造或者媒体产出时，会对知识和媒体的产生方式有更加完备的理解。梅特茨格，弗拉纳金以及梅德思如是说：
“频繁地通过互联网沉浸于虚拟世界中的人（包括”魔兽世界”等网络游戏的玩家），以及参与网上信息创造的人，都会比较关心可信度的问题。这些结果表明，如果孩子们在更多的层面上对互联网参与得更多、更深入，他们可能会培养出一种健康的怀疑主义的态度，并且关注网上信息的可靠程度…他们会用更多的方法来评估可信度，并且对于这种评估一丝不苟，这也会让孩子们更加谨慎, 不轻易信任陌生人。”
因此，跟年龄一样，经验和参与对于提高垃圾识别能力也非常重要。一个十岁的网络游戏或网络视频达人，比之一个18岁的大学生网络菜鸟，可能进行可信度检验的能力要强得多。
在检验信息之前，你得知道如何找到信息。我会从捜索的技巧开始，然后从精神、技术和社会层面介绍相关的工具，助你摆脱垃圾信息，畅享网络生活。
如何搜索，如何获知 {#193c .graf .graf—h4 .graf-after—p name=“193c”}
要想获取新的、不熟悉的领域的信息，非常重要的第一步是浏览网络并进行捜索。尽管很多时候捜索并不会带来对某个领域长久的兴趣，年轻人确实会把这些基本的知识当做敲门砖，借此开始从社会和实用层面更加深入地探索某个领域。网络上的站点、论坛以及搜索引擎降低了捜索信息的门滥，没有专门知识的人也能轻松上手，这就大大拓展了现有的信息资源。在网上闲逛，偶尔搜搜东西，这种自发的行为可能给了年轻人一种力量感，经常采用这种方式上网的年轻人常常说自己是”自学成才”。通过随意的搜索和任意的浏览，年轻人获得了探索自己 感兴趣的主题的自由，这帮助和鼓励年轻人更加主动地掌控自己学习的过程。
------伊藤瑞子（Mimi Ito ),《闲逛、胡闹和极客式闲逛》(Hanging Out, Messing Around, and Geeking Out) , 2009
捜索引擎实在太强大了，以至于我们都忘了它究竟有多神奇。很多人在”哈利·波特的魔法世界”主题公园排几小时的队，就是为了花钱看看演员如何在那个人造的村子里假扮魔法师。实际上，每天都有数以百万计的人或熟练或生涩、或成功或勉强地用电脑和键盘玩出了魔法般的花招。你捜索某个主题的时候，如果你往搜索引擎里输入了正确的词条，满屏的信息就会以多种媒体的形式从天而降。你的电信运营商要求你支付数据传输费用，但你所得到的知识完全免费。还有比这更神奇的事情吗？
谷歌、必应、雅虎等捜索引擎提供免费的捜索服务，因为搜索行为提供了市场营销信息，而广告主们苦苦追寻这类信息，就像淘金者们寻找传说中的黄金城一样。捜索让广告主能够向大量用户显示其感兴趣的广告。捜索是一种公共物品，它对每个人都很有用，但个人没有动机去自行提供这种服务。同时捜索也是聚集个人财富的途径，因为它销售一种宝贵的产品，这就是用户的注意力。搜索引擎出售赞助商链接，这些链接显示在捜索结果页面的顶端或者一侧。如果用户点击了这些链接，提供捜索引擎的公司就会收到一小笔广告费。用户的点击每年能创造数十亿美元的收人。
**广告主不仅靠购买注意力来营利，还可以借此实现政治性的目的。**2010年，英国石油公司（BP）的”深水地平线”号钻井平台发生事故，大量原油从平台底部漏出，注入墨西哥湾。BP当时向各大搜索引擎购买了赞助商链接，链接对应的词条包括”漏油""BP漏油”以及”深水地平线”，以诱导舆论。我提到哈利·波特和BP是为了强调，搜索能否带来智慧的魔法，取决于用户使用搜索引擎的熟练度和所采用的捜索词条的恰当程度。观察一下人们在网上的捜索行为就会发现，会使用高级捜索功能的人少之又少，连给词条加上引号以实现精确捜索、用加号或减号来合并或排除捜索词条这样简单的功能都乏人问津。谷歌和必应等捜索引擎主页上有”高级捜索”链接，那些勤勉的用户能够借此实现多种高级的功能：查找包含数个词条的页面，而这些词条必须以某种特定的顺序出现；查找包含某个特定的词或者短语的页面；查找包含某一组词中任何一个或多个词语的页面；在捜索结果中删除包含某个词条的页面，等等。高级捜索能让用户得到解放。但即便用户掌握了这种技巧，他们也不一定懂得如何在合适的信息背景中找到自己所需的信息。究竟要怎么做，才能将捜索和査找转化成学问和新知呢？
克里斯·豪尔（Chris Heuer）在自己的社会化媒体俱乐部里教授捜索的技巧，他有一个好建议：当你在构想你捜索的词条时，可以”输人你想要的答案”。比方说，我想知道，倡导用直流电来传输电力的爱迪生何以战胜同样聪明绝顶、但支持交流电的尼古拉·特斯拉（Nicola Tesla）并最终获得对电力的商业控制权，以及他成功的原因何在。我想得到的答案应该能够补全以下句子：“特斯拉输给了爱迪生，因为…”因此我就把这半个句子（去掉省略号）输入到谷歌或必应的捜索框里。谷歌的捜索指南对此解释道：
“捜索引擎不是人，它只是一个能够将你输入的词语同网页上的词语作配对的程序。因此，你要用网页上最有可能出现的词条来捜索。比如，不要捜’我的头好疼’，而要捜’头痛’，因为后者才是医学网页上可能出现的术语。‘蝙蝠在哪些国家被认为是吉兆？，这个问题对人而言再清楚不过了，但能回答这个问题的网页可能并不包含这句话。相反，如果输入’蝙幅被认为是吉兆’，甚至只输入’蝙蝠吉兆’，效果会好得多，因为你想要的网页中通常会包含这些表达。”
尽管我得靠自己深入挖掘信息和检验信息的质量，两大捜索引擎提供的第一页捜索结果，通常就已经涵盖、甚至超越了我需要知道的一切内容。这时，我所接受的”信息力”（Infotention）训练就起作用了，它提醒我今天得发布一篇新的博文，不能再对电力的发明、科学天才以及20世纪的转折点等内容作深究了，尽管它们极其引人入胜。换个日子，在我不需要赶稿子的时候，我则会继续深入了解这些话题，进行探索性的学习。在研究某个课题的时候，我经常都会将”评论” 或”批判”作为捜索的词条之一，这样就能找到反面或质疑的观点。
谷歌总部位于加州的山景城，它是一座具有未来主义风格的建筑，被谷歌迷们称做”Googleplex”。我曾数次到那里拜访丹·罗素（Dan Russell）,他是谷歌的”捜索人类学家”。罗素也曾到旧金山的湾区来找我，我们漫步在橡树林中，谈论着网络捜索行为。罗素指出，有时候，用多个词条来捜索能让你锁定答案，但过于精确的词条有时也会让人误人歧途。添加词条的确增强了捜索的精度, 但这也限制了捜索结果的范围。通常，在你刚开始寻找信息的时候，最好是宽泛地捜索。罗素建议”揣摩作者的想法，然后选择你认为会出现在目标网页上的关键词。”
罗素还建议充分地了解捜索结果页面的布局：大多数有信誉的捜索引擎都会 将赞助商链接和普通的捜索结果区分开来，赞助商链接通常显示在搜索结果的顶端或者右边。如果你想购买某种产品，或者寻找度假胜地，赞助商链接可能会派上用场。但如果你对那些卖东西的人不感兴趣，当前页面、乃至之后的页面上的普通捜索结果就是至关重要的信息了。对每一项捜索结果，第一行通常用粗体显示，它是网页的标题，同时也是一个链接，点击它就能打开该页面。标题下方是网页的简要介绍，通常只有两行，是网页信息的”摘要”。最下方显示网页 的地址，即URL。通过浏览摘要，你有时会找到想要的答案，有时会发现一些能够帮助你捜索的新词条。
罗素提醒我说，捜索能打开一扇自学的大门。这与伊藤的发现不谋而合：年轻的网络文化爱好者利用搜索来学习亚文化规则。伊藤的结论是，年轻人通过捜索，在网上探究别人认为不值一提的亚文化主题，比如角色扮演游戏、动画片、宠物小精灵卡片游戏、同人小说等。年轻人这种看似”胡闹”（messingaround）的行为，实际上是对复杂的社会系统的参与，在这个系统当中，知识的交互促进了个体的情感认同；同时，围绕着亚文化的数字元素，一个不断学习进步的社区 逐步建立起来。伊藤通过访问年轻人发现，将捜索用于学习而非查找时，其效力最大。这个道理对所有网络搜索的用户而言都具有深远的意义。
如果你对某个课题所知甚少，希望寻求指导，罗素建议在搜索词条中加人”教程""简洁""课程""背景”等词语。尽管教育家们常常提醒学生，不要满足于维基百科的解释，也不要依赖其索引；但罗素认为维基百科通常是研究某个课题的绝佳起点。如果你能够把想捜的内容总结成一个词，比如”元认知”；或者一个短语，比如”合作的演化”，维基百科将为你提供一系列外部链接，让你能够入门。罗素管这些助人入门的网站叫”门槛站点”。他还推荐提供国际信息机数据的cia.gov，以及reference.com和《纽约时报》旗下的about.com。如果你是个新手，渴求学习，罗素建议你在捜索词条中加入”如何”以及”DIY”等词语，以找到”门槛站点”。我也发现，到YouTube上捜”如何做某事”，通常能找到相关视频，详尽记录了别人是怎么做的。
我也和谷歌最近的竞争者、微软必应的搜索专家有所接触。这位贝西·奥琦 （Betsy Aoki）是必应的高级项目经理，她读到我关于垃圾识别的博文并与我联系。她说必应团队正在为教师和图书管理员们汇编批判性思维的资源，希望能将我的文章放进这个项目的说明里。我回复说，我同意让他们使用我的作品，前提是微软不会争夺著作权。奥琦让我放心。接着我问她为何对批判性思维这么感兴趣。原来她先前是个记者，如今战斗在微软的最前线，试图将必应打造成”决策引擎”向人们传授使用搜索引擎和其他工具的方法，使得他们能够批判性地审视从网上找到的信息，这是微软策略的一部分。为此，奥琦邀请我和其他人加入汇编相关材料的行列。因为我无法亲身参与一个教师和管理员的工作坊，她还帮助我录制了第一个关于垃圾识别的视频。
奥琦提醒我，看捜索结果时，要寻找摘要中的背景线索（比如，在谷歌和必应的搜索结果中，Hetracil的摘要都包含”含有虚假信息”的字样），要查看第二、 第三、甚至更多页的捜索结果，还应该使用多个捜索引擎。尽管我没有告诉她谷歌的罗素也有类似的想法，奥琦也认为维基百科通常是很好的学习起点，它为用户打开了一扇门，用户可以由此循序渐进地开始学习的旅程，无须漫无边际地碰运气。
初次联系的时候，奥琦问我：“我怎么才能帮助你推广垃圾识别以及批判性思维呢？“我提议，我们集合一批教师和图书管理员，汇编优秀的资源，用以传授批判性思维的理念。微软资助我参加国际技术与教育协会（ISTE)的会议，并在会上演讲。这个会议汇集了一批我希望结识和请教的人。我在演讲的时候创建了一个维基百科页面，链接了ISTE的网站，并邀请在座的教育者们共同完善 这个页面，这将是一个不断丰富的网络资源库，它将包括各种网络工具、课程计划以及网络骗局的记录。
在奥琦、我和其他许多参与者的努力工作下，微软出版了一本免费的电子书并开发出了一套详尽的在线课程计划，为希望教授批判性思维的教育者们提供了宝贵的指导。我很高兴，微软认识到了批判性思维所能带来的竞争优势，也希望谷歌能开始开发类似的资源。
同谷歌的罗素以及必应的奥琦的交流，让我倍受鼓舞。如果两大搜索引擎公司都对捜索素养如此感兴趣，那么我帮助人们成为更具批判性思维的信息消费者的构想也并非空中楼阁。我构建个人学习网络的经验也可以验证这一点。我们周围早已存在批判性思维的导师，我们所熟悉的图书管理员就是个很好的例子。
一旦你完成了捜索，你就得判断捜到的信息究竟是否值得信任。这时候，你的内置”垃圾探测仪”就开始发挥作用了。
调试”垃圾探测仪” {#cced .graf .graf—h4 .graf-after—p name=“cced”}
从本质上看，一个人在形成自我定位的时候，必然会进行垃圾识别。要形成对谎言的敏感度，我们必须或多或少地明白如何问问题，如何验证答案的正确性, 以及如何探求意义。
我一开始就说了，对孩子们而言，学会识别虚假信息是至关重要的。你可能会因此认为我知道如何习得这种技能。事实上，我并不知道，至少知道得不多。我只知道，现在的课程并没有涵盖这个主题。而现在的教师也并未接受相关的培训。我甚至都不能确定，学校和课堂是不是跟得上时代，能不能培养出具有活跃批判性思维的学生。
然而，我坚信，依照上述原则，我们能够开发出一套教育年轻人的好方法。因为语言环境是精度最高的环境。即便我们无法长存于世，这个环境也值得每一个人去保护。
------尼尔·波兹曼（Neil Postman ），《扯淡以及废话识别的艺术》（Bullshit and the Art of Crap Detection ) , 1969
遵循下述方法，使用下述工具，你就能避免不良信息的毒害。请你使用这些方法和工具，并且以此影响他人。请向周围的人宣传以下的概念：培养信息素养是应对信息污染的可行对策。己所欲者，不忘施于人也。
有了网络，任何人都可以发布信息，这就削弱了权威的力量。尽管如此，在对信息可信度的检验过程中，权威仍然是十分有用的线索之一。但我们需要注意如何界定权威。如果某人是知名高等教育机构的教授、持有真实的医学博士或者哲学博士学位，我会认为他的可信度较高。但对任何具有真才实学的人，我都不会因其没有头衔就认为他一定不那么可信。如果你单凭身份来判断可信度，那你就得确定，具有某种身份的确意味着拥有相应的实力。如果你要验证学术方面的可信度，单纯核实某人的教授身份是不够的。你得结合研究人员效率索引（Faculty Scholarly Productivity Index)来判断，对每个学者该索引综合其著作、被引用次数、所获的研究资助、荣誉、奖项等方面的情况予以打分。如果你还想进一步研究，可以免费下载”Publish or Perish”软件，它能根据多重标准来分析”谷歌学术”上的文章的被引用次数。你也可以使用H因子来计算某位学者的著作被他人引用的次数。总之，不要轻信单一的信息源，尽量使用”三点定位法”。
搜索引擎、研究人员效率索引以及防骗网站就是我们的刑侦工具，就像福尔摩斯的放大镜或者侦查员用来提取指纹的设备。如果你将健康托付给在线的医疗咨询，将财政大权托付给网上所谓的”内幕消息”，或者将自己的政治自由托付给Twitter、博客或YouTube上的流言蜚语，你就在网络信息上押了笔很大的赌注，得合理利用工具降低风险。比如说，你可以捜索作者的名字，在研究人员效率索引中查找某位作者，以及使用FactCheckED.org上的资源来核实作者的可信度。FactCheck.org是FactCheckED.org的同胞兄弟，但它针对政治方面的信息。设想一下，假如每个人在转发阴谋论的观点或者关于政治人物的流言之前，都先査阅《纽约时报》旗下的”都市传奇”（Urban Legends)网站的政治版，或者美国 国务院的”阴谋论及误导性言论”（Conspiracy Theories and Misinformation)网站，我们的民主将会变得多么强大。
对越来越多的人而言，是否具备垃圾识别技能已经成为性命攸关的问题。医学研究极速发展，这既是好消息也是坏消息，如今已很少有人能够赶上科学发现的脚步了。也就是说，为了突破个人能力的局限，追赶医学技术的潮流，有必要建立一个献身医学事业的社区，从而形成和使用集体智慧。而那些深受疾病困扰的病人，将是这个社区最积极的参与者。然而，在这种社区中，关于顶尖药品实 验的最新消息，同那些未经证实的言论、传闻以及完全的迷信混杂在一起。网上 充斥大量的危险人物：好心帮倒忙的无知网民、坚信自己能挺救世界的庸医以及厚颜无耻地卖狗皮膏药的江湖郎中。诚然，那些接纳不良医疗信息的无知消费者们是在自作自受，但那些不假思索就转发信息的人却让问题更加严重。轻信或传播不良的医疗信息或政治信息是有害的，甚至会带来毁灭性的灾难。
在相信和传播网上的医疗信息之前查证一下，究竟要花多少工夫呢？如果有人向你兜售DIY的眼科手术仪器，你只要捜一下他的名字，马上就会发现可疑之处，避免了用激光自毁双目的悲剧。希望加深对自身疾病和治疗方案了解的病人不必淹没于垃圾信息的海洋，他们可以使用相关工具来查找研究报告以及治疗方案。ScienceDirect就提供免费的学术论文导航服务。互联网健康基金会 (Health on the Net Foundation)也是一个稳定的信息源，它提供可靠的在线医疗信息。它甚至还提供了一个浏览器插件，帮助你比对该基金会数据库和其他网站的信息。曾有聪明的医学院学生撰写了网络医疗信息的质量评估指南。医学图书馆协会（the Medical Library Association )也发布过《査找及评估网络医疗信息的用户指引》 (A User’s Guide to Finding and Evaluating Health Information on the Web)。如果你在查找网络医疗资讯方面是个新手，不妨参考上述资源。
在确诊之后，有谁不会上网去查査自己得的病呢？根据皮尤网络和美国生活项目的调查，“66%的互联网用户会在网上査找关于某种疾病或者医疗问题的信息。” 扎加利·迈泽尔（Zachary F. Meisel)是一名急诊科医师和临床学者，他在一篇发表于《时代周刊》的文章中指出：
很多医生喜欢争论病人是否应该上网查询自己的症状，这种争论相当荒谬。不论你争论与否，病人已经开始上网查询症状，这是一种很普遍的行为。而且，随着网络技术越发普及，这种行为也会与日俱增。如今，一个普通人能够接触到的医疗信息远胜于所有医学图书馆存储的信息的加总，虽然这些信息不一定可靠。因此，有意义的问题是：专业人士如何才能适应这种现状，让病人和公众变得更加健康？
迈泽尔建议专业的医护人员鼓励病人了解更多所患疾病的信息，并且”引导他们浏览那些可靠的网站，这些网站发布的医疗信息应该尚未过时，经过同行评议并且有确凿的证据支持。” 一位专业的医师能在国际报刊上公开建议医生将垃圾识别的技能传授给病人（而专业的医护人员在其职业生涯早期就已掌握这种技能），这让我倍受鼓舞。迈泽尔以身作则，推荐了卫生保健质量控制及研究所 (Agency for Healthcare Research and Quality )的网站，这个站点发布了针对不同疾 病的指引，并向病人提供了正规的研究报告，帮助他们对比不同的治疗方案。
“捜索引擎观察”（Search Engine Watch )网站是捜索引擎业界的专业网站，我认为它信息非常丰富。该网站发布过迪安·史蒂文斯（Dean Stephens) 一 篇《用社会化媒体和捜索引擎寻找医学答案》（Turning to Social Media and Search Engines for Health Answers）的佳作。在捜寻答案方面，史蒂文斯推荐 MedHelp.org和justAnswer.com，因为它们能够针对你的特定问题找到”来自专业医护人员的详尽解答”。史蒂文斯也提到了Sharecare.com和Healthline.com, 认为这些都是不错的资源。皮尤网络和美国生活项目的研究结果表明，尽管专业医护人员以及网络都能为癌症患者提供相关信息，但这些患者更愿意向其他患者寻求有关日常护理的建议。
如今,PatientsLikeMe.com和CureTogether.com等大型的专业化网站建立了病人以及病人家属的虚拟社区。PatientsLikeMe将经过匿名处理的患者数据卖给医药公司以营利，而且对此并不讳言。2011年，PatientsLikeMe用众包的方式收集相关数据，并且独立发布了临床试验报告，质疑使用碳酸锂缓解肌肉萎缩的有效性。通过比较服用和未服用碳酸锂病人的类似情况，在线社会化网络所搜集的证据，足以媲美更加严谨的科学研究。尽管这项研究并不是标准的双盲实验，但这种由病人发起的研究为更严谨的学术探讨提供了线索。CureTogether也鼓励病人参与研究，其资金来源于网站创始人及天使投资人。OrganizedWisdom.com 汇编了来自上千名医护专家的信息。TalkAboutHeakh.com则提供将病人介绍给病友和专家的服务，堪称互助小组的”红娘”。
有了这一章介绍的资源，只要病人和家属愿意将网络医疗资讯的捜索看做一段学习的旅途，而非找到答案的捷径，他们就不愁找不到有用的信息了；这些资源还能让他们轻松辨识出不良的医疗信息。
如果说有什么比健康更重要，那就是自由，正如詹姆斯·麦迪逊（James Madison)所说：“全民的政府若没有普及的资讯，或者未有普及资讯的方法，即不过是场闹剧或悲剧，甚或两者兼具。知识永远驾驭无知；人民欲成为自己之主宰，必须以知识之力量武装自己。“麦迪逊所强调的是相对准确、公正、独立的新闻对于民主的重要性。数字媒体和网络提供了多种获取医疗信息的渠道，从而削弱了专业医护人员的权威性，同样地，它们也对关于新闻的制度和实践提出了挑战。在医学领域，医生和护士仍然是医治病人的最佳人选；而在新闻界，20亿互联网用户、超过50亿部手机、几亿个博客、Twitter和Facebook用户，以及数亿部手机上装载的摄像机已经加入到了新闻发布者的行列。他们实现了新闻的民主化，同时也催生了社会对于具有批判性思维的新闻受众的极大需求。
20世纪90年代，非专业新闻人初次显示了其能量。一群左翼博客独立地完成了一篇报道，其主题似乎不为当时的主流媒体所关注：美国参议院多数党党魁特伦特·洛特的种族歧视言论。洛特后来因此被迫辞去党魁的职位。随着社会化媒体的日渐普及与其影响力的逐渐增强，“公民新闻”也日益流行。2005年7月7日伦敦恐怖袭击最早的图片就来自袭击现场的一部手机。类似地，2009年一架波音747飞机在哈德逊河上迫降，最早的照片也是通过智能手机在Twitter 上发布的。在2009年6月的德黑兰以及2011年的开罗，智能手机将暴动现场的影像直接发布到世界各地。
在Twitter风行之前，Flickr和YouTube等网络服务商让用户为照片和视频添加关键词。只要互联网用户捜索这些关键词，所有来自”业余记者”的关于某个事件的图像或视频就会显示出来。Twitter原本没有添加标签的功能，用户因此发明了用”#“来标记主题的办法，人们在关键词前面添加”#“，以此来标识自己感兴趣的话题，比如，“#jan25”就表示”2011年埃及暴乱”。2007年，《圣地亚哥联合论坛报》（The San Diego Union-Tribune）呼吁业余记者在发布当地山火的图片时使用统一的”#“字标识。使用Flickr和YouTube的搜索功能，你能够获取一系列的图像和视频，同时自动对捜索的内容启动RSS推送。也就是说, 你能够实时接收其他人上传的关于同一事件的影像资料。
由于数字化工具和网络的广泛应用，新闻业传统的”守门人”角色已逐渐淡出；但对原始新闻素材真实性检验的需求却空前地强烈，这种检验必须由经过训练的人、甚至专业人士来完成。任何人都能从突发新闻现场发布视频或者推文，而专业的新闻要求审视这些原始新闻素材，构建事件发生的背景，将当事人的叙述串联成连贯的故事，并且引用代表不同利益的发言人的言论。不论”记者”是否供职于有名有姓的新闻机构，只要他们在从事上述行为，他们就是在做真正的新闻。你喜欢也好，讨厌也罢，如今新闻变得更像一个开放网络，而非一个封闭 的专业。
1998年，当《新闻周刊》还在等待消息确认的时候，网络记者马特·德拉吉 (Matt Drudge)抢先爆出了克林顿和莱温斯基的丑闻。许多记者认为此次事件极大地缩短了新闻的周期，使新闻界迎来了转折点。2009年6月，伊朗局势的迅速变化让世界认识到，隶属于传统新闻机构的记者们已经开始为速度日益加快的信息流动所困扰。如果要在发布报道之前确认信息的真实性，他们就得承担牺牲个人职业前景、破坏所属机构名誉的风险。业余记者们用Twitter和YouTube横扫了新闻业，尽管他们提供的信息不一定可靠，但即便是相对灵活的、配有采访车的记者团队也比不上他们的速度。2009年，伊朗政治示威开始的时候，当地及世界各地的人们都开始使用著名的”#iranelection”标识。在那几天，震撼人心的图片、爆炸性的视频、相互矛盾的报道、流言、谣传以及各种政治争论充斥着网络世界。Twitter --- 度每小时发布221,000条关于伊朗的消息。
伊朗事件尘埃落定之后，马克·安碧德（Marc Ambinder)在《大西洋月刊》在线版上发表了一篇极具洞见的文章。它建议人们”像中情局探员一样追踪伊朗的动向”，在判断网络信息的可信度的时候，要像侦探一样思考。同样地面对真实性存疑的网络新闻报道，你得像情报人员一样行动，才能求得真相。安碧德建议我们要当心谣传，面对某个信息源提供的消息，可以通过检查发布消息的地点来确认消息是否可靠。不过，他也提醒读者，不要因为地点信息看似合理就盲目轻信。要审视自己设定的假设，看看有没有与假设相违背的信息。
我刚开始关注公民新闻的时候，前文提到的老牌记者吉尔默给了我很多相关信息。吉尔默是《圣荷西信使报》（San Jose Mercury News）的记者，这份报纸被认为是硅谷发展的见证人。在20世纪90年代，吉尔默是最早开始写博客的记者之一，但他并没有止步于博客。他管读者叫”前任受众”，允许他们评论自己的博文，还会回复评论。在为自己的报道做背景调査时，他也会寻求网络的帮助。我在斯坦福大学教授”数字化新闻”课程时，吉尔默的《草根媒体》（We the Media）一 书便是教材之一。吉尔默和我经常谈论社会对垃圾识別技术的需要。他的著作《主动媒介》（Mediactive）脱胎于他在哈佛大学伯克曼互联网及社会中心以及亚利桑那州立大学的沃尔特·克朗凯特新闻及大众传媒学院的工作经验。这本书旨在帮助人们成为更加精明的新闻消费者，并鼓励他们积极、用心地参与新闻的生产，从而改善新闻的公共环境。
吉尔默提出的”消费媒体的五条原则”其实是”将被动消费转化为主动学习的五条原则”。第一条原则是”保持怀疑”，这跟我前面论述的内容是一致的。第二条原则是”主动判断”，这让我们在面对不可靠的网络信息时，不至于陷入愤世嫉俗的想法之中：“显然，我们得自问，我们希望自己的后代生活在一个怎样的社会当中，他们除了自己的朋友之外，谁都不信；而这些朋友也许并不值得信任。“第三条原则是”开拓思维”，这是鼓励我们寻找与自己想法相悖的意见。
学者卡斯·宋斯坦恩（Cass Sunstein )是奥巴马总统领导下的信息与管理事务办公室的主任，他对当前的一种趋势十分担忧：人们只关注那些符合自身已有信念的信息。这种现象被称为”回音壁”效应，博主只会阅读和引用自己赞同的博主的博文。2011年，Moveon.org的前任组织者伊莱·帕里泽（Eli Pariser) 出版了《捜索引擎没告诉你的事》（The Filter Bubble）一 书。在书中，伊莱详细论述了搜索引擎如何使用个人兴趣和搜索历史等精确的信息来为用户定制捜索功能。经常捜索和浏览自由派网页的人因此难以接触保守派的信息，反之亦然。人们在不自觉中就被关进了一个与外界隔离的气泡。要挣脱”回音壁”和气泡的束缚，你就得有意识地去接触自己平常很少接触的东西。比如，如果你通常只关注美国本土的新闻，你可以看看吉尔默推荐的GlobalVoices网站。这个站点汇集了来自世界各地的靠谱的博客。
吉尔默提出的第四条原则是”不断追问”，这跟我所倡导的”侦探式的思维”不谋而合。第五条原则”学习媒体技能”则强调积极地投入社会化媒体，能够让你参与到文化的创造中去，让你了解到文化产品制造者们的思维模式，这对你的学习具有重要意义。
对社会化媒体在新闻垃圾识别中的作用，已经有人进行了探索。FairSpin.org 上的社区成员会对新闻报道投票，集合群体的智慧来判断报道是否不偏不倚，并识别报道中偏左或偏右的政治倾向。NewsTrust.net则是一个网络审稿人的社区，至今集合了大约2.1万名审稿人，他们使用经验丰富的记者们开发出来的审阅工具。我是这个社区最早的成员之一，也曾经担任版主。不论NewsTrust是否代表了未来人们生产新闻的趋势，它无疑是一项重要的众包实验，发掘了群体的批判性思维对新闻业的意义。
在NewsTrust上，我可以提交任何报道，要求审阅。NewsTrust的主页则显示出一系列已经经过社区成员审核的报道。如果我选择审阅某篇报道，会有一个窗口弹出，要求我就这篇报道是否真实、中立、有理有据、可信及值得推荐等问题做出判断，并给出得分。NewsTrust还提供了相关指引，详细介绍了如何评估一篇新闻报道是否真实、客观及可信。NewsTrust的目标是深入的批判性分析，而其他针对新闻垃圾识别的社会化媒体应用则试图解决另一个问题，即如何在信息飞速流动的今天便捷地查清信息源是否可信。这要求我们从社会化的新闻生产方式，转向以众包方式运行的信息筛选工具。我将在后文探讨这个问题。
对于专注的数字化公民而言，不良信息并非唯一的日常困扰。太多的信息和太快的信息流动也很成问题。对此，“信息力”将精神力量和实用的工具结合起来，提供了解决方案。
信息力：对信息的注意力 {#1829 .graf .graf—h4 .graf-after—p name=“1829”}
在信息极丰富的世界里，信息之充裕的反面是一种匮乏：对信息所消耗的东西的匮乏。而信息会消耗什么呢？这很明显：它消耗信息接收者的注意力。因此, 信息的丰富带来了注意力的短缺，人们因此必须高效地在过多的信息之中分配注意力。
------赫伯特•西蒙（Herbert Simon),《信息充盈的世界中的组织设计》(Designing Organizations for an Information-Rich World ) , 1971
在我的电脑屏幕的右边，PowerPoint窗口显示着我正在做的关于社会化媒体和群体行动的演示文稿；屏幕右边的一个窗口中，有一封新邮件正在闪烁；我还发现，另一个窗口中出现了一条我关注的人发布的新推文，内容是某种维基式商业模式。这条推文引起了我的注意。我把邮件和演示文稿放到一边，点击推文中的链接并观看了一段五分钟的视频。我觉得这个视频非常符合演示文稿的主题，于是把它下载下来并附在演示文稿中。我还为视频的地址添加了”Wiki”、“视 频”和”协作”的标签。在我网络生活的这个小片段中，我使用了一系列的信息技术，包括浏览Twitter、下载视频以及添加标签，更重要的是我使用了自己历经多年才形成的注意力技能。
我是个作家，那些有用或无用的新信息总是萦绕在周围，同我赖以谋生的写作任务争夺我的注意力。我什么时候才能”干干正事”？我飘忽的思绪什么时候才能降落到”正事”上来？在我职业生涯的头十年间，我的思绪经常飘散到墙上、窗外、需要洗刷的盘子以及需要阅读的杂志上。慢慢地，我开始懂得将注意力引导到面前的白纸上，并且集中精神开始打字。然而，从20世纪80年代开始，数字世界开启了大门，令人目眩神迷、心神涣散的链接、视频、推文、电子邮件、状态以及那些配有可笑文字的猫咪图片连成网络，引诱我分心，同时提供了更多的有用信息，需要我用更多的精力来处理。
你看到一个链接，然后决定要不要点击它，这时候你就对注意力施加了执行控制；你也有可能不进行控制，任由注意力成为信息的俘虏。当你在课堂上打开笔记本电脑，在商业会议上把玩黑莓手机，在街上边走边发短信，或者在陪孩子逛博物馆时心不在焉，你的认知行为和社会行为就开始影响你的思维和周遭的社会环境。正如我先前提到过的，“信息力”是我自创的词，它描述了一种思维模式，这种模式结合了内在的注意力技能以及基于计算机技术的信息筛选工具。信息力包含3个元素：
如果你希望通过合理地使用网络媒体找到有用的信息，并且掌控这些信息流，你就必须培养一种精神力量，它能够帮助你在适当的时候用适当的注意力模式来处理信息。你得知道何时应该停止发短信，开始干正事；还得知道何时应该暂停所有媒体的使用。但这还不够。这样做可以让你在信息的汪洋大海中免于溺亡，并不等于你能够游刃有余。
信息素养的第二个元素与外在的技术有关。你得懂得如何使用搜索和RSS等网络工具，建立自己的情报机关、“新闻雷达”以及信息筛选器。
除了自身的注意力技能以及在线工具的有效使用之外，信息力还包括了社会性你需要和他人互动。如今，越来越多的针对信息的宝贵建议通过社会化媒体传输，有了这些建议，我们才能够在网络信息中沙里淘金，找到最新、最有用的信息。所谓的社会化媒体，指的就是协调社交互动和社会关系的在线网络。构建并不断丰富个人学习网络，必须将内在能力、外在技术以及社会化的能量结合起来。
信息力结合了注意力技能、有效的技术以及社会化互动，它的作用在于随时随地找到对你有用的信息。但要注意，这只能保证你得到了信息的输入，但无法保证这些输入是有效的，也不意味着过多地在这些输入上花费精力是健康的行为。这时，你还需要垃圾识别技巧以及专注的精神状态。
数以十亿计的人必须硬着头皮去应对无时无处不在的原始信息。但很少人知道，信息过载问题其实已经绵延几个世纪之久，而我们以前已经有过应对之策了。
要充分地呈现当前信息过载的数字化公民的状态，我们需要以下两种看似矛盾的陈述：
对于能够接入数字化世界的人们，不论是拥有智能手机的八岁孩童，还是畏惧邮箱爆炸的成年人，信息正以史无前例的速率加速流动着。
与此同时，鉴于某些谣言通过电子邮件在信息空间中不断传播（拜托，不要再给克莱格·舍戈尔德（Craig Shergold)寄慰问卡片了，他是得过脑瘤，不过那是几十年前的事了；他村里的邮递员已经不胜其烦了），人们开始警惕最新的通信媒介对认知能力的损害，这种弥漫了数个世纪的担忧似乎已经开始重现。
2010年8月，谷歌的CEO埃里克·施密特在一个髙科技会议上引用了一条让人震惊的数据：如今，人类在两天之内制造的信息，同人类从史前时代到2003年制造的信息总和一样多。我还查了其他的数据。截至2011年，人类每年发送的短信息数量髙达七万亿条。2010年，Facebook上发布了一万亿条广告。根据加州大学圣地亚哥分校的一项研究，美国人平均每天接收34GB的信息。显然，信息的规模以及流动速度达到了史无前例的水平，而我们也面临着史无前例的走神的可能性。但我发现，过去人们就对信息过载问题有所论述，而我们能从中得到指引。今天，人们公认网络能产生让人变笨的效果，这种恐慌在前人对信息的观点中就有所反映。前人通过开发思维工具，提升了有文化的人群处理信 息的能力，以史为鉴，我们有望找到当今信息过载问题的解决之道。
1755年，法国作家、哲学家丹尼斯·狄德罗警告说：“随着时间的延续，书籍的数量会持续上升，可以预见，终究整个宇宙一样困难。知识被隐藏在无穷无尽的书卷之中，读书并不比直接从自然中寻找隐藏的真相更为便捷。那个时代到来之际，我们需要启动一项工程，先前它一直为人忽视，因为其必要性尚未显现出来。”
在狄德罗以及他启蒙时代的同辈看来，这项工程就是百科全书的编纂。知识太多了？那我们就把知识整理一下！维基百科的编写人可以说继承了狄德罗的遗志。安·布莱尔(Ann Blair)在论述16世纪人们处理信息的策略时提到，康纳德·格斯纳（Conrad Gesner )曾抱怨”书籍的极大丰富让人困惑又眙害无穷”，那是1545年，距离印刷术的发明不足一个世纪。格斯纳之后一百年，阿德里安·百利（Adrien Baillet)警告说：“我们有理由为书籍的数量担忧，浩繁的卷帙与日俱增，在未来，我们可能会陷入罗马帝国崩溃后那种蛮荒的境地。“为了解决格斯纳和百利提出的问题，人们发明了一系列工具，包括字母表、参考书、书目索引、簿记法、作者、评论等。在印刷术发明之前，为了应对过多的手抄本书籍，人们发明了默读、句读以及沿用至今的装订法。
印刷制品过载也给科学领域带来了问题，并且催生了解决方案。根据布莱恩·奥格尔维的说法，博物学家印制了大量出版物，这打破了”知识的界限，而这种界限是从古代到中世纪自然历史的特征，从此博物学家们开始了与信息爆炸搏 斗的历程”。为了更好地理解毫无章法的海量信息，人们发明了生物分类学。历史上的信息过载恐慌以及应运而生的信息处理工具表明，在一种急剧提升交流质量的工具诞生之后，人们通常先是警觉，然后开发新的信息工具以应对，同时努力培养具有新素养的群体。人类从未彻底解决信息过载的问题。新的大众传播工具出现，带来大量无序的信息，我们开发新的工具来筛选和整理信息，这促进了传播工具的发展，信息因此愈发丰富，这是一个循环。就像捕食者和猎物协同进化一样，传播工具和信息处理工具之间的”军备竞赛”加速了创新的步伐。
面对最近严重的信息危机，我们最先开发的工具是认知的工具。必须训练人的注意力和判断力，否则使用再多的技术也无济于事。学习如何在头脑中建立新闻雷达、信息筛选器和处理器之前，我们最好还是先重温一下”专注”的基本原理。所谓专注，就是制定目标，并且形成意图；不时地对自己当下的所作所为施加关注，并且反思你当前的行为同完成目标有什么关系。完成以下的简单步骤，你就迈出了第一步。当你在电脑屏幕前坐下来，找一张纸写下你每天的目标，然后将这张纸放在视线所及的地方。你可能一天会看这张纸几次，这时候，你要深吸一口气并且自问：我现在在网上做的事情是否有助于实现今天的目标？要在细微之处训练使用媒体的专注力，想办法把这种训练融合到日常生活中，不断重复，直到养成一种关注自己媒体使用行为的习惯。这时，不论你是在发短信、打电玩、 阅读、写作、上网还是在互联网上做别的什么事情，这种习惯都会自然发挥作用。
如果我们认同斯坦福大学的福格的说法，规律性地重复某些细小的行为能够有效地促进新习惯的形成。一旦你习惯了每隔一段时间天、一小时或者十分钟，随你喜好------就关注一下自己使用媒体的行为，你就具备了较强的注意力技能，可以开始应用这种技能来提高关于媒体的微决策的质量。
到现在为止，我所谈论的都是宏观的策略。而微决策是具体的技术，你要靠微决策来解决每时每刻的信息过载问题。在急救室、战场以及自然灾害现场， 急救队必须检查每位伤者，进行伤员鉴别分类。轻微的伤情无须马上处理，过重的伤势不论处理与否都会导致死亡，还有一类伤者只要及时救治就能生还。急救队通常会集中精力优先处理第三类伤员。注意力分配不像伤员鉴别分类那么性命攸关，但它最终会决定用户的生活质量。
我已经养成了一种习惯，时常问问自己：考虑到今天的目标，我是否值得为了这条信息或者这个交流的机会花费精力？我现在得集中精神处理首要的任务，但也许之后可以回头来关注这些信息（这样的话，我也许可以先在浏览器里把相关的链接打开）？可能我现在不想处理这条信息，近期也不想加重自己的负担，但它跟我研究的主题有关，或许以后可以作为参考（那么我就得将它放到收藏夹里）？跟基本的专注力一样，关注微决策并尽快地做出微决策并不难，如果你勤勉地坚持实践这种行为，自身潜能将得到极大的解放。这是一项综合训练，涉及到目标制定（“我打算做什么？”），注意力（“我准备点击什么链接？“）以及意图（“我应该将它放到一边，要不就把它扔到收藏夹里，以便日后处理）。你练习得越多，对其理解就越深人。
如今，人和机器发布信息的速度实在太快，而捜索引擎也飞快地整合各种信息，我们已然生存在”实时网络”当中。我向我”数字化新闻”课程的学生推荐了很多免费工具，比如RSS集成器，持续搜索以及筛选服务等。使用这些工具，学生能够调试自己的注意力，迅速地找到最新、最可靠的信息流，不论他们感兴趣的话题是孟加拉国的风暴还是开罗的街头示威，是医学突破、技术创新、还是其他跟特定行业有关的事件。这个过程的关键是”调试”和”信息流”。实时网络中的信息不像电子邮件，它不是静止的队列，而是处于持续的变化和流动之中。你永远跟不上信息的步伐，因此就得有所取舍。不要试图消化大量的信息。你得”调试”注意力，关注那些正确的信号，吸收对你有用的信息，避开不恰当的信息。这就要求你懂得选择恰当的工具，并且设置”持续捜索”的功能。
我们可以从信息力的基础工具开始：RSS推送。订阅了某个网站RSS的用户，将实时接收到网站的最新消息。Google Reader、Bloglines、Netvibes以及苹果的邮件应用等RSS阅读器允许用户通过RSS订阅博客或者其他信息。现在，甚至连没有生命的浮标，或者火星上的机器人，都能够发送RSS信息。如果你发现了 --- 个感兴趣的网站，通常页面上会有一个图标或者链接，让你复制网站的简短地址（这也是一种URL),你可以将地址粘贴到RSS阅读器里，从而完成订阅并接受RSS推送。
在信息素养方面，我非常欣赏罗宾·古德（Robin Good)的洞见。他向我介绍”新闻雷达”的概念，不同RSS推送消息按某种逻辑捆绑在一起。如果你不想自己动手，现在也有很多的网络服务商提供相关功能，为设置新闻雷达提供了便利。古德出版了一本关于这些”内容策展”（content curation)工具的指南。
我也使用一种名为paper.li的网络服务，它能将我关注的人的Twitter的URL集合起来，并以日报的形式展现出来；这份日报不仅有头条和摘要’还有视频和幻灯片等。我还可以限定日报内容的来源，比如说，paper.li可以针对我所指定的名单或者某个主题来编辑日报。报纸的排版就是一种符合信息力要求的方法，它利用了人们原有的注意力习惯（并强化了这些习惯），实现了从纸质媒体到电子化信息的过渡。只要我知道某个领域的专家是谁，我就能每天汇编一份关于这个领域的Twitter新闻简报，这份报纸条理清晰，并且符合我的注意力习惯。类似地，aggregage.com允许用户定制”报纸”的内容。不论你使用RSS推送功能还是自定义报纸模板，你都是在整理并且展示自己所需的信息。
我们可以把搜索和RSS结合起来。在谷歌新闻或者雅虎新闻的主页上点击”高级捜索”，进行一次捜索然后订阅搜索结果。这样，世界上成千上万的信息源中，只要有一个发布了符合捜索条件的信息，你就能马上看见。你还可以设置提醒，让谷歌定期推送更新了的捜索结果。利用这种办法，等这本书出版以后，如果世界上某家新闻机构用我所设定的五种语言之一提到了书名或者我的名字，几分钟内我就会知道。突发的重大事件发生时，人们通常会为该事件设置统一的标记，比如”2011开罗示威”的标识就是#jan25。我可以通过RSS订阅Twitter、Flickr和YouTube上所有包含此标识的内容。不难看出，这种功能对记者而言非常有用。
我现在在用Netvibes RSS阅读器，因为它允许我根据信息的主次顺序将它们分成3个层次来整理。在Netvibes阅读器中，我有公共面板、私人面板以及学术面板，还有一个面板专为我不断变动的个人兴趣而设。在每个面板下，我都能便捷地为不同的主题创建页面。比如说，我有一个关于数字化新闻的Netvibes的面板，这个面板包含新工具、新方法、公民新闻、垃圾识别以及新闻行业等不同的页面。我可以将这些页面拖动到不同的位置上，让它们以适合我注意力习惯的方式呈现出来。分类是一种认知行为，正是这种行为将数字信息管理工具和注意力联系起来，就像呼吸和大脑相联系，身体技能和意图相联系一样。RSS阅读器里的面板帮助我管理注意力。最重要的页面排在左边，最不重要的排在右边。 有时，我只是点击最左边的一两个页面，快速浏览最近的重要消息，同时就是否深入研究做出微决策。
在每个页面上，我会将同目标联系最为紧密的内容放在最左边的栏目里，将更新最快的内容放在页面顶端。每条信息都以文本框的形式呈现出来，文本框在页面上逐行排列，大小可以调节。我会浏览这些信息的标题和摘要。点击标题，我就能在面板上打开一个窗格，调出原始的博文或者捜索结果。我可以快速浏览标题，也可以点击标题来更深入地了解某条信息（这样转换成本就变大了）。我订阅了以某些专家的姓名为标签内容；如果我觉得某些内容用处不大，就会取消订阅；如果我正在探索一个新主题，或者想增进对某个问题的了解，我会增加订阅的内容。如果有突发新闻发生，几分钟之内，我就能用谷歌新闻和雅虎新闻的捜索、谷歌的提醒、Twitter上关于某个主题的搜索、专家的博客以及Flickr、 YouTube和Delicious上关于某个标签的信息建立一个新面板。尽管我对编程一窍不通，我可以使用Yahoo! Pipes的服务，将上述所有内容整合成一条RSS信息，如果我将这个RSS的URL发给别人，他们就可以订阅这些内容。如果你将捜索看做学习的工具，那么面板就能在教育和新闻方面发挥作用。我认识一名六年级教师，她让学生以创建页面代替写论文。
知道如何避开无关的信息只是第一步，接下来你得知道如何找到有用信息。尽管寻找和评估有效的信息源是认知层面的问题，现在我们有望看到自动化的”信息探测仪”，它集合了技术和人际交往的优势，能够增强人的信息力。那么，能否将垃圾识别和好信息识别的过程自动化呢？约拿·杰森（Johan Jessen)以前是我的学生，他的硕士论文就与”垃圾探测仪”的自动化有关。现在他正在筹资，以便将想法付诸实践。
杰森在论文中提及WikiTrust的创新。WikiTrust是一个针对维基百科作者及加州大学圣克鲁斯分校所有信息的信誉评估系统。用户安装了WikiTrust插件之后，维基百科的页面就会以多种颜色显示，不同的颜色代表文字的不同信誉度。比之那些从未被修订过的文本，经历过一两次修订的文本信誉度要更高。同样的，如果经过某些作者的编辑之后，相关词条很长时间都没有重新修订的必要，那么这些作者的信誉度就会提升。杰森还向我介绍了 Wiki-Watch。这是由德国法兰克福欧洲大学的传媒研究中心发起的一个项目，它通过研究引用信息源的数量、作者的数量和剩余以及相关链接的数量来评估维基百科词条的可靠性。杰森希望，将不同的社会化工具以及科学算法结合起来，扩充这些评估工具的功能，超越维基百科的限制，开发一种”全自动的可信度评估工具”。
舍基认为，互联网出现之前的信息发布模式是”先筛选后发布”，编辑和出版商会先审核文本，然后再发布合格的信息；而如今，“先发布后筛选”大行其道。对此，舍基补充说：“信息过载根本不是问题，失败的信息筛选才是。“正如我前面解释过的一样，谷歌的PageRank算法以用户观点的加权总和为基础生成网页排序，这种排序可能挺好，但不一定可靠。易趣、Digg和 Facebook等虚拟社区出于不同的原因也会收集用户的看法。Digg是一个新闻网 站，但用户并不发布原创的新闻报道，他们只是点击”Dig”和”Bury”按钮为网站上的新闻报道和视频投票。Digg社区非常庞大，一篇受欢迎的新闻报道所引发的反馈可能让一个小型服务器崩溃（Slashdot和4chan等网站也有类似的威力）。这种基于受欢迎程度的排名很容易受人操纵。有博客作者发现，一小拨极端的保守党（“Digg爱国者”）就处心积虑地将自由派的新闻报道”埋”起来。
舍基将这种涵盖数字化信息集成技术和人的意见的系统称为”算法权威”。他对算法权威的定义是”一种认为自动的信息提取过程具有权威性的看法，这种过程通常是从广泛的、不一定值得信任的信息源中获取信息。这个过程完全自动化，没有任何人支持信息提取的结果，也没有任何人声称’因为你相信我，所以你得相信这些信息。’”
舍基举了个例子，他引用了一个真假莫辨的陈述：“科丁（ Khotyn )是摩尔多瓦（Moldova ）的一个小镇。”
“这是一个非常精简的论述，不包含什么认识论意义上的陷阱。它不是那种无法独立判断的信息（比如”我爱你”），也不是一个意思的同义反复（比如”美国精神病学会称精神错乱是一种精神上的错乱”），更不是借权威之口表述的不可违抗的旨意（比如”上帝不喜欢你吃吓”）。排除了这些逻辑谬误，对于科丁在摩尔多瓦这个说法的判断就非常清楚了，它是错误的。科丁实际上在乌克兰。
“这时我们可以看到权威的威力是很大的。如果你面对一个对摩尔多瓦有所了解的人，他问你这条错误信息是从哪儿来的，你回答说’网上的人这么说的’，你是不是感觉自己很傻？
“想象一下，如果你说’这可是大英百科全书说的！‘，尽管这条信息还是错的，你会觉得自己不那么傻了。（大英百科全书的确错误地声称科丁位于摩尔多瓦，这个错误直到2005年才被一个伦敦男孩发现。）为什么呢？因为大英百科全书是权威的信息源。
“因此，权威实际上有双重功能。求助于权威，一方面能够增加获得正确信息的概率，另一方面能减少犯错的惩罚。权威的信息源不仅仅是你所信任的信息源；它还是你和你的’参照系’中的人共同信任的信息源。
有了谷歌，你的参照系变成了所有在网页上引用链接的人；有了Digg，Digg 社区就是你的参照系。必须将垃圾识别的技能应用到对所谓的权威性社区的评估上。同时，这些社区本身也提供了利用集体智慧判断信息真伪的机会。垃圾识别和知识査找如今成为了社会化的活动。李·瑞尼（Lee Rainie)是皮尤网络和美国生活项目的总监，在一次访谈中，他说：
“数据显示，随着信息环境变得越来越复杂，人们对于信息的数量、种类和信息流动的速度疲于应付，他们因此向社会化网络寻求帮助，试图找到关于注意力和意义的提示，以及他人对其行为的反馈。在人们做出决策、解决问题、满足需求的过程中，网络的作用变得越来越重要。我们的数据表明，人们以关注报纸头条的积极性浏览社交网络，以了解当天发生的新鲜事。”
经过信息筛选，算法权威逐渐从社会化的群体判断中浮现出来，我们已经开始看到一些征兆。假如，经过了一系列的检验，你决定相信，某个人或者某个群体对于摩尔多瓦或者纳米技术了解颇多。你接下来能做什么呢？你可以在Twitter 上关注这个人或者这群人。你还可以使用Twitter客户端，将关注范围设定为这群人。你甚至还可以将这群人的Twitter通过paper.li编辑成一份报纸。如果你已经采纳并整合了专家的意见，这会有什么影响呢？ Sulia.com就能给出答案。它将 Twitter分组视做信任的象征，以非常专业的方式编排经过整合的信息。当有人被放入名为”埃及”或者”搜索引擎”的小组中，他们其实是从其他用户那里得到了一票，证明他们对埃及或捜索引擎有很深的了解。计算机可以自动分析小组名单，（Sulia声称用程序抓取了上百万个小组），将分析结果整合并且生成 Sulia所谓的”频道”。Sulia声称已经开发了一个专司信息整合的网络，这个网络的参与者非常擅长识别专家，这能够为机器的分析过程添加新的维度。
将机器算法同人类思维结合起来，以寻找到最优信息，这一类的研究才刚刚起步。2009 年，迈克尔·诺尔（Michael Noll)，欧阳靖民（Ching-man Au Yeung )，尼古拉斯·吉布斯（Nicholas Gibbins )，克里斯托弗·梅内尔（Christoph Meinel) 和奈吉尔·赛博特（Nigel Shadbolt)发表了一篇论文------《区分专家和垃圾信息散布者：大众分类法中的专业排名》(Telling Experts from Spammers: Expertise Ranking in Folksonomies)。诺尔和他的同事用自己开发的算法处理社会化书签服务网站Delicious.com五十多万名用户的数据，他们声称该算法能自动识别哪些用户是专家。基本原理是，寻找这类用户：他们最先为某种资源添加书签，之后就有许多其他用户跟随。所谓的大众分类法，指的是许许多多的人用自己的分类方式（比如不同的标签）来为信息分类，而不是遵循某种预先设计好的分类规则。还记得字典、索引以及分类系统是如何解决印刷术所带来的信息过载问题的吗？历史正在重现。
在网络世界中，学术很快就能转化产品开发。今天所有正在进行的科学研究，其成果都有可能在一两年内出现在你的浏览器里。其中，有一项实验似乎已经胜利在望。在这个实验中，自动化的工具被用来识别微妙的信息操纵、识别流言以及在高速的信息流中查找可靠的消息。印第安纳大学的研究人员开发出了一个名为Truthy的系统，它能追踪Twitter的谣言产生和传播的过程。电视节目”科尔伯特报告”（the Colbert Report )的粉丝可能还记得，在2006年7月31曰的节目中，史蒂芬·科尔伯特（Stephen Colbert)不无讽刺地提出，维基百科等社会化知识集成社区已经炮制出了一种所谓的”真实”，他管这种现象叫”维基现实”(Wikiality )，还发明了一个词叫”真实兮兮”（truthiness )。他让观众在维基百科上发布虚假消息，这样就能用维基百科创造出虚假的真实，也就是”维基现实”。
Truthy能够探测到流言，并且用流行病学模型来追溯流言的模型，它还提供了一个”Truthy按钮”，网民只要点击这个按钮，就能举报相关的网站。Truthy 研究团队这样描述自己的目标：
我们计划用Truthy来探测政治诽谤、恶性营销、谣言以及其他社会信息污染。尽管大部分的弥母是以完全自然的方式诞生的，由网络生活的复杂机制所驱动，有一小部分却是可疑的政治公关人员人为炮制的。Truthy将文本和数据挖掘技术、社会化网络分析以及复杂的网络模型精巧地结合起来。为了训练我们的算法，我们借助了”众包”的力量：我们依靠的是像你一样 的用户来为草根运动摇旗呐喊。因此，如果你发现了可疑的弥母，请不要犹豫，马上点击Truthy按钮！
Truthy是否真的能消除或者减少留言对于选举的影响，让我们拭目以待。让人们定制信息筛选器的信息力工具方兴未艾。DataSift.net每天筛选7000 万条推文，也就是每秒钟800条，它使用的是基于规则的筛选机制（比如，“在个人简介中不包含’社会化媒体’字样并且拥有500名以上粉丝的用户所发的推文中筛选出包含’谷歌’字样的推文，或者”从我个人的Twitter小组’科技品牌’中筛选出被转发过100次以上的推文。“）PARC则推出了实验性的信息推荐系统”zerozero88”，它”使用户避免错过深埋在信息大山中的重要的信息，从而解决信息过载的问题”。
2010年孟买的恐怖袭击中，记者以及负责处理危机的人需要在海量的推文中识别可靠的信息，这种需要直接催生了一个更加具有现实意义的实验。正在进行中的SwiftRiver项目试图开发一个社会化的技术系统，用众包的方式来进行信息筛选：它将著名专家的判断、社会信誉评估指标以及数字化集成的大众传媒结合在一起。SwiftRiver从Twitter、Flickr、YouTube以及其信息源实时地提取数据。自然语言处理程序自动地为文本贴上”人物""主题""地点”等标签；而拥有计算机或智能手机的虚拟社区成员能够实时地复核这些自动添加的标签，即用众包的方式实现信息筛选。这种经过机器和人双重筛选的信息会被进一步地优化，重复的信息会被删除，相似的报告会被整合，系统还会用加权平均的方法生成”真实性得分” 。经过一系列事件的检验之后，算法被不断改进，“真实性得分”逐渐成为一个较为准确的参数。这样，经过筛选的数据就成为了实时、动态、可视的信息，记者等专业人士将能够有效地”读取”关于某个事件的报道，并且找到更多核实信息真实性的线索。
如果你已经学会关注自己的注意力，并且开始实践垃圾识别和信息力的技巧, 那你就可以从下一种素养中获益了，这种素养就是参与。头两种素养是内在的、个人的，停留在认知的层面上。而后面的两种素养------协作与网络技巧------则是外在的、群体的、社会化的。正是参与的行为将个人思维和数字化文化的网络联系在了一起。
（霍华德·莱茵戈德. 网络素养[M]. 电子工业出版社, 2013.） ::: ::: :::