大家好！我是如卷青年-天翊。
在这个充满不确定性和复杂性的时代，盲目地收集信息并不能帮助我们成长，反而会导致信息囤积和信息焦虑。我们应该从身份角度出发，以实际工作和生活中遇到的问题为导向进行知识管理。由于信息囤积导致不断重启的问题，是因为知识管理流程没有跑通，导致堵塞和崩溃重启。因此，我们需要建立一个完整且成体系的知识管理流程。
我在做知识管理的初期碰到了两大难题——信息囤积和不断重启。
信息囤积主要是指个体对信息材料的积累达到了失控的程度，最终产生了压力和混乱。作为一种消极的行为，它会分散个体的注意力，降低工作效率，引发一定的压力和焦虑等。
我在印象笔记剪藏了1000多篇文章，百度网盘存储了1T多的学习资料，得到订阅了200多篇内容，但真正能够学习消化吸收并促进自我成长的内容却少之又少。
这个现象有很多个叫法，如松鼠症，食知动物，数字囤积等
信息囤积不仅会带来压力和焦虑，还会导致信息过载和混乱，让我们在庞大的信息海洋中难以筛选出想要且真正有价值的内容，从而降低工作效率和学习效率。
之所以会出现这种现象，是因为互联网的数据量呈爆炸式增长，让我们处于一个VUCA的时代，即Volatile 不稳定、Uncertain 不确定、Complex 复杂和Ambiguous 模糊。
让我们来看一组数据，根据 IDC 发布的《数据时代 2025》报告，全球每年产生的数据将从 2018 年的 33ZB 增长到 175ZB，相当于每天产生 491EB 的数据。
在2023年，全球预计将产生100ZB的数据量。为了更好地理解这个单位的概念，我们以百度网盘的最大容量2TB作为一个计量单位，1ZB等于549,755,813,888个2TB的百度网盘
正因为如此，我们感到焦虑和不安，总是担心会遗漏重要的信息而被时代淘汰。因此，我们本能地想要收集更多的信息，以消除这种不确定性。
然而，这种盲目的信息收集并不能真正解决焦虑问题，反而可能造成更大的焦虑冲击，就像饮鸩止渴一样。
那么我们应该如何应对呢？
在1982年，托马斯·斯特尔那斯·艾略特提出了DIKW模型，该模型由四个部分组成：数据、信息、知识以及智慧。这四个部分代表着数据从低级到高级的逐步演变过程。
数据是未经加工的原始素材，不具备任何的意义，需要通过加工和解释才能成为具有明确的含义和价值的信息，可以帮助人们更好地理解事物、作出决策。知识是信息经过归纳、总结和推理后形成的系统性、结构化的认识，可以帮助人们解决实际问题。智慧是知识的高级形态，是解决问题的能力，也是人类区别于其他生物的重要特征之一。
从模型中，我得到的启发是：仅仅收藏而不读的文章、购买却不学的课程不能算作知识，只能视为信息，然而，由于这些信息并非经过我们加工形成的，要让这些信息真正成为有用的知识，需要进行一定程度的加工处理。
了解该模型的意义在于，我们需要认识到：剪藏的信息需要通过加工才能为我们提供实质性的帮助，从而减少无意义的收集行为。然而，信息过载和信息混乱的问题仍然存在。
因此，我们需要从更底层的角度来看待这些问题，像过滤器一样筛选出最需要关注的信息，如图所示。外围是人事网书的信息来源，经过信息、知识、问题三个层次，最终聚焦在身份上。通过层层筛选，把我们需要收集的信息范围缩小，并且这些信息都是对我们有所帮助的。
比如说我是一名UI设计师，我现在要解决如何更好地和开发人员对接工作的问题？我需要与人沟通和设计对接等相关的知识，因此我会从各种渠道，如人事网书等，收集和学习相关技能和知识。在实际工作中，我会运用这些知识和技能，以解决上述问题。
我们从身份角度出发，以工作生活中的遇到的实际问题为导向来做知识管理，这个才是个人做知识管理的正确打开方式
这也是我做个人知识管理的理念：从实践中来，到实践中去。
具体到软件中落地是这样的，比如知识管理这个领域就会有很多问题存在，是哪个环节的问题，我会通过关联外部收集的文章和内部总结的笔记，看看这个问题是否已经解决。
对于已经拥有该系统模板的同学们，在观看完视频后，可以在相关领域记录下你们的问题，并尝试以问题为导向的知识管理方法，Notion版的也已经完善，之前领取过的小伙伴可以更新一下。
对于尚未拥有该系统模板的同学们，你们可以在评论区自取。
接下来我们来探讨一下这个不断重启的问题。
不断重启是指在知识管理的过程中，由于收集到的信息量过大，导致无法及时处理，最终选择放弃处理，并将此归咎于软件本身。希望能够找到一个更优秀的笔记软件来解决知识管理的问题。
例如，我先后尝试了MarkEditor、Typora、印象笔记、石墨笔记、幕布、bear、flomo、ximind、语雀、WPS、Notion、Wolai 和 FlowUs 等软件。
其中，印象笔记在众多软件中拥有最强大的剪藏功能，也是我使用最久的软件。我在印象笔记中投入了大量的时间、金钱和注意力。
我购买了印象笔记3年多的会员，并在其中剪藏了1000多条信息。同时，我为此构建了一个复杂且全面的标签体系。然而，尽管付出了这些努力，我仍然没有解决不断重启的问题。
后来，我在总结原因时首先排除了软件的原因，因为卢曼做知识管理用的纸质卡片，《打造第二大脑》的作者提亞戈·佛特用的是印象笔记，甚至有的人用手机自带的备忘录做知识管理，况且，我们已经试过了这么多个笔记软件都没有成功。可见，问题应从自身考虑。
于是，我通过研究《打造第二大脑》的作者提亚戈·佛特、《笔记的方法》的作者刘少楠以及《打开心智》的作者李睿秋等人的成功经验和教训，总结并实践相关理论。
这个不断重启问题的根源在于我们的知识管理流程没有跑通，我们仅仅是在收集和存储这两步来回操作，没有进行有效的整理和输出。
其连锁效应表现在盲目收集导致信息加工深度不足，进而引发存储混乱，进一步导致提取难度加大、实践运用缺失，直至无法共享或更新信息。
就像一条水管堵住了，如果后面还有源源不断的水，下场只有一个就是爆水管，所以我们要把整个流程跑通。
知识价值链模型将知识管理划分为五个关键阶段：知识创新、知识传播、知识应用、知识整合和知识评估。虽然主要针对企业，但对个人也有启发意义。因此，我在这个理论的基础上进行了细化和完善，使其更适用于个人实际操作。
我将个人知识管理分为八个环节：目标、收集、处理、存储、提取、应用、分享和更新。得益于人工智能的发展，我在一些关键环节中引入了AI工具，以帮助我们更有效地进行知识管理。例如，在信息收集阶段使用天工AI，在知识提取阶段使用讯飞星火，在知识分享阶段使用FlowUs Ai等。
这八个环节也是我之后要与大家分享的内容大纲。如果你觉得这些分享对你有所帮助，可以点关注并做好长期追更的准备，期待我们下个视频再见。
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