作者：吴军博士
并非所有内容都要同等对待，都要花相同的时间来阅读。阅读要分层，要兼顾广度和深度，这样才能更有效地通过阅读获取知识。这也是那些擅长读书，读了很多书，且知识体系非常完备的学者们通常采用的做法。
01
书可以分三类
在我看来，书大致可以分为三类。
第一类是供浏览的书，也就是你可以快速翻翻，大致了解一下内容的书。 
为什么要浏览大量的书籍？是为了增加阅读量。以我本人为例，如果逐句阅读，大约能长时间维持两分钟一页的速度，当然，内容深奥的专业书籍除外。这个速度应该不算慢了，但是仍不足以让我维持日常的大阅读量。
一目十行、囫囵吞枣是没有意义的，因此对于很多书，我会跳着读，变速读——一开始读得很仔细，中间有些章节跳过去；或者每章的头尾读得很仔细，中间快速浏览一下。这样，半天或一个晚上，或者坐飞机四五个小吋的时间，我就可以“翻”完一本书。 
为了保证阅读质量，在阅读的过程中，我会在感兴趣的地方做很多记号，以便将来有时间回过头来仔细阅读。这样读一遍书，我就能了解书的大致内容和我感兴趣的内容。
根据我的经验，即使是我觉得有价值、花钱买来的书，也有三分之二的这么浏览一下就可以了。毕竟，并非每本书都值将花很多时间阅读。
至于从图书馆借的、别人送的，或者逛书店时吸引到我的书，绝大部分看看内容简介和目录，随手翻翻里面的内容，就能判断是否值得读了。
浏览书不等于不关注细节信息。对于做了记号、值得关注的内容，我经常会剪下来保存——剩下的就扔进回收桶了。当然，如果是从图书馆借的书，那就只能拍照了。
不过，近十年来，我从美国的图书馆借的书大多是有声书，数量比较多，但是我坚持听完的不到三分之一。如果觉得好，我就会买一本纸质的。有人可能会觉得我这样对待书太浪费，但实际上，读书哪怕只获得两三页纸的信息，也就不算浪费了。相比于信息，书反而是很便宜的东西。
第二类是需要细读或者精读的书，我会逐句读完。 
这类书也包括一些我在浏览后决定再读一遍的书。读这类书的时候，我会一边读，一边划重点；有时还会对重点内容建索引，以便将来写作需要时可以找到。如果你读过我写的其他书，会发现里面很多事实引自其他作者的著作。那通常都是我在读书时建了索引的内容。 
第三类是需要典藏的书。 
大约有20%的书会长期放在我的书架上，这些就是需要典藏的书。这类书又分两种，一种是参考书，我时不时会用到。比如《剑桥中国史》，全书上千万字，我并没有一字不落地读完，但是在写作时，我需要用它来验证信息的准确性。又比如我过去做工程师的时候，经常要用到Numerical Recipes（《数值配方》）这本书，里面有不少常用的数值计算的公式和算法，而我又不可能记住，于是就把它放在书架上最显眼的地方，时不时拿出来翻看。
另一种是要品读的书，大部分是经典著作。这些书有些我甚至有两种语言不同版本的，既有羊皮封面的收藏版，也有翻得很烂的几块钱一本的廉价版。这些书我读了很多遍，每一遍读都有新的感触。
对于优质杂志，我会做同样的处理，大约有10%能留下来，因为里面有些文章写得真的很好。另外，根据我的经验，从了解信息这方面来看，看杂志比看书更有效。 
按照我的阅读速度，我能读得过来八九种期刊、一份报纸和毎年20-50本书。对大部分人来讲，有这一半的阅读量应该就够了。如果你能做到一分钟阅读300字以上，这应该不是什么难事。 
另外，很多读者朋友问我读电子书和读纸质书是不是一样的。在谈这个问题之前，先要区别一下电子书、有声书和盗版的PDF文件。
真正的电子书是可以像纸质书那样做笔记、写心得的，它们和纸质书的区别只在于采用了不同的媒介。读电子书时，我的心态是在读书，而不是在用手机看故事，大部分使用kindle的人也是如此。
相反，盗版的PDF文件通常只能当网页来看，跟看报纸、看杂志、看故事没有什么区別。
有声书和电子书有所不同，因为听有声书时，接收信息是单向、线性的，通常不能随意跳来跳去地听。因此，对于听了之后觉得好的书，我通常还会再买一本纸质书来读。
02
阅读为什么要分层？
阅读为什么要分层呢？因为分层阅读是我能找到的唯一可以兼顾知识面、知识完整性和深度的办法。一个接受能力很强的人，即便毎天不上班，只读书，也做不到精读大量的书籍。
我在约翰·霍普金斯大学的老师戴维·雅让斯基(David Yarowsky)，藏书量和读书量可能都是我的十倍,但是他95%的书都只是浏览过。按照他的观点，绝大多数的书都不值得仔细读，但是阅读量大是有好处的,除了拓宽知识面,更重要的是能够让自己的想法保持客观中立——如果你只了解一个作者的观点，就有可能被他牵着鼻子走。 
任何专业人士想做到一流，都必须对所在领域有全面的了解。也就是说，既要有很宽的知识面，又要对某些问题有深度的理解。我从二十多岁做科研时起，每个月都要把所在领域的顶级期刊全部读一遍，虽然大部分是浏览，但至少摘要和结论是要看的，这样才能保证我在想法上的客观中立。而且，这样在需要做判断的时候，我就能马上判断出什么事情不能做，降低失败率，因为其他人已经把成功和失败的经验教训都说过了。后来我做投资也是如此，只有快速过滤掉那些不值得花工夫研究的，才有时间关注最有潜力的项目。 
阅读的品位是土壤，什么样的土壤会种出什么样的植物。
最深层的阅读是树根，根不仅要扎得深，还要根系发达，只有这洋才能快速吸收养分，长成大树。比深层阅读稍微浅一点的细读，是树的枝干。
而大量的浏览是树叶和树冠。一棵漂亮的树一定要枝叶茂盛，光秃秃的没人喜欢。树叶会落了再长，就像大量浏览的书籍、文章内容一样，你可能很快就忘了，但是只要有好的阅读习惯，很快就会又变得枝叶茂盛了。
和一般的树不同的是，知识树的枝叶是交叉联系的,是网状的,因此我们也称之为知识图谱。通过阅读, 一个人可以构建自己的知识图谱。
03
如何兼顾阅读的深度？
分层可以大大拓展我们阅读的宽度，但阅读也必须顾及深度。如果所有书都是泛泛地浏览，就难以深入一个专业。那么，怎么通过深度阅读读出“深意”呢？ 
深度阅读和浏览的差別不仅在于阅读速度和对细节的了解，还在于两者一开始的目的就不同，然后导致方法也不同。
深度阅读的一个目的，是在把一本书读透之后，用它的内容构建自己的知识体系和认知框架。比如说，读教科书就是这个目的。我离开学校后的这二十多年，还读了十来本教科书。合上教科书，闭上眼睛，好的学习者能把整本书的要点按照一个线索整理出来，做不到就说明你没有把这本书吃透。为了做到这一点，遇到不懂的地方，你需要花时间搞懂，甚至要看一些参考书。而浏览的话，这些都可以跳过去。
深度阅读的另一个目的是去伪存真。今天的大众媒体喜欢做“标题党”，断章取义，甚至会稍稍歪曲一下事实。大部分时候，我们没必要搞清楚那些事实，但有些问题必须掌握真相，以保证自己是生活在真实的世界里。只有深度阅读才能让我们达成这个目的。
这时，深度阅读要做到两件事：第一，审査每个观点是否有依据，信息来源是否可信；第二，对一些专业的材料，需要做专业的理解，甚至需要专业人士帮助解读，以免自己理解错误。
比如，我在2020年读到了一篇论文，是斯坦福大学医学院的研究人员在论文预发布网站上提前登出的一篇预测新冠病毒肺炎感染人数的论文①。这些研究人员抽查了医学院所在的圣克拉拉县的3300人，发现在2020年3月美国加州疫情还没有开始的时候,当地已经有2.5%-4%的居民感染了该病毒，而当时该地区报告的感染该病毒的人数不到总人口的万分之五。于是他们得出结论，该病毒的实际感染人数是报道的50-85倍。这篇论文一出，就受到了媒体的关注。
如果单看论文，这些研究者的统计方法和结论似乎无懈可击。他们是这么做的：首先，在脸书上发广告，邀请志愿者来医院参加免费检测；然后，研究人员根据报名者的性别、种族和邮编（地址）进行筛选，保证样本的平衡性；之后，他们发现这些人中有1.5%的人感染了病毒，再考虑到有些细分组的样本不足，做了一些统计上的调整，得到了2.5%-4%的居民已经感染病毒的结论。
乍一看，他们的方法似乎没有问题，研究者又来自著名的斯坦福大学医学院，所以这似乎是专家给出的正确结论。对读者来说，就怕看到“斯坦福”三个字，看到随机抽样，就直接相信了结论。但是， 如果你认真读一下那篇论文，就会发现藏在细节中的“魔鬼”。 
首先，看似有代表性的样本，其实并没有代表性。为什么这么说呢？因为这个研究其实是假随机的。要知道，当时该地区已经颁布了居家隔离的限制令，能跑去医院检测的人，多少是有点症状或者有点担心的，然后考虑到是免费检测，就去了。真的随机抽样，应该是到居民区随机敲门，不管居民愿意不愿意，都进行检查。
其次，那篇论文没有讨论假阳性的比例问题，更没有进行进一步的检测排除假阳性。所谓假阳性，就是参加检测的人没有患病，但是化验结果呈阳性。假阳性的比例有多高呢？该实验使用的试剂盒，假阳性的比例是1%-2%。也就是说，极端情况下，他们检测出来的1.5%的阳性人群可能都是假阳性。
事实上，一个月后，斯坦福大学医学院对全部工作人员做了仔细的筛查，在排除假阳性的情况后②，发现感染的比例不到5‰③。考虑到工作人员接触病毒的可能性较髙，当地实际感染的比例应该更低。这也证实了那篇论文不可信。最终，作者撤回了那篇文章。
从这个例子可以看出，深度阅读是非常有必要的，特别是当我们需要通过阅读获得行动依据的时候。
阅读是为了获得可靠的信息，以便让我们做得更好。所以，一定不要盲目接受一些带有噪声的信息，被所读的内容误导。
① Eran Bendavid, et al., “COVID-19 Antibody seroprevalence in Santa Clara County, California”, available at http://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.14.20062463v1.
② 对阳性的群体再通过其他方式排查。
③ 这是2020年5月份之前情况。随着美国疫情从2020夏天开始不断恶化，核酸检测阳性的比例早已经超过文中提到的比例了。
 THE END 
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作者：吴军，毕业于清华大学、约翰霍普金斯大学，人工智能、自然语言处理和网络搜索专家；文津图书奖、中国好书奖等图书大奖获得者；著有《全球科技通史》等。转载：《吴军阅读与写作讲义》。本文版权归属作者/原载媒体所有。
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