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主编推荐语

在知识大爆炸、知识碎片化的时代,这本书探讨专家和专业知识为什么是必需的,对自欺欺人的“反智主义”传统的辛辣批评。

内容简介

随着信息技术和教育的发展,人们现在面对着越来越大量的信息,这使得人们在自恋的和误导性的知识平等主义立场上对任何事件信口开河。今天,所有的人通过WebMD(美国健康医疗服务网站)和维基百科都可以了解所有的事,每个普通人都认为自己拥有和医生、外交官一样的知识。所有的声音,即使是最荒谬的,也要求被平等地考虑,而对立的态度则被认为是精英主义。

本书作者指出,反对专家运动的发生有很多原因,包括网络的开放性,高等教育中的“顾客至上”思维,以及新闻产业的娱乐化。诡异的是,信息的民主传播,而非受教育大众的培养,反而开始产生一批一知半解的、愤怒的公民,他们公开指责智识的完善。这与美国历史上由来已久的反智主义思潮不谋而合。

作者认为,当今抵制专业知识和学习的现象,使普通民众相信没有人比别人懂得更多,这使民主机构面临堕落为民粹主义(平民主义)或技术专家治国的危险,而最糟糕的是二者的结合。2017年美国大选后,这一局势变得更加恶劣。

本书为西方民主在信息时代能否稳固和长存敲响了警钟。

目录

  • 版权信息
  • 引言 专家之死
  • 第一章 专家与平民
  • 第二章 沟通这件事,怎么就变得如此累心
  • 第三章 高等教育:顾客永远是对的
  • 第四章 我来帮你“谷歌”一下 ——无限的信息是如何把我们变愚蠢的
  • 第五章 “新”新新闻学的种种
  • 第六章 当专家错了
  • 结论 专家与民主
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评分及书评

4.3
70个评分
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    3.0
    “知道分子”已死,“专家”更重要了

    这是个很热闹的话题,“得到” 听书有很好的解说,而且书也浅白简明,很好读,可以翻翻,借此说说自我感想:“知道” 分子已死,信息爆炸,AI 推送,谁都会搜索,知道什么已经不重要,从这个角度 “专家已死”,反智主义盛行,任何争论都是浪费时间。解决问题听专家的,因为社会越来越复杂,分工越来越细,比如关于疾病 “癌症” 好像谁都懂,但真的得病和预防,还是都要听专家的。自以为是,只会耽误事。免费的没有专家,要解决问题要舍得花钱请 “专家”,“得到” 平台上气氛还不错,就是因为大部分是花钱来的,其他免费平台上面的人多数为了发泄,如老年家庭群里的健康知识和各种转发消息,都属于传销段子,点开都是浪费时间。以我所在的物业行业为例,属于技术含量低,而且和普通民众相关密切,但我还没遇到非本行业的人,对物业发表相关意见能说到点上的,包括采访过物业的记者,更能显示 “专家” 的重要,更需要我们遇到问题多倾听业内人士,少议论。遇到和自己不一致的想法,首先要想到的是对方和自己掌握的信息是否一致,利益和目标是否一致。

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      5.0
      你是否曾经把东拼西凑的见闻包装成博学?

      这本书是我的年度最佳,从顾衡好书榜拿到的这本,听完解读就去读了原作,读了两遍,越读越喜欢,好书都是值得两刷或者多次阅读的,每读每新。作者观点犀利,会令读者长出对知识的敬畏,怕抱持不住客观,所以我变慢了,接收信息不急着评判或解释,愿意用时间和积累去多看几分,有一种透过 "专家" 拿到一把 "照妖镜" 的感觉,一份自省之力。这应该算是读书最大的乐趣吧?求关注、圈粉、证明自己的正确性…… 好像成为 "专家" 是人们的天然属性,进步的动力;但也难免迷途或看不清,住进 "专家" 的皮囊,演着演着,连自己也分不清真假,于是清醒的认识自己,客观的自我评价愈显珍贵。如果你没那么多时间去读完,我推荐先从媒体部分翻起,这部分帮助读者思考社会现象背后的种种意识判断,会得到智识积累…… 我们正在危险地滑向一种无知浅薄的新形态 —— 把东拼西凑的见闻包装成博学。                             ——《专家之死》

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        给这本书评了
        4.0
        记住自己的无知(《专家之死》读书笔记)

        记得几年之前,经常会看到一个词,叫 “砖家”。总之,就是有很多在公共场合发表了很多打脸言论的专家,被公众质疑。所以看到这本书,并不惊奇,毕竟我们也实在是见过太多不太靠谱的专家言论。只是问题在于,专家真的那么不值得信赖吗?难道不是每个人本来都是想成为某个方面的专家吗?为什么专家会受到这么多的质疑,甚至出了一本书叫《专家之死》。不得不说,专家有专家的问题。比如在书里面说的,有的弄虚作假,有的学术不端。这种情况其实在各行各业都存在,而且在学术范围内,对这样的情况是有很严格的惩罚措施的,所以这样的情况就作为特殊情况,这里就先不讨论了。我个人认为专家存在的更大的问题是,很多专家会认为,自己在本专业取得的成就和能力,可以随时迁移到其它的专业中去,然后发表一些是似而非的观点。这其实还是有些可怕的,毕竟对于本专业的精通,并不能确保自己在任何方面都比大众要好。虽然确实专家掌握了一定的研究和分析的方法,有一些获取新知的能力,但是作为具有专家身份的人,在公共场合发表言论,就会被大众所审视,所以在自己并不十分确定的非专业领域发表确定言论,确实容易产生更多的错误。但是,虽然专家确实会有自己的问题,但是个人认为,这并不应该成为作为普通大众的我们不信任专家的理由。毕竟专家之所以是专家,一定是在某些方面有他的过人之处,一定是超出了普通人的认知,才能被认为是专家。那在现代为什么大众会如此不信任专家,不只是忽略,甚至有反对、对抗、否定专家的情况?在这本书里,作者从平民、沟通、高等教育、互联网、新闻等几个角度进行了分析,提出了很多有意思而且我们本来也知道只是不愿意承认和面对的观点。比如越来越多的人把无知当作美德。振聋发聩?但是,这是事实。为什么会把无知当美德?因为人类无法消除的、又略显可笑的自尊心。不得不说,自从每个人作为一个个体从历史上崛起以来,每一个独立个体的价值和意义被充分肯定,这显然是进步。只是我们也不能否认的是,任何进步总会产生新的问题,这种日益凸显的自恋和傲慢,正是现代化给人类社会带来的很大的问题。作者提到了两个很有意思的原理。一个是 “达克效应”,告诉我们,越愚蠢的人,越是会高估自己,不觉得自己无知。另一个是 “奥卡姆剃刀”,看到一个现象,我们应该先选择最简单的解释。除非必要,我们才逐层递加到更复杂的解释。从这两个原理,可以看出来现代人其实更多地是被自己的情绪所左右,只要不符合心情的,那就一定有什么事情是不对的,而这种不对只要是不符合自己头脑中的认知,那就要求反抗,就一定是别人的错、是这个世界的错。正是在这样的认知模式的趋势下,所谓冷静、分析、逻辑、未知,都不重要,毕竟我们能够找到支持自己的证据就可以了,而现在这种信息如此丰富的时代,找到点证据实在太容易了。尽然能证明自己,什么专家不专家,哪有那么重要。再比如,在互联网如此发达的现代,信息铺天盖地,早已远远超出了一个人类个体能够理解和接受的程度。信息多到底是不是好事?绝对是好事,这个毋庸置疑。只是所有好处都会产生新的问题,信息太多,就会给人更多分辨和筛选的负担。当每个人都能成为信息的提供者的时候,对于信息的掌控必然会有质量的下降。问题在于当这样的信息铺天盖地的时候,我们很难搞清楚,到底什么样的信息是真正有效和可信的。同时我们还要明白的一件事是,人总有一种愿意确定自己是对的本能。在互联网这样的海量信息的前提下,就会产生一种无论多么偏激的观点都能在互联网上找到佐证的效果,也正是在这样的证实下,当人们看到自己的观点被佐证了,就会忽略掉与此相反的信息。至于信息的发布者是不是专家,好像也没有那么重要了。在这样的情况下,普通人对于自己的认知,就会陷入到一种自我满足的旋涡里。在这个漩涡里,到底客不客观、正不正确显得没有那么重要,重要的是能不能让自己感觉自己是对的。“人们在网上搜索信息的时候,对自己究竟知道多少,会产生膨胀的错觉”。这就是网络版的达克效应,在上网的时候,越是能力差的人越难意识到自己其实什么都没学到。还有就是本来曾经作为连接专家和大众的新闻工作者,也因为现代化的分工产生了新的问题。一方面是在资本的驱动下,新闻行业也不得不为争夺公众的注意力而想尽办法。在这样的动力推动下,原本需要严肃和客观的新闻行业也不得不或多或少的娱乐化,形式大于内容,速度大于真实,数量大于质量。在这样快速连轴转的新闻轰炸下,人们根本来不及吸收那些故事和事实,接受的只有喜欢、厌恶、欢愉、愤怒之类的情绪,而同时记住的或许只有一个比标题还短的关键字,成为一个饭桌上的谈资。另一方面,是在现代教育的专业分科的推动下,越来越多媒体从业者,不再是像过去那样是一门技艺,是在新闻行业摸爬滚打出来的,而是仰仗着在大学里接受的新闻学教育,保证了行业从业者的均值化和一致性,但却缺少了自己的观点和审查,“眼里只能看到自己认同的东西”。现如今比事实更重要的,“是打造记者个人品牌,工作重心是大量炮制博客,把别人的劳动成果总结总结收为己用,保持在社交媒体上的曝光率”。情何以堪。所以,作为一个现代的普通人,我们要学会的是谦虚、谨慎,更重要的是不要自大。我们从来不知道信息的准确来源到底是什么,所以我们要学会相信那些比我们花费了更多时间在自己专业方向的人。而且我们要明白,所有的人都可能犯错,不要因为他们偶然的错误,就认为所有他们提供的信息就是不负责任的,毕竟相信专业的人会大概率获得更多的信息。最后还是用作者的话来给自己提醒:要谦恭虚己、混合吸收、少点儿偏激、多加辨别。也就是要假定撰写文章的人,无论他们有什么缺陷,对于这个主题都比你懂的多。不要看到一个观点就作为全部的结论,尤其要学会看那些和你观点不一致的文章。别那么愤世嫉俗,没有什么人是从一开始就故意欺骗你的,这种情况极其罕见。如果你在一个大媒体看到的内容在你看来似乎不正确,那去找一些半吊子的网站并不能解决问题。

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