前阵子，看到一段很有趣的话：
健身房靠什么盈利呢？是靠那些办了卡，却从不去健身的人。如果所有办了卡的人都坚持去健身，那健身房早就不堪重负了。
同样。出版社靠什么盈利呢？是靠那些买了书、却从来不读的人。如果所有人在买书前，都细细思考，确定一定会去读才购买，那出版社早就关门了。
有点啼笑皆非，却也有理。
不妨想一想，你下了多少电影，却一部都没看过？订阅了多少课程、专栏，却一个都没听过？买了多少书，却一本都没翻过？
如果数量不少的话，也没关系。
你起码也养活了一个产业嘛。
开个玩笑。
但这种现象，的确再常见不过了。
我有几个认识十来年的朋友，大学期间，经常一起聊天，交流「今天又看了什么书」「明天打算看什么书」。
其中有一个朋友，特别厉害，他看书是这样的：邂逅一位喜欢的作家，就把他的作品列出一张清单，然后一本本找来看，看完一本就打个勾。有些特别好的书，没有中文版，他还会去看英文原著。
工作后也没有断掉联系，但慢慢的，大家看书都少了。更多的变成了喟叹：某某书啊，一直想看，不过还没看，还在家里放着。
这里固然有一部分原因，是因为工作太忙了。但更主要的原因还是，
我们获取信息，变得太容易了。
心理学上，有一个
「替代效应」
：如果两条路径，能够得到相似的结果，那长期来看，我们一定会倾向于走更加轻松省力的那条路。
亦即是说，我们会用更加轻松省力的行为，代替掉复杂又麻烦的行为。
原因非常简单：为了保存资源，以应对自然界中的种种情况，我们的大脑在一代代进化中，一直遵循着
「最小阻力原则」
。哪条路径阻力更小，就走哪条路径。
读书太麻烦？没关系。有的是各种服务，把书拆散了，重新整合，用最省力的方式告诉你，你甚至连脑子都不怎么需要动。
嫌书上的内容太过时？有无数的资讯平台，争着给你送上最新的资讯和消息。每天只需几分钟，就能了解「这个世界」。
觉得信息太多，太复杂，接收不过来？没事，有的是各路专家、大咖，为你做权威筛选、分析和解读，为你呈上精心制作的「信息甜点」。
不喜欢看字？没关系，还有音频嘛……
总之，你能够想到的所有理由，都会有人事先帮你想好，然后，开发出相应的产品来满足你。
你什么都不用做，只需要躺下，放松，轻点手指，打开「我们的」产品，这些信息就会源源不断地进入你的大脑。
下一步，大概就是脑后插管了吧？
我们就是在这样的宠溺中，变得越来越懒。
这会导致什么后果呢？
我们开始停止思考，期望别人代替我们思考，然后告诉我们结论。
我在豆瓣和亚马逊上挑书的时候，经常看到这样的评论：
直接看了建议和操作，以为会有什么新方法，结果还是那些东西，没有什么新意。不用买了。
—— 这样读书，是永远都学不到什么东西的。
一本书也好，一篇文章也好，它的价值，绝不在于提出具体的解决方案 —— 因为解决方案说白了，也就那些，很难真的有什么新东西。
读书的价值是什么呢？是在阅读的过程中，激发自己的思考。
通过把自己的思维跟作者同步，对比自己面临的问题和境况，看看作者是如何思考、分析、解读的，从中找到对自己有用的地方，激发自己去思考，弄清背后的机制和深层原因 —— 这才是我们需要从阅读中，不断去寻找的东西。
一本书，如果能激发你的思考，给你一点启示，帮助你找到一点位于「盲区」之外的东西，就已经算是有价值了。
读书，学习，听课，获取信息，本质上，都是一样的。
这就是为什么说，有时候，「为什么」比「怎么做」更重要的原因。
因为，只有理解了原因，你才能真正地明白，自己的问题所在，从而找到最核心的因素，去剪裁和适配。而不是机械地套用别人的做法。
这就是思考的必要性。
可惜的是，对很多人来说，这种能力和习惯，正在慢慢丧失。
回到前面的话题。
很多资讯平台，已经不满足于「让你更容易获取信息」，他们在做的，是用尽各种方法，把信息主动推给你，让你陷入他们为你准备的信息黑洞中，被吸引注意力，成为忠实用户。
这样的目的是什么呢？
让你成为他们的流量。
这是互联网产品的一个特征：过分地去人格化，将一切行为，全部量化成一个个指标，抽象成「流量」。
你被标题吸引，打开了一篇文章，好的，你就是一个「点击」；
你觉得内容有趣，停留了10分钟，你就是一个「DAU」（日活跃用户）；
你每个月起码打开一次，你就是一个MAU（月活跃用户）；
你不但阅读，还进行了更深度的使用 —— 比如购买、刷金币，很好，你为平台的「转化率」，贡献了极其重要的一个行为。
这些，都是衡量一个平台是否成功的指标，都是「流量」。
流量高了，代表什么？代表着平台的量级变大，估值提升，盈利空间更广，更容易拿融资。
这里要说一句，量化有没有问题？当然没有问题。有问题的是什么呢？是
唯数据论。
举个例子：
某平台做了款产品，大量用户基于对平台的信任，购买了。买了之后，发现质量不好，找到客服。平台方给客服指示：不用管。
为什么呢？因为这批用户的不满，不会成为「有效数据」。他们会影响日活、月活、转化率吗？微乎其微。
不能说大多数企业都这样，但有相当一部分的态度，就是仅对数据负责。
为什么这些年，智能算法分发大行其道？就是因为它能够切实提高数据。
智能推荐的本质逻辑是什么呢？
系统通过收集你的浏览数据和行为（比如点击、停留、收藏），为你打上各种标签，建立一个描述模型。并通过协同算法，找到跟你标签相似、兴趣相仿的人，把他们喜欢的内容推荐给你。有时还会采用各种策略去优化，提高推荐的准确性。
这样一来，你所看到的信息，不但都是你感兴趣的信息，甚至，可能都是你「认同」的信息。
我们对于自己认同的信息，天然会更加信任和支持。你会更容易点进去，阅读，点赞，分享，第二天继续使用。
这样一来，数据就提上去了。
但这样的后果是什么呢？
我们的偏见，认知边界，预设前提，会通过一次次的强化，从而固定下来。
我们会成为活在自己王国之中的懒人。
