别说了,我知道你葫芦里卖什么药了

别说了,我知道你葫芦里卖什么药了,第1张

别说了,我知道你葫芦里卖什么药了,第2张

这是千刀君的第131篇原创文章

1.信息量起源

先来看一句话:

清朝康熙年间的北京城内,这日早晨,王胖子正赶车走,迎面撞见了对街当铺的李掌柜。

现在回想一下念完这句话用了几秒钟?最多也不过10秒钟。如果给你一个题目,对这句话进行合理改编,形成一段2小时的评书,应该要怎么改?

以前的说书先生给学徒的功课就是这样。就给一句话,然后把它扩编成一个故事。要是真能说的有理有据、有起有伏,这个学徒也差不多能出师了。

别说了,我知道你葫芦里卖什么药了,第3张

学徒想编也好编,挨个字琢磨即可,举几个例子:

什么是清朝,谁创立了清朝

康熙是哪个皇帝,有何履历

北京城的历史

王胖子、李掌柜的职业

相貌、性格、背景故事

他们之间有什么事

......

在这个扩充过程中,整个故事越来越清晰。没扩充之前,王胖子也好,李掌柜也罢,对听众来说都是陌生人。

扩充之后听众就知道了,原来他俩是这么一回事,人物的「不确定性」逐渐减小。随着不确定性减小,故事的「信息量」也逐渐减小。

这个结论有点违背直觉。扩充之后新东西越来越多,信息量不是逐渐增大的么?

这里需要引入一个数学公式来解释这个反直觉现象。

现代信息论的鼻祖克劳德香农,定义了一个“信息熵”的概念,其本质就是一段信息的平均信息量。

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信息熵是信息量的加权平均,在数值上可以把两者看做等同。看意义的话,它表征了某件事情被确定下来的概率大小。

能确定的概率越大,信息熵越小。

所以当王胖子、李掌柜的身份逐渐被确定时,故事的信息量实际上是减小的。

其实也好理解,没扩编之前王胖子可能有很多种身份,但扩编之后身份就被固定了,他没得选。

因为没得选,信息量就小;如果可选项很多,信息量就大。

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如果某单位领导说的都是套话,说出“团结”两字之后,你知道接下来肯定会说“一心”,那么这些话都能被预测到,信息量就很小。

更恶劣一点,当一个人满嘴跑火车,来回说车轱辘话,那么他能提供的信息量近乎为零。我知道你葫芦里卖的什么药,你就不必再说下去了。

理解这个理论之后,会发现世间很多信息都能被猜到,没什么可选范围,就基本没有信息量。

有一个著名的FLAG:当一个士兵对心爱的姑娘说,等打完胜仗我就回来娶你。可以猜一下,这句话的信息量是多少。

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2.最大就是最好吗

人普遍追求自由。自由状态下可选范围就多,能增加自身信息量。

单纯看信息,想要增加信息量其实就是「压缩」二字。不说车轱辘话,每个举动都赋予意义。

压缩是把一段信息中冗余的内容全都剔除,剩下最精简的内容。我们现在能看视频,听音乐,都是压缩算法的功劳。

压缩能高效传播消息,中国古代的诗词用简短几句话就能描绘出宏大的场景。比如“秋水共长天一色”,又比如“夕阳西下,断肠人在天涯”。

所以想在语言上增加信息量,可以练习一下发言简短,出口成诗。

既然压缩如此高效,为何日常交流语言不是文言文,而是冗余度特别高的白话文占领了主流?

压缩有个最大风险就是信息丢失。文言文传播过程中弄丢一两个字,意义就大不一样。故人西辞黄__楼,烟花三__下扬州。缺字短字都使人意味不明。

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相对来说,白话文冗余度高,信息不容易丢失,便于理解。很多公众号文章都是故事开头,满篇大白话,关键的地方还重复三遍。

以阅读为例,如果一本书诘屈聱牙,每个字都得捧着词典查释义,那么读的会非常慢。但我们看故事书的时候,就能理解的非常到位。

没关系,《谁的青春不迷茫》,你要相信,《所有失去的,都会以另一种方式归来》, 《将来的你,一定会感谢现在拼命的自己》。看到这些书名,大致都能猜出书的内容,虽然信息量小,但阅读效率的确更高。

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3.生活的AB面

我们仍处于一个矛盾之中。

在语言上,想表达时,恨不得把每句话都压缩成诗,有辙有韵。同时担心表达不充分,又把重点信息重复多说。

在生活中,接收新事物的时候想减少不确定性,增加自己的理解程度,在一堆可预测的事件中更早发现异常之处,异常则有机会。

人又想增加不确定性,毕竟不确定性越高,能选择的范围就越广,就意味着越自由。所以人要特立独行,要给自己加戏,要做意想不到的事情。

生活有AB两面,到底选择多少信息量,需慢慢摸索,对症下药。

别说了,我知道你葫芦里卖什么药了,第9张最后还有两点补充。

在读书的例子里,不鼓励读简单易懂的故事书。平庸的书一直讲好听的道理,但世界不是听了好听的道理就能自行改变的。人得做信息量更多的事来影响世界,世界才有机会因你改变。

想增加不确定性,不意味着去做违反道德及法律的事情。增加不确定性只是说明了你有选择的自由度,但你可以选择不做,强调的是这个自由。

说到自由,最不自由的其实是古时刑场上的犯人,因为在刽子手下刀的时候,总会有小吏身骑快马,手持令牌,高喊刀下留人。

END.

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