扩散问题

原文：https://medium.com/hackernoon/diffusion-matters-93df82b3c7a0

成千上万我们称之为创新的东西实际上更像是移植。在《枪支、细菌和钢铁》中，贾里德·戴蒙德做了一个很好的例子，社会中最激进的变化来自于“寻找问题的解决方案”Abraham Flexner 在的《无用知识的用处中提出了类似的观点:许多伟大的发明都是建立在一些科学家为了满足好奇心而发现的已有知识的基础上的。

你有多少次想到了一个好主意，却意识到自己没有能力去实现它？这种情况对我来说很常见，不仅是在我有想法的时候，在别人向我推销想法的时候也是如此。我的回答是，“听起来是个好主意，但不适合我。”

世界上的研究机构都在忙着积累知识，通常没有任何特定的应用。是的，当然有些研究是有针对性的，但比我们都愿意相信的要少。事实是，学术研究与实践脱节。虽然许多研究人员也是教师，但不幸的是，他们的兴趣往往过于狭窄或超前，以至于无法渗透到教学中。此外，研究人员往往不像研究人员那样有动力去教学。

通常，在交谈中，我会意识到我对自己的专业领域有多少别人不知道的知识。相反，我经常意识到自己对很多很多专业知识之外的事情是多么无知。大多数知识都有一个扩散问题。你可能认为互联网让这变得更好了，但这不是真的。互联网增加了访问的机会，所以知识现在是可及的，但它也给我们所有人提供了太多新的途径，以至于我们跟不上。我们的大脑没有足够的空间来吸收信息高速公路的输出。

所有这些都指向创新的两大可能性:

治疗
传播

治疗

为了社会快速前进，我们不能用不重要的知识浪费时间。知道哪个名人结婚了，哪个名人离婚了，并没有太大的帮助。我们需要去除噪音，留下重要的东西。

新闻聚合网站是优秀的工具，因为它们毫不费力地对新闻进行分类，但是它们经常成为社区投票偏见的牺牲品。《黑客新闻》是这一类别中最好的新闻之一，但它的关注范围可能有点过于狭窄。

杂志是光谱的另一端:精心挑选的高质量文章。在我看来,《经济学人》是一个很好的例子。但是，就像黑客新闻一样，它需要非常老练的读者，而且有大量的内容需要消化。从头到尾阅读每一期《经济学人》是一项兼职工作。(我知道，我做过一段时间。)

有一个解决方案，等待着被拥有，也许机器学习掌握着关键。最好的解决方案是能够处理大量内容，并选择最有可能成为新的、有趣的、对最多读者有用的内容。我不知道什么样的训练数据可以用来调整算法，但目标是明确的:选择能够产生新解决方案的内容(而不是具有最高消费价值的内容)。)

传播

经济学家最近刊登了一篇关于意大利面代码的有趣故事。这个想法是，学者编写解决困难问题的新颖程序，但他们不容易让从业者使用。一些公司已经开始把这种“意大利面条代码”翻译成更加行业友好的代码。

没有理由不把这一原则用于新业务。Stackoverflow 有大量的问题和解决方案。找到价值高但用户友好程度低的东西，并把它们变成产品，这是很简单的。亚马逊有一个习惯，把它用于运营的工具剥离出来，变成面向市场的产品。学者们每天都发布新的惊人发现，而且有大量的机会将行话翻译成更简单的语言供大众使用。

为了让有用的新想法开花结果成为真正的解决方案，正确的知识需要被掌握正确技能的人所掌握。没有这一点，新的信息就像谚语所说的没有人看到的倒在森林中的树。

出于某种原因，传播信息不如创造信息性感。但这是迫切需要的。

如果你正在考虑开始一个创业，也许考虑你不需要创造一些世界从未听说过的东西。你可以通过向人们展示已经存在的东西来提供巨大的价值。