Pipeline работы с информацией (#30)
Уже несколько писем были посвящены Zettelkasten и аналогичным системам работы с информацией и организации заметок (можно начать с письма #5), однако конкретной поэтапной инструкции я так и не опубликовал, отчасти потому что у меня ее и не было. Пока я погружался в тему я постоянно трансформировал свой рабочий процесс, вносил в него корректировки и экспериментировал.
Поэтому сегодня я зафиксирую текущую версию моей рутины работы с информацией, которая по-большому счету является в каком-то виде компиляцией из различных подходов: меня вдохновляли Andy Matuschak, Sönke Ahrens и Андрей Потапов.
Но для начала кратко о том, зачем все это нужно. Исследователи и адепты Zettelkasten и вообще личных knowledge management system (KMS) выделяют несколько основных преимущества от использования. Вот некоторые из них:
- Во-первых, работа с новой информацией в таком ключе намного эффективнее, просто потому что мы склонны переоценивать возможности своей памяти. Так например, книги плохо работают на усвоение информации, о чем я писал в письме #15. Зачем тратить время на потребление того, что в итоге окажется забытым?
- Во-вторых, если отделить процесс усвоения чужих концепций и тезисов, а также поиска собственных оригинальных идей от процесса создания контента с как правило линейной логикой повествования (текстов, подкастов, публикаций), то последнее станет значительно проще и быстрее.
- В-третьих, такие системы при правильном использовании позволяют находить неожиданные инсайты и связи между идеями, опираясь не на дырявую память, а на внешнюю систему.
Итак, в общем виде мой pipeline работы с новой информацией любого вида состоит из 3–5 этапов. Ниже краткое описание каждого из них.
Подготовительный этап: исследование
Далеко не всегда у меня есть источник, в котором я хочу разобраться. Очень часто есть какая-то мысль, тезис или идея, которую хочется развить и проработать. Поэтому на подготовительный этап прихоится поиск источников и их поверхностное изучение. Этот этап можно пропустить, если вы уже нашли что-то, что точно вызывает интерес. Также на этом этапе можно обратиться к расширенному чтению, о котором я упоминал в письме #18.
Этап 1: погружение
Достойный источник найден. Вначале я просто читаю его (если это статья или глава из книги) или слушаю (видео или подкаст), чтобы понять, что в нем заслуживает того, чтобы оказаться в базе знаний и соответственно в моей памяти. Поскольку для большинства этот этап является единственным способом взаимодействия с новой информацией, а для меня лишь первым, надо быть готовым к тому, что моя пропускная способность будет намного меньше.
Если речь идет об очень большом объеме (допустим о книге), то его стоит разбить на меньшие блоки (например, идти по главам).
Если источник оказался не заслуживающим внимания, я просто не перехожу на следующий этап, однако могу сохранить его в своем reference manager (с недавнего времени я использую для этого Zotero).
Этап 2: literature notes
На втором проходе я перечитываю текст или переслушиваю подкаст и выделяю прямые цитаты, которые лучше всего отражают идеи автора. Или я пишу свою интерпретацию тезисов, если подходящей цитаты не обнаружилось.
Заметку или несколько заметок (в моем случе в Obsidian) с набором не очень связных цитат из одного конкретного источника относят literature notes. Я несколько раз пробовал изменить рутину и не писать такие заметки, сразу переходя к этапу 3, но в итоге я тратил слишком много ресурсов потом или жалел, что теряю очень ценные мысли в прекрасной авторской формулировке.
Этап 3: evergreen notes
Это самый важный и самый сложный этап — создание evergreen-заметок на основе нового материала. Без него второй этап имеет очень мало смысла (это я тоже проверял на себе).
Здесь я выделяю основные концепции, тезисы и аргументы в отдельные «вечнозеленые» заметки, которые я пишу уже собственными словами. Эти заметки в Zettelkasten и аналогичных системах — это ядро: к ним предъявляются особые требования. О них я писал в письме #23, но вкратце повторю, что они должны быть атомарны (одна заметка — одна мысль или тезис) и автономны (заметку легко понять без контекста). Еще они обязательно должны быть связаны с другими заметками.
При создании evergreen-заметок я частно делаю дополнительные ресерч на тему, чтобы отточить формулировки, захватить больше источников и точек зрения или вообще валидировать новую информацию.
Заметки не обязательно должны покрывать весь новый материал: я выделяю только то, что мне действительно кажется важным. Приведу пример: на этой неделе я слушал 53-й выпуск подкаста “Huberman Lab Podcast” нейробиолога Эндрю Хубермана “The Science of Making & Breaking Habits”. Из полутрачасового рассказа я вытащил всего две evergreen-заметки (Limbic friction, Mental rehearsal in habit formation), оставив остальное за бортом или в сносках.
Этап 4: Anki
Последний этап — достаточно экспериментальный и вы можете его пропустить. Я использую его лишь около месяца. Его идея в том, что перенести новую информацию в виде вопросов и ответов в систему интервального повторения, в моем случае это Anki. Задача Anki — заставлять меня гарантированно возвращаться к новым концепциям спустя время и закреплять их в памяти (а не только в заметках) путем того самого интервального повторения. О том, как это работает и зачем это нужно, я писал в письме про память.
Об итогах этой практики я как-нибудь напишу отдельное письмо, когда пройдет достаточно времени.