做信息分类比想象的难。

[ota]

平时因为习惯，喜欢先研究下横向对比，然后挑一个纵向再深入研究。
不过效率挺低的，因为很多东西他存在，但你不一定知道，依靠GG这个知识库，也都是碎片，根据碎片这些分支去追寻根源成本也比较高，因为每当接触一个碎片的上游或下游，又发现有新的信息体系再运作，于是很容易走偏走叉。

总结，我是摸石头过河，只是石头摸多了，过河似乎变简单了，其实过程上耗费的时间成本，已经不堪负重，无法透支了。缺乏方法论支持，一切变的比较随机，偶然。没办法推导出必然的，理想的结果。

我是应该重修方法论，还是应该积累更多经验值？现在对于一些问题的分析方法，显得比较陈旧。平时经常去知乎探讨这些个问题，似乎也没有比较科学的方法可以推荐。完全是经验主义者的指导，兼容性其实挺差。

P.S. 可能大家不知道我在说什么，其实我也不知道自己在说什么，过年可乐喝多了，有点醉。

[linhua]

如果要追本溯源，我觉得还是得回归到书本，论文文献中去。毕竟所有的知识只是理论的实际运用。而对于“存在性问题”（因为很多东西他存在，但你不一定知道），如果根据理论推导应该或可以存在这个东西，那么这个东西应该就是存在的或暂时只是没人做出来。你可以通过总结学习去把碎片的知识整理成一个体系。遇到一个问题，首先可以分析这个问题涉及到那几个具体的学科，然后查阅相关理论知识，以获得较系统的知识。

[vimutt]

横向过度 纵向不足 缺少目的性和专业导向

[caomu]

不要耽于工具，随手拿起evernote、onenote之类的就往里面扔，多写几个tag，反正现在笔记软件可以全局搜索，还能图片ocr。我就等什么时候可以接入大脑，模糊检索了。

[binux]

我还以为你要做机器自动的『信息分类』呢。。。

[pheyer]

@caomu Evernote+1，多加几个tag就行