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所有的知识和经历都是一种解读。解读是社会性的。解读没有高下之分。解读发生于话语之中。在某一种话语中，某些解读是倍受青睐的。
戴维·温伯格
戴维·温伯格
哈佛大学资深研究员

戴维·温伯格（David Weinberger），哈佛大学伯克曼互联网与社会中心的资深研究员，长年为《连线》、《纽约时报》和《哈佛商业评论》等出版机构供稿，还经常担任美国国家公共电台《时事纵览》节目的特约评论员。

现如今，专业知识已经嵌入了数字网络并被赋予强大的能力，它因此摆脱了旧媒介的属性，而拥有了新媒介的属性：专家知识曾经是基于主题的。专家知识的价值曾在于其结论的确定性。专家知识过去常常是不透明的。专家知识曾经是单向的。专家曾是一个特殊阶层。专家倾向于用一体化的声音表达。
戴维·温伯格名人名言哲理格言警句语录
戴维·温伯格

新类型的专家知识浮现，并且提供不同的价值。从有资质到无资质。从确信不疑到游移不定。从一致到丰富。从权威带来的不透明，到对透明的持久追求。从受控制的、可知的到链接的、不受控制的。最重要的，是专家知识从专家个人的性质转变为网络的性质。
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戴维·温伯格

互联网本身包含丰富的多样性，存在太多的分歧。没有一个突出的占据优势地位的观点，我们将会迷失在一个不同观点织就的漩涡里。我们需要在人们对任何事都无法达成共识且将来也无法达成共识的世界里探索如何获得知识。
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戴维·温伯格

多样性作为一个目标已经为人们所默认，一部分是因为其作为一种简单的公平，但另一部分更是因为我们的文化长久以来已经接受了观念的多样性会把我们引向更好、更强、更有力的观念。
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戴维·温伯格

太多的共性将导致群体思维（groupthink）。太少的共性又会导致事情徒劳无功或者催生向平庸之辈妥协的委员会。问题的窍门在于拥有恰如其分的多样性。
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戴维·温伯格

很多人听到最多的，是自己声音的回声，而且比自己的声音还要大。
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“网络瀑布”（cybercascades），即一种信条如果以真相之名传遍网络，会很快地获得大批的追随者。
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卡尔认为，网络正在重塑我们的大脑，“网络弱化了我们对信息进行‘深加工’的能力，而这种能力正是支撑我们专注性地获取知识、归纳推理、批判思考，想象以及沉思的关键。”
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戴维·温伯格

互联网可能将是重建开放式社区最为重要的希望之源，在这样的社区之中，民主的对话与交流能够蓬勃发展……个人的观念贡献将主要基于能者为王（meritocracy of ideas）的观念规则得到处理。其将是有史以来最具交互性的媒体，也将是最有潜力将人们彼此连结，将人们与一个知识世界相连接的媒体。
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在通往真理和知识的道路上必须对那些持反对意见者保持一种理性和开放的态度。
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所有的知识和经历都是一种解读。解读是社会性的。解读没有高下之分。解读发生于话语之中。在某一种话语中，某些解读是倍受青睐的。
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丹顿也描述了书如何能够整合起上述功能：“建造一种类似于金字塔的层级结构。”最顶层的应该是“简洁的叙述”。第二层，可以是“关于这一论证不同方面的扩展”。第三层，提供支持前两层的材料。第四层，附上“前人论述之精选和讨论”。第五层是教学工具。第六层可以鼓励读者评论，交换意见。
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戴维·温伯格

图书表达观点的方式上：它们将思想挤压到一条狭长的小径上，驱使读者沿着这条小径前进。
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将我们获取知识的最古老、最基本的策略予以改变的——是对于知识的链接，是网络化。不再如以往那样，通过做减法，将知识简化到图书馆或者科学期刊上来获取它；我们现在是通过做加法——将任何一种想法，它的每一个细枝末节——都放置在巨大的、松散链接的网络之中，来获取知识。
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戴维·温伯格

科学知识正在变得：（1）巨大；（2）层级性弱化；（3）更加公共；（4）中心过滤减少；（5）对差异性更加开放；（6）具有超链接特点。
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戴维·温伯格

科学一向有拥抱非专业人员的悠久传统。毕竟，真理就是真理，不管是由谁说出来。
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戴维·温伯格

Mendeley提供了一个环境，这个环境中，更多人能够更加方便无阻地参与进来；新形式的资质和权威在诞生；社会和权威机构间的关系变得越来越复杂，而权威性的版图更加杂乱、更加“颗粒化”。这正是我们在网络上屡见不鲜的：如果无法移除高墙，那就在高墙周围蔓延。
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简单的真理，只有放在思想、体制和设备的复杂的历史体系中，才可能产生并具备意义。
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戴维·温伯格

杰克·韦尔奇：正如知识已经变成了网络的一种属性，领导力正在成为领导者所领导团体的属性，而非领导人本人的属性。决策时刻非常清楚地成为了一个网络中的节点，它在网络中产生，也在网络中跳动。面对现实听起来容易——但其实不然。
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戴维·温伯格

“超级网络”（hyper-networks），一种真正够大、高度分散、又彼此区分的多组件组织（multi-component organization）。这些超级网络并没有一个层级上的最高层，相反依赖于分布式决策（distributed decision-making）。
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戴维·温伯格

当决策需要基于对地方性知识了解很多的时候，尤其是情况复杂多变，或者前路未明的时候，网络决策就表现得更加出色。
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