开始阅读另一本书了，《知识的边界》。
一开始就提出了一个模型：
DIKW模型
知识是一种过滤信息的系统，而信息来自海量的数据。一级一级的过滤。
旧的时候，不好的信息或者内容，是会被出版社过滤和筛选掉的。现在出版商的这种信息垄断，已经被两种新的机制调整或者行将取代了：
- 算法机制：网络的推荐体系
- 社交机制：朋友的推荐等
两者都和网络的过滤系统密切相关，而网络的这个过滤系统，又是“向前过滤的”，也就是说信息其实没有被筛选掉，而往后排了。
网络时代的过滤器已经被颠覆了：它把整片信息的深海都展现给我们，而且把过滤机制都可以交给我们自己来定制。我们的信息明显大大过载了。
新的知识体系展现出来的一系列特征包括：
- 宽度：专家的作用开始减弱，在足够的人参与和评论的时候，参与人的宽度就足以变成深度了；
- 无边界：专利的鉴定，以及其他的产品，与其交给专家鉴定，不如交给足够的平民专家来尝试和使用；
作者又举了一个咨询公司全部雇佣有全职工作的人来part time的例子，说明专业知识机构的新形态：
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