人的特点的利用

我们应该充分的认识到，自己所面临的信息世界是被充分设计过的。很多人通过研究流沙本身的流向、特点，通过研究和利用人的特点、弱点，来为自己的商业创造更大的价值。

如果你进入一个书店，面对大量的书籍，你会选择哪一本？畅销书作家蒂姆·费里斯（Tim Ferriss）采用了一个反向的方法：他设计了一组封面，拿到书店里面，从“新上架”区中找到一本书，用他自己设计的封面把书包裹起来。然后坐下来，观察不知情的顾客有多少次拿起这本书。每个版本的封面重复30分钟，直到某个封面方案胜出。

他的书名《每周工作4小时》（4-Hour Workweek）一样是这样选出来的。他购买了十几个书名的域名，在谷歌上制作了关键词广告，测试这一组域名的点击率。当人们在谷歌搜索和该书有关的某个关键词的时候，一个虚拟的购书网页就会弹出来。通过这种方式，蒂姆搜集了关于书籍命名的数据，确保自己的命名能够在信息流沙中独树一帜——其结果我们都看到了，十几年后《每周工作4小时》依旧是让人印象深刻的好名字。

在过去，作家们也会从很多的名字中选择一个看上去更好的，但这个时候他们只能依靠自己的直觉。在访谈中海明威曾经提到：

记者：你在写故事的过程中，书名就想好了吗？ 海明威：不是的。我写完一篇故事或者一本书之后开列一大串篇名或者书名——有时候多到一百个。然后开始划掉，有时划得一个也不剩。

伟大的作家先自己生产流沙，然后自己从流沙中淘出金子来。这就是他们伟大的地方。

在网络时代，微信、抖音、头条这些带推荐算法的平台，会根据你的浏览记录不断去推送你感兴趣的信息，形成广阔的信息流沙区，让你陷入其中，停不下来。

张小龙在微信十周年大会*上讲内容分为了两类：学习类、娱乐类。他说：“内容分两种，一种是你需要花脑力去理解的知识性信息，是学习；一种是不需要花脑力的思维舒适区的消费类的信息，是娱乐。朋友赞是朋友强迫你去获取你未必感兴趣的知识性信息，属于学习类的；机器推荐，是系统投其所好而让你很舒服的浏览你喜欢的消费性信息，属于娱乐类的。”

而微信的原则是“我全都要”。既有朋友圈这样的“学习类”的内容，又有视频号这样的“娱乐类”内容。通过不同的角度形成信息流沙的全覆盖，切割、瓜分你的精力和时间，让你无法逃脱。

推荐系统甚至会利用读者的情绪来扩展信息流沙的边界。

我们经常能感受到“标题党”，一件普通的事件，在标题党的包装下就成为耸人听闻的消息。Facebook 前雇员弗朗西丝·豪根（Frances Haugen）曝光 Facebook 2018年上线的新推荐算法向人们灌输恐惧和仇恨，以提高Facebook上的用户参与度——豪根表示，“Facebook一次又一次地选择为公司利益优化产品，例如赚更多的钱。”

而处在信息产生链条上的个体，同样会使信息流沙的问题更加恶化。

Gordon Pennycook 等人发表在《自然》杂志上的《把注意力放在“准确度”上可以减少错误信息的传播》一文指出，人们在互联网上分享内容的时候，并不关心一件事情的“准确度”。相反，很多人会分享那些明显带有倾向性的错误信息，只因为他们能够吸引人的注意，或者表达自己对于某种问题的态度。这种带有倾向性的错误信息的传播，显然让整个互联网世界的“准确度”进一步下降。