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编辑评论：

培养影响力pdf是一本帮助你从多方面提升自我影响力的书。 ，书的内容很丰富，值得一读！

图书内容介绍

有些人天生就有魅力，但对大多数人来说，影响他人的能力更像是我们用来培养特定能力和人际关系的一项绝妙技能。本期Spotlight将转载本刊此前发表的有关传播的文章，希望能帮助读者更多地关注自身的传播问题。我们将 Robert Cialdini 的“说服是一门科学”作为我们的主要文本。在本文中，互惠的愿望和能力被解释为说服的六大原则之一。这六项原则对应着人类内心深处的欲望，比如想要被别人欣赏。领导者必须通过其他人工作，包括他们无法控制的人。因此，他们有必要建立关系并提高（但不是滥用）说服力。

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对读者，培养影响力

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只需轻轻一按，一些科技巨头就可以改变人们获取信息的性质和范围。 2013 年，谷歌开始试验蜂鸟算法来了解用户的偏好。 2016 年，推特推出算法时间表时，用最重要的推文替换了最近的推文。 Facebook 表示，它将在今年早些时候用最有意义的互动取代消息中的点击诱饵。在最初的几周内，这些变化总是值得一试的，不久之后它们就会得到默许。今天，精英们拥有前所未有的能力，只需点击一下按钮，就能改变数十亿人的思想和行为。

这一切都归功于算法。人们每天多次查看的个性化、有指导意义的新闻、信息和学习内容会经历协同过滤过程。基本原理是，如果我喜欢 X，并且你和我在算法上相似，那么你可能也喜欢 X。每个人都可以通过机器获得自己的大众市场个性化信息。

这一举措的影响是广泛而深远的。假新闻和错误信息无处不在。幼儿会看到通过算法生成和优化的有害内容。也许最微不足道的影响是我们的信息内容存在系统性偏见，我们只是生活在一个小小的回音室中，所有信息都来自于此。具有讽刺意味的是，尽管 Elie Parisser 等人在 2011 年发出了警告，但今天的万维网体验实际上是令人难以置信的本地化。

我们应该怎么做？虽然数据科学家、政策制定者和伦理委员会正在制定广泛的长期应对措施，但作为个人，我们有责任确保我们能够发现和理解我们的需求。基于上述技术背景，当代知识工作者应该根据正确的信息——真实、客观、基础广泛的信息——做出正确的商业决策。当然，将算法排除在等式之外是非常困难的，因为我们正在处理一个复杂而神秘的系统。但这一举措并没有白费，这里是我们现在可以采取的实际步骤。

首先，弄清楚你在哪里（隐秘代码会针对你做出很多决定）以及你面临的风险（拥有特定的、狭隘的世界观的后果）。一开始就仔细研究问题是个好主意。这种意识可能会促使您质疑您收到的信息的真实性和全面性，并寻求与您的情况更相关的解决方案。

第二，改进算法。或者把它想象成一个游戏。更改您的设置以允许随机推荐（如果系统具有此功能）。故意跟踪那些持相反意见的人。积极探索您选择的社交媒体平台，而不仅仅是被动地吸收他们所提供的东西。这种探索活动将被算法拦截并反映在未来的建议中。强制系统扩展其建议。

第三，避开雷达。人们可以通过隐身模式私下浏览，或者使用像duckduckgo这样的非跟踪搜索引擎匿名搜索。人们不必一直或全部都这样做，但了解何时以及如何在网络上获得未经过滤的视图很有用。

第四，自觉建立人的势力范围。个性化的电子邮件摘要和社交媒体消息由算法确定。传统社论仍然是手工编写的。当然，人工指导仍然会产生偏见，但它也需要更广泛的受众的审查、明确的职责分工（最终审查取决于主编）、道德和标准以及雄心（至少对于某些出版物而言）提供全面的报道，而不是主观报告。

第五，放下数字媒体，走出数字回声室。现实世界总是充满混乱。更多地关注自己在现实生活中的感受、观察、沉思和对话。

算法的影响是巨大的，是双向的。本文列出了一些不利影响。然而，好处是巨大的：算法可以从数千甚至数十亿基本上不相关的内容中找到令人信服的、令人振奋的信息。优化您的信息来源并使用它来让自己对万维网和更广阔的世界有一个乐观的看法。

Marc Zao-Sanders 是 filters.com 的首席执行官兼联合创始人，该公司是一家使用人工智能通过技能和学习提高生产力的教育技术公司。