[闲谈]思考与简谈,什么是高质量产出?

Dec 28, 2019


原创:岐山凤鸣,转载请注明本站域名

人在尝试非娱乐性的事物的时候,很多都是一个学习的过程,而当人觉得这个过程中可以进行分享或值得他人学习的地方,就会采用产出这种方式进行公开,让他人能够访问。

这种产出随处可见,如逛淘宝时的店家图片与文案、上网搜问题的回答,小到刚买的产品的说明书,大到十九大的报告,这些都是产出。产出的形式包含文字、图像、视频等等这些,我们很多时候也在不知不觉进行着产出,如写毕业论文,做课程的ppt。产出的概念非常的好理解,但它带上了一个定语后,就让人不免产生了一些困惑。

什么是高质量产出?

这个问题我思考了良久,最近得出了一些可能有用的结论,决定记录一下。我会先介绍一下最近看到的一些高质量产出的现象,分享一下我的想法,然后会从一个角度进行一些分析,最后得到一些结论。

所以这篇随笔的架构便是:

  1. 最近看到的一些高质量产出的现象,并对现象思考与分析。
  2. 进行一些总结,对行事习惯进行一些改进。

飞速崛起的"财经"UP主

关注B站的朋友最近经常看到很多人在讨论巫师财经这个UP主。先简单介绍一下,巫师财经在2019年9月17日在B站投稿了第一篇视频,到本文着笔时间2019年12月28日一共有11份视频投稿,视频内容平均时间不超过20分钟,而现在的关注数154.4万,这个关注数必然还会时间继续飞速的增加,也许后续还会很多个上升浪潮。

从数据上看,毫无疑问这就是高质量产出了,尤其是这一份半个小时的(删减版)香港保卫战视频,占据了首页头条很多天,诞生了很霸气的“以我为准”,以及“资本永不眠”的梗。据我所知,这位UP主是因为先前B站里做财经相关的博主、机构做的质量都比较差,看他们的还不如自己来做,所以就决定自己来做几个视频,成效现在我们已经知道,非常的好。

那么现在我们需要知道每个视频的结构是怎么样的,视频总时长一般是十几分钟,声音方面是以一个比较快的语速和慵懒的声线不断的讲历史、概念与数据;画面方面是各种视频的剪辑,让剪辑的画面与讲述的故事的氛围是配套的。那么到底高质量在哪,下面我来分析:

从声音角度,十几分钟不间断的说话,依托于一份大概一万字左右的文案,文案在巫师财经的公众号都有,可以随时查看。这一万字左右的材料看下来有两个特点:

  1. 结构清晰。这个结构一般都是开门直入正题,然后以时间顺序,将和主题相关的各个时间节点的历史进行口语化陈述。基本前期每个段落的开头都是时间+主题主角发生了什么,中间穿插了很多不低俗不官方的说法,能让人听得下去。
  2. 没有什么废话,或者说废话也是恰到好处。比如玩梗的话,一些带有主观情绪色彩的话,都是很好的让观众代入进去的方法。

看到这里或许读者以为本文和那些分析成功学的没什么区别,因为只要是一个能够正常思维并接受过高等教育的人都能很容易的看出这些信息。但这都不是重点,以上的两个特点都不是重点,读者可以再仔细去看上述的两个特点,都强调了一个实体,那就是观众。上述的两个特点都是为观众而存在,为广泛传播而存在,但并不是为质量而存在。

所以按照正常的思维模式,那就会陷入第一个陷阱,那就是把观众看得懂、观众看得爽、观众愿意去分享这些特点,作为了高质量的依据。所以在巫师出了几个视频后,又出现了很多模拟他的风格的UP主,也蹭上了热度都达到了十几万的粉丝,但我看了一两期之后,觉得风格确实很像,我要是个什么都不懂的观众肯定也乐意分享,但质量是确实不高。

比如今天B站推送的科技区两个爆火同巫师风格的UP主,有兴趣的同学可以看一看:

  1. https://space.bilibili.com/290548469
  2. https://space.bilibili.com/486287787

那么为什么说质量不高?这两个UP主最火的视频,内容分别是简述王思聪濒临破产的原因,和李子柒火爆外网却内网引发争议的事件。假如你没有看过这两个视频,让你来做这两个视频,你会怎么做?

  1. 查王思聪从学生年代年开始到现在的大事件。| 查李子柒从上传第一份视频开始到现在的大事件。
  2. 从王思聪的大事件中分析出一条波折的核心故事线。 | 从李子柒的大事件中分析出一条波折的核心故事线。
  3. 根据互联网上找到的信息,结合自己的私货/情绪/价值观/普罗价值观,开始写文案,然后做成视频发出来。

信息从互联网的海洋信息出发,根据视频主题的牵引,找到对应的信息,简单的消化一下变成爆款视频。这个中间的【简单】,则就是高质量的关键之处。如果让你按照上述这套方法,可以做出来这种视频,但很难做出来巫师的那种视频,看过巫师的视频的人很多觉得巫师确实是在投行领域做了很多年,经验丰富接手过无数大项目的老油条,而看上述的视频你会觉得这俩人在互联网专业领域经验丰富?在商业财经上真的硬核?至少我没有看出来。

所以这里我们终于发现了第一个和高质量相关的特点,即对信息的处理程度。上述的两个案例,巫师是用自己多年的经验来深度处理得到的历史事件;而另外两个则是让人知道有这些事,顺带从三观上指教你一番。

自媒体行业成本剧增

近期各大传媒社交平台都从“群雄割据”的状态中稳定下来,典型现象是超高粉丝的产出者基本差不多固定下来,网站的流量短时间内难以发生跨越式提升。如知乎、B站、直播平台、短视频平台几乎都如此。这方面的从业者往往为了创作需要构想很多的题材,“教大家如何入门”或者“介绍从业者的秘密”基本都是必做的题材。

这类题材里,无一例外会告诉你,这一行的成本很高,然后具体到什么成本,其实他们自己也说不清楚,基本都是说买电脑啊,买各种设备啊,场地布置啊,后期剪辑啊什么的。然后会奉劝各位小成本玩家早日另想出路。

这里引出第二个问题,成本与质量之间到底是什么关系?用一种最简单的枚举法来分析一下,得到四个子问题。

  1. 哪种类型产出具备高成本高质量。
  2. 哪种类型产出具备高成本低质量。
  3. 哪种类型产出具备低成本高质量。
  4. 哪种类型产出具备低成本低质量。

当然第4个自然不需要详述,主要来看一下前三种情况。

  1. 高成本高质量的产出,我们先从媒介说起。文字媒介,哪种成本高?自然是顶级巨佬,超级专家,或者爆款事件的当事人亲自出来写东西的成本高。比如现在的主题是“网络文学的写作技巧”,自然是请网络文学的顶级大神出来,亲自以较为专业的方式写出的长文是具备高质量的。(如果他就是随便吹逼几句,顺带指教你们一下,那就是上述的第2种情况)再比如说军事领域,这大家都知道谁的质量高,当然是张召忠,一方面人家自己是退休海军少将和国防大学教授,另一方面人家在制作上确实投入很大。
  2. 高成本低质量的产出,这类情况非常的常见。如学校有个讲座,【AI的前世今生】,请的是计算机院士潘云鹤,我室友一听院士大名,兴冲冲的翘了一节点名的课去听,结果挺失望的,因为就随便吹逼了几句,甚至都没有指教你一番。类似的事情很多,往往都存在于类似的具有规律性的活动里,听众基本不是抱着听技术的心态来的,抱的都是娱乐和听说书的心态。
  3. 低成本高质量的产出,这类情况在上述的up主已经涉及到过。巫师的视频本身的成本是不高的,这个毋庸置疑,最大的成本来自于文案,文案来自于信息的检索、分析、经验的处理,这个没有必要杠说什么几年的投行经验才是最大成本之类的云云。对于专业领域的人士,本身只是搜集信息,处理信息,整理出来分享个大家的成本确实并不要求很高。类似的还比如IT行业的众多技术博客,开源项目的技术文档。

在简单了解上述三种情况中,自然明白为什么现在自媒体行业的成本要求高。因为当内容的质量无法提高时,比如吃播、生活日常分享这类,在得不到高质量的选材或者高质量题材没法完成的时候,就需要在其他方面提升质量,如摄影成本、后期处理成本、宣传成本、重复劳动的成本。

举个栗子,你要做一个高质量的舞蹈视频,但本身技术不硬核的情况下,怎么高质量?如果你有一个高级的摄影团队、高级的后期团队、高级的场景布置、高级的宣传团队,再加上你自己不怕苦不怕累的跳一百遍,经过各种流程化处理,你的视频也是高质量的。别说本身跳舞技术不好就质量不高,这本身可以靠这些成本掩盖,而且这属于艺术类的产出,主要赏心悦目即可。而做到赏心悦目这四个字的成本就是重头了。

所以又可以得到第二个和高质量产出相关的特点,即对成本的能够把控,让成本切实的提高质量。这不由得让我想起了一个笑话,战略游戏中问队友,你还剩多少钱,对方说不用担心,剩的钱贼多,而你深深的明白剩的钱越多,说明对方的军队质量和数量都是极差的。这个道理也是如此。而一味的追求高成本,则也会很容易的陷入低质量的陷阱。

一些总结

看我文章的很多看官都是计算机领域从业人士,互联网玩家。我们这一行里最神奇的东西便是开源项目。包括我在内,很多人都希望能做一款质量超高的开源项目,但往往进行到一定程度就发现做不下去了,因为不知道如何接下去提升质量。

一种常见的情景是,准备长期维护一个项目,发现维护了三四天,基本功能都差不多实现了,但接下来还能做啥呢?陷入这样的问题。

结合上述的得到的浅层结论,这个项目本身也是信息的结合体,你对这些信息的处理有没有进行很深入的处理。比如机器学习玩家都明白的mnist数据集的分析,这个很简单,很多玩家玩了一两天就彻底掌握了,但再回头看看自己的代码,有没有深入的去理解?觉得自己深入理解的,我问你们几个问题。

  1. MNIST谁提出来的,什么年代提出来的,当时遇到了什么困难提出来的?
  2. 最早在这个上面取得杰出成效的模型是什么?在这之前一般都用什么方法去尝试?
  3. 当前最高的准确率是多少?这个准确率有什么问题?根据这个问题这个数据集有什么后续的演变?
  4. 对于不同模型的错误分类,都有什么情景?对于随手画的不是数字的东西,又会怎么去分析?

我认为很多自诩都会的人也很难答出上述的问题,然后你再看上述的问题有没有去分析的必要?有没有去看的必要?当然有,在分析实际问题时往往都要对这些都清楚,而不是简简单单的网上搜一些信息,然后出个训练结果,就结束了。

第二个便是成本,在我们这一行里,从写代码来说,最直接的成本就是投入的精力、时间。软件三要素:程序、数据、文档。而我们单体一般写代码只考虑程序,不会写文档/注释,也不会统筹数据的存储、传输、格式,这些都是成本,提高成本自然也能提升代码质量。

时间原因暂时就写这么多,后续有更多的思路也会分享给各位。如果能在方法论上帮助到各位,自然也是我的荣幸,诸君共勉。