舉凡只是在網路上看到一個不解的關鍵字、或老闆指派你一個主題的 Survey，我們生活周遭充斥著需要快速了解一個主題 的時候。

但我們第一個解決方案可能是 Google 看看前十個搜尋結果、也可能伸手問問鄰居同事相關資料，卻鮮少有機會想過：一次主題研究應該從哪裡開始起手？最後如何才叫告一段落？之後又怎麽再回溯這份記憶？

常見的做法

如果今天丟給你一個關鍵字「拖延」，我們會怎麼研究這個主題？

我們會上 Google 搜尋打下：拖延。

• 逐一點開前十個關鍵字並閱讀內容。
• 閱讀後記下筆記、存下文章在自己的紙本、數位筆記系統。
• 接著我們發現了其他關鍵字：自律、動機理論等等，順道還知道了一本書叫做 < 拖延心理學 > 更有心的人甚至還會馬上上圖書館去預約一本，
• 接著再查「自律」、「動機理論」重複 1–4 個步驟。
• 直到時間到了頭，我們交差了事、存進我們的資料夾後便再也不見天日。

以上的過程形成一種無限迴圈，知識透過網路喪失邊界變得永無止盡，在溫伯格的 < TOO BIG TO KNOW > 中稱這個現象為資訊過載（Information Overload）。

然而溫伯格道出了趨勢、卻沒有給我們怎麼處理知識的解答。要解決一個研究的無限延伸，內容面有兩個可以著手的點：一個是目的、另一個是架構。有目的我們不會無限上綱研究要解決的問題、有架構我們不會節外生枝的在資訊海裡迷路。

在開始一個研究之前，記錄下自己的研究目的放在文件的最前面，反反覆覆的提醒自己。

簡單的說完了目的，那要怎麼發展架構，轉而參考了日本知名創意總監  -  水野學的 < 品味，從知識開始 > 來思考怎麼有紀律的累積知識。

• 了解普通、掌握流行

由於創意總監的工作需要鑑別一個東西的好壞，< 品味，從知識開始 > 否定了創意的天賦論，主張設計品味來自有紀律的累積知識。其中要累積的知識就是「普通」與「流行」。

書裡闡述的角度是以設計為出發點：「了解普通」就是了解經典設計，看得出哪些作品怎麼好壞；而「了解流行」就是知道設計趨勢、現下設計趨勢為什麼受歡迎？如果類比到應用到科學領域：「了解普通」就像是了解主流理論，看得出不同的說法哪裡合理不合理；「了解流行」便是知道大家還在討論什麼、還有什麼疑慮？

舉例來說：如果我今天要設計一個數位筆記的軟體服務，我會先看一些產業趨勢報告或分析文章、知道數位筆記有哪些經典與現在的流行，甚至是大家考量的比較重點。接著分析耳熟能詳的服務：Office Word, Google Docs 到 Evernote 等等看看他們的優缺點，最後看看近幾年得獎流行的服務：Bear, Agenda 他們為什麼流行跟以上經典有何不同。

當我們知道我們研究的目的、要根據目的了解普通跟流行是什麼，我們要研究的方向就清晰的多。

架構之外的可能性

在目的之下，了解普通、掌握流行可以讓我們提出「不會錯」的方案，但因為這些知識都是已經存在的知識。我們無法注意到自己不知道自己不知道的知識，所以需要有紀律的刻意打破想像。

Coolhunting 中文叫做酷獵，在最原本是出在行銷領域用來掌握趨勢的手法，後被時尚產業應用，作為了解時下流行的工具。

酷獵不只時尚產業可以用，在研究之中我們也可以讓靈感來自於不一樣的刺激，像是：不同領域、抽象化後的類比、甚至完全隨機的產物。

以數位筆記的服務為例：

• 我們將數位筆記拆解成「數位」、「筆記」，接著延伸到不同領域像是：數位「創作」、「非數位」筆記等等的服務；
• 或是我們抽象化類比，將「筆記」這個概念抽象化成「捕捉」、「整理」等等的概念，再類比到像是：拍照的人怎麼紀錄儲存照片、如果是做實驗的人怎麼規劃數據；
• 甚至只是全然隨機的刺激，我們打開以前的資料隨機瀏覽，意外發現心理學、或是其他相關的文章。

以上這些內容上的策略可以解決我們資訊如何開始、如何成長、如何結束。但研究的工具有沒有什麼我們可以努力的空間，來幫助我們做研究這件事呢？

工欲善其事、必先利其器

工具最主要是幫助我們做外部認知 ( External Cognition ) -  從搜尋、儲存到提取，利用工具可以加速、強化我們原本處理能力。由於本篇文章沒有打算討論一個正式的論文研究，所以不會提及論文資料庫、或研究專業軟體，就只提我最常用的：搜尋軟體 Google Chrome 與數位筆記軟體 Evernote 跟 Eagle。

我們真的夠瞭解 Google  搜尋了嗎？

研究一個主題的搜尋時間，除了對主題的了解、下關鍵字的能力之外，最硬性的就是 Google Chrome 的操作時間，如果我們可以操作的越快，自然搜尋的速度就可以越快。所以這邊跟大家分享一些 Google Chrome 在研究時常用的快捷鍵、語法與功能來提升我們研究的速度。

Google Chrome 快捷鍵：快速瀏覽

這些常用都是在幫助我們快速比較、瀏覽資料，不需要讓手還要拉到滑鼠一個個點擊做精準操作。

其他可以參考 Chrome  鍵盤快速鍵。Google 搜尋功能：精準搜尋

除此之外搜尋的時候我們也可以使用特殊語法，讓我們可以更精準搜尋。最常用的有：

• 特定單字，例如："想要搜尋的單字"
• 不要的內容，例如：想要的內容 -不要的內容

除此之外我們也可以善用進階搜尋，例如說：搜尋了英文的關鍵字、卻將進階搜尋設定成所有中文頁面，就可以找到中文的搜尋資料，更討厭英文的人，甚至可以在英文頁面整頁翻譯成中文，初步閱讀、針對不是很了解的地方再回去比對原文。

我們也可以利用 Google Chrome 自訂引擎：快速搜尋，在設定 > 管理搜尋引擎裡面，新增自己的搜尋引擎。

像是我們常常到特定網頁查資料，就可以將 搜尋網址後面關鍵字置換成 %s，之後就可以利用 Command + L 、輸入關鍵字縮寫、打上空白鍵 進入特定搜尋引擎。

快速捕捉：Evernote & Eagle

當在 Google Chrome 上我們可以快速的搜尋的時候，接下來就是快速儲存讓我們更快捕捉所有想法，以下都是筆電的使用情境，一般桌機或是手機的情況下，有些內容我會先暫存在 FB Save 、RSS Reeder Star 標記之中。

Evernote Web Clipper

如果是 Evernote 愛用者大多都會安裝 Evernote 的擷取工具 Web Clipper 讓我們一鍵 ` 擷取整個網頁內容，但比較少提到的是 Evernote Helper。

Evernote Helper  視窗 Evernote Helper 是 Evernote 自帶的一個快捷工具，他會縮在上圖的工具列之中，只要快捷鍵 Control + Command +N 就可以打開它，把我們想要紀錄的內容記在其中。第一行會自動轉換成那則 Post 的標題，其他則是內容，最後 Command + N 就可以儲存這則記事到 Evernote 之中。很適合臨時需要速記的情景、或是不適合用 Web Clipper 擷取的內容。

Eagle

然而有一些資料是比較碎片化的靈感、圖片，這類的內容我會用 Eagle 來捕捉。Eagle 是最近興起的一個圖片管理工具，同樣也有出插件幫助我們快速抓下照片。

Eagle 靈感捕捉工具我們可以 Command + Shift + A 快速區域截圖、也可以 Command + Shift + L 整頁圖片下載，甚至只要將圖片拖曳拉到中間的藍色區域就可以保留圖片，非常迅捷快速。

提取逝去的資料 Tag & Folder

當我們搜尋到、也儲存了資料，應該被怎麼加工保存才可以最快的被提取跟再搜尋，引用自電腦玩物的資料哲學，發展出以搜尋為主、Tag 為輔、Folder 管理的機制。

首先，資料在最初就會被分為分析類資料、靈感類資料還是檔案，分析類資料大多是長篇的文章、在討論一個議題，我會將這類的資料用 Evernote 工具放進 Evernote ，而靈感類則是片段的想法、啟發性的文字等等則會放進 Eagle 之中。至於一些自炊的書、檔案則會放在 Dropbox 裡面。

Tag 清單當分析類與靈感類檔案捕捉下來時，都會被暫存在 Box （未分類資料夾）之中，每週會安排時間幫這些資料下 Tag ，下完 Tag 會移動到 Achieve （完成資料夾）：

• 第一種是 Descriptor：描述資料的類型，尤其有一些資料有特別的情境，例如：演講筆記、線上課程筆記、讀書心得這類的都會被標記下來。
• 第二種是 Project ：描述資料應用的專案，Project Tag 會再依照年份、單位去分類，例如：2018 Project 下有某組織_某堂課的 Tag。
• 第三種是 Knowledge ：這邊是知識的類型，這邊會依照自己的人生規劃的熱點去分，例如：我立志成為服務設計、互動設計及動態設計師，就會分成這三大類，這邊的分類會盡量從簡，以不變動為主。

Evernote Notebook 而 Evernote 比較不同的地方是，有一個 In Process Notebook，裡面集合了各種目錄 Post ，有時有想到特定主題的時候，會搜尋相關內容的 Post 集結到該目錄 Post 之中，作為知識的節點。

結論：自問自問、研究研究

自此以上，我曾經會將研究結果整理，放入一篇 Evernote 的 Post 之中，但無論我怎麼在初期編輯，都會有在未來難以閱讀的問題。

簡報模板所以我將以上的架構整理到簡報的模板之中，每一次研究都會參考模板刻意整理成一份簡報，雖然增加了文書的工作量，但是多了費曼技巧（ Feynman technique ）- 讓我可以自己教自己一次確認是否了解研究內容。

簡報對我來說，是更高層的後設工具，打造模板架構時，會自問自己怎麼自問、研究自己怎麼研究。

以上的研究流程都是個人經驗的分享，希望可以幫助大家發展自己的研究方法，甚至進一步找到後設工具、奠定自己學習的基礎。