雅书

副标题“如何突破系统困局”是错的，原书是“大数据做不了什么”。全书与其说是效率悖论，不如说是效率天花板。在投入大量资本，大规模使用信息技术后，我们发现许多期望很高的革命并没有实现，若干大型平台公司却占据了统治地位，甚至窒息了市场活力。效率并没有真正提高，没有效率增益就没有劳动生产率改善。这才是悖论所在。

congnitive boostrap，这很难翻译成中文，但了解机器学习在boostrap和begging的会很容易理解。面对一个不熟悉的领域，你学习是不应想着读完这个搜索结果中的前十篇文章（数据上最高效），而是从一个靠谱的综述开始，阅读这篇文章引用了那些文章，读完引用的文章后在再来读最初那一篇，或者用你学到的知识来改进你的搜索，如此重复的取出一部分信息，内化成知识，再去找自己不那么熟悉的知识。

畅销书，上厕所读都嫌浪费时间

逻辑/案例可能是比较好的，也许是翻译的问题，也许是不同文化，看的比较吃力，内容散！

这个翻译诘屈聱牙到我翻来覆去都读不明白，题材我是很感兴趣，弃了，去找英文原版自己直接看

开拓新思路。但说实话有点杠。论证散乱，每章节写着写着主题就跑偏了，结尾再拉回来。

1、大数据、算法与效率的七宗罪：反偶然性；过度专注；自我放大量级；技能腐蚀；固执反馈；数据泛滥；单一文化 2、案例分析：数字化平台；谷歌搜索、社交媒体、信息新闻文化；教育计算机化；GIS地理革命（GPS导航定位、自动驾驶、算法）；医疗技术（电子病例、循证医学与大数据、个体化医疗、自我监测、诊断性AI） 3、平衡算法与直觉的策略：（1）完美5（人机合作）；（2）物理体现（纸质书、线下商店）；（3）创造性浪费（失败与低效的积极作用）（4）模拟偶然性；（5）可取的困难（手写笔记）；（6）认知引导（自助抽样法）

这是一本非专业人士都能看懂的书。非常系统地讲述了现代技术对于效率提高的阻碍。反思了“科技必将带来翻天覆地的进步”的论调。很有趣的书，篇幅中等

如果我不是要一晚上对着这本翻译器呈样一般的文字写个五千字读书笔记的话，我还能再多给半颗星。