作为曾经的美剧迷，一个让我无法理解的问题是，为什么《人人都爱雷蒙德》这部电视剧在国内完全没有火爆起来？CCTV还曾经引进过这部剧，而且论主题这应该也是国内观众特别容易引擎共鸣的问题：妈宝二儿子Raymond，婆媳矛盾，人都到中年却还没嫁出去的大儿子Robert。
唯一的解释是当年促成美剧风靡的人群是年轻人（特别是21世纪初的大学生群体），但如果到了现在，这群人已经步入中年，恰恰是这部剧最合适的观众了。我在美国读书的几年，这部剧（和老友记，以及Seifenld）是CBS最常重播的情景喜剧之一。作为同样推出了big bang theory这样经典喜剧的电视台，CBS自然知道哪些是值得人不断回味的经典剧，《人人都爱雷蒙德》就这样在它的强推下进入了我的视野。
这部戏的灵魂是Marie，真的是把一个有控制欲但又真的是爱自己儿子的妈妈演活了。在剧里的第七季最后一集中，哥哥Robert终于和心爱的Amy结婚了，结果在牧师主持时，Marie没忍住发表了一通演讲，要知道在这种场合出来说话的，是美国婚礼文化中的大忌了。眼看着大喜的日子被弄得气氛全无，最终出来救场的还是得靠我们的弟弟男主Raymond。这位平常不堪大用的妈宝男，发挥了他作为专栏作家的才能，一番幽默有趣的发言缓和了母亲和哥哥的矛盾，博得了所有人的欢笑和掌声。
Raymond的演讲只有一个关键词叫做 Editing，他对自己即将步入婚姻殿堂的哥哥的建议（可能也联想到自己每天都周旋于自己的妈妈和老婆之间），叫做you keep the good ones。简单的说，在生活中自我剪辑，去掉那些并不需要记住的事情，只保留那些我们开心而需要记住的片段。
这对于经历了2022年的我们，也真的是再好不过的建议了。我们无法像网友说的那样，把今年从我们人生中划去，但我们可以真的可以在脑子里做做剪辑，只保留住我们要记住的片段。
初看的话我得2022大体就这么几段经历：3-6月封城三月，6-7月身体症状及住院，8-10月身体与心理调整，11月调换到非常卷的新团队，12月阳了躺着。下面是我的edited后的2022年。
#INPUT 找到更多有价值的内容输入
在前面的文章中我已经写过了有关Decoder，毫无疑问的是我2022年收益最多的播客节目。同样在2022年我也发现了Pivot这个质量不错的播客，相对来说这个播客有更多的political comments，而且近期也集中于对马斯克和推特的评论中，只能说它的定位导致目前无法超越decoder对我的作用。
我很少提及但绝对也是2022一大发现的，是Audm这个APP，之所以发现它也是因为我是The New Yorker的忠实粉丝。Audm早期就是New Yorker的文章的有声版的“供应商”，也由于有声读物在美国一直都很有市场（参考audible），这个app被纽约时报集团收购到旗下。除了New Yorker，Audm还提供很多知名杂志的有声版，比如GQ， The Atlantic, The New York Times Magazine，Foregin Policy等等。目前Audm收费是每年69.99美金。和播客节目和其他网络媒体特别容易跟风热点不一样，这些文章很多都是有很高的新闻价值和独立视角，因此他们也能给我开拓出全新的知识领域。
随手举例一篇我觉得开头就惊艳的文章，这篇The New Republic的The Miracle that wasn’t，讲述的是为什么我们没有像凯恩斯那样随着工作效率的提高获得生活的富足。我一直认为作为非虚构类文章能够吸引读者，一个很重要的要素就是开头的故事/数据/问题。
#OUTPUT Canva+小红书=快乐
尽管22年之前我就开了小红书，但我并没有从中找到什么创作灵感，或者我自己也没有想清楚要怎么表达。直到我开始认真的研究Canva之后，我才找到了内容输入和输出之间的一个很好的桥梁，那就是一种类似于设计杂志的过程。
这个过程让我自己都觉得意外的快乐，我甚至知道了小红书上最佳的分别率是1080*1440。Canva这个工具灵活好用，当然我并没有什么从0开始设计的天赋，但我不断的收集那些我觉得不错的模版，简化自己从内容输入到输出的流程。Canva最近还推出了AI的文字到图片的转化工具，无疑是让我整个设计工作更简单了。
另一方面很鼓舞的是迪士尼这篇文章的受欢迎程度（单篇文章在小红书涨粉150+），也让我意识到还是有很多人喜欢高质量的内容的。以后小红书上，也会更多的做内容和视觉设计之间的搭配，因为这真的又好玩又有趣（比起写代码而言）
#CORE 这是我未来5年的“研究“方向
我期望2023年的某个时间点开始，我能够不用再写代码了，因为我有更多的文字需要书写。文字和代码一样都是工具和武器，需要不断的打磨和优化，才能写出自己想要的思想。经过这一年，我不断地思考我可以在未来五年做点什么，从而成为某个新的领域的专家，就像过去的数据分析专长所带来的职业机会一样。
我现在计划的，就是更多的时间和精力去围绕如何做决策(how to make decision)。这个问题可以说有很大的价值空间待挖掘，特别是在这样不断面临不确定性的时代中（可以参考上面这张世界不确定性指数），在最近几个月中我可能看了n本相关的著作和研究，里面会有
- 关于脑部和神经科学的，我们的大脑是如何工作和处理信息
- 个人和企业决策的各种思维误区的
- 标准的决策制定的框架和流程
- 广泛意义上的misinformaiton和如何构建真相的过程
这是个链接我过去（所有和数据有关的工作）和未来的方向，我相信它可以帮助我的职业人设朝着更有社会影响的方向前进，也能够帮助到我身边的人。
