(German) Roam Research: Ein Excel für Text

Andy Matuschak ist Entwickler und Designer. Er ist vor allem dafür bekannt, iOS bei Apple mitentwickelt zu haben und war lange Zeit Head of Research & Development bei Khan Academy. In seinem Blog beschreibt er in verschiedenen Artikeln die Ineffizienz von Büchern im Allgemeinen und klassischen universitären Vorlesungen in ihrer Fähigkeit Wissen zu vermitteln. Das Ziel, Wissen an andere zu vermitteln, erfüllen sie (wenn überhaupt) nur beiläufig.

Like lectures, books have no carefully-considered cognitive model at their foundation, but the medium does have an implicit model. And like lectures, that model is transmissionism. Sequences of words in sequences of lines in sequences of pages, the form of a book suggests people absorb knowledge by reading sentences. In caricature: “The author describes an idea in words on the page; the reader reads the words; then the reader understands the idea. When the reader reaches the last page, they’ve finished the book.”

Büchern und Vorlesungen liegt demnach zwar ein kognitives Modell zugrunde, das Lernen möglich machen soll. Das Problem ist nur, dass dieses Modell nicht funktioniert. So lernen wir nicht.

Ein Teil des Problems liegt beispielsweise in der Funktionsweise unseres Arbeitsgedächtnis. Das Arbeitsgedächtnis ist so etwas wie der Zwischenspeicher unseres Gehirns. Es wird beispielsweise dafür benötigt, einen Satz inhaltlich zu verstehen. Beim Lesen des Satzes müssen wir uns natürlich daran erinnern, wie der Satz überhaupt begonnen hat.

Eine weitere Aufgabe des Arbeitsgedächtnis ist der Transfer von Inhalten ins Langzeitgedächtnis. Und hier liegt das Problem im Lernprozess: Die Kapazität des Arbeitsgedächtnisses ist begrenzt. Und wenn das Arbeitsgedächtnis überfüllt ist, haben Menschen Schwierigkeiten zu lernen.

Wir schätzen Bücher und Vorlesungen, die eine große Menge an Inhalt komprimiert umfassen. Gleichzeitig überfordert diese Dichte an Informationen aber unser Arbeitsgedächtnis und wir wundern uns, wie wenig langfristig hängen bleibt. Wir gießen Wasser in ein gefülltes Glas und wundern uns, wo der Inhalt geblieben ist.
Ein Kampf gegen Windmühlen.

Bevor wir etwas wirklich verstehen können, muss die Voraussetzung für die jeweilige Erkenntnis bereits flüssig in das Langzeitgedächtnis übergegangen sein.

So viel zu denjenigen, die ein Buch pro Woche lesen oder Podcasts in zweifacher Geschwindigkeit hören. Die Wahrscheinlichkeit, daraus nutzbares Wissen zu entwickeln, geht gegen Null.

Wir brauchen ein System, das Informationen zusammenfasst, miteinander verbindet und uns diesen Informationen in regelmäßigen Abständen wiederbegegnen lässt. Roam Research ist eine gute Möglichkeit, sich ein solches System selbst zu bauen.

Was ist Roam Research?

Roam Research ist das wohl vielversprechendste Werkzeug für vernetztes Denken.

Auf den ersten Blick sieht es aus wie eine normale Notizenapp. Das Whitepaper beschreibt Roam als einen digitalen Arbeitsbereich zur Organisation und Auswertung von Wissen. Nutzer können Ideen in mehrfach überlappenden Hierarchien neu mischen und verbinden. Jede Informationseinheit wird dabei ein weiterer Teil in einem dynamischen Netzwerk. Die Gewichtung der jeweiligen Teile ergibt sich aus der Anzahl der Verbindungen. Hier ist beispielsweise ein Bild der Verbindungen in meinem Roam.

Jeder Punkt repräsentiert ein Thema, einen Begriff oder eine Information. Die schwarzen Linien sind die Verbindungen untereinander. Roam Research ist nicht das erste Programm, das die Digitalisierung von Wissen zulässt. Ich kenne Leute, die sich ihr Second Brain in Notion gebaut haben.
Coda wiederum ist ein tolles Programm, um Wissen in kleineren Organisationen oder Unternehmen zu sammeln, zu teilen und miteinander in Verbindung zu bringen. Knowa erlaubt die Erstellung und Verarbeitung von Wikis und Informationen in großen Corporates. Und Obsidian ist ein kostenloses Programm, das ebenfalls die Vernetzung von Informationen zulässt. Roam Research fasst für mich die besten Teile dieser Programme zusammen und hat zudem eine engagierte Community, die einen immer effizienteren Umgang mit Informationen ermöglicht.

Disclaimer: Brillante Menschen, die ihr Second Brain in anderen Programmen, vor allem Obsidian und Evernote bauen, sind damit sehr erfolgreich und zufrieden. Meine persönliche Entscheidung ist auf Roam gefallen und diese Entscheidung ist mir fünfzehn Euro im Monat wert. Ich bin nicht in der Lage zu urteilen, ob es mit anderen Programmen ebenso gut zu machen ist.

Roam: Das Excel für Text

Der Gründer von Roam Research, Conor White-Sullivan, beschreibt sein Programm als das „Excel für Text". Eine schöne Anekdote dazu: Das Großunternehmen Carnival Cruise hat über dreißig Jahre hinweg eine einzelne Excel-Datei für die gesamte Business Intelligence des Unternehmens genutzt.

Über 750 Millionen Menschen weltweit nutzen Excel. Die meisten kennen vermutlich gerade einmal Grundfunktionen wie zum Beispiel die SUM-Function. Aber wir alle kennen Experten und Expertinnen in Excel, die mit komplexen Formeln Wunder möglich machen. Excel ermöglicht also bereits eine Nutzung auf einem sehr niedrigen Komplexitätslevel, erlaubt aber auch die Verwendung hochkomplexer Formeln:
“Low Entry - High Ceiling".

In Roam verhält es sich ähnlich. Informationen sollen sich so wenig wie möglich an einer vorgeschriebenen Struktur stören. Ich speichere Ideen, Erkenntnisse und Inhalte ab, ohne mir über Kategorien Gedanken zu machen oder zu überlegen, wie ich diese Inhalte nutzen soll. Vielleicht kommt der Nutzen sofort, vielleicht erst in einigen Monaten, vielleicht nie. Erstmal spielt das keine Rolle.

Die Struktur von Roam

Beliebte Notizen-Apps wie Evernote strukturieren Einträge hierarchisch. Jede Notiz befindet sich in einem Notizbuch und jedes Notizbuch ist in einem Stapeln sortiert. Im Prinzip wie die Sortierung handschriftlicher Notizen – nur digital. Neuere Tools wie Notion erlauben zusätzlich das Einnisten von Notizen in anderen: Eine Notiz befindet sich in einer Notiz, die sich wieder in einer anderen Notiz befindet usw.

In Roam sind Notizen hingegen nirgends und überall gleichzeitig. Jede Notiz existiert im Kontext ihrer Verbindungen.

Jede Notiz steht in Verbindung zu anderen Notizen. Es gibt keine Einnistung oder feste Struktur. Jede Information ist miteinander verbunden und die Navigation findet durch diese Beziehungen hindurch statt – nicht über eine vorher entwickelte Hierarchie.

Es ist ohne Weiteres möglich, eine Hierarchie zwischen Einträgen zu entwickeln, die für die Entwicklung von neuem Wissen sinnvoll ist. Diese Hierarchie ist aber nicht festgesetzt, lässt sich aufbrechen und ein Eintrag, der innerhalb eines Themas hierarchisch ganz unten angeordnet ist, kann in einem anderen Kontext hierarchisch ganz oben stehen.

Tatsächlich werden mittlerweile ganze Bücher in die Struktur von Roam übersetzt. Eines meiner Lieblingsbücher dieses Jahres war beispielsweise "The Almanack of Naval Ravikant“. Es gibt eine große Community, die sich bemüht immer mehr Bücher in eine Roam Struktur zu übersetzen.

In Roam schreibt man nicht als Fließtext, sondern in Blöcken. Jeder Block hat eine eigene einzigartige Adresse. Diese einzigartige Adresse, spielt für den Anfang keine größere Rolle. Grundsätzlich ist es aber sinnvoll, jeden Block als einen eigenen Gedankenabschnitt zu behandeln.

Ein Block steht für einen Gedanken, eine Idee oder eine Information. Die einzigartige Adresse des Blocks kann für fortgeschrittene Funktionen und Programme genutzt werden. Es gibt beispielsweise sogenannte Startblocks, die eine Art Programmierung mit einzelnen Blöcken und ihren Verbindungen zulassen.

Der “Low-Entry”-Start zu Roam Research ist das Einfügen von Informationen. Jeder Block sollte dabei einen eigenen Sinnabschnitt beinhalten. Meine eigene Regel ist dabei, dass kein Block in mehr als zehn Sekunden zu lesen ist. In diesen Sinnabschnitten markiere ich dann Kernbegriffe mit einer zweifachen eckigen [[Umklammerung]]. Diese Umklammerung erstellt zu diesem Begriff eine eigene Unterseite. Der Block ist so verbunden mit dem umklammerten Begriff.
Ich belasse es für diese Ausgabe dabei. Der folgende Twitter-Thread und die Quellen darunter sind ein guter Start für eigene Recherchen.

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