Crawford)指出，“当然，清晰在讲座时是可取的，如果欠缺清晰，那就只剩下教授一个人困惑的自言自语，要不，就是他没法把自己从本门学科的激烈争吵和行话里抽离出来。然而，要求清晰，往往也就是要求一击切题，而这就假设能用一句话概括主题。繁忙的高管要求下属提交清晰的报告。大学生们同样很忙。”以为凡是点子都能用一句话归纳概括的学习型企业，能成功地生产出下一代的贝恩8咨询师，但它能带来哪怕是一名有才华的散文家吗？
让我们再看看：“Google学术”(Google Scholar)和Mendeley等学术网站促成的量化应用。后者借助180万名学者构建的全球学术社群，跟踪了2.5亿份研究文献，并进而提供“谁以何种频率，引用了谁就某一主题的观点”等额外信息。整体而言，这看起来像是件好事：了解观点如何流通不是件好事吗？更何况，大学早就开始使用诸如影响因子等其他指标了。人们希望，更好的数据，最终能提高效率。按Mendeley的创始人和CEO的说法，他坚信自己公司的“数据正帮主全世界一部分最优秀的大学更有效地研究，更快地获得能改变生活的新发现。”
抽象来看，这一新的知识层面不乏令人钦佩之处。但放在当今学术界其他发展趋势的背景下，它的效果并非一味积极。首先，这样的数据使得固定的出资机构（比如，英国政府)把学术研究资金跟用具体、便于衡量的产出捆绑起来，故此，如果你从事古典文学的教学和研究，就很难获得资金。其次出版作品、获得他人引用的能力(故此提高当事者的“影响因子排名”)，如今已经极大地决定了人在学术界的发展高度；它对学术研究的质量同样有着复杂的影响。《华尔街日报》最近调查了对影响因子的痴迷怎样改变了学术界的风气。调查发现，一些学术期刊的编辑甚至会因为文章没有引用足够多该期刊发表的论文，就拒绝发表内容可靠充实的学术文章。我们不妨再来看一个更离谱的故事。2012年4月，“学术厨房“(The ScholarlyKitchen)博客上贴出了一篇文章，名字很有煽动性，叫“引文卡特尔的兴起“(TheEmergenceofa CitationCartel)，恳请人们注意《医疗科学监测》(Medical Science Monitor)杂志上2010年刊登的一篇评论文章。这篇评论文章引用了490篇文献；其中445篇来自另一本杂志《细胞运输》(CellTransportation)。部分因为这篇文章的关系，《细胞运输》的影响因子在2009年到2010年间提高了21%。要不是两家杂志共同点太多的话，这倒也没什么可疑的：编辑《医疗科学监测》上那篇文章的四名编辑里，有三位都是《细胞运输》的编委。这对所有人都是双赢局面，只可惜了学术质量啊。
8指贝恩管理咨询公司。
高尔顿的苹果手机
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