是机会,还是陷阱?1个预判力练习,帮你做好人生选择题!

原创:七棱镜


 镜子物语:如果你能预知未来,现在的你会做什么?



前几天,我的一个好朋友带着哭腔给我打电话,说她失业了。原来是她工作的公司遇到严重的经营困难,倒闭了。“当初找工作时,有好几家公司都愿意要我,我选来选去选了这家,要是早知道它这么快就倒闭了,给我再高工资我也不去啊~~~”


我连忙安慰了她几句,“别难过了,谁又能知道以后的事儿呢,咱再找一个更好的,工资更高的。”


世事难料。如果你问,人们最渴望得到什么能力?预知未来肯定是其中之一。


“要是早知道北京的房价会涨成这样,我当初借钱也得买上几套啊。”


“要是早知道这支基金会赔钱,我早跑了,也不至于现在被套牢了啊。”


“要是早知道写自媒体能赚大钱,我五年前就开公众号了。”


……


有时候,人们会理直气壮地把自己失败的原因,归结为不能预知未来。但我们不得不承认,这世上确实有一些人,拥有比大多数人更敏锐更准确的预判力。他们或是业界领袖、商界精英,在时代的大潮中步步为赢;或是生活在我们身边的普通人,在考大学、找工作、恋爱结婚等人生关键时刻,总是能做出更正确的选择。


难道我们只能把这一切归结为运气?当然不是。因为预见未来,并不象你想的那么神秘。预见性认知,是一种可以培养的能力。




1


你也能预见未来


在不确定或有困难的情境下,不同的人会做出不同的选择。对此,我们通常的解释是:性格差异。


确实,有的人性格里更富有冒险精神,有的人则更保守一些。但这不是关键因素。其实,这种选择上的差别更多来自我们对未来的相信程度。


比如,一个父亲如果通过所见所闻,知道知识能改变命运,那么即使家里很穷,他也会想尽办法供子女上大学;如果一个人知道未来几年房价会上涨,那买房的意愿肯定比内心不确定的人更坚决;如果你知道近几年互联网行业会崛起,那毕业找工作时目标就比别人更明确……


这种能够“知道”的能力,就是“预见性认知”。它与人的性格无关,也不是凭空臆测,它与我们所掌握的知识、信息以及思维方式相关。


那么,我们怎样能够“知道”?我们能够培养预见性认知能力吗?


答案自然是可以。比如,你知道北方到了冬天会下雪,这就是一种预见性认知。虽然这个例子看起来实在太简单,但它揭开了预见性认知的神秘面纱——如果你能够了解一件事情的基本发展规律,你就能做出一些关于未来的判断。




2


需要排除的第1个障碍


既然预见性认知这么简单,为什么我们对未来的预判经常是错的?这是因为,作为一种后天能力,你的预见水平是需要经过刻意练习才能得到提升的。低水平的预见性认知,并不能用来指导人生的重要决策。


专家指出,人们在看待事物时,普遍存在的两种局限性思维方式——应激性反应和单因果思考,是阻碍我们提升预见性认知水平的两个主要因素。


所谓应激性反应,就是在面临某种抉择时,我们的决定是受情绪和感受的左右而做出的。比如,当你经济拮据时,有人劝你买房,但你害怕自己的钱一下子都花光了,还要背一身债,于是做出了不买的决定。


比如你毕业找工作,本来还没有找到最满意的,但看到周围的同学都纷纷签下了工作,你感到一种恐慌,就决定先去个一般的单位试试。


比如你正在犹豫要不要买彩票,忽然听说某某人中了500万大奖,于是你很兴奋,马上就跑去买……


类似的情况非常多。而这种基于情绪或单个事件本身做出反应的方式,进一步影响到我们生活中的其他决策,逐步促使我们形成了单因果思考方式。




3


需要排除的第2个障碍


单因果思考,就是我们在考虑问题,或做决策时,思维会陷在事情的细节或表象里。


我刚来东北工作时,曾在一个小型的房地产咨询服务公司工作过。若干年前,这个公司曾因承办东北地区大型房地产交易展会而崛起。但随着房地产市场形势、交易模式的巨大变化,公司利润开始直线下滑。


面对这种情况,企业领导者当然承受着巨大的压力,整天担心着:公司要没钱了,很不安全,怎么办,怎么办?


而这位领导采取的应对措施,就是压缩成本,缩减一切开支。所有员工降薪15%,大幅裁员。这些都不算什么,老板还要求办公室不许开灯,夏天再热也不许开空调,到后来,甚至把保洁员也辞退了,让所有员工轮流打扫卫生……


当时,我负责公司的微信公众号运营,策划线上活动,但只要活动涉及抽奖、送礼品,增加公司成本的,一律不被批准。公司印制的宣传单、手册数量也全部减半。


公司缺钱,很不安全,那就想尽一切办法省钱。这位老板显然陷入了单因果思考陷阱,而忽略了员工激励、客户粘性等诸多对公司发展来说至关重要的东西。后来公司的业绩一落千丈,最后在市场上销声匿迹。


单因果思考,还表现在我们对各种现象的解释中。还记得前一段时间的重庆大巴车坠江事件吗?当人们看到这个新闻,同时看到现场被撞的私家车后,立刻判定私家车女车主是这一惨剧的罪魁祸首。于是各种指责、谩骂铺天盖地地指向无辜的女车主。


比如我之前看过的电影《搜索》,年轻的女主角不幸被确诊为淋巴癌。确诊当天,她从医院出来坐公交车,因为心情极度低落,没有给身边的一位老人让座。结果人们只看到她没让座这个现象,就立刻指责她是一个没有公德心的女人,还进行了全网人肉搜索……


这种理解世界的方式,既不能增强我们的预见性,也不能让我们看到其内在原因。而这种追求正义感的情绪发泄,一旦在互联网上传播,就会激发起更大规模的情绪传播。所以《乌合之众》中提到:群体是无法思考的。




4


结构性反应练习,提高预判力


反观自身,如果你在解释现象,或是进行选择时,经常表现出的都是应激性反应和单因果思考,那就很难获得高水平的预见性认知。那么我们如何突破这些思维局限,获得对未来准确的预判力呢?


专家指出,与应激性反应相对应的,是结构性反应。就是指我们在做选择时,不仅要根据接触到的现象做出反应,还要思考这个现象背后的结构是什么。因为外在现象只是这个世界运行的巨大复杂系统中呈现出来的可见部分,真正的秘密隐藏在结构中。结构决定走向,走向决定未来。


我们都听过一句话,看问题要“透过现象看本质。”这个本质是什么?就是结构,是隐藏在结构中的基本规律。要想获得高超的预见能力,我们就必须进行这样的刻意练习:把任何一件事情都看作一个结构,全面了解这个结构中的各个组成元素,以及元素之间的作用形式。


比如,你看到公司总是把省钱、赚钱放在第一位,不顾用户价值。那么从结构来分析,如果把公司未来发展看作一个大的结构系统的话,用户价值,肯定是其中具有决定性作用的一环。那么你就马上能预见到,这个公司不会有很长远的发展,你就能比别人更早看到风险。


比如你把买彩票中大奖这件事作为一个结构来分析,你就会去搜集有关彩票运行机制、中奖概率、以往开奖情况等各方面信息,研究这些要素之间的关系,然后再做出买不买、何时买的决定,而不是听说别人中大奖,头脑一热就去买。


比如你看到房价上涨这个现象,不知道自己该不该买,可以把影响房价的各种因素拿过来做一个结构图,分析一下。虽然你的分析可能不专业,但换一种方式思考问题,至少能保证你的决定不是盲目的。


可以说,你掌握的结构越多,对未来的了解就越多。如果你更进一步,把各种结构之间的互动效应当作一个整体来考虑,那么,你就形成了完全不同于“单因果思考”的“系统化思考”,就是将问题背后的推动因素纳入一个整体进行思考。长期进行这种思考,你就会成为一个能准确预知未来的“牛人”。



我们在进行结构性反应练习时,要注意以下四个方面:


1、要尽可能多地掌握高质量信息。组成结构的各个元素,都需要相关信息支撑,你掌握的信息越全面、越准确,组成的结构就越完整,以此推出的结论就越可信。一个公司在开展新项目前,要进行大量详实的调研,充分获取高质量信息,才能做出符合市场需求的决策;我们日常在做各种选择时,也一定要充分收集信息,考虑各方面因素后再下判断。


2、思考“关系”,而非“人和事物”。我们要养成这样的思维习惯:接触到任何现象,不要把焦点局限在人和具体事物上,而要从思考事物间的“关系”入手。必要时可以画出结构关系图。这个关系可能不是线性因果关系,而是回路网络关系,比如:A导至B,B导至C,C又加强了A和B等。


3、用“黄金思维圈”来看事物。黄金思维圈是西蒙·斯涅克提出的理论,说的是人们面对任何事物,思维方式有三个层次。是什么,怎么做,为什么。通常我们都是以“是什么”为出发点的,看到的只是现象,而只要调整一下,对任何问题都从“为什么”出发,那你就很容易一下子抓到问题的本质,从而做出更好的决定。


4、找到系统的“关键解”。在一个结构系统中,会有一两个起到关键作用的元素,动一环就能改变全局。要成为真正的预判高手,你就得训练自己在纷繁复杂的系统中,找到关键元素的能力。比如,美国美铝集团曾面临市场规模和利润不断下降的问题。新上任的首席执行官奥尼尔没有提出提升产品竞争力、降低成本、开发新产品等振兴企业的策略,反而提出把“减少公司生产安全问题”作为突破口,让人一时大跌眼镜。


结果,奥尼尔的策略为公司带来了空前的利润。这是因为,他在全面分析后,找到了公司运作系统中的“关键解”:生产安全。提高生产安全性→停工减少、次品减少→成本降低、质量增加、产量激增、浪费减少→增强竞争力→更多收入。




这就是预见性认知的力量,是一种深度独立分析判断能力。想要掌握其中精髓,你需要在实际工作和生活中,不断地进行刻意练习。而一旦你突破了自身的思维局限,真正拥有了这种力量,就一定就能在激烈的商业竞争中脱颖而出,在扑朔迷离的人生之路上找准方向,立于不败之地。

七棱镜,资深媒体人,用碎片时间坚持写原创的上班族,热爱深度阅读,崇尚自我管理的文字控。专注提供自我管理/职场领域的有用干货文,帮你少走弯路,越变越好,实现人生幸福加速度。微信公众号|七棱镜头条号|七棱镜2010

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