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“去结构化”能让你“过好这一生”

今天这篇文章,我想解释一句话“道理都明白,依旧过不好”这一生:这句话的原理在哪里,如何打破它。  我认为打破它…

今天这篇文章,我想解释一句话“道理都明白,依旧过不好”这一生:这句话的原理在哪里,如何打破它。 
我认为打破它的方法,就是“去结构化”。 
可能很多朋友要问“去结构化”是什么意思呢?其实它是我造出来的一个词,这个词描述了一种社会现象:就是要把小事搞得很大。 
我先给大家举个例子。这个例子来自我助手的一个视频选题。
在这个选题中她说,她看了《哈佛商业评论》,说很多企业建立了知识管理体系,一些企业甚至设立了首席知识官(CKO)的职位,从企业各个部门收集“局部知识”,CKO进行整合,变成员工容易理解的“整体知识”,以缓解企业的“知识分裂”。
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然后她问:“对于个人来说,做自己的首席知识官是否必要,且如何做呢?”
我看了这个问题,直接忍俊不禁笑了出来。我笑是因为,我发现现在的年轻人受互联网影响太大了,竟然“杀鸡用牛刀”到了这个程度。
首先,我们先来说说为什么有一些企业会用首席知识官。很多企业太过于庞大,所以跨的学科太多,不同工种之间的人需要能沟通,使用的语言词汇也不一样。
我们举个例子,比如比亚迪造车有十万工程师,分布在不同的学科和工种:电池,电机,机械,外观,工程管理等等。
这些人的知识结构是非常不一样的,项目管理已经很难统筹了,所以需要给每个人“科普”其他人的知识结构—所以产生了首席知识官。
因此,我们发现,这个岗位的设立,是解决规模带来的一个问题:人太多了,知识太杂了,没有整合就会出现问题。
所以,很多流程和范式的产生,是为了解决规模庞大之后,产生的一些系统性问题。
这些范式,一开始是为了解决问题的。而范式必须应用到相应的规模,它才能发挥巨大的价值。但是把大的范式应用到很小的规模,就会产生大量的“杀鸡用牛刀”的预见性拖延症。
预见性拖延症这个概念,我说过很多次,但是为了避免有些朋友没有看过,我再重复一遍:
所谓“pre-procrastination”(预见性拖延症),就是通过干一些次要的工作使自己显得很忙来回避主要的艰难的工作。
原因是人的大脑总是想尽快减少任务数量。 次要的轻易的工作能马上干完,给人以满足感。
比如,很多人总喜欢一开始工作就写一个8-9件事情的清单,你会发现他们会从这个清单里面容易的事情开始做。最重要的没做没关系,今天完了能画掉4-5个取快递,跟XXX对接的任务就可以。
还有一些人,想不出来东西就喜欢开会,开会就“头脑风暴”
——本质就是自己不想去琢磨,来看看能不能通过瞎聊天得到一些成果。
开了三天会,没有成果没关系,自己觉得满足了,感到很忙了。
有些人做手帐,也是一种“预见性”拖延,不敢面对难题,但是又不能不学习,这样就可以通过手帐显得努力了。
一般来说,当我纵向地观察我自己,还有我周围的朋友,我发现人越在年轻的时候,越容易有“预见性拖延症”的倾向。
这中间有几个原因:
第一, 年轻人还想向这个世界证明自己。有较强的“自证”情结:我要证明我在努力工作,给自己看,给其他人看。
第二, 年轻人对时间概念性不太强,总会高估自己的精力:制定很宏大的计划,然后完不成。
第三, 年轻人更需要“完成”一些东西,来抚平自己和家长的焦虑。
所以,我经常看见小红书和B站上的很多年轻的“学习博主”,很喜欢搞各种跟学习本身无关的“范式”:
手账、手绘、粗读一本书的简单总结、思维导图、还有各种宏大的名词,比如“做自己的首席知识官”等等。
而且这种学习博主以女生为主:
因为女生总要证明自己,总不敢休息,总需要想自己抚平焦虑。
而这些宏大的范式,其实很多时候,是要解决大规模问题的:
好比我有一个图书馆:我有十万本藏书,那我才需要做图书馆系统。否则我只有几百本,那就随便一放就可以了。
同样地,我要横跨100个学科,统筹10万人,才需要“首席知识官”,而大多数人的知识量,是不足以给自己定位一个“首席知识官”的。
这个世界上,有大量的人,用“范式”困住了自己。这不仅仅是预见性拖延症的问题,“范式结构化”是一个极其普遍的问题:
我们老教给孩子解决大规模问题的方法,但是我们忽略了教“小规模”的问题。
这种例子随处可见:比如任何大学的经济管理学院,都会教各种企业管理,各种项目管理。
但是内容,一般都是适合大企业和大工程的。
还有,我们每个人都会学习大量的统计和概率问题。但是你面临选择的时候:比如继续跟一个男生约会,还是和他分手;选择公司A还是公司B,却用不上这些知识。
我们学习了天文地理,但是很多人不会修车,不会办护照,不会填报关单:所以导致即便背了很多地理名词,但是哪儿也去不了。
还有人学了大量的科班知识,但是工作中一个也用不上。
年轻人经常说:“道理都知道,但依旧过不好这一生”。其实这件事描述了一个现象:理论和实际之间,有一个巨大的鸿沟。
这个鸿沟,就是“范式”的鸿沟—大多数人的学习了大量“大规模解决方案”,而生活中需要“小规模解决方案”。
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