从逻辑思维角度提升自己的表达技巧

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了从逻辑思维角度提升自己的表达技巧相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

逻辑性

从事软件开发行业的同学们或多或少都具有相当不错的逻辑性,毕竟编程开发本身就是逻辑性较强的任务。但是大家是否考虑过这种逻辑性应该怎么应用到社交技巧上?下面就跟着笔者一起来详细分析下吧。

逻辑思维

当逻辑性上升到软技能(社交技巧)层面,就成了逻辑思维。

逻辑思维一直是职场社交和个人职业发展中最重要的软技能之一。它的本质就是在遇到问题时,给你提供一种梳理问题、分析问题及解决问题的方法论。例如,当你需要向领导陈述问题时,你可以运用逻辑思维梳理即将表达的内容,把你的问题背景、论点及结论划分清晰,从而将你的结论层次清晰的传递过对方。

因此,你的逻辑思维能力越强,相对应的解决问题的能力及沟通技巧就越强。下面的内容,我们将从问题描述、思考过程和沟通表达三个角度对逻辑思维进行展开,问题描述不清楚甚至错误,那么思考过程就失去了意义;同时没有思考过程就没有合理的结论,没有合理的结论也就无法更好的进行沟通表达,因此这两点是逻辑思维的重中之重。

问题描述

描述问题的技巧主要为了解决以下的难点:

· 不能准确的界定问题。

· 对于问题不能进行较好的拆分

· 看待问题不全面

这里,首先我们引入5W2H的方法,该方法在管理学中会经常被提及,但是实际上,我们可以运用到个人决策方面,用来提升自身的问题分析和描述能力。

提出疑问对于发现问题和解决问题是极其重要的。创造力高的人,都具有擅于提问题的能力,众所周知,提出一个好的问题,就意味着问题解决了一半。提问题的技巧高,可以发挥人的想象力。相反,有些问题提出来,反而挫伤我们的想象力。

发明者在设计新产品时,常常提出:为什么(Why);做什么(What);何人做(Who);何时(When);何地(Where);如何(How );多少(How much)。这就构成了 5W2H 法的总框架。如果提问题中常有”假如……”、“如果……”、“是否……”这样的虚构,就是一种设问,设问需要更高的想象力。

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一个简单的例子

其实缺乏 5W2H 导致了问题的场景在生活中是比比皆是的

 

A: 老同学,今天遇到你很高兴啊,下次咱们一起去吃饭,聊一聊 

B: 好啊 

A: 88 

B: (黑人问号)心理状态:什么时候去啊?去哪里?AA? 

B: 得出结论: 看来是随便说说的,并不是真的想去

因此回答这一小节开头的难点,我们来简单分析下。

不能准确的界定问题

如果是这一条的话,以后就用这个方法来思考问题。人的首要思维都是靠大脑在动,其实殊不知,很多事情用手和脑同时动,智商会被拉高的,而且思维会很活跃。所以请记下这个方法,在以后思考问题界定问题的时候,就用笔画下这个 5W2H,然后一一的去对入。时间久后,自然而然的锻炼除了大脑和手共同 “ 思考 ”,从而拉升智商的提高。

 

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看待问题不全面

 

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思考过程

有了良好的问题描述,我们就可以开始更加深入的思考了,其实在描述问题的过程中,本身就进行了初步的思考了,不是吗?(回答不是的同学,请继续看上一节 ;( )

对问题进行更进一步的明确

明确问题主要有两个方法:

1. 设定想要的状态,即设定目标或设定参照物。当问题很明确,那么设定“理所当然”的目标即可,如:公司连续两年赤字,那么设定目标为公司盈利即可;当问题不明确,那么需要设定理想目标,如:公司连续 10 年保持全国第四,那么设定目标可考虑 5 年内成为全国第一。

2. 把问题具体化到能够思考原因的大小,列举具体事例,从事例中归纳问题。如,年轻员工没有朝气,那么我们可以通过列举具体事例:打招呼有气无力、写资料错误率高、辞职率高等,通过这样的细化,我们就知道具体的问题是什么了。

深挖原因

深挖原因的关键在于,不停地询问为什么,逐步深入挖掘。如何有逻辑地深入挖掘原因?这里建议使用MECE 分析法。下面会介绍 MECE,但是大家要注意: 不是所有问题都是严格的按照 MECE 的方法来执行,大家可以在学习后,自己总结一套简化版本,适用于日常情况的,生搬硬套总是会落入下乘的。

MECE 分析法

该方法是麦肯锡的黄金法则:四步看透问题的本质,精准解决问题!

MECE,是 Mutually Exclusive Collectively Exhaustive 缩写,中文意思是”相互独立,完全穷尽”。 也就是对于一个重大的议题,能够做到不重叠、不遗漏的分类,而且能够借此有效把握问题的核心,并解决问题的方法。

所谓的不遗漏、不重叠指在将某个整体(不论是客观存在的还是概念性的整体)划分为不同的部分时,必须保证划分后的各部分符合以下要求:

· 完整性(无遗漏),指分解工作的过程中不要漏掉某项,意味着问题的细分是在同一维度上并有明确区分、不可重迭的

· 独立性(无重复),强调每项工作之间要独立,无交叉重叠,意味着问题的分析要全面、周密

一个例子

工厂里搞 5S 管理时候培训师经常使用的一个例子,“怎么整理三个抽屉里的杂乱东西”:

方法一

1. 抽屉一的东西分类,整理

2. 抽屉二的东西分类,整理

3. 抽屉三的东西分类,整理

方法二

1. 定义三个类别,三个抽屉分别规定一个类别

2. 整理抽屉一到一二三

3. 整理抽屉二到一二三

4. 整理抽屉三到一二三

方法三:

1. 所有东西都拿出来

2. 规定三个抽屉内物品的用途

3. 所有的物品按照类别放进去

我们来评价一下三种方法: 

方法一,程序最复杂,需要至少九个步骤,且结果最差,整理后东西仍然是混乱的,按照 5S 的定义只涉及到整理没涉及到整顿; 

方法二,程序复杂,九个步骤,结果是清晰的; 方法三,步骤简单,结果清晰

 

MECE 的四个步骤

确定范围。

也就是要明确当下讨论的问题到底是什么,以及我们想要达到的目的是什么。这个范围决定了问题的边界。这也让”完全穷尽“成为一种可能。换句话说,MECE 中的”完全穷尽“是指有边界的穷尽。

寻找符合 MECE 的切入点。

所谓的切入点是指,你准备按什么来分,或者说大家共同的属性是什么。比如,是按颜色分、按大小分、按时间序列分还是按重要性分?这一步是最难的,但也是最关键的。在找切入点的时候,一定要记得以终为始!这个时候一定要反复思考,你当初要解决的【问题】或当初分析的【目的】是什么。换句话说,你希望分类后解决什么问题,得出什么结论。

找出大的分类后考虑是否可以用 MECE 继续细分。

当你觉得这些内容已经确定以后,仔细琢磨它们。是不是每一项内容都是独立的、可以清楚区分的事情?如果是,那么你的内容清单就是”相互独立的”。如果不是,对它们进行分类和归纳。

确认有没有遗漏或重复。

分完类之后必须重新检视一遍,看看有没有明显的遗漏或重复。建议画出一个金字塔结构图,用可视化的方式比较容易发现是否有重叠项。

注意事项

1. 在确立问题的时候,通过类似鱼刺图的方法,在确立主要问题的基础上,再逐个往下层层分解,直至所有的疑问都找到,通过问题的层层分解,可以分析出关键问题和初步的解决问题的思路;

2. 结合头脑风暴法找到主要问题,然后在不考虑现有资源的限制基础上,考虑解决该问题的所有可能方法,在这个过程中,要特别注意多种方法的结合有可能是个新的解决方法,然后再往下分析,每种解决方法所需要的各种资源,并通过分析比较,从上述多种方案中找到目前状况下最现实最令人满意的答案。

一个案例: 如何组织一场培训

  • 确立核心问题:组织培

 

  • 列出关键点,并且完全穷尽

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  • 检查每一项是否完全独立,如果不是,对它们进行分类和归纳

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  • 再检查是否每一层是否完全独立,而且穷尽

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MECE 总结

我们会发现这种呈现的结构变成了金字塔样式,每一层都是下一层内容的总结概括,而第一层是要阐述的核心问题(或观点),这就是麦肯锡推崇的金字塔思维结构。使用金字塔结构图可以比较容易地发现是否有重叠项。

MECE 原则最大好处就在于,对于影响问题产生的所有因素进行层层分解,通过分解得出关键问题所在,以及解决问题的初步思路。无论绩效问题还是业绩问题,都可以通过 MECE 不断归纳总结,梳理思路寻找达到目标的关键点。

 

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public static void main(String[www.dongfan178.com/] args) {
    //实例化TreeSet,并通过匿名类传入比较器
    TreeSet<String> tSet www.mhylpt.com= new TreeSet<String>(new Comparator<String>() {
            @Override
            public int compare(String o1, String o2) {                
                return o2.length(www.taohuaqing178.com) www.taohuayuan157.com- o1.length();
            }                
        }
    );
    
    tSet.add("asd");
    tSet.add("asd1");
    tSet.add("asd111");
    tSet.add("asd11");
    
    System.out.println(tSet);

 

沟通表达

在问题被描述、思考清楚后,就该沟通表达了,可以遵循论点 -> 结论 -> 理由 -> 行动的框架。

论点/背景

论点,一般指接下来谈话的中心内容。论点阐述时经常包含背景介绍,它们往往不可分割,阐述论点,应尽量从对方了解的信息开始阐述。

我们可以使用上本提到的 5W2H 法来细化论点,同时将来各事件元素(时间、地点、人物、事件、原因、如何进展、进展如何等)梳理清楚。

举一个简单例子,你想找领导聊聊加班的事情,你不能说 “Boss,关于加班我想找你聊一聊“ 。这样显然没有将事件元素陈述清晰,Boss 会无法判断你谈话的内容,他只能去猜测你将要表达内容是关于加班的哪个方面。正确的论点阐述应该是 “Boss,最近,年轻员工加班时间增加过多了,导致了大家怨言较多,人心浮动,我们是不是应该做一些调整?”, 这样论点就描述清楚了。

结论

1.不要答非所问 

结论和论点要紧密相关,这样易于被听众快速理解接。如果问题是“是/否”类型,那就以是否作为结论开始;如果问题是怎么做,那就回答该怎么做,尽量避免答案过于弯绕。

例如,领导问你最近你的工作完成的如何?你回答说“还在进行中”,其实就不太合理,领导既然这么问,也许是抱着以下目的的:

· 阶段性的结果是什么

· 是否存在一些困难

· 也许你平时跟领导汇报太少了,所以他对你的状态是不清楚的

· 对你的关心

结果,你仅仅是一句“还在进行中”,基本没有给领导提供任何可用的信息。

2.遵循金字塔原则:结论先行 
否则倾听者容易产生疲倦。当希望给倾听者以准备时间或者倾听者自行得出结论的时候,我们才将结论放后面。

3.理由 
理由的陈述关键点在于前文提到的MECE 分析法, 筛选“合格”理由作为结论的支撑,避免将一个相似的理由分成多个理由来说。那么如何做到符合 MECE 原则?如何筛选“正确合格”理由?

· 换位思考 
从对方角度设想,选择能让对方信服的理由,所以面对不同的听众,要有不同的侧重

· 理由的理由 
对于认同感不强的理由,采用“理由的理由”去支持它。“理由的理由”可以是:数据证明、一般常识/规律、事例的累积、已决断的策略、公司规定/制度等

· 理由推导结论 
有大量事实,但没有结论的场景,我们可以先陈列大量理由,从理由中推导出结论

· 理由整理分类 
已经有结论,但理由支撑没有思路的时候,我们同样可以先陈列大量理由,再整理分类理由

在目前互联网行业,有一个很好的结论阐述法:基于数据的结论。因此大家在给予结论时,首先给出基于理由推导出的结论,其次应该尽量用数据来佐证你的结论,提高说服力。

最后我们再介绍一种科学的由理由推导结论的方法: 

1. 归纳并举:列举理由,通过理由的共通点推测结论,这种推理方式的缺点是显得主观,所以要格外注意考虑例外的情况 
2. 演绎推理型:三段式,大前提 + 小前提 -> 结论。如果大前提、小前提是错误的,那么演绎推理的结论也是无意义的,所以要注意确保大、小前提是正确的








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