結構化思維 | 干貨!一文講清楚必學的思維方式

編輯導語:在我們的日常工作中,經常會同時處理很多事情,導致腦子一團糟,效率變慢;這時我們需要擁有結構化的思維進行思考,合理的梳理每件事情,以保證順利推進;本文作者分享了關于結構化思維中的幾種思維方式,我們一起來了解一下。

文章開頭,我們先做個試驗:

請你花10秒鐘的時間,記住以下的10個數字:

結構化思維 | 5500字干貨!一文講清楚這個「人人必學」的思維方式

閉上眼睛,你還記得剛剛才的數字是什么嗎?

接下來我們再花10分鐘的時間,記住以下10個數字:

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閉上眼睛,這次記得是哪些數字嗎?

兩組試驗中的數字的一樣的,但第一組的數字混亂無結構,不容易記住,而第二組的數字之間有清晰的邏輯和結構,更加符合我們大腦的使用習慣。

有研究表明,人類大腦在處理信息的時候,有三個規律:

大腦存在短期記憶——人腦每次只能記住7項事物,而且只能維持30秒左右。

長期記憶取決于有規律的重復——人們很難記住彼此毫無關聯的信息,而內容相互關聯的信息卻容易被記住。

簡單的說,人腦存在著兩個顯著的特點:

  • 記不住太多信息:太多信息,大腦容易負荷。
  • 喜歡有規律的信息:規律的信息更容易被記住。

我們可能遇到過,在解決問題的時候,腦子中一團亂麻,涌現出大量的信息,但你卻無法將它們組合起來,形成一個完整的方案;這種狀態持續一段時間,大腦會宕機罷工,但問題仍然沒有解決。

你也可能遇到過一些人,他們講解的內容,每個字詞你都聽得懂,一段內容聽下來,就完全聽不懂他在表達什么。

這是因為,我們大腦處理不了太多零散復雜的信息。

但有一種思維,能夠幫助我們在解決問題或者表達的是時候,找到一個合適的結構,將碎片化的信息進行整理組合,以減輕大腦的負擔,更容易地解決問題,這就是結構化思維。

一、結構化思維的重要性

結構化思維簡單地概括就是:以事物的結構為思考對象,來引導思維、表達和解決問題的一種思考方法。

它能幫助我們借用一些思維框架來輔助思考,將碎片化的信息進行系統化的思考和處理,從而擴大思維的層次,更全面地思考。

例如下圖,沒有結構化的思維是零散混亂無條理的想法集合,而結構化思維是一個有條理有層次,脈絡清晰的思考路徑。

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結構化思維廣泛應用在咨詢顧問領域,大量的公司將結構化思維作為重點培訓項目,也有很多知識大咖將結構化思維推崇為“必須要掌握的思維”。

那么對于個人而言,結構化思維有什么作用呢?

1. 將復雜問題簡單化

結構化思維能夠幫助我們更全面的地思考問題,讓我們的大腦在思考時,將復雜的信息進行梳理歸類,并對問題進行拆解剖析,深入思考問題的本質。

還能把問題拆解成一個個簡單的、可解決的問題單元,我們再對這些簡單的小問題進行解決,最后把問題完全解決。

2. 幫助我們思維清晰表達順暢

結構化思維能夠幫助我們在溝通、表達觀點的時候更加清晰,流暢,讓他人更容易理解我們的意思。

讓我們在說話時會多一些“因為……,所以……”、“第一……,第二……,第三……”、或者“在XX方面,應該……,在YY方面,應該……”等邏輯連接的詞語,讓表達邏輯更加清晰。

3. 幫助我們構建知識體系

知識體系是樹狀結構化的一個體系,有了知識結構后,我們后續的學習就是將一個個知識點往知識樹中添加枝葉。

況且,我們現在身處互聯網時代,信息過于碎片化,我們要對信息進行歸類,把它塞到自己的知識體系中。

所以,結構化思維與我們的學習、工作、溝通、解決問題緊密相關,如果沒有結構化思維,做什么效率都不高。

二、結構化思維值得刻意訓練

在現實生活中,很多人卻忽略了結構化能力的培養,他們要么不知道何為“結構化思維”,要么覺得這個能力是天生的,聰明的人自然就會,不聰明的人學也學不來。

但是!結構化思維,幾乎是最值得可以訓練的能力!

一項能力,值不值得學,主要看兩方面的因素:價值和可培養程度。用這兩個要素構建四象限,用四象限看,結構化思維在四象限中屬于可培養程度高、價值高這一象限。

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是否有價值已經在上文講述過了,它對我們的工作、學習、溝通、解決問題中幫助很大。

而結構化思維好不好學呢?答案是,很好學!

結構化思維的核心內容知識點不多(下面會講到),十分簡單易懂,日常練習起來也很方便。

學習之后,我們可以在講話、寫東西、做匯報、做展示中練習使用它,可培養程度很高。

所以,趕緊學習起來,下面開始講解結構化思維的干貨!

三、結構化的方法

結構化思維中,構建結構的核心主要包括自上而下和自下而上兩種方式。

1. 自下而上歸納總結

自下而上找結構的方法,主要適用于面對著大量的信息,信息之間存在著某種關系,需要根據這種關系搭建框架的時候。

例如下面的詞組:

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面臨復雜問題的時候,大量的信息雜亂無章,要從紛雜的信息中找到框架結構,難度不小,該怎么做呢?

下面推薦一個套路:

  • 頭腦風暴:盡可能列出所有思考的要點;
  • 連線分組:找出關系,進行分類(遵循MECE原則);
  • 提煉結構:總結概括要點,提煉觀點;
  • 觀點補充:完善思路。

*MECE:全稱Mutually Exclusive Collectively Exhaustive,中文意思是“相互獨立,完全窮盡”。

下圖是對這個套路的解析(舉例):

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簡單來說,自下而上找結構就是,先發散,后總結。

用這種方式思考,不僅更容易找到邏輯結構,也更容易培養你的結構化思維。

例如,要思考“相比去小城市,去大城市更好”這個問題的時候,可以先頭腦風暴羅列要素,對要素進行分組,最后再總結提煉出自己的決策。

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圖中用相同顏色代表分組的連線

多進行類似這種自下而上的思考,讓你更容易找到邏輯結構,也更容易形成結構化的思維方式。

當你掌握這種邏輯的思考方式后,用其他的邏輯結構來輔助思考也就更容易。

2. 自上而下找結構

進行了大量的自下而上的思考練習后,對結構化思維就比較熟悉了,想問題的時候也更有套路。當你知道大概需要思考的方向時,就可以熟練運用自上而下的思考方式了。

自上而下找結構適用于,根據一個主題,建立好一個框架,再將已有的信息或者解決的方案放入到框架中。

就很類似中學時候語文老師教我們如何寫議論文:在開頭就亮出自己的觀點,然后列舉分論點進行闡釋,用論點+論據支撐自己的觀點,進行議論;論點之間的關系可以是并列,也可以是層層遞進,最后要對文章進行總結和升華。

自上而下的思考方式是,先總結,后發散。

用這種方式思考,能自然而言的形成一種結構,從而促進大腦自然有序地思考,從而讓你更全面地去分析一個問題。

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例如“相比去小城市,去大城市更好”,用自上而下的總分的思考模式,可以這樣思考:

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再例如,有人問你,如何看待近期互聯網行業的所處的宏觀大環境狀況,你會如何回答?

關于宏觀環境分析,可以用PEST模型進行展開結構化思考。

PEST模型包括:Political政治層面,Economic經濟層面,Social社會層面,Technological技術層面這4個方面的內容,你可以用這個結構把你的觀點都放進去。

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再例如,今天周一,你有一大堆的事情要做:開會、寫項目報告、上周活動復盤、跟同事吃飯、下周活動方案。

你會如何安排今天的工作計劃呢?

這個問題對大部分人來說不難,因為在時間管理領域有個四象限法將事務按照重要性的緊急程度進行了分類。

四象限法(或二維矩陣)也是結構化模型的一種,通過兩種重要的要素對事物進行分類,著名的有波士頓矩陣、時間管理四象限法則等。

掌握自上而下找結構并不難,只需要一些重要模型的積累和多一點的練習,在日常的工作和生活中多進行結構化的思考,這對我們整體思維的提升十分有幫助。

3. 兩種結構密不可分

這兩種結構盡管看起來區別很大,但很多時候,進行結構化思考需要同時用到兩種方法。

一般而言,當目標十分明確時(如論證一個觀點),適合使用自上而下,當沒有具體方結構時(如寫年終總結),適合使用自下而上找結構。

實際的操作中,不太可能只用一種方法就能把結構構建完,一定兩種方法同時使用才行。

例如論證“結構化思維比你想象得重要一萬倍”時,需要自上而下找結構列舉論點,尋找論據素材時,面對大量的信息,要用自下而上的方法對素材進行分類。

所以,這兩種方式是不可分割開來的,合適的時候一起使用。

四、如何找結構

看到這可能會說,知識看似很簡單,舉的例子也看得懂,容易找到結構,但如果自已一個人思考,還是會自己陷入困局,這怎么辦?

其實我們在找結構的時候,也是有些技巧的。下面給出兩個關于找結構的重要技巧。

1. 積累常見結構類型

假如我們仔細研究、推導,你就會發現,很多結構有很多相似之處。

例如上文中的關于一項能力值不值得學,用了“ 價值”和“可培養程度”兩個維度搭建的矩陣,是不是很像波士頓矩陣或時間管理四象限矩陣?

所以,當我們掌握了幾種常見的思維結構模型,就可以觸類旁通,在分析問題時更容易地找到結構。

下面按照常用程度列舉了一些常見的思維結構模型。有些常見的,如果有些你沒有聽說過,可以,自行搜索了解一下。

1)二維矩陣(或四象限分析法)

  • 波士頓矩陣(增長率/市場占有率);
  • 時間管理四象限法則(緊急程度/重要程度);
  • 安索夫矩陣(新老產品/新老市場)等等。

這類就是根據兩個關鍵的要素,搭建四象限矩陣,來幫助我們找到結構。

下面舉個例子,關于如何將這個思維機構如何用到推文效果的分析上。

推文的質量的指標可分為打開率和分享率,根據這兩個指標構建四象限:

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這樣就可以根據不同的數據情況,得到不同的結論,方便后續調整優化。

2)流程類

  • 產品(行業/市場/客戶)生命周期;
  • 產業價值鏈;
  • AARRR模型等等。

這類是根據某個流程對結構進行思考的過程。就如一個故事的起因-經過-發展-高潮-結局的邏輯順序展開思考的過程。

例如,AARRR模型是針對互聯網產品如何根據獲客的五個流程進行分析的模型;一個產品獲利的流程主要分為Acquisition(獲取用戶)、Activation(提高活躍度)、Retention(提高留存)、Revenue(收入)、Refer(自傳播)五個步驟,想要提升產品的整體收益,就要對每個流程進行優化,爭取效益最大化。

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3)要素類結構

  • 公司戰略STP模型(市場細分-Segmenting、目標市場Targeting、市場定位-Positioning);
  • ECIRM戰略模型(E:企業家、C:資本、I:產業、R:資源、M:管理)等等。

這些模型是根據一個事項的影響要素總結出來的模型,我們也可以根據要素去搭建我們的結構。

例如我們分析一個商品銷量的下跌,可以從影響銷量的因素:價格、流量、轉化率 出發,從各個要素分析,看哪個環節出了問題。

4)利益相關者結構

波特五力模型:供應商的討價還價能力、購買者的討價還價能力、新進入者的威脅、替代品的威脅、行業內現有競爭者的競爭。

這類就是在分析事項時,從利益相關者的角度出發思考構建結構。

例如,分析老舊小區是否需要安裝電梯時,可以考慮收益方和受損方分別有哪些,再綜合利益相關者整體效益再做決定。

2. 大量學習,內化結構

第二個方法就是,通過大量的學習,去內化結構。

這包含兩個層次的行為,一是去大量學習,二是去內化結構,讓結構成為自己的方法論。

我們在看書時,書本的目錄就是凝練的結構,我們可以研究書本的目標了解一般書的知識結構;書的內容中,作者也一定引用了一些經典的結構,甚至創建了作者自己的思維結構,所以我們在學習的過程中,一定會接觸到大量的思維結構,此時,我們需要了解甚至記住它們。

那如何內化思維結構,成為自己的方法論呢?

我們的知識和方法論,本身就是一種思維結構。我們在學習、寫文章的時候,能夠積累思維結構,并加以應用,就是知識內化成能力。

例如,馬斯洛需求理論,這是知識,知道它的人不少。

如果我們在分析一個人為什么離職的時候,用到這個理論框架進行思考,能夠讓你的思維框架更加完整,思路會更加清晰,這就是知識內化成能力。

所以說,我們在學習知識的時候,不要滿足于知道這個就好,而是要將知識加以延伸、看在什么場景可以運用,在實際思考的過程中要想得到,這樣將自己的知識內化成自己的能力。

五、如何訓練結構化思維

上文我們提到,結構化思維是可培養程度很高的知識,那多久可以掌握結構化思維呢?

如果按照下面的方法進行訓練,短則3個月,長則半年就可以掌握了,如果有同伴一起訓練,互相指正,效果會更好。

1. 歸納積累結構

在看書學習的時候,看到有結構的理論或者結構,可以將它記下來,并試著運用到3個例子中;也可以放在筆記本中,作為自己的素材,沒事可以多復習,甚至可以將這些結構進行歸納分類,例如要素類結構、流程類結構等。

2. 多寫寫文章

輸出是最好的輸入。

可以試試每周寫一篇文章,并且按照結構化的思維方式去寫。寫之前先搭建文章結構,再填充素材、文字,可以多用上之前積累的素材去寫。

如果沒有寫文章的時間,可以只搭建文章結構,寫出關鍵點即可。

之前我寫過一篇文章《如何構建文章寫作框架》,是關于如何快速搭建文章結構的,可以看下這篇文章相互印證。

3. 論議題

每天試著給自己一個議題,用10分鐘左右的時間,用結構化的思維去論證這個議題,不一定要寫出來論證,列出論證結構、能證明你的觀點就好。

最好也用上之前積累的素材,如果你的議題搭建的結構也不錯,也可以積累到自己的素材中去。

行動要迅速,如果你缺乏結構化思維,可以馬上著手開始你的訓練,堅持下去,你會發現,你的思維能力會有質的提升。

六、這里是總結

下面我做下這篇文章的總結:

  1. 結構化思維很重要,它能幫助我們將復雜問題簡單化,讓我們思維清晰表達更順暢,更能幫助我們構建知識體系。
  2. 結構化思維是最值得刻意訓練的思維之一,價值高,可培養程度也高。
  3. 結構化思維主要包括自上而下和自下而上兩種找結構的方法。面對問題的時候,先不要馬上找細節,而是先要思考框架。找不到框架的時候,列出所有信息,用自下而上的方法提煉出結構。
  4. 結構要盡量符合MECE法則。
  5. 大多數結構都是常見的類型,找不到結構時,可以往二維矩陣、要素類、流程、利益相關方的角度去靠。
  6. 結構化思維訓練時,需要大量學習結構,并且要內化成為自己的能力。
  7. 訓練結構化思維的方法有:積累結構、寫文章和論議題。
  8. 如果想要看書,建議看芭芭拉·明托的《金字塔原理》或李忠秋的《結構思考力》。

#專欄作家#

思考君村村,微信公眾號:給思考留點時間,人人都是產品經理專欄作家。95后互聯網人,專注互聯網產品/運營和思維/思考/個人成長領域知識的分享。

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