从逻辑思考到真正解决问题

从逻辑思考到真正解决问题。想要解决任何问题，要学会从查明问题本身出发。可采取问题思考，其必要性、价值如何；建议议题及拟好假说，对假说进行分析、并进行信息收集与思考。随后进行难题、成果剖析，最终找到想要的答案。

从逻辑思考到真正解决问题

• 导论
  • 有价值的工作
    • 议题度：在目前情况下，找出该问题的答案的必要性有多高
    • 解答质：对于该议题度，目前可以提供明确答案的程度
    • 议题度越高、解答质越高，就是高价值
  • 脱离“败者之路”
    • “败者之路”：在议题度较低的情况下，不论多么努力，终究不会提高其价值
    • 如何“事半功倍”：一开始就提升问题的议题度，再来通过提高解答质来提高工作价值
  • 具备事半功倍的高效生产力
    • 按照“议题思考、假说思考（分两步）、成果思考、信息思考”模式开始你的工作
  • 避免陷入表层逻辑思考
    • 用自己的头脑思考
      • 对于任何事情，要认清每一个信息的重要性或层次构造、关联性
      • 面对问题时，需要针对各项信息，从复合的意义层面深入思考
      • 注重掌握第一手信息，用自己的方式去感受
      • 提高深度理解投入
    • 千万不要成为只用表面逻辑“假装思考”的人
• 议题思考
  • 1.查明议题
    • 不要为了解决问题就立即动手尝试各种可能，而应该从查明议题开始：从讨论“什么有必要找出答案开始”，并以“为此必须先弄清楚什么”的思考流程着手分析
    • 议题是否查明的判断标准
      • 1.“实际上有没有震撼力”
      • 2.“能否以具有说服力的方式验证”
      • 3.“是否能够传达给接收者”
    • 如果你没有没有某种程度的经验与选择力，建议：找个可靠的商量对象
  • 2.试拟假说
    • 试拟假说的必要性
      • 1.针对议题找答案
      • 2.知道所需的信息及该做的事
      • 3.让分析结果的解释明确化
    • 建立假说后，将议题化为语言或文字
      • 为什么？——只有将议题转化为语言或文字，议题才能准确、明晰
      • 注意事项：1.加入“主语”和“动词”；2.用“WHERE”“WHAT”“HOW”取代“WHY”；3.加入比较句型
  • 3.成为好议题的三要素
    • 1.属于本质性的选项：好的议题必须是一旦找出答案，就会对之后的讨论方向产生重大影响
      • 注意事项：1.记得分辨“假议题”；2.议题并非静止不动，而会根据对象的不同而动态变化
    • 2.含有深入的假说：一个含有深入假说的议题，会让人产生质疑，当完成验证时，无论是谁都会认同由此产生的价值
      • 通过固定程序将让假说更深入
        • 1.推翻常识
        • 2.用“新结构”理解所见所闻【包含四种类型：1.找到共通点；2.找到相关性；3.找到群组；4.找到规则】
    • 3.可以找到答案。
      • 有的问题确实无法找到答案，这种议题不能称之为“好议题”。必须查明：“是否可以用既有的方法，或现在可着手进行的解决方法找出答案”
  • 4.用于确立议题的信息搜集
    • 取得用于思考的材料
      • 1.接触一手信息
      • 2.掌握基本信息：从一手信息中获得感觉，同时将世间常识和基本事项在某种程度上加以整合，按照MECE原则（彼此独立、互无遗漏原则）快速扫描
        • 数字：从整体的角度，根据“不知道就无法继续讨论”的一系列数字来确定大致情况
        • 问题意识：要涵盖全部的“如果不知道这些与该领域的人就无法进行对话”的内容，并确认是否遗漏了重要的观点
        • 架构：到目前为止课题整理的情况，课题周围的事情如何定位；并要了解正在讨论的问题在既有架构中是什么样的定位，以及什么样的解释
      • 不要搜集过头或知道过头
        • 刻意将搜集信息的深度保留在概要阶段。当信息过多的时候，将无法更有智慧
  • 5.确立议题的五个方法
    • 1.删减变量：将与问题相关的要素，通过限定对象或按群组分类的方法加以删减，真正的议题通常就因此而变得清楚可见
    • 2.可视化：当把议题可视化后，人们就会让本质性的重点显现出来
    • 3.从最终情形倒推：要快速整理议题的扩展时，可以从“究竟最终想要的是什么？”开始思考，利用这种方法可以把议题结构化
    • 4.重复问“So What”（所以呢）：如果当做议题的口袋选项中，多数是一看就是理所当然的问题时，反复问“So What”。一而再、再而三地对自己或团队内部重复问问题，由此让假说越来越具体，该验证的议题也会越琢磨越有深度
    • 5.思考极端的实例：当要素与变量牵涉在其中时，常识将几个重要变量先填入极端的数值，就能看出那个要素的变动会成为关键
• 假说思考1
  • 1.何谓议题分析
    • 议题分析：发展“故事线”，并对这个故事线进行图解、制作“连环图”。这是厘清议题结构并筛选出潜藏其中的次要议题，再遵循该结构分析意象的过程
  • 2.在议题的起点组建故事线
    • 以假说的形式列清议题的故事线，再进一步落实可以验证的详细要素。同时，还需从最终的情形倒推思考，“借由何种理论与分析，来验证这个议题与关于议题的假说是正确的”。
  • 3.步骤一：议题分解
    • 有意义的分解【利用MECE原则】
      • 将原始的主要议题分解到“可找出答案的大小”为止。通过提出次要议题，可让各部分的假说变得明确，从而使最终想传达的信息变得明确
        • 分解议题时，注意使用MECE原则，即把主要议题分解到“彼此独立、互无遗漏”的程度
    • 分解议题的模板【构成议题架构】
      • 主题在具有明确定义时
        • 寻找该议题定义下的典型议题分解模板
          • 例1，商业界的经典模板：“WHERE、WHAT、HOW”
          • 例2，脑神经领域经典模板：“功能、形态、架构”
      • 主题在没有具体定义时
        • 搭建“自己专属模板”
          • 搜集过去的相似实例
          • 观察相似实例的共通点
          • 加入自己的观点
          • 使用“倒推”技术，从“最终想要的”开始分析思考，针对其中必要性的要素多次设想模拟状况，分解到“彼此独立、互无遗漏”的程度
    • 分解议题的功用
      • 容易看出课题的全貌
      • 容易看出在次要议题中处理先后顺序较高的次要议题
      • 分解后各自设立假说：假说要排在议题分解之后。在次要议题形成后，应明确立场、再设立假说【如果没有立场，就强迫自己采取立场，因为信息越清楚，需要分析的意象就会越明确，必须排除模糊地带】
  • 4.步骤二：设立与构建故事线
    • 目的
      • 为了根据分解后的议题结构以及各个议题的假说立场，确实传达出最终想要说明的内容，必须思考应按照什么样的顺序排列次要议题
    • 原因
      • 1.只凭借分解后的议题或次要议题所提出的假说，不足以构成论文或简报
      • 2.随着故事线主轴的不同，之后所需要的分析的表达方式也会不同
    • 功能
      • 注意事项：在讨论过程中，每当找到次要议题的答案或是有新的发现时，故事线就要跟着改写，并一直推敲琢磨下去
      • 起步阶段的作用：用于搜集“究竟为了验证什么而该怎么做”这些目的意识，只有故事线才能使讨论的范围变得明确
      • 分析和讨论阶段的作用：通过审视故事线，可以让验证议题的假说的进度变得明确，在每次产生分析结果或新的事实时，故事线就会增添细节或进行更新
      • 整合阶段的作用：故事线成为处理UI后简报数据及论文的最大推进器
    • 两个模板
      • 并列“为什么”模板
        • 针对最终想传达的信息，将理由或具体的实施方法以“并列”的形式列出【原则MECE原则罗列全部】
      • “空雨伞”模板【通用型方法】
        • 空——确认课题：“XX是问题”
        • 雨——深掘课题：“要解决这个问题”，必须查明这里才行
        • 伞——做出结论：如果说是这样的话，就这么办
• 假说思考2
  • 1.什么是连环图
    • 定义
      • 遵循着根据分解议题排列出的故事线，由需要分析的意象排列而成的图像，称为连环图。
    • 方法
      • 固定的格式：将纸张纵向分割，以此整理次要议题（故事线的假说）、分析意向、分析方法与信息来源
    • 注意事项
      • 1.连环图的基础在于“查明议题”与“分解议题”，否则制作出的连环图会缺少“逻辑”主线
      • 2.不要先思考“更可能获得哪种数据”，而是以“想要获得什么样的分析结果”为起点制作分析意象
      • 3.必须以“验证故事线的各个假说（即次要议题），必须获得什么样的数据”的观点大胆地进行设计
  • 2.步骤一：找出“轴”
    • 分析的本质
      • 所谓分析就是进行比较。它有一个共通点——公平地相互比较，找出其中的差异
      • “比较”让文字或语言具有可信度、让逻辑成立，并能找出议题的答案。即，在分析中，找到适切的“比较轴”将成为关键
      • 定性分析
        • 定性分析的设计，主要是将信息赋予意义并进行整理、分类
      • 定量分析
        • 定量分析的三个模板
          • 比较
            • 以相同的数量、长度、重量、强度等某个共通轴比较两个以上的数值
          • 构成
            • 将整体与部分作比较
          • 变化
            • 在时间轴上比较相同的事物
          • 表达分析的多样化
            • 三种模板分别有多种表达方式，再与三种模板相乘，合计的表达方式之多可想而知
    • 由原因与结果思考轴
      • 分析是将“原因端”与“结果端”相乘的方式表达出来。比较的条件是“原因端”，评估该条件的值就成为“结果端”
      • 找到“轴”并且找到比较、构成和变化三者的关系后，制作出来的结果就是实际分析
      • 找出“轴”的本质
        • 边画连环图边思考“原因端”与“结果端”之间该如何比较、怎样才会得出最好的结果
    • 找出分析“轴”的方法
      • 将比较时的条件写在便利贴之类的纸上，将相关部分归纳在一起即可
  • 3.步骤二：意象具体化
    • 填入数值建立意象
      • 当“轴”整理完毕后，接着就要放入具体的数值，制作分析与反思结果的意象
    • 表达涵义
      • 要实际填入数值从而描绘出具体图表的意象，就必须通过比较使“涵义”变得清晰
      • 分析或分析型思考中的“涵义”，就是“比较的结果是否有所不同”
      • 表达“涵义”的重点正是在于可以明确展现“通过比较所得结果的不同”
        • 有差异
        • 有变化
        • 有类型
  • 4.清楚指出获得数据的方法
    • 该如何获得数据
      • 意义
        • 设定议题、组建故事线、制作连环图后，如果没有办法获得重要数据，一切都将化为空中楼阁
      • 方法
        • 在分析意象的右边写下“用什么样的分析办法来实现什么样的比较”或“从什么信息来源获得信息”
      • 认知
        • “从想要的结果开始思考”出发
• 成果思考
  • 1.什么是产生成果的输出
    • 1.再次确认目标：只看“如何在有限时间内有效率地产生真正有价值的输出”
    • 2.不要贸然直接进行分析或验证：对次要议题进行价值分析，按照价值高低依次开展分析验证
    • 3.不要先有答案：针对各次要议题进行验证时，必须以公正的态度开展，避免“见树不见林”的情形
  • 2.剖析难题
    • 预防难题
      • 基本策略：尽量先与重要的事物相联结，准备两重或三重验证机制
      • 尽早开工：提前准备，越早着手就越早了解情况
    • 难题1：无法得出想要的数值或证明
      • 1.进行结构化推断
        • 进行议题解构，把次要议题进行再分解
        • “费米推论法”：
          • 典型问题1：“美国有多少量电车”
          • 典型问题2：“芝加哥的钢琴调音师人数”
        • 推断制作要精细，以防结果无法使用
      • 2.实际走访
        • 有些情况是只要知道大致规模，就可以找到次要议题的答案。此时，通过实际走访获得信息就很有效
      • 3.用多种方式进行推断
        • 用几种模型逐一找出各项数值，综合后即可推断大致的数值，即“由规模观察”
    • 难题2：以自身的知识或技巧无法让界限明确
      • 1.听取专家意见
      • 2.学会放弃，懂得止损
  • 3.明快找出答案
    • 1.拥有多个办法：不固执
    • 2.重视循环次数及速度
      • 不要陷于停滞
• 信息思考
  • 1.实现本质性和简单化
    • 首先，描绘“达到什么样的状态才算是计划的终点？”这种具体的意象
    • 描述的目标在于有价值的输出，让大家印象深刻、充分认同其价值
    • 使接收者达到如下状态
      • 1.了解正在处理的课题是有意义的
      • 2.了解最后的信息
      • 3.赞同信息并付诸行动
    • “德尔布吕克的教诲”
      • 1.认为听者对这个领域完全不熟悉
      • 2.设想听者具有高度智慧
    • 充满“要找出什么问题的答案”的意识感
      • 将议题明确化
      • 完全删除让注意力分散或模糊不清的东西
      • 让流程与构造更明晰
  • 2.推敲故事线
    • 1.确认逻辑结构
      • 思考几个问题
        • 是否能以清楚的基本结构完成整理
        • 前提没有瓦解
      • 注意：在出现新的关键概念时，可以赋予其“原创的名称”
    • 2.设计流程
      • 思考几个问题
        • 顺序是否有不妥的地方
        • 张力是否有不足的地方
        • 是否有需要加强的地方
      • 阶段一：”看图说故事形式的初稿“
        • 图表先准备齐全，一面翻页一面说明，并逐步修正整体的说明顺序及信息的强弱
        • 大胆删除在流程上会导致问题的图表
      • 阶段二：“以人为对象的细腻定案”
        • 找来听众，进行如同正式演出般的预演，完成细腻的收尾
        • 目标
          • 找出不自觉的坏习惯或难懂的迂回说话
          • 排除故事线的流程中混杂的多余部分
          • 请听众针对“是否好懂”以及“听完之后是否有觉得奇怪的地方”发表评论
    • 3.准备“电梯演讲”
      • 定义
        • 假设与CEO共乘一部电梯时，你是否能在下电梯之前的时间内，简介地说明负责项目的摘要
      • 是否可以简明扼要地说明结论
      • 针对特定部分是否可快速说明
  • 3.琢磨图表
    • 优异图表的特点
      • 1.具备依循议题的信息
      • 2.（论据部分）向纵向及横向的扩展应具有意义
      • 3.论据支持信息
    • 为了得到优异图表，需要进行的三项工作
      • 1.彻底落实“一图表一信息”原则
        • 首先，确认是否存在依循议题的明确信息
        • 其次，明确“要说什么”、“不要说什么”：避免让繁杂琐碎的小论点混淆了重要的论点
        • 当有两件以上的事想说时，分成两个图表
        • 只要有人觉得“这个不好说明”，就要考虑重新检视修改
      • 2.推敲纵向与横向的比较轴
        • 在纵向及横向的扩展中，存在与验证议题联结的清楚意义
        • 方法
          • 公平地选择“轴”
            • 防止只挑选对自己有利的轴
          • 整合或合成轴
            • 注意比较“应该交集的条件”：找到轴的交集以制作共通的轴，将轴整合后，原本相互牵连纠结的世界将变成可以做简单比较的世界
          • 重新检视轴的切入点
            • 如果分析的结果不能联结上明确的信息，则是信息的切入点有噪音
            • 如果不是切入点噪音的问题，尝试重新检视轴的基本单位
      • 3.整合信息与分析的表达
        • 仔细研究遵循信息的“分析与表达”：根据分析（论据）来检查是否可明确验证该信息
        • 尝试在表达层面修改为充分展现差异程度的方式，思考目前的表达方式是否真的恰当