方法论:量化思维/数字化思维

我们在生活工作中总会发现很多问题,然而我们并不是总有专业的知识基础去应付解决问题,此时就到了你的能力边界区了,我们在处理此类问题时往往根据类似经验或他人经验/帮助或是个人感觉等。但是过程中往往产生摸石头过河的忐忑、焦虑等不确定性心理,而结果也无法预期和保障,更无法说服他人。

对于这种问题,有没有通用和可靠的方法去解决?本篇将提供一种方法论去应对此类问题——量化思维(或数字化思维)

感性思维/混沌

什么是量化思维


先讲一个故事:我在小学的时候,每到暑假、寒假就会有很多假期作业,但是假期一直在晃晃悠悠的和小伙伴玩耍,作业往往是一拖再拖,到最后几天,不得不做的时候,发现厚厚的几本作业,第一感觉是“完蛋了,不可能做完了,怎么办?怎么办?”(想必大家也有同样的经历,而在读的是家长身份的,也会发现身边孩子也在倔强的委屈着、抱怨着作业太多,而此时你又无能为力,有时候身心俱疲还要做见习辅导员)。我后来采用了一种方法:

(1)搬来小桌板、小凳子,面对一块时钟,翻开一本数学作业是30页,整体翻看一下正本内容,根据难易程度划分出每小时完成2~3页或其它不等

(2)而在进行每个单元小时内作业的时候,又对每小时内容根据复杂程度进行划分,每15分钟完成10道题或更多不等,如果15分钟内提前完成,便会用剩余的时间休息活动,以示奖励自己。

这个方法,即完成了作业,也在实际操作中不那么乏味,通过阶段性的划分和奖励,让自己完成了作业(后来四五年级就不在用这种方法了,因为假期结束后,要么进入高一年级,要么忙于新学期学习内容,老师不会查看,是不是你们还在实诚的完成作业?哈哈哈)。

大家会发现这个故事和通过阶段激励跑马拉松的故事是一样的,都是将一个大区间内容,通过区间划分或阶段性激励的方式完成。

小注:我没做“量化思维”的详细定义,至于详细定义的话大家可以自己去用自己的语言完成。因为名词定义是学术问题,而产品人处理的是工程问题,而工程为问题是一直在变化,我不打算在词语的咬文嚼字上拉扯。


一维量化

假期作业和马拉松的故事是关于特定内容的量化(单一维度),内容我们已经比较清楚,不会牵扯其它不确定内容,针对此类事件我们只需对内容本身进行量化,在工程实施中进行阶段性划分,进而完成工作。

一维量化可以处理的问题很多,通常是“搬砖”类问题。

“搬砖”

一维量化——单次量化:

除了“搬砖”问题,我们另外举一个感性问题进行量化的的例子:

人和人的关系有远有近,有一个很常见的情况,都说“借钱的是大爷”,那今天咱们就自当“大爷”。现在你要借朋友钱,但是借多少合适,能借到同时又不让对方太为难,借钱之前我们心里也许不确定、也许盲目自信,那怎么更合理的借钱呢——量化你和对方之间的关系信任值(QQ空间之前将每个人的关系值数字化,关系值表示双方的亲密度)。比如说按简单的100制,采用简单的关系进行度量:

关系信任值90分以上为直系家庭成员。

关系信任值85分以上为一起扛过枪、无话不谈。

关系信任值80分以上为志同道合,惺惺相惜。

关系信任值75分以上为同事同学。

关系信任值70分以上为网友,社区朋友。

那么你根据不同情况,划分区间,如果你估算出对方对你的关系信任值达到75分以上,而75分的关系信任值可以借钱1w~3w,那么你就把此次借款放在此区间比较科学。这便是简单的通过一维量化解决问题。

当然了,关系信任值是动态的,一直在变化,我们要实时的对自己的朋友圈进行关系信任值做评估,保持合适的距离。不要过度盲目自信,才能不乱于心;或是主动拉近关系,提升信任值,增加互相的依赖性,才能不困于情。

小注:此处你可能觉得,这里面好像没人情味,因为将关系信任值量化,就好像你们关系值某个价钱,那么你这种思维不太好,因为人与人之间要保持合适的距离才能产生美感,一旦破坏了距离,便破坏了这种美。你可以75分借20w,但是可能借不到,或是对方很为难,于是便会对关系产生怀疑,从而更加疏远,你对对方的关系信任值会减分,而对方觉得你难为对方,对你的信任值会减分。我们应该做的是通过合理的经营,慢慢增加核心区朋友圈的关系信任值。希望大家以后能更愉快的向朋友借钱。

一维量化——多次量化

上面假期作业的例子,是多次量化的案例,将一个整体量化为多个单元,每个单元再继续量化为几个个体。

多次量化始终是对同一内容进行量化,就像切豆腐,一分为二,再一分为四……


多维量化

多维量化,针对的是复杂问题,一个问题牵扯很多因素,每一个因素点都有牵一发而动全身的感觉。我们将问题的所有因素罗列出来,每一个因素定义为一个维度,然后我们对每一个维度进行量化分析。

我们在此也举例说明:比如说现在正在设计一款硬件产品,公司内部需要预估产品上市时间,方便各部门配合准备,怎么去估算。

初略罗列出硬件产品的流程

估算每个环节消耗的时间

多维嵌套量化


根据第一性原理,每一个维度,我们都要追求它的可靠性依赖,所以根据情况或需要,也许每一个维度还会进行多维量化,这种便是多维嵌套量化。如果一件事情需要多维度嵌套量化,那么这件事情便是大型问题或工程,就需要很大精力去处理。

我们继续使用产品上市时间预估的例子进行分析,选择其中开发设计环节详细分析:

罗列产品研发设计环节

对每个环节进行多次细化,找到可依赖的子单元

估算出每个子单元需要使用的时间

每个环节之间有时间交叉,统计者需要根据情况做计算。

小注:“多次量化”和“多维嵌套量化”区别在于前者是针对统一内容量化,后者是针对不同内容做量化。


结尾:

量化思维/数字化思维是认知中对事物的条理化分析。大家可能经常使用脑图工具(本文图片也是来自脑图工具-xmind),脑图工具提供一种条理化、树形结构图,而量化/数字化才能更清晰的看出权重值,找到问题关键点,在“混沌”中提供一种“看得见摸得着”的依赖,让你更能“了然于胸”的做决策。

希望帮助到大家。


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