按照我对自己的规划，未来 3-5 年会朝着更多有关做选择/决策（Make decision/Choice)方面的内容发展。接下来除了每周商业/AI 类的周记和内容（细想下，我过往所做的也就是用数据帮助企业做决策，所以这并不矛盾），还会力争有更多有关对决策选择类的输出。
今天写的是三个核心观点
1
我们在谈如何学会做更好的选择的时候，通常会容易将做选择所产生的结果，和做选择过程的思考质量混淆在一起。在安妮杜克的《对赌（实践版)》一书中，就提出了 Resulting（结果导向）这个概念（附带说一句，这本书的中文译名过于高大上了，英文名实际上是 How to Decide: Simple Tools for Making Better Choices）。
这本书的开篇提了这么个场景对比：
你从现在公司跳槽了，结果发现新东家是个神仙公司，你过的非常快乐而且一年后你成功的升职。
你从现在公司跳槽了，结果发现新东家是个巨坑，你过的非常糟心，一年后你被公司裁员。
对于大多数人，我们会觉得第一种是好的选择，而第二种是坏的选择。这就是典型的以结果倒推自己决策过程的例子。
学习如何做选择，核心不是拿到好的结果，而是获得对自己如何思考，特别是对自己深层次价值观和偏好认知的过程。
个人对职场的选择很大程度受到整体经济环境，你所在的行业赛道等因素影响，近几年的教育，互联网，线下餐饮等行业从业者对此应该感受颇深。
2
在做选择之前列出关键问题的答案，是优化自己做选择的一个很有效的方法。最近几个月我从课程，播客，书籍中都看过这个建议，这里我以领英一门有关决策课程上的问题作为示例，我把这些问题分为下面几类：
2.1
The Big 3
(1) 这个选择的影响有多大，我能否把它拆分为若干个小的选择？（2）做了选择后还能反悔吗？（3）选错了成本有多高，选对了价值有多大？
这三个帮助你定义问题的 scope，值得一提的是（2）。在亚马逊公司内部，有着所谓 one-way door v two way door 的说法，即如果一个选择做了之后能够快速的返回初始状态，那就尽快决策（比如产品上线或者某个 app 设计），如果无法”反悔“，那就要更慎重。
2.2
时间
(1) 我有多长时间可以用来做选择（2）等待的成本是什么，现在做选择的价值是什么？
不是所有的选择都需要现在解决，但等待也同样是一种选择。为了避免我们出现“分析瘫痪”（比如日复一日的开会和讨论，但就是没人出来做决策），我们需要控制收集信息的时间。一个有名的方法是所谓的37%原则，也就是如果你有 1 个月的时间来作选择，那用前面的 11 天（37%*31 天）来作信息收集即可。
我的建议是，对那些生活中琐碎但的确需要做选择的事情，尽可能的无脑选择，减少所耗费的精力。比如一日三餐要吃什么，尽可能的提前规划出一套健康+适合自己的方案，每周做一次选择然后即无脑执行。
2.3
思维盲区
(1) 我有什么个人偏见会影响我的选择？（2）我做了些什么能避免这些偏见的影响？
每个人都存在着自己的思维误区，不管你是否自己有意识，这些思维的方式影响着你的日常决策。比如在评绩效前的 1-2 个月疯狂加班的人，往往比在年初的时候努力工作的人，更容易获得老板的好评(recency bias）；再比如逛多了社交媒体的人，会觉得但凡是个人都比自己过得更舒服，生活无忧(availability bias)；以及最可怕的就是确认偏差(confirmation bias)，即当我们确认了某个观念的时候，我们会在看到任何信息时，挑选出那些支持我们这些观念的去相信。
这也是为什么挑战自己的现有观念如此困难，要认真审视自己日常所使用的信息来源。在如今算法把控了你的信息渠道，朋友圈又相对固化的环境中，我们很容易都生活在自己的牢笼之中。
3
写下来是因为你的大脑会”篡改“你做选择时的记忆，为你以前的失误狡辩。
Netflix 出品的有关人类记忆的纪录片中，曾经介绍了坐在电视机前收看 911 的人，在 10 年之后回忆起当时的场景，会出现很多不可能在现实中发生的片段（比如窗外的烟雾，但实际上自己的房子离事发地的距离完全不可能看到）。
很多人提到自己最开始大学，专业以及职场的选择，都会用“脑子里进水”的说法，我自己也经常会想到很多 n 年前的决策，但记忆也都非常模糊。把这些大事件中自己的选择和思考记录下来，不仅能够在过程中就明确自己的偏好和价值选择，也能为事后的复盘提供未剪辑的原材料。
