靠自制力養成習慣的人都投降了

習慣設計的4個方法

了解如何設計你的習慣,更容易建立新習慣! source

由於筆者常常被網友及現實生活朋友詢問怎麼樣空出時間去做那些有生產力,有成長的事(例如健身,讀自己想讀的書,進修上課等等)。
每次說明自己的經驗總覺得沒辦法一次整理出全貌,聽的人也很難聽完就實際應用到自己的生活中,而且常常以你自制力比較好結束話題,一次次經歷如此的談話內容,筆者常常在思考,自制力應該可以被拆解成更細的項目,或者自制力這個作用實際上根本不存在,而是其他作用主導我們日常的每一個行為?

所幸在過年前看到這本書『人生有限,你要玩出無限』 — 書中以遊戲化的方式來描繪人生,遊戲中的角色有其職業、技能、等級、攻擊力、生命值、防禦力,甚至不同等級可以轉職,開啟新的技能樹,同樣的設計方式是不是完全可以應用在人生上?

特別是看著遊戲的角色越來越茁壯,自己的成就感也倍增,如果我們能夠熟悉這套養成遊戲的規則,那麼是否有機會,讓我們對投資自己,看見成長感到欲罷不能?

本文就是筆者讀了書中的其中一個小節

靠自制力養成習慣的人,都投降了!

的心得分享,筆者將會結合書中內容、自身案例及一些生活體悟,向各位讀者介紹透過4個完全可行的步驟來設計自己執行新習慣的方式,建立你想要新的習慣,他們分別是 :

1. 簡單 — 做一下就好
2. 環境 — 養個好空間
3. 順便 — 我只是順便
4. 回饋 — 看不見不算

那就趕快讓我們開始吧!

簡單 — 做一下就好

1個重點,2項價值

1 個重點 :

讓每次任務簡單好做,5分鐘就做得完。

讀者會問 : 這樣子份量會不會太少? 確實會太少,但此做法帶來2項價值 :

開始、持續。

這兩項價值對習慣建立至關重要!

初始做法

先以書中內文舉例 — 假如你想要練習寫作,你可能會想要設定 : 我每天要寫1000字!

這種行動持續的難度相當高,若沒有妥善設計要寫的內容,如何分段完成,沒幾天就想要放棄了,相信讀到這裡,很多讀者會心有戚戚焉,例如想要開始健身,想要開始寫程式,想要開始寫文章等等……

借鑑遊戲

相信各位都有玩過像是神魔之塔,或是動物餐廳這一類的手遊,這些遊戲怎麼讓你每天持續玩遊戲呢? 答案就是:

每日登入獎勵

每日只要按兩下登入app就能夠獲得不錯的寶物! source

手遊app只要你做超簡單的事情 — 對著app點兩下就好,是不是相當簡單,非常容易執行,所有手遊都驗證了這種設計讓人非常容易執行、達成、持續,甚至成癮!

那麼,能夠怎麼樣透過每日登入的設計理念來設計自己想要的習慣?

設計後作法

讓寫作變超簡單,例如 : 每天寫一句話就好。

如此一來難度變的超級低,太簡單,非常容易實現,你的大腦就會更容易開始、持續維持這個習慣!

並且,其實大腦有個順便的機制,精確來說筆者不太確定這個機制的名字,不過當我們在執行一項相當簡單的任務時,大腦會因為覺得這件事太簡單了,而順便多做一點,所以很有可能原先設定只寫一句話,但因為一句話無法充分表達自己的意思,最後寫了三句,又或者因為只寫一句話,因此想要多用一些修辭,讓文字傳達的意象更完整,也很有可能最後是寫了一段等等。

因此,千萬別小看簡單的力量!

環境 — 養個好空間

2個重點 :

1. 建立習慣場 — 人腦很難對抗環境的暗示,打造你的專屬耍廢空間,讀書空間,利用環境暗示,做出明顯區隔。
2. 降低誘惑物影響力 — 將誘惑物置於視線之外,降低使用慾望。

初始做法

這裡舉例筆者自身的例子,筆者經常期待自己下班還有自我進修的時間,一開始也沒想太多,也就是回到家繼續研讀工作相關的書籍,然而筆者家其實沒有書桌,回家想念書大概也只能在床上……

並且每次下班的精力值(自身評估待會是否還可以做一些具生產力的事情的精神狀態)都不一樣,有時候就是太累了,覺得精力值極低,在打開家門那剎那,暗暗空無一人的房間,瀰漫著一股耍廢的味道,在這種狀態下實在很難堅持原先想做的事情XD

雖然還是有零星幾次可以順利在家裡的床上唸書,但是成功率極度不穩定,若以雙週或是月來回首執行狀況,也是慘不人睹。

借鑑遊戲

這裡舉一個很宅的遊戲 — 楓之谷(不小心透露了年齡QQ),在村莊的時候就會有村莊的音樂,村莊的NPC,在打怪區的時候就會有打怪的音樂,要打的怪物,事實上遊戲的設計就是在不同的場景下讓你不耗費任何力氣地做那件事。

同時地,打怪區可能偶爾還是會看到賣藥水的NPC,和打幾支怪給你什麼物品的解任務NPC,你不會看到和打怪本身太不相關的NPC。

設計後做法

利用環境暗示,並讓干擾源更難取得,在筆者自己的習慣中,筆者開始執行,回到家耍廢居多,想念書寫文章則到咖啡廳,不論是下班or假日,筆者甚至有時候咖啡廳已經關門了但還想寫,又覺得回家容易耍廢,就會到7–11或是全家念到一個段落,並把手機移開視線範圍(丟到包包或是電腦後面),透過這些環境暗示,不論是進入心流狀態的時間,或是新習慣的持續能力,確實都有更快,更穩定的現象。

順便 — 我只是順便

筆者在這個部分想不太到有什麼遊戲的例子,不過這個部分書中確實講得非常不錯 :

養成新習慣之所以難,就難在因為他是新的,這意味著你得花額外心力改變,改變對大腦的負荷過大,因為大腦不負責你的成長,它只負責你的生存,所以會用最懶的方式,讓你消耗最少能量。

所以,不要想要改變大腦,但是可以利用大腦”懶”的特性 : 先找你原本就會做的事情,然後在那件事的後面,加上你想養成的新習慣。

讓你的新習慣搭上大腦懶的便車

以下情境從筆者高中的時候就常常聽到同學在講,簡言之就是如何從入門到放棄XD

例如筆者的高中同學像動漫主角熱血的大喊 : 我要每天讀1小時的書! 我要每天解10題數學! 我要每天投100顆球!

緊接著他們遇到第一個困難的路障 : 你哪來的時間? 然後就看到筆者的同學直接從入門到放棄XD

初始做法與設計後做法

在筆者的經驗中,順便確實是個容易協助養成新習慣的工具!

例如筆者想多聽一些英文,但沒事要多聽一些英文podcast想一想就不太可能,因此筆者就採取,搭捷運上下班時,順便聽個英文podcast(p.s. 筆者聽的是All ears english)。
因為本來搭捷運的時候大部分就都在放空,找好要聽什麼之後執行起來也就輕鬆許多。

另一個例子則是筆者偶爾想要運動一下,活動筋骨,辦公室坐太久了,但想到要帶衣服去健身房,又直接放棄,後來想到一個有趣的方法,洗澡前順便做20個伏地挺身,因為反正都要洗澡了,流汗也沒差,而且家裡隨時都可以做伏地挺身,因此筆者親自實驗之後也相當可行!

回饋 — 看不見不算

回饋的部分1個重點 :

設計回饋,讓自己看得到成長,覺得自己好棒棒!

初始做法

由於筆者工作性質偏向工程師的緣故,經常需要接觸各類原本不會的技術,原本筆者有儲存文章的習慣,時不時也會把囤積的文章看完,但是難以統整自己看了多少文章,也不曉得自己進步了多少……

借鑑遊戲

遊戲裡面打怪就會掉出金幣給你撿,還會增加經驗值,經驗值跑到100%還會升級,升級時力量,HP,MP,敏捷都還會提升,看著角色一步步升等,可以買裝,打更強的怪,真的是越看越吸引人!

然而,現實生活中你不會看一篇技術文章頭上就冒出智力+100,可能會掉出寶物(文章中的知識),但你也不像遊戲中的角色有背包可以收集寶物,你甚至不知道你念了幾篇技術文章……

設計後做法

筆者其實誤打誤撞做出一些還不錯的設計,以下是筆者的設計方式,每一篇要讀的文章都寫一篇極簡筆記,告訴自己重點,適用範圍,並且將筆記起來

並且時不時就ctrl + A喵一下總共有幾篇筆記了,透過以上方式可以得到非常類似遊戲角色的打怪場景,如同下表所示 :

當筆者過的筆記數量達到一個門檻時(例如20, 50, 100, 150),筆者內心都會油然而生一種,原來我已經看這麼多了,似乎更能掌握了的感覺,筆者認為這就是角色升級的感覺!

並且,撰寫筆記雖然表面上很像你在抄書,加上增加一些自己的經驗,或刪除一些對自己來說不太有關係的內容,實質上,你正在提煉該文章的內容,把文章內容變成屬於你的知識!

這部分書中也有提到,在『人家的知識是鑽石,我怎麼滿臉是碳粉!?』章節中也有提到,讀者們有興趣可以去翻翻。

結論

以上就是筆者看了『人生有限,你要玩出無限』書籍中的『靠自制力養成習慣的人,都投降了』章節的一些心得,再來快速地和各位讀者總結:

  1. 簡單 — 做一下就好,不做都不好意思!

舉例 : 我每天要寫1000個字 → 我每天寫一句話。

2. 環境 — 養個好空間,利用環境暗示!

舉例 : 家裡溫暖的床就拿來耍廢,咖啡廳的文青裝潢和桌子拿來念書寫作。

3. 順便 — 大腦不負責成長,只負責讓你生存,利用大腦的懶,順便完成你的新習慣!

舉例 : 上班搭捷運時反正也是放空,順便聽個英文podcast。

4. 回饋 — 看不見不算,設計回饋,成長看得見!

舉例 : 每讀一篇文章就寫一份筆記存在資料夾,某天ctrl + A一看發現,天啊我已經看了20篇了(感覺到自己升級了)!

網路上關於建立新習慣的方法滿坑滿谷,不曉得讀者們是否悟出自己的『道』了呢? 相信許多方法看了之後,都必須在自己身上實驗看看,在上網找各種方法,再回到自己身上實驗,重複多次之後,才會產生最適合自己的方法!

至於讀者自己悟出的『道』則是 :

人們常以為要以最大化成長幅度來設計習慣,然而不幸地,最小化大腦對新習慣負荷,及看得見的回饋恐怕才是能夠持之以恆的習慣設計。

希望這篇文章有幫助到你,如果這篇文章對你有幫助的話,就趕緊檢視自己目前設計新習慣的方式,融入這些設計方式吧!

一如往常地,如果這篇文章有幫助到你,就給筆者一些拍手做鼓勵吧!

如果有任何問題直接在下面留言或是寄信到yltsai0609@gmail.com,我都很樂意回答讀者的問題哦!

Machine Learning Engineer @WEJUMP AR | Sharing what I see in data science, machine learning and deep learning.

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