工作愈忙愈要降低決策疲勞, 6 個方法避免選擇癱瘓



工作很忙,每天有許多新舊任務等著我們去處理,每一個意外都等著我們去做新的決策,而重要任務也時時需要我們做出正確的選擇,但我們有注意到「決策疲勞」的問題嗎?

每一個決策無論大小,都會消耗我們的心智能量,導致做出較差的決策。

所以,在工作上處理一連串臨時工作產生的決策後,即使感覺前面都是一些小事,但若是接著要馬上處理重大工作,很有可能無法做出最佳判斷。

決策疲勞」會讓我們沒有意志力再去解決與堅持困難問題。更進一步也可能出現「決策癱瘓」,愈多選擇愈多後悔,愈多決策愈少快樂。

但是,工作上免不了忙碌,在忙碌中,有沒有辦法避免「決策疲勞」與「決策癱瘓」呢?這篇文章,嘗試聊聊我的作法。




1. 「規律作息」降低決策數量:


一個很常被舉出的故事,賈伯斯( Apple 創辦人)或馬克佐克柏格( Facebook 創辦人)喜歡每天都穿類似衣服,讓「要穿什麼衣服」這件事情不要成為每天的決策負擔,或許更進一步也讓「買衣服」、「整理衣服」這樣的事情不要成為決策負擔。

我自己則是有一個習慣,上班午休時間,常常會到固定咖啡館點類似餐點與咖啡。這麼做的原因是,每天中午是我「思考問題」的時間,而在解決一個問題的過程需要很多「決策」,所以這段時間我希望不要有其它決策來干擾我,來瓜分我的心智能量。

養成早起的習慣早上固定一杯冰滴咖啡的儀式,每天設定好自己的神聖時間。這些我曾經寫過的個人生活習慣:

一方面帶來規律的作息,但另一方面很大的好處是,可以降低我的決策數量。

作息規律,就不會因為每天早上不一樣的意外(例如睡過頭),而一大早就充滿決策焦慮。在不需要決策的生活習慣中,當進入真正需要決策的工作狀態,那麼就能以相對飽滿的心智容量去應付各種可能的新決策。




2. 「先」在「大事情」上做決策:


很多讀者問過我,即使像我每週預排下一週的行動清單,或是每晚修正明天的行動清單,但是真正到了那一天,難道不會有很多新的意外,打亂我的行動清單嗎?答案是,每天都會有很多新的意外,但不會打亂行動清單。

為什麼呢?其實也可以用決策疲勞的角度來解釋。

利用每個週日精神最好、最沒有工作干擾的時刻,或是利用每晚下班之後沒有老闆干擾的時刻,預排好行動清單:

這就是先在相對沒有決策疲勞的情況下,先對大事情做好決策。

這樣一來,即使到了真正工作時刻,會有很多次要事情跑出來,要求我去做決策,逐漸累積我的決策疲勞,甚至造成我的決策癱瘓。但是,我不用擔心的是,因為那些大事情已經做好決策了,那是最花心力的,但我已經在自己心力最充足的時刻下好決定。

好處一,我工作當中只要去解決那些相對小事情的決策就好,決策疲勞累積得比較慢。

好處二,就算已經被意外搞到決策癱瘓,但預排好的行動清單,可以讓我不需要再花心力做決策,就知道大事情在哪裡,應該怎麼解決。

好處三,我在精神力最好的時候,決策最重要的事情,做出相對較好的決策,這樣產生的價值也更高。

這會比把大事情也留到工作中才做決策,可以保留更多自己的心智容量。




3. 用「步驟清單」降低決策疲勞:


還有一個辦法,我認為對於降低職場的決策疲勞很有幫助,就是無論大小事情,都為他們準備好類似 SOP 的步驟清單

關鍵是:無論大小事情都要!

任何一個事情,都會累積決策的疲勞,每天要吃什麼早餐?如何整理列印今天下午會議的報告?怎麼寄送一份國際包裹?如何申請一份客戶請購單資料?看似小事,但是當我們必須做決策,必須去想怎麼做,這個過程中就在累積疲勞,或者在疲勞中可能連這些小事都無法做好決策。

我的方法是,上面這些事情,我都會在第一次執行之後,留下步驟清單筆記,下一次要再做,我直接搜尋出上一次的經驗筆記,照著上次留下的最好步驟執行完成。既然是小事,不需要額外花費我的腦力去做決策,照著上次最好的步驟做,完成即可。

貫徹這個方法後,我發現自己不僅執行工作中大大小小任務的速度變快,而且不害怕面對瑣事,也不再覺得不斷出現的新瑣事那麼煩。因為我把執行這些任務中的決策數量降到最低。




4. 先「設定目標」,直接淘汰無謂的決策:


有時候選擇太多,反而可能造成我們選擇癱瘓。 Barry Schwartz 教授在多年前一部受歡迎的 TED 影片中談論過這個問題:「The paradox of choice」,他在影片中提到,現在我們購物有很多選擇,但我們不僅沒有更快樂,反而更多的挫折與失望,因為選擇的難度提高了,我們的期待提高了,於是我們總覺得還有比自己選擇的更好的選擇。

我自己有一個簡單的方法,來解決外在世界給我們太多選擇的問題,無論是工作、購物、興趣、休閒娛樂等等各個方面。

這個方法就是:「先設定目標」,把不屬於目標的選擇在第一步就淘汰掉。

舉一個生活化的例子,我們家電視沒有裝第四台,我和老婆想要看電視時,會這樣去做決策:

  • 先討論,現在這個情境,我們想看什麼類型的節目?
    • 好笑的電影放鬆心情?恐怖的電影刺激感官?有意義的電影獲得反思?感人的電影得到感動?
  • 決定好目標,打開電影購買、租片網站(我們都用 Google  Play 電影),搜尋目標類型的電影,選一部評價最高而我們還沒看過的。

先設定目標,自然就可以淘汰絕大多數和目標無關的選擇。如果我們今天就是想看恐怖片,那麼一開始就不需要去找搞笑或感人的電影。

很多選擇其實都是「怎麼選都可以,很多選擇都會獲得好成果」。這時候如果反過來做會怎樣呢?如果沒有先設定目標,有可能就是我們打開第四台(或 Netflix ),或是所有電影清單,開始一台一台、一部一部挑選,覺得好多都很想看,結果選了一個小時,還沒開始看電影,而看電影的空檔時間已經不夠了!




5. 「延後決策」,先累積而不是選擇:


延後決策不一定是選擇癱瘓了,有時候也可以是一種策略。

「要做選擇」確實帶給我們很大的壓力,但有時候是因為我還沒有搞清楚自己的目標是什麼,所以東選西選,怎麼選都不對勁,這時不是繼續選擇來累積疲勞,而是要先設定目標。

而另外有些時候,則是「還不到選擇的時刻」。

這時候拚命選擇,除了累積疲勞外,也無法真正完成決策。那這時候怎麼辦呢?這時候應該先延後決策,先把可能的選擇記下來,等到累積更多選擇後,或許真正的決策就自然產生了。

我常常在討論一個工作計畫時,會跟夥伴說,我們現在先把所有可以達成計畫的可能性列出來,甚至先給大家一個禮拜累積對這個計畫所有想到的辦法。但是在這個階段,不做任何評斷,不做任何選擇,就是先記錄而已,把所有想到的記錄下來。

然後,我們再找一個累積足夠後的時間,一次攤開所有選擇,設定好目標,做好決策。

這樣的過程,我發現「累積階段」相對不會增加決策疲勞,而且反而有「清空大腦」的卸載效果,先把選擇都羅列出來,卸除心中的壓力。然後當可以每個選擇互相評量、對比的時刻,再一鼓作氣做出決策。




6. 重大決策前,先給自己一個緩衝時間:


當然,解決疲勞最好的方式,就是休息,就是補充回自己的心智能量。

所以如果早上工作時面臨了許多大大小小決策,或許中午休息時到外面散散步,給自己一段不需要決策的時間,會是一個好方法。或者每個衝刺工作間給自己一小段喝茶走走的時間,類似番茄鐘工作法。

練習好好休息,也是幫助自己恢復決策疲勞的方法。

但要注意的就是,真正的休息,和只是打發時間是不同的,後者有可能仍然在做許多心理上的決策,例如要看什麼新聞?要玩什麼遊戲?而且最後可能在大量決策中,繼續消耗心力,但卻沒有產生真正完成的成果。

以上,就是我自己在忙碌的職場工作中,幫助自己降低決策疲勞,避免決策癱瘓,讓自己可以保持做出相對正確選擇的注意力的方法,提供大家參考。

有興趣的朋友,還可延伸閱讀:[臨時工作加不停,重要專案都卡關,我能怎麼辦的七個步驟]、[莫法特休息法,面對高壓力工作的積極休息技巧]等相關文章。



 (歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問,禁止修改上述內文,禁止商業使用,並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者,及附上原文連結:工作愈忙愈要降低決策疲勞, 6 個方法避免選擇癱瘓

留言

  1. 看您的文章,很受教。这里先谢过了。

    不过,之前您有在文章中说想做华语圈最好的数位工作blog,那什么不在大陆开博客、微博、微信公众号呢?撇掉了大陆读者,可是有点思虑不周啊。

    大陆浏览您的布落格,是看不到文中图片的。有时也打不开。

    回覆刪除
    回覆
    1. 之前的考量,主要是個人的時間不夠,怕無法在多個管道下回應問題(其實現在在[回應]這件事情上就已經有點分身乏術)

      不過您這也是很好的提醒,我應該重新再把這件事情,思考一遍,看看是否能規劃出時間來顧及

      刪除
  2. 常常看您的文章,非常受用
    謝謝您的分享

    回覆刪除

張貼留言

為了避免垃圾廣告留言過多,開始測試「留言管理」機制,讓我可以更容易回應讀者留言,並更簡單過濾掉廣告,但只要不是廣告留言都會通過審核。

這個網誌中的熱門文章

全家沖印、 7-11 列印照片誰好用?立可得與 ibon教學+比較表

微軟 Bing AI 繪圖工具 Image Creator 免費開放,30秒輕鬆生成圖片

Arc 瀏覽器 windows 版測試心得,用四大介面改造升級專注工作流

Google Maps 我的地圖完全教學!規劃自助旅行攻略

個人知識管理的時間平衡心法,忙碌中我如何維持高效率輸入輸出

5 條「這時候,不要做」清單打破無意識行動模式的低效率循環

如何用 ChatGPT 加速生成一份有圖有文的簡報,實戰案例教學

Google 表單的 10 個專業問卷調查設計秘密教學

ChatGPT DALL-E 3 的7個特殊 AI 繪圖應用教學,勝過 Midjourney