自律,成为驯化算法的人

林骥

共 1984字,需浏览 4分钟

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2021-11-15 10:15

你好,我是林骥。

下面是我 2021 年的第 46 周复盘总结,这周的主题是:自律,成为驯化算法的人。

1. 生活和运动方面

在生活方面,这周陪家人的时间有所增加,一起参加了小区举办的一个活动,听到了美妙的歌声,吃到了蝴蝶形状的彩糖,领到了气球做的小马和小兔子,还有用面粉做的小人等,一家人其乐融融,我觉得很开心。

周六陪家人一起看「一年一度喜剧大赛」节目,其中一个精彩的作品是:「时间都去哪儿了」,引起了很多人的共鸣,获得了 9000 分的高分(满分是 9300 分)。这个作品真实演绎了人们如何被手机 App 绑架,导致时间被严重浪费的故事。

很多人都意识到了被手机 App 算法控制的问题,但是并没有很好的方法去解决这个问题。一旦你接受了系统的主动推送,就会被算法所控制,那么你看到的内容质量肯定会不断庸俗化,浪费时间也就在所难免。

我目前采用的一种方法是「变被动为主动」,从被动接受算法的投喂,到自己主动去搜索,成为驯化算法的人。

比如,我关注个人成长,想要看时间管理的方法,就不要去点系统推荐的内容,而是主动搜索「时间管理」,这样就可以找到自己需要的内容,而且比系统主动推送的更优质。

另外,我利用「数据赋能系统」记录自己的时间花销,不仅能非常清楚地知道「时间都去哪儿了」,而且能自动生成各类时间的数据分析仪表盘。

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在运动方面,虽然这周运动的时间略有下降,但是走的路反而更多了,平均每天走了 11721 步,因为有时候我会快走或者跑步,这样可以让我的身体得到更好的锻炼,而且更加节约时间。

2. 工作和学习方面

在工作方面,我学习如何打造高效运转的学习型团队,计划进一步推广应用 OKR 工作法,让团队成员更加明确自己的目标和关键结果。

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在学习方面,我这周听了 14 本书的精华解读,其中我最喜欢的一本书是《心理动机》,下面是我整理的一张思维导图。

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最近系统给我推荐的书,大都是我不感兴趣的书,所以我就自己主动去搜索好书。当我找到一本好书之后,就会选择多听几遍,先「听到」,再「知道」,然后「做到」。

这是一个行动的链条,每一个环节如果只吸收 10%,最终的结果只有 0.1%,这样学习的效率就太低了。

如果我能把每个环节的吸收效果提升到 50%,最终的结果就是12.5%,是前面的 125 倍。所以,与其泛泛地听 100 本书,不如好好认真地听 1 本书。

另外,这周我看完了《掌控情绪》之后,接着看《绝非偶然》和《引爆自律力》这两本书,我感觉收获都挺大的。

3. 睡眠和梦想方面

在睡眠方面,我的睡眠时间总共 52.5 个小时,平均每天达到 7.5 个小时,让我感觉工作、生活和学习的状态都比较好。

要经常提醒自己,尽量不要向睡眠「借时间」,因为那样只会得不偿失。如果身体长期休息不足,那么迟早会对健康造成无法挽回的伤害。

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在梦想方面,这周我总共花了 16 个小时,我参考「数据赋能系统」,制作了一个简化版的「家庭赋能系统」,并把它共享给每一个家庭成员,各自记录家庭中客观发生的事件,并表达自己的情绪感受和期待。

等到情绪比较平和的时候,我们把这些记录拿出来看看,还能带来一些有益的启示,这让我更加坚信「系统」的力量。我相信,经过日积月累,这些记录将是我们家庭的宝贵财富。

「数据赋能系统」从我自己一个人用,到分享给一群人一起用,从个人成长领域,扩展到家庭领域,未来可能还会扩展到工作、教育、理财等领域。

4. 情绪和赋能方面

在情绪控制方面,我的情绪累计得分为 60.5 分,平均每天 8.6 分,自我评估情绪的能量水平大部分处于「明智」与「热爱」之间。

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在数据赋能方面,这一周累计赋能 52.1 分,第二象限的时间占比 92.1%,总体表现保持不错。

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5. 目标跟踪和下周计划

截止到 11 月 14 日,我的年度目标完成情况如下:

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下周计划如下:

(1)精细阅读:1 本书

(2)读书笔记:7 天

(3)写作文章:1 篇

(4)每天走路:1 万步

(5)练八段锦:25 分钟/天

最后的话

很多人都渴望自律,但太过于追求形式化的、浮于表面的东西。

自律只是实现目标的手段,而不是目标本身,没有目标的自律,无异于浪费生命的自虐。

我目前自律的框架,是围绕自己的使命和愿景,全力以赴完成自己的目标。

我养成随时随地记录自己的时间和情绪的习惯,每天赋能打卡,每周复盘总结,用数据说话,分析自己的成败得失,毫无保留地与自己对话,接纳自己无法改变的事情,改变自己可以改变的事情,就这样日复一日,年复一年,按自己的意愿过一生。

最后,附上我用「数据赋能系统」自动生成的仪表盘。

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如果你也想使用「数据赋能系统」生成类似的分析图表,请用微信扫码加入林骥的赋能星球,在置顶区下载最新版的系统文件。

和我一起,探索数据赋能之路

相关文章:用上游思维,做一个不后悔的人
点击↓「阅读原文」,查看数据赋能手册
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