別再設定「遠大」的目標!成功,是無數個 1% 累積的成果

別再設定「遠大」的目標!成功,是無數個 1% 累積的成果

在換日線刊登我的文章〈放棄並不是你的錯〉之後,一些讀者和朋友問我,為何沒提出解決之道?老實說,如何解決我們在生活中容易「放棄」、半途而廢的問題,每個人的做法可能都不盡相同,我也沒有標準答案。但我確實有一套兩年來天天在用,感覺很實用也簡單的做法,在此分享這套方法與其背後的心理學根據,供大家參考討論:

錯誤的目標設定,將帶給你挫敗感

在講這方法之前,我想先談談目標的設定,這部分很多人會混淆結果(outcome)跟系統(system 或有人說是 process);但請注意,系統「可能」會讓你帶來你想要結果,你必須把精力和目標放在系統而不是結果,舉一個例子,下面是兩個目標:

1. 我每個月都要寫出一篇優質對大家有益的文章
2. 我每個月都要有一篇文章刊登在《換日線》

你覺得哪個才是好目標?

第一個是個好目標,因為它是一個系統,它是在你可以控制的範圍之內,你可以很努力找資料跟花時間寫一篇大家讀了感覺受益的文章;第二個就是一個不好的目標,因為它是一個結果,文章會不會在《換日線》刊登出來,超出你的控制範圍,那是《換日線》編輯們的決定,如果你把目標訂在第二個,當你被退稿時,就會覺得自己努力了大半天,但最後卻沒達到目標而沮喪──但那根本不是你努力不努力的問題,而是目標設定錯誤。

你應該把目標設在系統上,所以應該換成:

結果:我希望每個月都要有一篇文章刊登在《換日線》上
目標:我每個月都要寫出一篇優質對大家有益的文章
系統:我必須每天花一到兩個小時,收集資料跟寫出對大家有益的文章

雖然結果不一定會達成,但是如果你靠這套系統完成目標,不斷寫出優質的文章,刊登上《換日線》的機會就很大,就很有可能實現每月一篇文章刊登《換日線》的結果。如果今天你想當個有名的 Youtuber 或網紅,你的目標不該是專注在破百萬的點閱率(結果),而是專注在做一個吸引大家、讓大家看完有收獲的影片,進而有可能達到破百萬的點閱率。

成功,是無數個 1% 累積的成果

2008 年北京奧運會上,英國在室內自行車項目大放異彩,他們一共得到了 8 面金牌、4 面銀牌和 2 面銅牌。4 年後的 2012 倫敦奧運也是大有收穫,他們一共斬獲 8 面金牌、2 面銀牌和 2 面銅牌。但是和這些成績相比起來,在 2000 年和 2004 年,英國卻只在這項目各得到 2 面或 1 面金牌──你或許也會好奇:這中間到底發生了什麼事,讓英國的得牌數上升得如此迅速?

時間回到了 2002,英國在過去自行車項目的成績可以說是慘不忍睹,在奧運的金牌數更是屈指可數,因為在這項目糟糕的比賽成績,有些自行車廠商甚至不願意提供自行車給運動選手,深怕這會影響他們的銷售業績。

當時英國聘請了 David Brailsford 來當英國自行車的教練,希望他能改善英國自行車的成績。David 上任後並沒有如預期般大刀闊斧的改變一切,他提出了一個很有趣的理論,Marginal Gains Theory,主張每天只需要在各方面累積不明顯的 1%,長期下來,這些 1% 會累積成一個巨大的改變。

提出這個主張之後,他開始在選手和自行車的每個部分開始改善,譬如在比賽前不和對方選手握手以避免傳染細菌而生病、選手的衣服和腳踏車的質量,這些小小的改善,在日積月累之下形成了巨大的改變,讓英國在 2008 和 2012 年的奧運中奪得大量的獎牌。

Margin 在此指我們生活中容易被忽略的、微不足道的小地方,大多數的人認為,要成功地達成目標就是要花大量的時間、有強烈的動機和努力專注在你的目標上──這是因為我們常常希望能在越短時間完成目標越好,而忽略了其實很多小細節的改善,會有日積月累的效果。

在 James Clear 的書《Atomic Habits》中提到,一天如果改善 1%,和一天如果變差 1% 的差異,在一年後的差別,是 37.78 和 0.03(如圖)。也就是說如果每天改善 1%,一年後你會進步 37.78 倍,如果每天變差 1%,一年後你就比一年前差 33.3 倍。現在你了解了這種日積月累的力量是可以造就很大的差別,但是它卻躲藏在你我都很容易被忽略的生活細節當中。

一次讀一個字,一年讀 50 本書?!

在 2017 的 TED talk 中,Stephen Duneier 以〈如何完成你最有野心的目標?〉(How to achieve your most ambitious goals)為題,講解他如何靠 Marginal improvement 這種類似Marginal Gains Theroy 的方式,完成他所有的新年願望。

在這整場演講中,他解釋自己從小是一個聰明但是無法專心的小孩,所以他選擇以每次只讀 10 分鐘的書,一天來回多次的學習方式,完成了讀書(系統)。當他開始使用這套方法讀書後,他從一個 C- 的學生,搖身一變成連續 3 個學期全 A 的學生(結果),畢業典禮時拿了許多獎項。

用這個方法,也讓他在工作上得心應手,不僅如此,他也靠這套方法達成了大部分他的新年新希望,包括考到飛機執照、學騎單輪車、學踩高蹺、減重和學習打鼓。之後他更照著這方法,一共花了 2 年半的時間,完成世界最大的紡織拼布,也成功的成為世界最大紡織拼布的金氏世界保持人。

演講中,他提到了整個演講的精隨:如果你把目標設定得很大,你就會自覺很難辦到,而不會積極的去完成,或只有 3 分鐘熱度。所以當你有一個很大的目標時,試著把它切割成一個個可以非常容易辦到的小目標。這些目標很小,所以可以讓你的腦袋覺得很容易執行,你就可以在靠這些小目標完成這大目標。

他提出他的其中一個新年新希望,是一年讀 50 本書,平均一星期讀一本書,而他設定的小目標,是每次拿起書來就只讀一個字!當然,拿起書來不可能只讀一個字,無論多寡,至少會經篇累牘的讀下去。最後,他果然完成了這個巨大的目標。我個人非常推薦大家看看這部影片──這是少數不只提出理論,也提出自身成功經驗的出色演講。

如何用心理學理解?

讓我們更進一步了解這方法背後的心理學,以及如何順利使用它們:

B. J. Fogg 是一位在史丹佛大學的行為科學家,他在 2012 年的 TED Talk 中,講解如何利用微小的習慣去完成我們所想要的目標,類似於之前 Marginal improvement 的概念。他把一個行為的產生分成了 3 個因素(下圖):行為產生 = 動機(motivation)X 能力(ability)X 行為啟動(triggers)。

在這個圖中,3 個因子需要同時存在才會產生行為,而動機的強度和能力需要大小成正比;換言之,能力需要越大,動機就需要越強烈,而行為啟動就會越難。舉個例子來說,如果今天你的目標是減重 10 公斤,你需要每天跑步 5 公里直到體重降低 10 公斤為止,而你可以選擇每天特定時間一次跑 5 公里,或是一天跑 5 次而一次一公里。

前者需要比較強烈的動機和比較高的能力,所以它的行為啟動會比較難,行為產生就會比較困難,而因此難以一直持續下去,導至最後放棄目標;如果選擇後者,雖然次數變多,但是卻比較容易達到,需要的動機和能力都較前者低,所以行為會比較容易產生,而就能比較容易堅持下去到完成減重目標。

獎勵,讓你持之以恆

在堅持目標的過程中,很多人會忘了獎勵的重要性。當你很努力的堅持一個目標很久,但一直沒有獎勵,會讓你感覺不到辛苦的價值,你的大腦會一直叫你放棄這目標。獎勵主要的目的可以讓你自我感覺良好、讓你感覺到過程中自己的進步,而讓你大腦感覺有想繼續下去的想法,而這會增加腦神經連結產生,久了就會形成長期記憶而記住這良好感覺。

這些獎勵不一定需要是出去吃大餐或是購買昂貴的東西,其實你只須要很小的獎勵就可以讓你感覺良好。在 B. J. Fogg 的演講中提到,你只需要在每次完成一個你想要的行為,譬如像是一次伏地挺身或仰臥起坐,然後自己告訴自己「我很棒!」就可以達成獎勵的效果了。

我的個人經驗

綜上所述,所以如果你現在有任何大目標,把它分成一個個很小很容易完成的小目標去執行,這些小目標有兩個好處:

1. 小目標讓你感覺不費力氣就可以辦到,而讓你大腦想去執行
2. 當你用這些小目標騙過你大腦去執行時,往往會超過這小目標範圍,這概念很類似你告訴自己開電視只看 10 分鐘,開了之後卻看了一小時!

現在這些理論和經驗已經告訴你,日積月累的努力是可以完成很多目標,而要如何用這些理論?在我個人經驗上,過去的一年裡,我個人用這套方法完成了幾個目標:

我之前目標是一年讀 10 本書,所以我設定的系統是每天晚上只讀 30 分鐘的書,這樣對我不費力,也可驅使我頭腦去執行。結果,我有時吃完飯讀、洗澡前讀、睡覺前讀,想到時就讀 30 分鐘;而讀的時候,有時看到有趣的部分,就可能讀 40 分鐘或 50 分鐘。整個 2018 年,我一共讀了 12 本書,現在是 2019 年 6 月,我已經讀完八本書。

除此之外,我的另一個目標是減重,我的設定是每天起床慢跑一公里,這樣的我可以很輕鬆每天執行,但有時跑太高興而多跑兩三公里,結果,在 3 個月內減重了 8 公斤。而這些事都沒用到我主要工作上的時間,他們都存在我生活中微小的地方,重點是把一個大目標分成許多讓你的腦袋覺得很容易的小目標去執行──重點不在你一次做得多少,而在於你有沒有每天執行和執行的次數,這些每天一點的累積就會在一年或數年後產生巨大的結果,進而達到你的目標。

現在我已經告訴你這套方法,希望它可以適用於你身上,幫助你堅持目標,改善你的生活。如果你有任何不一樣意見想要進一步討論,歡迎你到我的部落格上留言。如果你也靠這套方法成功,也歡迎你來我部落格上分享。

執行編輯:張詠晴
核稿編輯:林欣蘋

Photo Credit:Shutterstock

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