那么,我们是如何理解的呢?简单来说,是通过模式匹配。人脑的心智模型会对我们通过五种感官接收到的信息进行过滤,并赋予其意义。
这里有一个非常简单的例子,请看图1-1。
图1-1 卡尼萨(Kanizsa)三角形
你能看到什么?可能是一个白色三角形。当然,就算没有白色三角形,你的大脑也已经将可用的信息与它储存的心智模型进行了匹配,并得出一个白色三角形的最佳猜测[这个三角形是以意大利心理学家、艺术家、里雅斯特心理学研究所的创始人盖塔诺·卡尼萨(Gaetano Kanizsa)的名字命名的]。
这种填补空白的过程被科学家称为“知觉完成”,而且它并不局限于视觉信息。在一个拥挤的房间里,我怎样才能把你的声音从所有噪声中分辨出来呢?一种味道如何唤起童年的记忆?一种气味怎么让我们想起我们所爱的人?我们的大脑会将信息与一种心智模型进行匹配,并“完成”这种模式。斯蒂芬·杰伊·古尔德(Stephen Jay Gould)提出过一个著名的说法:“大脑基本上是一台寻找模式的机器。”
人脑的心智模型使我们能够理解世界。事实上,它为我们创造了世界。正如乔·格里芬(Joe Griffin)和伊万·泰里尔(Ivan Tyrrell)在他们的《人类天赋》(Human Givens)一书中解释的那样,“没有心智模型,世界将不再为我们而存在。心智模型组建了一切现实”。
模式匹配并不局限于三角形、乐曲和香水。每当我们遇到另一个人时,模式匹配都会进行,并试图通过已经形成的心智模型来理解我们。这些模型比白色三角形更复杂、更多样,但是模式匹配的过程是一样的。这个过程一直在发生,即使我们并没有试图交流。只要有人在观察我们就行了。
人类离不开沟通。或者说,套用马歇尔·麦克卢汉(Marshall McLuhan)的话,我们对他人的影响取决于都沟通了什么。
在开始一场交谈的时候,我们要试着问自己一个问题:“我产生了什么影响?”然后再问自己:“什么样的效果是我想要的?”
模式匹配从来不是有来无往的单向过程。就像别人试图理解我们一样,我们也通过模式匹配来试图理解他们。每个人都在注意对方的言语、表情和行为,并对接收到的信息做出最佳猜测。我们如果想让这个过程持续下去,就会努力让彼此的模式成功匹配。
于是,我们之间开始了一场微妙的共舞,我们称之为对话的注意力和行动在徐缓地交换着。我们开始模仿对方的姿态和手势,我们的声调、节奏、语速和音高开始成功匹配。我们甚至会开始预测对方接下来要说什么,互相完成对方的表达。
这种相互理解的实现过程,通常被称为“建立融洽的关系”。我们不用铁路或快递员的意象来描述这一过程,也不谈论信息传输。相反,我们可以使用音乐的语言。你可能会觉得我的波长和你的是一样的,我可能会觉得我们很“合拍”。也许,我们会感受到“一种和谐的感觉”,好像“我们在唱同一首歌”。融洽是人类交流中最大的乐趣之一,如果没有它,那么人们会感到不舒服,感到失望。
大多数融洽关系都是自发产生的,但也可以刻意营造出来。融洽关系如果是刻意营造的,就不仅仅是一种愉快的体验,而变成一种沟通技巧。
为了培养建立融洽关系的能力,我们需要思考以下三点:
■ 视觉行为。
■ 听觉行为。
■ 语言行为。
在绝大多数情况下,人们都相信眼见为实。如果一个人说的和他的行为不一致,那么人们一定会相信他的行为。因此,一个人想要刻意营造出融洽的关系,必须先表现出让人看得出来的热情、松弛和开放的态度。这种视觉上的融洽还显现在人们的姿态、与他人的位置关系,甚至着装等外在表现上。
声音的协调可以建立听觉上的融洽关系。人们可以调整自己的音(声调的高低)、语速(说话的速度)和音量(说话声音的大小)。如果一个人在这三个要素中的任何一个方面都与对方不协调,他们就会感到不舒服。
好好想一想如何提高自己的发声技巧。你可以考虑加入国际演讲协会来练习公开演讲,参加合唱团给自己的嗓音和社交技能带来奇迹般的变化。
语言上的融洽可以通过说话来建立。对方如果觉得我们在使用他们的语言进行沟通,就会觉得和我们在一起更舒服,也更愿意继续对话。我们要注意别人交谈时的用词,然后试着自己也这样用。
大多数人都知道“难以开口”是一种什么样的感觉。在社交活动、开会或绩效评价等场合,如何与不太熟悉的人交谈?
提问题是破解之道。你可以根据当时你们共同的处境,来寻找一些可以谈论的事情,并问一个与之相关的问题。你不要谈论自己,也不要问太直接的问题,以避免冒昧和唐突。你可以主动一些,缓和气氛以让对方放松,这样你自己也会很快放松下来。
有一个简单的方法可以帮你和不认识的人建立融洽的关系,建议你在员工餐厅、聚会和会议上尝试运用一下。
1.模仿对方的肢体语言,以形成“镜像”。
2.问三个问题(不要超过三个),直到你完成接下来的两件事。
3.从你刚刚了解到的信息中,找到一些可以让你委婉地赞美对方的东西。
4.在你发现的东西中,找到你认同的部分。
5.重复步骤1到步骤4,直到对话有了自己的生命力。
感谢克里斯·戴斯(Chris Dyas)