邁向成功的格鬥課,談運動、心理素質訓練與自我探索

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心理素質造英雄

不管是電影或現實生活,我們都曾見過這樣的畫面:在比賽最後關頭逆轉勝的運動員、在眾人質疑下侃侃而談的企業家、在手術房進行急救的主治醫師。不同的職業,不同的遭遇,但這些人都有相同的特質,冷靜,果決。這裡我們統稱為心理素質。
如果能力與經驗決定了一個人優秀與否,強大的心理素質則能培養萬中選一的傑出。無論你用什麼方式定義成功,在大多數的情況下,心理素質都是成功人士的必要條件。關於心理素質的定義有很多,包括自律、自信、抗壓性、情緒控管、挫折容忍度、克服恐懼等。這裡我們再次聚焦,把重點放在我認為最難訓練的部份,克服恐懼。

為什麼克服恐懼那麼難?

「熟能生巧」是所有人都能理巧並接受的經驗法則,想打好籃球就要多練習,想彈好鋼琴就要多練習,你想說一口漂亮的英文就要多練習,Practice makes perfect。不只是練習,還要有意識、有系統的「刻意練習」。練習是必要的,但大部份的練習成果僅止於技巧層次,如果讓你懼怕的不是技巧,而是情境,這樣練習還有用嗎?
想像一下,如果你害怕上台報告,你實際上怕的是在台下的睽睽眾目,而不是報告的技巧。然而,最困難的地方在於,你很難隨時找一群人坐在台下,模擬實際報告時的肅殺氣氛,隨時準備慘電自己的老闆或客戶。這個情境本身無法模擬。
同理,回想一下那場你失手的比賽,你失敗的提案,當下讓你喘不過氣的壓力,忍不住顫抖的聲音和雙手。你知道自己還不夠強大,但無從練習。當然,有些人說,只要多經歷幾次就會習慣,但這個方式的成本太高,似乎註定要搞砸過幾次才會成長。我們無法接受,我們習慣未雨綢繆。然而,我們在這裡能夠得到一個寶貴的共識:恐懼感是共通的,是外在事物引發的情緒反應,也就是說,我們只要能夠模擬恐懼、習慣面對恐懼,就能夠有效提升心理素質,無論你是上班族、醫師或運動員。

運動是訓練心理素質的唯一解

在大部份談論心理素質的書或文章中,提到的方式不外乎兩種,心理調適與運動。心理調適通常是藉由內在觀照的方式,感受,判斷,然後克服負面情緒。由內在力量對抗內在問題,難度是比較高的,像是一再告訴自己要勇敢,卻仍不免感到害怕。
至於運動,則是多數人普遍較能接受的方式。藉由運動增強身體狀況,並且在競爭的情況下達到訓練結果,如籃球、足球等競賽型團隊運動。然而,這個方式的效率並不高,我們不可能每一場比賽都遇到雙方同分,比賽時間剩30秒,而且剛好是我方進攻的局勢,尤其在團體運動中,可能會有其他技巧更高明的隊友扛起逆轉勝的重責大任。在這樣的條件下,很難為自己營造出高強度心理壓力的情境。
其他個人運動,如網球或跑步,似乎也沒辦法有效模擬緊張與危機感。後來,我找了很久,終於發現我認為最適合的運動項目,格鬥。

演化心理學,從人類演化史角度切入

格鬥這個答案雖然沒有嚴謹的理論基礎,卻也不全然是憑空想像,經過思索過後,我認為可以從演化心理學的角度切入。演化心理學是以物競天擇的角度,研究某些情感與情緒反應為什麼能夠延續。舉例來說,像是「害怕」這個反應,以前可能有些人類具備害怕的能力,有些沒有,沒有害怕能力的那些人,最後可能都被野獸吃掉了。
知名的著作《快思慢想(Think fast and slow)》提到,人類有兩個思考模式,「快思」模式與「慢想」模式,這兩個模式在人類演化的過程發揮相當大的作用,快思模式讓人類遠離危險,慢想模式則讓人類發展出更進步的文明。這裡我們可以得到另一個寶貴的共識,從演化的角度切入。也就是說,只要能夠理解人類的心理恐懼機制是為了對抗什麼怪物而存在,我們接下來要做的事情就是創造怪物,打倒牠,然後升等。
回到上面的例子,當原始人類遭遇野獸時,具備恐懼機制的個體會迅速作出反應,然後逃跑;不具恐懼機制的人可能還試著對野狼摸摸頭,結果被吃手手。懂得害怕的人活了下來,恐懼機制也一路保存在基因中直到現在。我們不必像老祖先一樣,擔心突然冒出的豺狼虎豹,但恐懼機制以另一種方式被觸發,像是上台報告或談判。
如果以上論述過程你都能接受,你也一定猜到了「模擬恐懼、習慣面對恐懼」的方式:讓自己曝露在一定的攻擊危險中,然後戰鬥。如果拳腳棍棒你都不怕,你還會怕老闆嗎?

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事情是這樣的,這個網站是用WordPress建置,本來放在GoDaddy虛擬主機上,當時的方案簽了三年,在大約一年半的時候,我決定把網站搬到SiteGround上。為了不讓GoDaddy的主機空轉,剛好我也想做些Side Projects,試著在網站上建立數據儀表板,GoDaddy的主機剛好可以拿來
這份難以言喻的成就感是催生這篇文章的主要原因,我想分享在專案規劃與數據分析技術上的經驗,並拆成為三個階段,分別為專案規劃、專案執行與成效評估,執行階段會著墨於程式設計面的分享。 專案規劃階段 定義問題 擬定行動方案
對於資料科學家和數據分析師來說,雖然他們也寫程式,但他們寫程式的習慣和一般認知的工程師不太相同,甚至有些人對於寫code的背景知識明顯不足。或許你會說,「因為現在很多做數據分析的都不是本科系,理論知識當然不會那麼紮實」,我認同這是個可能的原因,但我也認為這不能當成藉口,一個專業工作者本來就應該補足自
由於資料科學家與數據分析部門出現的時間還不長,大家的認知仍有差異,或因為每間公司核心價價、管理哲學不同,導致數據團隊可能會以各種型式存在,常見的型式有三種:獨立部門、隸屬IT(Information Technology,資訊部門)或RD(Research & Development,軟體開發)
雖然數據分析師是新職位,但數據分析或是資料分析的概念一點都不新。公司裡面行之有年的職位,不管是行銷、業務、採購、倉管,每個職位都需要數據,也都需要分析。隨著大數據、資料科學、機器學習、AI等酷炫的新名詞、新技術與新應用出現,所需的知識與技能多到員工爆肝也學不完。
我之所以大膽的把股價預測稱之為「最強」,因為這本身就是一個可以變現的專案,並且可以同時累積數據分析及投資操作經驗,在投資與程式設計同時躍升為顯學的時代,把這兩條學習路徑融合在一起,似乎自然而然,也合情合理。當然,這條路的學習成本非常高,但翻山越嶺之後的美景也同樣讓人心神嚮往。
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