為什么打卡？ 通過自我量化實現更好績效

斯蒂芬·沃爾夫勒姆（Stephen Wolfram）既是位企業家，又是位科學家。今年三月，他寫了篇博客，題目是“我的生活分析（The Personal Analytics of My Life）”。

在這篇博客里，他把自己22年以來使用電子郵件的相關數據、花在會議上的時間以及敲擊鍵盤登陸電腦的次數繪制成一張圖表，結果里面的圖表和曲線圖很有意思，也頗有啟迪性。用這種記錄方式，沃爾夫勒姆認識到自己是一個生活井井有條的人，喜歡一個人在深夜加班。此外，他還認識到：雖然在工作上安排的電話會議通常能準時開始，但現場會議卻沒法保證時間，而且在用電腦時，他花了7%的時間來刪除已經寫好的內容。

正如沃爾夫勒姆所說，這種“自我意識嘗試”讓他成為了自我分析這一新興學科的開拓者。所謂“自我分析”，就是自愿收集、分析與自己相關的各種數據，以期改善自己。長期以來，運動員就用先進的可視化統計分析來幫助提升自己的成績；現如今，自我分析也日趨盛行于工作場所。運用可穿戴裝置、手機和電腦應用程序、以及高級的數據可視化技術，我們可以輕松監控自己的辦公室活動及其任何影響因素。由此得出相關信息，可以幫助我們做出更好的選擇，究竟應該把時間和精力集中投入到哪些工作上。

沃爾夫勒姆的發現是：“井井有條”的生活讓“無論挑戰智力的工作還是其他事情都變成了他的下意識行為，他完全樂在其中、精力充沛”。但是，他沒有用這些數據來分析如何改善自己的表現。從這個意義講，他的博客內容既具前瞻性，又有警誡性，因為它凸顯了事先沒有計劃就運用自我分析的種種陷阱。由于一開始缺乏清晰目標，沃爾夫勒姆足足花了二十年時間來綜合分析收集到的大量數據，即便如此，他的博客也僅僅停留在數據觀察上，而沒有對這些數據做進一步的分析和介入。例如：是否可以基于數據調查來改善自己？依照壓力程度來計劃項目節奏是不是更有用？

如果一開始沒有考慮到這些問題，自我分析就很容易變成一個看似前途無限、實則無用武之地的理念。為了更好地進行自我分析，你必須了解自我分析工具，想出正確的使用方法。自我分析的目的不僅僅是要提升自我意識，還要提高工作能力和生活滿意度。

自我分析工具

當前，自我分析工具主要分為兩種，第一種是追蹤器，用來發現模式，幫助設立目標，記錄日常行為（比如：睡覺時間、心率、攝食量及能量消耗）及其生理反應。而這些信息能讓我們了解到，比如：咖啡因和糖對我們的工作產出有什么影響，什么樣的辦公室交流會讓我們血壓驟升。最好要在長時間內（數天、數周或更長時間）多次使用追蹤器，來測試介入措施及其結果，直至達到平衡。要確立個人數據基準，然后再多次進行數據收集和數據分析。

有了數據分析，就可以開始使用第二種工具：推動器 (nudger)。推動器通常是一些Apps或網絡工具，告訴你要鍛煉、不再喝咖啡，或者在發言時減緩速度。這一工具會在接收數據的基礎上提出問題、促成行動，進而指導你朝著目標前進。當然，通常得事先做些準備工作，才能讓這些應用程序或網絡工具準確及時地提醒你。

自我分析三個方面

究竟可以監測什么呢？基于成功的案例和研究，我開發出一個平臺，其中包括可以運用自我分析的三個方面：生理自我、思維自我以及情感自我（身體、大腦和精神）。

生理自我

一個人的生理狀況會影響他的工作。我們對此已有所認識，因為早在工業革命時，弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）就提出了著名的時間動作研究（ Time and motion studies），證明了鋼廠工人的各種動作（如：把生鐵鏟進貨車）都是可以監測并得以改善的。同樣，知識工作者的睡眠模式、壓力程度及其運動習慣也會影響他們的工作效率、創造能力和整個的工作表現。現如今，這些工作者可以選用一系列的可移動工具、可穿戴感應器或桌面工具，來自動收集與生理活動以及生理系統相關的豐富數據。

商業顧問薩沙·蔡（Sacha Chua）想了解自己的睡眠時間與完成優先工作任務之間的關系，于是，她使用好幾種工具進行了相關測試。用一項名為“睡在上面（sleep on it）”的追蹤器，她連續數周監測了自己上床睡覺的時間、醒來的時間、每晚的睡眠總時間以及睡眠質量。有了這一基準數據，她又假設自己上床睡覺的時間太晚，這樣，她試著早些起床，把起床時間從早上8:30提前到5:40。

結果，蔡驚奇地發現，在新的作息時間下，她的有效睡眠時間反而更長，睡眠質量也有了改善。而且，她的工作投入度和工作表現也有了改進。這種作息時間讓她取消了夜里一些不重要的活動，比如在網上閑逛，這樣，她就可以早點上床睡覺。因為不再把早上寶貴的時間浪費在一陣陣打盹這種低質量的睡眠上，她可以把這些時間用來寫文章、編程序。

從表面上看，這個練習與睡眠有關，但從中得出的數據卻提供了一種嚴謹的方法，讓薩沙·蔡可以發現并優先考慮那些對于她個人及其專業都至關重要的事情，并真正把這些事情落實到具體行動。

思想自我

在20世紀60年代，彼得·德魯克(Peter Drucker)成功論證了量化思想自我成為知識工作組成要素的合理性。眾所周知，很難嚴謹、直接地監測對知識工作的具體狀態，但是，仍然可以用模糊標準來監測知識工作的產出，比如：計費工時、提交的報告數量、編寫的代碼行數等。這些監測標準能夠為管理者和財務系統提供一些信息，但對于指導個人如何改進工作卻用處不大。但是，在我們完成智能手機的客戶研究、Excel統計分析等認知任務時，自我分析可以幫助收集相關數據。

Google工程師鮑勃·埃文斯（Bob Evans）同時使用追蹤器和推動器來調查自己的注意力與工作效率之間的關系。他解釋說，“作為工程師，我們頭腦里全是各種變量，全是用來開發系統的各種知識碎片。一旦分心，我們就會丟失腦海中那根主線。”

使用一種與網上日歷互動的Meet-Grinder工具，埃文斯分析了在幾天、幾星期的工作，看看他在獨立思考和與同事交流之間的切換頻率是怎樣的，并把分析結果與工作產出一起反映在圖表中。圖表數據表明，他完成一項重大工作一般都需要連續四小時。因此現在他會把最具挑戰性的工作安排在連續四小時的時間段里，而不是可能有很多會議打斷自己思路的時間段里。

情感自我

15年前，丹尼爾·戈爾曼（Daniel Goleman）宣稱，杰出領導人與普通領導人之間90%的區別在于情商，而不是智力水平。事實上，對于情商在職業上的影響作用，很多專業人士都很感興趣，希望可以加深對自己情感狀態及其情感管理能力的認識。然而，針對情商的評估工具和訓練，價格不菲，具有侵入性，通常只留給最高管理層中的指定會員。

自我分析工具本身并不能監測情商，但易于我們覺察到自己的情緒，還會用數據支持我們的預測：究竟什么能讓我們在日常工作和職業中感到幸福。很多程序和工具都提問我們“你現在感覺如何”，以此來追蹤我們的情緒狀態。如果使用帶全球定位系統（GPS）功能的手機，你就會發現，情感和地點之間也是有聯系的。在家里工作你感覺更幸福，還是在星巴克、在辦公室？在某個客戶的地盤上、或者在旅行中，你的幸福感是不是就會減弱？或者，使用某種工具來捕獲文字數據，比如：電子郵件或日志上的某些字眼，你就能量化自己對某一具體任務或工作機會的感覺。當然，這些工具并不能代替自我反思，但它們可以促成自我反思。

當然，有效追蹤情緒狀態的前提條件是：在收集數據的時候，你能夠一直從分析性，甚至判斷性的角度來看待自己的情緒狀態。這完全不同于追蹤自己的睡眠總時間或電子郵件的發送數量。事實上，在自我分析過程中，一開始自己很不自然，但久而久之就容易多了。最終，自我分析會改善我們對自己情緒的感應能力和反應能力。