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你了解維度的奧秘嗎

圖文 更新时间:2025-03-04 08:55:55

你了解維度的奧秘嗎(無解問題怎麼解)1

一、思考的幾種類型

市面上的思維課程常常鼓吹習得某種思考方式就可以走上人生巅峰。實際上,思維方式有不同類型,每種适用的場景也不同,隻學習一種隻能處理某種情境的問題。

例如跨學科思考适用于創造性解決問題、獲得洞見;種屬結構思考(下面會解釋)可以快速理解事物甚至構建新事物,例如創造新的玩法、新的編程語言等;全局思考适用于戰略制定;這幾種都是幫助我們理解事物、理解世界的,而批判性思考幫助我們衡量别人的觀點。

結構思考、跨學科思考都可以理解為維度思考,我今天具體講一下。

二、種屬概念

講維度之前,先要理解種屬的概念。它很重要,敲黑闆!!

這是源自邏輯學的概念。邏輯學在定義詞項(term) 内涵時,提到其中一種重要定義方法是屬 種差。

構成内涵的屬性是複雜的和可分解的,它們可分解成兩種或更多的屬性。

内涵的屬性定義了一個集合(class),集合可分為子集(sub-class)。這樣的集合稱為屬(genus),子集稱為種(species)。

例如多邊形這個“屬”可分為四邊形、五邊形、六邊形等等的“種”。六邊形這個“種”,具有“多邊形” “六條邊”這兩個屬性,前者是所有種共有屬性也即屬的屬性,後者是六邊形這個種獨有的屬性。這就是屬 種差的定義。

這個概念之所以重要,是因為很多複雜事物呈現屬種的層次結構,而維度的突破就發生在這些層次之間。

1.升維: 種屬結構思考

(這裡的結構思考可能和市面上講的不一樣,命名為種屬結構思考加以區别)

開始之前,先請大家解一下左下這道題。(出自綜藝《腦力男人時代》)

你了解維度的奧秘嗎(無解問題怎麼解)2

想出來了嗎?

這道題的正确解法是:

每 3 個符号一組,通過中間的運算符拼成數字或符号。得到 6×87,答案是 522。

你了解維度的奧秘嗎(無解問題怎麼解)3

驚不驚喜?

如果你去看新人産品經理的文檔,大部分和看這道題的感覺是一樣的。他們的問題在于:把高維的東西用低維展現。

什麼意思呢?我舉個例子。

接送機業務(類似滴滴,隻是固定往返機場)有一個修改訂單的功能。産品經理的文檔上,是訂單的頁面,然後從上到下,對應每一項标注修改邏輯,并在第一行寫了可修改的時間範圍。先放接機的圖,再放送機的圖。

接和送的部分訂單條目邏輯是會有差别,但也有重複的,例如價格、乘車人信息是一樣的。

因此,更清晰的其實是右表這樣。

你了解維度的奧秘嗎(無解問題怎麼解)4

左邊的表格是我根據這位産品經理的圖整理的。這張圖隻分接機、送機,在第一個“屬”層級沒有把共同模塊列出來,在第二個“屬”層級沒有把時間範圍和修改項區分。

把屬于較高維度的“共同模塊”和低維度的“修改項”混在一起。相當于,你需要自己先把 6,x,87 這幾個元素找出來,再來運算。

所以新人的問題通常是:維度混淆導緻維度少但每個維度很長。(實際上共同模塊還有許多被我省略了,左表實際比右邊長很多。)

也許你會覺得這不就是提煉共同維度麼,一點都不難。

也許從一堆現成資料裡梳理維度比較容易,但是如果是一個完全陌生的功能塊,通過詢問快速了解它的全貌,就比較難了。我見過很多産品經理都做不好,甚至不少高級産品經理。

這裡的關鍵在于提問要注意抓關鍵維度,這尤其對于像我這樣讀寫型學習風格的人來說比較難。(蠻早前看過學習風格分為讀寫型、聽說型和運動型,出處忘記了。)

還是拿修改訂單舉例:假設産品經理小C 需要梳理接送站(接送火車)的修改訂單功能。他已經從原産品經理 小 A 處知道了上面提到的接送機邏輯,也是接送站的邏輯。

有一天他了解到接站訂單在訂單狀态為取消時不可以修改訂單,于是他問小 A 送站訂單是否有這個邏輯,過 1 個小時問小 A 接機送機訂單是否有這個邏輯。

過了一天發現訂單還有完成狀态,又問接送站的完成訂單是否有這個邏輯。又過了一天有人問小 C 接送機的完成單是否可以取消,小 C 查看筆記發現沒确認過這個邏輯,又去問小 A 。

小 C 的處理過程就是一個典型的單維邏輯,每次隻确認了一個分支,沒有從結構的角度去思考。

訂單是否支持修改和上面說的訂單不同條目如何修改是不同維度的屬。訂單狀态是其中一個種,它對應的接送機,接送站分别的邏輯就有4個。如果它還有其他種,例如城市,就是8個。而每次隻确認1個的單線程思維會浪費不少時間。

你了解維度的奧秘嗎(無解問題怎麼解)5

再來假設一下:假如接送機和站的業務在兩個平台上有,這倆平台的邏輯是有差異的。那麼上段中的情況還要多考慮8種。

現在我們再來看修改訂單的真面目,它很有可能是這樣的。(圖有點醜…)

你了解維度的奧秘嗎(無解問題怎麼解)6

假設白面代表接送,橫向灰面代表機站,豎向的黑面代表兩個平台。當隻有白和灰的時候,兩面相切分成4塊(接機送機接站送站)。當再來一面切分他們時,他們分成8個塊。

就是說複雜事物的多維相互交互,是一個立體的東西。但我們的思維,當然也受限于思維工具(如 excel),可能隻能二維地理解。

要注意每當一個高位的屬性(如這裡的平台)新增或改變時,需新增或改變的分支會成倍增加。

單線程思維其實是用低維去理解高維的事物,效率低下。但是反過來我們也不能用高維去理解低維事物,在後面降維裡會進一步說。

結構思考有幾個刻意練習的方法:

  1. 多找新人産品經理的文檔。不要邊看邊梳理結構,一邊梳理某個屬的種一邊新增一個屬,盡量邊看邊先把每一層級的所有屬找出來。當然如果你本身就是新人,下次寫文檔可以嘗試換個方式。
  2. 咨詢别人的時候,一樣别去糾纏細節,别想着可以一遍遍問,争取一次對話就把每一層級的屬找出來。

2.升維: 跨學科思考

前幾天看到一篇有意思的文章《在一個領域成為專家需要什麼能力》,作者是法律系博士畢業的律所新人。她總結了判例法提出結論的方法論:

在這種情景下,典型的思維方式有三步:

第一步:先找到N個相似的案例,組成部分包括案情 判決。

第二步,将眼前案例與曆史案例的案情進行對比,相似的案情應該得出相似的判決,而案情中不相似的部分也支持了偏離既往判決的理由。

第三步,将相似和不相似的部分進行定性和定量的分析,再疊加上其他曆史案例的案情和判決,最終形成一個充滿各種論點的“思維矩陣”,導向一個平衡各種因素後的結論和立場。

這其實和産品經理的競品分析很像,我們去借鑒一個功能,要分析這些可借鑒的産品的場景、用戶等和我們的相似之處,也要分析不同之處,從而做出一個适合我們自己的方案。

這也是種升維的思維。當我們看到一個個可借鑒的功能時,相當于看到一個個種,通過反複比較得出背後的功能設計原則,是一個提煉屬的過程。

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跨學科思維和這個有點類似,也是一種升維,看到某種現象,從其他學科找到解決方案。

你了解維度的奧秘嗎(無解問題怎麼解)8

3.降維

有人可能會覺得升維很難,結構思考确實是比較困難的。但同時,我們的大腦又是習慣高維思考的。

不信我們來看下面的例子。

題目寫成英文的來降低難度:Delete five letters to make up a new word.

正确答案是:

你了解維度的奧秘嗎(無解問題怎麼解)9

對于 “five letters”,我們習慣于使用它在單詞層的抽象意義,即“ 5 個字母”,而這裡需要我們降維成沒有抽象含義的一堆符号。

我之前寫過一篇《時間管理:從文件夾整理說起》,其中的文件夾整理就是一種典型的需要降維解決問題的例子。

增維是一種能力,降維也是。

三、空間維度之外:時間

前面說的升維、降維,都是在種屬結構的空間範疇的東西。

空間結構之外,還有一個時間維度。而事物一旦加上時間維度,難度會成倍增加。

為什麼呢?在陽志平陽老的課程裡,他指出:

相對于時間概念,空間概念對于人類更容易感知。

嬰兒生下來首先會學會空間相關的詞彙,先會習得前後的概念,再習得上下的概念。再長大一點,他的語言裡才會有時間的詞彙。

人類是用空間詞彙來表達時間概念的。你去看表示時間的詞彙,例如以前、以後、接下來等等,都是空間詞彙。英語中也是用空間介詞 in at 等連接時間。

陽老這個觀點來自認知語言學家萊考夫(George Lakoff)的《我們賴以生存的隐喻》。

在自學 Python 的時候,我就發現相較于列表、字典這樣的空間概念,先有輸入再有輸出的函數、類的概念就要難許多。

另外,在文學上,時空轉換的寫法令人驚豔。

張愛玲《金鎖記》:

酸梅湯沿着桌子一滴一滴朝下滴,像遲遲的夜漏——一滴,一滴……一更,二更……一年,一百年。真長,這寂寂的一刹那。

從空間的水滴轉化為時間。

陽老還指出,同樣是“前”,為什麼從前、以前表示過去?前景、前途表示未來呢?他說,前者是時間動人(視點)不動,而後者是人(視點)動時間不動。

你了解維度的奧秘嗎(無解問題怎麼解)10

我舉個例子:在内容創業公司做直播功能的時候,當時做了一個審核的功能。

我的流程圖定義了用戶登錄、未登錄;審核通過、不通過;審核進行中、結束等等各種情況時直播間的展示。

一般我們很容易定義不同審核狀态(是否通過、是否結束)的展示,這相當于用戶不動審核動的情況;但容易遺漏審核不動用戶動的情況:用戶未填寫和正在填寫時不同審核狀态(審核結束、審核被删除等)的場景。我當時就遺漏了。

産品設計加入時間維度,會難很多。其他事也一樣。

有時候問題無解,可以考慮下維度。很多你覺得困難的事情通常是用低維度去理解高維度,或者沒有重視時間維度。要培養維度意識。

這是《産品經理關鍵能力》系列的高階篇,思維方式。

作者:Tara,Taraaa(ID:Tarasayhi)

本文由@Tara 授權發布于人人都是産品經理。未經許可,禁止轉載。

題圖來自 pexels,基于CC0協議

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