《原子习惯》《杂讯》 一开始就要专注目标，即使是每天的微小改变，都将促成最后的大成功
从心理学的角度阅读＿原子习惯（Atomic Habits）、杂讯(NOISE)
《原子习惯》by James Clear/《杂讯》 by Daniel Kahneman. Olivier Sibony. Cass R. Sunstein
这两本书应该是这两年热销再热销的书，手上的这本《原子习惯》还是第88刷的版本，内容的排列与逻辑都很精彩，也是非常容易实际运用到日常生活中的知识，绝对足以让每一本书完成一篇心得分享。不过，最近刚好接续著看完这两本书的我，发觉似乎可以从人的行为、决策与外界环境的影响来对这两本书做个综合的讨论。
大学时曾经有一堂课行为改变的课，当时老师要我们两人一组，建立下这个学期想要塑造或是戒除的行为，当时因为想要拥有规律的运动习惯，我便以每天都要运动三十分钟为目标。之前断断续续的运动习惯居然就在这一学期建立了起来，其中我发觉有两个满重要因素是持续的纪录与他人监督，试想已经持续记录了20天的运动，如果中断了一天就会觉得很可惜，是要打破过去20天的努力，还是要开启当天的运动计划？看到记录表上的连续就足以给我们强烈的动机。另外，是有他人的监督，像是戒烟小组或是减重小组，我们都知道要改变既有的习惯是一件困难的事情，而借由小组的力量，若没有做到朝向目标的行为，仿佛就会让其他成员失望了。
一开始微幅的偏离将到达完全不同的地方／图片取自Printable
瞄准目标
做出任何决定或是目标建立的一开始，如果就像是这一个微小的偏角，那么有可能就是因为这些许的差距让我们无法顺利到达目标，就像一开始搭乘飞机想要从高雄出发到台北，最后却降落在花莲一样。判断与决策的过程中有两个会干扰的因素，一个是偏误（bias）这是结果都偏向同侧，而且似乎有迹可循发生的原因，另一个则是杂讯（noise），是指结果都非常地分散，造成的原因几乎不能知道为何。
环境的重要性
心理学家Kurt Zadek Lewin提出「行为是环境的函数」
环境的影响同时有益或有害于行为的改变，同时环境的因子也可能产生许多杂讯影响我们的判断。像是以大学入学审核被审资料的角度，教授们在阴天时更会看重学生的学科表现，而晴天时更会在意其他条件如社团参与等。此外，白袍症候群（White coat hypertension），是指平时生理数据如血压、心跳，都表现得正常，但到了看到医生就会不自觉增加，进而可能会被误判成有这方面的疾病。
行为的建立与环境交互作用的影响之下可以分成四个阶段：提示-渴望-回应-奖赏，而建立下新习惯就可以从赋予环境意义开始，比如书房就是要专注的地方，到了沙发上才可以放松等。此外，环境中的人也是影响我们很重要的因素，我们都会倾向模仿亲近的人、多数的人、有力的人。
起床因为想要清醒喝了杯咖啡，咖啡就与起床连结在一起
杂讯Ｘ环境
评定工作绩效，虽然现在有运用360度的评定方式，不仅是由主管评定，而是会加入其他同事的意见，尝试做到更加公正与完善的评论，然而在绩效评定中有将近25%是正确讯号，其余的75％都是杂讯，比如说我们都比较会对于越接近绩效评定日的表现有印象，而假使过往的工作绩效很好，也很容易让人遗忘，而做出有些偏颇的评定。此外，面试的重要性也一直是组织心理学家讨论的主题，许多研究都指出面试与工作的表现似乎一点关系都没有，即使是同一位面试者对上不同的面试官，就有75%的机率会出现意见不合的现象，像是有位面试者因为与前公司的老板意见不合而离开，面试官A觉得这位候选人正直有勇气，然而面试官B却觉得是缺乏弹性与无法顺从。
如何让环境的影响变成加分项
- 改变论述：将比赛前的紧张焦虑，调整成是兴奋与期待上场的表现。
- 开启决定性的瞬间：我们每日的行为大多是由习惯与自动化导航所塑造的，因此开启接下来行为的关键就变得非常重要。例如一位首席舞者，每天从早上六点起床，到准备出门，搭上计程车，到健身房运动，进到舞蹈教室完成一天10个小时的训练。负荷量非常大的训练，他说这对他来说并不是分解的单独行为，而是从他搭上计程车开始，接下来的行为似乎就会自动完成。（思考开始一个新行为时想开启什么自动化历程）
改善杂讯的影响
- 判断目标，而非个人特质
- 具有统计思维，考虑外部观点
- 使用结构化判断标准，或是分解各因素（如Google面试会将面试者的评定标准分成一般认知、领导力、文化契合度、专业职务工作能力）
- 抗拒过早的直觉
- 判断独立，综合他人的观点
- 做出相对的判断
不论是建立下好习惯，或是做出更公正的的决策，都如同巴菲特说的找到一个适合的长坡道，让雪球效应助我们更省力做更好！
最后，在《原子习惯》中看到环境与自动化的行为历程就像是把双面刃，同时可以促进好的习惯持续，却也有可能让坏习惯更难戒除。《杂讯》中则大多在探讨杂讯对我们决策过程中的干扰，会做出差别很大的决定，以及是否可以透过何种方法降低杂讯的影响。然而，是否有带来好处的杂讯等也是可以持续探讨的议题。