【学习随记】如何走出困境?Cynefin框架了解下

Cynefin模型

一句话概述:了解当下所处环境或场景,从而提出恰当的解决方案。

在不同的场景下,我们需要做出不同的反应。“Cynefin模型”就可以用来帮你了解当下所处环境或场景,从而做出最恰当的反应。这个概念最早是由达夫·斯诺登教授(Dave Snowden)于1999年提出的。它是一个从因果关系复杂情况来分析当前情况而作决定的框架。

如何应用“Cynefin模型”?

“Cynefin模型”一共将不同问题或场景分为5个域:简单、繁杂、复杂、混乱和失序。

这个模型,主要是让你识别所处的环境或场景,然后根据当下的实际情况做出恰当的反应。我们来详细看看每个域的具体内容。


明显(Obvious)

这个域可以看作是最佳实践领域。在这个领域的问题,具有熟悉性和确定性的特点,其因果关系也非常清晰,相关的场景也相对稳定。

这是一个“已知的已知”领域,许多过程导向型场景和问题都属于这个域。

属于这一领域的场景和问题,通常都是显而易见的,不需要太多专业知识来理解和应对。

针对这一域的问题和场景,通常的应对方法是感知——分类——响应,即首先了解情况,对其进行分类,然后通过最佳实践解决方案来作为响应方式。

繁杂(Complicated)

在这一领域,可能存在多个正确答案,并且有些还不一定立即就能发现。这是一个“已知的未知”领域,虽然答案非常清晰明确,但同时需要一些其他形式的调查和(或)专业知识才能找到这个答案。

针对这一域的问题和场景,通常的应对方法是感知——分析——响应。由于这里需要分析,因此,在这些场景下,专业知识通常都是必须的。专家应该评估当下场景,调查潜在的可选方案,然后从中选择最正确的方案。

复杂(Complex)

这是一个“未知的未知”领域。即便通过分析,你也可能无法了解当下的状况,因为我们对这个情况的认知还不够深入。在这一场景下,我们可能都不了解到底需要解决什么问题。

因此,针对这一域的问题和场景,通常的应对方法是探索——感知——响应。

首先应该做实验,通过实验去进一步了解问题。然后,感知你所面对的问题,并提出恰当的应对方案。你的目标应该是做到对这个问题的足够了解,从而让“复杂”变为“繁杂”,以便更轻松地应对这个问题。

混乱(Chaotic)

当事情不受控制时,就可以归属于“混乱”这一域。这是一个“不可知的未知”领域,其中的因果关系也是不清晰的。

在这一情况下,首先应该采取行动,建立一些稳定性,控制局势。只有这样,才能进一步评估当下情况,尽力让“混乱”变得“复杂”。

针对这一域的问题和场景,通常的应对方法是行动——感知——响应。

“混乱”这一域也同时提供了一个尝试全新解决方案的机会。在这种情况下,人们可能会变得更加开放。

失序(Disorder)

如果你认为某个场景或问题不属于以上四种情况的,那它就属于“失序”。你的目标应该是迅速确定正确的域,然后以此展开相应的行动。

值得推荐的是,你可以尝试把一个问题或场景分成若干部分,再针对每一个部分划分相应领域。

小结

“Cynefin模型”的核心思想是,不同场景或问题都需要不同的应对方法。结合“Cynefin模型”,你首先应该明确自己所处的场景,然后再选择恰当的应对方法。

你可以通过以下问题,帮你认识并确定正确的域:

1、你知道导致这个情况的原因是什么吗?

2、目前情况是否得到了控制?

3、你对它的了解有多少?

4、解决这个问题是否需要专业知识?

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,544评论 6 501
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,430评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,764评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,193评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,216评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,182评论 1 299
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,063评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,917评论 0 274
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,329评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,543评论 2 332
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,722评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,425评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,019评论 3 326
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,671评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,825评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,729评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,614评论 2 353

推荐阅读更多精彩内容