什么决定了你的事业成败

2022年7月13日
yabonet
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。医生希望能预测出服用维生素C是否会降低人们患感冒的可能性。物理学家希望能预测出在距地面30米的地方扔出的保龄球会以多大的力度撞击地面。企业的目标是创造出可持续的、不断增长的收入。

只有在企业中工作的人是成功的,企业才会成功,因此,企业一直在寻找能预测出个人业绩的科学方法。

然而直到今天,所有针对这个主题进行的研究,都没有得出一条能充分解释人类潜能的科学理论。

追溯到19世纪,弗朗西斯·高尔顿爵士是最早研究如何运用大脑的能量形式来预测个人表现的科学家之一。

在没有脑电图扫描仪的情况下,他推测,通过测量大脑加工系统的速度,我们可以对智力进行量化和预测。你的大脑分辨感官刺激并做出反应的速度越快,你便越聪明。不过,“反应时”只是人类复杂智力的很小一部分。

从20世纪20年代到80年代,科学家一直认为可以利用智商来测量潜能(智商从本质上来说测量的只是一个人的语言能力和数学能力)。于是企业和政府投入了大量资金来发展公立学校的阅读课程和数学课程,取消了美术课程和音乐课程。人力资源部门基于智商设计出测试题目,然后用同样的智力标准来雇用从销售员到CEO的所有员工。

正如事实证明的那样,智商和技术能力仅能预测出20%~25%的职业成功,那意味着超过75%的职业成功跟智商和培训毫无关系——这是一个大问题,因为在经济不景气时,公司会把大部分培训预算用于提高员工的智力和技术能力。

我们还能用什么来预测职业成功呢?如果测量智商的效果不好,那么我们或许还可以用学术能力评估测试这种更时髦的测试工具,它会更好用吗?答案是否定的。学术能力评估测试的预测效果其实更糟糕。

在对大一学生考试平均分数的预测中,学术能力评估测试的预测准确率仅为8%~15%。那意味着对大约88.5%的大学生来说,学术能力评估测试对学习成绩的预测结果还不如掷骰子来得准确(这真的很让人尴尬,我们花了很多时间来设计预测性测试,但它们其实根本没有预测作用)。

企业试图用来预测员工绩效的另一个衡量标准是考试分数。由于高中时的考试分数比学术能力评估测试分数更能预测出大学时的学习成绩,因此,考试分数一定也能预测出个体未来在职场上是否能取得成功,对吗?

《百万富翁的智慧》的作者托马斯·斯坦利博士提出了反对意见。经过10年的研究,他发现考试分数与职场成功完全没有相关性,其预测的准确性和抛硬币差不多。

这就解释了一个被人们津津乐道的矛盾现象:商学院中许多学习成绩不好的学生最后创办了自己的公司,而很多成绩优异的学生却要给他们打工。

相关的研究者还包括霍华德·加德纳和彼得·萨洛维。加德纳第一个提出,在预测人的潜能的过程中,理解自己及他人情感的能力比智商更重要。

1990年,有两位心理学家发表了一篇惊天动地的论文,这两位心理学家就是耶鲁大学的萨洛维和新罕布什尔大学的约翰·迈耶。他们提出,智商的预测价值很低,而理解情感的能力能更好地预测出人的潜能。他们称这种能力为情商。

大多数人可能对情商都不陌生,它是我们调节情绪的能力。在过去20多年里,人们一直认为它是一个人在压力重重、变化无常的商业世界中取得成功的关键。丹尼尔·戈尔曼在全球畅销书《情商》中普及了萨洛维等人的研究,并促使全世界的公司开始测试员工或应聘者的情商,而不再测试智商。

而这正是社会和科学界做出的一个巨大的错误转变。当然,情商是20世纪90年代心理学实验室中诞生出来的最好理论之一。但是,关于哪种智力更重要的问题是错误的。

不久之后,加德纳又提出了他的第二类智力,也就是理解他人、与他人交往的能力,他称其为“社会智力”。戈尔曼又通过他的畅销书《情商2:影响你一生的社交商》将社会智力,即社交商介绍给了商业世界。与之前一样,社交商在预测潜能方面的价值被“哪一种智力最重要”的争论削弱了。

从那之后,企业界和学术界一直在争论这个问题:智商、情商、社交商哪个最重要?就像在问体育比赛中进攻和防守哪个更重要,或者客户和员工哪个更重要一样,这是一场毫无结果的争论。

要想成功,我们就不应该孤立地思考智力,而应该聚焦于如何整合我们所有的智力。

在《赢得你的积极优势》一书中,作者认为:各种智力都很重要,但最重要的是大脑如何将它们编织在一起。因此,问题不应该是哪种智能最重要,而应该是我们如何才能学会驾驭并增强它们。

《赢得你的积极优势》是“哈佛幸福课”设计者肖恩·埃科尔继畅销书《发现你的积极优势》之后的又一力作。多年来,埃科尔的研究始终围绕着如何通过对积极心理学的实践,帮助企业和个人实现事业的巨大进步,并从中获得幸福感。

全书基于埃科尔扎实的积极心理学研究成果与大量的企业实践经验,为职场人和管理者的职业进阶构建了清晰、有序的5大步骤。每个步骤中都包含更具体的3大策略,使本书的实践指导性更强,切实帮助职场人和管理者构建清晰、有效率的职业路径,循序渐进地实现职业进阶和团队提速。

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