你有没有过这样的经历，每天开车上下班，熟悉的道路让你不用太关注路线，听音乐，想事情，依然能顺利到达公司和家。可是如果有一天熟悉的道路发生事故，你会想换一条路线，看看能不能尽快的到达目的地，他把你的意识拉回到现实状况，重新作出决定。
一项英国的研究显示，在伦敦地铁员工大罢工期间，市民上下班不得不改变新的交通路线，但等大罢工结束后，调研数据发现有5%的市民并没有回到原来的上下班路线上，他们停留在了新的路线上，比原来的路线更方便，更快捷。
其实无论在生活中还是工作上，我们经常处于类似的自动驾驶状态，除非有特殊的情况出现，我们一般不愿意改变原来的方式方法，也许这是因为采用原来的路线我们比较舒适，或者已经投入了很大的成本，所以我们不太愿意改变。类似于上下班路线的事情，无非是让我们损失一些时间，但在另一些领域，比如说投资上，企业发展战略上，可能让我们血本无归。如果你前两年把所有的钱都投在P2P上，那么你就有可能深刻体会到这一点。
我们不能等着环境改变而敦促我们改变，因为到那时我们可能的损失可能已经非常大了。所以我们要人为设置"交通事故"，人为设置"大罢工"，来随时检查我们的决定是最合适的。书中把这称为设置绊网，下面总结书中提到的几种设置绊网的方式：
1.可测量的评估
zappo是一家网络售鞋公司，他们在招聘新员工时会给予员工一段时间了解公司以及接受公司的培训，在正式录用员工前，他们会给员工两个选择，留下来工作或者拿1000美元走人，之后这个金额被提升到2000美元，以此来识别出那些对公司文化和公司发展战略认同感强的员工，2000美元就是测量标准。
一个知名的乐队，在巡回演出的过程中，会在合同中隐藏一个条款，规定后台的梳妆间里必须放置一盘mm巧克力豆，但不能有棕色的。他每次到演出现场首先观察有没有棕色巧克力豆，如果有他会让团队仔细检查舞台布置以及音响线路的设置，往往都会出现问题。棕色巧克力豆就是它的测量标准。
我们在自己的工作和生活中，能否找到类似的测量标准？比如在追求一个目标时，我们把目标拆分成很多阶段性的可测量的子目标，只有达成这个子目标，我们才决定是往下走走，当子目标没法实现时，我们要反过来考虑我们起初想的方式方法是否存在问题。
2.最后期限
这个方法比较好理解，就是给自己设定一个deadline。当一项任务在最后期限前完成，我们可以试着往下继续，如果在最后期限前没有完成，我们要停下来评估一下自己的预期是否科学。
3.隔断
现在网络支付都比较方便，往往导致我们超额消费，自己在消费时处于自动驾驶状态。我们可以尝试着把自己的收入进行隔断，把每个月用于消费的金额打入一张卡内，并设置实时提醒卡内余额。这样的话，你的消费会趋于理性。
这就好比你去麦当劳买薯条，你买小包装的薯条，吃完后让你再去买一包时，会给你的决策做一个提醒，如果你一开始就买了大包薯条，就起不到这样的效果。
我们在投资上也是如此，在买股票时给自己设置一个止损线相当重要，在投资一项生意时，给自己设置一个初期投资金额上限也非常重要。这是让我们定时检查自己的决策是否合适，把自己不时拉出自动驾驶的状态。
4.模式识别
这是一种高级的方法，是一种不可量化的识别。美国有一家重症监护医院，为了降低病人突发状况导致的死亡率，他们设置了一些绊网，包括病人的心率血压达到一定的数值时，呼叫紧急医疗团队进行检查，最后一条是当护士感觉病人处于危险状态时，也可以紧急呼叫医疗团队进行检查。运行了6个月后，最后一条规定，采用的次数是最多的，并且十分有效，显著降低了病人因突发状况导致的死亡率。护士对重症病人的感觉其实就是一种模式识别。
对于我们普通人来说，就是要提升自己的敏感度。做任何件事情不能埋着头做，两耳不闻窗外事，我们在做事的时候，要时不时看看窗外，敏锐的察觉窗外的变化，反思自己做事的既有路线，并进行相应调整。
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