因为有想走捷径的心态，我以前特别热衷寻找方法论。总觉得有一些底层的思考逻辑，可以三言两语道出复杂世界的各种玄机，太幼稚。估计那些喜欢阅读各种“干货”的人和我有一样的心态吧。
后来，我就给自己设置了一个评价各种“干货”“方法论”的简单原则，第一，是不是可以量化，至少是部分的可量化；第二，是不是有具体的操作步骤，参照便可具体执行。
而这原则也让我养成一个习惯，当我要陈述观点的时候，首先，会分条，第一第二第三……，并会在过渡和总结的时候重复我的陈述结构和各条观点的关键点，受众感受到逻辑和条理，就会产生一定的掌控感和参与感；其次，必要的时候用一些数据，要能把数据之间的对比变化描述清楚。当然，搜集整理数据是个脏活累活，数据的分析是更大的挑战。
举两个让我很受启发的例子：
1、某教育机构提到计算能力对于数学学习的重要性，用数据说话，如果一个小学生每道计算题比别的同学慢5秒，正确率比同学低20%，那么100道题目做下来，差了多少？于是家长们深切感受到，数学计算，不仅仅是算对那么简单，还要快和准。
2、财新网王烁主编在文章中引用卡尼曼道方法，对人（具体说是财新道应聘者）进行测量，在遵从自己的主观直觉同时，做到了可测量可操作：
卡尼曼给出了办法。
第一，重视你的直觉，决策从直觉开始。
以我面试应聘者为例，对我最终作出用人决定来说，哪些要素是重要的？列出六到八个，他们来自于我的直觉、经验、价值观：
诚实
好奇
认真
写作能力
人际互动
英语水平
学历
此前工作经历
……
卡尼曼建议，给这些要素配等权重，根据结果动态调整权重对大脑要求太多——我们是人不是机器——也无必要。
第二，回溯数据。
比如说，我把过去三年的所有面试回溯一遍，每个面试对象得出每个要素的单项打分，产生均值、标准差，得出单项标准分；然后每个面试者各单项标准分加总求均值，得出其总标准分；根据总标准分划“录取”分数线。
第三，有这作基准，未来面试就简单了，用同样方法得出面试者的总标准分，基于分数线录取。分数线可以根据用人需求、面试者的整体水平动态调整，如果想进来的人越来越优秀，分数线自然会越来越高。
就是这么简单。
可操作性加可测量，并不一定会是终极方案，但是由于明确具体，让我有机会在回顾反思的过程中不断调整优化，这是最重要的。
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