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读《共情力》有感(二)

读《共情力》有感(二)

作者: 奔向财富自由之路 | 来源:发表于2019-12-18 17:37 被阅读0次

    1.在珍视他们的人面前,每个人都感觉安全、放松。

    2.

    ① 共情能力也让她得以透过表面看事情。

    外表冷漠的人往往很容易害羞,愤怒的人往往被伤害过,犯错的人往往夸大自己的重要性(他们假设如果他们没完成别人期望的某件事,就会对他人产生很大影响)。尝试避免一下子就对人们行为背后的动机下结论,这有利于减轻你和他人的压力。问问你自己,你是否花时间透过表面观察本质了?

    ②为了让你的社交关系能够稳定维持在较好水平,请每天都回答一遍下面的问题:

    √你是否绘常会与遇见的人感觉彼此步调一致?

    √你是否会绘常真正地倾听别人、面带微笑与他人进行眼神交流?

    每周至少要向五名你遇见的人询问反馈意见,问问他们在与你交流时是感到平静还是焦虑。为了保证效果,请给询问预留足够的时间。

    3)已经意识到建立深度关系的价值,了解到相互共情是如何帮助一个人真实地感知自身和他人的。他现在致力于对家庭和朋友付出更多,而不是像过去那样远离他人,沉浸在一个人的世界里。

    如果过度追求成就已经让你感到丧失快乐,把那些曾经带给你持续快乐的经历写下来,如你与家人或朋友一起度过的某个假期等。然后,试着让其他亲近的人一起来参与其中一项基于快乐而非成就的活动,并且告诉活动参与者你为什么会组织这次活动。告诉他们你曾因虚幻的想象而迷失了生活方向以及你多么希望他们能够帮你一起重拾快乐。

    4.

    认知扭曲

    “小题大做”

    “读心术”

    “对积极的东西视而不见”

    激活事件(触发器)、信念、结果(行为上和情感上)、新的信念、新的结果。以认知扭曲中的小题大做为例。

    激活事件:我被要求在会议上讲话。

    信念:我不知道如何在这么多人面前演讲。

    结果:焦虑、压力、自我怀疑。

    新的信念:我知道我曾在公众场合成功演讲过。

    新的结果:我与某个信任的同事讨论了我的恐惧,他帮助我一起做演讲准备。现在我感觉有点小焦虑,但是总体来说,我相信我会表现好。

    5.灵魂是我们人性中不可感知却塑造真正本质的部分,当外界的力量逼迫我们做出某种违背自然天性的选择来取悦他人、维持脆弱的自我认同感时,我们就失去了真我。维持真我的完整性影响我们是否能以最低压力状态生活。

    所有人都有一个最基本的欲望:变得足够好

    6.认知扭曲

    “个性化和指责”

    “以一概全”

    以认知扭曲中的“个性化和指责”为例。

    激活事件:我的老板在一次员工会议上羞辱了我。

    信念:如果我更有能力,他就会放过我了。

    结果:自我批评、羞耻、尴尬。

    新的信念:他的行为与我的个人能力无关。

    新的结果:我才不为他的施虐行为负责;我将联系HR寻求帮助。

    通过自我批评去刺激自己” 和“忽略情境和语境的因素”,

    以认知扭曲中的“忽略环境的因素”为例。

    触发事件:虽然已经发出了不少简历,但我从来没有收到任何回应。

    信念:我的条件并不会让人印象深刻。

    结果:自我怀疑,退缩,被动。

    新的信念:对每个人来说,当下的工作机会都变少了;我有信心自己终将找到工作。

    新的结果:我会保持积极主动,而不是生闷气和退缩。等到经济活跃的时候,我就会被雇用。认知扭曲

    忽视积极的方面”“秉持绝对的标准”“非黑即白的思维”。以认知扭曲中“绝对的标准”为例。

    激发事件:我的上司在我的报告里发现了一个错误。

    信念:他并没有很重视我。

    结果:自责,压力,对权威的逃避。

    新的信念:老板的一次批评并不代表他认为我是一个失败者。

    新的结果:当我犯错误的时候,我可以向他寻求帮助,而不是逃避他,甚至无谓生闷气。

    请完成附录中的成就成瘾调查表。在阅读完本书之后,再次填写你的答案,并且对比这两次的分数。

    认知扭曲

    下面的认知扭曲导致了劳拉的偏见感知和压力。记录你如何使用它们,并且在日记里记录你将如何纠正这些倾向。

    √放大

    √过度思虑

    “以偏概全”“快速判断”和“过度简单化”,以认知扭曲中的“以偏概全”为例。

    激活事件:当我告诉妻子我的老板如何评价我,她竟对老板的做法表示赞同。

    信念:她认为我不能胜任这份工作。

    结果:沮丧,情绪化的行为,退缩。

    新的信念:她只是诚实而已。我意识到她试图帮忙:我知道,我不能不停地工作到很晚,并期待她的反应跟我想的一样。

    新的结果:我正在学习不要基于很少的信息去做任何假设。

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