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本文来自微信公众号:王智远,作者:王智远,题图来自:AI生成
没过多久,就有朋友找我交流关于研究方面的问题。
他们说:
怎么提出一个好的选题?怎么像你一样源源不断地有新选题?或者说,怎么把选题写得很严谨一些。
我晕。选题,大家都知道,挑选一个问题来解答,但有时候,找到合适选题并不容易,因为背后有一些隐形知识所在。
什么隐性知识呢?那些不容易用语言文字明确表达出来的,这里面有个人经验、有直觉、洞察力和理解力的融合。
它们往往依赖特定的环境、情境,因为具备动态发展的过程,所以,不太容易被SOP化。
我提到这个,是因为过去几年我发现,虽然这些知识大家都听说过,也能用AI搜索到,但真正用到自己身上,实际操作起来却很难。
所以,后来每次和朋友交流,只要谈到“选题、商业研究”方面的疑问,我就把它记录下来;今天一看,记下内容够多了,可以完整地分享出来。
一
说什么呢?有必要先提一个词,叫:职业化习惯。
什么意思呢?
一个职业性创作者、研究者,天天钻研,时间长了,会养成一些习惯,这些习惯不光是动作上的,还包括思考问题的方式。
这些习惯都很规范,也很专业,但有时候,习惯也会让商业创作的人感到局限。
比如说:
他们因为时间和任务的压力,往往不像业余爱好者那样,能轻松找到灵感,这种压力会阻碍角度的产生。
再比如:职业商业作者总想写得又快、又好,他们一开始就定了很高的目标,这反而让让他们感到紧张,难以放松。结果一下子很难找到一个让自己满意的选题。
不过,灵感不是随时都有的,但可以用方法去引导。怎么引导呢?别着急,我先带你看四个词:议题(issue)、话题(topic)、难题(problem)、疑问(question)。
当我们谈论写作“选题”时,其实在选择一个具体的主题;这很关键,因为问题太多,上网一看,各种问题层出不穷。
比如:感冒、物价、失业、网红、安全、卫生等等。这些话题每天都在互联网上涌现,我们自己也有很多问题。
好吧,不说这些烦心事儿,回答眼前,很多商业研究者在选题时容易犯一个错误,即:把一个领域当成问题,或者把一个现实问题原封不动地搬过来。
什么意思呢?
电商是一个领域;电商发展就是一个领域的问题。你想写它,别说一篇文章,一个研究报告都很难说清楚。
快递送货慢,确实是一个具体问题;但如果只是简单描述,没有深入分析背后的原因和解决办法,那么这个选题也无法带来有价值的思考。
如果你想写透,又发现写不出来。问题出在哪呢?
其实,领域问题和现实问题虽然都叫“问题”,但它们的含义不同;有些“问题”指广泛的议题(issue),有些是具体话题(topic),还有些是难题(problem)或疑问(question)。
几个词在中文里不好区分,所涉及范围、含义也不同。
如果一开始没弄明白它们之间的区别,研究时,可能让自己的选题变得模糊。回想一下,以前有没有遇到过这样的状况?
我每天都读很多内容,数量多得数不清。我发现,很多读起来费劲的内容,通常问题出在一开始,堆了一大堆背景信息、产品信息,但总是说不到重点。等到终于说到正题了,没几句就结束了。
内容匆忙、肤浅,这不是写作技巧的问题,是思维方式的问题。换句话说,我们要有清晰的思路和深入的分析,而不是简单地堆砌文字。
学会怎么把一个大议题分解成具体的小问题,再把这些问题变成引人深思的疑问。这样做,才能更有说服力。
二
问题来了,这几个词怎么区分?它们之间有什么不同?
先说说议题(issue)。
一般而言,议题是宽泛话题,是一个问题丛(cluster of problems)。
例如:电商市场发展问题,包括了竞争格局、商家困境、流量困境、用户消费行为等;商家困境,又包括了广告投放、供给供需问题、甚至还有招聘、职业发展、薪酬待遇等各方面等等。
议题更像是一个研究的大方向,通常关注一些大问题。
比如说:有人认为具身智能是未来的趋势,我们很快就会进入一个全新的技术时代,很多人的工作会因为技术革命而改变。
这类的研究题目不难找,写起来也相对容易,因为它们涉及的范围很广,你只要从一个宏观的角度去看待它们。但这样做的缺点也很明显,就是不够深入,只是停留在表面。
如果你总是这样写,会发现自己像“老虎吃天”,不知道从哪儿下口。时间一长,根本没法彻底理解一个领域。这就是议题的难点。
再说说话题(topic)。
话题,比议题更具体、更明确;电商市场发展问题是一个议题;而“某脱口秀演员为京东代言翻车”就是一个具体的话题。
聊具体话题有个好处,可以集中精力,深入地探讨问题,也能得出一些有用的见解;但是,见解背后藏着一些难题(problem)。
难题是难以解决的问题,里面有一定变量。我们都知道汽车尾气对身体不好,但怎么减少尾气排放?虽然我们不应该公开讨论男女性别哪个更重要,但这个话题几十年来一直在被讨论。
这就是难题(problem)。难题之所以难,因为背后有一些动机、冲突或者共鸣。
还有一点,现实难题是实实在在的困境和麻烦,指一种需要解决和改善的情况,这些问题要行动和干预来缓解和解决,涉及很多层面。
比如说,你聊云计算的发展格局,或者中国的芯片发展,追根溯源后可能会回到中美贸易关系上。
所以,现实难题跟议题有重叠之处,不过它可大可小,你选择这类选题,一般会面临两种抉择。
1. 决定在哪个层面上讨论;
2. 确定问题焦点放在哪。
所谓的“层次”,是看待问题的角度;是要从大局出发,还是从某个企业的视角来看,或者是关注市场的行为?这些都不太容易确定。
毕竟,每个细分领域都没有代表性,因为企业立场又分为很多不同的企业,竞争格局也不一样。
你不能只研究那些大的、宏观的问题,因为它们太难把握了。但也不能只关注太小、太个人化的问题,因为如果它们没有普遍性,就会显得微不足道,没人会关心。
因此,最好能选择一个中间层面,既能限制范围,又能吸引相当数量的关注者。
比如:
我们说“过时的技术”和“传统制造业的数字化转型难题”。你可以讲,随着人工智能和自动化技术的发展,传统制造业面临着转型的挑战,它们要更新自己的业务模式、重新设计工作流程。
你看,过时的技术,属于宏观议题,而后面“传统制造业的数字化转型”就成了问题具体表现。有时候,一个宏观议题,往往不一定要很震撼的开场。
就像电影一样,一开始看起来很普通,随着故事的推进,我们对新旧事物的看法会发生变化,过程中经历各种挣扎,慢慢意识到转型的重要性。
通过这个过程,可以看到整个行业的变化,这就是选择合适层次的目的,以小见大,以特定群体折射宏观。
三
至于怎么用;问,代表三步法。我通常这样提问:谁、什么、何时、哪里、怎样、为什么。
这些问题可以分成两类:第一类,谁、什么、何时、哪里,这是描述性问题;它们主要是回答一些事实,属于封闭式问题。
第二类,为什么和怎样,这些问题是分析性的。“为什么”探讨的是原因和结果,“怎样”探讨的是事情的运作方式。
这些问题能帮我们把零散的信息连起来,就像把点连成线(connecting the dots),这样就能在复杂的情况中找到规律。
认真观察不难发现,封闭类问题,是填空题,一般有具体确定性答案,回答完就结束了;而开放性问题,没有明确答案,由若干个可能组成,因为会引发更多讨论或争议(controversial)。
如果不太理解,举个例子:
比如:你在写一篇饮料行业的市场分析,封闭式问题可能是这样:中年消费者为什么不爱喝饮料?他们会在什么情境下选择买饮料?他们觉得产品价格在什么区间更合理?
这些问题,能帮你收集具体的事实、数据,因为答案足够明确。
而反之,分析性问题可能是:为什么中年消费者不爱喝气泡水?他们对气泡水的看法是什么样?怎么让气泡水更符合中年人的消费需求?
这些问题更深入,更能找到背后的原因和过程,因为,你可能要查看市场趋势、消费者偏好、竞争对手的动态等等。
所以,封闭式问题帮助你收集事实,而分析性问题能引发思考;我的建议是:最好多写分析性问题,毕竟,写作不是请客吃饭,直面问题,哪怕引起一些争论,也会给人带来不同视角。
四
说到这儿,你可能会想:怎么把大议题和实际的难题变成疑问题呢?
拿这个来说:
前几天,看到OpenAI推出AI搜索功能;而且,在谷歌浏览器里也能直接用这个功能;我在想,AI搜索新竞争,会对市场产生什么影响?
来讲讲,我怎么用一个简单的三步法来梳理研究思路:
第一步,我要研究(这里填上一个宽泛的议题)。
第二步,具体来说,我想聚焦在这几个问题上:(1)为什么有的……,有的……却……?(这里可以比较现实中的不同情况和奇怪现象)(2)是什么因素影响了这个结果?(3)这些因素和结果之间是怎么相互作用的?
第三步,回答这些问题,可以帮助……解决以下现实难题或者理论问题……(这里可以说明你的研究能带来什么帮助或者洞见)。
这三步像一个漏斗一样,从议题慢慢过渡到难题,最后变成疑问,但同时,又把宏观议题、现实难题结合了起来,最终答案能有助于解决现实难题、或推进理论发展。
还拿AI搜索举例,套用公式就是:
宽泛议题:AI搜索技术是怎么改变搜索引擎市场的?
具体问题:人们为什么选择AI搜索?传统搜索还有什么优势?AI搜索是怎么改变我们搜索东西的方式的?
现实难题:搜索引擎公司怎么适应AI搜索技术,保持竞争力?
你看,通过这种方式,我们的研究变得更具体,也能帮助公司了解用户喜好的变化,解决怎么适应AI搜索技术的问题。
当你不知道怎么开始的时候,可以试试这个方法。商业研究像画地图,一开始得搞清楚要去哪里,然后一步步找到路。这样一来,就能把所有的事实都摆出来,好好分析一番。
这就是议题、到现实难题、再到疑问提出的整个过程。
实在想简单一点,还有一个办法,即在研究之前,可以先问自己三个问题:
1. 我要研究的是什么?2. 具体来说,我想关注哪几个问题?3. 回答这些问题,能帮助解决哪些实际问题?又能带来什么新的想法?
当然,第二步里你提出越多,研究就越深入。如果能提出100个问题,那真可以写成一份厚厚的研究报告了;所以,这三个步骤,就像把一个大议题慢慢缩小,获得更大范围内的关注(casting a wider net)。
如果在当中再适当加入一些调研数据的分析、各种表格的对比再给出答案,那真的很厉害,可以说达到了专业水平。
好了,分清议题、难题、疑问三者区别,不要聚焦到宏观问题上,问题分为陈述性问题、分析性问题;确定问题焦点应该放在哪;然后,用三步法梳理自己思路等,近10个细节知识,希望对你有用。
总结
写作和研究不同。
不过,无论写作还是研究,都得从提问开始,提问是一门手艺,得不断练习和听取别人的意见才能做得好;希望你能成为一个“问题青年”。
本文来自微信公众号:王智远,作者:王智远