Çfarë na bën vërtet të lumtur?

Gjatë gjithë karrierës dhe jetës sonë, vendimet e mëdha që duhet të marrim zakonisht çojnë në një shqetësim të vetëm dhe mbizotërues: Çfarë më bën vërtet të lumtur? Shumë shpesh ne përpiqemi t’i përgjigjemi kësaj pyetjeje pa ditur ose kuptuar të dhënat reale nga jeta jonë. Vetë-analiza jonë kalon në spekulime ose mendime të dëshiruara.

Auto-analitika është një metodë e përdorimit të mjeteve të reja të vetë-ndjekjes për të ndihmuar në përgjigjen e pyetjeve kryesore profesionale (dhe personale): Si ta rris produktivitetin tim? A jam në karrierën e duhur? Si mund të përmirësoj rutinat e mia të punës duke ndryshuar zakonet e mia shëndetësore, si gjumi dhe stërvitja?

Për të kuptuar se si mund të përdoret auto-analitika, ne do të rekomandojmë tre qasje të dallueshme:

1. Kuantifikimi i reflektimit është praktika e kalimit të disa momenteve çdo mbrëmje për të vlerësuar (ose renditur) atë ditë në një shkallë numerike, si dhe për të ofruar informacion cilësor mbi aktivitetet e përditshme. Kjo metodë jo vetëm që fillon të shprehë reflektimin, por gjithashtu krijon një depo të të dhënave personale për të informuar vendimet se cilat lloje sjelljesh duhet të përqafohen ose shmangen. Përdorimi i kësaj metode nga autori Ashish Mukharji tregon se ne nuk duhet të jemi filozofë profesionistë ose psikologë pozitivë për të menduar sistematikisht për lumturinë. Për tre vitet e fundit ai ka vlerësuar ditët e tij në një shkallë nga 1-10, duke shënuar gjithashtu disa mendime të lidhura, “një restorant, film … çfarëdo që e bën atë ditë të veçantë”. Nëpërmjet këtij ushtrimi ai ka mësuar se lumturia e tij mesatare është shtatë dhe ka zbuluar disa burime të papritura lumturie. Për shembull, në përvojën e arritjes, “arritja në të vërtetë drejt një qëllimi” është më pak e përshtatshme për ta bërë atë të lumtur sesa procesi i punës drejt këtij qëllimi. Me të dhënat e tij personale në dorë, ai tani zgjidh enigmat e tij ekzistenciale me ndërhyrje të vogla praktike – metoda të veçanta për të ngritur lumturinë e tij të përditshme.

2. Testimi i teorisë përdor mjete auto-analitike si një mënyrë për të matur lumturinë në terma të një modeli të vendosur. Merrni studimin e mirënjohur mbi lumturinë nga akademiku Carol Ryff, i cili përfshin një teori të mirëqenies psikologjike. Ryff pohoi se mirëqenia mund të matet në një model me gjashtë faktorë: vetëpranim, rritje personale, qëllim, zotërim, autonomi dhe marrëdhënie pozitive me të tjerët. Studiuesi dhe statisticieni Konstanin Augemberg vendosi të testonte teorinë e Ryff-it në këtë rast studimi të shkurtër. Duke përdorur aplikacionin e programueshëm rTracker në telefonin e tij celular, Augemberg provoi veten tri herë në ditë në një shkallë rrëshqitëse me një pyetje të thjeshtë: Sa i lumtur ndiheni tani? Ai gjithashtu e vlerësoi veten në atë moment në gjashtë faktorët në modelin e Ryff. Pas një muaji, ai bëri analizën e të dhënave të tij. “Nga 6 variabla vetëm 4 rezultuan të ishin parashikues të lumturisë; më me ndikim prej tyre ishin zotërimi dhe autonomia – të qenit në kontroll të situatës dhe të qenit i pavarur”, zbuloi ai. Një model i mirë si ai i Ryff mund të ketë një tërheqje të gjerë, por siç tregon eksperimenti i Augemberg, të gjashtë faktorët e tij mund të mos jenë të rëndësishëm për secilin individ – një model tepër i ndërlikuar mund të krahasohet me një telekomandë universale me butona të tepërt. Nëpërmjet këtij eksperimenti, Augemberg ishte në gjendje të hiqte dy komponentët shtesë, duke e lejuar atë të fokusohej më mirë në ata faktorë që, sipas të dhënave të tij, ndikuan drejtpërdrejt në lumturinë e tij. Ai vëren, “n=unë, kështu që modeli mund të funksionojë ndryshe për të tjerët.”

3. Përvoja e kampionimit i shtyn butësisht përdoruesit në intervale të rastësishme gjatë gjithë ditës për të regjistruar se si ndihen. Me kalimin e kohës, metoda krijon një panel të detajuar të lumturisë, në mënyrë që pjesëmarrësit të mund të marrin vendime të bazuara në fakte ose të ndryshojnë zakonet e tyre bazuar në numrat e tyre. Mjetet e analitikës automatike në këtë fushë, si gjurmimi i lumturisë tënde, përfaqësojnë një lloj të ri të qasjes kërkimore, një qasje që çon përpara si mësimin shkencor ashtu edhe përparimin individual drejt lumturisë. Një dimension interesant i gjurmimit të lumturisë suaj është matja e tij e shpërqëndrimit t ë mendjes.

Lexo: Ndikimi i përulësisë: Si autenticiteti dhe vetëmohimi nxisin suksesin e lidershipit

Për të zgjidhur këtë pyetësor, përdoruesve u bëhen tre pyetje në pika të ndryshme gjatë ditës: (1) Si ndiheni tani? të cilave ata përgjigjen në një shkallë matëse nga “shumë keq” në “shumë mirë”; (2) Çfarë jeni duke bërë?; dhe (3) A po mendoni për diçka tjetër nga ajo që po bëni aktualisht?, për të cilën ata mund të përgjigjen “jo”, “po – diçka e pakëndshme”, “po – diçka neutrale” ose “po – diçka e këndshme”. Pasi e përdorin mjetin për një kohë, shumica fillojnë të zbulojnë përmes të dhënave se janë shumë më të lumtur kur janë të përqendruar në të tashmen sesa kur jo. Siç tregon analiza e më shumë se 15,000 përdoruesve nga studiuesi kryesor Matt Killingsworth, njerëzit janë dukshëm më pak të lumtur kur janë të zhytur në mendje, pavarësisht se çfarë po bëjnë. “Për shembull, njerëzve nuk u pëlqen shumë të udhëtojnë për në punë, është një nga aktivitetet e tyre më pak të këndshme. E megjithatë ata janë thelbësisht më të lumtur kur janë të përqendruar vetëm në udhëtimin e tyre se sa kur mendja e tyre shkon në diçka tjetër, “thotë ai në prezantimin e tij kërkimor. Një shkak i mundshëm për efektet negative të bredhjes së mendjes mund të jetë se mendjet tona më shpesh enden në tema shqetësuese si stabiliteti i punës ose rënia e shitjeve këtë muaj. Megjithatë, nga ana tjetër, të dhënat tregojnë gjithashtu se edhe kur imagjinojmë diçka neutrale ose të këndshme, ne jemi pak më pak të lumtur kur mendja jonë largohet nga detyra e saj kryesore sesa kur është e vëmendshme.

Killingsworth përmbledh: “Nëse shpërqëndrimi i mendjes do të ishte një automat, do të ishte si të kishe një shans për të humbur 50 dollarë, 20 ose 1 dollarë. Ju kurrë nuk do të dëshironit të luani.”

hbr