Khi tình cờ nghiên cứu về IA qua cuốn sách “how to make sense of any mess”, mình biết đến cụm từ sense making & wow, một topic cực kì tuyệt vời.
Topic này giúp bạn hiểu cái hiểu >> tác động lên mọi thứ trong cuộc sống. Cùng tìm hiểu chung với mình nhé!
Định nghĩa
Sense-making
là quá trình hiểu và diễn giải thông tin để đưa ra những quyết định hoặc hành động ý nghĩa. Nó liên quan đến việc biến dữ liệu thô thành hiểu biết sâu sắc và cuối cùng là trí tuệ.
📌 Nghiên cứu sense making giúp mình hiểu mình, hiểu người. Hơn hết nó giúp mình hiểu “cái hiểu” được hình thành như thế nào. Điều này tác động lên mọi khía cạnh trong cuộc sống.
Mình sẽ dựa trên concept
data to wisdom
để tìm hiểu về chủ đề này.
Data to Wisdom
Data (cái thấy):
là sự quan sát khách quan, thuần khiết,
chưa có ý nghĩa
. Đây là nguyên liệu thô mà mình sẽ thu thập được qua các 5 giác quan. Ví dụ: bạn nhìn thấy một con chó màu nâu đang chạy rất nhanh, thời tiết hôm nay 25 độ C, vị này chua, chạm vào thấy mềm…
📌 Bắt đầu từ ba quá trình ở dưới, mọi thứ đều bắt đầu có tính chủ quan, nó chịu sự ảnh hưởng của perception (POV).
Information (cái biết):
nó giống như một quá trình “dịch” data vậy, là khi trong một ngữ cảnh bạn gán một ngữ nghĩa gì đó cho data mà bạn thu thập được (thường trả lời được cho các câu hỏi: who, when, where, what, how often…). Ví dụ: ngôn ngữ là thứ mạnh mẽ để biết nó thành information, thử hình dung, một đứa bé cảm thấy khó chịu, lúc đó nó chưa nói được, ta chỉ nhận biết được tâm trạng của nó qua tiếng khóc, tiếng cười & những ngôn ngữ cơ thể.
Represent & organizations:
và khi đã có ngôn ngữ, ngay từ cách chúng ta trình diễn data như thế nào đã vô tình hay cố ý hình thành nên xu hướng cho một ngữ nghĩa gì đó rồi. Ví dụ: trong danh sách, nếu bạn để thông tin gì đó trên đầu khả năng vô tình khiến nó được chú ý nhiều và có vẻ quan trọng hơn. Một ví dụ khác: nếu riêng việc mình biết hôm nay bán được 10 ly cà phê sẽ không cho mình biết chuyện gì cụ thể, còn khi đặt kế số lượng bán ra với những ngày khác trong tuần, bạn sẽ thấy có sự so sánh rằng trong 1 tuần qua, bán được 10 ly đang là thấp nhất, sự so sánh này cho bạn một thông tin có ý nghĩa. (có thể tìm hiểu thêm về cognitive bias).
Knowledge (cái hiểu):
dựa trên những cái thấy, cái biết, bạn diễn giải và phân tích
mối quan hệ
giữa chúng (interpretation, thường trả lời cho câu hỏi how & why), từ đó rút ra
những kết luận
. Đây là thứ value nhất trong sense making, đó là nhìn nhận bằng “
mối quan hệ
”, vì với mỗi cách ta vẽ mối liên hệ giữa các information sẽ cho ra những cái hiểu khác nhau. Vd: task này đang gấp và quan trọng >> cần được ưu tiên cao hơn; task gấp & ít quan trọng >> làm nhanh, hạn chế công sức. Tips: apply framework thinking.
Wisdom (khôn ngoan):
là những bài học kinh nghiệm sâu sắc được rút ra sau một quá trình quá trình thử nghiệm, phản chiếu và suy luận sâu sắc. Cái chính của level này nằm ở khả năng linh hoạt, ứng biến và có chiến lược, là khả năng
biết khi nào thì nên áp dụng
knowledge
nào
vào thực tế, việc chuyển từ hiểu biết sang hành động có giá trị, đưa ra được những quyết định đúng đắn, sáng suốt. Trí tuệ trả lời được cho câu hỏi: liệu có phù hợp? liệu có quan trọng? liệu có đúng thời điểm? liệu đã tối ưu?… Wisdom sẽ khuếch đại tính ứng dụng các thông tin, kiến thức của bạn, để giúp đưa ra các quyết định sáng suốt. Ví dụ: “Đi một ngày đàng học một sàng khôn”; “Không có lửa sao có khói”; “Thà hỏi để thấy mình ngu lúc đó còn hơn ngu suốt đời”…
Ví dụ
Dựa trên Data to Wisdom ở trên mình sẽ lấy một ví dụ thực tế.
Ví dụ 1:
Một hôm, cậu bé 3 tuổi nghe thấy một tiếng kêu é é từ một cái ấm nước sôi bằng inox. Câu bé tò mò nên lại sờ vào ấm nước ấy, vì nó đang rất nóng nên làm bỏng tay cậu bé, khiến cho nó la lên và khóc. Từ đó về sau nó không dám sờ vào ấm nước nữa, thậm chí ấm nước có sôi hay không.
Vậy hãy thử mapping lên các component trên nhé:
Data: tiếng é é, ấm nước bằng inox là những gì cậu bé thuần quan sát và nghe được.
Information: câu bé không biết nó đang sôi, tuy nhiên sau khi sờ vào cậu bé thấy nóng và đau, bản năng cho cậu bé biết nó đang có hại cho bản thân. Từ đó cậu hiểu: (Tiếng é é + hơi nước + ấm nước inox) = nước đang sôi và rất nóng.
Knowledge: khi nước đang sôi mình chạm vào sẽ rất nóng & đau.
Wisdom: cậu bé rút kinh nghiệm, lần sau không dám sờ vào nó khi đang sôi nữa.
Qua ví dụ này có thể thấy đây là cách chúng ta học và rút kinh nghiệm cho việc gì đó.
Ví dụ 2:
Một hôm bạn vào một quán ăn và xem menu để order món ăn. Đây là tấm menu bạn cầm trên tay.
Data: chữ tiếng anh, giá, biểu tượng, hình ảnh, kích thước, badge…
Information: hiểu nghĩa của tiếng anh, các thành phần, giá cao giá thấp, hình to hình nhỏ…
Knowledge: việc hình đầu tiên to hơn hẳn, có badge “Recommended” giúp bạn hiểu món này là món signature, sẽ đặc biệt hơn & có vẻ ngon hơn các món khác.
Wisdom: theo kinh nghiệm của bạn thì đa phần mấy món mà quán đề xuất thường khác lạ và đáng để thử nên bạn quyết định order món này.
Qua ví dụ này bạn thấy việc trình diễn các information giúp hình thành cái hiểu cho user và tác động đến quyết định của họ như thế nào.
Tóm gọn
Thử hình dung nếu sense making là một phương trình toán học thì nó trông ra sao nhé:
📌 Information = Data + Context
Knowledge = Information * (Perception + Experience)
Wisdom = Knowledge + Judgment
Perception = Emotion + Bias + Belief
Decision = Wisdom * Knowledge
Note:
Như có nói ở trên, từ information đến wisdom đến chịu tác động chủ quan hay cụ thể hơn thì nó là perception.
Perception (nhận thức):
giúp con người
chọn lọc và gán ý nghĩa
cho dữ liệu thô. Nên không phải tất cả dữ liệu đều được tiếp nhận và hiểu giống nhau, nó đóng vai trò như cái phễu & lăng kính; perception phụ thuộc vào bối cảnh, kỳ vọng, niềm tin, kinh nghiệm, định kiến & cảm xúc thời điểm đó. Ví dụ cho sự tác động này “Người buồn cảnh có vui đâu bao giờ”, “Người này gọi đó là thất bại, nhưng tôi lại thấy nó là những bài học đáng giá”…
Liên hệ một chút đến tam quan:
Giá trị quan = Information + Knowledge
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về tam quan, mình có mention đến trong
bài này
.
OK biết vậy để làm gì
Thật sự topic này đối với mình nó rất trừu tượng, mình thấy việc biết, hiểu nó có thể áp dụng để lên rất nhiều thứ & nhiều tình huống trong cuộc sống. Ví dụ sau đây là vài cái mình thấy được sự tác động của nó.
Việc học
Nhận thức việc hình thành cái biết hiện tại đều dựa trên dữ liệu quá khứ. Khi cái hiểu hình thành, nó sẽ thay đổi cách chúng ta nhìn thế giới. Tuy nhiên, mỗi ngày mỗi giờ ta đang trải qua, data ngoài thế giới biến chuyển liên tục >> kiến thức, kinh nghiệm mình hình thành ở quá khứ có thể không còn đúng cho hiện tại. >>
Tránh bias.
Nhận thức cái biết tương lai dựa trên việc hôm nay bạn có thêm dữ liệu nào >>
Tò mò là đức tính khởi nguồn của sự học
, vì nhờ nó mà ta để ý, quan tâm và đặt câu hỏi nhiều hơn, từ đó chủ động thu thập được nhiều thông tin hơn, tác động đến cái hiểu.
Có khi cái bạn biết chưa phải cái bạn hiểu. Vì để hiểu, mình cần thời gian bình tâm ngồi xuống suy nghĩ sâu sắc về chúng, là lúc mình có khả năng vẽ được các mối liên hệ giữa các thông tin, các thứ mình biết. Một cách test nhanh, dựa theo kĩ thuật của
Feyman
, đó là hãy thử truyền đạt lại một chủ đề gì đó cho người khác, xem đối phương có nắm được cái ý bạn nói không, có thấy dễ hiểu không, có khi trong lúc mình đang lên kịch bản những thứ cần nói cũng đang thấy rối rối, đó là vì mình chưa hình dung rõ được
mối liên hệ
giữa chúng.
Tận dung các dữ liệu quá khứ
để hình dung cái hiểu mới tốt hơn, điều này giúp cái mình hiểu được chặt chẽ hơn, hãy thử cố gắng minh hoạ hoá hoặc ẩn dụ chủ đề mới theo những gì bạn đã quen thuộc với đời sống của mình. Ví dụ mình thấy từ data, information, knowledge, wisdom không giúp mình hình dung được mối liên hệ giữa chúng, nên mình chuyển nó sang từ tiếng Việt cho dễ hình dung hơn: data-cái thấy, information-cái biết, knowledge-cái hiểu, wisdom-khôn ngoan.
Giờ bộ não không đơn giản chỉ là cái kho chứa đựng các kiến thức, nó là một mạng lưới chằn chịt như neuron z đó (nghĩ thấy thú vị thiệt, hình thái nó rất giống với cách chính đó hoạt động), mọi thứ bạn học, bạn biết đều có tính liên kết với nhau, học một cái gì đó đồng nghĩa việc thêm & enhance tất cả những gì đã biết
Nhận thức được sự tác động của data, information lên cách chúng ta hiểu
Thông tin sai lệch
sẽ hình thành một cái hiểu sai lệch. “Garbage in, garbage out”. Vậy nên hãy luôn đặt câu hỏi, nghi vấn những gì mình thấy, mình biết. >> lí do tư duy phản biện quan trọng.
Khi thiếu thông tin,
sẽ dẫn đến việc ta không hình thành được cái hiểu không hoàn chỉnh, hoặc hiểu theo chiều hướng khác. Ví dụ: khi bạn xem các phim cảnh sát điều tra vụ án, họ phải đi collect từng dữ kiện để giúp họ giải án.
“Một nửa sự thật không còn là sự thật.”

Trích từ bài post facebook của Nguyễn Vương Chung
Khi quá nhiều thông tin
, đồng nghĩa với việc phải xử lý chúng nhiều hơn, điều này dẫn đến sự khó hiểu, hỗn loạn (mess) >> khi bạn thấy mess, thì thử tách nhỏ thông tin ra, phân nhóm chúng, từ từ hình dung mối liên hệ của chúng.
Cùng một lượng thông tin, nhưng cách ta diễn giải (”nối”) chúng như thế nào sẽ hình thành nên những cách hiểu khác nhau.
Lấy ví dụ “nửa cốc nước”, chỉ cần một nhân tố là niềm tin khác nhau đã có 2 thái độ khác nhau. Người sẽ thấy may quá còn một nửa ly nước, người sẽ thấy tiếc vì chỉ còn một nửa ly nước. >>
why perception matter.
“Tư duy lối mòn”, “Tư duy đa chiều”, “Tư duy sáng tạo”, “Tư duy ngược“, “Six hat thinking”… các loại tư duy này đều minh hoạ cho việc ta
“nối”
các thông tin sẵn có như thế nào.
Việc mình giao tiếp, trình bày cho người khác, họ không hiểu hay hiểu sai là chuyện bình thường và rất hay xảy ra. Để diễn đạt cho dễ hiểu, đồng nghĩa với việc bạn trình bày mớ thông tin ấy ra và trình diễn cách bạn “nối” chúng như thế nào, nó đang dựa trên perception ra sao, aware perception của mình & họ có gì khác nhau.
Ví dụ: bạn hiểu thế nào về câu nói “người nói đạo lý thường sống như l*@/₫:!”
Nghe qua là thấy câu này tiêu cực rồi. Mà mình thắc mắc sao thấy người biết đạo lý rõ ràng là tích cực như vế sau thì lại là một chiều hướng không tốt. Hãy thử nhìn nhận với vài góc nhìn sau:
1. Lời nói không đi kèm hành động. Đó là do khi người khác nói đạo lý, mình cảm thấy đây là một lời hứa của họ, mình sẽ đặt kì vọng và quan sát họ nhiều hơn, nếu họ không thực hiện được thì xem như đã thất hứa, đã mất uy tín, nghĩ rằng người này chỉ giỏi nói chứ không làm. Nhưng sự thật là nói thì dễ nhưng làm thì khó.
2. Cũng do những lời nói đạo lý đó, đôi khi ta kì vọng nhiều hơn ở phía đối phương, có khi họ nói 3 đạo lý, nhưng ta kì vọng họ phải đạt thêm 7 đạo lý khác. >> vô tình việc họ nói nhiều khiến người khác kì vọng bạn cao hơn luôn.
3. Đâu đó nó làm mình liên tưởng đến câu nói “học đi đôi với hành”. Bất kể bạn biết nhiều đến mức nào đi nữa, nếu không hành, có khi nó còn phản tác dụng, kiểu “thùng rỗng kêu to”, “chỉ biết vẽ”, “phông bạt”, vì biết là một chuyện, khả năng mình vận dụng được nó vào trong công việc thực tế mà tạo ra được kết quả là khác.
Relevant Item