溝通 1 — ORID
這幾天我看到一部動畫,裡面的機器人在溝通的時候是頭對頭掽再一起,不到一秒鐘的時間就溝通完畢,然後做出互相搭配的行動.我心裡想:哇!也太好了吧,這一碰對方就知道自己的想法。
溝通 1 — ORID

這幾天我看到一部動畫,裡面的機器人在溝通的時候是頭對頭掽再一起,不到一秒鐘的時間就溝通完畢,然後做出互相搭配的行動.我心裡想:哇!也太好了吧,這一碰對方就知道自己的想法。
然而,現實總是殘酷的
『你到底在想什麼?』
『啊...我是誰?我在哪?』
『攻**』
『怎麼會是這個決定啊?』
上面這些話也許在你的日常生活中你或你身邊的人肯定遇到過。
工作中的某次討論,我思考了一番後說:「嗯!這邊我覺得就這樣這樣做會比較好!」 同事:「 我覺得不行 」,我當場為之一震,都還沒溝通到就感覺被開了一槍.感覺想法瞬間被判了死刑。
很多時候我們說出來的話,已經代表了我們最終所想了,但這些話的背後,常常也充滿許多資訊.當這樣的資訊在溝通的時候被無意識地隱藏時,間接也會造成一些溝通上的成本,讓溝通效率變差,我覺得解決這個問題最好也最快的方式應該要像機器人一樣能夠頭一碰,資訊就交換完畢了.雖然科技還沒到那麼進步,但還是有一些方法可以幫助解決這類溝通缺少資訊的問題 : ORID 焦點討論法
接下來的內容中會分享 ORID 焦點討論法中 ORID 的部分,我覺得這部分滿實用的,可以參考看看。
什麼是 ORID ?
可以說他是一個自然而然就會在頭腦裡發生的思考過程。
嘗試回答一下,你覺得這張圖想表達什麼?

路人甲:我覺得他應該要表示安全帽很堅固
路人乙:我覺得是表示請愛護環境
你: 「 _____ 」
不知道在看到路人甲乙的答案時你在想什麼呢?
路人甲:
我覺得他應該要表示安全第一
→ 我認為安全帽有保護的作用
→ 有種被保護的感覺
→ 我看到安全帽跟一隻笑著的烏龜
路人乙:
我覺得表示請愛護環境
→ 我認為安全帽是人工的製品居然出現在烏龜的生活中應該是環境受到污染了
→ 感覺烏龜很害怕
→ 我看到了一隻顫抖的烏龜
你:
→
→
→
不知道你有沒有發現,在說出最終的答案之前,頭腦中就有出現過一些景象、感受或思考了。
如果把上面的思考過程進行分類的話:
「Objective」五感得到的具體事實、過往的資料
我看到了一隻顫抖的烏龜
我看到安全帽跟一隻笑著的烏龜
「Reflective」情緒、感受
感覺烏龜很害怕
有種被保護的感覺
「Interpretive」觀點、意義
我認為安全帽是人工的製品居然出現在烏龜的生活中應該是環境受到污染了
我認為安全帽有保護的作用
「Decisinal」決定、認為
我覺得表示請愛護環境
我覺得他應該要表示安全第一
看完了路人甲乙在說出最終結果之前的內容後,是不是也可以理解他們說出這樣的話背後的原因了呢?
可能你會問:
路人甲路人乙會那樣回答,是因為問問題就是問這個啊!
沒錯,所以問題很重要,好的問題可以決定事情的走向,
嘗試透過問題,去了解到對方(或一群人)的 O,R,I
最後再去做下一步的決定 D.
ORID 的應用 情境
這邊跟實際的 ORID 焦點討論法當中的方式會有些差異
想分享的是我剛最開始練習時的一些情境
我覺得剛開始練習的話,可以先從 『 好奇的提問 』開始
情境 1 : 一個日常的討論
回到最開始我的工作案例
我:「嗯!這邊我覺得就這樣這樣做會比較好!」 同事:「 我覺得不行 」
O:想問一下你說這個方法不行是因為聽到我剛剛說的哪一部分呢?
R:好奇問一下,這個方法哪一個部分讓你感覺最擔心呢?
透過上面的提問,來去補充一些資訊
而自己的話,也可以不用等別人提問,自己就可以先把自己的 O, R 描述出來了
接著可能就可以繼續我們比較擅長的 I和D的對話
情境 2 : 和自己對話
某次我發現我有一件事情想做但是一直沒有發生
當下我的直覺反應是,趕快把時間定下來,他就會發生了
但是等到時間到的時候,又把時間往後移或是忘記它的存在
後來我用的一些問題幫助我自己更了解自己
O:
有哪些事情發生在我原本安排好的時間?
當下我有注意到我有這個安排嗎?
R:
當時間到我注意到我有在這個時間安排這件事情時,我的心情如何?
當下我有難過的感覺嗎?
當下我有焦躁的情緒嗎?
I:
這件事情是我真正想做的嗎?
這件事情對我來說哪些部分有幫助呢?
然後再做出接下來的安排或決定
在這個講求效率的時代,許多時候我們都會在結論上面互相碰撞,分析優劣,做出決定。
當僵持不下的時候,不妨可以試試看透過 ORID 的方式,先交換一下資訊,就像機器人一樣讓資訊盡可能地同步,然後再往下走走,也許可以看到不一樣的風景喔!
作者
hwchw
Writing on AI-native organization design, OD, leadership, and the future of work. Long-form essays and field notes from the intersection of human systems and machine intelligence.
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