语言虽不会决定思想，但会传输思想，虽然我们经常以为文字有固定的意思，其实不然。
　　首先：很少的文字与其所描述的东西有明显的关联。
　　第二：词语的意义是来自于我们生活的经验。因此，同样的文字对于不同的人有不同的意义。
　　光看看我们讲的词语，就可洞知我们是如何删减、扭曲和归纳我们的经验。
　　首先，我们可以问一些问题，将语言与思想连接起来，并回到感官经验。这样会避免陷入以为文词就是经验的想法。
　　比如说，当有人对你说：“这里的人都不友善。”这是个归纳，而你可以问个具体问题，像：“你是说每一个人？这里一个友善的人都没有？” 这样会帮助这位说话的人，看到自己的归纳以及他原来的经验，究竟是什么。他会去看具体的例子。
　　这在NLP里叫做“向下归类”，由一般性的案例移向具体的个案，学术名称是“后设模式”。
　　第二个使用语言的方法是，从具体例子依向一般的例子。我们可以使用一些非常包容及模糊的语言，让其他人可以找出就那话而言，适合他个人的意义来。这叫做“向上归类”，由个案移向比较一般性的案例，学术名称是“米尔顿模式”
　　最后一个方法是“侧向归类”，就是以一个经验与另一经验比较。这是属于“隐喻或比喻”的范畴，你以比较来解释、暗示和揭示。
　　归类：(Chunking)
　　能够很轻易地，在事情或观念间，由普通的移到具体的，或反之，是很有用的，它能让你只注意在恰当大小的讯息上，并能掌握之。
　　当某个概念，以很广泛，普遍性地呈现时，我们可能会被冲昏了头。相反地，如太小时，又会让我们见树不见林，目光如豆，只著重在细节上。所以能很优雅地将资讯的大小，调整在最恰当的范围内，是很有用的。
　　第一种归类法：
　　向上归类 ：(Chunking up)
　　这会将你导向更广泛的参考框架去，也会引导你到更高的从属等级。
　　“这个案例是属于什么更大的集合？”
　　例：桌子 → 家俱 (向上) 或听音乐 → 活动 (向上)
　　“向下归类” ：(Chunking down)
　　这会导向较小的框架且对细节更注意，它也会将你带至较低的从属等级。
　　“这个案例的具体例子为何？”
　　例：餐桌 ← 桌子 (向下) 或听莫劄特的音乐 ← 听音乐 (向下)
　　“侧向归类”：(metaphor)
　　这会带向一个相似的或类似的框架，你会保持相同的从属等级。
　　“这有什么类似的例子？”
　　例：沙发 ← 桌子 → 椅子 (侧向) 或慢跑 ← 听音乐 →读书 (向下)
　　第二种归类法：
　　大块的： (Big Chunk)
　　大块的是指非常大的框架及非常普遍化的资讯。有人以大块的方式在思考，总是在谈概念的，或许也是以很抽象的用语在谈。
　　小块的 ：(Small Chunk)
　　小块的是关于细节的，资讯分为越小块，则越注重细节。有人如以小块的方式在想思考，如会计人员，则会关心那些细琐的东西。
 

本文来自：逍遥右脑记忆 /nlp/2061.html

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