Flow

Book 39: Finding Flow

  • NJ.2019

我最常做的瑜伽叫 Vinyasa, 后来翻译过来叫 流瑜伽, 老师常常说的就是 , Flow at your own pace! make the flow going!

拉琴的时候,我最常收到的反馈也是, how can you make your music flow more smoothly? 

我慢慢意识到,流是一个很好的状态。刚好有本书,就叫Flow 心流

大多数人的都希望自己有快乐顺遂的一生,也有很多书研究人类的快乐源泉。这本书里有个有意思的观点,就是不管我们处于什么阶段,其实大多数人都是感到快乐的。

跑步的人有运动的快乐,坐在沙发上看电视吃冰淇淋的人有安逸的快乐。虽然形式不一样,但每个人在那个当下其实都有自己的快乐。

最出名的例子是,星期五下午,不喜欢自己工作的人,有周末来了不用上班的快乐。喜欢自己工作的人有周末可以安心工作两天的快乐!

所以,快乐每个人都能体验。 但是 FLOW ,心流就不一样了。因为它不是每个人都能体验到的感受。

心流FLOW 是一种通过主动思考和练习努力达到一个清晰的目标后的感觉。目标可以很小,但一定要明确。(轻心流=清晰小目标+立即回馈+能力与挑战匹配)

不说那些科学家,音乐家,或者 alex hannold free solo El captain 的极致体验。我有的时候考试,一考完,我就知道我考的好。或者拉完一首曲子,我知道我表达了我能表达的情感, 那就是心流。

当我们去努力完成一个特定的目标的时候,不一定能感受到快乐,毕竟,哪有那么多人喜欢跑步,练音阶,做题目。但是完成一个小目标的时候,那种心流会带个我们快乐。它让我的时间不是一个像奶茶那样的混沌状态,像一遍看电视一遍练琴。 它是像油水一样分明的,是我明确知道我在做什么, 看电视就真的是看电视。

书里说最能体验心流的时候是我们做对我们能力有一点挑战的事情。如果能力太大,事情太简单,那我们有一切在掌控中的感觉。如果能力小而要做的事的难度太大,那我们会有紧张,惊悚的感觉。但这不是坏事,只有我们一次次去投入,终究能体验到心流。

所以体验心流我用R 画了个能力vs挑战图。

 

回到一开始说的跑步和看电视的两种情况,虽然主角都觉得快乐。但跑步是主动的练习,是有心流体验的 ,所谓的runner’s high. 但看电视是被动的接受信息,书里的实验者,基本没有在看电视中体验到心流。我想以后我做一件事,要想做这件事能让我进入flow state吗? 就像书里说:快乐的感受不会变,但心流和生活品质会

💫Spark Lines:

除非你能掌握方向,否则生命必沦为外力所控

我们不能指望别人帮助我们过活,必须靠自己发现生活之道

scholea 空闲= school

每日生活的总和是一团涂鸦还是艺术之作,就看我们做什么以及如何去做

但我们自觉积极坚强时,也比较能感到快乐

你必须学会集中注意力,即使做白日梦也需要集中注意力

flow experience: heart+will+mind

立即回馈是心流的一个特征,它让人知道自己做的好不好

optimal experience: 尽全力接受挑战,达成目标既有可能产生心流

轻心流=清晰小目标+立即回馈+能力与挑战匹配

你必须找出对你最适宜的律动

日常生活的品质优劣,并不取决于我们所做之事,而取决于做事的方法

被动娱乐vs 主动娱乐

主动休闲有助于个人成长但过程并不轻松

闲暇即是因也是果,个人潜能的开发一般来自于闲暇

你真的不饿能关起门来,独自一个人干

 

我只不过尽力去做我喜欢的事情罢了

我看过李娜的一个访问,她说,我努力了,也尽力了。我的心一下就被hit 到,因为我没有办法坦然的对我喜欢的任何一件事情说,我尽力了。因为我知道我没有尽力的做过任何一件事,我对自己撒不了这个慌。我能说我努力了,这是个好的开始,希望30年后,我也能说,我努力了,也尽力了。

仔细注意工作的每一个步骤,然后自问

生活的品质不能全凭个人的快乐与否判断

唯一可以掌握人生的方法就是学会让精力和意图同步,将精神能量投注在自己想做的事情上。

p.s. 昨天我认真的用节拍器练琴发现我在银色月光下的第三段我少拉了一个音!!!那个找到问题的时候真的是心流flow state.

 

R code:

# Create Data
data <- data.frame(
  state=c("Flow","Control","Relax","Boring","Indifferent","Worry",
          "Anxious","Nervous"),
  value=c(15,15,15,15,15,15,15,15)
)

# Compute the position of labels
data <- data %>% 
  mutate(prop = value / sum(data$value) *100) %>%
  mutate(ypos = cumsum(prop)- 0.5*prop )

# Basic piechart
ggplot(data, aes(x="", y=prop, fill=state)) +
  geom_bar(stat="identity", width=1, color="white") +
  coord_polar("y") +
  theme_void() + 
  theme(legend.position="left") +
  geom_text(aes(y = ypos, label = state), color = "black", size=3.5) +
  scale_fill_brewer(palette="Set3")

 

HAPPY READING!

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