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YMCD人格分类

关于MBTI我四年前提到过,最近发现这玩意又莫名其妙流行了,其实这就是个概念分类系统,可以说是知识,但谈不上科学。为了解释下这玩意有多廉价,我现在就给设计一套类似系统,暂且命名为YMCD(Young Man Che Dan)系统,这套系统专门用来评价一个人对外界的认知倾向。

Y代表Yes,其反面是No. Y人就是喜欢肯定别人,而N人则喜欢否定别人。显然Y人更容易看到别人的优点而N人相对批判性更强。

M代表Moral,其反面是Immoral或legal。M人道德感强,喜欢用道德要求别人,I人道德感弱,不会用道德要求别人而倾向于保证交流底限,例如法律。

C代表Chaos,其反面是Order。C人喜欢没事找事,认为乱世出英雄,O人信仰秩序,宁做太平犬。

D代表Design,其反面是Freedom。D人喜欢规划控制,设计别人的人生,对别人控制欲强,F人则顺其自然,随波逐流,不喜欢管理与被管理。

16型人格特质及其适合的职业:

​ 1. YMCD(Yes, Moral, Chaos, Design)

特质:有强烈的道德观,喜欢肯定别人并且积极拥抱混乱,尝试设计并掌控局面。

职业:社会活动家、改革家、企业领导。

​ 2. YMCO(Yes, Moral, Chaos, Freedom)

特质:有道德感但随和,喜欢肯定别人,认为混乱能带来机会但不喜欢控制他人。

职业:创意顾问、艺术家、自由职业者。

​ 3. YMOD(Yes, Moral, Order, Design)

特质:秩序至上且有道德感,喜欢肯定他人并尝试设计和管理事物。

职业:政府官员、律师、项目经理。

​ 4. YMOF(Yes, Moral, Order, Freedom)

特质:崇尚秩序,善良而随和,不喜欢控制他人。

职业:教师、社会工作者、心理咨询师。

​ 5. YICD(Yes, Immoral, Chaos, Design)

特质:不拘泥于道德,认为混乱有利于创新,善于掌控局面并肯定他人的长处。

职业:创业者、危机管理专家、创意总监。

​ 6. YICF(Yes, Immoral, Chaos, Freedom)

特质:不受道德约束,喜欢自由并且看到混乱中的机遇,鼓励别人而不干涉。

职业:创新者、投资人、冒险家。

​ 7. YIOD(Yes, Immoral, Order, Design)

特质:追求秩序但不受道德束缚,喜欢掌控局面并肯定他人。

职业:企业管理者、策略师、工程师。

​ 8. YIOF(Yes, Immoral, Order, Freedom)

特质:崇尚秩序,随和不干涉他人,不受道德规范束缚。

职业:分析师、顾问、行政管理人员。

​ 9. NMCD(No, Moral, Chaos, Design)

特质:批判性强,有强烈的道德感,喜欢掌控混乱局面并提出批评。

职业:批评家、新闻记者、社会改革者。

​ 10. NMCF(No, Moral, Chaos, Freedom)

特质:有道德感,批判性强,接受混乱但不控制他人。

职业:作家、社会评论员、活动策划者。

​ 11. NMOD(No, Moral, Order, Design)

特质:崇尚秩序,有道德感并喜欢管理和批判他人。

职业:法官、教育家、政策制定者。

​ 12. NMOF(No, Moral, Order, Freedom)

特质:崇尚秩序,批判性强但随和,不喜欢干涉他人。

职业:研究员、顾问、数据分析师。

​ 13. NICD(No, Immoral, Chaos, Design)

特质:批判性强,认为混乱是机会,不拘泥于道德并试图掌控局面。

职业:企业家、黑客、策略家。

​ 14. NICF(No, Immoral, Chaos, Freedom)

特质:批判性强,不受道德约束,接受混乱但不试图控制。

职业:自由职业者、独立研究者、先锋艺术家。

​ 15. NIOD(No, Immoral, Order, Design)

特质:崇尚秩序,批判性强,不受道德约束并喜欢掌控局面。

职业:CEO、战略顾问、政策顾问。

​ 16. NIOF(No, Immoral, Order, Freedom)

特质:崇尚秩序,批判性强,不受道德束缚且随和。

职业:数据科学家、投资顾问、分析师。

好,现在你也看出来了,只要找两个对立的概念,且这两个概念对具体的人具有倾向性,那么你就已经构建了一套分类系统。这个分类系统可以按2的N次方来提高描述精准度,但维度越高,越难被记忆与传播,所以三四个最能把人群一分为二的概念最合适。然后你要做的就是对每个具体的分类进行解读,为其具像化,提高认知度。完成理论构建后,下一步就是进行问卷调查构建统计数据,引入背景概率,让其看起来更“科学”。有了统计背景,就可以推广了,此时要将背景概率的调查数据进一步挖掘,例如给出不同类型收入等级与稀有度,这样就可以挑起人们进一步讨论的兴趣,毕竟人性对于分类等级这些东西毫无抵抗力。当有了一定话题度,你就可以在社交平台上自称YMCD专家,出书卖课一条龙,这种分类系统太容易写书了,基本就是概率加上每种分类一个章节,每个章节先描述后举例子然后分析下这种人可能的行为、职业及相处之道。简单来说,你要是把我前面写的那几个维度扔给大语言模型,它都能给你写本书。

我之所以说这玩意不科学,不是说其预测性不强,而是绝大多数二分概念系统都是不可证伪的,你根本没法证明这个概念体系有问题。而概念通常本身就有模糊性,在解读上存在很大自由发挥空间,这就给不同解读留了空间,而科学是要求精确定性定量的,是要压缩解读空间的,但二分概念体系是没法用定语修饰来压缩逼近真相的,最后就成了形而上概念大乱斗。

要想跳出被概念体系的支配,最好的方法就是自己打造一套。