【一天聽一點 #726】有點背景音，你反而會更專心
如果你現在想要寫一個重要的企劃案，或者是明天就有一個重要的會議簡報；你直覺的可能會想說，我找一個完全杜絕任何噪音的環境來完成工作，這應該是最好的選擇。
但如果喔，你是這樣想的話，你知道嗎？這樣是錯的！
因為科學研究告訴我們喔，相對於安靜無聲的空間，那些有一點混亂、吵雜的環境，反而能夠讓我們的大腦集中所有的能量，關注在最重要的任務，而且對於記憶力還有很大的幫助。
那你知道喔，剛剛那一段描述，你可能會覺得對啦！就算你說的是對的，可是好模糊喔，什麼叫做混亂吵雜？到底多混亂、多吵雜是OK的？
其實按照直覺來說的話，太吵雜它一定是沒有辦法幫助我們專注的嘛；所以呢，客觀的標準喔，在研究告訴我們營造大概70分貝的環境，工作效率是最好的。
它是美國的伊利諾大學做的研究，它讓很多參與者，在不同的噪音水平底下，去進行創業思考的測試。
這些噪音的水平，分別是0分貝、50分貝、70分貝跟85分貝，並且檢驗他們的表現；結果發現喔，彼此之間的表現雖然差異沒有想像中的大。
但是呢，只有在70分貝的狀況，也就是接近我們在咖啡廳裡面的聊天背景的這一個群組，表現會遠超過其他群組的表現。
這個原因是什麼呢？因為啊，我們在極度安靜的環境底下，我們的神經會變得異常的敏感。
所以這個時候，如果有適當、自然的背景噪音，反而會讓我們產生更專心的狀態。甚至於，可以打破我們慣性的思考模式，這樣的現象就是一種「分心式的專心」。
而進一步的研究呢，在倫敦大學的心理學家～尼利．拉維提，他也提出一個叫做「負荷理論」。
他認為呢，大腦在任何時段底下，能夠處理的外界訊息都是很有限的；所以一旦大腦的知覺空間都被填滿，就會啟動注意力的系統，來決定哪些該關注，而哪些是可以忽略的？
所以呢，他就建議最好不要在寂靜無聲的環境裡面工作，它會讓我們的大腦，彷彿每一件事情都是重要的。
如果你選擇稍微有一點吵、70分貝，就像咖啡廳的背景，這樣的一個地方呢，我們的知覺其實會被佔據；而大腦就會開始自動的篩選，去集中所有的能量，去關注那些你真正重要的事情。
但是呢，你可能想到，啊我的工作性質很難移動到別的環境，或者是我附近剛好就沒有適合的咖啡廳，那有沒有其他的替代方案呢？
其實是有的，你可以借由什麼呢？播放音樂、試著創造聲音略微吵雜的環境，不過前提是你要挑對音樂的類型。
因為有不少的研究認為，當我們聽古典音樂的時候，是能夠幫助我們大腦掌控記憶，和學習的部位，會相對的比較活化。
美國的加州大學，就曾經進行過一個實驗。他們發現喔，聽古典音樂能夠提高記憶力；而且還發現莫扎特的音樂，有顯著的效果。
研究者呢，就讓大學生分別去聽莫扎特的鋼琴曲，以及其他輕鬆的節拍音樂。
最後發現哦，那些聽莫扎特的鋼琴曲10分鐘的學生，他們的空間想像力的測試成績，上升了62%；而聽輕鬆的節拍音樂的學生，成績只上升了14%。
科學家們把這樣的一個效應，稱為「莫扎特效應」。
所以呢，說到這裡回到我自己身上，我在手機裡面就有一系列，我經過反覆測試能夠幫助我專心，而且更有創意的音樂清單。
有些呢是水晶音樂、有些呢是大自然的聲音。比如說，像我個人就特別鐘情於海浪的聲音。
那如果回到你身上，我也很鼓勵你，可以發揮一些實驗的精神，去找到那些能夠幫助你記憶、學習、思考，甚至於是發揮創意的背景音樂。
那當然了，如果時間、行程安排允許，我也很喜歡到咖啡廳裡工作。特別是喔，我自己在口袋名單裡，有幾間我個人覺得，每一次都能夠引發我非常好的創意思考的Starbucks。
那關於這些部分，可能就容許我保留一點隱私吧！
我真正想要告訴你的，就是發揮實踐精神；我相信你一定能夠找到，那些能夠幫助你記憶、思考，跟工作的背景音。
然而如果更深入來看，所謂「分心式專心」，這也呼應了我在線上課程裡，【時間駕訓班】裡面談到的「換檔」。
其實呢，我們常常會直覺的以為，好像工作要有效率，就一路專注到底。但是喔，我們的專注力就像我們的肌肉一樣；你一直不斷的去使用它，它是會累、它是會疲乏的。
如果你要讓你的肌肉效率，達成最好的表現，適時的休息、適時的換擋、適時的讓你的肌肉，能夠有恢復的空間；這樣子你才能夠有最好的表現。
肌肉是如此，我們的心智更是如此。所以如果你想要更進一步的學習，怎麼樣幫助自己心智換擋、怎麼樣發揮自己在專注，跟發散之間的一個最佳平衡，找到你的效率的關鍵。
那麼我很歡迎你，你可以加入【時間駕訓班】的學習。但比較重要的一點是哦，不管你會不會加入我的線上課程。
我都希望你，在我們的真實生活裡面，如果你想要過得更好，學習是不可或缺的。
就如同如果你今天沒有聽到這一段內容，可能你面對明天重要的工作的時候，你還會有一個迷思，叫做你要找到一個絕對安靜的空間。
我常常說喔，如果你找到一個絕對安靜的空間，你也把網路…等等的干擾都拔掉，你以為你真的就會專心嗎？你可能在進入專心之前，你會先發瘋的！
希望今天的分享，能夠帶給你一些啟發與幫助，我是凱宇。
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很期待你跟我們一起加入學習，謝謝你的收聽，我們再會。