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什么是习惯？
养成一个好习惯是人们一种朴素而又积极的愿望。好习惯能让人更健康地生活、更快速地提升自我、更高效地完成工作。但同时好习惯也能让人更沮丧，因为养成好习惯似乎并不是那么容易的事情，要和懒惰斗争、要和陋习做抵抗，而且经常会以失败告终。
理想的情况是，我们能以一个有效快捷的方法促成好习惯的养成，但在此之前，有必要先了解一下到底什么是「习惯」。
习惯是一种以自主方式在记忆中激活，在行动过程中不需要刻意控制的自动化行为，或者也可以被称为是具有特定特征的学习型自动反应（Evans, & Stanovich, 2013; Wood, Labrecque, Lin, & Rünger, 2014）。
这么说有些抽象，举个类似但不完全恰当的例子，习惯其实有点接近于现代工厂里的自动化流程，通过一定步骤输入一套指令代码，来让车间机器人在一定条件上按一定步骤重复完成指定的动作，而且一旦代码输入完成，机器人就可以根据指令自动完成，不需要额外干预。
习惯有两个非常重要的特征：能在反复出现的特定条件或情景下被激活；对目标的短期变化不敏感。也就是说只要有特定的前提条件便能让人们按习惯行事，而且习惯动作的结果即便出现一些变动甚至偏离原有的目的，也不会打断习惯本身（Wood, & Rünger, 2016）。
比如我们形容一个人风雨无阻地在特定时间外出跑步。这里的「特定时间」就是激活习惯的条件——到点了就想起该出门跑步了；而「风雨」会影响跑步的结果——晴天跑步出汗、雨天跑步被淋湿——但不会打断跑步这个行为，也就是「无阻」。
在此基础上我们其实可以了解到习惯的另一个本质，有时习惯仅仅是对过去行为的一种重复，在养成强烈的习惯后，行为的意图对行为本身的影响力也会有所下降。
从坏的角度来说，过于自动化的行为重复会带来负面的影响，比如当员工调离原有岗位承担新角色时，如果机械重复以往的工作方式反而有可能会降低工作效率。但从好的方面来看，一个习惯一旦形成便很难改变或受到外界因素影响，这有利于一些健康行为，比如运动或多吃水果蔬菜的延续。
02
怎样养成好习惯
1.设定一个目标
虽然养成习惯后的行为和行为结果关联度会变弱，但是我们「设定自动化程序」的初衷仍然是要完成一个特定的任务，也就是我们的目标。
比如风雨无阻地跑步，最初的目的并不是跑步本身，而是为了锻炼身体。
因此，要养成好习惯，我们本身还需要设定一个具体的目标来确定我们要采取的行动，比如为了身体健康这个目标而设定锻炼身体这一行为、或者是为了提高知识水平而设定看书听课的行为。
2.设定一个刺激物
前面提到，习惯是一个在特定条件或情景刺激下产生的重复行为的过程，因此为了实现往后重复行为的出现，我们需要有能触发行为的刺激物。
刺激物的形式不限，它可以是某个物件（拿起马克杯习惯性冲一杯咖啡）、某个环境（到了电影院习惯性买一通爆米花）、甚至可以是某个时间（到了晚上八点习惯性打开电视/电脑看剧）。
重要的是我们要建立起刺激物和对应行为的关系，这样在习惯形成后，只要主动或被动地接触到刺激物，都能启动我们完成特定的动作（Wood, & Rünger, 2016）。
3.简单行为
对于我们要养成的习惯，需要考虑从简单的行为着手。相关研究统计发现，在人们成功养成的各种习惯中，那些更为简单的行为会比相对更复杂的行为更频繁地出现，而且在养成习惯的耗时上，复杂行为要比简单行为的耗时要长（Lally, Van Jaarsveld, Potts, & Wardle, 2010）。
因此，从保证成功率的角度来说，在养成好习惯的过程中可以优先考虑从那些简单的行为入手，循序渐进。
4.简单流程
同样，我们要建立习惯的行为最好不要涉及一系列复杂的流程还有决策。流程和决策会阻碍习惯的形成，当人们面对复杂情景并要根据不同行为结果的价值和概率做出决策判断时，人们会把焦点放在计划和策略上，而不是情景与行为的直接联系（Gillan, Otto, Phelps, & Daw, 2015）。
因此，在设定刺激物和行为对应关系时要注意，不要在刺激物和行为之间设计复杂的过程，最好是从刺激物直接过渡到行为而不用经过额外的思考。
5.重复
设定好刺激物和与之对应的行为后，两者间不会自动建立起联系。相反，我们需要通过不断、缓慢、甚至渐进的重复，来让与记忆相关的认知和神经机制产生微小变化，通过逐渐加强刺激物和行为之间的认知关联，来让人们在未来再次遇到刺激物时做好重复行为的准备（Wood, & Rünger, 2016）。
6.奖励
刺激物和行为之间关联的强度会进一步受到奖励的调节。借助大脑中多巴胺系统和奖赏回路，能正向激励人们做出重复行为，促进人们不断重复建立刺激物和行为的对应关系（Wise, 2004）。如果没有奖励的刺激，很有可能会因为重复行为过于无聊而无法维持下去。
关于奖励时机一个有意思的说法是，奖励需要按一定的时间间隔提供，也就是要在行为完成后隔一段时间再进行奖励（Wood, & Rünger, 2016）。这个做法的依据是为了模仿自然环境下资源补充需要一定时间积累的模式，比如耕作、捕猎等行为往往需要在一段时间后才能转化为食物的摄取。
03
如何改掉一个坏习惯？
很多人在养成好习惯的道路上困难重重的一个直接原因就是，本身有一个根深蒂固的坏习惯。
考虑到习惯本身的稳定性，改掉一个坏习惯可能要比单纯养成一个好习惯要面临更大的挑战。
特别是前面提到的习惯在养成后与行为结果的弱关联，即便一再强调坏习惯行为的有害性也不一定有特别显著的效果——因为养成的习惯更多是在重复行为本身，行为结果的意义对习惯的影响并不大。
因此，改掉坏习惯需要回到习惯的特征本身，也就是特定条件和情景刺激下的重复行为，基于此，有三个方法可以对我们有所帮助：
1.增强认知控制
习惯是一种自动化行为，要打破这种不加过多思索的机械重复，需要引入一些有强烈意图、需要刻意控制的干预。其中一个简单粗暴的策略就是跟自己强调「不要做什么」（Quinn, Pascoe, Wood, & Neal, 2010）。
举个例子，你想要在晚上八点上网课学习而不是习惯性躺在床上刷剧，那么你要做的就是定个晚上八点的闹钟，闹钟提示直接写上「不要看剧！不要看剧！不要看剧！」
2.远离刺激物
既然习惯行为是在特定刺激物刺激下产生的，那么一个直接的思路就是减少、甚至远离对刺激物的接触。有相关的动物实验就发现，当环境发生变化时，动物的习惯表现会受到特别的损害。（Thrailkill, & Bouton 2015）
比如学习时一碰手机就习惯性刷短视频，那么最直接的做法就是远离手机，将手机锁起来。
3.建立新习惯
虽然建立好习惯、改掉坏习惯本来就是我们的目的，但这个目的也可以变成一种策略。
比如在同一刺激源的情况下，通过建立新的行为联接来覆盖掉旧的行为习惯。一个人在晚饭后习惯吃甜点，现在为了减少热量摄入，选择刻意在晚饭后改吃水果（Adriaanse et al., 2010）。
再比如可以针对坏习惯，建立一个针锋相对的刺激物–行为联接。一个人习惯晚饭后开易拉罐喝肥宅水，同样为了减少热量摄入，可以在晚饭后直接拿出茶杯养成喝茶的习惯。
这其中的关键点在于，我们要努力通过养成新习惯这个行为本身来干预坏习惯，改掉坏习惯和养成好习惯同时发生，而不是两个独立事件。
特别是在了解到养成好习惯需要一定的重复累计后，我们不会期望偶然一两次偏离坏习惯行为就宣告战胜坏习惯。
当然，关于养成习惯所需的重复累计，又会牵扯到一个重要的问题，养成习惯到底需要多长时间？
04
养成习惯需要多长时间？
网上经常流传的一个说法是，一个习惯的养成需要21天。然而有相关研究给出了不同（且有些悲观）的答案——习惯的形成时间在一个非常长的区间跨度内，最短只需要18天，但最长需要去到254天，即便是看样本的平均时间，也去到了66天（Lally, Van Jaarsveld, Potts, & Wardle, 2010）。
要坚持66天重复一个行为，是一个不小的挑战。不过，除了我们可以通过奖励起到辅助作用外，还有另一个好消息，那就是养成习惯的过程中还是存在一定的容错率的。
具体来说，假设其中某一天因为客观原因无法坚持、或干脆就偷了一天懒，只要第二天继续续上，对于习惯的养成仍然会有正向效益而不是停滞或倒退，而且行为的中断无论是发生在习惯养成早期还是晚期都不会有太大区别（Lally, Van Jaarsveld, Potts, & Wardle, 2010）。
简单来说，我们不需要为偶然一天两天的中断而感到沮丧和懊恼，只要提醒自己随时回到正轨，就依然会有好的收获。不过，对自己的宽容也不能无限度，如果中断达到一周时间，最好就不要再糊弄自己说没关系了（Armitage, 2005）。
总结
习惯是一种在特定条件或情景刺激下出现的重复行为，即便习惯最初有一个特定的目标，一旦习惯形成，它的延续和行为结果本身便不再有那么强的关联。
根据习惯的特征和本质，我们可以总结出有助于习惯养成的方法，简单来说就是可维持、可重复。在确定目标、设定好触发习惯的刺激物后，通过简单的行为、流程以及适当的奖赏来帮助我们实现行为的反复实施，从而建立起认知上的关联。
然而，好习惯的养成有时也离不开对坏习惯的修正，认知控制和刺激物的远离能减少坏习惯的出现，或者我们也可以通过直接形成一个好习惯来覆盖掉坏习惯的存在。
习惯的养成是一场「持久战」，放弃21天的幻想，做好两个月的重复行为准备也许是更实际的做法。不过好消息是，偶尔一两天的「休息」并不会产生太大的影响，当然走向另一个极端，连续一周不作为也不可取。
好习惯的养成源自我们改变现状、成为更好的自己的动机。一周的行为中断会成为习惯养成的绊脚石，但一周的努力学习也能成为改变自我的垫脚石。不需要66天，只需要7天时间，在壹心理「鲸选」计划中的「改变是如何发生的」学习清单中我们就能获得提升自我的独家秘诀。
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