关于《学会提问》这本书，我之前写过两篇心得：
学会提问：不会制冷，也能评价冰箱； 学会提问：它不是教你杠（附全书思维导图）；
今天想再详细聊一下书里我感受比较深的问题—— 明确词语的含义。
书里有一节专门讲“哪些词语意思不明确”。在找到论点和论据后，要“准确辨认出关键词或短语的确切含义”。可能在有些朋友的眼里，这是个相对简单的操作。其实并不简单。
我认为这里面有两个层次：
1）新概念、新说法出现的频率越来越快了。
这里有两个原因：
一方面是我们日常生活中新事物出现的频率确实高了很多。比如，从去年到今年，新冠疫情的影响下，”核酸检测“成了我们生活中的高频词汇。但即使都是核酸检测，一个做鼻拭子的人和一个做咽拭子的人聊天，一个插鼻子一个插喉咙，聊起身体上的感受就很可能会”跨服“；再有，之前很红的”凡学“，我们说”凡尔赛文学“指的是明贬暗褒式的炫耀，但是对”反向凡尔赛文学”的理解就不那么一致了。最近看到微博和豆瓣上都有个”反向凡尔赛文学创作大赛“，里面的参赛作品内容指向写成什么样的都有。
另一方面不知道什么时候开始的烂风气，很多本来大家都很清楚的事情，非要硬造一些新说法，包装得看起来很高大上，经常把人说得云里雾里；什么“全场景”、“全链路”、“赋能”、“共创”、“私域流量”，这年头，不学点新词，都不好意思张嘴跟人聊天。吹水的时候可以随便说，但如果要动真格的，还是要搞清楚说这些话的人到底是什么意思，不然最后“落地”的事情可能就会南辕北辙。
2）本以为是约定俗成，其实还需深究。
有些我们本以为是大家都懂的，其实仔细想想还需要深入确认。
我之前是做在线教育平台运营工作，主要是面向用户。去年因为某些阴差阳错，做了大半年的企业内训在线平台的规划和产品工作，和开发同学对接。开发同学写代码，面对的是机器，计算机的语言是个非0即1的世界，人为的因素可以灵活，但落实到代码里，很多定义就必须要非常明确。
举个例子，比如我们在线教育，会提到“完课率”，这是个数据上的百分比：
完课率=（学完课程的人数/参加课程的人数）*100%
这个术语做在线教育的人应该都听过，看起来很客观、很清晰，公式都列出来了呢，如果真的这么提需求说：我需要在数据报表中体现完课率。研发同学可能会想拍死我。因为系统取数的时候，一定会遇到类似的灵魂拷问：
学完课程的人，定义是什么？什么叫学完？录播课的视频，滚动条从头拉到尾算不算学完？直播课呢？一定要坚持到最后一秒吗？中间进进出出算学完了吗？直播没有参加后续补看回放的算学完了吗？参加课程的人，定义是什么？你说听过课的人，那什么叫听过课的人？点开页面就算吗？还是听了5秒的？10秒的？1分钟的？10分钟的？不能说哪个对哪个错，因为不同场景下你可能会有不同的需求。
如果我是个商业化平台，我要让学习者选择线上课程，想说明我的完课率高，那我可能就把“参加课程”定义得严格一点，时间跨度拉长一点，比如，你要打开页面停留5分钟以上的我才算，点开页面就叉掉的不算。我可以说我的“精准用户”完课率高。你打开就关掉可能是误操作嘛不是我的用户呀，数据就相对好看了；
但如果我是个今年没什么KPI指标的平台，我可能就会把“参加课程”定义得宽松一些。我的内容今年覆盖面广呀参加人数多，有亮点啦。你说完课率啊，给明年留点接受表扬的余地嘛~~
但是在面对开发同学的时候，一定要给他们一个精准的定义，系统是不能识别你今年有没有KPI，你的目标是给自己留余地还是要做宣传的。
而当我们自己是用户的时候，就一定要搞清楚那些概念背后的定义是什么，这样才能便于我们擦亮自己的眼睛去识别到对自己有用的信息。
最后，一句话总结下我在《学会提问》这本书中，对“明确词语含义”这个问题的心得—— 较真不是什么坏事，有时候，认真，你就赢了。
