Язык и репрезентативные системы. Предикаты - упражнения. Определение типа личности партнера по коммуникации

Участники упражнения разбиваются на пары. Затем один из участников в течение 10 минут проводит интервью с партнером на заданную тему, стремясь задавать такие вопросы, которые позволили бы составить представление о типе личности партнера. После окончания первого интервью партнеры меняются ролями и проводится второе интервью.

По завершении этапа интервью участники сообщают о том, каков, по их мнению, тип личности партнера, и сравнивают его с типом, определенным по анкете. При этом необходимо обосно­вать свое суждение и прояснить причины возможных расхождений.

Если вы умеете определить тип личности вашего собесед­ника, то сможете соответствующим образом адаптировать ваш стиль общения, чтобы сообщаемая вами информация воспринималась им наилучшим образом. Эта техника не является абсолютной гарантией успеха, но она дает вам еще одну возможность его добиться.

Рис. 3.9. Описание шкал предпочтений

3.5. Психофизиологические основы общения

Обладание человеком несколькими органами чувств, по­средством которых он может получать информацию, при­водит к тому, что разные люди в разной степени опирают­ся на эти каналы восприятия. В последние десятилетия это почти очевидное утверждение легло в основу весьма эффективной психологической теории - нейролингвистического программирования.

Технология нейролингвистического программирования (НЛП) разработана в США в период с 1975 по 1979 г. Нейролингвистическое программирование представляет собой новую технологию эффективных коммуникаций.

Создатели новой коммуникационной технологии Джон Гриндер и Ричард Бендлер, используя экспертную систему и экологический подход к мышлению Грегори Бейтсона, изучили систему работы выдающихся «сверхкоммуникато­ров» Вирджинии Сатир в психотерапии и Милтона Эриксона в гипнозе, а затем синтезировали их коммуникатив­ные приемы в социокультурную технологию НЛП.

Упрощенно НЛП можно определить как систему средств для познания и изменения человеческого поведения и мыш­ления.

Основные положения НЛП :

Люди воспринимают, думают и вспоминают по-разному.

Эти внутренние процессы происходят в трех модальнос­тях, различия соответствуют трем основным сферам сен­сорного чувственного опыта.

Модальности :

визуальная (внешняя и внутренняя информация пред­ставляет собой комплекс зрительных образов);

аудиальная (при этом информация представляет собой комплекс звуков);

кинестетическая (информация представляет собой ком­плекс ощущений: вкус, осязание, обоняние и другие ощущения тела).

Каждый человек способен передавать информацию, исполь­зуя визуальную, аудиальную и кинестетическую модально­сти. Необходимое условие эффективной коммуникации - передача информации в той модальности, в которой готов ее воспринимать партнер по коммуникации.

Отсюда ясно, что полезно научиться определять доминант­ную модальность собеседника. Одним из индикаторов модаль­ности являются так называемые словесные предикаты, т.е. слова и выражения, характерные для данного человека:

Предикаты визуальной модальности - представьте, ви­дишь, какая прекрасная, ярко, красиво, прозрачно, пре­красно, посмотрите, мне кажется, вижу и т.п.;

Предикаты аудиальной модальности - послушайте, со­звучно, громко, тихо, хрустящий, логично и т.п.;

Предикаты кинестетической модальности - легко, чув­ствовать, тяжело, тепло, уютный, мягкий, притраги­ваться и т.п.

Еще одним индикатором модальности являются глазные сигналы доступа. По движению глаз партнера по коммуни­кации можно определить, в какой модальности происхо­дит у него процесс обработки информации.

Условно поле зрения партнера по коммуникации, смотря­щего на вас, можно разделить на 9 зон, показанных на рис. 3.11. Если вы задаете партнеру вопрос, связанный с воспо­минанием, в первые мгновения при активизации памяти его глаза делают непроизвольное движение - это и есть глазной сигнал доступа. Доминантная модальность и опре­деляет, в какую из 9 зон происходит это движение.

Рис. 3.11. Схема глазных сигналов доступа

Для анализа больших объёмов информации, улучшения показателей и формирования прогнозов крупные и малые бизнесы используют предиктивную (она же — предсказательная) аналитику. Это интеллектуальный анализ данных, который включает статистическое моделирование, изучение исторического опыта и планирование результатов на основе полученных моделей.

Чтобы все эти операции выполнялись за считанные секунды, многие компании используют в предиктивной аналитике технологии искусственного интеллекта. Посмотрим, как именно это происходит на практике.

1. Walmart: оптимизация системы снабжения

Начнём с примера, который один может вдохновить всю розничную торговлю. Компания Walmart, крупнейшая в мире сеть оптовой и розничной торговли, адаптируется к эпохе цифровых технологий, связывая онлайн- и офлайн-данные. Система запрашивает информацию у кассовых терминалов и даёт прогноз, какие товары будут пользоваться спросом, а какие - нет.

Информацией управляют с помощью облака Data Cafe Walmart, которое обслуживается командой Walmart Labs в Силиконовой долине. Эта операция нужна для расчёта ожидаемых показателей. Благодаря инструментам предиктивной аналитики и искусственному интеллекту компания оптимизировала цепочку поставки товара и добилась соблюдения сроков доставки.

Стоит отметить, что такая технология может использоваться не только гигантами, как Walmart. Любой менеджер менее крупной компании с помощью доступных технологий от Google и Adobe может правильно организовать поставки товаров и минимизировать риски дорогостоящих корректировок, если спрос превышает предложение или наоборот.

2. Зоопарк Point Defiance: рост малого бизнеса

Опрос SAP показал, что более 70 % руководителей малого бизнеса также начинают использовать в работе аналитические данные. Приведём пример.

Посещаемость зоопарка Point Defiance (Такома, штат Вашингтон) то непредсказуемо росла, то падала. В случае небольшого числа людей расходы на персонал оказывались слишком большими. Чтобы выявить факторы, влияющие на посещаемость, руководство зоопарка начало сотрудничать с национальной метеорологической службой.

Объединение данных национальной метеорологической службы с управляемой искусственным интеллектом платформой Watson IBM позволило с точностью до 95 % определять, при каких погодных условиях люди посещают зоопарк, и обеспечивать его нужным количеством персонала.

Конечно, практическое применение этого метода гораздо шире, чем просто анализ числа посещений. В Point Defiance изучают, как посетители ведут себя в зоопарке, где проводят больше времени, какие маршруты выбирают. Анализ этой информации позволяет улучшить качество обслуживания. В планах также использование искусственного интеллекта для контроля данных о здоровье, диагностики проблем животных парка и проведения необходимого лечения.

3. Hopper: прогнозирование ценовых тенденций

Индустрия туризма печально известна высокой конкуренцией, недолговечными пиками, спадами спроса и низкорентабельными направлениями. Из-за этого многие путешественники сомневаются в правильном выборе времени для бронирования билетов: сделать заказ за несколько месяцев или за два дня до даты отправления.

Решить эту проблему помогают приложения для путешествий, использующие предиктивную аналитику на основе технологий искусственного интеллекта. Отличный пример в данном случае - Hopper.

Приложение использует статические модели и ежедневно сканирует миллиард цен и данных по каждому маршруту. Это позволяет прогнозировать модели ценообразования и оповещать путешественников о возможности купить самые дешёвые билеты на желаемое направление.

Конечно, это не единственная компания, предоставляющая такую услугу. В России широко известны AviaSales, Skyscanner, TripAdvisor и др.

4. IBM: сохранение персонала

Плюс предиктивной аналитики - возможность получить долгосрочные результаты, работающие на цели компании. Чаще всего это получение прибыли. Однако предиктивная аналитика и искусственный интеллект могут помочь не только в этом. С их помощью можно выявить проблемы текучки кадров и предложить пути их решения.

Так, суперкомпьютер Watson IBM оценивает общие факторы, влияющие на уход персонала. По структурированным данным (как на скриншоте ниже) он определяет показатели качества для каждого сотрудника и просчитывает вероятность его увольнения.

Владелец бизнеса или менеджер может использовать эти показатели, чтобы выявить причины возможного ухода сотрудников из компании и предотвратить это. Предиктивная аналитика также позволяет учитывать затраты на привлечение новых кадров и сохранение имеющихся специалистов. Благодаря этому появляется возможность снизить операционные расходы.

5. Under Armour: увеличение охвата аудитории

Компания Under Armour, производитель спортивного инвентаря, использует искусственный интеллект и предиктивную аналитику для анализа тональности публикаций и общественного мнения. Они хотят понять отношение потребителя к бренду, найти свободные ниши на рынке и расширить аудиторию. Для этого компания должна чётко знать, кто её потенциальный клиент, и взаимодействовать с ним посредством персонализированных сообщений.

Кроме того, сейчас компания производит не только спортивные товары, но и приложения и устройства, предназначенные для учёта отдельных характеристик организма пользователя (фитнес-трекеры, умные часы и пр.). Чем больше людей используют эту продукцию, тем больше информации поступает в Under Armour. Так, в год компания получает данные от более чем 200 миллионов зарегистрированных пользователей. Это позволяет не только связать офлайн- и онлайн-миры, но и даёт понимание, как именно улучшить продукцию.

6. Сбербанк: Big Five и риск-менеджмент

Для банка оценка рисков крайне важна, ведь любой риск - это возможность недополучить доход. Выдавая кредит или совершая другую операцию, банк должен быть уверен, что перед ним платежеспособный человек, не принимающий необдуманных решений. Сейчас для этого совсем не обязательно задавать миллион вопросов. Достаточно проанализировать поведение человека в социальных сетях.

Такую методологию искусственного интеллекта Сбербанк внедрил в свой риск-менеджмент. Она называется Big Five. Технология позволяет составить психологический портрет личности и оценить его благонадёжность для банка на основе пяти черт характера: добросовестность, открытость, общительность, законопослушность и эмоциональная неустойчивость. Применяя эту методологию, Сбербанк получил $50 млн чистой прибыли .

Новая нейронная сеть, которую мы запустили, даёт значительно более высокий результат, коэффициент примерно на 8 процентных пунктов выше - это гигантское отличие от того, что было раньше. Это говорит о том, что мы сможем выдавать кредиты значительно быстрее большему количеству предпринимателей. И ставка будет падать.

глава Сбербанка

Сегодня нет ни одной сферы деятельности, где бы компания ни пыталась применить искусственный интеллект: открытие счетов с помощью программного робота, одобрение кредитов без участия человека, оценка работы сотрудников и т. д. В планах у Сбербанка оптимизировать с помощью искусственного интеллекта до 80 % операций.

7. Ingate: технологический сервис для удержания клиентов

Клиент - это доход. Поэтому компания должна учитывать пожелания каждого из них. А что делать, если у компании десятки, сотни или даже тысячи клиентов? Отследить их настрой на продолжение сотрудничества достаточно сложно, и без предиктивной аналитики и искусственного интеллекта уже не обойтись. Мы тоже не остались на обочине прогресса и разработали сервис, который позволяет отслеживать готовность клиента к продолжению сотрудничества.

Для оценки мы учитываем более 100 факторов: как давно клиент заходил в аккаунт, менял в нём информацию, запрашивал отчёты, проверял статистику и т. д. После анализа аккаунт-менеджер получает список клиентов, где в процентах указана вероятность отказа от услуг компании, и связывается с ними для выявления проблем. Останется клиент или уйдет, уже зависит от работы менеджера.

руководитель направления исследований Ingate

Вот только малая часть примеров использования предиктивной аналитики на основе технологий искусственного интеллекта. Если у вас есть необходимые аналитические данные и люди, которые смогут грамотно их интерпретировать и сформировать прогнозы, не упускайте возможность зарабатывать больше.

Елена Машкович
Глаза-зеркало души (работа с предикативными сигналами доступа)

Каждая репрезентативная система, а точнее, говоря простым языком, система восприятия окружающего мира, имеет свою модальность. Мы воспринимаем все, что имеет к нам отношение через различные органы чувств. И у каждого из нас визуальное, аудиальное иди кинестетическое восприятие мира преобладает в той или иной степени. В помощь нам, при общении с партнером, выступают на первый план предикаты . Это слова, которые относятся к конкретной модальности. Разберем подробнее работу с предикативной системой и визуальными (глазными ) сигналами доступа партнера .

Для того, чтобы начать работу с сигналами , необходимо задать уточняющие вопросы. Очень интересно наблюдать за моими «крокодильчиками» в этот момент. Мы с ними, много и часто говорим про зиму и все, что с ней связано. И на вопрос «Какое, сейчас, время года?» Большинство, на секунду, поднимают глазки вверх и , только, потом, отвечают….зима.

Это и не случайно. Наши реакции (а перемещение взгляда вверх и влево при вспоминании зрительных образов - это тоже реакция) не являются чем-то случайным; это всего лишь следствие работы нашего мозга .

Какая же информация скрывается за движением наших глаз !

Для уяснения движений глаз партнера (а вдруг они не соответствуют стандартной схеме) задают легкие тестирующие вопросы, затрагивающие поочередно то визуальную ("как выглядит…", то аудиальную ("как звучит…", то кинестетическую ("как ощущается…") системы представлений .

Визуальное конструирование Визуальная память Визуальная память

Аудиальное конструирование Кинестетика Внутренний диалог

Глазные сигналы доступа :

Глаза перемещаются вверх и влево (по отношению к человеку) – визуализация из прошлого опыта.

Вверх и вправо – конструирование зрительного образа.

По горизонтали влево – припоминание звуков.

По горизонтали вправо – конструирование звуков.

Вниз вправо – доступ к ощущениям .

Вниз влево – внутренний диалог.

Расфокусированный взгляд прямо перед собой - визуализация.

Все вышеперечисленное, верно для большинства правшей. У левшей обычно проявляется все наоборот, т. е. смена левой позиции на правую.

Для того, чтобы научиться считывать сигналы с человека , можно потренироваться с кем-то из знакомых, задавая ему вопросы отслеживая реакцию. Ниже представлен целый спектр таких вопросов. Я упражнялась на маме и дочке. Выяснилось при этом, что мама переученная левша.

Вопрос, включающие визуальное воспоминание :

Какого цвета ваша входная дверь? (мамины глаза ушли вверх и вправо )

Вопрос, требующие визуального конструирования :

Как бы выглядела Ваша комната с розовыми в крапинку обоями? (глаза вверх и вправо , сразу влево)

Вопрос, требующие аудиального припоминания :

Какая дверь в Вашем доме скрипит громче всех? (дочь-глаза уходят вверх влево )

Вопросы для аудиального конструирования :

Какой звук издаст пианино, если оно упадёт с 10 этажа? (у мамы глаза прошлись и по визуальному воспоминанию и конструированию, и по горизонтали, вспоминая звуки)

На что будет похож вопль мандрагоры? (дочь так же прошлась по визуальному воспоминанию и конструированию, а потом переместились в аудиальную зону. При этом добавились эмоции)

Вопросы для кинестетического канала восприятия :

Что бы Вы ощущали, надевая мокрые носки? (дочь вспомнила, потом ушла вниз, в кинестетическую зону)

Что Вы чувствуете, после того, как хлебнули целую ложку пересоленного супа? (мама, так же вспомнила, а потом перевела глаза в зону кинестетики )

Довольно часто, прежде чем ответить на вопрос, человек будет обращаться сначала к своей ведущей системе. Если у вашего партнера ведущая система визуальная, то он будет "рисовать" различные картинки (для того, чтобы получить доступ к звукам или ощущениям) при ответе на кинестетические или аудиальные вопросы. Глазодвигательные реакции отражают последовательность репрезентативных систем, которые использует человек для ответа на поставленный вопрос. Например, отвечая на вопрос : "Что Вы говорите себе, когда дела идут плохо?", ваш партнер может сначала визуализировать ситуацию, в которой у него все "валится из рук", затем почувствовать ощущения, которые он испытывает в подобной ситуации, и только после этого услышать то, что он себе говорит.

В процессе мышления мы сознательно двигаем глазами в любом направлении . Однако, чтобы получить доступ к определенной репрезентативной системе, необходимо обратить внимание на естественные движения глаз . Глядя вниз, очень трудно вспомнить, как выглядит ваш друг. Для того, чтобы вспомнить то, что Вы видели в отпуске или вчера, легче всего будет, если Вы посмотрите вверх и влево или зафиксируете взгляд перед собой.

Осторожно задавая эти вопросы в процессе общения, Вы узнаете, какими стратегиями пользуется ваш собеседник для организации и извлечения информации. Например, Вы можете спросить : "Какой день запомнился больше всего в прошедшем году? Заметив движение глаз , Вы узнаете, какая репрезентативная система является ведущей у вашего собеседника. Задав следующий вопрос : "Как Вы это узнали?", - Вы поймете, какую репрезентативную систему использует партнер в качестве оценочной, а предикаты укажут Вам на первичную или предпочитаемую систему . Например, ваш собеседник использовал визуальные предикаты (В) . Отвечая на вопрос "Какой день запомнился больше всего в прошедшем году?", глаза указали на ведущую аудиальную (Л) систему, а оценочной системой является кинестетика (К) . Таким образом, стратегия вашего партнера выглядит так : ВАК. Используя в своей речи, последовательно визуальные, аудиальные и кинестетические предикаты , Вы установите хороший диалог с вашим партнером. Для получения доступа к различным переживаниям люди используют различные стратегии. К сожалению, многие человеческие проблемы связаны с небольшим количеством стратегий : одна и та же стратегия может быть использована как для обучения, так и для любви. Не бывает неэффективных стратегий, бывает неэффективное их использование!

Список использованной литературы :

1. Аркин, Е. А. Ребёнок в дошкольные годы / Е. А. Аркин; под ред. А. В. Запорожца, В. В. Давыдова. – М.: Просвещение, 1968. – 446 с.

2. Житникова, Л. М. Учите детей запоминать : пособие для воспитателя дет. сада / Л. М. Житникова. – 3-е изд., доп. – М.: Просвещение, 1985. – 95 с.: ил.

3. Занков, Л. В. Память / Л. В. Занков. – М.: Учпедгиз, 1949. – 176 с. – (Академия пед. наук РСФСР) .

4. Зеньковский, В. В. Психология детства / В. В. Зеньковский; отв. ред. И сост. П. В. Алексеев. – М.: Школа-Пресс, 1996. – 336 с.: табл.

5. Ляудис, В. Я. Память в процессе развития / В. Я. Ляудис. – М.: Изд-во Московского ун-та, 1976. – 256 с.

6. Мухина, В. С. Психология дошкольника : учеб. пособие для студентов пед. ин-тов и уч-ся пед. училищ / В. С. Мухина; под ред. Л. А. Венгера. – М.: Просвещение, 1975. – 240 с.

Это третья публикация в рамках помощи участникам конкурса «SAP Кодер-2017» .

Каждое предприятие в процессе своей жизнедеятельности генерирует значительное количество данных, как «больших», так и не очень. Эти данные часто можно использовать для получения нового знания, которое, в свою очередь может оказать существенное влияние на стратегию развития бизнеса или тактику поведения в некоторые локальные моменты работы. Сейчас, в связи с развитием вычислительной техники и ростом объема накопленных данных, большое развитие получили численные методы, позволяющие извлекать полезную информацию из массива «сырых» данных и использовать ее в различных бизнес-сценариях.

SAP Cloud Platform имеет, наряду с другими встроенными сервисами, инструментарий предиктивной аналитики, позволяющий строить и использовать построенные модели в созданных на платформе (и вне ее) бизнес-задачи. Набор прогнозных инструментов, входящий в сервис на дату публикации поста, состоит из следующих элементов:

• Clustering – классический кластерный анализ и сегментация базы объектов с большим количеством атрибутов-классификаторов;
• Forecasts – построение прогнозов на базе временных рядов;
• Key Influencers – поиск наиболее влияющих на целевую функцию параметров;
• Outliers – поиск нестандартных паттернов в наборе данных (выявление мошенничеств, ошибок ввода и пр.);
• Recommendation – построение моделей продуктовых рекомендаций на базе истории покупок (чеков);
• Scoring Equation – построение и экстракция уравнения, позволяющего вычислять целевую функцию аналитически и встраивать ее в собственное приложение;
• What If – анализ «что-если», позволяющий предполагать последствия совершения тех или иных действий, базируясь на истории поведения объекта

Актуальный список методов и их описание можно посмотреть по ссылке .

• UserColumn – поле с номером участника программы лояльности
• itemColumn – SKU
• dateColumn – дата транзакции
• startDate – дата начала данных для расчета
• endDate – дата окончания данных для расчета

Дополнительно можно менять параметры, описывающие математику модели. Для нашей модели мы возьмем следующие параметры:

Запускаем построение модели и получаем отклик. Ключевой момент – записать ID модели

Видим, что количество SKU, встречающихся в одной корзине с другими составляет 2777 штук, на базе чего удалось найти 9633 правил рекомендаций. С помощью ссылки /api/analytics/recommendations можно протестировать полученную модель. Здесь необходимо ввести следующие параметры:

• itemList – SKU, уже лежащие в корзине
• maxItems – максимальное количество возвращаемых рекомендаций
• recommenderID – ID модели, построенной на предыдущем шаге
• userID – номер участника программы лояльности

Указывать можно либо оба параметра itemList и userID, либо только один из них. При указании только одного параметра система выдаст предупреждение, но позволит продолжить работу.

Проверим модель с SKU 5000267097428

В ответ получаем

Посмотрим, что это такое

Таким образом, получаем, что при покупке виски неплохо бы порекомендовать покупателю еще и сухого вина.

Рекомендательная модель может также быть запущена в пакетном режиме, сгенерировав таблицу рекомендаций для всех пользователей программы лояльности. Для этого нажимаем закладку POST на ссылке /api/analytics/recommendations/batch

Затем указываем таблицу, в которую надо поместить наши рекомендации

И запускаем расчет. Сервис создает таблицу и для каждого пользователя рассчитывает рекомендованный товар, который может быть приобретен с большей вероятностью.

Таки образом, Predictive service позволяет очень быстро настроить и использовать некоторые наиболее часто употребляемые математические методы для построения предиктивных моделей, годных к применению в реальном бизнесе.

Таким образом, выбор слов показывает, какая репрезентативная система используется в данный момент. Представьте себе трех человек, которые прочитали одну и ту же книгу. Первый может отметить, как много он УВИДЕЛ в этой книге, как хорошо подобраны примеры, ИЛЛЮСТРИРУЮЩИЕ основную идею, и что она написана с БЛЕСКОМ. Другому может не понравиться ТОН книги, ее РЕЗКИЙ стиль. Он, фактически не мог НАСТРОИТЬСЯ на идеи автора и хотел бы ПОТОЛКОВАТЬ с ним об этом. Третий почувствует, что предмет разбирается очень ВЗВЕШЕННО. Ему импонирует манера, в которой автор ЗАТРОНУЛ все ключевые моменты, и он легко УХВАТИЛ все новые идеи. Он чувствует симпатию по отношению к автору.

Они все читали одну и ту же книгу. Легко заметить, что каждый выражает свое отношение к книге различными способами. Независимо от того, что они думают о книге, их отличает то, как они думают о ней. Первый мыслит картинками, второй - звуками, третий - ощущениями. Эти сенсорно-определенные слова (прилагательные, наречия и глаголы) называются в НЛП ПРЕДИКАТАМИ. Частое использование одного вида предикатов будет указывать на предпочитаемую репрезентативную систему человека.

Можно найти предпочитаемую систему автора любой книги, обратив внимание на тот язык, которым он пользуется. (Исключение составляют книги по НЛП и конкретный реферат, в котором автор может предпринять более расчетливый подход к употребляемым словам.) Классическая литература всегда содержит богатый и разнообразный набор предикатов, используя все репрезентативные системы равным образом.

Такие слова, как “понимать”, “объяснять”, “думать”, не являются сенсорно-определенными, и, следовательно, оказываются нейтральными по отношению к репрезентативным системам. В научных трудах авторы отдают предпочтение именно нейтральным, а не сенсорно-определенным словам, вероятно, неосознанно понимая, что сенсорно-определенные слова оказываются личностными по отношению к автору и читателю, и, следовательно, менее “объективными”. Однако нейтральные слова будут переводиться читателем различными способами (кинестетичным, аудиальным, визуальным) и положат начало множеству академических споров, зачастую по поводу этих слов. Каждый будет уверен в том, что он прав.

Каждая репрезентативная система имеет свой собственный “язык”. Если вы способны понимать и говорить с человеком, используя “язык” предпочитаемой им репрезентативной системы, то вы прокладываете путь к доверию, которое очень важно для любых тесных взаимоотношений.

Глазные сигналы доступа.

Легко обнаружить, когда человек думает картинками, звуками или ощущениями. Существуют видимые изменения, которые происходят в нашем теле, когда мы думаем различными способами. Способ нашего мышления оказывает влияние на наше тело, а то, как мы используем наше тело, действует на то, как мы думаем.

Мы систематически передвигаем глазами в различных направлениях в зависимости от того, как мы думаем. Неврологические исследования показали, что движения глаз по горизонтали и вертикали оказываются связанными с активацией различных частей головного мозга. В НЛП эти движения называются глазными сигналами доступа, потому что они являются визуальными сигналами, которые позволяют нам понять, как люди получают доступ к информации. Существует определенная внутренняя связь между движениями глаз и репрезентативными системами, поскольку одни и те же паттерны оказываются распространенными во всем мире.

Для начала проведем небольшой эксперимент. Предлагается ответить на ряд вопросов, обращая при этом внимание на движение глаз.

Визуальное воспоминание: У кого из ваших друзей самые длинные волосы? Сколько этажей в вашем доме? Как расположены полоски на теле у тигра?

Аудиальное воспоминание: Какая дверь в вашей квартире скрипит громче всех? Вспомните мотивы вашей любимой песни. Как звучит сигнал «занято» в вашем телефоне?

Кинестетическое воспоминание: Какая рука сейчас теплее: правая или левая? Что вы чувствуете, встав под ледяной душ? Кислый ли ломтик лимона во рту?

Не трудно заметить определенную закономерность при движении глаз. Существует взаимосвязь между обдумыванием вопроса и глазодвигательными реакциями. Следующая группа вопросов.

Визуальное конструирование: Если карту перевернуть, то в каком направлении будет юго-восток? Как, по-вашему, выглядят инопланетяне? Представьте себе зебру, у которой исчезли полосы.

Аудиальное конструирование: Как громко получится, если 10 человек крикнут одновременно? Как будет звучать цепная пила в сарае из рифленого железа? Представьте себе любимую мелодию, звучащую в 2 раза быстрее.

Несомненно, между последними вопросами и теми, которые были заданы раньше, присутствует существенная разница. Отвечая на первую группу вопросов, предстояло всего лишь вспомнить, воскресить в памяти нечто знакомое по прежнему опыту. Ответ на последнюю группу вопросов предусматривал конструирование чего-то совершенно необычного, нового. Движения глаз человека, размышляющего над каждым из этих вопросов, для большинства правшей выглядят следующим образом:

Когда мы визуализируем что-то из нашего прошлого опыта, наши глаза имеют тенденцию перемещаться вверх и влево по отношению к нам. Во время конструирования картинки из слов или в то время, когда мы пытаемся “вообразить” себе нечто такое, что мы никогда раньше не видели, наши глаза поднимаются вверх и вправо. Глаза перемещаются по горизонтали влево, когда мы вспоминаем звуки и по горизонтали вправо, когда мы конструируем их. При получении доступа к ощущениям типичным является движение глаз вниз и вправо. Когда мы разговариваем сами с собой, наши глаза чаще всего находятся внизу слева. Расфокусированный взгляд прямо перед собой, когда собеседник смотрит на вас и не видит вас, тоже говорит о визуализации.

Хотя в процессе мышления мы можем сознательно двигать глазами в любом направлении, получение доступа к определенной репрезентативной системе оказывается, но в общем случае, значительно более легким, если использовать подходящие естественные движения глаз. Они представляют собой инструменты тонкой настройки нашего мозга на определенную репрезентативную систему.

Обычно мы не осознаем свои латеральные движения глаз, и не существует причин, заставляющих нас это делать, но “высматривать” информацию в правильном месте - это полезное умение.

Сигналы доступа позволяют нам узнать, как другой человек думает, и важную часть тренингов НЛП составляет наблюдение за глазными сигналами доступа людей.

Движения глаз происходят очень быстро, и следует быть достаточно наблюдательным, чтобы увидеть их. Они будут показывать последовательность репрезентативных систем, которые человек использует, чтобы ответить на поставленный вопрос. Например, отвечая на аудиальный вопрос о самой громко скрипящей двери, человек может визуализировать каждую дверь, мысленно почувствовать, как он ее открывает и затем услышать звук. Возможно, он будет вынужден сделать это несколько раз, прежде чем даст ответ. Часто человек будет обращаться сначала к своей ведущей, а за тем к предпочитаемой системе, чтобы ответить на вопрос.

В процессе общения с собеседником необходимо расспросить его о чем-то хорошо ему известном, попытаться его расслабить и по возможности ослабить его бдительность. Отметьте предикаты в его рассказе (например: я вижу, я слышу, я чувствую), которые позволяют выделить, а затем и изучить одну из сфер сенсорного опыта собеседника (ауд., виз., кинест.). Последовательность работы данных сфер у каждого человека строго индивидуальна. В ходе общения с собеседником, чтобы понять принципы его внутреннего мышления, можно задать ему ряд вопросов, примеры которых приведены выше. В процессе наблюдения необходимо получить навыки определения модальностей собеседника по движению его глаз.

Другие сигналы доступа.

Движения глаз не являются единственными сигналами доступа, хотя, вероятно, их легче всего заметить. Так как тело и мозг неразделимы, то способ мышления всегда проявляется в чем-нибудь, и это можно увидеть, если знать, куда смотреть. В частности, это проявляется в паттернах дыхания, цвете кожи и позе.

Человек, думающий визуальными образами, обычно будет говорить быстрее и более высоким тоном, чем тот, который думает по-другому. Образы возникают в голове быстро, и приходится говорить быстро, чтобы успевать за ними. Дыхание будет верхним и более поверхностным. Часто наблюдается повышенное напряжение мускулатуры, в частности, в плечах, голова высоко поднята, а лицо бледнее обычного.

Те люди, которые думают звуками, дышат всей грудью. Часто возникают мелкие ритмические движения тела, а тон голоса чистый, выразительный, резонирующий. Голова балансирует на плечах или слегка наклонена к одному из них, как бы прислушиваясь к чему-то.

Люди, которые разговаривают сами с собой, будут часто склонять голову в одну сторону, подпирая ее рукой или кулаком. Это положение известно под названием “телефонная поза”, потому что она выглядит так, как будто человек говорит по невидимому телефону. Некоторые люди повторяют то, что они только что услышали, в такт своему дыханию, и можно увидеть, как шевелятся их губы.

Кинестетический доступ характеризуется глубоким низким дыханием в области живота, часто сопровождающимися мускульным расслаблением. С низким положением головы связан голос низкой тональности, и человек будет говорить медленно, с длинными паузами. “Мыслитель” - скульптура Родена - несомненно, думает кинестетические.

Движения и жесты также расскажут о том, как человек думает. Многие люди будут указывать на тот орган чувств, который они используют внутренним образом: они покажут на свои уши, прислушиваясь к звукам внутри себя, покажут на глаза, визуализируя, или на живот, если испытывают сильные ощущения. Эти знаки говорят не о том, о чем думает человек, а о том, как он это делает. Это язык телодвижений в более рафинированной и утонченной форме, чем обычно принято его интерпретировать.

Идеи репрезентативных систем - это очень полезный способ понимания того, как различные люди думают, а чтение сигналов доступа является бесценным искусством для тех, кто хочет улучшить свои коммуникации с другими людьми. Это важно для терапевтов и преподавателей. Терапевт может начать понимать, как его клиенты думают, и обнаружит, каким образом они могли бы это изменить. Преподаватель может определить, какие способы мышления работают лучше всего в разных ситуациях, и учить именно этим успешным способам.