Ефим Шнейдерман
Автор, известный своими публикациями, однако подробная информация о его биографии и творчестве ограничена.
Мы уверены, что принимаем решения осознанно. Но на деле наш мозг ведёт с нами тонкую игру: находит связи там, где их нет, и игнорирует очевидное.
Меня зовут Ефим. Я не нейробиолог и не психолог — я предприниматель. И мне критически важно понимать, как устроено мышление. Ведь, как бы банально это ни звучало, люди — наш главный ресурс. А значит, их поступки, эмоции и убеждения влияют на всё: от бизнеса до семьи.
Эта книга — результат моего личного пути к пониманию когнитивных искажений. Я хотел разобраться, почему мы ошибаемся, как мозг принимает решения, и чем на самом деле мы руководствуемся в своих оценках. Я переработал большой массив информации и собрал её в простой и доступной форме.
В книге вы найдёте 158 самых известных искажений — лаконично, по делу и с примерами.
Если вы хотите понять, как мы сами себя вводим в заблуждение, почему наш мозг бывает нелогичен и как это знание может помочь вам в жизни — эта книга станет отличным проводником.
Автор, известный своими публикациями, однако подробная информация о его биографии и творчестве ограничена.
Разбираем, как работает страх — чтобы научиться воспринимать его как союзника, а не врага. Без необходимости читать книгу «Бояться, но делать» Брэндона Уэбба.
Семейная лояльность: влияние на финансы, сепарацию и идентичностьЧто такое семейная лояльность и каким образом она влияет на нашу жизнь? Почему интроекты семьи формируют сценарии, ограничивающие заработок? Как родительские мифы мешают сепарации и сохраняют патологическую привязанность? И можно ли изменить эти сценарии, сохранив чувство принадлежности и при этом оставаясь собой?
Анализ ключевых характеристик внутреннего критика, чтобы понять, в чём его вред и опасность. Без необходимости читать книги Янга о негативном мышлении или посещать несколько сеансов у психолога.
Эта встреча предназначена только для тех, кто уже проходил обучение на любом потоке «Адронного Коллайдера». У меня накопился достаточно продвинутый материал, который сложно освоить с нуля, поэтому я предлагаю собрать небольшую мини-группу из тех, кто уже знаком с темой, и именно на вас протестировать новые разработки.Мы будем изучать свежий алгоритм, позволяющий точнее выходить на причины проблемы, разберём ситуации, в которых классическая работа