先广后专，最优决策和生涯标定
前言
对于绝大多数大学新生来说，他们的学习精力主要集中在以往竞争激烈的中考、高考等入学考试上，所以他们对“职业规划”的理解几乎是“一张白纸”。
那么，作为“一张白纸”的大学新生，即将进入一个全新的、陌生的环境，该如何做职业规划？职业规划的路径是什么？在我看来，个体的多样性导致没有一套适合所有人的职业规划方法，但有一套职业规划方法论可以“赋能”个体，让个体创造出一套适合自己的职业规划方法。
这次我想提出的方法论叫“生涯标定”
先广后专——我的生涯经历
我本科读的是机械工程，但当初填报这个志愿的时候，我唯一的相关专业认知是：看过《变形金刚》和尝试过帮高中同学修台灯。可以说我也是“一张白纸”。为了能够度过一个充实丰富的，特别是有许多“荣耀”加持的大学生活，我一开始也是在各种线上和线下平台里进行咨询。
“先广后专，在大一大二时期多参加活动和学生工作，敢于尝试和创新，拓宽视野。大三大四要在之前的丰富经历中找到一个自己希望发展的方向，努力专攻”。
这句话让当时那个对大学生涯规划还一片迷茫的我提供了一个很好的“方法论”，于是我就尝试通过这个方法论，来寻找一套适合自己的大学生涯规划。
大一大二时，我仅凭自己的好奇心，在完成指定学习任务之外，积极参加艺术类、科创类社团，以及各种志愿者活动。大二初，我在社团里和学院里有了一些人脉以后，尝试自己创建社团“交大志愿者导游协会”开展活动，社团在接下来一年左右的时间发展得很好。此外，一年多时间我通过科创社团“头脑奥林匹克协会”组队参加了领域内的竞赛，并且一路入围世界决赛并且斩获铜牌的好成绩。
此时的我，虽然在课外活动上屡获佳绩，但我在课内成绩上没有做出什么骄人的成绩，也没有拿到任何的奖学金。由此，我一度认为我应该在完成机械工程本科学业后“转向商科”，所以放弃了当时学院里炙手可热的“美国双学位项目”，因为双学位项目没有商科而本硕连读的项目则可以选择商科。
大二下学期，我发现很多同学开始联系教授做科研项目，这对还没有确立科研方向的我来说，是一个警钟。
我把志愿社团交给一些学弟学妹，自己则告别了之前所有的大学社团，四处寻找科研项目。通过这两年积累的科研资源人脉，我参与了一个当时非常火爆的“3D打印机”相关的研究项目。同时，实习计划也在稳步实施中。
在大四时，我的协会及其衍生出来的创业项目在学校发生了一些风波，这让我暂时搁置了“读商科”的想法，下定了出国并且做好科研工作的决心。经过之前的一些科研、实习经历，我把我未来的发展方向暂定为“智能交通、无人驾驶”，并且也申请到了相关专业的研究生，由此大学生活画上了句号。
最优停止——单向选择策略
做出选择，以及决定何时做出选择，并不是一件容易的事。从选择职业到选择终身伴侣，这些问题的“做出最佳选择”是一个活跃的研究方向。其中，一个“最优停止问题”引起了我的注意。
最优停止问题，类似于秘书问题、婚姻问题、苏丹的嫁妆问题等。
秘书问题：要招聘一名秘书，有N个候选人。每次面试一个人，你必须在面试后决定是否雇用他（她）。如果当时没有录用他或她，他或她就不会再回来了。
没有任何选择策略，有些人早早就选了秘书。然而，当他们看到后面的候选人有更好的资质时，他们就后悔了。有些人在选择时总是犹豫不决，但候选人到后来对这份资格越来越不满意，也会后悔。
那么，最优的选择策略是什么呢？
有一种算法采取了一种策略：拒绝前r-1个人，然后面试剩下的n-r+1个人，如果其中有一位面试官比前面的面试官更优秀，就录用这个人。通过一系列的数学计算和计算机模拟，我们得到了一个数：0.368。这个数的含义是：100个人来面试，第36或37个人成为最佳候选人的概率最大。因此，0.368这个点也被称为经典秘书问题的“最优停止点”。
在职业生涯规划中，我们可以把这个数字运用到各种场景中：
以4年的本科学习为例，最佳停顿点为4*0.368=1.472，也就是大二下学期开始的时候。
如果选择23到35岁作为个人职业生涯的上升期，那么最佳停顿点为23+(35-23)*0.368=27.416，大约是27岁半。
如果选择18到63岁作为个人职业生涯的完整期，那么最佳停顿点为18+(63-18)*0.368=34.56，大约是34岁半。
然而，这些停止点只是数字，我们必须在职业规划中赋予这些数字意义。
或许我们可以用职业规划的语言来解释这个算法所采用的策略：
在职业生涯的前36.8%部分，我们探索、观察、交流，思考更多，做出的重要职业决策更少。这样，我们就可以让自己意识到一生中会经历的人和事，尤其是：未来会和什么级别的人一起工作？未来会接触什么样的事物，并做出一个预期。这样，我们就能衡量在甜蜜点之后，我们的职业生涯中会发生什么人和事。当然，如果我们后来遇到了一个“超出我们预期”的同事或行业机会，我们会自信地选择它作为我们职业生涯的一部分。
最优停止是一个单向选择问题。比如一个人选择从事某个行业，不会影响到其他人选择或不选择从事同一行业。但如果是应聘者和招聘者之间的双向选择，互相影响，那就涉及到“稳定匹配问题”。
稳定匹配——双向选择策略
1962年，经济学家David Gale和Lloyd Shapley针对生活中一些常见的匹配问题，提出能否设计一种可以自我执行的算法来求得最佳匹配。其中最经典的男女匹配问题之一是：给定N个男性和N个女性对匹配的偏好列表，请用算法找出一个稳定匹配。对应的解决算法是Gale-Shapley算法：这个算法假设男性按照偏好从大到小的顺序向女性求婚，但是女性一旦找到伴侣，就不再是单身，而只会被更优秀的人取代。
这个算法的结果有很多性质：我们可以注意到的一个性质是男性会被分配到最好的合法伴侣，而女性会被分配到最差的合法伴侣。
这个理论的实际意义在于主动求婚的人永远会获得优势。
生涯标定：探索——标定——衡量
经过以上对“最优停止”相关的算法介绍和分析，我想赋予0.368这个点为“生涯标定点”：在这个点之前，我们“先广”，我们不断地对外探索，多接触不同的人和事物，并且提醒自己：时刻对周围发生的现象进行归纳和总结。在这个点之后，我们“后专”，我们将之前的宝贵探索经历，做成一把“生涯标尺”。这把“生涯标尺”能够标定我们未来遇见的人和事物，从而辅助我们更自信地做出生涯决策。
有了这把“生涯标尺”，我们为什么能够更自信？是因为这个生涯标定点是我们通过数学推理和演绎算出来的最优解，是我们在已有能力的情况下做出的我们主观上的“最具确定性的安排”。
然而，我们不能简单死板地“使用”0.368这个数字，只能作为参考。职业生涯规划毕竟不是自然科学，严谨反而会导致死板。一方面，现实的情况比这种数学模拟更加复杂，另一方面，人自身和环境都是在不断变化的，生涯也是不均匀的，即各个时期生涯的“权重”会不同。
此外，经过以上对“最佳匹配”相关的算法介绍和分析，我认为：在职业生涯中主动探索的能力，比做最优生涯决定的能力更加重要。那些勇敢且主动去探索职业生涯，主动出面去匹配对方，积极去争取的一方，比那些害怕“不确定性”，被动做决定的一方，更能获得职业生涯发展方面的优势。而不是很多人认为的“有选择权的一方总是更有优势”。
在《富豪谷底求翻身》(Undercover Billionaire)（我认为这是“财务自由派”的职业规划师必要的学习材料之一，以后我们还会专门提到）真人秀节目的第一季中，富豪Glenn Stearns带着100美元，一辆破皮卡，一部没有任何联系人的电话号码来到了一个对他来说全新而陌生的小城Erie上，不能使用他作为富豪的身份和任何信息，要在本地创立一家价值100万美元的品牌，他的策略是：
1. 探索：主动探索当地的产业发展，主动寻找当地的创业资源，主动去连接当地的人脉。
2. 标定：基于之前的探索，对自己已经了解到的信息进行总结和归纳。他接触过咖啡店、啤酒馆和烧烤店，最终通过一系列分析，决定要做一家售卖啤酒的烧烤店。
3. 衡量：在项目执行的过程中，用标尺来衡量周围的人和事物，辅助自己做出决策。如看见RJ工作似乎不上心时，邀请大家看Matt的部署成果，用Matt的工作来衡量RJ的工作，也让RJ意识到了自己的不足，从而加快了项目进度。
生涯标定的意义——感恩过去，着眼未来
生涯探索是最重要的，但也是最难的。
在生涯标定的探索期，我分配了更多时间积极参与不同的新活动，积极与其他人交谈，积极通过社交媒体与其他人互动。勇敢地接触新事物，满足了我的好奇心，增长了我的见识。
但探索的过程是艰辛的，尤其是当你试图接触一个新的群体时，我常常很敏感：别人会如何评价我？有时我被当成客人，有时我被当成入侵者。
无数次我被别人冷落，被别人嘲讽，被某些人莫名的优越感所厌恶。
我被各种各样的人猜测，只因为我和他们有一些不同。甚至乐于助人的共同善良品格，也被一些人理解为“恶意骚扰我们的借口”。对教育专业感兴趣就是“爹味十足”，很少虚荣攀比衣食就是“生活贫困”，类似这样的例子在我经历中不胜枚举。你越想尝试，越想探索，越主动接触不同类型的人，遇到的挫折就越多。我曾经多次怀疑过自己这种“主动探索”的决定：物以类聚，信仰不同的人不应该行得通，我为什么要强行把这些不同的群体和自己联系起来呢？
而我在探索的过程中，周围环境不断的、快速的变化，或者说动荡，也在影响着我的心境。在探索的过程中，我犯过很多错误，吃过很多亏，做过很多疯狂的举动，伤害过别人，也伤害过自己。
生涯标定方法论对我最大的意义在于，过去所有的经历，无论是好的还是坏的，胜利还是失败，喜悦还是痛苦，都是我生命中不可分割的一部分。我也曾经陷在对过去一些人和事的怨恨中，有时甚至无休无止。但当我回首预期的“校准时刻”时，时间的流逝已经带走了所有的功过。大浪冲刷掉沙子，沙滩上才有黄金。在过去的探索期，那些给我启发和磨练过我的人和事，构成了我未来职业标尺的一部分。利用这把“职业标尺”，我可以试着将未来职业生涯中遇到的人和事量化成一种特殊的数据。未来，这些量化的“数据”可以增加我对未来预期的确定性，让我做出更理性、正确的职业决策。
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