学会怎么把一个大议题分解成具体的小问题，再把这些问题变成引人深思的疑问。这样做，才能更有说服力。

　　内容匆忙◆◆、肤浅★◆■★，这不是写作技巧的问题，是思维方式的问题■★★★◆。换句话说★★，我们要清晰的思路和深入的分析◆★★■★，而不是简单地堆砌文字◆■★■★。

　　至于怎么用；问，代表三步法◆◆★。我通常这样提问■■◆◆：谁★◆、什么、何时、哪里■★◆★■、怎样、为什么。

　　毕竟，每个细分领域都没有代表性，因为企业立场又分为很多不同的企业，竞争格局也不一样。

　　如果一开始没弄明白它们之间的区别，研究时，可能让自己的选题变得模糊。回想一下，以前有没有遇到过这样的状况★■◆◆◆◆？

　　例如◆■◆◆◆■：电商市场发展问题，包括了竞争格局◆■◆、商家困境◆★、流量困境、用户消费行为等；商家困境，又包括了广告投放、供给供需问题、甚至还有招聘、职业发展◆◆★◆■★、薪酬待遇等各方面等等。

　　难题是难以解决的问题，里面有一定变量◆■。我们都知道汽车尾气对身体不好，但怎么减少尾气排放？虽然我们不应该公开讨论男女性别哪个更重要，但这个话题几十年来一直在被讨论。

　　什么隐形知识呢？那些不容易用语言文字明确表达出来的，这里面有个人经验、有直觉、洞察力和理解力的融合。

　　这类的研究题目不难找，写起来也相对容易■◆■★，因为它们涉及的范围很广，你只要从一个宏观的角度去看待它们★◆◆。但这样做的缺点也很明显，就是不够深入■◆★★■，只是停留在表面。

　　我晕■★◆★。选题，大家都知道■★◆■，挑选一个问题来解答，但有时候◆★■，找到合适选题并不容易◆◆，因为背后有一些隐性知识所在★■■◆。

　　所谓的“层次”，是看待问题的角度；是要从大局出发，还是从某个企业的视角来看◆■◆■■■，或者是关注市场的行为？这些都不太容易确定◆★◆★★■。

　　当我们谈论写作◆★■■■★“选题”时，其实在选择一个具体的主题◆★；这很关键，因为问题太多■■■★，上网一看◆■，各种问题层出不穷。

　　所以，封闭式问题帮助你收集事实◆■★，而分析性问题能引发思考；我的建议是：最好多写分析性问题，毕竟◆■，写作不是请客吃饭，直面问题，哪怕引起一些争论◆◆★★★◆，也会给人带来不同视角◆◆■◆★。

　　他们因为时间和任务的压力◆★◆，往往不像业余爱好者那样，能轻松找到灵感■■，这种压力会阻碍角度的产生。

　　这些问题能帮我们把零散的信息连起来，就像把点连成线（connecting the dots），这样就能在复杂的情况中找到规律。

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　　我们说“过时的技术”和“传统制造业的数字化转型难题”。你可以讲，随着人工智能和自动化技术的发展，传统制造业面临着转型的挑战★◆■★，它们要更新自己的业务模式、重新设计工作流程。

　　不过，无论写作还是研究，都得从提问开始◆◆★◆■■，提问是一门手艺■◆，得不断练习和听取别人的意见才能做得好；希望你能成为一个“问题青年◆◆”■■。

　　这就是难题（problem）★★◆★◆◆。难题之所以难，因为背后有一些动机、冲突或者共鸣。

　　怎么提出一个好的选题？怎么像你一样源源不断地有新选题？或者说，怎么把选题写得很严谨一些■★。

　　所以，后来每次和朋友交流，只要谈到“选题、商业研究”方面的疑问，我就把它记录下来■■◆★；今天一看，记下内容够多了，可以完整地分享出来★★◆◆。

　　就像电影一样◆■★◆★◆，一开始看起来很普通，随着故事的推进，我们对新旧事物的看法会发生变化，过程经历各种挣扎，慢慢意识到转型的重要性。

　　还有一点，现实难题是实实在在的困境和麻烦，指一种需要解决和改善的情况■★■，这些问题要行动和干预来缓解和解决◆★，涉及很多层面。

　　前几天◆★■◆★■，看到OpenAI推出AI搜索功能★◆◆■★；而且★★★，在谷歌浏览器里也能直接用这个功能■■◆；我在想，AI搜索新竞争★★，会对市场产生什么影响？

　　再比如：职业商业作者总想写得又快◆★★、又好★◆，他们一开始就定了很高的目标◆■■，这反而让让他们感到紧张★■■★◆，难以放松★■◆。结果一下子很难找到一个让自己满意的选题。

　　你看◆★，通过这种方式◆◆，我们的研究变得更具体■■◆，也能帮助公司了解用户喜好的变化■■◆，解决怎么适应AI搜索技术的问题。

　　快递送货慢，确实是一个具体问题★★；但如果只是简单描述★◆★，没有深入分析背后的原因和解决办法，那么这个选题也无法带来有价值的思考。

　　当你不知道怎么开始的时候，可以试试这个方法◆◆■。商业研究像画地图，一开始得搞清楚要去哪里◆★■◆，然后一步步找到路。这样一来，就能把所有的事实都摆出来◆■■■★，好好分析一番。

　　你不能只研究那些大的、宏观的问题，因为它们太难把握了◆★★◆★★。但也不能只关注太小◆■■★■★、太个人化的问题■★◆，因为如果它们没有普遍性，就会显得微不足道，没人会关心。

　　好吧◆★■◆，不说这些烦心事儿，回答眼前，很多商业研究者在选题时容易犯一个错误★■◆◆，即◆■■◆★■：把一个领域当成问题，或者把一个现实问题原封不动地搬过来■★★■■◆。

　　一般而言，议题是宽泛话题，是一个问题丛（cluster of problems）。

　　你看◆◆★，过时的技术，属于宏观议题★★■◆★，而后面“传统制造业的数字化转型”就成了问题具体表现◆★◆◆◆★。有时候，一个宏观议题，往往不一定要很震撼的开场◆■。

　　所以◆★■★★，现实难题跟议题有重叠之处■■★，不过它可大可小，你选择这类选题★★★◆■■，一般会面临两种抉择。

　　我提到这个，是因为过去几年我发现，虽然这些知识大家都听说过■★，也能用AI搜索到◆■■■，但真正用到自己身上，实际操作起来却很难■★■■◆★。

　　这些问题可以分成两类：第一类，谁、什么■■★■◆、何时、哪里，这是描述性问题；它们主要是回答一些事实，属于封闭式问题★★。

　　第二类，为什么和怎样，这些问题是分析性的★◆■◆。“为什么■■◆”探讨的是原因和结果，“怎样”探讨的是事情的运作方式■★。

　　比如：感冒、物价、失业、网红、安全、卫生等等。这些话题每天都在互联网上涌现，我们自己也有很多问题。

　　电商是一个领域◆★■；电商发展就是一个领域的问题。你想写它，别说一篇文章，一个研究报告都很难说清楚★◆★■。

　　比如：你在写一篇饮料行业的市场分析■■■◆◆，封闭式问题可能是这样★■★◆：中年消费者为什么不爱喝饮料？他们会在什么情境下选择买饮料？他们觉得产品价格在什么区间更合理？

　　我每天都读很多内容★◆★◆★，数量多得数不清。我发现★■★◆★，很多读起来费劲的内容，通常问题出在一开始，堆了一大堆背景信息、产品信息，但总是说不到重点。等到终于说到正题了，没几句就结束了。

　　畅销书《复利思维》作者◆■★★；精神生活与商业探索★◆，关注科技人文★◆★■◆■、消费电商、品牌营销、商业认知思维等方面。

　　宽泛议题★◆★：AI搜索技术是怎么改变搜索引擎市场的？具体问题：人们为什么选择AI搜索◆★◆◆★？传统搜索还有什么优势？AI搜索是怎么改变我们搜索东西的方式的■★★◆？现实难题：搜索引擎公司怎么适应AI搜索技术★■◆◆★，保持竞争力？

　　好了，分清议题、难题■★★◆、疑问三者区别，不要聚焦到宏观问题上◆■■★★◆，问题分为陈述性问题★★◆■★★、分析性问题；确定问题焦点应该放在哪★★◆■★；然后，用三步法梳理自己思路等，近10个细节知识，希望对你有用。

　　比如说，你聊云计算的发展格局，或者中国的芯片发展■◆◆，追根溯源后可能会回到中美贸易关系上。

　　它们往往依赖特定的环境★◆◆★■、情境，因为具备动态发展的过程，所以，不太容易被SOP化。

　　聊具体话题有个好处，可以集中精力，深入地探讨问题，也能得出一些有用的见解；但是，见解背后藏着一些难题（problem）■◆★◆■■。

　　通过这个过程，可以看到整个行业的变化，这就是选择合适层次的目的◆◆◆★■■，以小见大★■，以特定群体折射宏观。

　　其实◆★★◆，领域问题和现实问题虽然都叫“问题■■■■”，但它们的含义不同；有些“问题★◆★■◆★”指广泛的议题（issue），有些是具体话题（topic），还有些是难题（problem）或疑问（question）。

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　　如果你总是这样写■■，会发现自己像「老虎吃天」■★◆■◆，不知道从哪儿下口★■◆◆■■。时间一长■★，根本没法彻底理解一个领域■■◆■★◆。这就是议题的难点。

　　比如说：有人认为具身智能是未来的趋势，我们很快就会进入一个全新的技术时代◆■■★，很多人的工作会因为技术革命而改变。

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　　话题，比议题更具体、更明确；电商市场发展问题是一个议题；而「某脱口秀演员为京东代言翻车」就是一个具体的话题。

　　而反之■■◆■，分析性问题可能是：为什么中年消费者不爱喝气泡水★■◆■？他们对气泡水的看法是什么样■◆？怎么让气泡水更符合中年人的消费需求？

　　这些问题更深入，更能找到背后的原因和过程，因为，你可能要查看市场趋势、消费者偏好■★、竞争对手的动态等等。

　　第一步，我要研究（这里填上一个宽泛的议题）◆◆★■◆。第二步★◆★★，具体来说■◆★，我想聚焦在这几个问题上：（1）为什么有的……■■■■★◆，有的……却……？（这里可以比较现实中的不同情况和奇怪现象）（2）是什么因素影响了这个结果？（3）这些因素和结果之间是怎么相互作用的★■★◆◆？第三步，回答这些问题，可以帮助……解决以下现实难题或者理论问题……（这里可以说明你的研究能带来什么帮助或者洞见）。

　　一，我要研究的是什么■★■★？二，具体来说■★■★，我想关注哪几个问题？三★★，回答这些问题，能帮助解决哪些实际问题？又能带来什么新的想法◆■◆■■◆？

　　当然，第二步里你提出越多，研究就越深入◆◆◆◆。如果能提出100个问题◆■，那真可以写成一份厚厚的研究报告了；所以，这三个步骤，就像把一个大议题慢慢缩小，获得更大范围内的关注（casting a wider net）★◆◆■■◆。

　　如果在当中再适当加入一些调研数据的分析◆■■、各种表格的对比再给出答案，那真的很厉害◆★★，可以说达到了专业水平■■★。

　　这三步像一个漏斗一样，从议题慢慢过渡到难题，最后变成疑问■■■★★◆，但同时，又把宏观议题、现实难题结合了起来，最终答案能有助于解决现实难题◆★■◆★、或推进理论发展。

　　不过◆■■■，灵感不是随时都有的，但可以用方法去引导。怎么引导呢■◆■？别着急■■，我先带你看四个词：议题（issue）、话题（topic）难题（problem）◆★◆■、疑问（question）◆◆◆■■。

　　一个职业性创作者■◆◆★★★、研究者，天天钻研，时间长了，会养成一些习惯★★，这些习惯不光是动作上的，还包括思考问题的方式。

　　认真观察不难发现，封闭类问题，是填空题，一般有具体确定性答案，回答完就结束了；而开放性问题，没有明确答案，由若干个可能组成，因为会引发更多讨论或（controversial）。