方法论与思维模型的区别？

谢邀。

很久前就收到这个话题，一直忙，思路断断续续，所以没能作答。

我个人体会，将方法论简化为思维模型thinking model的说法往往出于崇尚极致效率的互联网产业或一些半吊子的什么什么咨询师，这种类比不太能苟同，但能理解。复杂的事物简单化嘛，不过这个过程最好严谨一些，因为我们处理的多数问题无法还原为一两个简明的模型，可以的，都被放在教科书、畅销书里当典型了。

不过，在方法论领域相关的书籍中，我也确实看到“方法论本质是思维模型”的说法，但一般都是有特殊的语境或上下文的，要么那里讨论的方法论是纯思维领域的，比如逻辑三段论啊，也有就是话赶话说到这里，最好不断章取义。总的来说，方法论是偏行动、偏实践的，如果要有效的话，只是教学宣传目的的话，就回到上文说的教科书式方法论了，例如麦肯锡金字塔原理啊之类的吧。

事实上，造成这种误解的原因中一小部分是我们对思维模型理解狭隘，大部分是对方法论理解狭隘。

设想一种场景，有人说教你要积累些方法论，比如SWOT分析、PEST模型和各专业门类里林林总总的思维框架，是有些误导性的。这些充其量是思维纲要，帮助大家确定思考范围和边界的，方便记忆。再深入的话就又需要子模型的帮助了。例如SWOT本质上个矩阵，列出O或T来后，如果不会更深入的机遇或风险分析方法，也就还是个矩阵。

真正的思维模型定义要基于建模对象的尺度，如果只是个小case，那么弄个列表、三角模型啥的也就够了，大的话，用辩证法也不为过。

这是思维模型的误区，总体来说还是容易跨越的。但在对方法论的认知上，确实缺少统一的标准。我写过一个如何界定的回答供参考：

我可以举两个我认为是典型的方法论，可能会有些反直觉，不过，一般正确的理论都有点反直觉。

1. 大数据。强调从纷繁复杂的海量数据中抽取规律和模型，从清洗到建模有一个流程和各种计算工具辅助，而且上一阶段的数据会在下一阶段迭代递归，又不拘泥形式，根据需要来破题，所以是很牢靠的方法论。
2. 软系统方法论。即便是不依赖数据的纯思维性的方法论，也是开放的、路径式的，更依赖实践后的反馈作为新输入。

写的比较多，不知您是否同意。有问题欢迎讨论。

你可以做一下这个简单的实验：

准备3个碗，一个碗装热水，一个碗装温水，一个碗装冷水。

接下来，你将一只手放入装热水的碗中，另一只手放入装冷水的碗中，坚持一会，让手适应一下水的温度。

接着，你将放入热水中的手抽出，迅速放入温水中；然后你再将放入冷水中的手也放入温水中。

你会有一种奇妙的感觉，最初放在热水中的手会让你觉得温水很凉，而最开始放在冷水中的手会让你觉得温水很热。

温水的温度并没有变化，仅仅是因为你所处的情境发生了变化，你就产生了错觉！

这种依靠感觉来判断的例子还有很多，比如让你估计一件物品的重量。

如果你一开始先拿起比较重的东西，然后再拿起比较轻的物品的话，那么你对这个物品的重量估计要低于它原本的重量。

因为你用刚才重的东西做了对比，所以才会判断失误。

再比如下面这张图，只看中间的圆，你觉得左边的大还是右边的大？

这是著名的艾宾浩斯错觉，实际上两个中间的圆是一样大的。

你所以看到左边的圆会大一些，是因为它被更小的圆所环绕；同样，你看到右边的圆小一些，是因为它被更大的圆环绕。

因此，情境的变化确实对我们的判断会产生不小的影响。

模型视觉化 方法论可以通过模型的方式来呈现