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告白的情話( 三 )

小知識情感


①“hi ， 南方姑娘~”“你怎么知道呢?”“因為你的朋友圈很感性呀 ， 南方姑娘們心思都很柔軟細膩的~”②“hi~好久沒有在餐廳遇到你了”“哎 ， 我最近沒什么胃口”“怎么了 ， 最近有什么煩心事兒么?”③“我最近養了只貓 ， 有些事想請教你一下”“你怎么知道我也養貓呢?”“看你辦公桌上都是小貓的掛飾 ， 我猜你一定是個稱職的鏟屎官~”記?。簭呐男畔Ⅻc中提取她有欲望聊下去的話題 ， 同時可以合理地進行猜測、去誘導出對方更多的信息點 。 這時候無論你猜對與否都不重要了 ， 因為你的開場白已經誘導出了對方的聊天欲望 ， 你猜對了會順著你聊下去 ， 你說錯了ta也會笑著和你解釋原因 。 聊天不能由你強勢地帶領節奏 ， 反而可以通過一個其他輕松的話題來側面誘導出答案 ， 這樣不會暴露你強烈的聊天目的性 ， 也能激起對方與你聊下去的欲望 。
二、中級篇——『需求感捕捉法』我們聊天 ， 主要聊的是什么?什么樣的人能夠讓我們產生持久的聊天意愿?其實人在聊天社交中 ， 其實都是雙向需求感的傳遞過程 。 我們之所以愿意和一個懂自己的人聊天 ， 不僅僅是因為聊起來很舒適 ， 而是這個人能夠滿足自身的情緒需求 。 很多時候 ， 當我們在社交中說出去的每一句話 ， 盡管我們沒有注意 ， 但是我們每一句帶有信息點的話 ， 告白的情話其實是在向社交對象傳遞自身的需求感 。 比如當一個女生對你說“真討厭 ， 那個xxx女同事今天又給我穿小鞋?”這個時候你要怎么回復?是安慰她大度一些?還是告訴“有些事不必放在心上”?其實都不是 ， 女生在向你抱怨的時候 ， 其實她的需求來自于“想要找一個能與自己站在同一陣營的人” 。 她需要自己的情緒得到安撫 ， 同樣也需要自己的需求能在你的身上得到滿足 。 正解：“真是丑人多做怪 ， 她天天是不是閑的 ， 為什么總給你穿小鞋?”
再比如說一個女生對你說“今天天太熱了 ， 我特意穿了一件白衣服 。 ”她向你傳遞的真正需求并不是“天熱” ， 而是在向你傳遞“自己渴望得到來自于你的關注感” 。 正解：你真是個小機靈鬼 ， 你今天那件衣服我注意到了 ， 我姐也有一件差不多的衣服 ， 但是沒你穿的好看 。 因此和女生聊天的時候 ， 別總是習慣用自己的慣性思維去回復女生 ， 而是多在心里問自己幾個“為什么” ， 為什么她會在這時候說這個話題?為什么她現在突然話風變了?多去站在女生的思維去考慮說話動機 ， 很多聊天的難題也就迎刃而解 。 聊天的時候 ， 通過簡單的話題 ， 找到合適的機會 ， 快速推進兩個人的關系!這才是有效聊天!天天只會關心對方 ， 一輩子你也追不到她!
三、高階篇——『逆向合理化法』什么樣的聊天方式最容易讓女生心動?是當她感覺到“這個男生好懂我呀 ， 和他聊天好走心呀”的時候 。 但是 ， 畢竟并不是所有的人都會讀心術 ， 那怎么才能準確地預知到一個女孩子的心思呢?從心理學的角度上來說 ， 多數人外化出的性格特征 ， 其實是內心空缺情感相反的 。 人在潛意識中 ， 希望自己是一個完整情感需求的個體 ， 所以“當一個人內心越缺少什么 ， 她就越容易反向地外化出什么” 。 因此教你一個簡單易懂、具有普遍性逆向合理化的預測方式：如果她是一個外向熱情的女生 ， 那么你就賭她內心軟弱、患得患失;如果她是一個內向靦腆的女生 ， 那么你就賭她渴望被關注、被贊揚、被發現;如果她是一個人緣超好、會和人打交道的女生 ， 那么你就賭她“每每照顧別人情緒很累吧”;如果她是一個性格文靜、社交狹小的女生 ， 那么你就賭她其實也希望談一次轟轟烈烈的感情;人其實都是一種雙面性很強的生物 ， 自己的正面展示給外界 ， 但是反面仍有一個不為人知的小世界 。 這樣的逆向合理化預測 ， 告白的情話基本可以讓你十拿九穩地讀懂一個女生 ， 即使你預測錯了 ， 對方也不會怪罪你 ， 反而覺得“你是那個想要主動自己生活的人” 。
注：逆向合理化預測 ， 需要彼此之間具備一定的情感了解 ， 切忌直接無預兆揣測 。 你為什么和異性聊天總是停留在表面 ， 對方的態度也是不溫不火?是因為你聊的話題也好、做出的反應也罷 ， 僅僅是停留在普通朋友的社交層面 ， 這個女生一直都對你保持著一種界限分明的態度 ， 所以你才會感覺到“女生對你還有著隔閡感 ， 彼此的關系很難推進下去 。 ”因此『逆向合理化法』其實是通過聊天的方式 ， 打開女生心門的一把鑰匙 。 其實每個人都在極力地掩飾那個真正的自己 ， 同時又在矛盾中渴望被一個人關注到內心的脆弱 。 總的來說 ， 會聊天的思維主要分三點：做一個善于傾聽的人 ， 從聊天信息中捕捉對方的意愿;做一個善于發現需求的人 ， 從中感知對方的情緒;做一個能夠走進對方世界的人 ， 從溝通交往中體察對方“不為人知”的一面當你把以上三條深刻內化、為己所用 ， 那么你又何患聊天無詞呢????????

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