NLP Chunking, Spezifizierung, Abstraktion, Kommunikation

Hier lernen Sie mehr zum NLP Chunking im Allgemeinen, erhalten eine Definition und lernen mehr über die Abstraktion, Spezifizierung und die laterale Abstraktionsebene, also dem Hochchunken, Tiefchunken und dem lateralen Chunken auf einer Ebene.

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NLP Chunking

Chunks oder Chunking im NLP

Im NLP – Neurolinguistische Programmierung sind Chunks sogenannte Größeneinheiten, in welchen Informationen organisiert und transportiert werden. Chunken bedeutet also Erfahrungen in kleinere oder größere Teile zu unterteilen, während dabei verschiedene Bedeutungsebenen verwendet werden. Der Begriff Chunk kommt ursprünglich aus der Computersprache. Dort wird es zur Gruppeneinteilung verwendet. Vergleichbar ist das NLP Chunking auch mit Spezifizierung und Abstraktion.

Einsatz vom NLP Chunking in der Kommunikation

In der Kommunikation wird das NLP Chunking als Wechsel einer logischen Ebene interpretiert, das heißt, es werden Abstraktionsebenen von Überblick und Detail erstellt (außer laterales chunken). Ziel ist es dabei Themen oder Konflikte auf eine Verständigungsbasis zu führen und unterscheidende Perspektiven zu einer Fragestellung einnehmen zu können. So wird die Effizienz von Umstrukturierung in Gedanken und der dazugehörigen Veränderungsarbeit gesteigert.

Wahrnehmung und das NLP Chunking

Wenn sich die eigene Wahrnehmung verändert, wird die Informationsmenge größer, kleiner, abstrakter, präziser, genauer oder oberflächlicher. Es handelt sich beim NLP Chunking also um eine wichtige, aber auch kreative Basistechnik, wodurch Ideen gewonnen, Glaubenssätze geändert, Ressourcen gefunden, Ziele definiert und positive Absichten herausgearbeitet werden. Deswegen dient auch das Mindmap als sehr gut Technik, um sich das Chunking zu vergegenwärtigen.

Chunking – Unterscheidung der Arten

Das NLP Chunking wird in drei Gruppen unterteilt, welche  im Nachfolgenden näher beschrieben werden:

  • Hochchunken (up)
  • Lateral chunken (sideways)
  • Runterchunken (down)

Abstraktion oder Hochchunken

Beim Hochchunken wird ein höherer Abstraktionsgrad durch Meta-Fragen erreicht. Es wird dabei der Sinn und Zweck der Sache hinterfragt, ein anschauliches Beispiel wäre Folgendes:

  • roter Audi A8 – Audi A8 – Personenkraftwagen – Fahrzeug – Maschine – u.s.w.

Spezifizierung oder Runterchunken

Beim Runterchunken wird ein niedrigerer Abstraktionsgrad durch Präzisionsfragen erreicht. Große Ziele werden herunter gebrochen. Beispielsweise kann ein Lebewesen immer weiter spezifiziert werden:

  • Lebewesen – Mensch – Mann – Vater – dreifacher Vater – Vater von einer Tochter und zwei Söhnen – usw.
  • Wie genau? – An welchem Ort? – Mit welchen Personen? – usw.

Chunking in der lateralen Abstraktionsebene

Beim lateralen Chunken wird auf derselben Abstraktionsebene gearbeitet, dabei entsteht ein fließendes Gespräch. Hierfür eignen sich metaphorische und vergleichende Aussagen, wie zum Beispiel:

  • Das ist so ähnlich wie – Dies erinnert mich an – Das gab es schon mal hier – usw.

Das Chunken ist gebräuchlich, um eine Relation der Informationen zum Kontext herzustellen. Weiterhin wird Chunken im NLP auch für das zielorientierte Arbeiten verwendet.

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