“我应该去哪里？”这是我经常问自己的问题。
几年前，为了逃离奥斯汀令人窒息的夏季炎热，我花了几个月的时间盯着地图，却无法回答这个问题。
我考虑过前往马达加斯加、夏威夷、马耳他、加勒比海、马尔代夫、迪拜和斯里兰卡。
我无法选择，又不敢承诺，所以直到旅行前两周我才决定要去哪里（这使得最后一刻的计划变得很痛苦）。
心理学家称之为“选择过载”或“分析瘫痪”。
人类每天的决策能力有限。这就是人们喜欢例行公事的原因。这让生活更轻松。当我们有太多选择时，就会出现选择过载。我们会感到决策疲劳，选择默认选项，从而完全避免做出决定。我们有时会因为害怕做出错误的选择而陷入瘫痪，以至于无法做出任何选择。
想象一下站在麦片货架前。我们面前有各种各样的选择，但我们还是会选择我们以前最喜欢的 Fruity Pebbles。（或者，如果我们喜欢冒险，也可以选择 Cinnamon Toast Crunch！）
我们可能想尝试新事物，但又不知道自己最想要什么——选择实在太多了！我们该如何选择？我们怎么知道我们不会做出错误的选择？因此，我们犹豫不决，只能回到我们熟悉的事物上。而且，如果我们没有最喜欢的，我们通常只会选择流行和熟悉的事物。
考虑各种选择可能会成为一种沉重的心理负担，让我们无法做出决定。这就是为什么我们的大脑想要捷径。这是我们处理每天抛给我们的所有信息的方式。一直思考每一个简单的决定太难了。选择你所知道和熟悉的东西是我们避免分析瘫痪的捷径。
（这一切都在 2004 年出版的《选择的悖论》一书中得到了解释，我强烈推荐大家阅读这本书。）
把世界想象成谚语中的麦片货架。我们期待着挑选一种麦片（一个目的地），但突然意识到我们有太多选择。面对如此多的选择，而又没有坚定的意见（例如，我真的想今年秋天去泰国！），我们茫然地盯着，想知道选择一个目的地是否是正确的选择，所以我们最终 (a) 像我一样为此烦恼了几个月，错过了航班优惠和宝贵的规划时间，或者 (b) 最终选择了大、受欢迎和熟悉的地方（让我们第十次访问巴黎吧！）。
无论我们有两周、两个月还是两年的时间，决定去哪里都是旅行中最难的部分。一旦你有时间，选择目的地就变成了一项任务，即从一长串“必看”目的地中筛选出合适的目的地。
我经常因为选择太多而不知所措，直到最后一刻才预订行程，即使到了最后一刻，我也常常后悔不已。我真的想预订飞往迪拜的航班吗？还是我应该去马达加斯加？如果我预订了这趟行程，我今年晚些时候有时间去秘鲁吗？还是我应该现在就去秘鲁？
当然，当我到达目的地时，所有的疑虑都烟消云散了，我享受了一生中最美好的时光。
如果你是长期旅行者，那么你可以去任何地方，想待多久就待多久。但当你的时间有限时——因为你和我一样想放慢脚步，或者因为你只有几周的假期，需要充分利用这段时间——你就必须更加谨慎。
那么，如何缩小目的地范围、继续您的旅行计划，并且避免因选择过多而产生的焦虑呢？
首先，拥抱多样性。你总是会被选择淹没。要去的地方总是比你有时间去的多。你旅行得越多，要去的地方清单只会越来越长，而不是越来越短。不要抗拒。承认它，不要让它控制你。这只是生活中的事实。
其次，先列出你最想去的十个地方。列出你最想去的目的地。由于我已经一年没能出去旅行了，所以我计划去一些新地方（比如阿曼和巴尔干半岛），同时也去一些我最喜欢去的地方，比如希腊。
第三，弄清楚你什么时候可以去，以及你有多少时间。因为有些目的地需要更多时间。而且，由于旅行时少做事比多做事好，你有多少时间会影响你选择的目的地。
第四，考虑一下一年中的哪个时节。哪个国家的天气是你最想享受的？今年夏天，我想逃离奥斯汀的酷热，所以我要来一场公路旅行，这样我就可以避开酷热，而不必在德克萨斯州汗流浃背。如果你在冬天旅行，你很可能想避开寒冷，去阳光明媚的地方。
第五，旅行时间应与国家大小成正比。如果我只有几周时间，我可能会略过印度、巴西或中国等大国，等到计划长途旅行时再去。如果我只有几周时间，我会专注于较小的目的地，这样我就能在较短的时间内更深入地探索这些地方。
最后，找到廉价航班。在你的目的地列表中，哪里的航班最便宜？例如，几年前我去迪拜旅行时，马达加斯加加价 1,700 美元，而去马尔代夫只需 400 美元。但是，由于有航空里程，往返斯里兰卡只需 0 美元。这让选择变得容易。
一旦我不再让太多的选择阻碍我做出决定，并且在逻辑地检查了我的清单之后，我便不再犹豫我想去哪里，找到了我的目的地，预订了行程，并开始对参观新地方感到兴奋。
做同样的事情。从您的列表开始，然后使用上述标准对其进行细化，直到将选择范围缩小到现在最值得游览的地方。其他目的地将留到以后的旅行中！
克服旅行中的选择过多首先要意识到要去的地方总是比你拥有的时间多，然后弄清楚哪些目的地适合你现在能做的事情。一旦你开始列出目的地清单，找到完美的目的地就变成了一个淘汰的过程。
可供选择的目的地总是太多，而去游览的时间却太少。
但至少，我们最终可以打破分析瘫痪。
