Eine Generalisierung ist, wenn wir eine allgemeine Aussage über etwas machen, basierend auf unseren Erfahrungen oder Beobachtungen. Wenn wir etwas erlebt haben oder etwas oft gesehen haben, neigen wir dazu anzunehmen, dass es immer so ist. Wir ziehen Schlussfolgerungen, die für viele ähnliche Situationen gelten sollen, selbst wenn wir nicht jede einzelne Situation überprüft haben.
Zum Beispiel, wenn wir einmal von einem Hund gebissen wurden, könnten wir verallgemeinern und denken, dass alle Hunde gefährlich sind. Oder wenn wir in der Schule gute Noten bekommen haben, könnten wir verallgemeinern und glauben, dass wir in allen Fächern gut sind. Manchmal können Verallgemeinerungen nützlich sein, um uns bei der schnellen Bewertung von Situationen zu helfen. Aber sie können auch irreführend sein, weil sie nicht immer auf jede spezifische Situation zutreffen. Es ist wichtig, vorsichtig zu sein und zu erkennen, dass Verallgemeinerungen nicht immer die ganze Wahrheit erfassen.
Im NLP wird Generalisierung auch dazu genutzt, Ressourcen auf mehrere Kontexte auszudehnen. So kann man beispielsweise durch Future Pacing oder verallgemeinernde Suggestionen eine Ressource auf verschiedene Situationen übertragen, um eine bessere Anpassungsfähigkeit zu erreichen. Future Pacing bedeutet, eine bestimmte Situation oder Zielzustand in der Zukunft zu visualisieren und zu verankern, um eine höhere Wahrscheinlichkeit für das Eintreten dieses Zustandes zu schaffen. Verallgemeinernde Suggestionen beziehen sich auf die Verwendung von Sprache, die allgemeiner und weniger spezifisch ist und sich auf mehrere Kontexte beziehen kann.
Ein Beispiel für eine Generalisierung im wissenschaftlichen Bereich ist die Entdeckung der Schwerkraft durch Isaac Newton. Durch die Beobachtung des Falles eines Apfels und anderer Gegenstände auf der Erde entwickelte Newton das Konzept der Schwerkraft, das heute eine allgemeine Theorie zur Erklärung der Anziehungskraft zwischen Massen darstellt.
Ein weiteres Beispiel für Generalisierung findet sich in der Mathematik. Die Regel zur Multiplikation von zwei Zahlen kann auf alle Arten von Zahlen angewendet werden, unabhängig davon, ob sie ganze Zahlen, Brüche oder Dezimalzahlen sind.
Im Bereich der Technologie kann die Generalisierung in der Programmierung von Computeralgorithmen genutzt werden. Hier können spezifische Schritte und Bedingungen zu allgemeinen Algorithmen zusammengefasst werden, die auf eine Vielzahl von Anwendungen angewendet werden können.
Im NLP kann eine Generalisierung in Form von verallgemeinernden Suggestionen angewendet werden. Eine solche Suggestion könnte beispielsweise lauten: „Wenn du eine Situation hast, in der du dich gestresst fühlst, denke daran, dass du in der Lage bist, dich zu entspannen und eine Lösung zu finden“. Diese Suggestion kann in verschiedenen Situationen angewendet werden, um das Selbstvertrauen und die Fähigkeit zu stärken, mit Stress umzugehen.