Рассеянный ум. Адам Газзали

ожидаемое время перехода на новый участок, то оптимальное время в источнике можно рассчитать по пересечению между касательной линией, соединяющей ожидаемое время перехода и кривую потребления ресурсов. Поэтому если наша белка интуитивно сознает, что ее дерево оскудевает и что на другой стороне луга растет еще один дуб со множеством желудей, до которого нетрудно добраться, то она перемещается на новое дерево. Эта модель была подтверждена на нескольких видах животных, в том числе на пищевом поведении большой синицы и волосатого броненосца[23].

      Теперь, оставаясь в рамках модели MVT, давайте заменим добычу пропитания на добычу информационных ресурсов и рассмотрим вас в качестве животного, добывающего информацию. В данном случае участками сбора являются источники информации, такие как сайт, электронная почта или ваш iPhone. Обратите внимание, что каждый из этих участков со временем проявляет признаки истощения питательного ресурса по мере постепенного исчерпывания содержащейся в них информации и/или вашей скуки или озабоченности в связи с добычей информации из единственного источника. Поэтому, с учетом вашего интуитивного знания об уменьшении ресурсов на нынешнем участке, и представления о длительности перехода к новому информационному участку, по прошествии определенного времени вы неизбежно решите переключиться на новый участок. Модель выявляет факторы, влияющие на наше решение о том, как долго мы будем выуживать информацию из данного информационного пруда, прежде чем перейти к рыбалке на новом месте. MVT-модель можно с успехом применять для людей, которые «питаются информацией», и оптимальное соотношение «времени в источнике» и переключение на новый участок можно рассчитать математически и подтвердить лабораторными и полевыми исследованиями. Хотя такое исследование выходит за рамки нашей книги, было бы интересно посмотреть, как другие ученые эмпирически разберутся с этой гипотезой.

      Теория оптимальных поисков пищи уже применялась к человеческой охоте на информацию, помогая понять, как мы занимаемся поиском в Интернете и в нашей собственной памяти, а также как ученые и врачи ищут нужную информацию[24]. Насколько нам известно, такие теории не использовались для изучения важнейшего вопроса: почему мы склонны к многозадачному поведению с высокой целевой интерференцией, хотя и понимаем, что это вредно для нас. В главе 9 мы применим MVT-модель для изучения факторов нашего высокотехнологичного мира, влияющих на поведение при добыче информации. Мы покажем, что из-за специфических особенностей современной технологии, наша распространенная манера поведения больше не может считаться оптимальной даже с точки зрения поиска новой информации. В главе 11 мы углубим нашу дискуссию и воспользуемся этой моделью для составления плана модификации поведения, чтобы свести к минимуму негативное воздействие технологии на рассеянный ум и улучшить качество нашей жизни. Но сначала давайте погрузимся

23

M. H. Cassini, A. Kacelnik, and E. T. Segura, “The Tale of the Screaming Hairy Armadillo, the Guinea Pig, and the Marginal Value Theorem,” Animal Behavior 39, no. 6 (1990: 1030–1050; R. J. Cowie, “Optimal Foraging in the Great Tits (Parus Major),” Nature 268 (1977): 137–139.

24

Pirolli and Card, “Information Foraging”; T. Hills, P. M. Todd, and R. L. Goldstone, “Priming and Conservation between Spatial and Cognitive Search,” in Proceedings of the 29th Annual Cognitive Science Society (Austin: Cognitive Science Society, 2007), 359–364; P. E. Sandstrom, “An Optimal Foraging Approach to Information Seeking and Use,” Library Quarterly (1994): 414–449; M. Dwairy, A. C. Dowell, and J. C. Stahl, “The Application of Foraging Theory to the Information Searching Behavior of General Practitioners,” BMC Family Practice, 12, no. 1 (2011): 90.