Читаем Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха полностью

Давайте вернемся к графикам моментальной полезности для пациентов А и Б. По ним можно видеть, что, хотя колоноскопия пациента Б была более болезненной, во второй половине процедуры боль была слабее, чем в первой. Именно это заставляет пациента Б неверно вспоминать, насколько кошмарным был пережитый опыт.

Редельмайер и Канеман обнаружили, что ключевой фактор предсказания того, насколько болезненной процедуру будут помнить, степень боли, переживаемая в ее последние 3 минуты.

А поскольку мы подвержены действию эффекта пренебрежения длительностью, правила «пик – конец» и других когнитивных искажений, то неудивительно, что людям не слишком хорошо удается исследовать вопрос собственного счастья, обучаясь на опыте.

Те же проблемы, что мешали отдельным людям понять, что приносит им счастье, в исторической перспективе мешали и попыткам ученых понять его. Обычно ученые могли опросить небольшое количество людей небольшое число раз. Часто они спрашивали у людей, насколько те были счастливы, выполняя те или иные задачи. Но, как я уже говорил, люди часто ошибаются, пытаясь вспомнить, насколько счастливы были в прошлом.

Редельмайер и Канеман смогли узнать, каков был опыт колоноскопии у пациентов, попросив 154 из них регистрировать моментальную полезность поминутно в день процедуры. В идеальном исследовании счастья большое количество людей регистрировало бы моментальную полезность в течение многих дней, в течение которых они занимаются самыми разными вещами.

Но на протяжении большей части человеческой истории это было невозможно. Все изменилось с изобретением iPhone.

<p>iPhone – революционный инструмент, убедительно доказавший средствами науки, насколько несчастными делают людей iPhone</p>

Несколько лет назад Джордж Маккеррон, доцент экономики в Университете Сассекса, и Сюзанна Мурато, профессор экономики окружающей среды в Лондонской школе экономики, выступили с блестящей идеей. Благодаря тому, что теперь со смартфонами ходят повсюду, можно резко повысить качество графиков моментальной полезности. Вместо того чтобы выяснять степень довольства пользователей жизнью через бумажные анкеты, можно просто связываться с ними через приложение.

Они создали приложение под названием Mappiness, договорились с пользователями и стали связываться с ними в разные моменты дня, чтобы задать несколько простых вопросов, например:

• Что вы сейчас делаете? (Пользователи могли выбрать один из сорока видов деятельности из списка, начиная с «делаю покупки/хожу по делам» до «читаю», «курю», «готовлю/сервирую еду».)

• С кем вы сейчас?

• Насколько счастливым(-ой) чувствуете себя в данный момент по шкале от 1 до 100?

Удалось ли этому проекту ввести науку о счастье в эпоху больших данных?

Даже не сомневайтесь. Через несколько лет команда Mappiness собрала массив данных, содержащий свыше 3 миллионов измерений счастья, полученных более чем от 60 000 человек. Это было похоже на таблицы моментальной полезности, введенные в научный обиход Канеманом, Редельмаейром и другими, – только в сто раз лучше.

Маккеррон, Мурато и их соавторы исследовали множество вопросов, причем таких, которые могут быть разработаны только на подобном богатом материале. Среди самых интересных из их исследований – те, которые связывают данные Mappiness с внешними реалиями: например, с описанием погоды или окружающей среды. Некоторые из этих исследований будут предметом следующей главы.

А в этой главе мы сосредоточимся на основе Mappiness – счастье в 40 видах деятельности. Mappiness спрашивает пользователей, что они делают и насколько интенсивно при этом ощущение счастья. Это – в сочетании с огромным размером выборки – позволило Маккеррону и его соавтору Алексу Брайсону оценить, насколько каждый из 40 видов деятельности в среднем вносит вклад в ощущение счастья. Они построили то, что я называю «Таблицей занятий и счастья». Я считаю, что с ней следует часто сверяться любому ориентирующемуся на данные человеку, когда он решает, на что потратить время.

Что принципиально важно (хотя это слегка технический момент), Брайсон и Маккеррон не просто усредняли уровни счастья, присущие каждой деятельности, по всем, кто ими занимается. Вместо этого они применяли специальные статистические методы, позволявшие им сравнивать показатели одного и того же человека, занятого разными видами деятельности в течение дня. Таким образом, оказывается более убедительным предположение, что они обнаруживают причинно-следственную связь между деятельностью и ощущением счастья, а не просто документируют корреляцию.

Итак, настало время рассказать, к каким выводам пришло это революционное исследование человеческих занятий! Давайте начнем с того, что обеспечивает максимальное ощущение счастья. Готовы узнать? Это…

(Барабанная дробь.)

(Пауза, чтобы нарастить напряжение.)

(Все еще держим паузу.)

Ну ладно. Это секс.

Перейти на страницу:

Все книги серии Библиотека ИТ. Главные книги о современных технологиях

Похожие книги

Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов
Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов

Компании в веб-пространстве тратят колоссальные средства на веб-аналитику и оптимизацию своих веб-сайтов, которые, в свою очередь, приносят миллиарды долларов дохода. Если вы аналитик или работаете с веб-данными, то эта книга ознакомит вас с новейшими точками зрения на веб-аналитику и то, как с ее помощью сделать вашу компанию весьма успешной в веб. Вы изучите инструментальные средства и показатели, которые можно использовать, но что важнее всего, эта книга ознакомит вас с новыми многочисленными точками зрения на веб-аналитику. Книга содержит много советов, приемов, идей и рекомендаций, которые вы можете взять на вооружение. Изучение веб-аналитики по этой уникальной книге позволит познакомиться с проблемами и возможностями ее современной концепции. Написанная практиком, книга охватывает определения и теории, проливающие свет на сложившееся мнение об этой области, а также предоставляет поэтапное руководство по реализации успешной стратегии веб-аналитики.Эксперт в данной области Авинаш Кошик в присущем ему блестящем стиле разоблачает укоренившиеся мифы и ведет по пути к получению действенного понимания аналитики. Узнайте, как отойти от анализа посещаемости сайта, почему основное внимание следует уделять качественным данным, каковы методы обретения лучшего понимания, которое поможет выработать мировоззрение, ориентированное на мнение клиента, без необходимости жертвовать интересами компании.- Изучите все преимущества и недостатки методов сбора данных.- Выясните, как перестать подсчитывать количество просмотренных страниц, получить лучшее представление о своих клиентах.- Научитесь определять ценность показателей при помощи тройной проверки "Ну и что".- Оптимизируйте организационную структуру и выберите правильный инструмент аналитики.- Изучите и примените передовые аналитические концепции, включая анализ SEM/PPC, сегментацию, показатели переходов и др.- Используйте решения с быстрым началом для блогов и электронной торговли, а также веб-сайтов мелкого бизнеса.- Изучите ключевые компоненты платформы экспериментирования и проверки.- Используйте анализ конкурентной разведки для обретения понимания и принятия мер.Здесь также находятся:- Десять шагов по улучшению веб-аналитики.- Семь шагов по созданию управляемой данными культуры в организации.- Шесть способов замера успеха блога.- Три секрета создания эффективной веб-аналитики.- Десять признаков великого веб-аналитика.

Авинаш Кошик

ОС и Сети, интернет