Пустышка. Что Интернет делает с нашими мозгами
Шрифт:
В 2003 году голландский психолог-клиницист Кристоф ван Нимвеген начал потрясающее исследование, посвящённое обучению с помощью компьютера. Один из журналистов ВВС впоследствии назвал это исследование «интереснейшим примером того, как анализируется современное использование компьютеров и оцениваются потенциальные проблемы, связанные с нашим растущим доверием к взаимодействию с информационными системами через мониторы».
Ван Нимвеген попросил две группы добровольцев решить непростую логическую головоломку, демонстрировавшуюся им на компьютере. Суть головоломки состояла в том, чтобы переместить разноцветные шарики между двумя ящиками, руководствуясь набором правил о том, какие шарики можно передвигать в то или иное время. Одна группа использовала программу, максимально нацеленную на то, чтобы помочь пользователям. Программа содержала текстовые файлы с советами, а также помогала
На первых этапах работы с головоломкой группа, использовавшая более «дружелюбную» программу, делала правильные шаги значительно быстрее, чем вторая (это было достаточно очевидно). Однако в ходе тестирования сноровка участников второй группы повышалась значительно быстрее. В конце теста участники второй группы, пользовавшиеся «недружелюбной» программой, могли решать головоломку значительно быстрее и с меньшим количеством неверных шагов. Они также реже заходили в тупик (ситуацию, при которой последующие шаги были невозможны), чем участники, пользовавшиеся «дружелюбной» программой. По мнению ван Нимвегена, это подтверждало то, что люди, пользовавшиеся «недружелюбной» программой, могли лучше планировать и формировать стратегию, а пользователи «дружелюбной» версии были склонны полагаться на решение задачи методом проб и ошибок. Часто случалось так, что участники, пользовавшиеся «дружелюбной» программой, пытались решить головоломку «бесцельно нажимая на кнопки».
Через восемь месяцев после первого эксперимента ван Нимвеген вновь собрал группы из тех же участников и попросил их вновь поработать как над первичной головоломкой, так и над одной из её разновидностей. Он обнаружил, что участники, которые прежде использовали «недружелюбную» версию программы, могли справляться с головоломками чуть ли не в два раза быстрее по сравнению с представителями другой группы. В рамках другого теста добровольцы должны были пользоваться обычным компьютерным календарём для планирования ряда встреч, пересекавшихся по времени. Одна группа, как и в прошлый раз, пользовалась версией программы, содержавшей множество подсказок на экране, а вторая - «недружелюбной» версией программы. Результаты оказались идентичными. Участники, пользовавшиеся «недружелюбной» программой, «решали проблемы, используя меньшее количество лишних движений и более простым и прямолинейным способом». Они продемонстрировали «поведение, ориентированное на реализацию плана» и «более толковые способы решения задачи».
В отчёте о проведённом исследовании ван Нимвеген особо подчеркнул, что в ходе эксперимента занимался контролем различий между фундаментальными когнитивными функциями двух групп участников. С его точки зрения, различия в результатах работы и обучения вызывались именно различиями в дизайне программ. Участники, пользовавшиеся «недружелюбной» версией программы, постоянно демонстрировали «большую степень концентрации, более прямые и экономичные решения, лучшие стратегии и значительно дольше удерживали в памяти полученные знания». Чем больше люди зависели от подсказок со стороны компьютерных программ, тем меньше они вовлекались в задание и тем меньше обучались. Ван Нимвеген пришёл к следующему выводу: передавая функцию решения задач и другие когнитивные задачи компьютерам, мы снижаем способность мозга «выстраивать стабильные структуры, связанные со знанием», то есть схемы, которые могут впоследствии «применяться в новых ситуациях». Можно сказать и более прямо: чем лучше оказывается программа, тем глупее становится пользователь.
В ходе обсуждения последствий своего исследования ван Нимвеген предложил программистам проектировать свои программы так, чтобы они оказывали пользователям меньше поддержки, что могло бы заставить их думать более упорно. Это может показаться неплохим советом, однако сложно представить себе, что разработчики коммерческих программных продуктов и вебприложений отнесутся к нему всерьёз.
Как заметил сам ван Нимвеген, одна из наиболее стабильных и длительных тенденций в программировании заключается как раз в создании более «дружелюбных пользовательских» интерфейсов. Особенно это справедливо в Интернете. Интернет-компании находятся в состоянии жёсткой конкурентной борьбы за то, чтобы упростить жизнь пользователей, перенести бремя решения проблем и других ментальных задач с пользователей на микропроцессоры. Небольшой, но показательный пример этого можно найти, анализируя эволюцию поисковых машин. В своей изначальной форме поисковая машина Google была достаточно простым инструментом: пользователь вводил в поле поиска ключевое
Однако вследствие конкуренции с другими поисковыми машинами (такими как Bing производства Microsoft) Google неустанно работала над тем, чтобы сделать своё предложение ещё более ориентированным на пользователя. Поэтому сейчас, как только вы вводите первую букву ключевого слова в строку поиска, Google тут же предлагает целый список популярных поисковых запросов, начинающихся с этой буквы. «Наши алгоритмы используют обширные информационные массивы для того, чтобы предсказать, что именно захотят увидеть пользователи, - поясняют представители компании.
– Предлагая им варианты запросов с самого начала, мы можем сделать процесс поиска более удобным и эффективным».
Способность автоматизировать когнитивные процессы превращается в основной актив современного программирования. Тому есть причины. Людям свойственно искать программные продукты и веб-сайты, предлагающие помощь и руководство к действию. При этом они игнорируют ресурсы, работать с которыми сложнее. Мы хотим пользоваться дружелюбными и помогающими нам программами. Почему нет? Тем не менее, поручая программам думать за нас, мы, по всей видимости, ослабляем своё мышление - незаметно, но значительно. Когда рабочий откладывает в сторону лопату и садится за руль экскаватора, его производительность резко повышается, однако собственные мускулы становятся слабее. Сходный процесс может происходить в процессе автоматизации мышления.
Ещё одно недавнее научное исследование показывает, каким образом в условиях реального мира инструменты, использующиеся нами для просеивания информации в онлайне, влияют на наши ментальные привычки и задают новые рамки для мышления. Джеймс Эванс, социолог из Чикагского университета, собрал огромную базу данных из тридцати четырёх миллионов статей, опубликованных в научных журналах за период с 1945 по 2005 год.
Он проанализировал цитаты, приведённые в статьях, для того, чтобы определить, в какой степени стилистика цитирования (а следовательно, и самих описываемых исследований) менялась в процессе перехода журналов с печатной на онлайновую форму публикаций. Очевидно, что проводить поиск в цифровом тексте значительно проще, чем в печатном. Вполне понятно, что доступность журналов в Сети значительно расширила номенклатуру академических исследований, что привело к расширению набора цитат. Однако помимо этого, Эванс обнаружил и кое-что другое. По мере того как всё больше журналов выходило в Сеть, учёные начали цитировать значительно меньше статей, чем прежде. По мере оцифровки и выкладывания в Сеть старых номеров журналов, учёные всё чаще цитировали более свежие статьи. По мнению Эванса, расширение объёма доступной информации привело к «сужению как науки, так и эрудиции».
Объясняя свои противоречащие общепринятой логике выводы в статье, опубликованной в журнале Science в 2008 году, Эванс отметил, что инструменты для автоматической фильтрации информации, такие как поисковые машины, делают крен в сторону популярности, быстро устанавливают правила в отношении того, какая информация важна, а какая - нет, а затем постоянно навязывают эти правила пользователям. Более того, наличие гиперссылок, упрощающих навигацию, заставляет людей, ищущих информацию в Сети, «упускать из виду многие статьи, косвенно связанные с темой их поисков». Чем-то это напоминает процесс быстрого пролистывания страниц книги или журнала. Эванс писал, что чем быстрее учёные находили «наиболее распространённое мнение», тем больше шансов было на то, что они «будут ему следовать, то есть начнут всё чаще использовать одни и те же цитаты из меньшего количества статей». И хотя старомодный поиск в библиотеках представляется менее эффективным, чем поиск в Сети, он поможет учёным значительно расширить горизонты: «За счёт того, что учёным придётся просматривать большое количество не связанных между собой статей в печатных изданиях, они смогут сделать сравнения более широкого порядка и обратиться к несправедливо забытому прошлому». Простой способ не всегда оказывается наилучшим, однако компьютеры и поисковые машины побуждают нас следовать именно по самому простому пути.
До того как Фредерик Тейлор сформулировал принципы научного менеджмента, каждый работник принимал собственное решение о том, как ему делать свою работу. Он основывался на знаниях, опыте и навыках и был способен создавать собственный сценарий действий. С наступлением эпохи Тейлора работник начал следовать сценарию, написанному кем-то другим. Оператор станка не должен был понимать, каким образом и по каким правилам создан сценарий его работы, - от него требовалось лишь чёткое исполнение указаний.