Рассеянный ум - [9]

В 1976 году эволюционный биолог Эрик Чарнов разработал теорию оптимального поиска пищи, известную как «теорема критической пользы» (MVT), которая была сформулирована для прогнозирования поведения животных, которые ищут пропитание в «неоднородных» природных условиях[22]. Это такие условия, где количество пищи ограничено, и она находится в разрозненных скоплениях или участках, разделенных бесплодными территориями. Такой вид окружающей среды, часто встречающийся в природе, требует от животного перемещения от одного плодородного участка к другому, когда ресурсы пропитания со временем истощаются. Представьте белку, собирающую желуди на дубе. По мере того как белка поглощает желуди, их доступность уменьшается, и в какой-то момент белке становится выгоднее потратить время и силы на поиск нового дерева, чем доедать остатки со старого. MVT-модели предсказывают, сколько времени животное проведет на данном участке, прежде чем перейдет к следующему, с учетом природных условий.

Рис. 1.2. Графическая репрезентация теоремы критической пользы: модель оптимальных поисков пищи, описывающая соотношение затрат и преимуществ для поиска пищи в неоднородных условиях природной среды.

Не вдаваясь в математические детали, которые стоят за MVT, мы все-таки можем понять и даже применить эту теорию, изучив графическую репрезентацию ее модели. Сопроводительная диаграмма изображает соотношение затрат и преимуществ по оси Х, где преимущества накапливаются с увеличением времени пропитания на данном участке (рост вправо), а затраты накапливаются с увеличением времени перехода на новый участок (рост влево). Животное, движимое врожденным инстинктом выживания, старается оптимизировать совокупное потребление ресурсов (увеличение по оси Y) при сборе пищи. Ключевой фактор этой модели обозначен как «кривая потребления ресурсов». Эта кривая отражает постепенное снижение преимуществ при добыче пищи на одном месте. Совокупное потребление ресурсов не увеличивается линейно и не продолжается до бесконечности с увеличением времени сбора пищи на одном месте (т. е. орехи заканчиваются). Если животное обладает представлением о факторах, образующих форму кривой потребления ресурсов (т. е. имеет впечатление об уменьшении преимуществ конкретного участка по мере продолжения питания), а также сознает 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 в исходные положения нашего рассеянного ума, чтобы более содержательно размышлять о том, что же на самом деле произошло после появления современной технологии.