Экстрасенсорика и NDM
а) выработать скептический настрой к курсам по формальным методам принятия решений. На таких курсах преподаются методы, которые люди на самом деле используют редко.
б)Второе применение — понимание того, когда нужно сравнивать варианты, а когда нет. При решении многих задач мы оказываемся в роли новичков, и метод рационального выбора помогает нам, когда нам не хватает экспертных знаний для распознания ситуаций. Порой нам действительно нужно использовать формальные методы, чтобы проанализировать широкий спектр альтернатив. В других случаях мы, возможно, решим, что надо опираться на наши экспертные знания и глубже изучать более узкий круг альтернатив — может быть, даже первую из имеющихся.
в) Последнее применение относится к образованию. Идеи, изложенные в этой главе, предполагают, что нельзя сделать человека экспертом, обучая его формальным методам анализа. На самом деле всё наоборот: обучая этим методам, мы можем замедлить выработку навыков. Если цель в том, чтобы научить людей принимать решения в условиях дефицита времени, возможно, надо требовать, чтобы обучающийся принимал быстрые решения, а не раздумывал над всеми следствиями и посылками. Если есть возможность предлагать ему по несколько ситуаций в час несколько часов в день в течение нескольких дней или недель, мы наверняка сможем повысить способность обучающегося выявлять знакомые паттерны.
В первом формальном интервью, которое я провел для нашего первого проекта с пожарными, я пытался найти какой-нибудь сложный случай, когда мой интервьюируемый, руководитель тушения пожара, должен был принять сложное решение. Он смог вспомнить только один случай, произошедший много лет назад, когда, по его словам, жизнь ему спасло его экстрасенсорное восприятие (ЭСВ). Я попытался отыскать в его воспоминаниях какой-нибудь другой инцидент, поскольку этот произошел слишком давно, когда он еще был лейтенантом, а не руководителем тушения пожара, а также потому, что я не слишком интересуюсь ЭСВ. Однако он очень хотел рассказать об этом случае, так что в конце концов я уступил и дал ему возможность изложить свою историю.
Речь пойдет о простом пожаре в одноэтажном доме в жилом районе. Пожар разгорелся в задней части дома, в зоне кухни. Лейтенант заводит свою группу ствольщиков в дом, чтобы залить огонь водой, однако огонь не сдается и теснит их.
«Странно, — думает он, — вода должна была оказать более заметное действие». Они пытаются снова залить огонь, но с тем же результатом. Тогда они немного отступают, чтобы перегруппироваться.
Тут лейтенант чувствует, что в доме что-то не так, поэтому он приказывает своим людям покинуть здание — совершенно обычное строение, в котором нет ничего странного.
Как только его люди покидают здание, пол, на котором они только что стояли, проваливается. Если бы они все еще были внутри здания, они упали бы в огонь, который был внизу.
Он уверял нас, что это было шестое чувство, которое присуще всякому опытному командиру. Но внимательный опрос позволил выявить следующие факты:
он не подозревал, что в доме был подвал;
он не подозревал, что место возгорания находится в подвале, прямо под гостиной, где он стоял со своей командой, когда дал приказ отойти;
он уже сам задумался, почему огонь не реагирует на их действия так, как ожидалось;
в гостиной было намного теплее, чем он мог ожидать в случае небольшого пожара на кухне односемейного дома;
огонь был очень тихим. Обычно пожар шумит, а в случае пожара, дававшего столь сильный жар, следовало ожидать очень сильный шум.
То есть общая картина не складывалась. Его ожидания не оправдались, и он не понимал, что именно происходит. Поэтому-то он приказал своим людям покинуть здание. Но в ретроспективе причины нестыковок были ясны. Поскольку пожар был под ним, а не на кухне, действия команды на него не влияли, жар был намного больше, чем он ожидал, а пол функционировал как шумопоглощающий буфер, так что в итоге образовалась жаркая, но тихая среда.
Ключевой момент в этой истории вот в чём: опыт и экспертиза не очень нужны тогда, когда события соответствуют ожиданиям и регламентируются инструкциям
а) выработать скептический настрой к курсам по формальным методам принятия решений. На таких курсах преподаются методы, которые люди на самом деле используют редко.
б)Второе применение — понимание того, когда нужно сравнивать варианты, а когда нет. При решении многих задач мы оказываемся в роли новичков, и метод рационального выбора помогает нам, когда нам не хватает экспертных знаний для распознания ситуаций. Порой нам действительно нужно использовать формальные методы, чтобы проанализировать широкий спектр альтернатив. В других случаях мы, возможно, решим, что надо опираться на наши экспертные знания и глубже изучать более узкий круг альтернатив — может быть, даже первую из имеющихся.
в) Последнее применение относится к образованию. Идеи, изложенные в этой главе, предполагают, что нельзя сделать человека экспертом, обучая его формальным методам анализа. На самом деле всё наоборот: обучая этим методам, мы можем замедлить выработку навыков. Если цель в том, чтобы научить людей принимать решения в условиях дефицита времени, возможно, надо требовать, чтобы обучающийся принимал быстрые решения, а не раздумывал над всеми следствиями и посылками. Если есть возможность предлагать ему по несколько ситуаций в час несколько часов в день в течение нескольких дней или недель, мы наверняка сможем повысить способность обучающегося выявлять знакомые паттерны.
В первом формальном интервью, которое я провел для нашего первого проекта с пожарными, я пытался найти какой-нибудь сложный случай, когда мой интервьюируемый, руководитель тушения пожара, должен был принять сложное решение. Он смог вспомнить только один случай, произошедший много лет назад, когда, по его словам, жизнь ему спасло его экстрасенсорное восприятие (ЭСВ). Я попытался отыскать в его воспоминаниях какой-нибудь другой инцидент, поскольку этот произошел слишком давно, когда он еще был лейтенантом, а не руководителем тушения пожара, а также потому, что я не слишком интересуюсь ЭСВ. Однако он очень хотел рассказать об этом случае, так что в конце концов я уступил и дал ему возможность изложить свою историю.
Речь пойдет о простом пожаре в одноэтажном доме в жилом районе. Пожар разгорелся в задней части дома, в зоне кухни. Лейтенант заводит свою группу ствольщиков в дом, чтобы залить огонь водой, однако огонь не сдается и теснит их.
«Странно, — думает он, — вода должна была оказать более заметное действие». Они пытаются снова залить огонь, но с тем же результатом. Тогда они немного отступают, чтобы перегруппироваться.
Тут лейтенант чувствует, что в доме что-то не так, поэтому он приказывает своим людям покинуть здание — совершенно обычное строение, в котором нет ничего странного.
Как только его люди покидают здание, пол, на котором они только что стояли, проваливается. Если бы они все еще были внутри здания, они упали бы в огонь, который был внизу.
Он уверял нас, что это было шестое чувство, которое присуще всякому опытному командиру. Но внимательный опрос позволил выявить следующие факты:
он не подозревал, что в доме был подвал;
он не подозревал, что место возгорания находится в подвале, прямо под гостиной, где он стоял со своей командой, когда дал приказ отойти;
он уже сам задумался, почему огонь не реагирует на их действия так, как ожидалось;
в гостиной было намного теплее, чем он мог ожидать в случае небольшого пожара на кухне односемейного дома;
огонь был очень тихим. Обычно пожар шумит, а в случае пожара, дававшего столь сильный жар, следовало ожидать очень сильный шум.
То есть общая картина не складывалась. Его ожидания не оправдались, и он не понимал, что именно происходит. Поэтому-то он приказал своим людям покинуть здание. Но в ретроспективе причины нестыковок были ясны. Поскольку пожар был под ним, а не на кухне, действия команды на него не влияли, жар был намного больше, чем он ожидал, а пол функционировал как шумопоглощающий буфер, так что в итоге образовалась жаркая, но тихая среда.
Ключевой момент в этой истории вот в чём: опыт и экспертиза не очень нужны тогда, когда события соответствуют ожиданиям и регламентируются инструкциям
❤3👍3💋1
История психотехники, эпизоды исследований
В докладе “К вопросу о теории психотехники” на 7-й Международной психотехнической конференции, состоявшейся в 1931 году в Москве, Шпильрейн утверждал: “На одном из практических примеров покажу разницу между буржуазным и советским истолкованием одних и тех же результатов. В Баку, столице Азербайджанской республики, психотехнически было испытано некоторое количество кандидатов в вагоновожатые этого города.
Разбив их по национальностям, испытывавшая лаборатория установила, что наименьшую пригодность обнаружили представители коренного населения — тюрки; армяне и русские оказались более пригодными. Этот вывод с точки зрения колонизаторской политики был бы вполне очевидным и не вызвал бы никакой критики, но в наших условиях такое истолкование результатов, противоречащее политике равноправия национальностей, проводимой Коммунистической партией и советским правительством, вызвало критику.
Критики заинтересовались, каковы же были специальные причины установленных различий между национальностями. Оказалось, что испытанные тюрки были крестьянами близлежащих деревень, тогда как русские и армяне были горожанами и поэтому для них была более привычной и сама обстановка испытаний, и те специфические познания, которые необходимы для работы в качестве вагоновожатого. Не обращая внимания на этот специальный момент, автор работы объективно извратил действительность, игнорируя социогенные факторы, преувеличивая значение биологического именно так, как извращают действительность в этом направлении западноевропейские и американские исследователи, выполняющие социальный заказ буржуазии. Умолчание о социогенном в национальности в этом и подобных случаях равносильно поддержке национального угнетения”.
В докладе “К вопросу о теории психотехники” на 7-й Международной психотехнической конференции, состоявшейся в 1931 году в Москве, Шпильрейн утверждал: “На одном из практических примеров покажу разницу между буржуазным и советским истолкованием одних и тех же результатов. В Баку, столице Азербайджанской республики, психотехнически было испытано некоторое количество кандидатов в вагоновожатые этого города.
Разбив их по национальностям, испытывавшая лаборатория установила, что наименьшую пригодность обнаружили представители коренного населения — тюрки; армяне и русские оказались более пригодными. Этот вывод с точки зрения колонизаторской политики был бы вполне очевидным и не вызвал бы никакой критики, но в наших условиях такое истолкование результатов, противоречащее политике равноправия национальностей, проводимой Коммунистической партией и советским правительством, вызвало критику.
Критики заинтересовались, каковы же были специальные причины установленных различий между национальностями. Оказалось, что испытанные тюрки были крестьянами близлежащих деревень, тогда как русские и армяне были горожанами и поэтому для них была более привычной и сама обстановка испытаний, и те специфические познания, которые необходимы для работы в качестве вагоновожатого. Не обращая внимания на этот специальный момент, автор работы объективно извратил действительность, игнорируя социогенные факторы, преувеличивая значение биологического именно так, как извращают действительность в этом направлении западноевропейские и американские исследователи, выполняющие социальный заказ буржуазии. Умолчание о социогенном в национальности в этом и подобных случаях равносильно поддержке национального угнетения”.
❤4👍2💋1
Психотехника. Рассказ
Котлов Я.
Москва, Ленинград : Государственное издательство, Отдел военной литературы, 1929
Входит в сборник рассказов
Пять в яблочко : 210 анекдотов, сценок, юморесок, частушек из красноармейского быта
Котлов Я.
Москва, Ленинград : Государственное издательство, Отдел военной литературы, 1929
Входит в сборник рассказов
Пять в яблочко : 210 анекдотов, сценок, юморесок, частушек из красноармейского быта
😁6🔥3🤯1💋1
А как выглядит худший интерфейс в истории?
Сложно сказать. Скорее всего, он еще не появился, но разные журналы и СМИ часто отдают пальму первенства одному продукту от Microsoft: концепция рабочего стола Microsoft Bob. Продукт разрабатывала жена Била Гейтса и в нем явно считывалось желание скевеоморфного обучения пользователя. Весь интерфейс выглядел как гостиная в доме пользователя, а спутник Боб (некоторая предтеча Скрепыша) давал советы и общался с пользователем, подсказывал слова при написании текстов и рассказывал о том, как писать деловые электронные письма.
В виртуальном доме Microsoft Bob была даже кухня! Например, для того чтобы хранить рецепты.
Проект провалился и попал в подборки худших интерфейсных решений за всю историю. Графическая натяжка на обычный рабочий интерфейс так себе идея, в том числе с точки зрения производительности. https://www.youtube.com/watch?v=rXHu9OmLd8Y
Сложно сказать. Скорее всего, он еще не появился, но разные журналы и СМИ часто отдают пальму первенства одному продукту от Microsoft: концепция рабочего стола Microsoft Bob. Продукт разрабатывала жена Била Гейтса и в нем явно считывалось желание скевеоморфного обучения пользователя. Весь интерфейс выглядел как гостиная в доме пользователя, а спутник Боб (некоторая предтеча Скрепыша) давал советы и общался с пользователем, подсказывал слова при написании текстов и рассказывал о том, как писать деловые электронные письма.
В виртуальном доме Microsoft Bob была даже кухня! Например, для того чтобы хранить рецепты.
Проект провалился и попал в подборки худших интерфейсных решений за всю историю. Графическая натяжка на обычный рабочий интерфейс так себе идея, в том числе с точки зрения производительности. https://www.youtube.com/watch?v=rXHu9OmLd8Y
😁7💋1
Словарь юного HCI
Ловушка Дойла или Doyle's catch относится к скрытой трудности при развёртывании и внедрении автономных систем, подтверждённых моделированием, в реальном мире. Дойл и Дэвид Л. Олдерсон описали эту идею в 2010 году.
Описание этой трудности приводит исследователь в области безопасности Дэвид Вудс:
Инструменты быстрого прототипирования сейчас широко доступны и достаточно мощны, чтобы относительно легко продемонстрировать практически что угодно, при условии, что условия сделаны достаточно идеализированными. Однако реальный мир обычно далёк от идеализированного, и поэтому система должна обладать достаточной надежностью, чтобы преодолеть разрыв между демонстрацией и реальностью.
Что это значит? Технологические энтузиасты регулярно попадают в эту ловушку: они показывают успешную работу прототипа в контролируемых условиях и считают, что «с инвестициями и инженерией» всё остальное решится само собой. На практике это приводит к сюрпризам автоматизации(да, это термин) и неожиданным негативным последствиям.
Забавно при этом, что автор в 2010 году описывает, что те же самые заблуждения, что были при внедрении предыдущих поколений автоматизации (автоматизация кабины самолёта и т.д.), сейчас повторяются с автономными транспортными средствами - и замечу, могут повторятся в 2020ые уже для офисных программ
Статья по ссылке и в комментариях - коцнептуально продолжает тему концепции "Иронии автоматизации"
https://www.researchgate.net/publication/303832480_The_Risks_of_Autonomy_Doyles_Catch
Ловушка Дойла или Doyle's catch относится к скрытой трудности при развёртывании и внедрении автономных систем, подтверждённых моделированием, в реальном мире. Дойл и Дэвид Л. Олдерсон описали эту идею в 2010 году.
Описание этой трудности приводит исследователь в области безопасности Дэвид Вудс:
Инструменты быстрого прототипирования сейчас широко доступны и достаточно мощны, чтобы относительно легко продемонстрировать практически что угодно, при условии, что условия сделаны достаточно идеализированными. Однако реальный мир обычно далёк от идеализированного, и поэтому система должна обладать достаточной надежностью, чтобы преодолеть разрыв между демонстрацией и реальностью.
Что это значит? Технологические энтузиасты регулярно попадают в эту ловушку: они показывают успешную работу прототипа в контролируемых условиях и считают, что «с инвестициями и инженерией» всё остальное решится само собой. На практике это приводит к сюрпризам автоматизации(да, это термин) и неожиданным негативным последствиям.
Забавно при этом, что автор в 2010 году описывает, что те же самые заблуждения, что были при внедрении предыдущих поколений автоматизации (автоматизация кабины самолёта и т.д.), сейчас повторяются с автономными транспортными средствами - и замечу, могут повторятся в 2020ые уже для офисных программ
Статья по ссылке и в комментариях - коцнептуально продолжает тему концепции "Иронии автоматизации"
https://www.researchgate.net/publication/303832480_The_Risks_of_Autonomy_Doyles_Catch
ResearchGate
(PDF) The Risks of Autonomy: Doyles Catch
PDF | On Jun 6, 2016, David D. Woods published The Risks of Autonomy: Doyles Catch | Find, read and cite all the research you need on ResearchGate
❤5👍1🔥1🤔1💋1
В поиске новых/старых методов автоматизаций - аллокация функций
Проблема автоматизации и распределения задач между человеком и машиной - старая, которая сама по себе создает определенные парадоксы, описанные социологами техники - писал об этом здесь в связи с работами Бейнбридж https://tg-me.sbs/gulagdigital/3091
Алокация системных функций (Chapanis, 1970), аллокация функций (Hollnagel, 1999) или социотехнические аллокации (Clegg et al., 2000) — это названия процесса, в котором члены проектной команды решают, следует ли поручать работу, задачи, системные функции и ответственность человеческим или автоматизированным агентам в социотехнических рабочих средах
Многочисленные примеры аллокации функций на практике можно найти в литературе по человеческим факторам. Первый и, возможно, наиболее известный пример можно найти в исследовательском отчете, отредактированном Фиттсом (Fitts, 1951). Фиттс был пионером подхода аллокации функций в начале 1950-х годов в рамках исследования роли автоматизации в управлении воздушным движением https://tg-me.sbs/gulagdigital/3284
Обычно предполагается, что автоматизация приносит много преимуществ сложным и динамичным реальным системам и что преимущества ее использования значительно перевешивают любые недостатки. Хотя это может быть правдой, также верно, что автоматизация может создавать особые проблемы для человеческого компонента высокоавтоматизированной системы. Существует ряд важных ограничений на проектирование и внедрение автоматизированных средств. Вопрос аллокации функций людям или машинам интересовал специалистов по человеческим факторам более четырех десятилетий. Весьма уместно применить эту парадигму к проблеме определения того, какие функции следует аллоцировать оператору, а какие — автоматизированным системам. Синглтон (Singleton, 1989) утверждает, что оптимальная аллокация зависит от технологических возможностей и осуществимости человеческих задач. Первым шагом является разделение системных функций на дискретные категории. Это служит основой для аллокации. Функции либо аллоцируются людям, и/или автоматизации.
Методы аллокации функций включают таблицы относительных достоинств (TRM), психометрические подходы, вычислительные средства и гипотетико-дедуктивную модель (HDM). Подход TRM, возможно, наиболее известен в форме списка Фиттса (1951)
Как я понимаю, из чудесной книжки Handbook of Human Factors and Ergonomics Methods - https://tg-me.sbs/gulagdigital/3482 Процедура включает три основных шага: анализ задач, анализ заинтересованных сторон и анализ альтернативных аллокаций функций.
Шаг 1: Анализ задач
Самым простым подходящим методом для шага 1 является иерархический анализ задач (HTA). Он начинается с идентификации цели системы, затем логически рассматривает, какие задачи необходимо выполнить для достижения этой цели. Каждая задача связана с целью. Для каждой задачи аналитик должен идентифицировать, какие подзадачи необходимо выполнить для достижения этой цели. Модель задач может быть разработана более детально путем разбиения подзадач на под-подзадачи таким же образом.
Шаг 2: Анализ заинтересованных сторон для аллокации функций
Важно провести этот шаг, не думая подробно о дизайне компьютерной системы; в противном случае могут быть приняты преждевременные решения об аллокации функций. Цель состоит в том, чтобы идентифицировать источники удовлетворенности и неудовлетворенности работой любого заинтересованного лица, чья работа может быть затронута изменениями в компьютерных системах на рабочем месте
Шаг 3: Анализ альтернативных аллокаций
Рассмотрение относительных возможностей человека и компьютера
Первая часть анализа включает рассмотрение относительных возможностей человека и компьютера.. Простой способ записи аллокаций функций — это аннотирование модели задач следующим образом:
H: только человек
H-C: разделено между человеком и компьютером, человек контролирует
C-H: разделено между человеком и компьютером, компьютер контролирует
C: только компьютер
На скриншоте пример аллокации функций пивоварни
Проблема автоматизации и распределения задач между человеком и машиной - старая, которая сама по себе создает определенные парадоксы, описанные социологами техники - писал об этом здесь в связи с работами Бейнбридж https://tg-me.sbs/gulagdigital/3091
Алокация системных функций (Chapanis, 1970), аллокация функций (Hollnagel, 1999) или социотехнические аллокации (Clegg et al., 2000) — это названия процесса, в котором члены проектной команды решают, следует ли поручать работу, задачи, системные функции и ответственность человеческим или автоматизированным агентам в социотехнических рабочих средах
Многочисленные примеры аллокации функций на практике можно найти в литературе по человеческим факторам. Первый и, возможно, наиболее известный пример можно найти в исследовательском отчете, отредактированном Фиттсом (Fitts, 1951). Фиттс был пионером подхода аллокации функций в начале 1950-х годов в рамках исследования роли автоматизации в управлении воздушным движением https://tg-me.sbs/gulagdigital/3284
Обычно предполагается, что автоматизация приносит много преимуществ сложным и динамичным реальным системам и что преимущества ее использования значительно перевешивают любые недостатки. Хотя это может быть правдой, также верно, что автоматизация может создавать особые проблемы для человеческого компонента высокоавтоматизированной системы. Существует ряд важных ограничений на проектирование и внедрение автоматизированных средств. Вопрос аллокации функций людям или машинам интересовал специалистов по человеческим факторам более четырех десятилетий. Весьма уместно применить эту парадигму к проблеме определения того, какие функции следует аллоцировать оператору, а какие — автоматизированным системам. Синглтон (Singleton, 1989) утверждает, что оптимальная аллокация зависит от технологических возможностей и осуществимости человеческих задач. Первым шагом является разделение системных функций на дискретные категории. Это служит основой для аллокации. Функции либо аллоцируются людям, и/или автоматизации.
Методы аллокации функций включают таблицы относительных достоинств (TRM), психометрические подходы, вычислительные средства и гипотетико-дедуктивную модель (HDM). Подход TRM, возможно, наиболее известен в форме списка Фиттса (1951)
Как я понимаю, из чудесной книжки Handbook of Human Factors and Ergonomics Methods - https://tg-me.sbs/gulagdigital/3482 Процедура включает три основных шага: анализ задач, анализ заинтересованных сторон и анализ альтернативных аллокаций функций.
Шаг 1: Анализ задач
Самым простым подходящим методом для шага 1 является иерархический анализ задач (HTA). Он начинается с идентификации цели системы, затем логически рассматривает, какие задачи необходимо выполнить для достижения этой цели. Каждая задача связана с целью. Для каждой задачи аналитик должен идентифицировать, какие подзадачи необходимо выполнить для достижения этой цели. Модель задач может быть разработана более детально путем разбиения подзадач на под-подзадачи таким же образом.
Шаг 2: Анализ заинтересованных сторон для аллокации функций
Важно провести этот шаг, не думая подробно о дизайне компьютерной системы; в противном случае могут быть приняты преждевременные решения об аллокации функций. Цель состоит в том, чтобы идентифицировать источники удовлетворенности и неудовлетворенности работой любого заинтересованного лица, чья работа может быть затронута изменениями в компьютерных системах на рабочем месте
Шаг 3: Анализ альтернативных аллокаций
Рассмотрение относительных возможностей человека и компьютера
Первая часть анализа включает рассмотрение относительных возможностей человека и компьютера.. Простой способ записи аллокаций функций — это аннотирование модели задач следующим образом:
H: только человек
H-C: разделено между человеком и компьютером, человек контролирует
C-H: разделено между человеком и компьютером, компьютер контролирует
C: только компьютер
На скриншоте пример аллокации функций пивоварни
👍1
Впрочем, реальное использование методов аллокации функций для проектирования автоматизаций в литературе, кажется, не супер крутое
Function Allocation: Myths, Process, and Emerging Methods
https://www.nrc.gov/docs/ML2517/ML25175A110.pdf
Function Allocation: Myths, Process, and Emerging Methods
https://www.nrc.gov/docs/ML2517/ML25175A110.pdf
Тем временем, вышел новый дайджест поведенческой экономики 2026 The Behavioral Economics Guide 2026
https://www.behavioraleconomics.com/be-guide/the-behavioral-economics-guide-2026/
Создают ЛЛМ-инструменты, но много вопросов(опять синтетики - да сколько можно!), много про мизинформацию, и налоги/долги
https://www.behavioraleconomics.com/be-guide/the-behavioral-economics-guide-2026/
Создают ЛЛМ-инструменты, но много вопросов(опять синтетики - да сколько можно!), много про мизинформацию, и налоги/долги
Forwarded from Григорий Баженов
Вы вольны не соглашаться с некоторыми тезисами, спорить с тональностью и аргументами, но каждая новая работа Ростислава Исааковича Капелюшникова не может оставлять читателя равнодушным. На днях наш главный экономический 🐘 выпустил новый препринт "Риски внедрения искусственного интеллекта для занятости в России".
В современной экономической науке ИИ нередко признается новой технологией общего назначения, способной существенно увеличить общую производительность и серьезно трансформировать рынки труда. Неудивительно, что ИИ порождает алармистские прогнозы о массовой технологической безработице и росте неравенства. Капелюшников указывает, что в литературе выделяют два подхода к измерению влияния ИИ: оценка фактического использования технологии и оценка её потенциального воздействия. Цель работы — впервые в российской литературе количественно оценить потенциальную подверженность рабочих мест в РФ рискам ИИ.
Ставим слонов на пост и разбираемся, что же там такого наисследовал Ростислав Исакыч.
(без душнивола и с иллюстрациями о полученных результатах можно прочитать здесь)
В современной экономической науке ИИ нередко признается новой технологией общего назначения, способной существенно увеличить общую производительность и серьезно трансформировать рынки труда. Неудивительно, что ИИ порождает алармистские прогнозы о массовой технологической безработице и росте неравенства. Капелюшников указывает, что в литературе выделяют два подхода к измерению влияния ИИ: оценка фактического использования технологии и оценка её потенциального воздействия. Цель работы — впервые в российской литературе количественно оценить потенциальную подверженность рабочих мест в РФ рискам ИИ.
Ставим слонов на пост и разбираемся, что же там такого наисследовал Ростислав Исакыч.
(без душнивола и с иллюстрациями о полученных результатах можно прочитать здесь)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Григорий Баженов
Что сделал Капелюшников?
Метод и данные
Исследование опирается на общепринятый в современной экономике труда подход: профессия рассматривается как "пучок задач". Например, профессия макроэкономиста состоит из анализа данных, теоретической интерпретации, прогнозного моделирования и т.д. Как правило, автоматизируются конкретные задачи, а не профессии целиком.
Р.И. использует систему индексов подверженности профессий риску внедрения ИИ, которая в недавней работе была разработана польскими экономистами для МОТ. Они агрегировали около 3к задач в 423 профессии. Каждую задачу оценили по шкале от 0 (не автоматизируется) до 1 (полностью автоматизируется), а затем из этих оценок получили интегральный индекс потенциального воздействия ИИ на профессии (тоже от 0 до 1). Оценивались задачи в три этапа: опрос работников, опрос экспертов рынка труда, приведение данных опросов к общему знаменателю моделями GPT-4o и Gemini. Полученные индексы помогли выделить 6 категорий профессий по степени подверженности риску ИИ: очень высокая, значительная, умеренная, низкая, минимальная и нулевая. Данные о распределении профессий в разных экономиках помогли авторам оценить долю рабочей силы, которую потенциально затронет ИИ. Оговорка: речь о верхнем пороге оценок.
Р.И. использует микроданные Обследования рабочей силы Росстата. Т.к. Общероссийский классификатор занятий гармонизирован с международной классификацией, индексы польских экономистов транспонируются на рынок труда РФ — оценки сопоставимы.
Результаты
Среднее значение индекса для России — 0,3 (примерно треть рабочих задач в РФ потенциально автоматизируются). Каждое десятое рабочее место находится в зоне высокого риска, а каждое третье — значимого риска. Почти во всех профессиях сохраняются задачи, требующие участия человека, а доля рабочих мест, которым грозит полная автоматизация, ничтожно мала — менее 1% (Р.И. считает, что даже эта оценка, вероятно, завышена).
Среди профессиональных групп наибольший риск ИИ у офисных служащих, занятых подготовкой информации (0,53), выше среднего значения риска у руководителей (0,38), а также специалистов высшей (0,39) и средней (0,36) квалификации. В отраслевом разрезе: финансы и страхование (0,5), ИКТ (0,44), проф. и научная деятельность (0,39), оптовая и розничная торговля (0,36), госуправление (0,35), культура, спорт, досуг и развлечения (0,33).
Подверженность риску ИИ выше у женщин (0,33 vs 0,26 у мужчин), у горожан (0,31 vs 0,26 у села), в возрастной группе 20-39 (0,31), а также у работников с высшим образованием (0,37).
Ключевые выводы
• Россия — страна с умеренным потенциальным воздействием ИИ на рынок труда (доля рабсилы с высоким риску ИИ немного ниже, чем в развитых странах, но выше, чем в развивающихся).
• Подавляющее большинство рабочих мест в РФ почти полностью защищены от ИИ характером выполняемых задач.
• Внедрение ИИ в РФ будет сопровождаться не столько вымыванием профессий, сколько реконфигурацией задач внутри них.
• Мы увидим постепенную адаптацию рынка труда к новой технологии — внедрение ИИ по своим последствиям вряд ли принципиально отличается от предшествующих волн техпрогресса.
• Потенциальное воздействие ИИ сосредоточено на чрезвычайно узком круге профессий, остальные (особенно те, что связаны с физическим трудом) де-факто вне зоны досягаемости.
• Различия в степени риска ИИ в зависимости от индивидуальных характеристик крайне незначительны, при этом различия в зависимости от профессиональной и отраслевой принадлежности, напротив, высоки: если господдержка и потребуется, то адресно для ограниченного набора профгрупп.
• Реальное воздействие ИИ наверняка окажется намного слабее потенциального (препятствия внедрения технологии, динамическая адаптация).
• Но нельзя исключать, что негативные последствия для рынка труда окажутся драматичнее, чем то, что показали оценки, сильно зависимые от текущих возможностей технологии, мощный прогресс которой нельзя исключать (это зона неопределенности, непроницаемой для научного анализа и количественных оценок).
Метод и данные
Исследование опирается на общепринятый в современной экономике труда подход: профессия рассматривается как "пучок задач". Например, профессия макроэкономиста состоит из анализа данных, теоретической интерпретации, прогнозного моделирования и т.д. Как правило, автоматизируются конкретные задачи, а не профессии целиком.
Р.И. использует систему индексов подверженности профессий риску внедрения ИИ, которая в недавней работе была разработана польскими экономистами для МОТ. Они агрегировали около 3к задач в 423 профессии. Каждую задачу оценили по шкале от 0 (не автоматизируется) до 1 (полностью автоматизируется), а затем из этих оценок получили интегральный индекс потенциального воздействия ИИ на профессии (тоже от 0 до 1). Оценивались задачи в три этапа: опрос работников, опрос экспертов рынка труда, приведение данных опросов к общему знаменателю моделями GPT-4o и Gemini. Полученные индексы помогли выделить 6 категорий профессий по степени подверженности риску ИИ: очень высокая, значительная, умеренная, низкая, минимальная и нулевая. Данные о распределении профессий в разных экономиках помогли авторам оценить долю рабочей силы, которую потенциально затронет ИИ. Оговорка: речь о верхнем пороге оценок.
Р.И. использует микроданные Обследования рабочей силы Росстата. Т.к. Общероссийский классификатор занятий гармонизирован с международной классификацией, индексы польских экономистов транспонируются на рынок труда РФ — оценки сопоставимы.
Результаты
Среднее значение индекса для России — 0,3 (примерно треть рабочих задач в РФ потенциально автоматизируются). Каждое десятое рабочее место находится в зоне высокого риска, а каждое третье — значимого риска. Почти во всех профессиях сохраняются задачи, требующие участия человека, а доля рабочих мест, которым грозит полная автоматизация, ничтожно мала — менее 1% (Р.И. считает, что даже эта оценка, вероятно, завышена).
Среди профессиональных групп наибольший риск ИИ у офисных служащих, занятых подготовкой информации (0,53), выше среднего значения риска у руководителей (0,38), а также специалистов высшей (0,39) и средней (0,36) квалификации. В отраслевом разрезе: финансы и страхование (0,5), ИКТ (0,44), проф. и научная деятельность (0,39), оптовая и розничная торговля (0,36), госуправление (0,35), культура, спорт, досуг и развлечения (0,33).
Подверженность риску ИИ выше у женщин (0,33 vs 0,26 у мужчин), у горожан (0,31 vs 0,26 у села), в возрастной группе 20-39 (0,31), а также у работников с высшим образованием (0,37).
Ключевые выводы
• Россия — страна с умеренным потенциальным воздействием ИИ на рынок труда (доля рабсилы с высоким риску ИИ немного ниже, чем в развитых странах, но выше, чем в развивающихся).
• Подавляющее большинство рабочих мест в РФ почти полностью защищены от ИИ характером выполняемых задач.
• Внедрение ИИ в РФ будет сопровождаться не столько вымыванием профессий, сколько реконфигурацией задач внутри них.
• Мы увидим постепенную адаптацию рынка труда к новой технологии — внедрение ИИ по своим последствиям вряд ли принципиально отличается от предшествующих волн техпрогресса.
• Потенциальное воздействие ИИ сосредоточено на чрезвычайно узком круге профессий, остальные (особенно те, что связаны с физическим трудом) де-факто вне зоны досягаемости.
• Различия в степени риска ИИ в зависимости от индивидуальных характеристик крайне незначительны, при этом различия в зависимости от профессиональной и отраслевой принадлежности, напротив, высоки: если господдержка и потребуется, то адресно для ограниченного набора профгрупп.
• Реальное воздействие ИИ наверняка окажется намного слабее потенциального (препятствия внедрения технологии, динамическая адаптация).
• Но нельзя исключать, что негативные последствия для рынка труда окажутся драматичнее, чем то, что показали оценки, сильно зависимые от текущих возможностей технологии, мощный прогресс которой нельзя исключать (это зона неопределенности, непроницаемой для научного анализа и количественных оценок).
Гонзо обзоры HCI статей: Экономические обоснования интерфейсов
Существует достаточно большое число работ по Cost-justified usability, разборов метрик окупаемости инвестиций, но при этом достаточно маленькое число работ и проектов, которые проводятся экономистами, чтобы описать функционал интерфейса и его роль. Сегодня у нас в разборе работа "Market user interface design." In Proceedings of the 13th ACM Conference on Electronic Commerce (EC ’12), June 04 - 08, 2012, в общем-то работа на стыке дизайна рынков и дизайне интерфейса
Электронные рынки становятся всё более распространёнными, однако остаётся важная исследовательская задача в виде разработки пользовательских интерфейсов (UI), которые способствуют эффективным результатам для пользователей. Это важно, потому что рынки часто предлагают пользователям очень большое количество вариантов, из-за чего сложно найти оптимальный выбор.
Поскольку нас просят принимать рыночные решения всё чаще во время нахождения онлайн, обдумывание становится дорогим, и мы не можем тратить слишком много времени на каждое отдельное решение. Здесь до сих пор лучше всего звучит цитата Герберта Саймона 40-летней давности:
«...изобилие информации создаёт бедность внимания...»
Поскольку люди несут когнитивные издержки при обработке информации [Miller 1956], изобилие информации или изобилие выбора в рыночных средах делает внимание дефицитным ресурсом. Тем не менее традиционные экономические модели предполагают, что агенты являются полностью рациональными, обладают неограниченным временем и неограниченными вычислительными ресурсами для обдумывания. Мы устраняем это несоответствие, явно учитывая поведенческие соображения при проектировании рыночных UI.
Подобно тому, как цветовая маркировка самолётов облегчает работу авиадиспетчера, наша цель — проектировать рыночные UI, которые делают принятие экономических решений проще, тем самым повышая общественное благосостояние. В этом смысле наш подход согласуется с идеей «архитектуры выбора» (choice architecture), предложенной Талером и коллегами [Thaler et al. 2010].
Рыночный UI лучше всего определяется двумя вопросами:
Какая информация отображается пользователю?
Сколько и какие именно варианты выбора ему предлагаются?
Цель — разработать вычислительный метод, который находит оптимальный рыночный UI, исходя из поведенческой модели пользователя. Использование поведенческих моделей может привести к иным рыночным UI по нескольким причинам
На рисунке 1 (b) показан скриншот рыночной игры, разработанной для наших экспериментов. Она повторяет макет рыночного приложения, за исключением того, что теперь ценность каждого варианта больше не является приватной для каждого пользователя, а определяется игрой. Обратите внимание, что это однопользовательская игра поверх симулированного рыночного домена.
Каждый участник садился за компьютер и играл в серию коротких «раундов» (всего 6 раундов в одной игре). В начале у него было 30 токенов — это как месячный бюджет на быстрый интернет.
В каждом раунде на экране появлялось несколько кнопок (от 3 до 6). Каждая кнопка показывала:
Скорость интернета (например, 900 КБ/с, 300 КБ/с, 100 КБ/с или 0 КБ/с)
Ценность этого выбора в долларах (сколько вы заработаете, если выберете именно её)
Цену в токенах
В зависимости от того, насколько важная у вас сейчас «задача» (высокая, средняя или низкая важность), ценность одной и той же скорости сильно менялась. В важный момент (например, отправить отчёт начальнику) высокая скорость могла стоить очень дорого в долларовом эквиваленте, а в момент бесцельного скроллинга — почти ничего.
При этом время на принятие решения было жёстко ограничено — 7 или 12 секунд. Если не успеваешь выбрать — автоматически выбирается самый медленный вариант с большим штрафом. Это создавало реалистичное давление: нужно быстро думать, когда «трафик дорогой».
Участники играли десятки таких игр подряд, а экспериментаторы меняли правила: количество кнопок, меняются ли цены каждый раунд, адаптируется ли набор вариантов под текущую важность задачи и т.д.
Дизайнер UI решает:
сколько вариантов предлагать
Существует достаточно большое число работ по Cost-justified usability, разборов метрик окупаемости инвестиций, но при этом достаточно маленькое число работ и проектов, которые проводятся экономистами, чтобы описать функционал интерфейса и его роль. Сегодня у нас в разборе работа "Market user interface design." In Proceedings of the 13th ACM Conference on Electronic Commerce (EC ’12), June 04 - 08, 2012, в общем-то работа на стыке дизайна рынков и дизайне интерфейса
Электронные рынки становятся всё более распространёнными, однако остаётся важная исследовательская задача в виде разработки пользовательских интерфейсов (UI), которые способствуют эффективным результатам для пользователей. Это важно, потому что рынки часто предлагают пользователям очень большое количество вариантов, из-за чего сложно найти оптимальный выбор.
Поскольку нас просят принимать рыночные решения всё чаще во время нахождения онлайн, обдумывание становится дорогим, и мы не можем тратить слишком много времени на каждое отдельное решение. Здесь до сих пор лучше всего звучит цитата Герберта Саймона 40-летней давности:
«...изобилие информации создаёт бедность внимания...»
Поскольку люди несут когнитивные издержки при обработке информации [Miller 1956], изобилие информации или изобилие выбора в рыночных средах делает внимание дефицитным ресурсом. Тем не менее традиционные экономические модели предполагают, что агенты являются полностью рациональными, обладают неограниченным временем и неограниченными вычислительными ресурсами для обдумывания. Мы устраняем это несоответствие, явно учитывая поведенческие соображения при проектировании рыночных UI.
Подобно тому, как цветовая маркировка самолётов облегчает работу авиадиспетчера, наша цель — проектировать рыночные UI, которые делают принятие экономических решений проще, тем самым повышая общественное благосостояние. В этом смысле наш подход согласуется с идеей «архитектуры выбора» (choice architecture), предложенной Талером и коллегами [Thaler et al. 2010].
Рыночный UI лучше всего определяется двумя вопросами:
Какая информация отображается пользователю?
Сколько и какие именно варианты выбора ему предлагаются?
Цель — разработать вычислительный метод, который находит оптимальный рыночный UI, исходя из поведенческой модели пользователя. Использование поведенческих моделей может привести к иным рыночным UI по нескольким причинам
На рисунке 1 (b) показан скриншот рыночной игры, разработанной для наших экспериментов. Она повторяет макет рыночного приложения, за исключением того, что теперь ценность каждого варианта больше не является приватной для каждого пользователя, а определяется игрой. Обратите внимание, что это однопользовательская игра поверх симулированного рыночного домена.
Каждый участник садился за компьютер и играл в серию коротких «раундов» (всего 6 раундов в одной игре). В начале у него было 30 токенов — это как месячный бюджет на быстрый интернет.
В каждом раунде на экране появлялось несколько кнопок (от 3 до 6). Каждая кнопка показывала:
Скорость интернета (например, 900 КБ/с, 300 КБ/с, 100 КБ/с или 0 КБ/с)
Ценность этого выбора в долларах (сколько вы заработаете, если выберете именно её)
Цену в токенах
В зависимости от того, насколько важная у вас сейчас «задача» (высокая, средняя или низкая важность), ценность одной и той же скорости сильно менялась. В важный момент (например, отправить отчёт начальнику) высокая скорость могла стоить очень дорого в долларовом эквиваленте, а в момент бесцельного скроллинга — почти ничего.
При этом время на принятие решения было жёстко ограничено — 7 или 12 секунд. Если не успеваешь выбрать — автоматически выбирается самый медленный вариант с большим штрафом. Это создавало реалистичное давление: нужно быстро думать, когда «трафик дорогой».
Участники играли десятки таких игр подряд, а экспериментаторы меняли правила: количество кнопок, меняются ли цены каждый раунд, адаптируется ли набор вариантов под текущую важность задачи и т.д.
Дизайнер UI решает:
сколько вариантов предлагать
🔥1👀1
Дизайнер UI решает:
сколько вариантов предлагать,
какие именно варианты предлагать.
Мы изучаем следующие четыре рычага дизайна рыночного UI:
Количество вариантов — сколько кнопок выбора доступно пользователям (3, 4, 5 или 6).
Фиксированные или динамические цены — В условии с фиксированными ценами каждый вариант всегда стоит фиксированное количество токенов (2 токена за 100 КБ/с). При динамических ценах в каждом раунде с вероятностью 1/3 выбирается один из 3 уровней цены, при этом цена за 100 КБ/с составляет 1, 2 или 3 токена (соответственно, 500 КБ/с стоит 5, 10 или 15 токенов).⁸
Фиксированные или адаптивные наборы выборов — В условии с фиксированным набором пользователи всегда имеют один и тот же набор вариантов в каждом раунде. В условии с адаптивными наборами состав предлагаемых вариантов может меняться в зависимости от категории задачи (например, в категории высокой важности доступно больше высокоскоростных вариантов, в низкой — больше низкоскоростных).
Оптимизация UI под рациональное или поведенческое поведение — Определяет метод, по которому формируется состав наборов выборов. В условии рациональной оптимизации наборы оптимизируются на основе MDP-модели при предположении полностью рационального поведения. В условии поведенческой оптимизации наборы оптимизируются с учётом поведенческой модели квантового отклик
По сути дизайнер решает две главные вещи:
Сколько вариантов показывать? (3, 4, 5 или 6 кнопок)
Какие именно варианты показывать? Например:
Показывать 0 / 100 / 300 / 900 КБ/с
Или 0 / 200 / 500 / 950 КБ/с
Или совсем другие комбинации
Хотя теоретически скорость интернета может быть любой (100, 237, 456 КБ/с и т.д. — бесконечное множество), дизайнер UI искусственно ограничивает выбор и предлагает только конечный «меню».
Исследователи сами выступали в роли дизайнеров UI и тестировали разные версии интерфейса:
Обычный (рациональный) дизайн — оптимизирован так, как будто пользователь идеально рационален.
Поведенческий дизайн — оптимизирован с учётом того, что люди часто ошибаются, боятся потерь и подвержены эффектам позиции.
Итак, привлекли 53 участников (27 мужчин, 26 женщин) из района Сиэтла с нетехническими профессиями. Все имели как минимум степень бакалавра. Авторы исключили участников, специализировавшихся на компьютерных науках, экономике, статистике, математике или физике.
Исследование было разделено на два отдельных эксперимента. В Эксперименте 1 участвовали 35 человек; мы тестировали рычаги дизайна «Количество вариантов» (внутрисубъектный фактор) и «Фиксированные или динамические цены» (межсубъектный фактор). Рандомизировали порядок, в котором пользователи играли в игры с 3, 4, 5 и 6 вариантами. Для каждого условия пользователь сначала играл четыре 12-секундные игры, затем четыре 7-секундные игры и, наконец, одну игру с эндогенным 240-секундным лимитом времени.
В Эксперименте 2 участвовали 18 человек; мы тестировали рычаги «Фиксированные или адаптивные наборы выборов» и «Рациональная или поведенческая оптимизация UI» (оба — внутрисубъектные факторы). Во всех играх было по четыре варианта и динамические цены.
Чем больше вариантов выбора предлагалось пользователям, тем лучше они справлялись - но только до определённого предела. Реализованная ценность (то есть реальные деньги, которые участники «зарабатывали» в игре) заметно росла при увеличении количества кнопок с 3 до 4 и далее до 5. Однако переход от 5 к 6 вариантам уже не давал статистически значимого прироста. Авторы предполагают, что на этом рубеже дополнительная нагрузка при выборе начинает уравновешивать пользу от большего выбора.
Ещё один победитель - адаптивные наборы выборов. Когда интерфейс динамически подстраивал предлагаемые скорости под текущую важность задачи (в важный момент показывал больше быстрых вариантов, в спокойный — больше экономичных), пользователи принимали заметно более выгодные решения. Реализованная ценность в этом случае была значительно выше, чем при фиксированном наборе кнопок.
Но самый неожиданный и интересный результат касался поведенческой оптимизации интерфейса. Исследователи специально создали интерфейс, который, по идее, должен был учитывать человеческие слабости: ошибки, страх потерь и склонность выбирать верхние варианты. Однако именно этот «заботливый» интерфейс показал худшие результаты. Реализованная ценность у пользователей оказалась ниже, чем когда они работали с интерфейсом, оптимизированным под идеально рационального человека.
https://dash.harvard.edu/entities/publication/73120378-b945-6bd4-e053-0100007fdf3b
сколько вариантов предлагать,
какие именно варианты предлагать.
Мы изучаем следующие четыре рычага дизайна рыночного UI:
Количество вариантов — сколько кнопок выбора доступно пользователям (3, 4, 5 или 6).
Фиксированные или динамические цены — В условии с фиксированными ценами каждый вариант всегда стоит фиксированное количество токенов (2 токена за 100 КБ/с). При динамических ценах в каждом раунде с вероятностью 1/3 выбирается один из 3 уровней цены, при этом цена за 100 КБ/с составляет 1, 2 или 3 токена (соответственно, 500 КБ/с стоит 5, 10 или 15 токенов).⁸
Фиксированные или адаптивные наборы выборов — В условии с фиксированным набором пользователи всегда имеют один и тот же набор вариантов в каждом раунде. В условии с адаптивными наборами состав предлагаемых вариантов может меняться в зависимости от категории задачи (например, в категории высокой важности доступно больше высокоскоростных вариантов, в низкой — больше низкоскоростных).
Оптимизация UI под рациональное или поведенческое поведение — Определяет метод, по которому формируется состав наборов выборов. В условии рациональной оптимизации наборы оптимизируются на основе MDP-модели при предположении полностью рационального поведения. В условии поведенческой оптимизации наборы оптимизируются с учётом поведенческой модели квантового отклик
По сути дизайнер решает две главные вещи:
Сколько вариантов показывать? (3, 4, 5 или 6 кнопок)
Какие именно варианты показывать? Например:
Показывать 0 / 100 / 300 / 900 КБ/с
Или 0 / 200 / 500 / 950 КБ/с
Или совсем другие комбинации
Хотя теоретически скорость интернета может быть любой (100, 237, 456 КБ/с и т.д. — бесконечное множество), дизайнер UI искусственно ограничивает выбор и предлагает только конечный «меню».
Исследователи сами выступали в роли дизайнеров UI и тестировали разные версии интерфейса:
Обычный (рациональный) дизайн — оптимизирован так, как будто пользователь идеально рационален.
Поведенческий дизайн — оптимизирован с учётом того, что люди часто ошибаются, боятся потерь и подвержены эффектам позиции.
Итак, привлекли 53 участников (27 мужчин, 26 женщин) из района Сиэтла с нетехническими профессиями. Все имели как минимум степень бакалавра. Авторы исключили участников, специализировавшихся на компьютерных науках, экономике, статистике, математике или физике.
Исследование было разделено на два отдельных эксперимента. В Эксперименте 1 участвовали 35 человек; мы тестировали рычаги дизайна «Количество вариантов» (внутрисубъектный фактор) и «Фиксированные или динамические цены» (межсубъектный фактор). Рандомизировали порядок, в котором пользователи играли в игры с 3, 4, 5 и 6 вариантами. Для каждого условия пользователь сначала играл четыре 12-секундные игры, затем четыре 7-секундные игры и, наконец, одну игру с эндогенным 240-секундным лимитом времени.
В Эксперименте 2 участвовали 18 человек; мы тестировали рычаги «Фиксированные или адаптивные наборы выборов» и «Рациональная или поведенческая оптимизация UI» (оба — внутрисубъектные факторы). Во всех играх было по четыре варианта и динамические цены.
Чем больше вариантов выбора предлагалось пользователям, тем лучше они справлялись - но только до определённого предела. Реализованная ценность (то есть реальные деньги, которые участники «зарабатывали» в игре) заметно росла при увеличении количества кнопок с 3 до 4 и далее до 5. Однако переход от 5 к 6 вариантам уже не давал статистически значимого прироста. Авторы предполагают, что на этом рубеже дополнительная нагрузка при выборе начинает уравновешивать пользу от большего выбора.
Ещё один победитель - адаптивные наборы выборов. Когда интерфейс динамически подстраивал предлагаемые скорости под текущую важность задачи (в важный момент показывал больше быстрых вариантов, в спокойный — больше экономичных), пользователи принимали заметно более выгодные решения. Реализованная ценность в этом случае была значительно выше, чем при фиксированном наборе кнопок.
Но самый неожиданный и интересный результат касался поведенческой оптимизации интерфейса. Исследователи специально создали интерфейс, который, по идее, должен был учитывать человеческие слабости: ошибки, страх потерь и склонность выбирать верхние варианты. Однако именно этот «заботливый» интерфейс показал худшие результаты. Реализованная ценность у пользователей оказалась ниже, чем когда они работали с интерфейсом, оптимизированным под идеально рационального человека.
https://dash.harvard.edu/entities/publication/73120378-b945-6bd4-e053-0100007fdf3b
dash.harvard.edu
Market User Interface Design
Despite the pervasiveness of markets in our lives, little is known about the role of user interfaces (UIs) in promoting good decisions in market domains. How does the way we display market information to end users, and the set of choices we offer, influence…
👀1
Собственно, два варианта интерфейса, который видели участники эксперимента.
(a) Mockup — как это выглядело бы в реальном приложении на смартфоне
(b) Screenshot игры — то, что видели участники эксперимента
Справа — лабораторная версия игры, которую использовали в исследовании. Здесь всё максимально прозрачно для научных целей.
Участник должен быстро (за 5–12 секунд) выбрать скорость, которая даст максимальную ценность в текущей категории задачи, не потратив при этом весь бюджет на оставшиеся раунды.
(a) Mockup — как это выглядело бы в реальном приложении на смартфоне
(b) Screenshot игры — то, что видели участники эксперимента
Справа — лабораторная версия игры, которую использовали в исследовании. Здесь всё максимально прозрачно для научных целей.
Участник должен быстро (за 5–12 секунд) выбрать скорость, которая даст максимальную ценность в текущей категории задачи, не потратив при этом весь бюджет на оставшиеся раунды.
👀2
Рубрика странные визуализации
Диаграмма, показывающая, как выглядели бы различные лунные затмения при Землях разной формы. Иоганнес Буно, ок. 1711.
Знаменитая гравюра немецкого теолога и педагога Иоганна Буно , опубликованная около 1711 года в книге "Универсальная география"
На гравюре показано, как выглядела бы тень, отбрасываемая Землей на Луну во время затмения, если бы наша планета имела другую форму:
Ряд 1 (Шарообразная Земля): Реальная ситуация. Круглая Земля отбрасывает круглую тень, что мы и видим на Луне.
Ряд 2 (Треугольная Земля): Если бы Земля была трехгранной пирамидой или треугольником, то на Луну проецировалась бы угловатая треугольная тень.
Ряд 3 (Ромбовидная Земля): Земля в форме ромба или куба оставляла бы на лунном диске ромбовидный след.
Ряд 4 (Шестиугольная Земля): Планета в форме гексагона проецировала бы на Луну четкую шестиугольную тень.
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Four_diagrams_of_Solar_eclipses_(1711)_by_Johannes_Buno._Original_from_Library_of_Congress._Digitally_enhanced_by_rawpixel._(50623610866).jpg
Диаграмма, показывающая, как выглядели бы различные лунные затмения при Землях разной формы. Иоганнес Буно, ок. 1711.
Знаменитая гравюра немецкого теолога и педагога Иоганна Буно , опубликованная около 1711 года в книге "Универсальная география"
На гравюре показано, как выглядела бы тень, отбрасываемая Землей на Луну во время затмения, если бы наша планета имела другую форму:
Ряд 1 (Шарообразная Земля): Реальная ситуация. Круглая Земля отбрасывает круглую тень, что мы и видим на Луне.
Ряд 2 (Треугольная Земля): Если бы Земля была трехгранной пирамидой или треугольником, то на Луну проецировалась бы угловатая треугольная тень.
Ряд 3 (Ромбовидная Земля): Земля в форме ромба или куба оставляла бы на лунном диске ромбовидный след.
Ряд 4 (Шестиугольная Земля): Планета в форме гексагона проецировала бы на Луну четкую шестиугольную тень.
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Four_diagrams_of_Solar_eclipses_(1711)_by_Johannes_Buno._Original_from_Library_of_Congress._Digitally_enhanced_by_rawpixel._(50623610866).jpg
👍3🔥2
Центры HCI в мире - давно не было рубрики. Сегодня про духовность и HCI
Коллектив центра SPIRITED состоит из исследователей и учёных из самых разных областей, которых объединяет глубокий — как академический, так и личный — интерес к вопросам и проблемам на стыке религии, духовности, дизайна и интерактивных технологий.
https://spiritedhci.org/
Главная цель коллектива — собрать в одном пространстве различных участников: исследователей и дизайнеров HCI, специалистов по религиозным исследованиям, теологов и практикующих, — и установить долгосрочные, устойчивые и трансдисциплинарные отношения.
Что изучают на стыке духовности и проектирования?
Из интересного - внезапно византийские исследования технологий в стиле иеротопии Алексея Лидова, которая изучает сакральные пространства и создание сакральных мест: при помощи ряда технологий и интерфейсов концепции обретают новый смысл. Предлагается создавать ТЕХНОЧАСОВНИ (почти в стиле вархаммера)
Дадим слово авторам идеи:
Техно-часовня Малой Части (T-CLP) вдохновлена Часовней Малой Части, расположенной в святилище Джейн Блаффер Оуэн в Нью-Хармони, штат Индиана, США . Часовня Малой Части — это небольшая часовня, которая в основном используется посетителями святилища для тихой индивидуальной молитвы и медитации. Она была вдохновлена и призвана напоминать посетителям церковь Санта-Мария-дельи-Анджели в Порциункуле — маленькую церковь (примерно 18 × 10,5 футов), которую в 1209 году перестроил святой Франциск Ассизский
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3689050.3704954
T-CLP задумана как отдельно стоящее кубическое сооружение с внутренними размерами 12' × 12' × 12' (примерно 3,66 × 3,66 × 3,66 м), состоящее из одного помещения. Здание построено из крупных камней местного карьера, чтобы гармонично вписаться в окружающую застройку Нью-Хармони. Внешний вид лишён украшений — это воспроизводит минималистичную эстетику оригинальной Часовни Малой Части (и Порциункулы до позднейших художественных дополнений фасада) и отражает преобладающую в современной сакральной архитектуре тенденцию к аскетизму
https://robertleeblafferfoundation.org/walking-map-of-blaffer-sanctuary/chapel-of-the-little-portion-attraction/
Вход в пространство осуществляется через простую деревянную дверь с системой доступа через сенсорную панель. При касании панели на ней появляется изображение креста, который посетитель должен обвести пальцем в качестве пароля. После этого дверь открывается с тихим щелчком.
Войдя внутрь, посетитель видит гладкий каменный пол, четыре небольшие (3 фута длиной) передвижные скамьи, простой каменный алтарь (4' высотой × 2' шириной × 2' глубиной) у дальней стены, в котором скрыты процессор и другие системы, необходимые для интерактивных компонентов, а также небольшую чувствительную к давлению коврик для коленопреклонения перед алтарём, также подключённый к системе. Всё пространство освещается белой светодиодной линейной врезной подсветкой (3 дюйма), расположенной в 1 футе от потолка и подключённой к панели управления.
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3689050.3704954
Не менее интересно и направление разработок религиозной утвари!
Прототипирование еврейских ритуальных предметов: носимые возможности для намерения и связи
Вместо филакте́рии - пара коробочек из выкрашенной чёрной краской кожи кошерных животных - предлагается - гаджет с с радиоприемником, динамиком и тфилином в разобранном виде.
https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/3686169.3686193
Отдельным способом работы являются гаджеты для медитаций для удаленки - куда же без них: буддийские ритуальные предметы с умной колонкой https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/3689050.3704422 Работает он так: это сферический осязаемый интерактивный объект, разработанный специально для буддийской общины (в частности, практикующих Nichiren Buddhism — повторение мантры «Namu Myōhō Renge Kyō»).
Гаджет предназначен для удалённой совместной практики чтения мантр: он помогает членам сообщества чувствовать присутствие друг друга, даже когда они находятся в разных местах (особенно актуально после пандемии, когда Zoom оказался неудовлетворительным).
Список публикаций центра исследований вот тут
https://spiritedhci.org/publication-library/
Коллектив центра SPIRITED состоит из исследователей и учёных из самых разных областей, которых объединяет глубокий — как академический, так и личный — интерес к вопросам и проблемам на стыке религии, духовности, дизайна и интерактивных технологий.
https://spiritedhci.org/
Главная цель коллектива — собрать в одном пространстве различных участников: исследователей и дизайнеров HCI, специалистов по религиозным исследованиям, теологов и практикующих, — и установить долгосрочные, устойчивые и трансдисциплинарные отношения.
Что изучают на стыке духовности и проектирования?
Из интересного - внезапно византийские исследования технологий в стиле иеротопии Алексея Лидова, которая изучает сакральные пространства и создание сакральных мест: при помощи ряда технологий и интерфейсов концепции обретают новый смысл. Предлагается создавать ТЕХНОЧАСОВНИ (почти в стиле вархаммера)
Дадим слово авторам идеи:
Техно-часовня Малой Части (T-CLP) вдохновлена Часовней Малой Части, расположенной в святилище Джейн Блаффер Оуэн в Нью-Хармони, штат Индиана, США . Часовня Малой Части — это небольшая часовня, которая в основном используется посетителями святилища для тихой индивидуальной молитвы и медитации. Она была вдохновлена и призвана напоминать посетителям церковь Санта-Мария-дельи-Анджели в Порциункуле — маленькую церковь (примерно 18 × 10,5 футов), которую в 1209 году перестроил святой Франциск Ассизский
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3689050.3704954
T-CLP задумана как отдельно стоящее кубическое сооружение с внутренними размерами 12' × 12' × 12' (примерно 3,66 × 3,66 × 3,66 м), состоящее из одного помещения. Здание построено из крупных камней местного карьера, чтобы гармонично вписаться в окружающую застройку Нью-Хармони. Внешний вид лишён украшений — это воспроизводит минималистичную эстетику оригинальной Часовни Малой Части (и Порциункулы до позднейших художественных дополнений фасада) и отражает преобладающую в современной сакральной архитектуре тенденцию к аскетизму
https://robertleeblafferfoundation.org/walking-map-of-blaffer-sanctuary/chapel-of-the-little-portion-attraction/
Вход в пространство осуществляется через простую деревянную дверь с системой доступа через сенсорную панель. При касании панели на ней появляется изображение креста, который посетитель должен обвести пальцем в качестве пароля. После этого дверь открывается с тихим щелчком.
Войдя внутрь, посетитель видит гладкий каменный пол, четыре небольшие (3 фута длиной) передвижные скамьи, простой каменный алтарь (4' высотой × 2' шириной × 2' глубиной) у дальней стены, в котором скрыты процессор и другие системы, необходимые для интерактивных компонентов, а также небольшую чувствительную к давлению коврик для коленопреклонения перед алтарём, также подключённый к системе. Всё пространство освещается белой светодиодной линейной врезной подсветкой (3 дюйма), расположенной в 1 футе от потолка и подключённой к панели управления.
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3689050.3704954
Не менее интересно и направление разработок религиозной утвари!
Прототипирование еврейских ритуальных предметов: носимые возможности для намерения и связи
Вместо филакте́рии - пара коробочек из выкрашенной чёрной краской кожи кошерных животных - предлагается - гаджет с с радиоприемником, динамиком и тфилином в разобранном виде.
https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/3686169.3686193
Отдельным способом работы являются гаджеты для медитаций для удаленки - куда же без них: буддийские ритуальные предметы с умной колонкой https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/3689050.3704422 Работает он так: это сферический осязаемый интерактивный объект, разработанный специально для буддийской общины (в частности, практикующих Nichiren Buddhism — повторение мантры «Namu Myōhō Renge Kyō»).
Гаджет предназначен для удалённой совместной практики чтения мантр: он помогает членам сообщества чувствовать присутствие друг друга, даже когда они находятся в разных местах (особенно актуально после пандемии, когда Zoom оказался неудовлетворительным).
Список публикаций центра исследований вот тут
https://spiritedhci.org/publication-library/
SPIRITED Collective
A research community at the intersection of spirituality, religion, and design
❤2🤩1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM