Джейсону 20 лет, и он глухой. Он надевает специальный жилет, который подключен так, что, когда он получает данные, он посылает импульсы на спину.
Жилет подключен к планшету. Когда я говорю слово «книга» в микрофон, который подается в планшет, планшет превращает это слово в сигнал, который отправляется на жилет. Джейсон теперь чувствует образец на спине, ощущая прикосновение. Первоначально он не может сказать вам, что это за слово. Я продолжаю произносить слова, и он продолжает чувствовать узоры. В конце концов, он сможет рассказать мне слова, которые он слышит. Его мозг учится брать образец и переводить это в слова.
Интересно, что это происходит бессознательно. Ему не нужно сознательно работать над изучением шаблонов.
Это описывает реальный проект Дэвида Иглмана, невролога из Медицинского колледжа Бейлора.
Сенсорная замена – Иглман называет это сенсорной заменой. Информация поступает в ваше тело и мозг из ваших глаз, ушей, прикосновений и т. Д. Но знаете ли вы, что мозг на самом деле довольно гибкий и пластичный в этом отношении? Когда поступают данные из окружающей среды, из любого из чувств мозг определяет лучший способ анализа и интерпретации. Иногда вы сознательно осознаете данные и их смысл, но большую часть времени ваш мозг анализирует данные и использует эти данные для принятия решений, и вы даже этого не понимаете.
Сенсорное дополнение – Эглеман принимает идею сенсорной замены еще шаг, сенсорное дополнение. У него есть люди (без нарушений слуха), которые надевают жилет. Он берет данные фондового рынка и использует ту же программу на планшете, чтобы превратить данные фондового рынка в шаблоны и отправляет эти шаблоны в жилет. Люди, одетые в жилет, не знают, о чем идет речь. Они даже не знают, что это имеет какое-либо отношение к фондовому рынку. Затем он передает им еще один планшет, где периодически появляется экран с большой красной кнопкой и большой зеленой кнопкой.
Иглман говорит им нажать кнопку, когда появятся цвета. Сначала они понятия не имеют, почему они должны нажимать одну кнопку против другой. В любом случае им говорят нажимать кнопку, и когда они это делают, они получают обратную связь о том, являются ли они неправильными или правными, даже если они не имеют представления о том, что они не так или неправильно. Кнопки на самом деле покупают и продают решения (красный – покупка, зеленый – продажа), которые связаны с данными, которые они получают, но они этого не знают.
В конце концов, однако, их кнопки нажимаются от случайного к тому, чтобы быть правым все время, хотя они все еще не знают ничего сознательного о шаблонах. Eagleman по существу посылает большие данные в тела людей, и их мозг интерпретирует данные и принимает от него решения – все бессознательно.
Включение нестандартных для больших данных. Большие данные относятся к большим наборам данных, которые расчесываются для предсказательной аналитики. Идея состоит в том, что если вы можете собирать огромные объемы данных, даже разрозненные данные и анализировать их для шаблонов, вы можете узнать важную информацию и принять решения на основе этой информации. Собираются и анализируются наборы данных поиска в Интернете, сообщения Twitter, метеорология и т. Д. Но как вы передаете информацию таким образом, который имеет смысл? Как вы можете заставить человеческий разум увидеть закономерности в том, что сначала кажется бессмысленным? Сознательный процесс мышления не очень хорош в этой задаче. Сознательный ум может обрабатывать только небольшое подмножество данных за один раз, но бессознательное отлично справляется с большими объемами данных и нахождением шаблонов. Если вы хотите увидеть шаблоны в больших данных, вам нужно заняться бессознательным.
Сенсорная комната. Другие ученые также работают над этой идеей. Джонатан Фримен, профессор психологии Голдсмитса, Лондонский университет и Поль Вершур, профессор Университета Помпеу Фабра в Барселоне, создали индукционную машину eXperience (XIM). XIM – это комната с динамиками, проекторами, проекционными экранами, напольными плитами, чувствительными к давлению, инфракрасными камерами и микрофоном. Человек стоит в комнате, и на экране появляются большие визуализации данных. Freeman и Verschure контролируют реакцию человека в комнате через гарнитуру. Они могут сказать, когда человек становится перегруженным или усталым, а затем они могут сделать визуальные изображения проще.
Go direct – Когда вы работаете с большими данными, рассмотрите идею обхода сложного визуального анализа и того, как представлять данные аналитически. Вероятно, лучше передать данные непосредственно органам чувств и позволить мозгу аналитику.
Для получения дополнительной информации – ознакомьтесь с обсуждением Дэвидом Иглманом TED по этой теме.
Если вам понравилась эта статья, ознакомьтесь с моей новой книгой, которая охватывает эту тему и 99 других, 100 БОЛЬШЕ вещей, которые каждый дизайнер должен знать о людях.
