1702416780
1702416781
对于整理者来说，不断增加的不仅是文件，还有文件夹。一项研究发现，人们每5天就会建立一个新的文件夹保存电子邮件。对于20世纪下半叶最早用上电子邮件的那批人，他们的文件夹得有上千个。如果这些文件夹是分级排列，倒还可以打理，但是依然存在问题——占用太多时间。施乐帕克研究中心的研究人员发现，归档电子邮件的时间占了处理电子邮件总时间的10%。
1702416782
1702416783
有人可能觉得，10%还好吧。错！史蒂夫·惠科特和IBM研究中心的研究人员联合发表了一篇论文，标题为《我是在浪费时间整理电子邮件吗？》，他们给出的答案是：大体来说，是的。在获得了几百位白领的同意之后，惠科特和同事在他们的电脑上安装了追踪软件，软件一共追踪到85000次寻找电子邮件的尝试，要么是挨个浏览文件夹，要么采用其他方法，比如直接查看收件箱、查找发件人或利用邮箱的搜索功能。惠科特发现搜寻文件夹每次平均花费的时间接近一分钟，而其他方法只需17秒。那些用文件夹归类邮件的白领寻找文件花费的时间多得多，成功率却并未因此提高。换句话说，就算你把所有文件都存在一个文件夹，也比分级保存节约时间。[3]
1702416784
1702416785
如果一丝不苟地整理纸质文件和电子邮件是浪费时间，那么制定日程表是否也是如此呢？日程表的管理大致有两种方法。第一种是只记录严格确定了时间的事项，比如和医生的预约、航班以及商务会议，其他事情灵活安排。第二种是无论大事小事，都提前计划好，一个时间段安排一个任务。
1702416786
1702416787
哪一种方法效率更高呢？心理学家丹尼尔·基尔申鲍姆（Daniel Kirschenbaum）、劳拉·汉弗莱（Laura Humphrey）以及谢尔登·马利特（Sheldon Malett）找到了答案。他们找来了一组大学生学习一个短期课程，课程目标是提高学生们的学习技巧。学生们被随机分成三组。第一组是控制组（对照组），研究人员只告诉了他们一些非常简单的时间管理技巧，比如每半小时至一个半小时就休息5~10分钟。第二组和第三组是实验组。研究人员不仅告诉了他们时间管理的技巧，还给他们讲了具体如何操作。研究人员告诉第二组以月为单位制订学习计划和目标，告诉第三组以天为单位制订学习计划和目标。研究人员预测，试验组的表现应该比控制组更好，在两个控制组中，第三组的表现又会胜过第二组。
1702416788
1702416789
实验结果推翻了三位心理学家的预设。第三组的表现最糟糕。一开始，第三组学生每周学习20个小时，但到后期减少到了8小时。控制组的表现也没好到哪里去，虽然学生的学习更连贯，但学习时间从每周15小时减到了10小时。第二组表现最好，他们以月为单位制订学习计划，每周学习25个小时，到课程末期学习时间还略有增长。可以看到，第二组的学习时间是第三组的两倍。实验结束后，研究人员继续跟踪了一年，发现学生的成绩表明实验发现的三种趋势依然在延续：第二组学生成绩最好，控制组的学生原地踏步，而第三组学生成绩继续下滑。
1702416790
1702416791
为什么会这样？研究人员提供了两种解释。第一，每天制订学习计划太花时间和精力，大部分学生放弃这种做法是迟早的事。第二，一旦学生没跟上日程表的进度，他们就会对自己感到失望，学习动力也没了。这两种解释听上去都挺合理。这里引出了另一个问题：为什么每天制订计划的学生总是跟不上进度呢？
1702416792
1702416793
天有不测风云。今天你感冒了，明天水管工要来修水管，后天有朋友突然要来你所在的城市。一个太过具体的日程表是容不下这些突发情况的。所以，计划要宽松一点，留些余地给突如其来的麻烦，也留些余地给突如其来的机会。
1702416794
1702416795
1994年，计算机天才马克·安德森（Marc Andreessen）和同伴一起创立了网景通信公司，之后又以40亿美元的价格卖掉，接着创办了一家投资公司，专门针对硅谷企业。他们投资的公司包括Skype、推特和爱彼迎（Airbnb）。安德森每天都会接到很多邀请，要参加很多会议，于是他干脆扔掉日程表，遇到要紧事就马上处理。对于安德森来说，他可以利用写日程表的时间创造更多的经济利益。2007年，安德森写道：“一开始这只是一种尝试，但是现在的我比以前开心好多，我都无法形容了。”
1702416796
1702416797
我们再来看看阿诺德·施瓦辛格（Arnold Schwarzenegger）。还在当演员的时候，施瓦辛格就没用过日程表，后来他当上了加利福尼亚州州长，依然不用日程表。“我从不接受预约，也从不制订计划。”施瓦辛格这样告诉《纽约时报》。在政治家、说客和活动家眼里，施瓦辛格就像是一家火爆到从不接受预约的餐馆——想吃就直接去，运气好也许还有座位。并不是施瓦辛格甩大牌。好吧，也许，有那么一点点。但是，施瓦辛格知道日程表太紧的话遇到突发事件就不能灵活处理了。
1702416798
1702416799
如果你是一位亿万富翁、电影明星，或者出名的政客，别人自然心甘情愿排队去见你。而作为普通人，我们可没这种待遇。但是，即便我们不能效仿安德森和施瓦辛格，想不见谁就不见，我们总归能从一个更宽松、灵活的日程表中获益。计划太过具体无异于整体崩盘，整齐的日程表哪里装得下我们那充满意外的日常生活。
1702416800
1702416801
20世纪70年代中期，几个哈佛大学的学生聚在一起喝闷酒，那是周六晚上，这几个年轻单身汉没有成功约到一个女生。对他们来说，约会是一门学问，他们还未参透。一般认识女生有两个途径，要么相亲要么多参加派对。对这几个学生来说，两种方法都太混乱了。相亲风险太高，谁知道约会对象会是什么样；派对又经常让他们很尴尬，因为女同学似乎更偏爱她们的学长。这几个学生觉得，必须要找到一种更好的约会方法，于是他们成立了一家公司，名字令人印象深刻——两性匹配研究公司。
1702416802
1702416803
两性匹配研究公司主要利用计算机科技为单身男女配对，这一服务的商标名其实更出名，叫“电脑红娘”。急着找对象的单身汉只需付3美元（相当于现在的25美元），然后填写一张问卷，随后答案会转换成一张简介卡，之后的事情就交给万能的电脑吧——一台公交车大小的IBM大型计算机。在20世纪70年代，数据处理必须租用公共服务器，按时计费，很烧钱。为了降低成本，电脑红娘的运营团队专门等到周日凌晨处理数据，因为这个时段收费低很多。丹·斯莱特（Dan Slater）在《算法时代的爱情》（Love in the Time of Algorithms）一书中提到，开发电脑红娘的几个年轻人其实是想近水楼台先得月，早日脱离单身，他们开公司并不只是为了赚钱。电脑红娘在当时很火，几个年轻人成功了，他们的业务发展蓬勃。哎，要是约会真的可以经由算法程序变得干净利落、准确无误就好了——可这是一种让人难以抗拒的幻想，万一它成真了呢？
1702416804
1702416805
在那个年代，普通人眼中的计算机无所不能、高深莫测。有它助阵，再加上用户提交的问卷，估计得诞生出无数对情侣吧。问卷上有些问题很简单，涉及数字：年龄、身高、平均成绩（这可是哈佛，学霸云集的地方）。还有些问题涉及用户的世界观：“婚姻需要爱情吗？”“你相信上帝吗？”“婚前性行为是否能帮助人成长？”还有一些假设性场景，例如“如果你的相亲对象是丑女你会怎么办？”这是一个多项选择题。既然用户已经提交了这么多信息，按道理计算机应该可以成为一位合格的月老了吧。
1702416806
1702416807
公司的创始人之一戴夫·克伦普（Dave Crump）回忆说：“让计算机做月老，这个想法真的很棒。”当时几个年轻人一直宣传的也是这一理念。公司在广告中承诺：众里寻她千百度，那人却在红娘数据库。意思是，与其自己误打误撞，不如让计算机帮你科学脱单。
1702416808
1702416809
什么是所谓的“科学脱单”呢？克伦普的同事杰夫·塔尔（Jeff Tarr）解释了工作原理：“第一步是确定两人住在同一区域。大多数女孩喜欢同年龄段或者年龄更大的男生，身高不能比自己矮，宗教信仰要一样。之后，我们便将满足这几个条件的人随机配对。”
1702416810
1702416811
这就是所谓的配对研究！IBM大型机要做的事情，不过是找到邮编、宗教、年龄和身高都满足要求的单身男女。你以为还有下一步吗？没有了，到此为止！所谓的问卷只不过是摆设。
1702416812
1702416813
一句话，计算机为客户所做的仅仅只是搜索附近还有谁单身而已，聪明的商家知道这可是相当赚钱的服务——看看约会交友软件Grindr和Tinder的火热程度便知。[4]当时，电脑红娘的创始人们并没有将这一点公之于众，他们可不想扫大家的兴，尤其是媒体。大家都对运用科学算法找到另一半的想法相当感兴趣，一个热播的电视讨论节目甚至还邀请了杰夫·塔尔做嘉宾。仅是这些已经足够用作公司广告，电脑红娘还成了人际谈资，初次约会的男女如果没有其他话题，可以聊聊电脑为什么把他们凑成了一对。人们对电脑红娘深信不疑。
1702416814
1702416815
如今已是21世纪，电脑配对想必也更高级了吧？要是你有这种想法，那就正中相亲网站的下怀。就拿时下最热门的婚恋网站Match和eHarmony来说，它们的说辞跟20世纪70年代并无二致：把你的信息交给计算机，计算机来替你寻找真爱。线上约会是一个相当大的市场，量化的计算机配对模式依然是最大卖点。我们似乎觉得，只要计算机程序够强大，我们提供的信息够详细，计算机就能替我们找到灵魂伴侣。美国约会网站Okcupid看上去有点儿宅但又不失俏皮，因此很受年轻人欢迎，它为用户准备了成千上万的问题，比如“你喜欢喝啤酒吗？”“你会看伴侣的电子邮箱吗？”每位用户需要回答几百个这样的问题，同时需要告诉电脑，他们期望潜在约会对象给出什么样的答案以及这个答案的相关性对于自己来说是否重要。
1702416816
1702416817
线上约会网站的规模越来越大，但其计算机程序的功能却原地踏步。2014年夏，OkCupid对部分用户进行了一些实验，其中之一是向部分用户散发一种“安慰剂”：他们被告知彼此之间有90%的匹配度（天知道这是什么意思），而实际上，他们可能是两个世界的人。实验结果很快出来了，当两个人得知计算机将他们评估为匹配，他们的互动增多了，真的更匹配了——计算机测评的目的在于增加男女之间的互动。看来，OkCupid跟电脑红娘一样，所谓的匹配度只是安慰剂：内心深信你们匹配才是最重要的，程序并不可信。
1702416818
1702416819
这个结果没什么好奇怪的。《数字爱情》（The Mathematics of Love）的作者汉娜·弗莱解释了为什么OkCupid这种约会网站本质上能做的很有限：“计算机只是完成它事先设定的任务：向用户提供符合其标准的单身人士。但问题是，很多人自己都不清楚自己的标准具体是什么。”
1702416820
1702416821
还有比这更恼火的。就算我们知道自己想要什么，也很难向计算机传达出准确的信息。我们可以轻松地指定身高、年龄、宗教信仰、地点和收入，也可以列出爱好和兴趣等等。这些是很重要，但我们最终想要找的是一个亲密爱人，这哪是什么“他要幽默”“她要性感”“他要随和”“她要体贴”就能轻易衡量确定的？如果计算机一开始问的问题不对，它也很难产生正确答案。
1702416822
1702416823
不过，计算机程序的搜索功能的确可以帮我们更容易地找到伴侣，比如位置；还有用户的某些特殊要求，比如不寻常的性偏好或饮食习惯。像“阳性者俱乐部”这样的网站可以帮助性病患者，比如患有艾滋病或疱疹等的单身人士，增加相知相遇的机会。如果你的要求非常具体，又可以在数据库中找到，那么线上约会对你来说无异于天赐的礼物。奇怪的是，要求比较大众化的人，比如那些想找一个有幽默感、性癖好正常的男男女女，也对计算机能帮他们找到完美配对深信不疑——好像填几个爱好、回答一串流行心理学的问题，就能稳稳地找到对象了。克里斯·麦金莱（Chris Mckinlay）的经验表明，事实并非如此。
1702416824
1702416825
麦金莱，这位被《连线》（Wired）杂志誉为“黑进OkCupid的数学天才”的计算机科学研究员当时正值30来岁。他想寻找浪漫，于是开发了一些软件，从OkCupid上删除并盗取了两万名女性的信息。这绝非易事——OkCupid的防火墙会阻止任何删除网站数据的企图，因此麦金莱的编程软件必须去模仿人类的搜索行为。为此，他在加州大学洛杉矶分校数学系找了一个僻静处，开始忙里忙外。三周后他回答了600万个问题。
1702416826
1702416827
从众多的女性当中，麦金莱选定了一部分，作为他认为最有希望在一起的“类型”。由于强大数据库的支撑，麦金莱能够优化个人资料，做出真实回答，但是强调最符合他“类型”的答案的重要性。最后，他把自己精心炮制的个人资料公布在网上，以吸引女性的注意。结果迎来了一场疯狂的约会风暴：麦金莱的收件箱被对他感兴趣的女人的信息给淹没了，唯一的麻烦就是接下来他需要约会她们。
1702416828
1702416829
约会对象1吃了顿午餐，没有后续。对象2令人沮丧。对象3，除了宿醉一场，别的什么也没有发生。麦金莱继续浏览时不时还在弹出的信息，是时候做个有些冷酷的决定了，麦金莱筛掉了一些人，以便挤出时间跟更多女人约会。那个夏天，他见了55个女人，前52个都以失败告终。
[
上一页 ]
[ :1.70241678e+09 ]
[
下一页 ]