100
Сенсорные данные люди обрабатывают бессознательно
Джейсону 20 лет, и он глухой. Он носит специальный жилет, подключенный таким образом, что все полученные данные отправляются ему на спину. Жилет соединен с планшетом. Когда я говорю в ведущий к планшету микрофон слово «книга», планшет превращает это слово в отправляемые на жилет сигналы. Джейсон чувствует на спине некие импульсы. В первый момент сказать, что это за слово, он не может. Но я продолжаю произносить слова, и он чувствует все новые и новые импульсы. И в результате Джейсон начинает повторять за мной. Его мозг учится воспринимать импульсы и преобразовывать их в слова.
Что интересно, все это происходит на бессознательном уровне. Джейсону не приходится прикладывать сознательных усилий, чтобы научиться понимать последовательности импульсов.
Это реальный проект нейробиолога Дэвида Иглмана из медицинского колледжа Бэйлор.
Он базируется на той же самой идее, что и технология BrainPort. Иглман называет это сенсорным замещением. Информация поступает в наше тело посредством зрения, слуха, осязания и т. п. Но знаете ли вы, что в этом отношении человеческий мозг крайне гибок и пластичен? Если любой из органов чувств передает данные из окружающей среды, мозг находит наилучший способ их анализа и интерпретации. Иногда вы сознательно распознаете эти данные и их значение, но в большинстве случаев мозг анализирует их и принимает решения, не ставя вас в известность.
Примечание. Вот выступление доктора Иглмана на сайте TED http://www.ted.com/talks/david_eagleman_can_we_create_new_senses_for_humans.
Большие данные лучше всего обрабатывать бессознательно
Иглман решил перейти от сенсорного замещения к сенсорному дополнению. Он надел жилеты на людей, не страдающих нарушениями слуха. Затем с помощью той же самой программы на планшете он превратил набор биржевых сводок в набор отправляемых на жилеты импульсов. Участники эксперимента не знали, что им транслируется информация, имеющая какое-то отношение к бирже. В руках у каждого был еще один планшет, на экране которого периодически возникала большая красная кнопка или большая зеленая кнопка.
Иглман просил при появлении цвета нажимать какую-либо кнопку. В первый момент участники не имели представления, почему они должны нажать именно эту кнопку. Но это требовалось сделать по условиям задания, причем они получали сообщение, информирующее, корректно или некорректно они сделали выбор. При этом никто не обосновывал правильность или неправильность конкретного варианта. Кнопки означали решение о покупке или продаже (красная – покупку, а зеленая – продажу) и были связаны с получаемыми через жилет данными.
В конечном счете участники эксперимента переставали хаотично давить кнопки и демонстрировали только корректные нажатия, даже не зная, о чем именно идет речь.
Это сенсорное дополнение. По сути, Иглман посылал телам подопытных большие объемы данных. Мозг же каждого из них интерпретировал эти данные и на их основе принимал решения – все это происходило бессознательно.
Термин «большие данные» означает большой массив данных, подготовленный для предсказательной аналитики. Идея состоит в том, что если набрать большой массив данных, даже разрозненных, и проанализировать его на наличие шаблонов, то можно получить важную информацию, которая станет основой для принятия решений.
Собирались и анализировались результаты поисковых запросов: сообщения микроблогов Twitter, метеорологические данные и многое другое.
Но как передать информацию, чтобы она оказалась осмысленной? Как сделать так, чтобы человеческий разум распознал шаблоны в сведениях, которые на первый взгляд кажутся хаотичным набором данных?
Сознательный анализ в данном случае не подходит. Сознательно наш мозг за один раз способен обработать только небольшое количество данных, но бессознательное прекрасно справляется с поиском шаблонов в больших массивах информации. Поэтому для поиска закономерностей в больших данных нужно задействовать бессознательное.
Сенсорная комната
Эту идею разрабатывали и другие ученые. Профессор психологии из Голдсмитского колледжа в Лондоне Джонатан Фриман и профессор Университета Помпеу Фабра в Барселоне Пол Верчур создали интерактивную среду системы eXperience Induction Machine (XIM). Эта среда представляет собой комнату с динамиками, проекторами, проекционными экранами, чувствительными к нажатию плитками пола, инфракрасными камерами и микрофоном. На экране перед стоящим в комнате человеком появляются наглядные материалы с предоставлением больших данных. Реакцию подопытного Фриман и Верчур отслеживали через гарнитуру. После того как человек начинал ощущать перегрузку или усталость, ему демонстрировались более простые материалы. Возможно, в будущем аналитики начнут работать в комнатах XIM или носить жилеты Иглмана.
Выводы
• Узнайте, какой процент вашей целевой аудитории страдает от нарушений зрения или слуха.
• Проверьте, могут ли люди с нарушениями зрения или слуха пользоваться вашей продукцией. Пригласите для участия в эксперименте людей с ограниченными возможностями и выясните, совместимы ли с вашими продуктами такие устройства, как программа для чтения с экрана.
• Если вы пока не имеете представления о проектировании доступных продуктов, ознакомьтесь с материалами на сайтах http://dnzl.ru/view_post.php?id=145 и http://www.tiflocomp.ru/docs/webaccessibility.php.
• Работая с большими наборами данных, пользуйтесь последними достижениями технологии для нетрадиционных способов предоставления информации. Создания инфографики в подобных случаях может быть недостаточно.
• Если вы пока не знакомы с понятием больших данных, имеет смысл заняться изучением этой темы, так как с большой вероятностью сенсорные дополнения с большими данными станут важной областью проектирования.
• При работе с большими данными подумайте о том, чтобы обойтись без сложного визуального анализа и аналитических представлений. Возможно, лучше направить поток этих данных непосредственно на органы чувств и позволить мозгу самостоятельно заняться их анализом.
notes
