Недавно я показывал участникам ай-трекингового исследования слайдшоу, и там была картинка со знаками гороскопа, именно такая как в начале статьи.
Картинка показывалась на 5 секунд, с инструкцией простого рассматривания. Гипотеза простая: люди будут искать свой знак, и смотреть на него дольше, чем на другие знаки.
После просмотра, проводя дебрифинг с каждым участником, от каждого слышал слова вроде «ну, конечно, люди будут смотреть на свой знак. Это очевидно!» Чувствовал себя просто последним человеком на Земле, который этого еще не понял.
В исследовании приняло участие 40 человек: 22 женщины и 18 мужчин, возрастом от 19 до 49 лет, средний возраст 29,5 лет. Все, кроме одного, знали свой знак гороскопа. Кстати, мужчина, отрицавший знание своего знака, делал это, видимо, из эпатажа, потому что первым делом посмотрел (и продолжал смотреть) именно на свой знак. Слева — как распределились участники по знакам.
Мы произвели тепловые и другие карты внимания каждого участника, и два приглашенных человека, не участвовавших в исследовании, независимо друг от друга, пытались по этим картам выявить знак Зодиака каждого участника.
Вы тоже можете попробовать сделать это. Например, кто эта женщина:
Вы сказали «Козерог»? Так и есть.
Как насчет молодого мужчины:
Уже не так просто? Он — Дева.
Что насчет девушки:
Она — Близнецы.
Кстати выяснилось, что некоторые, но не все, посмотрев на свой знак, переключались на знаки своих близких. Эта девушка, впрочем, не имела никого близкого или знакомого со знаком Девы.
Но попробуйте догадаться, кто по знаку эта девушка:
Правильный ответ – Стрелец.
Ну, и последний пример молодого человека:
Он – Близнецы, кто бы мог подумать!
Анализ саккад и фиксаций показал, что чаще всего люди смотрят на свой знак на третьей фиксации, но отнюдь не всегда. Время с начала просмотра до начала фиксации на свой знак также существенно разнится. Так что тепловая карта внимания — вполне хорошая репрезентация просмотра, в данном случае.
В общем, независимые судьи смогли определить знак гороскопа ровно в 50% случаях. Кажется, словно это уровень случайного выбора. Но вспомним, что вероятность случайного угадывания – 1 из 12. Таким образом, фиксации взгляда человека на таблицу знаков Зодиака позволяют определить его знак с вероятностью в 6 раз выше случайности.
Очевидно, что само расположение элементов, знаков Зодиака, влияет на то, как мы на них смотрим. Например, вот тепловая карта фиксаций всех участников:
Если мы сравним активность с распределением людей по знакам, то в некоторых случаях мы не найдем корреляции. «Бедные» Весы оказываются в самом «плохом» месте на картинке.
Не найдем мы корреляции и с суммарным количеством фиксаций в трех секторах картинки. Красные числа — количество участников, имеющих один из знаков в секторе.
Мы могли бы достичь 100% предсказания знака Зодиака у почти любого смотрящего, если бы смогли расположить все знаки так, чтобы они были все равны в благоприятности своего места. Но возможно ли такое? Хотел бы я посмотреть на такую композицию. Решить задачу, впрочем, можно проще: написать сверху «Посмотрите на свой знак!», или «Посмотрите, что не так с вашим знаком».
Есть концепция «идеальной картинки» — это такая картинка (рекламу, сообщение), которую все люди рассматривают в одинаковой последовательности, смотрят на все её элементы, извлекают из нее один и тот же смысл, и производят требуемое поведение. К этой концепции я вернусь в продолжении.
А это маленькое исследование – пример работы иной концепции, когда одну и ту же картинку все люди должны рассматривать по разному. Показывая человеку ряд картинок, анализируя, как он на них смотрит, и, не задавая никаких вопросов, мы поймем или узнаем что-то весьма определенное о нем.
Так, например, Pizza Hut совместно со шведской компанией Tobii, производителем ай-трекингового оборудования и программного обеспечения для него, придумали маркетинговый шаг (Hyslop, 2014; Mack, 2014): посетителям, если они не уверены, какую именно пиццу им хочется, дают планшет со встроенным ай-трекером. Посетитель должен посмотреть на логотип Pizza Hut, пройдя таким образом калибровку (машина «поняла», куда смотрят его глаза). Далее ему представляются топпинги для пиццы:
Через 2,5 секунды просмотра программа уже знает, на какие топпинги клиент смотрел дольше всего. Далее некий алгоритм определяет, что именно предложить, и показывает вариант клиенту. Если тому выбор не по душе, он может попробовать снова. Pizza Hut утверждает, что клиентам нравится выбор программы в 98% случаях.
Рекламное видео, как это происходит:
Как мы видели на примере гороскопа, расположение топпингов должно играть роль в выборе, и топпинги ближе к центру будут выбираться чаще. Pizza Hut окрестила такой выбор неосознаваемым, и в этом нет противоречия: для человека будет значительно труднее выбрать то, что находится на периферии. Для этого придется прилагать сознательные усилия. Что мешает компании помещать в лучшие места высокомаржинальные топпинги, если таковые есть? Ничего, и даже в таком случае это будет неосознаваемый выбор, который люди одобрят. Ведь они сами его сделают.
Но как сделать выбор действительно «справедливым» по отношению к каждому элементу? Допустим, мы решим проблему расположения серией картинок, случайным образом представляемых пользователю, так, что каждый элемент побывает на разных местах равное количество раз. Возникнет следующая проблема, например, контраста и цвета.
Люди неизбежно будут чаще и дольше смотреть на некоторые топпинги, чем другие, из-за цвета. Если смотреть на это с точки зрения организаций, защищающих права растений, тут очевидная дискриминация некоторых овощей и фруктов по цвету кожицы. Брокколи может вполне засудить супермаркет за клубнику, дайкон – за редиску, а Гремми Смит из-за Золотого превосходного.
Мы можем сделать топпинги черно-белыми и привести характеристики освещенности каждого элемента к одинаковым значениям. Мы придем, в идеале, к набору странных элементов, максимально похожих друга на друга, но утративших свою индивидуальность (для сбалансированности выбора), что они потребуют подписей. Вот эта серая кучка – грибы, а эта серая кучка – сыры.
Но с таким же успехом мы можем и начать со слов – вместо картинок поставить названия топпингов: все одним шрифтом, одним цветом. Конечно, длина слов, число и виды гласных и согласных и их расположение в слове – те еще факторы для неравноправия (Красавица, как тебя зовут?), но давайте пока туда не лезть.
Без шуток, я уверен, основываясь на своем опыте, что названия топпингов, на экране выбора сработали бы лучше в плане «справедливости» выбора.
Так что эту идею с выбором топпингов помощью ай-трекера можно парой легких пинков погнать назад, в лаборатории на эксперименты, за лучшими решениями. С одной стороны, выбор топпинга для пиццы – не такая уж важная задача, и все это вроде как несерьезно, но тогда зачем ее делать вообще? С другой стороны, если мы хотим узнать, как мы выбираем серьезные вещи, то..
Посмотрите на планеты:
Если мы проследим за вашими глазами, что это нам скажет? Готовы ли вы к такому тесту для выявления инопланетян и депортации их домой?
Hyslop, L. (2014). Pizza Hut’s crazy new menu lets you order with your mind. The Telegraph. 28 Nov 2014. Ссылка.
Mack, E. (2014). Pizza Hut reads your mind, knows your order before you do. Cnet.com December 5, 2014. Ссылка.
Предпоследнее фото из статьи Hyslop, 2014.
Небольшое и остроумное исследование недавно показало, как на наши решения оказывают влияние, казалось бы, ничтожные вещи.
Год назад я уже писал (
У них был другой дизайн игры, но такой же простой. В моем эксперименте, в базовой версии на экран выводятся две картинки – одна с «хорошей», другая – с «плохой» едой, при этом в соответствующих зеленой или красной рамке, и необходимо выбрать «хорошую» (на картинке в начале статьи). У них на экран выводилась одна картинка и надо было нажать соответствующую клавишу – в каком месте экрана она показалась, в левой части или правой. Но если показывалась «плохая» еда, то надо было воздержаться от нажатия. Таким образом человек учится подавлять импульсивное поведение.
Продолжение фильма про мясо. Вторая часть – BBC Horizon. Should I eat meat. How to feed the planet. (
Около 65 миллиардов животных съедаются в год на планете. Из них:
Одна треть всех земель, пригодных для сельского хозяйства, отдается под нужды животноводства. Это на 70% больше, чем еще 100 лет назад. А в течение следующих нескольких десятилетий эта цифра удвоится. Но влияние такого огромного количества животных имеет гораздо больший, хотя и не так заметный аффект на окружающую среду.
Мозли с газометром, которым замеряют утечки газа. Если с таким прибором подойти к дому и увидеть на дисплее 1000 частей на миллион – это означало бы серьезную и опасную утечку газа. Подходя ближе к коровам, значения достигают 5000 частей на миллион.
В желудке очень горячо, и запах исходит реально пахучий.
А что если сменить диету коровы таким образом, чтобы метан не производился? Майкл едет в CAFO (concentrated animal feeding operation) – огромную фабрику по выращиванию говядины в Техасе, на которой содержатся около 50 тысяч коров.
«Посмотришь на такое и становится стыдно что ты ешь мясо. Начинаешь задумываться», говорит Мозли.
Коров кормят кукурузным кормом, богатым протеином и сахаром. Глава фермы говорит, что если задача состоит в том, чтобы вырастить максимально большое количества мясо с наименьшим объемом метана, то это самый лучший вариант на сегодня. «Мы – часть решения, а не проблемы», говорит он.
Парадоксально, но выращивание коров на зеленой травке – не самый «зеленый» метод сельского хозяйства сегодня. Это метод – экологичнее, как ни странно, и несмотря на то, что на ферме вообще нет ни травинки. Набор веса на такой диете – в два раза быстрее. И это тоже убирает половину метана в сравнении с коровкой на лугу. Общее снижение производства метана при таком способе — на 40%.
В состав корма входит руменсин — антибиотик, запрещенный в Европе. Но Старый Свет Америке не указ.
В Южной Америке для создания пашен вырубают леса, и на огромных территориях выращивают сою, которая потом экспортируется по всему мир. Так что если вы едите свинину или курицу, скорее всего она ела при жизни сою из Южной Америки.
Масштабы выращивания сои — просто невероятные. Армия комбайнов:
ООН подсчитали все элементы человеческого влияния на парниковый эффект планеты. Вот к чему они пришли:
Говядина: корова должна потребить около 450 грамм белка, чтобы произвести 100 грамм приготовленного мяса. Говядина в плане производства углекислого газа хуже всех – 16 кг на 1 кг мяса.
Баранина – почти 900 грамм для производства 100 грамм. Самое неэффективное по производству мясо! И производит 13 кг углекислого газа на каждый килограмм.
Свинина эффективнее: 110 грамм для производства 100 грамм мяса. И газа поменьше — всего 5 кг на 1 кг мяса.
Но курятина – самая эффективная: 75 грамм для производства 100 грамм мяса. Меньше все углекислого газа.
Если вас заботит парниковый эффект, то вам следует есть куриное мясо.Куриное мясо стало самым популярным, и мы едим его в 2 раза больше чем 50 лет назад. Оно самое дешевое и самое доступное. Но откуда оно берется в таких невероятных количествах?
Майкл в Великобритании, на одной из птицеферм, которая производит 5,5-6 миллионов куриц в год. 
Кажется много, но британцы потребляют 19 миллионов птиц в неделю. Птицы проводят на такой ферме всего 5 недель своей короткой жизни.
Это, между прочим, — самый эффективный по всем параметрам метод производства мяса, и это самое «зеленое» мясо, которое можно купить за деньги. Вот сколько времени требовалось вырастить курицу 50 лет назад и сегодня:
Цифры потребления мяса в развитых странах практически устоялись и не растут, а иногда и снижаются, за счет перехода все большего числа людей к умеренному потреблению. А вот развивающемся мире ситуация обратная. Еще при председателе Мао в Китае в среднем ели 11 грамм мяса в сутки, то есть 4 кг в год. Сегодня уже — 55 кг в год, и в основном, свинину и курицу.
Чем выше благосостояние страны, тем больше люди едят мясо. К 2050 году по прогнозам мы должны есть в два раза больше мяса, чем сегодня. Это означает больше корма, полей, воды, и нефти. Но так, очевидно, не выйдет, всему есть пределе. Мы уже выделили огромную часть всей земли на это, и треть всех культур. Как же быть?
Километры канатов под водой держат тонны моллюсков, прикрепившихся к ним. Никакого корма – мидии добывают его сами.
Майкл стоит у мешка с тонной выловленных мидий, которые практически готовы к еде. Земле они обходятся всего в 150 грамм углекислого газа на килограмм мяса (выброс продуктов горения катеров-сборщиков). Мидии – один из самых экологичных продуктов.
Другая перспектива — выращивание искусственного мяса:
Не стоит сбрасывать со счетов и традиционные методы. На одной ферме в Девоншире Майкл узнает, что скот делает поразительные вещи: потребляет ресурсы, которые мы не можем использовать, например, траву, или как свиньи — отходы, и превращает ее в молоко, мясо, кожу, шерсть. В условиях, когда многие земли непригодны для выращивания зерновых, скот полноценно эксплуатирует этот ресурс.
Расчеты показывают, что мы можем производить 10 миллионов тонн мяса в год без особого ущерба для планеты. Это составлет около 40 кг на человека в год, при нынешней популяции. Это чуть больше 100 грамм в день. Как было показано в 
Ожирение – большая проблема современного мира. Если представить себе, что человечество живет на земле 1 час, то современная жизнь длится пока всего мгновения. Никогда раньше мы не имели такого изобилия еды, и продуктов, которых не существовало еще 100 лет назад, блюд, обладающих невероятной плотностью калорий. Между тем эволюция научила человека ценить и не пропускать калорийную и вкусную еду, потому что это всегда была редкость.
Как сказал кто-то: «Зло происходит не от употребления плохой вещи, а от злоупотребления хорошей». Недавно опубликованное исследование Monell Chemical Senses Center в Филадельфии показало, что мы, не отдавая себе отчета, вполне хорошо определяем жирность пищи по ее запаху. С точки зрения эволюции, жир – весьма привлекательная субстанция для выживания. Способность находить съедобное с высоким содержанием жира является поэтому преимуществом при выживании.
Boesveldt, S., & Lundström, J. N. (2014). Detecting fat content of food from a distance: Olfactory-based fat discrimination in humans. PLoS ONE, 9(1), e85977. doi: 10.1371/journal.pone.0085977
Красное мясо убивает: оно вызывает рак и сердечно-сосудистые заболевания. Об этом говорят, и это кажется сегодня уже общеизвестным фактом. Майкл Мозли (Michael Mosley), в новом документальном фильме BBC Horizon Should I Eat Meat? The Big Health Dilemma, решил узнать, насколько соответствует действительности то, что говорят о вреде мяса для здоровья человека. Краткое содержание этого фильма:
Вот сколько мяса ему придется съесть за месяц:
Кажется, я знаю людей, которые уделают это за пару дней и даже не заметят.
Они живут значительно дольше, чем средние американцы. Ученые заинтересовались этим фактом, и, особенно, той прекрасной возможностью, что около половины адвентистов – вегетарианцы, а другая половина – едят мясо. И с 50-х годов прошлого века ученые провели уже целый ряд исследований с адвентистами Калифорнии.
Доктор Фрейзер провел последние 30 лет в таких исследованиях, задействовавших около 150 тысяч человек:
У вегетарианцев — лучше здоровье и меньший риск заболеваний сердечно-сосудистой системы. 4-5 лет в продолжительности жизни между человеком, который регулярно ест салаты или ест котлеты и прочее мясо.
Когда они сажали людей на диету с низким содержанием жиров, они ожидали что уровень холестерина упадет, в соответствии с общепринятой теорией. Но случилось все как раз наоборот — уровень холестерина вырос! И он задумался – так ли уж опасен насыщенный жир? Доктор Краусс проанализировал более 20 исследований по связи этого вида жира и болезней сердца и связи не обнаружил.
Уолтер Уиллетт – отец диетической эпидемиологии:
Так, например, 120 тысяч мужчин и женщин наблюдались в течение 30 лет. Заключение – те, кто ел больше мяса, больше умирали от сердечных заболеваний и рака. Обработанное мясо – в несколько раз хуже необработанного.Это исследование изменило его отношение к еде – он не стал вегетарианцем, но ест мясо лишь несколько раз в году, по праздникам.
Мосли обращается еще к одному исследованию: EPIC (European Prospective Investigation into Cancer and nutrition), которое длилось 12 лет, и охватило 500 тысяч людей в 10 европейских странах. Их заключение отлично от Гарвардского: умеренное потребление мяса не имеет никакого эффекта на смертность. Более того, небольшое количество мяса полезно для здоровья в отличие от полного его исключения, потому что содержит белок, цинк, железо, витамины и незаменимые аминокислоты.
В чем уверены все ученые, участвовавшие в фильме, так в том, что потребление мяса лучше ограничить. Немного, пару раз в неделю – вполне безопасно, с точки зрения здоровья. Или сделать потребление мяса особым случаем, например, раз в месяц; если угодно – рассматривать его как деликатес, который едят не каждый день.
Нитрат натрия необходим в рецепте, потому что он убивает бактерии, предотвращая ботулизм. Но одна из гипотез – именно нитрат натрия вступает в множество реакций, которые в человеке вызывают изменения в ДНК клеток желудка и кишечника, ведущие к раку. Другие проблемы у копченой свинины: коптильня создает практически все те же самые гадости, что и при курении сигарет.