Путь джедая. Поиск собственной методики продуктивности

4. Мир без готовых ответов

Эта глава посвящена тем, кто верит в существование универсальных рецептов и секретных секретов успешного успеха, любит читать статьи в интернете с заголовками «Ученые доказали, что…» или слушать на конференциях доклады-рецепты «как сделать / достичь / получить что-то очень полезное».

Нередко правильное название доклада «Как сделать что-то эдакое» должно звучать примерно так: «Немного приукрашенный рассказ о том, как мы сделали (один раз) что-то эдакое (возможно, случайно) и что мы думаем об этом и о том, как вам надо жить».

В Крайнестане все обстоит иначе. ‹…› Не существует ни типичных провалов, ни типичного успеха.

Нассим Талеб. О секретах устойчивости

Работая над этой книгой, я рассылал ее фрагменты некоторым людям, чтобы получить обратную связь. Об этом разделе несколько людей высказались примерно одинаковым образом: «Мы теперь это знаем, но как это нам поможет?» Сразу хочу сказать – никак. Смысл этого раздела не в том, чтобы вам как-то помочь (знание вообще редко помогает само по себе), а в том, чтобы вы не навредили себе иллюзией понимания.

Нас ведет к беде не то, что мы чего-то не знаем… К беде ведет знание, которое мы считаем истинным, но которое на самом деле таковым не является^[20].

Марк Твен

Сейчас многие советы и рекомендации снабжаются, как заклинанием, фразой: «Ученые доказали, что…» Эти слова повышают уровень когнитивной легкости и позволяют с большей вероятностью впихнуть в наши головы очередную фигню.

4.1. Вероятностная природа мира

К моему величайшему стыду, я заметил этот недостаток, когда записывал аудиоверсию «Джедайских техник»: очень важная (и сейчас мне кажется, что основополагающая) мысль заняла робкое место в приложении, а не где-то ближе к обложке.

В нашем мире не всё везде и всегда, а кое-что иногда и местами.

Большинству читателей (особенно если они не сочли нужным вчитываться в приложения) могло показаться, будто я знаю универсальный рецепт, который подойдет каждому. Это не так. Мы все очень разные, соответственно, рецепты продуктивности также не обязаны быть одинаковыми. Но так как наш мир еще и крайне сложен, то найти этот уникальный рецепт вдвойне непросто.

Мало того, мы очень часто переоцениваем теории и методы научного познания, полагаясь на силу логических рассуждений. Увы, реальный мир обычно оказывается куда разнообразнее и богаче на последствия, чем результаты самых глубоких теоретических рассуждений (сила которых, как правило, переоценена).

Рис. 23. О запутанности причин и следствий

Помните, что Оби Ван говорил Энакину Скайуокеру перед их финальной схваткой? Только ситхи все возводят в абсолют. В нашем мире не все черное или белое – есть масса промежуточных оттенков. Об этом же самом говорит и вероятностная природа мира: крайне редко что-то либо есть всегда, либо его нет никогда. Подавляющая часть явлений проявляет себя редко, иногда, часто, очень часто, почти всегда… И они могут делать это едва заметно, сильно, очень сильно… Познавать и описывать мир в такой форме – куда более сложная задача, чем просто в категориях «есть / нет», зато описание получается ближе к реальности.

Рис. 24. Ну хоть что-то здесь должно быть про джедаев…

Однако наверняка вы замечали огромное количество людей, которым крайне тяжело избегать абсолютов. Именно тяжело. Они не злые и не ограниченные, просто

не каждому уму хватает силы, чтобы видеть мир во всем его многообразии.

Это можно сравнить с компьютерной игрой. Если у вас слабый процессор, хилая видеокарта и мало памяти, то вы можете позволить себе лишь очень упрощенный режим игры, где все будет квадратное, без текстур и прочих деталей. Если же у вас достаточно мощный компьютер, он поможет вам увидеть даже то, как играет на земле тень от листочка на дереве.

Рис. 25. Жду, пока ты отрендеришься

Отсюда следует вывод. Когда человек, для которого мир лишь черно-белый, слышит от вас совет различать и промежуточные тона, он получает пользы не больше, чем начинающий боксер от рекомендации не закрывать глаза, когда в него летит удар. Мне кажется, что здесь основной упор нужно делать на прокачку ума. Как только ум успокоится (высвободив часть «вычислительных» мощностей) и станет достаточно сильным (за счет тренировок), тогда появится возможность увидеть дополнительные детали и оттенки в окружающем мире.

Рис. 26. Мы получаем многое, чего не ожидали

Ситуация, когда заранее не до конца понятно, каким окажется результат того или иного действия, для многих дискомфортна. Люди привыкли ждать от неопределенности только плохого, потому что, как правило, именно плохое от нее и получают. Но здесь важно заметить, что неопределенность сама по себе нейтральна. В среднем она ни хороша, ни плоха. Точнее, не так… Она и хорошая, и плохая, так как непредвиденные результаты могут оказаться либо потенциальными мерзкими неприятностями, либо благоприятными возможностями. Однако, если мы не вполне понимаем вероятностную природу мира, мы не способны заметить те результаты своих действий, которых не ожидали увидеть. Стоит заметить, что реальные результаты крайне редко совпадают с ожидаемыми. Если нам повезет, эти множества пересекаются, но остается область результатов, которые мы получили, но о которых до этого не думали. То, что находится в этой области, и есть та самая неопределенность, которая в среднем нейтральна.

Рис. 27. Асимметрия мира

А страдаем мы от этой неопределенности по одной очень простой причине: чтобы воспользоваться благоприятной возможностью, я обязан ее увидеть, в то время как для того, чтобы пострадать от мерзкой неприятности, ее видеть как раз необязательно. Так и получается, что из-за того, что мы слишком доверяем своим ожиданиям и не вглядываемся в неожиданные последствия своих действий, мы упускаем благоприятные возможности, но при этом собираем все мерзкие неприятности.

Еще раз: в среднем неопределенность нейтральна, но из-за того, что мы не замечаем то, что она нам подкидывает (и чрезмерно доверяемся планам), мы упускаем благоприятные возможности, но собираем все мерзкие неприятности. Из-за этого мы начинаем бояться неопределенности и строить более детальные планы, чтобы им можно было довериться. Однако определенная доза внимания к неожиданному могла бы помочь, с одной стороны, подстраховаться от потенциальных мерзких неприятностей (до того как они подпалили наш результат), а с другой стороны – воспользоваться благоприятными возможностями.

Рис. 28. Благоприятная возможность и мерзкая неприятность реагируют по-разному

4.2. О том, насколько в реальности полезны научные исследования

Сейчас в интернете есть множество статей со словами «ученые доказали, что». К сожалению, ученые редко что-либо доказывают. Особенно в социологии, психологии и прочих областях, где объектом исследования являются люди в различных сочетаниях, количествах и проявлениях. Если вы посмотрите на то, что пишут ученые в своих статьях (благодаря scholar.google.com у нас есть доступ к огромному массиву научных исследований из различных областей без необходимости визита в научную библиотеку), вы никогда не увидите что-то вроде: «Мы провели эксперимент и доказали, что кофе полезен» или «Мы долго работали и поняли, что спать нужно восемь часов». Если бы ученые исследовали влияние кофеина на организм человека, то, скорее всего, их вывод звучал бы примерно так: «Мы исследовали столько-то человек, давали им столько-то раз такое-то количество кофе, через столько-то времени мы измеряли такой-то параметр и по сравнению с контрольной группой заметили такое-то изменение этого параметра с таким-то значением доверительного интервала».

Или вот так: «Мы исследовали связь количества потребленного кофеина с ощущением бодрости после обеда, измеряя потребленный кофеин в литрах, а бодрость – при помощи опросов по шкале имени какого-то великого ученого, и увидели связь между этими параметрами – коэффициент корреляции Спирмена ноль целых сколько-то десятых при уровне значимости одна десятитысячная». И тут даже специалист не поймет, что это означает для отдельно взятого человека в обычной жизни. Ученые этим что-то доказали или все еще сомневаются? А если какая-то связь есть, что является причиной, а что следствием? Мало того, потом в этой же статье обязательно напишут: «Мы исследовали бодрость после обеда, но не уверены, что она влияет на бодрость перед ужином. В эксперименте мы использовали молотый кофе и не уверены в том, что аналогичные результаты могут быть получены на растворимом, – это направление нашей дальнейшей работы. А вообще мы благодарим кофейню за углом за поддержку наших исследований и еще сообщаем, что никакого конфликта интересов у нас нет».

Подавляющая часть научных работ в экспериментальной психологии и социологии – это исследование связей или корреляций. И очень часто не отягощенные интеллектом контент-мейкеры^[21], прочитав только аннотацию статьи (а часто лишь название), подменяют корреляцию причинно-следственной связью и бегут писать очередную статью с громким заголовком^[22]. Очень хорошую иллюстрацию тонкостей выводов на основе данных корреляционного анализа я нашел в учебнике по матстатистике для психологов Андрея Наследова [24]: исследователь решил сопоставить размер стопы ребенка со скоростью решения арифметических задач и, к своему удивлению, обнаружил очень сильную статистически значимую корреляцию. И пойди пойми, то ли при росте стопы улучшаются способности к математике, то ли наоборот – при накоплении знаний в области математики растет стопа. А может, это просто с возрастом у детей растут и стопы, и математические навыки [101].

То, что корреляция не говорит о наличии причинно-следственной связи, авторы научных статей знают (это могут забывать те, кто по мотивам аннотации пишут затем статью в популярный блог), но есть еще один момент, который не дает нам прямо воспользоваться результатами исследований, – эргодичность. Точнее, ее отсутствие. Этим словом называют свойство системы, при котором я могу использовать знание, полученное при наблюдении большого количества объектов в один момент времени, для определения результатов большого количества наблюдений, но уже одного объекта. Например, я могу подбросить 100 монеток один раз и результат будет таким же, как если бы я подбросил 100 раз одну монетку. А вот любимый пример Талеба – игра в русскую рулетку – свойством эргодичности не отличается. Если 1000 человек сыграют один раунд в русскую рулетку, то в среднем 870 из них выживут, но если один человек сыграет в эту игру 1000 раз…

Примерно то же происходит и с научными изысканиями. Ученые часто исследуют большие выборки людей непродолжительное время, но полученные таким образом результаты далеко не всегда можно транслировать на себя самого (один человек и продолжительное время). Другими словами, если я напою 100 человек кофе и измерю прирост их продуктивности, я получу, скорее всего, не такой результат, как если бы я сам пил кофе 100 дней и усреднял свой прирост производительности. Именно поэтому научные работы могут быть полезными для учителя (имеющего дело со множеством людей), но они не настолько полезны для ученика (желающего изучить и улучшить одного себя).

Рис. 29. Эргодичность

Из-за отсутствия эргодичности и из-за того, что мы очень сильно отличаемся друг от друга, бывает опасно обобщать свой успешный опыт многих месяцев жизни или опыт каких-то известных личностей на других людей (подробнее об этом еще будет в разделе 4.7). У Андрея Ломачинского есть довольно чернушная история, очень хорошо иллюстрирующая последствия неаккуратного переноса своего опыта на других людей. Называется «Метанол на опохмел» [25]. Но предупреждаю: книга в общем и этот рассказ в частности – не для впечатлительных!

Например, рассмотрим некоторое гипотетическое исследование некой гипотетической методики для повышения личной эффективности. Предположим, что кто-то провел исследования и утверждает, что эта методика дает прирост производительности в среднем на 16 %. Тут стоит заметить, что «на данный момент не существует универсально принятого метода измерения производительности работников умственного труда или даже общего понимания его категорий» (это дословная цитата из исследования Нембарда и Рамиреса, где описаны два с лишним десятка различных подходов к измерению умственного труда с анализом ограниченной области применимости каждого из них [34]). Тем не менее на минуту предположим, что авторы этого исследования смогли операционализировать и сделать измеримым это понятие хотя бы в каком-то приближении, пригодном для их собственных целей. Главное не в этом, а в том, что, скорее всего, это среднее было получено путем усреднения по группе испытуемых и, соответственно, ничего не говорит о том, как менялась производительность отдельно взятых людей с течением времени. Еще один момент, который упускается в научно-популярных публикациях, – указание среднего без указания дисперсии (или среднего отклонения, более удачной меры разброса). Мой любимый пример (наверняка редактор вырежет): «У среднего человека одно яйцо и одна сиська». Яркий пример, когда дисперсия результата сравнима со средним значением.

В нашем примере среднее повышение производительности на 16 % может быть достигнуто при условии, что в группе из 25 человек один повысил свою производительность в четыре раза, а у остальных не поменялось ровным счетом ничего. Или у пятерых испытуемых производительность повысилась на 240 %, а у остальных снизилась на 40 %. А может, у четверых эффективность повысилась на 625 %, а все остальные вообще умерли, и теперь их производительность равна нулю. Это все так же будет означать повышение «в среднем на 16 %».

Результаты исследований (и то не все и не всегда) могут дать намек, куда копать и что попробовать в первую очередь. Но относиться к их итогам как к предсказанию своих результатов не стоит. Чтобы понять, какой результат вы получите в своих условиях, надо взять и попробовать.

Нассим Талеб в «Рискуя собственной шкурой» [26] в главе, посвященной «интеллектуальным идиотам», более жестко высказывается о пользе научной работы: «Психологические исследования воспроизводятся с вероятностью менее 40 % (если Талеб имел в виду исследование Джона Боханнона, то 39 % [29]), клинические испытания повторяют результаты менее чем в одном случае из трех, экономические модели проигрывают астрологии в точности предсказаний и вообще надежнее следовать знаниям, доставшимся нам от наших бабушек».

В пику научным работам у Нассима Талеба есть еще одна статья [30], где он показывает, что пресловутый уровень статистической значимости (вероятность того, что найденная в эксперименте связь оказалась случайностью) из-за фундаментальных математических причин завышен, как правило, на один-два порядка^[23]. И если во многих работах по экспериментальной психологии уровень статистической значимости 5 % считается вполне приемлемым, с учетом поправки Талеба истинная значимость может превышать 50 %, что вполне объясняет низкий уровень воспроизводимости экспериментов. К слову, из-за низкой воспроизводимости экспериментов, особенно в психологии, можно поставить под вопрос вообще всю парадигму экспериментальной науки, основанной на уровнях статистической значимости. Для тех, кому интересно, есть очень доходчивая (относительно, разумеется) статья из разряда «со звездочкой» о превосходстве Байесовской парадигмы над общепринятыми p-уровнями [31]. Если вы не готовы знакомиться с этой статьей (а при первом прочтении этой книги и не стоит), то я просто сообщу: в научном сообществе пока нет уверенности, что существующий подход к исследованиям защищен от одурачивания случайностью и ложных выводов. Точнее, не так… Ученые уверены, что текущие методы исследования дырявые и могут (при определенных условиях) знатно дурачить нас. Мы часто и очень сильно переоцениваем результаты, которые способна дать современная наука. Как минимум психология, социология и иже с ними.

Таким образом, если ваша первоочередная задача – повышение своей продуктивности и изменение своей жизни к лучшему, то хуже, чем поиск ответов в научных статьях, может быть только поиск ответов в статьях, опубликованных в интернете, со словами «ученые доказали» или «наука считает, что…». С другой стороны, может возникнуть вопрос: почему тогда я привожу такое количество ссылок на научные работы? У меня другая задача: я хочу помочь многим, а не одному человеку. К тому же отсылка к научным работам используется не для того, чтобы доказать справедливость той или иной практики, а для того, чтобы показать, почему идея попробовать ту или иную практику или вакцину не лишена смысла, несмотря на то что гарантий успеха нет.

4.3. О заземлении и структуре научного познания

Мне в свое время очень понравилась метафора Талеба про «контакт с землей». В начале книги «Рискуя собственной шкурой» [26] он приводит миф об Антее и Геракле. Антей – полубог в греческой мифологии, черпавший силы от своей матери Геи – богини земли. Благодаря таким родственным связям на земле он был неуязвим. Геракл же, сражаясь с ним, оторвал его от земли, лишив тем самым источника силы, и задушил. Этот миф Талеб использует в качестве иллюстрации того, почему нам так важно сохранять контакт с землей. Метафора проходит через всю книгу. Контакт с землей, в оригинале – contact with the ground, можно трактовать как «связь с самой сутью [задачи или проблемы]». Это очень важно – не утрачивать связь с «землей», с основами.

Что это означает для нас?

Каждый раз, когда мы знакомимся с тем, что «доказали ученые» из научно-популярной литературы, мы рискуем утратить контакт с землей. Я ни в коем случае не хочу умалять значимость научно-популярной литературы, на мой взгляд, писать подобного рода произведения еще более сложно, чем научные труды, а результат может оказаться куда более значимым для человечества, чем исходный научный труд. Но есть риск оторваться от земли… В каком-то случае это не страшно, а где-то может привести к неоправданно раздутой истерике.

Рис. 30. О заземлении

На картинке ниже схематично представлены несколько степеней отрыва от земли. Существует уровень объективно наблюдаемых явлений и процессов. Нередко он нам недоступен, и мы можем заметить и осознать лишь какую-то его часть (уровень фильтров восприятия). Дальше на то, что мы заметили и осознали, наслаиваются дополнительные смыслы. Какие-то – обоснованно, какие-то – лишь благодаря устоявшимся стереотипам и заблуждениям. Уже на этом уровне мы можем приукрасить картину по разным причинам: где-то – из-за нетерпимости к слепым пятнам и непонятному, где-то – просто по привычке, где-то – желая хоть как-то использовать имеющееся у нас знание. Но кто-то может пойти и дальше, обобщая и упрощая все до безобразия…

В качестве примера можно привести довольно громкую шумиху вокруг классической работы Роя Баумайстера об эффекте истощения эго [32] под лозунгом: «Сила воли – бесконечный ресурс» [33]. Суть истории такова: Баумайстер в 1998 году опубликовал статью, в которой экспериментально показал, что ресурс силы воли конечен и может истощиться в самый неподходящий момент. Эта работа произвела локальный фурор в научном мире, легла в основу многих статей и книг, в том числе научно-популярных, в частности о продуктивности. Естественно, нашлось немало людей, решивших поставить результаты статьи под сомнение. Дошло до того, что несколько десятков лабораторий по всему миру решили воспроизвести эксперимент из оригинальной статьи, чтобы наконец расставить все птички над «й». К удивлению многих из них и к радости остальных, результаты Баумайстера воспроизвести не удалось: либо эффект не наблюдался вовсе, либо был очень незначительным. Противники теории Баумайстера восторжествовали и пошли штамповать статьи: «Ученые доказали, что сила воли – бесконечный ресурс» (наверняка многие из авторов подобных статей продолжали тупить в фотографии котиков и развлекательные видео даже с бесконечным ресурсом силы воли). Опустим момент, что отсутствие доказательства конечности силы воли еще не доказывает ее бесконечность. Думаю, это многим понятно… Давайте спустимся с небес на землю и посмотрим, какие физические процессы лежат под этими громкими заявлениями на уровне земли.

В исходной работе [32] описаны два эксперимента, но я приведу здесь только один, этого будет достаточно, чтобы понять суть. Команда Баумайстера попросила группу испытуемых (67 студентов) прийти голодными якобы на эксперимент по тестированию вкусовых качеств разной еды. В лаборатории голодных студентов ждал запах шоколадных печенек (они пеклись в духовке в соседней комнате), чтобы еще больше разжечь их аппетит. Испытуемых поделили на три группы. Контрольной еды не дали, а перед двумя другими поставили по две тарелки – одну с редиской, вторую со свежеиспеченными печеньками – и попросили одну группу съесть печенье, а вторую – редиску. Предполагалось, что голодные люди, нанюхавшиеся выпечки, будут вынуждены задействовать силу воли (тем самым истощить ее), чтобы удержаться от сладкого и съесть редиску. А затем всем трем группам давали головоломки, не имеющие решения, и экспериментаторы отмечали, через какое время студенты зазвонят в колокольчик, чтобы оповестить о своей капитуляции. Баумайстер утверждает, что наблюдались статистически значимые различия среднего времени работы над задачей: те, кто ел редиску, сдавались раньше.

Теперь вернемся на шаг назад. Что скрывается под громкими заголовками статей «Ресурс силы воли бесконечен»? На уровне земли происходило следующее: тысячи голодных студентов в десятках лабораторий по всему миру ели редиску или шоколадное печенье и звонили в колокольчики. Оказалось, что студенты звонили в колокольчик примерно через одинаковое время вне зависимости от того, ели они редиску или печеньки. Точка.

Достаточно ли этого для таких громких выводов? Кто знает. Является ресурс силы воли конечным или бесконечным? Непонятно. Да и зачем нам это знать? Если спуститься на землю, нам нужно знать примерно следующее: сложнее ли мне думать после того, как я посидел на встрече полтора часа? Сложнее ли мне сконцентрироваться, если я пропустил обед или мало спал? Буду ли я легче отвлекаться на незначимые вещи, если на моем смартфоне установлены приложения для мгновенных сообщений?

Важный момент: все вопросы касаются меня! Не студентов после редиски или печенек, а именно меня в реальной повседневной жизни. Это важно. И это знание можно получить методами, отличными от чтения научных статей.

Часто оказывается полезным навыком задумываться о том, какое конкретное явление скрывается за той или иной фразой. Что происходит здесь, на уровне земли, когда я говорю, например, что «мне не хватило времени»? Мне не хватило бензина: это когда я ехал на автомобиле в сторону заправки, и тут двигатель заглох, а датчик уровня топлива показал ноль. Мне не хватило терпения: это когда я стоял в очереди в магазине, мне надоело, я бросил свою тележку и пошел домой без молока. Как выглядит «мне не хватило времени»? Мы так часто употребляем это словосочетание, что уже не вполне понимаем, какие явления оно описывает. А может быть по-разному.

1. Я делал задачу X; когда закончил, пора было ложиться спать, чтобы завтра с утра вставать и приступать к задаче Y, поэтому я так и не смог приступить к задаче Z. Ведь задачи X и Y нужно обязательно сделать до того, как я приступлю к Z. В ином порядке эти задачи делать нельзя, потому что…

2. Я делал задачу X, после которой планировал приступить к задаче Z, но тут прилетела задача X2, за ней X3, за ней X4, я старательно выполнял их одну за другой, так как каждая из них была важнее Z и обязательно должна была быть выполнена раньше, но потом наступил вечер, и я пошел спать, так как мне требовался отдых.

3. Я пришел делать задачу Z и только взялся за нее, как отвлекся на X. Вовремя себя одернул и вернулся к Z. Но буквально через несколько минут меня переключили на задачу Y. Я приступил к ней, но понял, что Z все же важнее, вернулся к ней, но тут прилетела задача Y2…

Любую из этих ситуаций можно назвать «не хватило времени», но методы работы и подходы в каждой из ситуаций будут различны.

Схожее упражнение может оказаться полезным для словосочетания «найти время». Несложно представить, как ищут ключи от квартиры (ругаясь, поочередно запускают руку в каждый карман каждой куртки, висящей на вешалке), как ищут второй носок (открывают все ящики комода сверху вниз, а потом спрашивают у супруги или родителей), как ищут работу (пишут резюме, идут на сайт hh.ru, рассылают резюме знакомым), даже жену (опять резюме, сайт, знакомые), но кто и как ищет время?

Размышляя, какие реальные действия скрываются за теми или иными словами, нелишним будет заметить, что во многих корпоративных культурах фраза «мне надо подумать» часто вовсе не означает, что человеку понравилось ваше предложение и он планирует провести определенного рода когнитивную работу для поиска ответов на ряд конкретных вопросов. В большинстве случаев это лишь социально приемлемая форма ответа «Иди в ж*пу, не до тебя сейчас».