Jason ha 20 anni ed è sordo. Indossa un giubbotto speciale che è cablato in modo tale che quando riceve i dati, invia impulsi alla sua schiena.
Il gilet è collegato a un tablet. Quando dico la parola "libro" in un microfono che si alimenta nel tablet, il tablet trasforma la parola in un segnale che viene inviato al gilet. Jason ora sente un modello sulla sua schiena attraverso il suo senso del tatto. Inizialmente, non può dirti quale sia la parola. Continuo a dire parole e lui continua a sentire gli schemi. Alla fine, sarà in grado di dirmi le parole che sta ascoltando. Il suo cervello impara a prendere il modello e tradurlo in parole.
La cosa interessante è che questo accade inconsciamente. Non deve lavorare coscientemente nell'imparare i modelli.
Questo descrive un progetto reale di David Eagleman, un neuroscienziato del Baylor College of Medicine.
Sostituzione sensoriale – Eagleman la chiama sostituzione sensoriale. Le informazioni arrivano nel tuo corpo e cervello dai tuoi occhi, orecchie, tatto e così via. Ma lo sapevate che il cervello è in realtà abbastanza flessibile e plastico in questo senso? Quando i dati provenienti dall'ambiente arrivano, da qualsiasi senso, il cervello individua il modo migliore per analizzarli e interpretarli. A volte sei coscientemente consapevole dei dati e del suo significato, ma il più delle volte il tuo cervello sta analizzando i dati e usando quei dati per prendere decisioni, e non te ne rendi nemmeno conto.
Aggiunta sensoriale – Eagleman porta l'idea della sostituzione sensoriale un ulteriore passo avanti, verso l'aggiunta sensoriale. Ha persone (senza problemi di udito) indossare il giubbotto. Prende i dati del mercato azionario e usa lo stesso programma sul tablet per trasformare i dati del mercato azionario in modelli e li invia al gilet. Le persone che indossano il giubbotto non sanno di cosa si tratta. Non sanno nemmeno che ha qualcosa a che fare con il mercato azionario. Poi gli passa un altro tablet dove appare periodicamente uno schermo con un grosso pulsante rosso e un grande bottone verde.
Eagleman dice loro di premere un pulsante quando compaiono i colori. All'inizio non hanno idea del motivo per cui dovrebbero premere un pulsante contro l'altro. Gli viene detto di premere un pulsante in ogni caso, e quando lo fanno, ottengono feedback sul fatto che abbiano torto o ragione, anche se non hanno idea di cosa abbiano sbagliato o ragione. I pulsanti sono in realtà le decisioni di acquisto e vendita (il rosso è comprare, il verde è venduto) che sono correlati ai dati che stanno ricevendo, ma non lo sanno.
Alla fine, comunque, le loro pressioni di pulsante passano da casuale ad essere sempre corrette, anche se ancora non sanno nulla consapevolmente dei pattern. Eagleman sta essenzialmente inviando grandi dati ai corpi delle persone, e il loro cervello interpreta i dati e prende decisioni da esso – tutto inconsciamente.
Coinvolgere l'unconscious per i big data – I big data si riferiscono a set di dati di grandi dimensioni che vengono pettinati per l'analisi predittiva. L'idea è che se è possibile raccogliere enormi quantità di dati, anche di dati disparati e analizzarli per motivi, è possibile acquisire informazioni importanti e prendere decisioni basate su tali informazioni. Set di dati di ricerche su Internet, messaggi di Twitter, meteorologia e altro vengono raccolti e analizzati. Ma come si trasmettono le informazioni in un modo che abbia senso? Come si può convincere la mente umana a vedere i modelli in ciò che a prima vista sembrano dati insignificanti? Il processo di pensiero cosciente non è molto buono in questo compito. La mente cosciente può gestire solo un piccolo sottoinsieme di dati contemporaneamente, ma l'inconscio è bravo a raccogliere grandi quantità di dati e trovare schemi. Se vuoi vedere gli schemi nei big data, devi coinvolgere l'inconscio.
Una stanza sensoriale – Anche altri scienziati stanno lavorando all'idea. Jonathan Freeman, professore di psicologia presso Goldsmiths, University of London, e Paul Verschure, professore all'Universitat Pompeu Fabra di Barcellona, hanno creato la XS (eXperience Induction Machine). XIM è una stanza con altoparlanti, proiettori, schermi di proiezione, piastrelle per pavimenti sensibili alla pressione, telecamere a infrarossi e un microfono. Una persona si trova nella stanza e sullo schermo compaiono visualizzazioni di dati di grandi dimensioni. Freeman e Verschure monitorano la risposta della persona nella stanza attraverso un auricolare. Possono capire quando la persona si sta sovraccaricando o stanca e quindi possono semplificare la visualizzazione.
Vai diretto: quando lavori con i big data, considera l'idea di aggirare l'analisi visiva complessa e come rappresentare i dati analiticamente. Probabilmente è meglio alimentare i dati direttamente per percepire gli organi e lasciare che il cervello faccia l'analisi.
Per maggiori informazioni – Scopri il TED talk di David Eagleman sull'argomento.
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