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手机通知正在扰乱你的大脑

无休止的嗡嗡声和叮当声会给我们的头脑带来负担,甚至影响重要的决策——但研究人员正在寻找解决方案。

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图片来源:EmBaSy/Shutterstock

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如果你曾经因为手机而感到烦躁,你不是一个人。平均而言,人们每天会收到大约 6080 条通知,而有些人甚至可能收到多达 200 条。这些看似无穷无尽的叮当声和嗡嗡声会对我们的幸福感造成严重影响。研究 已将它们与 抑郁和焦虑联系起来,它们甚至可能 触发 与注意力缺陷多动障碍(ADHD)相关的症状。

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大量的打断

这些后果可能源于手机频繁的打断会增加我们的认知负荷,即工作记忆需要处理的信息量。我们的精神容量是有限的,在任务之间切换所付出的额外努力 使我们筋疲力尽,更容易分心,并扰乱情绪调节。因此,通知会导致工作表现变慢(且质量下降)。一些研究人员 认为,当我们被打断时,一项给定任务的目标甚至可能“从记忆中衰退”。

“随着时间的推移,为了完成相同数量的工作,你实际上需要更多的自控力[和]认知资源来重新集中注意力,”乔治城大学的行为科学家 Kostadin Kushlev 说。“这里的想法是,你会更快地感到疲倦,然后在一天晚些时候,你会更容易分心,因为你只是想,‘好吧,我累了,我就刷刷吧。我放弃了。’”

在这种状态下,我们甚至会 不准确 地感知时间——具体来说,我们感觉时间过得比实际快。我们也变得更加注重当下,这理论上听起来是个好主意(并且遵循了许多灵性大师的建议)。然而,以色列内盖夫本古里安大学的行为经济学研究员 Mosi Rosenboim 表示,这种扭曲的心态会让人忽视后果,并可能鼓励不健康的习惯,如暴饮暴食和吸烟。

在最近发表在《行为与实验经济学杂志》上的一项 研究 中,Rosenboim 将 188 名本科生分成几组,他们在完成一份问卷调查时,每分钟、每三分钟或根本不接收短信。收到更频繁短信的人的回答表明,他们比其他组经历了更高水平的冲动、注意力不集中和压力。与此同时,收到短信的人在面对假设的财务状况时,通常会更加谨慎,例如根据中奖几率愿意为彩票支付的最大金额。

Rosenboim 的发现以及该领域的其他研究表明,手机警报会同时导致更多的压力和匆忙的行为(例如,不加思索地购买昂贵的连衣裙),以及特别规避风险的长期决策。他说,当我们被科技轰炸时,大多数人“不想做出任何涉及风险和不确定性的决定,因为你没有计算风险含义所需的[认知]资源。”

但 Rosenboim 指出,接受潜在的危险是做出长期投资的必要条件。所以,当你找房子或只是去购物时,最好还是开启“请勿打扰”模式。

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在手机通知可能对我们的大脑造成严重破坏的报道中,科学家们一直在寻找抵消这些影响的方法。一种可能的解决方案是:将通知安排在一天中的特定时间段接收。例如,你可以选择在早上 7 点、中午 12 点和下午 5 点接收通知,以配合起床、午休和下班回家的时间。

Kushlev 在 2019 年发表于《计算机与人类行为》的 一项研究 中,为通知分组提供了有力的论据。在一项随机实地实验中,研究人员将来自印度的 237 名受试者分配到几个组,包括那些每天三次、每小时接收一次通知或根本不接收通知的组。每天三次接收通知的组表示他们感到更有效率、注意力更集中、心情更好,并且对手机的控制感更强,而完全没有通知的受试者则经历了更多的焦虑和错过恐惧症(FOMO)。

Kushlev 研究中开发的应用程序现在可供 Android 用户使用,名为 Daywise(他的一些合著者与该应用程序存在 经济联系)。而且,从去年秋天开始,iPhone 用户可以选择每天最多接收 12 次通知摘要。Kushlev 自己就在手机上使用了这个功能,但他指出,他研究中的设置是自动批处理所有通知——而苹果的同类功能允许用户选择包含哪些应用程序。他承认,为了避免错过重要信息,他最终排除了社交媒体和短信通知(这些占我们所有警报的 约 70%),因为他的通知摘要完全隐藏了这些通知。错过恐惧症是真实存在的。

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寻找合适的时机

Kushlev 表示,无论我们采取何种措施来缓解智能手机造成的混乱,都取决于社交媒体公司实施能够缓解这些干扰的结构性变革。但这样做会违背他们的核心目标:通过最大化我们的注意力来获利。他补充说,像 Facebook 这样的科技巨头用户体验研究并没有涵盖应用程序对我们整体幸福感的影响。

但是,像 Kushlev 这样的概念验证研究可以为未来的变革提供模型。他说:“如果这些应用程序之外还有其他功能,会发生什么?”“我认为我们永远无法指望这些公司自己来实现这些功能。”

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与此同时,一些研究人员认为更全面的用户设计是可能的。在一篇于 2015 年发表在计算机协会会议上的 论文 中,作者们认为,开发人员应该关注人们如何与他们的设备互动。他们得出结论,警报应该在“合适”的时间通过机器学习模型传递,该模型会根据个人的过去行为进行训练。该模型可以了解一个人优先考虑的通知类型,例如来自亲戚的消息。

Kushlev 指出,这种高度个性化的方法可能是有益的,但可能伴随有警告。他说:“在试图解决我们因通知而分心的问题……的同时,我们却构建了一个基于这种有问题行为的系统。”

当然,这会涉及细致的手机监控,这会引入另一个伦理困境:在摆脱科技狂热的斗争中,尚不清楚更多的监控是否是解决办法,还是仅仅火上浇油。

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