리뷰 앱을 통해 더 나은 사람이 될 수 있습니까?

앱을 통해 더 나은 사람이 될 수 있습니까?

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Anonim

미루는 사람, 조심하십시오. 행동 경제학 및 인공 지능 전문가 팀이 설계 한 Timeful이라는 새로운 앱을 사용하면 함께 행동 할 수 있습니다.

iOS 용 무료 앱은 목요일에 출시되었으며 시간 관리, 작업 관리, 예약 및 우선 순위의 측면을 혼합합니다. 아이디어는 가장 중요한 일에 시간을 내기 위해 접시에있는 다른 모든 것을 동시에 고려하면서 원하는 작업의 우선 순위를 정하는 것입니다.

Timeful을 사용하면 시간과 관련된 모든 것을 한 곳에 기록 할 수 있습니다. 여기에는 약속 및 일정 이벤트뿐만 아니라 단기 과제 및 장기 목표 (좋은 습관으로 작성 됨)가 포함됩니다. 당신이 달성하고자하는 그 목록 아래에 달력이 있습니다. 그런 다음 각 작업 또는 약속에 걸리는 시간을 추정하고 완료 시점을 대략 파악하십시오. 앱은 장치의 다른 캘린더와 동기화되어 작업 및 목표를 완료하는 데 필요한 시간을 차단합니다.

Timeful의 서명 기능을 Good Habit이라고합니다.이 습관은 더 자주하고 싶고 시간이 지남에 따라 운동이나 학습과 같은 작업입니다. Timeful은 이러한 종류의 작업에 대해 차단해야 할 일정을 시간에 제안하여 미루지 말고 실제로 하루를 계획해야합니다.

Timeful은 작업에 걸리는 시간과 자유 시간이있는 시간을 기준으로 시간을 권장합니다. 확인을 위해 탭하면 시스템이 좋은 제안임을 알 수 있도록 시스템을 훈련시켜 스케줄 작성기 및 작업 프롬프터로 가장 잘 작동하도록 도와줍니다.

이 앱에는 끌어서 놓기 기능과 매우 단순화 된 인터페이스가 있습니다. 그 뒤에있는 팀에 따르면 다른 시간 관리 및 예약 앱과 다른 이유가 있습니다.

변화하는 행동에 대한 다른 접근법

Timeful의 창립자 중 한 명인 Jacob Bank는 "사람들의 환경이 의사 결정을 주도하고 있습니다."사람들의 행동을 바꾸려면 환경을 바꿔야합니다."

여기서 "환경"은 앱 인터페이스입니다.

은행은 컴퓨터 과학 박사입니다. 스탠포드에서 떠난 학생. 이 벤처의 파트너는 듀크 대학교 (Duke University)의 유명한 행동 경제학 교수 인 Dan Ariely와 파트 타임 Google 직원 인 Stanford의 컴퓨터 과학 교수 인 Yoav Shoham, 인공 지능 및 게임 이론 전문가입니다. 지난주에 전화로 팀과 이야기를 나습니다.

Timeful의 개발자는 전문 지식이 독창적이므로 앱의 유용성 및 기능뿐만 아니라 앱이 실제로 사용자의 행동과 의사 결정에 미치는 영향을 진지하게 고려할 수 있습니다.

"우리는 '시간'이라는이 자원에 대해 광신적입니다. 우리가 가진 가장 귀중한 자원입니다. 돈보다 더 가치가 있으며 돈보다 관리하기가 더 어렵습니다."

"시간은 기회 비용에 관한 것"이라고 Ariely는 덧붙였다. "우리는 한 가지 일에 시간을 할애 할 때마다 다른 것을 멀리합니다." 우리는 종종 옵션에 대한 명확한 개요를 가지고 있지 않으며 행동 경제학자는 덧붙여서 가장 중요한 것을 균형 잡거나 계산하는 방법을 계산하기가 어렵습니다. 올해 초부터 모바일 앱이 우리와의 인터뷰에서 동기를 부여하는 방법에 대한 Ariely의 생각에 대해 알 수 있습니다.

믿을 수 없을 정도로 간단한 앱 엔진

Timeful은 단순한 인터페이스에도 불구하고 그 뒤에 고급 기술 기반을 갖추고 있습니다. 우선, 팀이 의도 게놈이라고 부르는 것을 활용합니다.

뱅크는“이것은 각 의도를 기본 빌딩 블록으로 나누는 프레임 워크”라고 설명했다. 의도 게놈은 작업에 대해 가능한 많은 속성을 유추하려고 시도합니다. 예를 들어 "프레젠테이션 준비"는 "사무실에서 완료"하는 "컴퓨터"작업입니다.

Timeful은 또한 생산성이 떨어지는 대신 하루 중 몇 시간 동안 업무량이 많은지를 고려한다고 언급했습니다. 그는 높은 생산성과 낮은 생산성의 기간이 개인마다 확실히 다르지만, 대부분의 사람들이 이른 시간에 복잡한 작업에 집중하는 것이 더 낫다는 많은 연구가 있다고 말했다.

"우리는 개인마다 처음부터 시작하지 않습니다. 우리는 시작할 데이터베이스가 있지만 앱은 각 개인으로부터 학습합니다."

Ariely는 또한 일반적으로 기술이 시간을 적절하게 할당하는 문제를 해결하기가 더 어려워 졌다고 지적했다.

"연구 결과에 따르면 작업 전환이 어려워서 우리의 마음 뒤에 할 일 목록이 있습니다"라고 그는 말했습니다. 그러나 알고리즘은 시간 관리 자동화에도 좋지 않습니다. 이 솔루션은 개인과 계산의 세계를 결합해야합니다.

Shoham은 "기계 학습과 행동 심리학은 우리의 무기"라고 말했다.

관련 조언은 기술을 사용하여 목표를 설정하고 달성하는 데 도움이되는 권장 사항을 참조하십시오. 생산성을 높일 수있는 55 개의 앱 목록도 참조하십시오.

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