https://frosthead.com

Умный алгоритм посмотрел 16 миллиардов электронных писем, и вот что он выучил

Если вы посмотрите на свой почтовый ящик и почувствуете мрак и уныние, знайте, что вы не одиноки. Ощущение, что у вас слишком много электронной почты, имеет официальное название: перегрузка электронной почты.

Чтобы лучше понять, как мы справляемся с цифровым натиском, команда ученых из Университета Южной Калифорнии и Yahoo Labs использовала алгоритм машинного обучения, чтобы заглянуть в почтовые ящики 2 миллионов пользователей Yahoo. В течение нескольких месяцев участники исследования отправили в общей сложности 16 миллиардов сообщений. Алгоритм уменьшил эту кучу цифровых сообщений до нескольких миллионов, передаваемых между людьми, участвующими в исследовании.

В дополнение к подтверждению реальной перегрузки электронной почты, вот что они узнали:

1. То, как вы справляетесь с перегрузкой электронной почты, может зависеть от вашего возраста. Пожилые пользователи имели тенденцию бороться с натиском, отвечая на меньшее число. Молодые пользователи ответили быстрее.

2. Как бы мы ни были стары, мы явно все приклеены к нашим компьютерам и телефонам. Среднее время ответа составило 13 минут для подростков и 16 минут для молодых людей. Взрослые чуть медленнее, в 24 минуты. А те, кому за 50, занимают целых 47 минут.

3. Ищете содержательный ответ? Отправьте сообщение утром. С течением времени электронные письма становятся короче.

4. По мнению психологов, отражение чьего-либо языка тела и тона может сделать его похожим на вас. Сознательно или нет, мы отражаемся и в виртуальном мире. В ходе разговора стили электронной почты становятся все более похожими.

5. Но с другой стороны, время ответа и длина ответа между парами людей начинаются синхронно, а затем десинхронизируются в ходе разговора.

Используя эту информацию, исследователи создали модель того, сколько времени потребуется пользователю, чтобы ответить на электронное письмо. Модель была точной 58, 8 процента времени. И, глядя на цепочку электронных писем в процессе, модель смогла предсказать, какой будет последним ответом цепочки писем с точностью до 65, 9%. Исследователи говорят, что такая модель может помочь ранжировать электронные письма в порядке важности в почтовом ящике пользователя.

(Обзор технологий H / T MIT.)

Умный алгоритм посмотрел 16 миллиардов электронных писем, и вот что он выучил