Wenn Sie in Ihren Posteingang schauen und sich düster und finster fühlen, wissen Sie, dass Sie nicht allein sind. Das Gefühl, dass Sie zu viele E-Mails haben, hat einen offiziellen Namen: E-Mail-Überladung.
Um besser zu verstehen, wie wir mit dem digitalen Ansturm umgehen, verwendeten ein Team von Wissenschaftlern der University of Southern California und Yahoo Labs einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um in die Posteingänge von 2 Millionen Yahoo-Nutzern zu blättern. Innerhalb weniger Monate haben die Studienteilnehmer insgesamt 16 Milliarden Nachrichten verschickt. Der Algorithmus reduzierte diesen Stapel digitaler Nachrichten auf einige Millionen, die zwischen den an der Studie beteiligten Menschen gesendet wurden.
Zusätzlich zur Bestätigung, dass es sich um eine echte E-Mail-Überladung handelt, haben sie Folgendes gelernt:
1. Wie Sie mit E-Mail-Überladung umgehen, hängt möglicherweise von Ihrem Alter ab. Ältere Benutzer neigten dazu, mit dem Ansturm umzugehen, indem sie auf eine geringere Anzahl antworteten. Jüngere Nutzer antworteten schneller.
2. Egal wie alt wir sind, wir sind alle fest mit unseren Computern und Telefonen verbunden. Die mediane Antwortzeit betrug 13 Minuten für Jugendliche und 16 Minuten für junge Erwachsene. Erwachsene sind mit 24 Minuten kaum langsamer. Und die über 50 brauchen ganze 47 Minuten.
3. Suchen Sie eine fundierte Antwort? Senden Sie am Morgen eine Nachricht. Im Laufe des Tages werden E-Mails kürzer.
4. Das Spiegeln der Körpersprache und des Tones einer Person kann sie mehr zu Ihnen machen, sagen Psychologen. Ob bewusst oder nicht, wir spiegeln uns auch in der virtuellen Welt. Im Laufe einer Unterhaltung werden die E-Mail-Stile immer ähnlicher.
5. Auf der anderen Seite beginnen die Antwortzeiten und die Antwortlängen zwischen zwei Personen synchron und werden dann im Verlauf eines Gesprächs desynchronisiert.
Anhand dieser Informationen erstellten die Forscher ein Modell, wie lange ein Benutzer benötigt, um auf eine E-Mail zu antworten. Das Modell war zu 58, 8 Prozent genau. Bei einer laufenden E-Mail-Kette war das Modell in der Lage, die letzte Antwort des E-Mail-Threads mit einer Genauigkeit von 65, 9 Prozent vorherzusagen. Ein Modell wie dieses könnte dazu beitragen, E-Mails im Posteingang eines Benutzers nach ihrer Wichtigkeit zu ordnen, so die Forscher.
(H / t MIT Technology Review.)
