Jika anda melihat peti masuk anda dan rasa azab dan kesuraman, ketahui bahawa anda tidak bersendirian. Perasaan bahawa anda mempunyai terlalu banyak e-mel mempunyai nama rasmi: beban email.
Untuk lebih memahami bagaimana kita berhadapan dengan serangan digital, satu pasukan saintis dari University of Southern California dan Yahoo Labs menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk melihat ke dalam peti masuk 2 juta pengguna Yahoo. Sepanjang beberapa bulan, peserta kajian menghantar 16 bilion mesej secara keseluruhan. Algoritma itu telah memenangi tumpukan mesej digital kepada beberapa juta yang dihantar antara manusia yang menyertai kajian ini.
Sebagai tambahan untuk mengesahkan beban e-mel adalah nyata, inilah yang mereka pelajari:
1. Bagaimana anda menangani beban e-mel mungkin berkaitan dengan usia anda. Pengguna yang lebih tua cenderung untuk menghadapi serangan dengan membalas kepada bilangan yang lebih sedikit. Pengguna muda lebih cepat menjawab.
2. Bagaimanapun lama kita, kita jelas sekali terpaku pada komputer dan telefon kita. Waktu balasan median adalah 13 minit untuk remaja, dan 16 minit untuk orang dewasa muda. Orang dewasa hampir tidak perlahan, pada 24 minit. Dan mereka yang berusia lebih dari 50 mengambil keseluruhan 47 minit.
3. Mencari jawapan yang besar? Hantar mesej pada waktu pagi. Menjelang hari berlalu, e-mel menjadi lebih singkat.
4. Mencerminkan bahasa dan nada badan seseorang dapat menjadikan mereka seperti anda lebih banyak, kata ahli psikologi. Sama ada secara sedar atau tidak, kita cermin di dunia maya juga. Sepanjang perbualan, gaya e-mel menjadi lebih dan lebih serupa.
5. Tetapi sebaliknya, balas masa dan jawapan panjang antara pasangan orang bermula di sync, dan kemudian desynchronize sepanjang perjalanan perbualan.
Menggunakan maklumat itu, penyelidik mencipta model untuk berapa lama ia akan mengambil pengguna untuk membalas e-mel. Model itu tepat 58.8 peratus masa. Dan melihat rantai e-mel yang sedang berjalan, model itu dapat meramalkan yang akan menjadi balasan terakhir benang e-mel kepada ketepatan 65.9 peratus. Model seperti ini boleh membantu menghantar e-mel agar penting dalam peti masuk pengguna, kata para penyelidik.
(H / t MIT Technology Review.)
