Дизайн вещей будущего - Дональд Норман (2006)

Возьмем искусного наездника. Он понимает коня, а конь понимает всадника. И каждый из них передает другому информацию о том, что им предстоит. Лошадь общается с наездником с помощью языка тела, аллюра, готовности продолжать скачку и общей линии поведения. Она может быть настороженной, капризной, пугливой или, напротив, энергичной, живой и игривой. Всадник тоже общается с лошадью посредством языка тела, посадки, того, как он давит коленями, ступнями или шпорами на ее бока, команд, которые он отдает, натягивая или отпуская поводья. Конь отлично понимает, кто на нем сидит – опытный наездник, чувствующий себя непринужденно, или напряженный, не уверенный в себе новичок. Это еще один позитивный пример взаимодействия. Он особенно интересен тем, что в данном случае речь идет о двух системах – всаднике и коне, которые наделены чувствами, интеллектом, способны воспринимать окружающий мир и сообщать друг другу результаты этого восприятия.

Третий пример похож на предыдущий, однако речь здесь идет о взаимодействии разумного существа со сложным, но неразумным механизмом. В идеале – это тонкая взаимосвязь между тем, как водитель ощущает машину и дорогу, и тем, как он действует.

Я думаю об этом, сидя рядом с сыном, ведущим мою немецкую спортивную машину по гоночному треку, который мы арендовали на несколько часов. Мы приближаемся к резкому повороту, сын плавно тормозит, перемещая вес машины на нос, а затем поворачивает руль, переводя машину в состояние управляемого заноса. Завершив поворот, он возвращает руль в прежнее положение и увеличивает скорость, перемещая вес машины на задние колеса, и мы снова несемся по прямой, наслаждаясь приятным ощущением полного контроля над ситуацией. Это доставляет удовольствие всем участникам процесса: мне, сыну и автомобилю.

Четвертый пример, с рекомендательными сервисами, сильно отличается от первых трех: здесь все происходит медленнее, не так изящно и носит более интеллектуальный характер. Тем не менее это прекрасная иллюстрация позитивного взаимодействия между людьми и сложными системами, прежде всего потому, что последние не управляют нами, а предлагают, и мы вольны принять или отклонить их рекомендации. Эти системы устроены по-разному, но все они рекомендуют различные изделия или виды деятельности, которые могут нам понравиться: анализируют то, что мы уже выбирали, ищут похожие вещи в своих базах данных и изучают предпочтения других людей, чьи интересы, как им кажется, напоминают наши. А поскольку эти рекомендации даются ненавязчиво (вы знакомитесь с ними и следуете им исключительно по собственному желанию), они могут быть полезны. Скажем, если вы ищете книгу в Интернете, возможность прочесть отрывки из текста, оглавление, указатель и рецензии помогает вам решить, стоит ли ее покупать.

На некоторых сайтах вам даже объяснят, откуда взялись те или иные рекомендации, и предложат скорректировать методику выбора. В научных лабораториях мне приходилось сталкиваться с рекомендательными системами, которые следят за вашей деятельностью, и, когда вы что-то читаете или пишете, они рекомендуют вам статьи, похожие по содержанию на то, что выведено на экран вашего компьютера. Эффективность этих систем обусловлена несколькими причинами. Во-первых, они предлагают вам нечто ценное, их рекомендации часто актуальны и полезны. Во-вторых, сами рекомендации даются ненавязчиво, они не отвлекают вас от основного занятия и остаются доступными до тех пор, пока вы не пожелаете с ними ознакомиться. Не все подобные системы столь же эффективны, некоторые своей навязчивостью нарушают неприкосновенность вашей частной жизни. Но если они сделаны хорошо, то убедительно доказывают, что «умные» системы способны сделать наше взаимодействие с машинами полезным и приятным.

Пояснение