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把自己的拖延癥數據寫成論文,MIT天體物理博士小姐姐真做到了

新聞 前端
在論文中,她用數據說話,給出了三個問題的答案:什么任務最能拖?拖延和學歷有關嗎?意識到拖延后,能想辦法改善嗎?

本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處。

這周搞定1個程序bug、月底就交論文初稿……聽起來是不是很熟悉?

沒錯,你或許也立過這種Flag。

但事實證明,只有Deadline永遠是第一生產力,就連MIT的學生也不例外。

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一名MIT天體物理博士小姐姐Kaley Brauer,又一次將一堆待辦事項延期到下周時,開始思考人生:

我預期的生產力,和我實際生產力到底相差多少?(我到底有多能拖?

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她耗時9個月,記下了自己和組員(包括2名博士后、4名研究生和2名本科生)的拖延情況,共包括559個任務,以及預期和實際完成的時間。

然后,將拖延癥觀察記錄,寫成了一篇論文:《“我會在這周內搞定它”和其他謊言》(“I’ll Finish It This Week” And Other Lies)

把自己的拖延癥數據寫成論文,MIT天體物理博士小姐姐真做到了

在論文中,她用數據說話,給出了三個問題的答案:什么任務最能拖?拖延和學歷有關嗎?意識到拖延后,能想辦法改善嗎?

編程、碼字最能拖

在除去必辦事項(如講座、上課等)后,待辦任務共分成了8類:

編程、碼字/寫論文、閱讀、管理任務、組織活動、演講準備、課堂作業、其他

這些任務,如果計劃用1周時間完成的話,會被拖延成什么樣子?

下圖是組員們原定1周完成,但實際上的任務用時。

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顯然,課堂作業的準時率最高;編程最低,準時率不超過20%。

從具體統計來看,預計1周能完成的代碼量,實際所用時間甚至可能達到……30周

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就連1周內能寫完的文件/論文,最多也就拖成15周的時間,還不到編程的一半。

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整體來看,每周能準時完成的任務只有53%,實際完成每項任務所用時間,比預期多了70%

事實上,編程和碼字這兩個任務,恰恰也是大家以為“能在短時間完成”的。

從下圖中來看,管理任務和演講準備幾乎100%能準時完成,然而編程和碼字,準時完成的概率卻依舊很低。

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當然,整體拖延的情況,其實并沒有這么嚴重——

編程/碼字任務,平均只需要1.5倍的時間。但有2個編程、和1個碼字任務,用了預期10倍時間來完成。

那么,相比于研究生和本科生,博士后就能更好地控制自己的時間嗎?

拖延癥和學歷有關嗎?

調查結果表示,關系不大。

如下表所示,本科生更可能在規定時間內完成任務。

當然,這也是因為本科生的任務,大多有Deadline(如課堂作業)。

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盡管學歷比本科生高,研究生卻要花上更多的時間來完成任務,這是為什么呢?

從下圖中來看,本科生雖然編程量大,但碼字、寫論文的任務卻相對最少,也比較輕松。

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“論文+代碼”量在三個學歷中占比最高的研究生,確實不容易在預期時間內完成任務。

那么,如果意識到了自己的拖延、或是意識到能力所限,我們就能做出更好的計劃嗎?

作者又統計了這9個月的最初三個月、中間三個月和最后三個月,能按時完成任務的概率。

從下圖來看,確實準確了一點點。

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也就是說,隨著時間增加,大家對自己的能力也有了更精準的認知。

但也只有一點點……

事實上,直到這篇論文寫完,統計的559個任務中,仍然有96個沒有完成(其中一半是寫代碼)。

也就是說,有17%的任務仍在待辦事項列表中。

“給自己1.5倍的編程時間”

論文結論如下:

  • 如果正在編程、碼字,做好花上1.5倍時間的心理準備。
  • 不要期望資深人士的時間規劃比你更好。
  • 不要指望能迅速提升自己的效率。
  • Deadline永遠是第一生產力。

但作者也表示,調查結果已經比她的預期要“好上太多”,因為大家確實在做出改變。

對于這篇論文,一位程序員表示,整體來說確實挺準確的,然而有時候,編程耗時久確實不是因為拖延癥。

畢竟,需求總在不斷變化、工作也會不時被打斷,所以整體來說還是精確的。

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也有網友表示,其實估算時間并不難,難的是根據突發Deadline調整其他任務的所有時間。

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最后,作者小姐姐自己也表示,這篇在愚人節當天發出的論文,本身其實并不嚴肅,只希望讓大家會心一笑。

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她的實際身份,是一名計算天體物理學在讀博士生,研究方向是星系形成、以及早期宇宙的物理和化學性質,曾在布朗大學物理系獲理學士學位。

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在學術研究之外,她還喜歡跳舞、徒步旅行和花滑。

想要看這篇完整的「拖延癥報告」的話,可以戳下方地址瀏覽~

論文地址:
https://arxiv.org/abs/2103.16574

 

 

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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