Se você olhar para sua caixa de entrada e sentir a tristeza e a tristeza, saiba que não está sozinho. A sensação de que você tem muito e-mail tem um nome oficial: sobrecarga de e-mail.
Para entender melhor como estamos lidando com o ataque digital, uma equipe de cientistas da Universidade do Sul da Califórnia e do Yahoo Labs usou um algoritmo de aprendizado de máquina para examinar as caixas de entrada de 2 milhões de usuários do Yahoo. Ao longo de alguns meses, os participantes do estudo enviaram 16 bilhões de mensagens no total. O algoritmo reduziu a pilha de mensagens digitais para alguns milhões enviados entre os seres humanos participantes do estudo.
Além de confirmar que a sobrecarga de email é real, aqui está o que eles aprenderam:
1. Como você lida com sobrecarga de e-mail pode se correlacionar com sua idade. Os usuários mais antigos tendem a lidar com o ataque respondendo a um número menor. Usuários mais jovens responderam mais rápido.
2. Por mais antigo que seja, estamos claramente colados aos nossos computadores e telefones. O tempo mediano de resposta foi de 13 minutos para adolescentes e de 16 minutos para jovens adultos. Os adultos são pouco mais lentos, aos 24 minutos. E aqueles com mais de 50 anos levam um total de 47 minutos.
3. Procurando por uma resposta substancial? Envie uma mensagem pela manhã. À medida que o dia passa, os e-mails ficam mais curtos.
4. Espelhar a linguagem corporal e o tom de alguém pode torná-los mais parecidos com você, dizem os psicólogos. Seja conscientemente ou não, também nos espelhamos no mundo virtual. No decorrer de uma conversa, os estilos de email se tornam cada vez mais parecidos.
5. Mas, por outro lado, os tempos de resposta e a duração da resposta entre pares de pessoas começam em sincronia e, em seguida, dessincronizam ao longo de uma conversa.
Usando essa informação, os pesquisadores criaram um modelo para quanto tempo levaria um usuário para responder a um email. O modelo foi preciso em 58, 8% do tempo. E olhando para uma cadeia de email em andamento, o modelo foi capaz de prever qual seria a última resposta do segmento de email com uma precisão de 65, 9%. Um modelo como este poderia ajudar a classificar e-mails em ordem de importância na caixa de entrada de um usuário, dizem os pesquisadores.
(H / t MIT Technology Review)
