जेसन 20 वर्ष का है और वह बहरा है वह एक खास खामियां डालता है जो वायर्ड होता है ताकि जब यह डेटा प्राप्त हो जाए, तो यह दालों को उसकी पीठ पर भेजता है
बनियान एक टैबलेट से जुड़ा है। जब मैं "पुस्तक" शब्द को एक माइक्रोफ़ोन में कहते हैं जो टैबलेट में फ़ीड करता है, तो टैबलेट शब्द को एक सिग्नल में बदल देता है जो कि बनियान को भेजा जाता है। जेसन अब स्पर्श की अपनी भावना के माध्यम से उसकी पीठ पर एक पैटर्न महसूस करता है। प्रारंभ में, वह आपको यह नहीं बता सकता कि शब्द क्या है मैं शब्दों को कहता हूं और वह पैटर्नों को महसूस करता रहता है आखिरकार, वह मुझे उन शब्दों को बताने में सक्षम होंगे जिनकी सुनवाई है। उसका मस्तिष्क पैटर्न को लेने और उस शब्दों में अनुवाद करने के लिए सीखता है।
दिलचस्प बात यह है कि यह अनजाने में होता है उन्हें पैटर्न को सीखने में जानबूझकर काम करने की ज़रूरत नहीं है
यह डेविड ईगलैन, बैलोर कॉलेज ऑफ़ मेडिसीन के एक न्यूरोसाइनिस्टिस्ट द्वारा एक वास्तविक परियोजना का वर्णन करता है।
संवेदी प्रतिस्थापन – ईगलमेन इसे संवेदी प्रतिस्थापन कहते हैं जानकारी आपकी आंखों, कानों, स्पर्शों आदि से आपके शरीर और मस्तिष्क में आती है। लेकिन क्या आप जानते हैं कि इस संबंध में मस्तिष्क वास्तव में काफी लचीले और प्लास्टिक है? जब पर्यावरण से डेटा किसी भी इंद्रियों से आता है, तो मस्तिष्क इसका विश्लेषण और व्याख्या करने का सबसे अच्छा तरीका बताता है। कभी-कभी आप डेटा और उसके अर्थ के बारे में जानबूझकर जागरूक होते हैं, लेकिन आपके मस्तिष्क डेटा का विश्लेषण कर रहे हैं और उस डेटा का उपयोग करने के लिए फैसले लेते हैं, और आप इसे भी महसूस नहीं करते हैं।
संवेदी जोड़ – ईगलमेन संवेदी प्रतिस्थापन के विचार को एक कदम आगे लेता है, संवेदी जोड़ के लिए। उनके पास लोगों (बिना सुनवाई के बावजूद) बनियान पर रखा गया है। वह स्टॉक मार्केट डेटा लेता है और शेयर बाजार डेटा को पैटर्न में बदलने के लिए टैबलेट पर एक ही कार्यक्रम का उपयोग करता है, और उन नमूनों को निहित करने के लिए भेजता है। वेस्ट पहनने वाले लोग नहीं जानते हैं कि पैटर्न किस प्रकार के हैं उन्हें यह भी पता ही नहीं है कि शेयर बाजार में इसके साथ कुछ भी नहीं है। उसके बाद वह उन्हें एक और टैबलेट रखता है जहां एक स्क्रीन समय-समय पर एक बड़े लाल बटन और एक बड़ा हरा बटन दिखाई देता है।
ईगलमेन उन्हें बताता है कि जब रंग दिखाई देते हैं तो बटन दबाए जाते हैं। सबसे पहले उन्हें पता नहीं है कि उन्हें एक बटन बनाम दूसरे को क्यों दबा देना चाहिए। उन्हें वैसे भी एक बटन दबाए जाने के लिए कहा जाता है, और जब वे करते हैं, तो वे इसके बारे में फीडबैक प्राप्त करते हैं कि क्या वे गलत हैं या सही, भले ही उन्हें पता नहीं कि वे क्या गलत हैं या सही हैं वास्तव में बटन वास्तव में खरीदते हैं और फैसले बेचते हैं (लाल खरीदते हैं, हरे रंग की बिक्री होती है) जो उन आंकड़ों से संबंधित होती हैं जो वे प्राप्त कर रहे हैं, लेकिन उन्हें यह नहीं पता है।
अंततः, हालांकि, उनके बटन प्रेस हर समय यादृच्छिक से सही होने के लिए जाते हैं, भले ही वे पैटर्न के बारे में जानबूझकर कुछ भी नहीं जानते हों ईगलमेन अनिवार्य रूप से लोगों के शरीर के लिए बड़ा डेटा भेज रहा है, और उनके दिमाग डेटा की व्याख्या करते हैं और इसके बारे में फैसले करते हैं-सभी अनजाने में।
बड़े डेटा के लिए अप्रियता से जुड़ा – बिग डेटा बड़े डेटा सेट को दर्शाता है जो पूर्वानुमानित विश्लेषिकी के लिए कंघी हैं। विचार यह है कि यदि आप बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र कर सकते हैं, यहां तक कि असमान डेटा भी कर सकते हैं, और पैटर्न के लिए इसका विश्लेषण कर सकते हैं, तो आप महत्वपूर्ण जानकारी सीख सकते हैं और उस जानकारी के आधार पर निर्णय ले सकते हैं। इंटरनेट खोजों, ट्विटर संदेश, मौसम विज्ञान और अधिक के डेटा सेट एकत्र किए जा रहे हैं और उनका विश्लेषण किया जा रहा है। लेकिन आप इस तरह से जानकारी कैसे व्यक्त करते हैं जो समझ में आता है? पहली बार क्या अर्थहीन डेटा की तरह लगता है कि आप पैटर्न को देखने के लिए मानव मन कैसे प्राप्त कर सकते हैं? इस काम पर जागरूक विचार बहुत अच्छा नहीं है। जागरूक दिमाग केवल एक समय में डेटा का एक छोटा सा समूह संभाल सकता है, लेकिन बेहोश डेटा की बड़ी मात्रा में लेने और पैटर्नों को ढूँढने में बहुत अच्छा है। यदि आप बड़े आंकड़ों के पैटर्न देखना चाहते हैं, तो आपको बेहोश हो जाना चाहिए
एक संवेदी कक्ष – अन्य वैज्ञानिक भी इस विचार पर काम कर रहे हैं। गोल्डस्मिथ्स, यूनिवर्सिटी ऑफ़ लंदन में मनोविज्ञान के प्रोफेसर जोनाथन फ्रीमैन और बार्सिलोना में यूनिवर्सिटेट पोम्पे फैब्रा के प्रोफेसर पॉल वर्शेयर ने एक्सएरेंस इंडक्शन मशीन (एक्सआईएम) का निर्माण किया है। एक्सआईएम एक स्पीकर, प्रोजेक्टर, प्रक्षेपण स्क्रीन, दबाव-संवेदनशील फर्श टाइल्स, अवरक्त कैमरों और एक माइक्रोफोन के साथ एक कमरा है। एक व्यक्ति कमरे में खड़ा है और स्क्रीन पर बड़े डेटा विज़ुअलाइजेशन दिखाई देते हैं। फ्रीमैन और वर्चुअर एक हेडसेट के माध्यम से कमरे में व्यक्ति की प्रतिक्रिया की निगरानी करते हैं वे बता सकते हैं कि जब व्यक्ति अतिभारित हो या थका हुआ हो, और तब वे दृश्य सरल बना सकते हैं।
प्रत्यक्ष रूप से जाना – जब आप बड़े डेटा के साथ काम करते हैं, तो जटिल दृश्य विश्लेषण को छोड़कर और विश्लेषणात्मक रूप से डेटा का प्रतिनिधित्व कैसे करें। संभवतः डेटा को सीधे फीड करने के लिए इंद्रियों को समझना और मस्तिष्क की विश्लेषिकी करना बेहतर होगा।
अधिक जानकारी के लिए – विषय पर डेविड ईगलैन के टेड बात को देखें।
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