「拖延症」數據竟可寫成一篇論文!MIT 博士生發現這 2 種任務大家最愛拖

【我們為什麼挑選這篇文章】你也是拖延症患者嗎?「我明天再來做好了」、「現在好累,先讓我休息一下」,於是事情就這樣一路拖到了 Deadline 之前才終於完成。MIT 麻省理工學院 一位博士生突發奇想把自己和組員的拖延症數據紀錄下來,最後竟完成了一篇論文,來看看她的論文新發現吧!(責任編輯:徐宇儂)

本文經 AI 新媒體量子位(公眾號 ID:QbitAI)授權轉載,轉載請連繫出處

作者:量子位

這週搞定 1 個程式 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。

MIT 博士生把拖延數據寫成論文

一名 MIT 天體物理博士生 Kaley Brauer,又一次將一堆待辦事項延期到下週時,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?)

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

然後,將拖延症觀察記錄,寫成了一篇論文:《「我會在這週內搞定它」和其他謊言》(“I’ll Finish It This Week” And Other Lies)

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

寫程式、寫論文最能拖

在除去必辦事項(如講座、上課等)後,待辦任務共分成了 8 類:

編程、寫作/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 週時間完成的話,會被拖延成什麼樣子?

下圖是組員們原定 1 週完成,但實際上的任務用時。

顯然,課堂作業的準時率最高;寫程式最低,準時率不超過 20%。

從具體統計來看,預計 1 週能完成的程式量,實際所用時間甚至可能達到 …  30 週!

就連 1 週內能寫完的文件/論文,最多也就拖成 15 週的時間,還不到寫程式的一半。

整體來看,每週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,寫程式和寫作/寫論文這兩個任務,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,然而寫程式和寫作/寫論文,準時完成的機率卻依舊很低。

當然,整體拖延的情況,其實並沒有這麼嚴重——

寫程式、寫作/寫論文任務,平均只需要 1.5 倍的時間。但有 2 個程式任務、和 1 個寫作/寫論文任務,用了預期 10 倍時間來完成。

那麼,相比於研究生和大學生,博士後就能更好地控制自己的時間嗎?

拖延症和學歷有關嗎?

調查結果表示,關係不大。

如下表所示,大學生更可能在規定時間內完成任務。

當然,這也是因為大學生的任務,大多有 Deadline(如課堂作業)。

儘管學歷比大學生高,研究生卻要花上更多的時間來完成任務,這是為什麼呢?

從下圖中來看,大學生雖然 coding 量大,但打字、寫論文的任務卻相對最少,也比較輕鬆。

「論文+程式」量在三個學歷中佔比最高的研究生,確實不容易在預期時間內完成任務。

那麼,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、中間三個月和最後三個月,能按時完成任務的概率。

從下圖來看,確實準確了一點點。

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(其中一半是寫程式)

也就是說,有 17% 的任務仍在待辦事項列表中。

預留給自己 1.5 倍的 coding 時間

論文結論如下:

如果正在 coding、寫論文,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。

對於這篇論文,一位工程師表示,整體來說確實挺準確的,然而有時候,coding 耗時久確實不是因為拖延症。

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。

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

最後,作者自己也表示,這篇在愚人節當天發出的論文,本身其實並不嚴肅,只希望讓大家會心一笑。

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。

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「拖延症報告」的話,可以進入 論文地址 瀏覽。

參考資料:Kaley Brauer MIT 個人資料Kaley Brauer  推特

(本文經 AI 新媒體量子位 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈把自己的拖延症數據寫成論文,MIT 天體物理博士小姐姐真做到了 〉。)

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