Los científicos dicen que hay una fórmula para “entrar en la zona”

A veces, simplemente sientes que estás más ‘en eso’ de lo normal: estás en la zona, estás enfocado, estás en el flujo de lo que sea que estés haciendo en ese momento, ya sea es trabajar hasta tarde en la oficina o hacer ejercicio en el gimnasio.

Ahora, los científicos han ideado una fórmula matemática que representa este estado de flujo, que potencialmente podría aplicarse en todo, desde el desarrollo de inteligencia artificial en máquinas hasta el entrenamiento personal para humanos.

“Nuestra teoría dice que cuanto más informativo es un medio, más flujo experimentará alguien mientras lo realiza”. dice el psicólogo social David Melnikoff de la Universidad del Noreste de Massachusetts.

“La fórmula es una forma de cuantificar matemáticamente exactamente qué tan informativo resulta ser un medio en particular”.

Hay tres variables en esta fórmula: M (los medios, la acción exitosa lograda con la esperanza de alcanzar una meta), E (los fines, el resultado de perseguir la meta) e I (la información mutua, el grado en que usar los medios reduce la incertidumbre de los fines).

En conjunto, se parece a I (M; E). Los investigadores dicen que nuestro flujo se maximiza cuando la información mutua que tenemos sobre cómo los medios afectarán los fines es más alta; en otras palabras, cuando sabemos más sobre cómo nuestras acciones afectarán nuestras metas.

Si estás completamente perdido en este punto, aquí hay un ejemplo. Digamos que su objetivo (fines) es perder peso, y la forma en que quiere hacerlo (medios) es trotar: la parte de información mutua tiene que ver con la frecuencia con la que trota y la distancia que corre.

Si tiene más información acerca de cómo los medios afectarán los fines (en este caso, con precisión cuánto trotar perderá cuánto peso, en este caso), es más probable que esté completamente inmerso y comprometido con lo que está haciendo.

O tome un juego de dardos: imagine tener que dar en el blanco (los medios) para ganar un juego (los fines). Cuando la información mutua es más alta (sabes que un golpe ganará el juego), es más probable que estés en la zona; cuando es más bajo (un golpe puede o no ganar el juego), es menos probable que lo sea.

Considera el Cintas de correr y bicicletas estáticas Peloton, que te bombardean con información sobre medios y fines. Obtiene lecturas detalladas de su rendimiento a través del software suministrado, así como enlaces a tablas de clasificación que muestran cómo lo está haciendo en comparación con todos los demás que están en línea al mismo tiempo.

“Hay miles de posiciones en la tabla de clasificación donde un ciclista podría terminar, miles de posibles estados finales, y el desempeño del ciclista revela cuál de estos estados finales ocurrirá”. dice el psicólogo Ryan Carlson de la Universidad de Yale en Connecticut.

“Esa es mucha información, mucho más de lo que normalmente obtendrías de un entrenamiento. ¿Cuándo fue la última vez que el ejercicio te permitió descartar literalmente miles de posibles estados finales?”

El equipo detrás de la fórmula dice que potencialmente podría mejorar el flujo en cualquier tarea, ya sea creando una obra de arte, practicando un deporte o tratando de pasar una montaña de papeleo antes del final de la jornada laboral.

Por supuesto, el interés personal, el talento y las habilidades siguen desempeñando un papel importante. Alguien que no tiene habilidad para la jardinería y no está interesado en ella no se convertirá repentinamente en un maestro jardinero porque tiene más información sobre los medios y los fines, por ejemplo.

Los investigadores dicen que su teoría computacional del flujo podría ser útil en una variedad de escenarios: tal vez los jefes que desean maximizar el rendimiento de los empleados, o los desarrolladores de software que buscan construir máquinas que sean tan eficientes como los humanos en estados de flujo.

“Estos principios subyacentes al flujo pueden ser inconscientes, pero no son aleatorios, y funcionan dentro de un sistema biológico que puede describirse en términos matemáticos”. dice Melnikoff.

La investigación ha sido publicada en Comunicaciones de la naturaleza.

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