발머 피크에 대한 진실이 있습니까?


최상의 답변

이것은 사실 Yerkes-Dodson 법칙이라는 심리학 학습에서 잘 알려진 원리를 희극 적으로 과장 한 것입니다. 최적의 학습을 위해서는 너무 낮거나 높지 않은 특정 수준의 각성이 필요합니다.

http://en.wikipedia.org/wiki/Yerkes\%E2\%80\%93Dodson\_law

프로그래밍은 지속적인 학습으로 볼 수 있습니다. 당신이하고있는 일이 당신에게 도전적이지 않다면, 당신의 봉투를 약간 밀면 지루합니다. 너무 도전적이라면 그것은 압도적입니다. 따라서 가장 생산성을 이끌어내는 프로그래밍 작업은 학습 작업의 특징을 가지고 있습니다. 즉 Yerkes- Dodson 법이 적용됩니다. 즉, 활성화 조건으로 올바른 각성 상태에 도달해야합니다. 알코올은 거기에 도달하는 한 가지 방법입니다.

사실 이것은 Mihaly가 발견 한 것처럼 일반적으로 모든 창의적인 작업에 해당됩니다. Csikzentmihalyi는 “흐름”개념에 대한 그의 고전적인 작업에 있습니다.

흥미로운 질문은이 정규 분포가 프로그래밍을 위해 거의 Dirac 델타로 날카롭게 될 수 있는지 여부입니다.

믿어야 할 한 가지 이유가 있습니다. 10x 프로그래머 효과입니다. 영역에있을 때 그라인딩을 할 때보 다 거의 10 배 또는 2 배 정도 더 좋습니다. 따라서 실제로 xkcd 만화와 같은 YD 곡선을 가질 수 있습니다. 10x 효과도 시작됩니다.

물론, 이것이 사실이라고 말하고 싶습니다. 몇 년 동안 프로그래밍 한 적이 없지만 며칠 만에 엄청난 양을 마쳤을 때 몇 가지 “최적의 자극”단계를 떠 올립니다. 원인은 몇 번 술을 마셨거나 다른 경우에는 일반적인 부트 스트랩 자극이었습니다.

저는 제 글을 쓸 때도 같은 현상을 봅니다. 저는 지난 몇 년 동안 최선을 다해 (예 : 10 배) 술에 취한 채로 최선을 다했습니다.

답변

이것은 여러 연구에 의해 실험적으로 입증되었습니다.

효과가있는 이유에 대한 다양한 이론이 있습니다.

측정 가능한 일은 약간 취한 사람들이 많이된다는 것입니다. 문제를 해결하는 데 더 좋습니다 (미묘하지 않고 연구에 따라 18 ~ 50 \% 범위).

내 개인 이론 (이 효과를 주기적으로 사용하여 어려운 문제를 극복하기위한 내 자신의 경험을 기반으로 함)은 다음과 같습니다. 알코올이 정신을 흐트러 뜨리는 것입니다.

이건 나쁘게 들리지만 문제 해결은 집중에 관한 것이 아닙니다. 구현 은 초점에 관한 것입니다. 실제로 문제에 대한 해결책을 이미 알고 있다면 카페인 . 카페인은 집중력을 높이기 때문입니다.

하지만 문제가 해결되지 않으면 (일반적으로 프로그래밍 에서처럼) 정신 집중을 해제하는 것이 좋습니다. 이를 통해 몇 가지 일이 발생할 수 있습니다.

  1. 당신의 마음은 다른 것보다 더 많은 옵션을 고려합니다. 무언가를 시도 할 가능성이 더 높고 관련이없는 것처럼 보이는 것 사이의 연결을 알아 차릴 가능성이 더 큽니다.
  2. 스트레스가 적고 마음이 걱정하는 에너지를 덜 낭비하고 그 에너지를 더 많이 사용합니다. 실제 문제.
  3. 알코올은 미래를 생각하는 정도를 제한합니다. 문제 해결에서 이것은 훌륭합니다. 왜냐하면 모든 의미를 고려하지 않고 문제의 각 부분을 단독으로 취하면서 당면한 문제에 집중할 수 있기 때문입니다. 이렇게하면 “지각 된”작업량이 줄어들어 효율성이 높아집니다.

게다가 “술 *과 * 카페인을 마시면 어떻게 되나요!?”라고 생각하는 사람에게 :

알코올과 카페인을 다량으로 혼합하지 마십시오. 이것은 매우 위험합니다. 그들 중 하나는 혈관 수 축제이고 다른 하나는 혈관 확장제입니다. 카페인은 또한 알코올의 “졸린”느낌을 상쇄하여 자신보다 장애가 덜한 것처럼 느끼게합니다. 이것은 삶과 코드 모두에서 잘못된 의사 결정으로 이어집니다.

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