Ale jak lidé odpovídají na e-mailové zprávy? Jednají logicky a odpovídají nejprve na ty nejdůležitější a ujišťují se, aby byl celý proces efektivní? Nebo posílají e-maily náhodně tehdy, když jsou zrovna u svých počítačů nebo prostě mají čas, a to bez ohledu na nějakou efektivitu?
Toto jsou otázky, které si možná občas pokládáte. Položil si je i Luís Amaral, docent chemického a biologického inženýrství na McCormick School of Engineering and Applied Science na Northwestern University se svými kolegy. Ale na rozdíl od nás, on se na ně spolu s kolegy rozhodl i odpovědět. Po tříměsíčním studiu zvyklostí při odesílání a příjímání e-mailů z více než 3 000 e-mailových účtů na Evropské univerzitě vytvořili matematický model, který ukazuje, že lidé sice odesílají e-maily náhodně, ale v určitých cyklech.
Amaral k tomu řekl: „Byl jsem inspirován k vytvoření takového „e-mailového“ modelu po té, co bylo v nedávno zveřejněné studii uvedeno, že racionální model – kdy lidé odpovídají na e-maily tím nejefektivnějším způsobem – je pravdivým modelem.“
„Nebyl jsem o tom přesvědčen, protože já sám na e-maily nijak racionálně neodpovídám,“ řekl Amaral. Ale pokud by „náhodný“ model byl správný, tak by měl existovat nějaký typický interval mezi posíláním e-mailových zpráv, což nebylo tím případem, který by byl zřejmý, když se Amaral podíval na data. Přemýšlel o tom, jak je možné, aby lidé posílali e-maily náhodně, a ještě k tomu měli nenáhodné intervaly, kdy e-maily neposílali.
Odpověď na tuto otázku se ukázala být velmi jednoduchá: Lidé neposílají e-maily tehdy, když spí.
„Během dne obvykle posíláte spoustu e-mailů, ale pak jdete domů nebo si vyjedete na víkend a v tu dobu zřejmě e-maily tolik neposíláte,“ řekl Amaral. „Ale tyto údaje pochází z doby před několika lety. V Evropě, to bylo zejména zřejmé v době, kdy ještě tolik lidí nemělo internet doma.“
Výsledkem studie byl model, ve kterém lidé posílají e-maily sice náhodně, ale pravděpodobnost posílání e-mailů během určitého období závisela na tom, o kterou dobu se jednalo. Pokud to bylo o půlnoci, tak byla pravděpodobnost blízká nule. Během víkendu byla pravděpodobnost mnohem nižší než během pracovních dní.
„Tento model vysvětluje všechna data a ukazuje, že lidé mají jakési cykly, ve kterých využívají určité služby,“ říká Amaral. „Na základě znalosti těchto cyklů pak můžete vytvořit předpovědi toho, kdy budou lidé vznášet největší požadavky na vaše služby. A ačkoliv jde o náhodné jednání, existují špičky v poptávce, které vůbec náhodně nevypadají.“
Také různé obchody a poskytovatelé dalších služeb by mohli využívat takový model.
„Pokud víte, jakým způsobem lidé přistupují k určité službě, můžete lépe plánovat, jakou kapacitu potřebujete, kdy ji potřebujete a jak nejlépe vytvořit systém k zajištění takové poptávky,“ řekl Amaral. „Také vás to naučí, jak působit na systém – dobrý čas na posílání e-mailů je právě v tu dobu, kdy lidé přišli do práce.“
Dalšími autory dokumentu jsou R. Dean Malmgren (hlavní autor) a Daniel B. Stouffera, oba absolventi, a Adilson E. Motter, odborný asistent fyziky a astronomie, z Northwestern University.
Práci podpořili National Science Foundation a W.M. Keck Foundation a výsledky jsou publikovány online Proceedings of the National Academy of Sciences.
Zdroj: Northwestern University