‍Д59

Про изучение себя (сплошной хронометраж)

Для всех, кто использует в своей жизни/работе методы тайм-менеджмента, обязательным является применение хронометража - т.е. учёта затрат времени на различные виды активностей/дел/привычек и т.п. в своей жизни. Хронометраж можно вести сплошной (т.е. учитывая ВСЁ и на протяжении долгого времени; например, я в своё время вёл сплошной хронометраж более 1,5 лет) или выборочный (когда учитываются временные затраты лишь на некоторые виды деятельности, например, только на какую-нибудь полезную привычку; и выборочный хронометраж ведётся обычно на коротком промежутке времени - от недели до месяца).

Когда вы только начинаете серьёзно заниматься самоорганизацией, сплошной хронометраж нужен обязательно. Мы очень искажённо воспринимаем собственные затраты времени, особенно на различную рутину. На коучинге я регулярно слышу о таких открытиях: "Я думал, что на утреннюю гигиену трачу минут 10, а оказалось, что полчаса!". Да, это всё из разряда "Сколько тебе нужно времени, чтобы ты за 5 минут оделась?")))). Именно по результатам сплошного хронометража мы получаем реальную картину наших временных затрат, и начинаем понимать, где спрятаны наши резервы времени.

А ещё прелесть сплошного хронометража заключается в том, что в конце вы получаете массив данных о самом себе. И это настоящие Big Data, к которым можно применять различные методы статистического анализа, выявляя разные неочевидные закономерности. На платформе Medium я наткнулся на замечательный отчёт испанца, который измерял и оценивал свою жизнь по 10 показателям в течении почти целого года (332 дня): https://towardsdatascience.com/my-life-stats-i-tracked-my-habits-for-a-year-and-this-is-what-i-learned-4f9c3d374889 .

Оценивались следующие переменные: сон, письмо, учеба, спорт, музыка, гигиена, языки, чтение, общение/социализация и настроение. Некоторые переменные оценивались в часах (например, сон), а некоторые по балльной системе (например, настроение оценивалось от 0 до 10, где 0 - очень плохое, а 10 - очень хорошее настроение). (В скобках замечу, что лично мне не хватило конкретики в описании этих переменных. Например, в критерий "общение/социализация" входит любое пребывание среди других людей или именно активная включённость в коммуникацию? считается только непосредственное общение или онлайн тоже? и т.п.).

Ежедневно автор оценивал себя по этим 10 переменным, заполняя табличку в Excel (ручками, без какой-либо автоматизации - настоящий герой!))). Но прелесть этого аутоисследования заключается в последующей статистической обработке. Автор: 1) визуализировал данные с помощью графиков и посчитал меры центральной тенденции (среднее; стандартное отклонение и др.); 2) изучил взаимосвязи между переменными с помощью корреляционного анализа (с использованием коэффициентов Пирсона и Спирмена); 3) попытался обнаружить тенденции с помощью анализа временных рядов (по модели ARIMA, с использованием преобразования Фурье).

Как большой фанат мат.статистики я бы конечно позанудствовал))), т.к. не всё тут корректно. Например, для подобного набора разнородных переменных, корреляция по Пирсону тут вообще не вариант (а вот Спирмен годится). Но давайте сразу перейдём к выводам; сначала будут те, что сделал автор, потом я добавлю моё видение. Понятно, что исследование сугубо индивидуально, но, тем не менее, многие выводы лишь подтверждают некоторые универсальные закономерности. Итак, погнали:
... см. продолжение...