誰もが一度に複数のタスクをやりくりしようとしたことがあります。複数のプロジェクトを同時に進めたり、音楽を聴きながら運転したりするなど、マルチタスクは私たちの日常生活に不可欠な部分になっています。私たちは本能的に、2 つ以上の活動を同時に実行すると効率と生産性が向上すると考えます。しかし、マルチタスクの脳を見ると、まったく逆のことがわかります。
マルチタスクとは何ですか?
マルチタスクというのは、。少なくとも、それが私たちがやっていると考えていることです。しかし実際には、私たちの脳はあるタスクと別のタスクを切り替えているだけです。私たちの脳は一度に複数のタスクを実行するように設計されていないため、マルチタスクという名称は誤りです。たとえば、友人と話しながらスクロールしたりビデオ ゲームをプレイしたりすると、両方に同時に注意を払うのではなく、これら 2 つの活動の間で注意を継続的に移すことになります。いかなる瞬間においても、私たちの神経学的能力は、単一のタスクだけに集中することを必要とします。タスクやアクティビティを切り替える速度が速いため、それらを同時に実行しているような錯覚を覚えます。
マルチタスクができないのはなぜですか?
いくつかの制限があるため、マルチタスクはできません注意と実行制御を担当するシステム、つまり前頭頭頂制御ネットワーク (FPCN)、背側注意ネットワーク (DAN)、および腹側注意ネットワーク (VAN)。FPCN をあなたの脳内のオフィスマネージャーとして想像してください。マネージャーの仕事は、目標を指定し、目標に関連する情報と無関係な情報を区別することです。
DAN は、オフィスの専門フォーカス チームです。これは持続可能な目標指向の注目の源であり、マネージャーが描いた目標に関連する情報にスポットライトを当てる役割を果たします。たとえば、マネージャーは「コーヒーを淹れています!」と言うことができます。次に、DAN は砂糖、コーヒー豆、牛乳など、キッチンにある重要な材料を強調表示します。 VAN は脳のレーダー システムであり、予期せぬ刺激があったときに注意を向けます。これら 3 つのネットワークは連携して特定のタスクを完了しますが、複数の目標を同時に処理している場合、ワークフローは根本的に中断されます。
通常マルチタスクとして知られる複数のタスク間の切り替えは、処理能力と実行機能に大きな負担を与えます。 FPCN は、複数のタスクを継続的に切り替えている場合、関連情報をフィルタリングするのが難しくなります。最も重要なことは、私たちのスポットライトの注目である DAN は、一度に 1 つのことにしか焦点を当てることができません。さまざまな方向に引っ張られると、正常に機能しなくなります。さらに、VAN は気が散りやすく、あるタスクには関連するものの、別のタスクに影響を与える情報に私たちの注意を向けることがよくあります。私たちがマルチタスクを行うと、いくつかの競合する情報の流れと目標がこれら 3 つの脳ネットワークの適切な相互作用と機能を妨げる混沌とした状況が生じます。
マルチタスクは効率的ですか?
マルチタスクは効率的ではありません。複数のタスクを同時にシャッフルすると時間の節約になると思うかもしれませんが、マルチタスクには見落としがちな代償もあります。タスクを切り替えると、脳はあるタスクから別のタスクに方向を変えるのに時間がかかります。心理学者のデビッド・マイヤーは、この移行における「目標の切り替え」と「ルールの活性化」として知られる 2 つの異なる段階を特定しました。 「目標の切り替え」とは、脳が 1 つのタスクでの作業を停止し、別のタスクに移行することです。 「ルールのアクティブ化」は、最初のタスクに関連付けられた必要なルールまたは条件から新しいタスクのルールまたは条件に切り替えるフェーズを表します。これら 2 つのフェーズを合わせると、かなりの時間がかかる場合があります。マイヤー氏によると、タスクの切り替えにかかるコストは、作業コストの 40% に達する可能性があります。時間。
マルチタスクは時間を無駄にし、ストレスレベルを高めるだけでなく、実行パフォーマンスの質も低下させます。複数のタスクを切り替える人々と、単一のタスクに集中する人々のパフォーマンスを比較した実験では、前者のグループは必然的により多くのエラーと不正確さを伴いながらタスクを完了することがわかりました。で文献によれば、複数のタスクに取り組むことによる悪影響は「スイッチコスト」と呼ばれています。 Madore et al. によると、「切り替えコストとは、タスク間の移行によって生じるパフォーマンスの精度または速度の低下です」(Madore et al.、2019)。
マルチタスクのコストがわかったところで、その代償を払う気はありますか?