Som mange mennesker på min alder elsker jeg og er avhengig av Internett. Det er min sekretær, regnskapsfører, minnesmerke, dagbok og noen ganger den typen venn du faller tilbake på når du har brukt opp alle andre alternativer. Og nå kan den spille en annen rolle: Magic 8 Ball.
Fremveksten av den såkalte "anbefalingsmotoren" startet med apper som Pandora. Det endret praktisk talt livet mitt på college da jeg oppdaget at jeg bare kunne koble til en sang jeg likte for å la en datamaskin finne flere sanger jeg likte, uten å måtte sette fra meg Solo-koppen. Siden den gang har algoritmer mestret mye mer enn bare musikk. Du kan nå finne en anbefalingsmotor for alt: hva du skal spise, ha på deg, lese, gi som gave, hvor man skal handle, reise … nesten hva som helst.
Anbefalte videoer
Så hvordan ville livet vært hvis vi faktisk lyttet? Ville vi være fornøyd med veiene den setter oss på? Kan det gjøre livet enklere, mer effektivt og bryte oss med kjedelige rutiner?
I slekt
- WhatsApp lar deg endelig redigere sendte meldinger. Slik gjør du det
- Hva betyr øynene på Snapchat-historien din?
- Hva skjer med WhatsApp-kontoen din hvis du ikke godtar nye personvernregler
Jeg håpet det, men det var bare én måte å finne ut av det. Så jeg overførte så mange livsavgjørelser som mulig til Internett i 24 timer. Slik gikk det.
06:45 – Hvilken treningsøkt bør jeg gjøre?
Kanskje overraskende nok var en app for å foreslå treningsøkter basert på algoritmer den desidert vanskeligste å finne, men et søk dukket opp Sworkit. Etter å ha angitt typen rutine du leter etter (kondisjonstrening eller styrketrening) og hvor mye tid du har, bygger appen en treningsøkt for deg fra en randomisert database med kretstrening øvelser.
For virkelig å la Internett komme med slike forslag for deg, må du virkelig gi slipp på avslutningene dine
Jeg valgte en styrketreningsøkt i stedet, og fikk inn ca 45 ekstra minutter med kondisjon jeg ellers ikke ville hatt. Men fordi jeg er som en ekkel border collie hvis jeg ikke bruker nok energi, visste jeg allerede at jeg skulle ta en løpetur etter jobb. Likevel var jeg svett og sliten etter økten, og jeg vil definitivt gjenbruke Sworkit. Men jeg vil ha en app som stiller meg flere spørsmål (Hva slags trening ønsker du å gjøre? Hvor? Hvor lenge? Hva er resultatene du ser etter? Hva slags form er du i?) og kommer så med forslag som hvor lenge jeg bør løpe, hvor mange crunches jeg bør gjøre, eller hvor mange knebøy.
07:48 – Hva bør jeg spise til frokost?
Dette er det jeg har gledet meg mest til: mat. Jeg liker mat, men hater beslutninger og venting, noe som betyr at jeg spiser mye av det samme. Kornblandinger, riskaker med peanøttsmør, bananer, yoghurt, egg, ost, avokado. Noen ganger kombineres disse til ekte måltider, andre ganger spiser jeg øser av rå avokado med skje.
Til frokost slo jeg på AllRecipes Dinner Spinner app, som heldigvis har et frokostalternativ. Appen lar deg velge retttype, ingredienser og forberedelsestid, og derfra spytter du ut alternativene dine. Du kan bli mer spesifikk også (så dere paleo-raringer der ute kan unngå … alt deilig).
Etter å ha valgt «Frokost», «Grønnsaker» og «klar på 20 minutter eller mindre», scrollet jeg gjennom resultatene, hvorav de fleste ikke var frokostvarer. Den robuste databasen ga meg mange valg, men det valget motvirker også bekvemmeligheten av å ha en datamaskin som velger for deg. Jeg nøyde meg med koriander og hvitløksegg med parmesan, men byttet ut babyspinat med koriander fordi jeg ikke hater meg selv nok til å spise koriander.
Er det bra? Ja. Ville jeg heller hatt en miniyoghurt fra kjøleskapet? Helvete ja.
11:43 – Hva skal jeg ha på meg?
Som en som jobber hjemmefra tre dager i uken og vanligvis ikke bytter joggebukser før kl. 12.00, kan dette være området der jeg mest trenger en algoritme for å hjelpe meg. I mitt søk etter å finne de beste gratistjenestene, innså jeg at jeg trengte to: En som hadde stil i tankene, den andre været.
De Hva bør jeg ha på meg-appen forteller deg hva du skal ha på deg basert på været. Overraskelse: Jeg bor i Pacific Northwest, det regner, og det er ikke akkurat revolusjonerende å fortelle meg at jeg skal ha på meg en frakk. De utilitaristiske aspektene ved å kle meg selv er ikke det som unngår meg. Hvis det er kaldt, tar jeg på meg en genser; hvis det ikke er det, vil jeg ikke. Det er å velge hvilke farger eller stoffer jeg skal bruke som jeg trenger en hånd med. For helvete hvis jeg vet.
Dailydressme.com har en løsning. Appen gjør sine valg basert på vær så vel som hva popkulturen sier er mote. Den ble utviklet av en 16-åring som ifølge nettstedet ønsket å "svare hver jentes største spørsmål om morgenen – ‘Hvordan er været?’ og ‘Hva skal jeg ha på meg?’» Jeg pleier å spørre «Hvorfor er det så lys? Hva gjorde jeg for å fortjene dette helvetes marerittet som heter å våkne klokken 07:30?!" men det er nok derfor jeg trenger denne siden. Så jeg skrev inn byen min og dette er hva teknologien foreslo at jeg hadde på meg:
Er det en lue som tapte en kamp med et skjerf? Hva er det jeg ser på? Beklager, men jeg er ikke i nærheten av kul nok til å klare dette. Og siden jeg ikke ble født og foreldreløs i en hip smug i sentrum og deretter oppvokst av Urban Outfitter-ansatte, eier jeg ikke engang de nødvendige klesplaggene.
Jeg klarte å samle den vanlige personversjonen av denne: jeans, skjorte, kåpe, støvler. Jeg har til og med lagt til hatten.
Gitt det faktum at jeg vanligvis ikke kan bli kvitt løpeleggings og gensere, følte jeg meg for fancy. Likevel, da jeg trykket på oppdatering og så hvilke andre avskyeligheter jeg kunne ha blitt foreslått …
… Jeg visste umiddelbart at jeg ikke ville komme tilbake til Dailydressme.com.
12:00 – Hva skal jeg høre på?
Siden jeg bruker mye tid på å jobbe på nettet, er jeg nesten alltid å finne Spotifying. Men jeg foretrekker å stole på mine egne spillelister i stedet for å bruke radiofunksjonen, som jeg har bare funnet mildt vellykket. Men jeg overgir meg til algoritmer, så jeg stilte inn Spotify-radioen til Sol-radiostasjonen. Ifølge Spotify fungerer det basert på «en kombinasjon av våre egne data basert på milliarder av timer med on-demand lytting fra brukerne våre, og sosiale data og tommeldata (liker det/lagrer spor til spillelister).»
Av og til hørte jeg en sang jeg likte godt … ellers blandet de seg alle sammen. Egentlig var det en god ting: Det var som en bakgrunnsumming som holdt meg produktiv, underholdt, men ikke fascinert. Her er stasjonen.
14:30 - Hva burde jeg gjøre?
Hvis Internett har lært oss noe, er det at vi hele tiden kjeder oss. Noen av de vanligste Google-søkene er «hva du skal gjøre i [sett inn by her]» eller «ting å gjøre når du kjeder deg».
For virkelig å la Internett komme med slike forslag for deg, må du virkelig gi slipp på avslutningene dine. Hangups er ting som et ønske om å holde seg inne, manglende evne til å gå et sted uten mannskap, eller ikke ønsker å betale for noe. Men i ånden til dette eksperimentet, skal jeg se hva noen få apper kommer opp med.
Jeg liker mat, men hater beslutninger og venting, noe som betyr at jeg spiser mye av det samme.
Som den eneboeren jeg er (ikke egentlig, bare på en måte), bestemte jeg meg for å prøve Wtfshouldidotoday.com, som foreslår tilfeldige aktiviteter så vel som tidkrevende nettsteder du kan kaste bort tid på.
Og kaste bort tiden jeg gjorde. På dette. Og dette. Og dette.
Så jeg dro til Shouldidoit.com, en ekte Magic 8 ball-app som gir deg ja eller nei svar. Det var en kort pause i regnet, så jeg spurte: "Skal jeg gå en tur?"
Ja.
Se så lett det var!
"Skal jeg gå og hente kaffe?"
Ja. Igjen med de rette svarene! Dette er åpenbart et siste alternativ – og skal ikke tas på alvor, da det er det ansvarsfraskrivelse forklarer.
16:00 – Hva bør jeg lese?
En av tingene Wtfshouldidotoday.com fortalte meg å gjøre var å lese en ny bok. Så i stedet for målløst å vandre i grenser eller bla gjennom forslag på Kindle, satte jeg kursen mot appene.
jeg prøvde Whatshouldireadnext.com. Nettstedets instruksjoner er enkle: «Skriv inn en bok du liker, og siden vil analysere vår enorme database av ekte leseres favorittbøker for å gi bokanbefalinger og forslag til hva du kan lese videre.»
jeg gikk inn Rettelsene, og en av de beste anbefalingene var Nigella Lawsons Festmat som feirer livet. Det ville ikke gjøre det. Så jeg prøvde Jonathon Franzen, som ledet meg til noen av romanene hans for å klikke. jeg velger Frihet, som jeg elsker, og det foreslo The Ask av Sam Lipstyne.
Stor suksess: Jeg er interessert i en rekke ting om denne romanen. For det første, som en som tidligere jobbet med akademisk pengeinnsamling, setter jeg pris på alle historier om denne merkelige og skremmende verden. For det andre, økonomiske kamper for nylige høyskolestudenter? Ja takk!
18:15 – Hva skal jeg lage til middag?
Etter frokostopplevelsen min med AllRecipes DinnerSpinner, delegerte jeg beslutningen om middag til Whatthefuckshouldimakefordinner.com. Nettstedet er helt tilfeldig, noe som betyr at det faktisk ikke er algoritmebasert. I stedet, som WtfshouldIdotoday.com, sender den deg slingrende gjennom Internetts mengde oppskrifter, på grov måte.
I følge Whatthefuckshouldimakefordinner.com trengte jeg å spise Orecchiette med pesto rosso. Noe som hørtes ut som mye mer arbeid enn oste- og riskaken med peanøttsmør jeg planla "lager." Nå riktig kledd av en algoritme tok jeg meg ned til QFC for å finne det nødvendige ingredienser. Bortsett fra at jeg ikke vil ha pesto fordi den er salt. Og noen av varene var altfor dyre, så jeg improviserte. Orecchiette med tomater, spinat og zucchini i tomatsaus er det!
Det var litt mer arbeid enn en riskake, men verdt det. Det inspirerte meg også til å kjøpe og spise zucchini, som jeg trodde jeg hatet, men faktisk elsker.
19:00 – Hva bør jeg se?
Jeg har noen show jeg religiøst vender tilbake til: 30 Rock, Breaking Bad, The Wire, eller Parks n’ Rec. I stedet for å gjøre dette, brukte jeg Popcorn.fm og Jinni å finne noe nytt.
Jinni ble bygget av den menneskelige intelligensen til underholdnings- og språkeksperter for å bestemme hva du vil se basert på følelsene dine. Appen gir svært tilpassbare filtre; du oppfordres til å være veldig spesifikk. Basert på det jeg fylte ut (komedie, vittig, TV) fikk jeg Big Bang teorien og MOS. Ingen av dem er tilgjengelige på Netflix. Så jeg prøvde Popcorn.fm, som i likhet med så mange av appene jeg har brukt i dag, ber deg om å navngi noe du liker og finner noe annet med lignende kvaliteter. Jeg fortalte anbefalingsmotoren at jeg liker filmen Som gale og det anbefales Kunsten å komme forbi. Heller ikke på Netflix.
Dette var frustrerende.
Til slutt prøvde jeg å basere forslagene på noen TV-serier jeg liker for å få en annen anbefaling: Jager Amy. Jeg hadde aldri sett den, den var tilgjengelig på Netflix, så vi dro!
Mine tanker? Det er ikke min nye favoritt, men det er en solid film, og jeg er glad jeg ikke bare så sesong fire av 30 Rock.
Dommen
For det første er algoritmer utmattende. Jeg syntes å ta mine egne avgjørelser hele dagen var slitsomt, men å la en anbefalingsmotor gjøre det er langt mer energikrevende. Mens jeg vil ta hensyn til bekvemmelighet, energinivået mitt og hvor gjerne jeg egentlig vil denne tingen, en datamaskin vil ikke – og har vanligvis langt høyere forventninger til meg enn den burde.
Som … kan være den beste delen av å la algoritmer styre livet ditt. Jeg er helt for å holde baren lav og håndterlig i visse henseender, men å utfordre deg selv har åpenbart sine fordeler. Avgjørelser via algoritmer fører deg til nye oppdagelser, og mens noen av disse vil bare flate ut frustrerer deg (hei, kle-meg-algoritmer!), andre vil bare presse og proppe deg bak din komfort sone. Og så vil du spise zucchini. Og du vil like det.
Som med alle ting, er det ikke noe jeg vil foreslå å bruke algoritmer for dagliglivet tatt til det ekstreme. Men å overgi deg selv til kraften til slike applikasjoner, bare for en dag, vil gi noen gledelige overraskelser.
Redaktørenes anbefalinger
- WhatsApp lar deg nå legge til korte videomeldinger i chatter
- Meta har allerede bekreftet meg for å påvirke valg – så hvorfor må jeg betale for et hakemerke?
- WhatsApp lar deg nå kontrollere hvem som kan se profilen din
- WhatsApp lar deg snart sende penger med Facebook Pay
- WhatsApp kan snart la deg sende forsvinnende meldinger i private chatter
