Kỹ năng nói chuyện điện thoại và lái xe an toàn cực kỳ hiếm
Các nhà tâm lý học của Đại học Utah mô tả nhóm có thể nói chuyện qua điện thoại di động và lái xe an toàn là những “siêu nhiệm” chỉ chiếm 2,5% dân số.
Nghiên cứu do các nhà tâm lý học Jason Watson và David Strayer thực hiện, hiện đã được báo chí đăng trên tạp chí này vào cuối năm nay Bản tin Tâm lý và Đánh giá.
Phát hiện này quan trọng không phải vì nó cho thấy mọi người có thể lái xe tốt khi đang sử dụng điện thoại, mà vì nó thách thức các lý thuyết hiện tại về đa nhiệm. Nghiên cứu trước đây đã chứng minh giao tiếp bị cản trở như thế nào khi lái xe.
Nghiên cứu sâu hơn cuối cùng có thể dẫn đến sự hiểu biết mới về các vùng não chịu trách nhiệm cho hiệu suất phi thường của các siêu nhiệm.
Watson nói: “Theo lý thuyết nhận thức, những cá nhân này không nên tồn tại.
“Tuy nhiên, rõ ràng là họ làm, vì vậy chúng tôi sử dụng thuật ngữ supertasker như một cách thuận tiện để mô tả khả năng đa nhiệm đặc biệt của họ. Với số lượng người thường xuyên nói chuyện điện thoại khi lái xe, người ta có thể hy vọng rằng sẽ có tỷ lệ người siêu nhiệm lớn hơn.
“Và trong khi có lẽ tất cả chúng ta đều muốn nghĩ rằng mình là ngoại lệ đối với quy tắc, nhưng tỷ lệ cược là hoàn toàn chống lại nó. Trên thực tế, cơ hội trở thành một siêu nhiệm cũng tương đương với cơ hội bạn tung một đồng xu và nhận được năm cái đầu liên tiếp. "
Các nhà nghiên cứu đã đánh giá hiệu suất của 200 người tham gia trong một nhiệm vụ duy nhất (lái xe trên đường cao tốc mô phỏng), và một lần nữa với hoạt động đòi hỏi thứ hai được thêm vào (một cuộc trò chuyện điện thoại di động liên quan đến việc ghi nhớ từ và giải toán).
Sau đó, hiệu suất được đo trong bốn lĩnh vực — thời gian phản ứng phanh, theo khoảng cách, bộ nhớ và thực hiện phép toán.
Đúng như dự đoán, kết quả cho thấy đối với nhóm, hiệu suất bị ảnh hưởng trên diện rộng khi vừa lái xe vừa nói chuyện trên điện thoại rảnh tay.
Đối với những người không phải là người siêu nhiệm và nói chuyện điện thoại trong khi lái xe mô phỏng, việc nhấn phanh khi cần thiết sẽ mất thêm 20% thời gian để đạp phanh khi cần và tăng 30% quãng đường sau khi người lái xe không theo kịp giao thông mô phỏng khi lái xe. Hiệu suất bộ nhớ giảm 11% và khả năng giải toán giảm 3%.
Tuy nhiên, khi những người siêu nhiệm nói chuyện trong khi lái xe, họ không thể hiện sự thay đổi trong thời gian phanh bình thường, theo quãng đường hoặc khả năng toán học, và khả năng ghi nhớ của họ thực sự được cải thiện 3%.
Kết quả phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Strayer cho thấy rằng hiệu suất lái xe thường xuyên giảm trong "điều kiện tác vụ kép" - cụ thể là nói chuyện điện thoại di động khi lái xe - và có thể so sánh với tình trạng suy giảm ở những người lái xe say rượu. Một nghiên cứu khác được thực hiện trên điện thoại di động khi lái xe đã chỉ ra rằng việc sử dụng điện thoại di động nói chung làm chậm giao thông.
Tuy nhiên, trái ngược với hiểu biết hiện tại trong lĩnh vực này, một số lượng nhỏ siêu nhiệm vụ không hề bị suy giảm các phép đo của lái xe hoặc đàm thoại di động khi kết hợp với nhau. Hơn nữa, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng hiệu suất của những cá nhân này ngay cả trong các nhiệm vụ đơn lẻ là tốt hơn rõ rệt so với nhóm đối chứng.
Strayer nói: “Rõ ràng có điều gì đó đặc biệt ở những người siêu nhiệm.
“Tại sao họ có thể làm điều mà hầu hết chúng ta không thể? Các nhà tâm lý học có thể cần phải suy nghĩ lại những gì họ biết về đa nhiệm dựa trên bằng chứng mới này.
“Chúng tôi có thể học được từ những cá nhân rất hiếm này rằng các vùng đa nhiệm của não là khác nhau và có thể có cơ sở di truyền cho sự khác biệt này. Điều đó rất thú vị. Giữ nguyên."
Watson và Strayer hiện đang nghiên cứu các phi công chiến đấu lão luyện với giả định rằng những người có thể lái máy bay phản lực cũng có khả năng đa nhiệm phi thường.
Các tác giả lưu ý rằng giá trị hiện tại của xã hội đặt lên tính đa nhiệm là tương đối mới. Khi công nghệ mở rộng khắp môi trường và cuộc sống hàng ngày của chúng ta, có thể tất cả mọi người - thậm chí có thể là những người siêu nhiệm - cuối cùng sẽ đạt đến giới hạn của khả năng phân chia sự chú ý cho một số nhiệm vụ.
Watson kết luận: “Khi công nghệ lan rộng, sẽ rất hữu ích để hiểu rõ hơn về khả năng xử lý của não bộ và có lẽ để cô lập các điểm đánh dấu tiềm năng dự đoán khả năng phi thường, đặc biệt là đối với các ngành nghề hiệu suất cao.
Nguồn: Đại học Utah
