В интернете продвигается много способов зарабатывать деньги. Под каждый такой способ инфобизнесменами «запускаются» десятки инфопродуктов и систем. Некоторые из них сохраняются длительное время. Другие быстро схлопываются как мыльные пузыри и у многих людей не получается нормально зарабатывать и развиваться.
Каждый инфоактивист сам готовит и привык получать email-рассылки о новых запусках типа: «Такое нельзя пропустить, вы потом очень пожалеете…»; «Вы просто обязаны это увидеть. Я настаиваю.»; «Как получить результат сегодня? N-шагов и Ваш денежный результат гарантирован»; «Окно возможностей открыто (пока ещё…»; «Если тебе надо $100 в день…»; «Раздача 50 000 руб. ИГНОР ЗАПРЕЩЁН!»; «Заберите Новиночку и начинайте получать от 4500 в день в автоматическом режиме» и т. д. и т. п…
Часто новички либо попадаются на обманные способы заработка, где просто теряют деньги и время, либо зарабатывают копейки, выполняя задания кликать, лайкать, комментировать или участвовать в опросах за деньги. Теряют время и энергию на просмотрах сомнительных видеокурсов и создании автоворонок в никуда…
Посмотрим на эти явления с позиций системного подхода. При этом в первую очередь будем учитывать, то, что реальный мир чаще всего отличается от наших ментальных моделей. Когда мы смотрим на события с обыденной точки зрения мы видим мир в линейных закономерностях: от точки «А» в точку «Б». И это идеальное видение.
В 1995 году исследовательская компания Gartner предложила hype cycle — кривую зрелости технологии, метода, алгоритма, продукта, системы. (Англ. Hype cycle, также упоминается на русском языке как цикл ажиотажа, цикл шумихи, цикл зрелости, цикл общественного интереса, цикл ожиданий, цикл признания).
Графически она отражает стадии, через которые проходит технологическое новшество в ходе запуска и становления.
Цикл зрелости технологии (Hype cycle) Gartner — при внедрении новой системы
Как можно видеть, кривая состоит из пяти фаз:
«Запуск технологии» или технологический триггер — первая фаза цикла: технологический прорыв, запуск проекта внедрения, который обещает желанные цели и решение многих проблем.
«Пик завышенных ожиданий» или пик чрезмерных ожиданий — общественный ажиотаж приводит к чрезмерному энтузиазму и нереалистичным ожиданиям. Успешное применение технологии возможно, но обычно неудач больше, чем успехов.
«Нижняя точка разочарования» или избавление от иллюзий — технология не в состоянии соответствовать ожиданиям и быстро гаснет энтузиазм. Начинают появляться разные «уважительные» причины, которые препятствуют ходу проекта.
«Склон просвещения» или преодоление недостатков — тут учащаются встречи, вебинары, пересмотры некоторых идей или задач, корректировки хода проекта, иногда многие задачи, которые казались важными и нужными в начале, тут отметаются, но появляются смежные задачи, которые обнаруживаются в ходе проекта и решение которых дает больше преимущества.
«Плато производительности» (продуктивности) — преимущества технологии становятся очевидными и признаются всеми. Технология стабильна и эволюционирует во второе и третье поколение. Окончательная высота плато зависит от того, насколько широко технология применяется.
Цикл зрелости технологий (технологические хайпы) по состоянию на 2134 год
(включая технологии периода активного освоения Солнечной системы
в последней четверти XX — начале XXI века).
Процессы восприятия человеком и обществом тех или иных новаций (стимулов) достаточно подробно исследованы П. В. Симоновым — советским, российским психофизиологом, биофизиком и психологом – автором потребностно-информационной теории. При подготовке своей докторской диссертации он изучил три фазы в реакциях организма на возрастающий стимул (нарастающий шок — сопротивление и гашение – оценка последствий, адаптация или гибель). Неспроста в обиходе принято выражение — «на пике моды».
Центральным понятием в потребностно-информационной теории П. В. Симонова является формула, отражающая процесс возникновения эмоции. Выглядит эта формула так:
Э = П * (Ин – Ис), где: Э – эмоция; П – сила и качество актуальной потребности; Ин – информация о средствах, времени и ресурсах, теоретически необходимых для удовлетворения потребности; Ис – информация о средствах, времени и ресурсах, которые в данный момент есть у человека в распоряжении; Ин – Ис – оценка возможности удовлетворения потребности с учетом имеющегося опыта (генетического и приобретенного).
Важно указать на то, что есть закономерная зависимость эмоций от испытываемой в данное время потребности и анализа вероятности ее удовлетворения человеком. Основой этой зависимости служит сопоставление возможностей, которые нужны человеку для достижения цели, и возможностей, которые у него уже есть.
Так, если Ис превышает Ин, эмоция будет положительной, а если Ин превышает Ис, эмоция будет отрицательной, причем чем более актуальна потребность человека, тем сильнее будет его эмоция.
Можно также немного упростить вышеназванную формулу, представив ее в таком виде:
Э = П * (ПУ — РУ), где: Э – эмоция; П – потребность; ПУ – прогнозируемые усилия; РУ – реальные усилия.
Отрицательные эмоции возникают, когда объем реальных усилий оказывается больше объема прогнозируемых усилий, и наоборот. Чем сильнее будет мотив (потребность), тем сильнее будет и сама эмоция. Говоря проще, если ваша мотивация высока и на процесс достижения цели вы смотрите слишком оптимистично, ваши эмоции от процесса работы будут отрицательными, ведь ожидания не будут соответствовать реальности.
Подобные общие закономерности давно известны в теории систем. При изучении больших сложных проблемосодержащих систем, включающих в качестве своих элементов человека и социум. По мнению Рассела Акоффа существует только четыре способа обращения с любой проблемой:
- absolution (игнорирование проблемы);
- resolution (частичное смягчение проблемы);
- solution (оптимальное в данных условиях разрешение проблемы);
- dissolution (ликвидация проблемы или вследствие разрушения системы или вследствие её глубокой структурной перестройки).
Прямая последовательность этих действий отражает общесистемные закономерности управления системами в условиях возрастающих по интенсивности внешних возмущений – то же правило «трёх фаз реакции функциональной системы на возрастающий стимул» П. В. Симонова, универсальные способы самоорганизации материи, открытые Ю. А. Урманцевым.
Согласно изложенному, например, значимость законов экологии для определения стратегии разрешения экологической проблемы рассматривается через «правило экономико-экологического восприятия», сформулированное американским ученым Дж. М. Стайкосом (1970). Это правило сводится к четырем фазам восприятия самой проблемы обществом:
- 1) ни разговоров, ни действий;
- 2) разговоры, но без действия;
- 3) разговоры, начало действий;
- 4) конец разговоров, решительные действия.
Рассматриваемые процессы по существу известны в теории систем и в технике как переходные процессы.
Переходный процесс представляет изменения во времени координат динамической системы, до некоторого установившегося состояния; возникает под влиянием возмущающих воздействий, изменяющих её состояние, структуру или параметры, а также вследствие ненулевых начальных условий.
Такие процессы хорошо описываются моделями роста-развития систем. В биологии и экологии известны два основных типа таких моделей:
J-образного (экспоненциального или r-типа) и
S-образного (логистического или K -типа) роста-развития
Здесь: N – ключевой параметр роста. K – емкость среды. r – потенциал системы или внутренне обусловленная максимальная скорость роста при отсутствии внешних ограничений среды. t – время.
Экспоненциальный J-образный рост характерен для систем с превалированием усиливающих обратных связей в контурах управления или положительных обратных связей (ПОС) по принципу «чем больше, тем больше». Скорость роста здесь определяет только параметр r. Деньги идут к деньгам! Так «работает» ядерная бомба. Почти так пока растет народонаселение Земли.
Логистический S-образный рост характерен для систем, имеющих не только контуры ПОС, но и контуры уравновешивающих или отрицательных обратных связей (ООС). Это системы с эффектом управления. Такой след оставляет переднее колесо велосипеда, когда велосипедист едет прямо.
Реальные динамические системы могут описываться различными сочетаниями этих двух основных закономерностей как на следующем рисунке.
Далее ниже представлены типовые кривые роста-развития систем, описывающие общую динамику их существования.
1 – кривая экспоненциального роста, которая завершается либо коллапсом системы — 2 либо продолжением роста — 3. 4 – кривая логистического роста с управлением. При этом сценарий коллапс системы тоже не исключается при сбоях управления – фаза 5. 6 – кривая идеального логистического развития. Участок 7 отражает «старение» системы, а в совокупности 6 и 7 – это жизненный цикл системы.
Все представленные на рисунке типы кривых с различной степенью вероятности наблюдаются и в природе, и в обществе. Тем не менее, наиболее часто в естественных условиях высокоорганизованные биоэкосистемы растут именно по S — образному закону (кривые 4,6 на рисунке).То есть, в естественных условиях благодаря действию регуляторов достигается «компромисс» между r- и К- стратегиями выживания, за счёт чего кривые роста в поздних его фазах уходят с экспоненциальных траекторий и приобретают сатурационный характер управляемого переходного процесса.
Участки «срывов» кривых 2, 5, 7 отображают необратимую деградацию соответствующих систем вследствие неспособности ПОС – ООС системы управления преодолеть и компенсировать внутренние и внешние ограничения и возмущения соответственно.
На кривой 4 возможна ситуация обратного скачка событий 5 в сторону увеличения — 8. Это произойдет тогда, если ПОС — ООС войдут в режим самовозбуждения, режим генератора, как бы «пойдут вразнос» и наступит момент бифуркации, в который система теряет не только функциональную, но и структурную устойчивость, происходит корректировка объективной нормы. Далее такая система обречена или на деградацию, или на акт самоорганизации с переходом на поддержание новой нормы (велосипедист пересядет на байк).
Области насыщения (плато) кривых 4, 6 на рисунке выше соответствуют фазам биологического климакса. Именно в этих фазах биоэкосистемы и их подсистемы управления обладают максимальной эффективностью к обеспечению устойчивости.
Это так, но у всех систем есть свой жизненный цикл. И рано или поздно они все равно стареют и коллапсируют. Ниже два таких примера.
Цикл жизни колонии бактерий
А что происходит с системами типа 4+8 дальше?
При нужной стратегии, условии их открытости (в отличие от бактерий в чашке) и эффективной подсистеме управления они перестраиваются структурно и эволюционируют.
И опять мы имеем дело с экспоненциальным ростом. Может ли экспоненциальный рост когда-нибудь закончиться?
Представленный экспоненциальный J-тренд состоит из серии последовательных логистических S-образных циклов жизни подсистем или S-образных кривых с начальным медленным ростом, взрывным ростом и выравниванием по мере того, как подсистема созревает. Эти S-кривые пересекаются, и когда одна технология замедляется, начинается рост новой. С каждым новым S-образным витком развития, количество времени, необходимое для достижения более высоких уровней производительности, становится меньше. Но… При определенных условиях и этот глобальный J-тренд может перейти на глобальный логистический S – путь надсистемы в целом. Вот почему так непроста дорога от точки «А» в точку «Б»!
Так какие практические выводы можно сделать из изложенного выше при принятии решения о вступлении в тот или иной запускаемый проект?
Во-первых – следует отказаться от линейных ментальных моделей и линейного мышления вообще. То, что раньше менялось монотонно и пропорционально в известном направлении завтра может рывком ускориться или/и сменить траекторию. Сама скорость изменений тоже ускоряется!
Во-вторых – нужно детально изучить проект.
- Его историю по траектории собственного жизненного цикла и постараться понять в какой его фазе, на каком участке кривой 6+7 мы в него войдем. В фазе старение – отмирание входить не рекомендуется!
- Изучить надсистемы проекта и понять в каких фазах развития сегодня находятся они в целом на глобальной траектории роста-развития.
- В зависимости от фазы определить стратегию своих действий.
В экспоненциальных обстоятельствах требуется интенсивная планомерная работа по инструкциям. Бездействие недопустимо. Но при этом следует позаботиться о «подушке безопасности».
В этой фазе как ни в какой другой четко работает правило одного процента или правило 1-9-90 и известный закон Парето. Именно здесь 20% усилий определяют 80% результата и это очень нелинейно!
На устойчивом участке плато не спим и не входим в «зону комфорта», а продолжаем работу и начинаем усердно готовиться к изменениям внутри себя и снаружи.
В-третьих, помним о том, что наше собственное внутреннее развитие тоже состоит из цепочки S-образных кривых. Поэтому целесообразно разбиение общей задачи на ряд связанных подзадач. Особенно это полезно сделать в экспоненциальной фазе роста.
В-четвертых, понимаем, что подготовка к изменениям на плато в стационарной фазе должна быть нацелена на поиск точек будущего роста, в том числе на внедрение или разработку новых проектов.
И, наконец, в-пятых, не забываем про «емкость среды», т. е. доступные ресурсы. Этот внешний по отношении к системе порог может быть преодолен только одним способом – изменением самой системы, её нормы и потребностей. Управлять самой средой мы сможем очень нескоро. Пока от нас во вне поступают только отходы.
Высоких вам конверсий!