Про Elaboration likelihood model на примере Westworld

Cериал Westworld очень популярен сегодня. Но мало кто знает, что он основывается на фильме 1973 года, который был совершенно никому неинтересен. Почему так? Почему идеи почти 40-летней давности вдруг стали интересны именно сейчас?

Есть такая  модель вероятности сознательной обработки информации (Elaboration likelihood model). Она предполагает, что человек начинает что-то изучать (читай уделять внимание теме, обдумывать её) и запрашивать  дополнительные детали по теме (читай смотреть/слушать дальше), если у него:

1) есть высокая мотивация к этому
2) есть знания, чтобы понять

40 лет назад люди просто не могли вообразить роботов рядом с собой. Мол, где они и где роботы. В 1973 году только зародился Интернет и компьютеры жили в шкафах. Какой там искусственный интеллект… Только в научно-фантастических книгах.

А сегодня это все очень близко — автопилотируемые машины, чат-боты, роботы-собаки, роботы-делающие-сальто и прочее. Поэтому сегодня смотреть про роботов интереснее, чем 40 лет назад.

Это было про мотивацию. Теперь про знания. Будь современный Westworld более техническим — ну начни персонажи говорить про «как бы» Natural Language Processing, Скрытые марковские модели, Gradient boosting и т.д., то зрители бы быстро сникли. Ибо, это простите уже было бы за гранью их обычных знаний. Поэтому в фильме про код и искусственный интеллект рассказывается очень-очень простым языком. В результате высокий рейтинг сериала.

В презентациях модель Elaboration Likelihood работает точно также. В первую очередь надо смотреть — есть у людей мотивация слушать нас. Нету? Надо создать. Мотивация есть, но вы вещаете слишком сложно? (технический слэнг, много непонятных слов на латыни, неизвестные для людей аналогии и примеры) Вас тоже не будут дальше слушать. Надо адаптировать свои мысли под опыт и знания тех, с кем общаетесь.

Верно и обратное, если у людей есть и мотивация и знания, то можно сразу говорить о сложных вещах. Проблема в том, что таких людей немного.