Новая жизнь в Новом году и анализ матрицы последствий

В прошлой статье я разбирал методологию постановки целей SMART и как её могут дополнить принципы поведенческой психологии. Резюмируя, полезно иметь сформулированные цели — обозначить цели может быть проще, если мыслить о них как о поведении. Но цель сама себя не достигнет. Чтобы воплотить в жизнь задуманное придется преодолеть некоторые препятствия.

Один из способов концептуализировать возможные препятствия — анализ привычек в терминах «триггер : поведение → последствие». Формула читается как «триггер создает предпосылку для появления поведения, поведение приводит к определенным последствиям». С точки зрения оперантной теории последствия поведения в прошлом определяют вероятность его появления в будущем (прочитать про оперантное обусловливание в более технических деталях можно в другой статье). Статья по теме от Newochem, цитируя книгу бывшего репортера New York Times Чарльза Дахигга, приводит следующие примеры анализа:

Вредная привычка: Постоянное сидение в соцсетях
Триггер: Я чувствую себя в изоляции.
Рутина: Я проверяю соцсети.
Награда: Это дает мне ощущение связи с миром и людьми.
Как изменить: Вместо того чтобы проверять ленту и лайки, я буду общаться с кем-нибудь из коллег.

А что насчет действительно вредных привычек?

Вредная привычка: Курение
Триггер: Я чувствую усталость.
Рутина: Я выкуриваю сигарету.
Награда: Это дает мне стимул что-то делать. Как изменить: заменю сигареты на другой стимулятор, например, кофе.

А если привычка влияет на то, как проходит весь день?

Вредная привычка: Недосып
Триггер: Вечером мне нужно время для себя.
Рутина: Я допоздна смотрю сериалы.
Награда: Это меня развлекает.
Как изменить: Вместо того чтобы полночи сидеть перед телевизором, каждый день буду находить немного времени только для себя, даже если придется для этого каждый день делать перерыв в работе или просить кого-то присмотреть за детьми.

Если вы возьметесь анализировать ситуации из своей жизни, то заметите — чтобы придумать альтернативное действие вопреки привычки достаточно потратить меньше минуты. Почему тогда привычка остается и мы не делаем вещи, очевидно помогающие изменить жизнь? Потому, что анализ привычек не включает препятствия перед желательным поведением. Расширенная версия анализа «триггер : поведение → последствие» называется анализом матрицы последствий и берет свое начало из работ Израэля Голдаймонда.

Голдаймонд обозначал приведенный Дахиггом вариант анализа привычек как линейный, а анализ матрицы последствий — как нелинейный анализ сопряженностей. Он писал:

Термины «линейный» и «нелинейный» вбирают в себя множество смыслов, как внутри математики, так и внутри прочих употребляющих их дисциплин. Я пользуюсь ими для обозначения причинно-следственной связи за определенным паттерном поведения; говоря другими словами, как функцией каких переменных предполагается некоторое интересующее аналитика поведение.

[Как правило аналитиков интересует нежелательное поведение, которое в функционально-аналитической психотерапии (ФАП) обозначается как КРП1 (КРП — клинически релевантное поведение). Сам Голдаймонд использовал термины «целевая активность» и. «альтернативная активность», но термины из ФАП обеспечат преемственность с другими статьями не.психологии — прим. ред.]

В качестве эвристики, можно сказать, что слово «линейный» применимо к случаям, в которых КРП1 рассматривается как функция эксклюзивно привязанных только к этой конкретной активности переменных. Например, история подкрепления КРП1, история респондентного обусловливания, поддерживающие переменные в настоящем, и так далее. Эти переменные связаны только с КРП1 и их значений достаточно, чтобы предсказать КРП1 в любой момент времени.

<…>

Термин «нелинейный» применим к тем случаям, где КРП1 функционально связано с переменными наподобие его отдельной истории подкрепления и того подобного, но этой информации недостаточно, чтобы с точностью предсказать наступление КРП1. Чтобы добиться настоящей точности в предсказании и контроле требуется учитывать аналогичные переменные, связанные с альтернативными активностями (КРП2) — активностями, отличными от КРП1, но выполняющими похожую функцию. В подобных случаях неважно, с какой тщательностью вы изучили КРП1 — если у вас нет данных о КРП2, то вы не получите надежных результатов.

Последний пункт критически важен для понимания неудач во введении новых привычек. Можно провести невероятно дотошный анализ цепочки «триггер : поведение → последствие», но все равно не понимать, почему поведение не входит в привычку, потому что на целевую активность влияют связанные с альтернативными активностями переменными. Голдаймонд продолжает:

Ключевое различие между линейным и нелинейным анализами не в том, связаны ли ЦА и объясняющие её переменные прямой стрелочкой или изогнутой. Вы можете взять респондентную модель «стимул → реакция», оперантную «триггер : поведение → последствие» или когнитивную модель со сложной схемой принятия решений и все ещё получить линейный анализ. Различие лежит в областях, в которых стоит искать объясняющие КРП1 переменные.

Иными словами, достаточно ли для понимания КРП1 переменных, связанных только с ней — будь то одна переменная (линейная регрессия), сочетание переменных (множественная регрессия) или цикл обратной связи (корреляция). Если достаточно, то анализ следует называть линейным. Если же объяснительной модели из связанных только с КРП1 переменных недостаточно и требуется учесть связанные с одной или несколькими КРП2 переменные, то анализ становится нелинейным.

Нелинейный анализ Голдаймонда или как его в последствии назвал его ученик Т. В. Джо Лэнг «анализ матрицы последствий» — это не более усложненная и разветвленная версия анализа «триггер : поведение → последствие», а одновременный анализ цепочек «триггер : поведение → последствие» для нескольких активностей.

Вместо схемы «чувствую одиночество : проверяю соцсети → получаю ощущение близости с другими людьми» получается:

• триггер для проверки соцсетей : проверка соцсетей (КРП1) → подкрепление проверки соцсетей
• триггер для общения с коллегами : общение с коллегами (КРП2) → подкрепление общения с коллегами

Помимо нелинейного анализа, стоит учитывать, что на поведение влияет не только подкрепление (награды в терминах Дахигга), но и возможные отрицательные последствия (наказания). Например, общение с коллегами может казаться разумной альтернативой сидению в соцсетях, но оно сопряжено с риском возникновения неловких ситуаций. Медитация тоже звучит отлично, но медитация в рабочее время может привести к вопросам: «Что ты делаешь?».

Возможные риски стоит включить в матрицу последствий, но рассматривать их не как аргументы не совершать альтернативные активности, а как проблемы, требующие решения. Анализ матрицы последствий может помочь выявить, что преграда перед снижением времени в соцсетях — это слабые навыки разрешения социальных конфликтов.

Резюмируя, полноценный анализ привычек с помощью матрицы последствий выглядит не как «триггер : поведение → подкрепление», а как матрица следующего вида:

• триггер для КРП1 (нежелательной привычки) : КРП1 → подкрепление КРП1 / наказание КРП1
• триггер для КРП2 (желательного альтернативного поведения) : КРП2 → подкрепление КРП2 / наказание КРП2

В случае сидения в соцсетях может получиться такой результат:

• чувство одиночества : проверка соцсетей → ощущение связи с миром в краткосрочной перспективе / сниженная продуктивность на работе и отдаление от коллег в будущем
• чувство одиночества : общение с коллегами → информированность о рабочих процессах и включенность в коллектив в долгосрочной перспективе / риск возникновения неловкой паузы в разговоре здесь и сейчас

Исходя из проведенного анализа, для введения новой привычки следует найти способы предотвращения неловких пауз в разговоре (не так просто, как может показаться) или повысить толерантность к неловкому молчанию (на эту тему можно посмотреть стримы по терапии принятия и ответственности, ссылка на недавнюю подборку в VK). От привычки навязчиво проверять соцсети не избавиться без учета возникающих перед альтернативной активностью сложностей.

Дополнительная литература

1. Goldiamond, I. (1984). Training parent trainers and ethecists in nonlinear analysis of behavior. In Dangle, R. F. & Polster, A. (Eds.), Foundations ofresearch andpractice. (pp. 504-545) New York: Gilford press.
2. Layng, T. V. J., Andronis, P. T., Codd, R. T., & Abdel-Jalil, A. (2021). Distinguishing Between NCA and Other Approaches. In Nonlinear Contingency Analysis (pp. 53–61). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003141365-8

Текст подготовил Иван Чистяков, обложку — Вероника Пачина. Подписывайтесь на не.психологию, чтобы не пропустить новые материалы!