Kas väljaspool kasti mõtlemine on vale lähenemine?
Viimase paarikümne aasta jooksul on loomeprotsessi käivitamiseks mõeldud mõte „väljaspool kasti mõtlemine” pälvinud märkimisväärset tähelepanu ja toetust.
Loovus ühendas traditsiooniliselt olemasolevad ideed ja tugines minevikule, et luua midagi uut.
Uus uurimus hindab kahte lähenemist. See on, kas loovamahlade voolamiseks on parem "mõelda väljaspool kasti", kasutades mitteseotud mõisteid, või ehitada midagi, mis on tihedamalt seotud probleemiga, mida proovitakse lahendada?
Aastal avaldatud artiklis Disainiõpingud, Pittsburghi ülikooli kraadiõppur Joel Chan ja tema mentor Christian Schunn, koos Ph.D. Carnegie Melloni ülikooli doktor Steven Dow'ga on kogunud üllatavaid tõendeid selle kohta, et lähemal on parem.
"Inimeste jaoks, kes vajavad probleemi jaoks värsket inspiratsiooni, tähendavad need leiud, et te ei peaks lihtsalt minema ja rääkima juhuslike inimestega või lugema asju, mis pole teie probleemiga täiesti seotud," ütles juhtiv autor Chan.
"Need võivad anda uudseid ideid, kuid mitte tingimata ... kasulikke ja uudseid ideid."
Chan ja Schunn kogusid andmeid veebipõhise rahvarohke innovatsiooniplatvormi OpenIDEO kaudu, mille eesmärk on aidata inimestel lahendada paljusid sotsiaalseid ja keskkonnaprobleeme.
Mitmekesine andmebaas sisaldab sisu teemadel, alates inimõiguste rikkumistest kuni töökohtade kasvuni.
Meeskond alustas andmete kogumist OpenIDEO inspiratsioonifaasist, mille käigus inimesed postitasid probleemide lahenduste kirjeldused, mis sarnanevad uute lahenduste otsijate probleemidega.
Pärast „inspiratsioonietappi“ liikusid kaastöötajad konkreetse ja üha üksikasjalikuma lahenduse postitamisega konkreetsele probleemile. Seejärel koostasid OpenIDEO eksperdid nimekirja probleemide elujõulistest loomingulistest lahendustest.
“Protsess kestis kuni 10 nädalat. Teised sarnased uuringud, "ütles Chan," on loomeprotsessi vaadanud palju lühema aja jooksul. "
Samuti ütles ta: „Uuringus osales meil üle 350 osaleja ja tuhandeid ideid. Loovusuuringutes on tavaliselt paljud osalejad lahendanud mänguasjaprobleeme või jälginud väheseid tegelike probleemide lahendamisel - meie uuringus olid mõlemad, andes oma järeldustele rohkem jõudu. "
Meeskond kogus oma andmed OpenIDEO protsessi lõpus. Seejärel sisestasid nad selle algoritmi, et teha kindlaks, kas idee oli postitatud probleemile lähedal või sellest kaugel.
Kõnealune algoritm kontrolliti kõigepealt inimeste hinnangute põhjal ja osutus ideedistantsi määramisel üsna heaks. Seejärel osutusid mudeli tulemused osavaks OpenIDEO ekspertide nimekirja ennustamisel ja leidsid, et valdav enamus loendi teinud ideedest olid tihedalt seotud postitatud probleemiga, ütleb Schunn.
"Selle asemel, et näha kaugete inspiratsioonide suuremat mõju," ütleb Chan, "nägin, et probleemiga tihedamalt seotud lähteideedele rajatud ideid kiputi valima sagedamini.
"Ja ma nägin sama mustrit 12 väga erineva probleemi puhul - alates inimõiguste rikkumiste ennetamisest kuni linnakogukondade suurema sideme edendamiseni kuni noorte tööhõivevõimaluste parandamiseni."
Schunn lisas, et „me otsustasime uurida mitmesuguseid probleeme, et teada saada, kas on olemas ühtlane muster, ja on ka. Ja seda algoritmi saame kasutada mitmesuguste probleemide tööriistana, et tuvastada ideed, mis on lähedased ja suunavad inimesi neid vaatama. "
Lühidalt ütles Chan: "Minu üldine teooria on see, et loomingulised ideed tulenevad sagedamini paljude väikeste teadmiste kogumisest, piire venitades korraga."
Allikas: Pittsburghi ülikool
