ボックスの外側を考えるのは間違ったアプローチですか？

過去数十年にわたって、創造的なプロセスを飛躍的に開始するための「枠の外で考える」という概念は、かなりの注目と支持を得てきました。

創造性は伝統的に現存するアイデアを結びつけ、過去に基づいて新しい何かを作成しました。

新しい研究は2つのアプローチを評価します。つまり、無関係な概念を使用してクリエイティブジュースを流したり、解決しようとしている問題とより密接に関連する何かの上に構築したりすることは、「箱の外で考える」方が良いでしょうか。

に掲載された論文 デザイン研究、ピッツバーグ大学の大学院生であるジョエルチャンと彼のメンターであるクリスチャンシュン博士、およびカーネギーメロン大学のスティーブンダウ博士は、近いほど良いという驚くべき証拠を収集しました。

「問題に新たなインスピレーションを必要とする人々にとって、これらの調査結果は、ただ外に出てランダムな人々と話をしたり、問題にまったく関係のないことを読んだりすべきではないことを意味します」と主執筆者のチャンは述べました。

「これらは斬新なアイデアを生み出すかもしれませんが、必ずしも…有用で斬新なアイデアではありません。」

ChanとSchunnはOpenIDEOを通じてデータを収集しました。OpenIDEOは、人々が幅広い社会問題や環境問題に対処するのを支援することを目的とした、Webベースのクラウドソーシングイノベーションプラットフォームです。

多様なデータベースには、人権侵害から雇用拡大までの問題に関するコンテンツが含まれています。

チームは、OpenIDEOの「インスピレーションフェーズ」からデータの収集を開始しました。その間に、個人は、新しいソリューションの求職者によって提起されたものと同様の問題に対するソリューションの説明を投稿しました。

「インスピレーションフェーズ」に続いて、寄稿者は目前の特定の問題に対するより具体的でますます詳細な解決策を投稿することに移りました。次に、OpenIDEOの専門家は、問題の実行可能なクリエイティブソリューションであると思われるものの候補リストを作成しました。

「このプロセスには最大10週間かかりました。他の同様の研究」とChan氏は、「はるかに短い期間でクリエイティブプロセスを見てきました。」

また、彼は言った、「私たちの研究では、350人以上の参加者と何千ものアイデアがありました。創造性研究では、通常、多くの参加者が「おもちゃ」の問題を解決するか、実際の問題を解決する少数の参加者を観察します。私たちの研究では両方があり、結論に大きな力を貸しています。」

チームはOpenIDEOプロセスの最後にデータを収集しました。彼らはそれをアルゴリズムに入力し、アイデアが投稿された問題に近いか遠いかを判断しました。

このアルゴリズムは、最初は人間の判断に対して精査され、アイデアの距離を決定するのに非常に優れていることが証明されました。その後、モデルの結果はOpenIDEOの専門家の最終候補リストを予測することに長けていて、リストを作成したアイデアの大部分が投稿された問題に密接に関連していることがわかりましたとSchunnは言います。

「遠いインスピレーションのより大きな効果を見る代わりに、問題に密接に関連するソースのアイデアに基づいて構築されたアイデアがより頻繁に選択される傾向があるのを見ました。

「また、人権侵害の防止から都市社会のつながりの促進、若者の雇用見通しの改善に至るまで、12の非常に異なる問題で同じパターンが見られました。」

シュン氏はさらに次のように付け加えた。「さまざまな問題を調べて、一貫したパターンがあるかどうかを調べました。そして、このアルゴリズムをさまざまな問題のツールとして使用して、「近い」アイデアを特定し、人々にそれらを見るように指示することができます。」

要するに、チャンは言った、「私の全体的な理論は、創造的なアイデアは多くの場合、多くの小さな洞察を蓄積し、一度に境界を少しだけ広げることから生じるということです。」

出典：ピッツバーグ大学