Выбор категории
Все
Технологии
Кино и мультфильмы
Музыка
Игры
Книги и живопись
Софт
Хард
Дизайн
Прочее
Архивные
Статус проекта
Все
Новый
Популярный
Успешный
Последняя капля

Новости

8 ноября 2014

Команда исследователей ищет «источник вдохновения» с помощью краудсорсинговой платформы OpenIDEO

Команда исследователей ищет «источник вдохновения» с помощью краудсорсинговой платформы OpenIDEO

Принято считать, что творческий процесс базируется на прошлом опыте, чтобы создать что-то принципиально новое. Однако, существуют разные подходы к самому построению работы: можно взять за точку отсчета нечто, совсем не относящееся к конечному продукту, либо построить свою концепцию на чем-то сходном. Что же лучше?

В недавней статье Design Studies говорится об исследовании выпускника Университета Питтсбурга Джоэла Чана (Joel Chan), его научного руководителя Кристиана Шунна (Christian Schunn) из Питтсбургского учебного центра исследований и разработки и Стивена Доу (Steven Dow) из Университета Карнеги Меллон, которые нашли подтверждение тому, что творческий процесс лучше начинать с размышлений на темы, близкие к поставленной задаче.

По мнению Чана, «если вам нужно вдохновение, недостаточно просто выйти на улицу и поговорить со случайными людьми на случайные темы. Возможно, это даст вам немало новых идей, но насколько эти идеи помогут вам в выполнении конкретной задачи?»

Чан и Шунн проанализировали данные, собранные с помощью краудсорсинговой платформы OpenIDEO, которая помогает решать широкий спектр социальных и экологических проблем.

Команда начала исследование, размещая на платформе описания решений проблем, сходных с поставленной задачей. Затем соискатели ознакомились с более конкретными, детальными вариантами решений, напрямую относящимися к теме.

После этого эксперты OpenIDEO создали список наиболее действенных вариантов. Процесс занял 10 недель.

По словам Чана, другие подобные исследования проводились в гораздо более сжатые сроки. В ходе своего эксперимента Чан исследовал мнение 350 участников и тысячи идей. Как правило, такие исследования задействуют множество участников, которые решают тренировочные задачи, либо базируются на работе нескольких игроков, решающих реальные проблемы. Работа Чана использовала оба подхода, что придает вес полученным выводам.

После того, как команда собрала данные, они были проанализированы с помощью специального алгоритма, который мог определить, какие предпосылки привели к появлению конечного решения. Список конечных решений, выданный программой, по большей части совпал с мнением экспертов OpenIDEO.

По словам Шунна, исследователи пытались определить, можно ли выявить закономерность, определяющую механизм мышления. По его мнению, алгоритм полностью оправдал возложенные на него ожидания, и теперь с его помощью можно не только решать обширный список задач, но и определять конкретных исполнителей, способных с ними справиться.

Источник — crowdsourcing.ru

К списку новостей