p Os algoritmos que as plataformas de mídia social usam para recomendar quem devemos "seguir" são projetados para nos direcionar para pessoas que provavelmente compartilham as mesmas ideias e interesses. p Contudo, plataformas como o Facebook, Twitter, e o Instagram poderia nos ajudar a nos tornarmos mais criativos - uma qualidade que é cada vez mais valorizada em nossa sociedade - se eles nos direcionassem para pessoas com ideias e interesses diferentes dos nossos, dizem pesquisadores da Universidade de Rochester.

p Em um novo jornal no Interface do Jornal da Royal Society , eles descrevem a realização de um novo experimento no qual os participantes foram convidados a pensar em algo incomum, "criativo" usa para itens comuns - usando um lápis como dardo, por exemplo, ou um sapato como um martelo. Eles também tiveram a oportunidade de ver as ideias de outros participantes e, em seguida, decidir quais deles gostariam de "seguir" para obter inspiração criativa.

p "Descobrimos que a maioria dos participantes escolheu seguir colegas que tinham as ideias mais criativas, "diz o autor principal Raiyan Abdul Baten, um Ph.D. estudante no laboratório de interação humano-computador de Ehsan Hoque, professor associado de ciência da computação.

p "Confirmamos que seguir colegas altamente criativos de fato ajudou as pessoas a gerar novas ideias por si mesmas - sendo a intuição, se você se deparar com ideias out-of-the-box, as chances são maiores de que você seja capaz de combinar suas próprias ideias com ideias nas quais você não pensou originalmente. Essas recombinações criativas podem levar a novas idéias novas. "

p Contudo, os pesquisadores também descobriram que, quando muitas pessoas compartilham as mesmas fontes de inspiração, até mesmo suas próprias ideias geradas independentemente podem se tornar semelhantes entre si. A descoberta sugere desvantagens potenciais se muitas pessoas seguirem um número relativamente pequeno de líderes de ideias altamente criativos, resultando em uma diminuição na diversidade geral de pensamento em toda a rede. Os próprios "líderes de pensamento" precisam continuar gerando ideias atípicas para "permanecer relevantes e à frente dos outros".

p Como a automação substitui pessoas em trabalhos que envolvem manual, previsível, e trabalho repetitivo, a demanda continuará a aumentar para pessoas com habilidades criativas, quem pode trabalhar com outras pessoas, e "pense fora da caixa, "diz Hoque." Essas serão as habilidades do futuro. "

p Os pesquisadores dizem que as empresas de mídia social podem viabilizar esse processo, oferecendo aos membros a opção de receber recomendações para um conjunto mais diversificado de pessoas a seguir. Isso pode ser especialmente útil em plataformas como ResearchGate, onde os pesquisadores estão procurando especificamente por novas ideias, ou Reddit, Behance, ou Twitter, onde os designers gráficos podem encontrar inspiração criativa nas interações com seus colegas, Baten diz.

p As lições também podem ser aplicadas a redes sociais offline, incluindo o local de trabalho, ele adiciona. "Se eu for o gerente de um escritório e houver um monte de equipes sob mim, e vejo que todos olham para uma pessoa em busca de todas as boas ideias, Vou tentar descentralizar as equipes e garantir que uma pessoa não esteja dominando a rede criativa. De outra forma, todos eles vão gerar ideias semelhantes, e a empresa vai ficar para trás. "

p Redes sociais simuladas ajudam a preencher 'enorme lacuna de pesquisa'

p Os membros da equipe de Hoque projetaram seu experimento usando uma combinação de técnicas e descobertas de uma variedade de campos, incluindo inteligência coletiva, Ciência da Computação, a psicologia da criatividade, e design de rede. Suas descobertas preenchem uma "enorme lacuna de pesquisa, "Baten diz, documentar pela primeira vez a dinâmica em nível de rede que ocorre quando as pessoas são apresentadas a ideias divergentes em um ambiente baseado na web.

p Para replicar essas dinâmicas, participantes recrutados do Amazon Mechanical Turk foram divididos em dois conjuntos de "nós" em uma rede social simulada. Os participantes designados aos nós como "alteradores" surgiram de forma independente com ideias para usos alternativos para objetos comuns. Os participantes colocados em nós como "egos" eram cada um conectado a dois dos "alteres". Depois de passar três minutos gerando suas próprias ideias, os "egos" foram então autorizados a ver as idéias de seus "alteres" e tiveram três minutos adicionais para listar outras idéias.

p Os "egos" foram então solicitados a avaliar a novidade das idéias sugeridas por todos os "alters" e, finalmente, para escolher se deseja continuar seguindo as duas "alterações" que foram inicialmente atribuídas ou, em vez disso, seguir outras.

p Este processo foi repetido cinco rodadas, cada vez que os participantes apresentam usos alternativos para um objeto comum diferente.

p A relativa "criatividade" das ideias foi avaliada de três maneiras:

1. Por outros participantes do estudo que não foram atribuídos a nenhum dos nós
2. Dar mais pontos a ideias sugeridas com menos frequência
3. Ao usar o processamento de linguagem natural para ajudar a determinar quais participantes tiveram uma maior variedade de ideias, e, portanto, eram mais criativos

p Os pesquisadores continuarão a estender o escopo do experimento, examinando, por exemplo, como o gênero e a raça dos participantes podem influenciar os resultados.

p "Tem havido muito trabalho nas topologias ideais (colocar as pessoas juntas da maneira certa) para melhorar o desempenho da equipe, "diz Gourab Ghoshal, professor associado de física, matemática e ciência da computação em Rochester, que também fez parte do trabalho. "Esse, Contudo, foi tratado a partir de um contexto estático. Na realidade, as redes sociais estão em constante evolução, e os resultados contra-intuitivos apresentados aqui, sugere que a situação é muito mais complexa. Isso tem implicações profundas na forma como as pessoas interagem nas redes sociais, ou de fato, trabalhar juntos em equipes. "

p Outros autores incluem James Bagrow, professor associado de matemática e estatística na Universidade de Vermont; e Daryl Bagley, um Ph.D. aluna, e Ashely Tenesaca e Famous Clark, pesquisadores de graduação, no laboratório de Hoque.