Criatividade na ciência

Uzzi e Jones – junto com os colegas Stayam Mukherjee e Mike Stringer – criaram um algoritmo para avaliar os 17,9 milhões de artigos. Ao examinar quantas ideias diferentes cada estudo continha, se essas ideias haviam sido mencionadas em conjunto antes e se os artigos eram populares ou ignorados, o programa poderia avaliar o índice de novidade de cada um. Depois, eles poderiam analisar se os textos mais criativos tinham alguma característica em comum.

A análise revelou que alguns artigos criativos eram curtos; outros eram extensos. Alguns eram escritos por indivíduos; a maioria, por equipes. Alguns eram desenvolvidos por pesquisadores em começo de carreira; outros vinham de autores mais experientes.

Em outras palavras, havia muitas formas diferentes de escrever um estudo criativo.

Mas quase todos os artigos criativos tinham pelo menos um fator em comum: em geral, continham ideias já conhecidas misturadas de forma nova. Na realidade, em média, 90% do conteúdo dos textos mais “criativos” já havia sido publicado em outros textos – e já tinha sido visto por milhares de outros cientistas. No entanto, nos estudos criativos, esses conceitos convencionais eram aplicados a questionamentos de maneiras que ninguém havia imaginado antes. “Nossa análise dos 17,9 milhões de artigos em todas as áreas da ciência sugere que a ciência segue um padrão praticamente universal”, escreveram Uzzi e Jones. “Os estudos de maior impacto baseiam-se sobretudo em combinações excepcionalmente convencionais de trabalhos anteriores e, ao mesmo tempo, exibem a inserção de combinações incomuns.” Era essa combinação de ideais e não as ideias propriamente ditas, que costumavam fazer com que um artigo fosse tão criativo e importante.

DUHIGG, Charles. Mais rápido e Melhor. Objetiva, 2016, p 199