Você deve confiar em sua visão?

Fonte: Flickr / Jochen Spalding

Você está de pé no chuveiro quando de repente lembrar quem escreveu aquela música que você ouviu no carro na noite passada. Ou você está deitado lá meio adormecido depois de bater no botão Snooze e uma legenda perfeita para o concurso de desenhos animados New Yorker da semana passada aparece no seu cérebro. Ou você de repente percebe o que está na imagem que lidera este artigo. Esta é uma visão. É repentino. Muitas vezes é inesperado. E parece tão certo.

A questão é … você pode confiar nisso?

Esta semana, há uma nova visão sobre a validade da visão de uma equipe, incluindo algumas das principais vozes na pesquisa de insights, a saber, John Kounios, Edward Bowden e Mark Beeman, trabalhando com uma idéia de Carola Salvi. Durante anos, eles fizeram coisas astutas como usar o fMRI para ver a base da visão do cérebro e mostrar como preparar o cérebro para criar uma visão. Agora, no jornal Thinking & Reasoning , eles perguntam se essas respostas que surgiram da visão são prováveis ​​estar corretas. Especificamente, como uma solução criada por insight se aglutina contra uma solução criada por análise?

Infelizmente, esta é uma questão impossível – quero dizer, você não pode apenas dar às pessoas um monte de pequenos enigmas, perguntar se eles usaram insights ou análises para resolvê-los e, em seguida, comparar a qualidade das respostas, você pode?

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Na verdade, você pode.

Isso ocorreu ao longo dos anos, Kounios, Beeman, Bowden e Salvi fizeram as bases. Por exemplo, eles mostraram tipos de problemas que podem ser solucionados usando qualquer estratégia. Quatro desses tipos de problemas são a associação remota (por exemplo, "O que uma palavra vai com as palavras caranguejo, pinho e molho para fazer uma palavra composta ou frase comum?"), Anagramas (por exemplo, fazer "querido" de "ler"), rebus enigmas (por exemplo, na fish, na fish making "tunafish") e problemas visual aha (por exemplo, o esboço indistinto de uma coruja que se concentra no cérebro). E eles também mostraram que as pessoas são boas para distinguir se resolveram o problema com insight ("a resposta de repente vem à mente, sendo um pouco surpreendente, e com o participante ter dificuldade em indicar como a solução foi obtida", eles escrevem) ou com análise ("a resposta vem a mente gradualmente, usando uma estratégia como gerar um composto para uma palavra e testá-lo com outras palavras, e poder indicar como a solução foi obtida", eles escrevem).

Então, sim, você pode apenas dar às pessoas um monte de pequenos enigmas, perguntar se eles usaram insights ou análises para resolvê-los e, em seguida, compare a qualidade das respostas. Na verdade, é exatamente isso que os pesquisadores fizeram.

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Eles começaram com 120 problemas de associação remota. Das respostas que as pessoas disseram vieram através da visão, 93,7 por cento estavam corretos. Das respostas que vieram através da análise, apenas 78.3 estavam corretas. Em seguida, eles passaram para 180 anagramas: Insight estava correto 97,6% do tempo, enquanto a análise deu a resposta correta 91,6% do tempo. Nos enigmas do rebus, a percepção ganhou 78,5% para 63,2%. Em problemas visuais, a percepção ganhou 78,4% para 41,5%. O nome do próprio artigo diz tudo: "As soluções de Insight são corretas com mais freqüência do que soluções analíticas".

Agora, você provavelmente pode encontrar uma série de outros fatores que poderiam poluir esses resultados – talvez as perguntas mais fáceis fossem as que sucumbiram à percepção, ou talvez as pessoas tentassem a visão primeiro e recorreram apenas a análise quando falhou? – mas você pode ter a certeza de que os pesquisadores tiveram essas mesmas preocupações e tentaram o máximo para garantir que a análise e a análise fossem comparadas da maneira mais fácil de usar com as maçãs.

Então, por que isso deveria ser? Por que uma solução rápida sem um método conhecido seria melhor do que pensar em algo de maneira racional, racional e metódica? Uma grande parte da explicação, escrevem os autores, pode ser que a visão seja preta ou branca – ou retorna uma resposta certa ou nenhuma resposta (muitos participantes expiram em muitas perguntas, não conseguiram responder – talvez estivessem procurando por uma visão que nunca veio?). Por outro lado, a análise não é em preto e branco – ele vai do preto, através de vários tons de cinza até que os participantes finalmente dão uma resposta … mesmo um incorreto.

Outra explicação pode vir de como um estímulo "se espalha" para se tornar uma resposta. Por exemplo, os autores apontam para as palavras pinheiro, caranguejo e molho no teste de associação remota. Tente usar a análise para começar a partir de qualquer palavra. O que você associa com "pinheiro"? Você provavelmente encontrará um cone e uma árvore. Esses conceitos são "fortemente preparados" pela palavra "pinheiro". Mas é preciso o aperto fraco por todas as três palavras de pinheiro, caranguejo e molho para obter a solução, "maçã", que vai com cada um. Neste exemplo, é difícil chegar a "maçã" com análise a partir de uma única palavra e muito mais fácil de chegar lá com insight extraído da combinação fuzzy dos três.

Mas essas explicações tentam explicar algo que pode não importar tanto para você, ou seja, por que você pode encontrar uma solução usando análise ou visão. Uma questão mais importante para a vida cotidiana pode ser o que fazer com a visão quando acontece de aparecer. E nesse caso, o takeaway parece ser que você deve confiar nisso. Ou, pelo menos, é provável que seja melhor do que uma solução que você poderia ter encontrado através da análise!

A vida nem sempre oferece uma visão. Mas quando isso acontece, provavelmente está certo.