普遍认为，创新是一个涉及思维联系和以旧翻新的过程。但是，是跳出固有思维从与问题不相关的信息入手，追寻思如泉涌比较好，还是在联系更紧密的信息中推敲琢磨比较好呢？

最近，匹兹堡大学的研究生Joel Chan和他的导师--匹兹堡学习研究与发展中心的Christian Schunn, 与卡内基梅隆大学的Steven Dowy一起，在《设计研究》上发表了最新论文，他们收集的证据显示：离问题越近，离答案越近。

“对于需要解决问题新灵感的人来说，这些发现意味着，你不应该随便找个人探讨你的问题，或者看一些不相关的书。”研究发起人Chan如是说。今夏Chan在匹兹堡获得了哲学博士学位，现在是卡内基梅隆人机交互研究所的博士后。“不走寻常路可能会产生一些新奇的想法，但不能确定是有用并且新奇的想法。”

匹兹堡学习研究和发展中心的心理学教授Chan和资深研究员Schunn通过OpenIDEO来收集数据。OpenIDEO是一款基于网页众包形式的创新性平台，用于帮助人们解决一系列社会环境问题，例如人权受侵、青年就业。

该团队从OpenIDEO的“灵感阶段”开始收集数据，在这一阶段里，普通个体所提交的对问题解决办法的描述与创新个体所提交的差不多。继“灵感阶段”之后，参与者会对手头上的具体问题提出更实在更细节的解决办法。然后，OpenIDEO的专家们将创建一份候选名单，上面的方法都是切实并且新颖的。该实验将耗时10周。Chan说，其他类似的实验将花费更短的时间对创新过程进行研究观察。他补充道：“我们的研究有350多位参与者，上千条想法。创新过程研究的典型特征是让参与者解答很多‘益智’题目，很少解决真实的问题。但是在我们的实验里，这两类问题都有，这更加有力地支持了我们的结论。”

OpenIDEO实验进入了收尾阶段，该团队也完成了数据的收集。他们将数据输入一个算法里，去评定一个解决思路是靠谱还是离谱。该算法第一次用于人类行为评定，在判断解决方法与问题的相关度上被证明十分有效。该算法的输出结果与OpenIDEO专家们的那份“好点子”名单非常接近，并且找到了非常多与问题密切相关的解决办法。

“该算法没有挑选那些‘不寻常’点子，而是选了很多基于问题、相关度高的解决办法。并且在包括人权保护、加强城市社区联系、提高青年就业等12个不同的问题上，我们得到了相同的结果。”

Schunn补充道：“我们选择在多种多样的问题上寻找相同的模式，我们真的找到了。我们将把这个算法作为解决不同问题的一个工具，引导人们去寻找靠谱的想法。”

Chan总结说：“我们的中心理论是，创新思维来自于细微见解的不断积累，来自于对思想领域每次细小的扩展延伸。”

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