伟大的创新想法，究竟是如何产生的？ |【经纬低调分享】
世界上唯一不变的就是变化。要在极速变化的世界中生存，就要不断创新。
人类的进步离不开伟大的想法，但随着社会的进步和人类文明的发展，伟大的想法也越来越难找到。
这其中的原因有很多，比如科技前沿逐渐向前推进，要学会已有的知识就已经需要花费很多时间了（这种“知识负担”导致“大器”越来越“晚成”），更别提创新了。
那么，在当今社会如何才能找到伟大的想法呢？创业公司应该雇佣谁来促进组织的创新？如何利用集体的能力？研究表明，容忍失败，秉持初学者心态，寻找结构漏洞，并激励创新是不错的方式。以下，Enjoy:
来源 / 36kr 神译局
译者 / Jane
如果你只有几分钟的空闲时间，那么以下是投资者、经营者和创始人在“寻找伟大想法”方面应该知道的事情。
容忍失败。为了营造一个创造性的环境，你必须让自己适应失败。2009 年的一项研究证明了激励对生命科学家实验的影响。当获得更宽松、更长远的资助时，科学家取得突破性创新的速度，要比那些资助更紧张的同行高得多。 初学者的心态。在分析问题时，拥有“初学者的思维”可能很有帮助。新手常常能找到专家看不见的解决办法。2014 年的一篇论文表明，这不仅仅是夸夸其谈。研究发现，当被要求提出新想法时，那些专业知识最不相关的人，最具独创性。 结构漏洞。在一个组织中，最好的想法来自哪里？罗纳德·伯特（Ronald Burt） 2004 年的研究给出了答案。那些处于“结构漏洞”附近的人，往往特别有创造力。通过连接不同的群体，这些“经纪人”会成为创造力的源泉。 激励创新。如果你想要一支创新的研发团队，那就雇佣那些有内在创新动力的人。一项针对 1.1 万名研究科学家的分析发现，创造性产出与个人选择当前职位的原因之间存在联系。那些以薪水或工作保障为目标的人，不如那些以独立或渴望智力挑战为动机的科学家那么有创造力。 知识负担。创新者活动在知识的最前沿。随着人类不断推动这一前沿，后代需要更多的时间才能达到这一目标。本杰明·琼斯（Benjamin Jones）将这种动态称为“知识负担”。这种负担的影响之一可能是，创新者在其最伟大的发明出现时的年龄越来越大。琼斯在 2005 年的论文中指出，创新者开始工作的时间越来越晚，达到顶峰的时间也越来越晚，这导致了生产力的下降。
伟大的商业理论家彼得·德鲁克（Peter Drucker）并没有那么看重想法和点子。“创意是廉价而丰富的，”这位管理专家说，“真正有价值的是将这些创意有效地转化为行动。”
德鲁克的立场很普遍。在学术界和工业界，许多优秀的思想家都发表了类似的言论，他们认为真正的价值在于有效的执行，而不是构思。持这一观点的人认为，为世界带来最大价值的是勤奋的高管，而不是坐而论道的理论家。
虽然德鲁克的话有其智慧，但他对想法的评估是错误的。思想并不廉价，也不像这位美籍奥地利人所说的那样毫无价值。当然，如果没有得到有效的执行，那么思想就无法影响社会。但反过来想，如果没有思想，那根本就没有什么可以“执行”的东西了。思想是一切进步的种子，是一切伟大发明的开端。我们衣服的纤维，食物的冷藏，药物的设计，电脑芯片的结构，都是从想法开始的，或者更准确地说，是一系列想法的相互叠加，与精巧平衡。
好的想法非常少。事实上，有证据表明，它们正逐年变得越来越少。斯坦福大学一项名为“创意越来越难找了吗？”的研究详细说明了“研究工作正在大幅增加，而研究效率却在急剧下降”。例如，维持摩尔定律（预测计算机芯片上的晶体管每两年翻一番）需要大量的研究努力。与 20 世纪 70 年代相比，需要增加 18 倍的研究人员来维持研发速度，而生产力却在下滑。该研究记录了农业和医疗保健等其他行业类似的衰退。
创新的衰退使得研究变得更加重要。我们不应该贬低创新，而应该更好地理解它们是如何、在哪里、由谁创造的。什么激励因素鼓励创新的出现？你应该雇佣谁来促进组织的创新？如何利用集体的能力？
为了回答这些问题，我们调查了 30 多项学术研究，从中选择了我们最喜欢的 7 项研究结果进行提炼。这篇文章是我们“Big Questions”系列的一部分。和我们之前的文章一样，它并不试图对该领域进行全面的文献综述，也不是对单一文献进行的拆解。学术界总是在与自己对话，争论、冲突和分歧应该是在预料之中的。我们对这些发现充满好奇和谦卑，并希望这些研究能激发新的想法，为我们所有人开辟新的视角。
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良好的激励机制
你知道这个计划有什么问题吗？虽然蛇的数量在短期内下降了，但有进取心的当地人很快发现了英国计划的漏洞。与其杀死剩下的蛇（这是一项收益递减的不确定事业），他们还不如简单地繁殖更多的蛇，然后把它们的尸体卖出去换取稳定的收入。英国政府最初试图减少眼镜蛇的数量，但最后却增加了眼镜蛇的数量。
那些想要避免可怕的“眼镜蛇效应”（Cobra Effect）的公司，必须对自己实施的激励措施深思熟虑。在促进创新的努力中，这一点或许尤其重要。创造力是一朵奇怪而脆弱的花朵，在特定的环境中才能生长得最好。
2009 年发表的《激励与创造力》（Incentives and Creativity）探讨了激励对生命科学领域创造力的影响。作者关注的是接受了两个不同团体资助的“研究者”：美国国立卫生研究院（NIH）和霍华德·休斯医学研究所（HHMI）。
尽管这两个机构都为科研科学家提供资金，但条件和期望却大相径庭。美国国立卫生研究院的审查周期很短，并且非常强调具体的成果。与此同时，HHMI 着眼于长期，对失败有更高的容忍度，更喜欢实验。与美国国立卫生研究院不同，它资助的是“人，而不是项目”。
作者 Azoulay, Zivin 和 Manso 试图了解这些不同项目的激励措施是如何影响创新的。为了创建一个代理变量来衡量创造性产出，研究人员结合了各种因素，包括论文引用的总数和分布，国家科学院的提名，以及在主题实验室接受培训的学生获得重大奖项的人数。
哪个资金来源会鼓励更多的创造力？研究发现，受到 HHMI 资助的研究者更具创新性。在他们的职业生涯中，发表了更多、更高质量的论文。在美国国立卫生研究院的研究小组中，只有 4.1% 的人被提名为国家科学院院士，而大约 33% 的 HHMI 获奖者得到了提名。与此同时，HHMI 受助人培养了 83 名主要奖项获得者（每位科学家 1.13 名），而对照组培养了90名获奖者（每位科学家 0.23 名）。
同年发表的《容忍失败与企业创新》（Tolerance for Failure and Corporate Innovation）表明，这种现象并不局限于研究环境。作者 Tian 和 Wang 发现，由能够“容错”的风险投资家支持的 IPO 公司是更好的创新者，能产生更多的专利。
建立一个创造性的环境、鼓励长期思考和实验、为失败留有余地，这样就会打开通往更大成功的大门。
局外人
这是真的吗？在开发创造性解决方案时，那些对某一学科领域了解较少的人真的是具有优势的吗？
2014 年发表在《管理科学》（Management Science）上的一项研究着手研究了这些问题。作者 Franke, Poetz 和 Schreir 试图确定局外人如何在超出其专业知识的问题上，产生创新想法。研究人员收集了三个职能领域的 213 个对象，他们分别来自木工、盖屋顶和直排轮滑三个领域。这些听起来像是完全不相连的领域，但有一个共同点，那就是对防护设备的使用。
为了测试他们解决问题的新颖性，哥本哈根商学院和维也纳大学的团队要求这三组参与者提出解决所有三个领域（包括他们自己的领域）安全问题的想法。例如，木匠被要求对木工、盖屋顶和直排轮滑的安全问题进行关注，并被要求为每个问题提出潜在的解决方案。屋顶工人和直排轮滑运动员也经历了同样的过程。然后，所有的答案都由市场专家审阅，他们被要求根据答案的新颖性和实用性来进行盲审。
研究小组发现，那些来自“相关领域”的人在产生原创想法方面表现得明显更好。例如，屋顶工人对木匠和直排滑冰者的想法比他们自己的想法更具原创性。有趣的是，参与者与目标问题的距离越远，他们的想法就越新颖。与屋顶工人相比，轮滑运动员与木匠的交集较少，但他们是提供最具原创性解决方案的人。
然而，创新是要付出代价的。尽管外部人士的解决方案可能更具创造性，但专家们发现，这些解决方案并没有发挥直接作用。这是有道理的，因为如果没有足够的背景知识，那么来自相关领域的参与者可能会提出不那么可行的解决方案，或是需要进行重大调整的解决方案。
尽管如此，Franke 的研究还是给了我们一个有趣的启发。当面对一个需要创新的问题时，不要简单地问你的同行或行业专家：找一个相关领域的人，带着初学者的思维去解决这个问题。
协作
在过去的三十年里，凯文·邓巴（Kevin Dunbar）一直是一位研究思想的人类学家。在几项研究中，这位马里兰大学（University of Maryland）的教授研究了科学实验室是如何运作的，以及导致突破性成果的过程。在这一过程中，他记录了很多人们无法猜测到的事情。
邓巴的作品有很多有趣的发现。例如，《连线》杂志 2009 年的一篇文章，详细介绍了这位学者的研究是如何说明了“科学过程的纯粹的不可预测性”。托马斯·库恩（Thomas Kuhn）可能把科学描述为一个 “除了最深奥的细节之外，结果的一切都是预先知道的”过程，但邓巴发现事实恰恰相反。根据邓巴的统计，研究实验室收集的数据中有 50% 以上是出乎意料的。
邓巴对“促进创新的社会条件”的贡献使他声名鹊起。与传统观念相反（这种观念认为突破的发生要归功于一个孤独天才自发的才华），邓巴发现，突破常常发生在每周的实验室会议上。在这些会议中，科学家会向他们的同事展示数据，接受提问和批评。这种协作过程在产生新想法方面特别有效。正如史蒂文·约翰逊（Steven Johnson）在其优秀著作《好点子从何而来》（Where Do Good Ideas Come From）中总结的那样：“创新的起点不在显微镜下，而在会议桌上。”
回答问题对于思维尤其重要。在邓巴 1995 年的研究《科学家是如何真正推理的》（How Scientists Really Reason）中，他强调了如何促使同事在不同的“层面”上重新构建他们的工作，从而开启新的推理：
例如，一位科学家可能正在进行一系列的实验，目的是发现某种类型的淋巴细胞与某种类型的细胞结合的机制。这位科学家关心的是实验细节和机制的特定部分。其他科学家可能会问这位科学家一个问题：淋巴细胞最初是如何到达那里的，而不是关注结合机制。这个新问题会迫使科学家重新组织他的知识，而当他这样做的时候，原来的问题也得到了回答。
简而言之，想办法把你的聪明同事从狭隘的观点中拉出来，可以帮助他们重新配置可用信息。最终，邓巴的工作证明了协作对于创造力的重要性。
4
超级明星
这项研究发表于 2008 年，研究了“超级明星”科学家的过早死亡对其合作者生产力的影响。为此，Azoulay 和共同作者 Zivin 和 Wang 筛选了超过 10,349 名精英科学家的样本，重点关注了 1979 年至 2003 年期间意外死亡的 112 名科学家。然后，研究人员绘制了每位超级明星的职业关系图，在“合作者”和“明星”之间建立了 5200 多个配对。
为了衡量创造性的产出，研究人员把重点放在超级明星死后，其合作者继续合著的文章数量上，并将其发表的期刊的影响考虑在内。研究发现，按照这一标准，属于“相当大且显著”的产出下降了 8.8%。那些在智力上与超级明星有更紧密关系的人下降幅度更大。
虽然集体推理对思维至关重要，但杰出的个人可能发挥着巨大的作用。当一个“不可替代的思想来源”消失时，人们会切实感到这种损失。
5
经纪人
每个组织都是一个网络。人们就像节点一样，信息和资本从一个人传到另一个人，在各个部门之间扩散。
在这个网络中，最好的想法来自哪里？务实的经营者应该如何定位自己？
罗纳德·伯特（Ronald Burt） 2004 年的论文《结构漏洞和好点子》（Structural Holes and Good Ideas）对这一主题做出了巨大的贡献。这位芝加哥大学的学者对美国最大的电子公司之一的管理阶层进行了研究，以了解组织内部的新想法是从哪里来的。
然而，在讨论伯特的发现之前，需要做一点定义。什么是“结构漏洞”？谁是“经纪人”？
结构漏洞是指组织或市场网络结构中的缺口。当会计部门和产品部门之间、或东海岸和西海岸部门之间几乎没有联系时，它们就会被结构漏洞所分隔。经纪人指的是那些在原本没有联系的部门之间充当连接器的个人。这个人（无论是在组织内部还是组织外部）扮演着中间人的角色。
芝加哥大学学者的工作中的一个图表说明了这两个概念。图1显示了两个不同的组织领导者的位置：Robert 和 James。谁处于更有利的位置？James 接收来自整个 B 组的信息，而 Robert 则整合了来自 A、B、C 和 D 组的观点。他是这些组之间的结构漏洞的中间人，至少从网络的角度来看，他应该能更好地为每个群体提供新的观点。用伯特的话说，Robert 有“视野优势”，他能看到一个组织的更多方面。
罗纳德·伯特（Ronald Burt）的《结构漏洞和好点子》
为了了解世界上的“Robert”们是否确实不成比例地贡献了好主意，伯特分析了一家大型电子企业的 673 名经理。除了考虑性别、地理位置、种族、年龄和婚姻状况等因素外，伯特还使用了一份跨公司的问卷来确定“网络约束”。这项措施反映了经理人信息来源的规模、密度和层次，代表了他们在结构漏洞中的中介程度。
参与者被要求提供改善公司供应链的想法，然后由高级管理层打分。伯特发现，受到较少网络约束的经理人，比受约束较多的经理人提供了更好的优质想法。而且有趣的是，那些跨越结构漏洞的人更有可能愿意讨论自己的想法，接受辩论并进行改进。
最后，伯特发现，那些受到较少网络约束的人更有可能得到积极的绩效评估、晋升和更高的薪水。虽然传统的企业文化往往强调执行力，但经纪人才是最后收获最大的人。如果你想提高自己想法的质量，那就找到一个结构性的漏洞，并从中产生自己的想法。
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内在动机
这项研究于 2008 年由亨利·索尔曼（Henry Sauermann）和韦斯利·科恩（Wesley M. Cohen）进行，以其样本量而闻名。报告的作者依据的是来自各行各业 1.1 万多名研发专业人员的信息。
为了评估特定动机对努力和创造性表现的影响，索尔曼和科恩评估了一份受试者的排名表，列出了他们选择当前工作的原因。选项包括高薪、特殊津贴和研究经费等外在动机，还包括内在的激励因素，如独立、责任或对智力挑战的渴望。随后，他们将这些信息与每周工作小时数（努力程度的代表）和过去五年颁发的专利数量（创造性产出的代表）一起进行了分析。
作者发现，努力和创新产出与内在动机的关系更大。如果研发科学家之所以选择自己的职位，是因为这些职位能提供更多的独立性，满足他们的好奇心，那么这些科学家工作的时间就更长，获得的专利也更多。
外部动机的影响是复杂的。受高薪激励的科学家工作时间更短，尽管这只是样本中的一个亚组，但受工作保障激励的受试者往往有较低的创造性产出。
如果你想打造一支勤奋创新的团队，那么提供真正的智力挑战可能比提高职位薪水更重要。
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后来者
在这篇文章的开头，我们说创意越来越难找了。但这是为什么呢？是什么让今天的创新比 50 年前更难？
西北大学的经济学家本杰明·琼斯（Benjamin Jones）在其论文《知识负担和‘文艺复兴时期人的死亡’》（The Burden of Knowledge and the ‘Death of the Renaissance Man）中给出了一个令人信服的解释。要理解琼斯所说的“负担”，你必须首先同意两个简单的观点：“首先，创新者并非出生在知识的前沿，相反，他们必须首先接受大量的教育。其次，知识的前沿会随着时间的推移而变化。”
如果你同意这些观点，“负担”的概念就变得清晰了。随着知识的前沿不断向前发展，新一代要达到这一前沿就需要越来越多的时间。简单地说：没有一个婴儿天生就对机器学习有理解。如果他们希望在人工智能的前沿进行创新，就必须花相当大的一部分时间学习足够多的数学、电子、计算机科学、统计学、神经网络等知识，才能站在起跑线上。
琼斯在第二部作品《年龄与伟大发明》（“Age and Great Invention）中探讨了日益增长的“知识负担”带来的影响。这位凯洛格商学院的教授发现，取得显著创新的年龄正在显著增加。在 20 世纪，这一数字上升了 6 岁，这主要是由于创新者现在需要接受更多的教育。1900 年，产生伟大发明的能力高峰期大约为 30 岁；到 2000 年，该年龄段已接近 40 岁。
虽然这乍听起来不算什么，但它深刻地影响了生产力。因为发明家在中年时没有用更高的生产力来弥补他们起步晚的缺陷，所以其“生命周期创新潜力”下降了 30%。我们“最伟大的思想家做最有意义的工作”的时间更少了。
虽然从社会角度来看，琼斯的发现是令人担忧的，但这种情况可能对有些个体是有利的。如果你还没有自己的伟大发明，那么时间可能站在你这一边。