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miércoles, 15 de abril de 2020

La disyuntiva diversidad-innovación en ciencias

La paradoja de la diversidad-innovación en la ciencia


Bas Hofstra, Vivek V. Kulkarni, Sebastián Muñóz-Najar Gálvez, Bryan He, Dan Jurafsky y Daniel A. McFarland


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Resumen

La diversidad genera innovación y se argumenta que la innovación facilita las carreras. Sin embargo, los grupos subrepresentados que diversifican las organizaciones tienen carreras menos exitosas dentro de ellos. Nos propusimos identificar la paradoja de la diversidad-innovación en la ciencia y explicar por qué surge. Al analizar los datos de casi todos los beneficiarios de doctorados de EE. UU. y sus disertaciones a lo largo de tres décadas, descubrimos que los estudiantes con baja representación demográfica innovan a tasas más altas que los estudiantes de la mayoría, pero sus contribuciones novedosas tienen un descuento y es menos probable que obtengan puestos académicos. El descuento de las innovaciones de las minorías puede explicar en parte su poca representación en posiciones influyentes de la academia.

¿Qué son las innovaciones científicas?


Las innovaciones son nuevas combinaciones de terminología científica. A continuación se presentan estudiosos seleccionados a mano importantes para sus campos académicos y sus innovaciones. Observamos, por ejemplo, que Lilian Bruch fue el primer receptor de doctorado en escribir sobre el vínculo (ahora dado por sentado) entre el VIH y los primates no humanos en las tesis doctorales de los Estados Unidos. Otros eruditos luego adoptaron esa idea.



¿Quien innova?


Descubrimos que las mujeres, no blancas, y aquellas que son académicas con baja representación racial o de género en su campo, innovan a tasas más altas que los académicos de hombres, blancos y mayoritarios.

¿Quién cosecha los beneficios de innovar?


La tasa de innovación se corresponde positivamente con carreras académicas exitosas. Sin embargo, el "beneficio de la innovación" para las carreras académicas es menor para los grupos de género y racialmente subrepresentados. A niveles bajos de innovación, las posibilidades de carreras académicas son similares en todos los grupos, pero a niveles más altos de innovación, las carreras científicas de los grupos subrepresentados avanzan menos que las de los grupos mayoritarios (ver figura a la derecha). Para dar una idea de la magnitud de la devaluación: dos desviaciones estándar del nivel mediático de la innovación impactante, la diferencia relativa en convertirse en facultad de investigación entre los académicos subrepresentados por género en comparación con los académicos sobrerrepresentados por género aumenta a aproximadamente un 15%.




¿De quién son las innovaciones utilizadas?

Las innovaciones académicas de mujeres, no blancas y de género y racialmente subrepresentadas se utilizan a tasas ligeramente más bajas. Entonces, las personas que diversifican las organizaciones innovan y tienen nuevas ideas, pero sus innovaciones e ideas se devalúan. Esta devaluación se explica en parte por los géneros subrepresentados en los campos que innovan al unir ideas más distales en formas menos obvias.

jueves, 3 de mayo de 2018

Innovación y redes en un modelo probabilístico complejo

El modelo matemático revela los patrones de cómo surgen las innovaciones

El trabajo podría conducir a un nuevo enfoque para el estudio de lo que es posible, y cómo se sigue de lo que ya existe.
por Emerging Technology from the arXiv

La innovación es una de las fuerzas impulsoras en nuestro mundo. La creación constante de nuevas ideas y su transformación en tecnologías y productos constituye una piedra angular poderosa para la sociedad del siglo XXI. De hecho, muchas universidades e institutos, junto con regiones como Silicon Valley, cultivan este proceso.

Y sin embargo, el proceso de innovación es algo así como un misterio. Una amplia gama de investigadores lo han estudiado, desde economistas y antropólogos hasta biólogos e ingenieros evolutivos. Su objetivo es comprender cómo ocurre la innovación y los factores que la impulsan para que puedan optimizar las condiciones para la innovación futura.

Sin embargo, este enfoque ha tenido un éxito limitado. La velocidad a la que las innovaciones aparecen y desaparecen se ha medido cuidadosamente. Sigue un conjunto de patrones bien caracterizados que los científicos observan en muchas circunstancias diferentes. Y, sin embargo, nadie ha sido capaz de explicar cómo surge este patrón o por qué rige la innovación.

Hoy, todo eso cambia gracias al trabajo de Vittorio Loreto en la Universidad Sapienza de Roma en Italia y algunos amigos que han creado el primer modelo matemático que reproduce fielmente los patrones que siguen las innovaciones. El trabajo abre el camino a un nuevo enfoque para el estudio de la innovación, de lo que es posible y cómo esto se sigue de lo que ya existe.

La noción de que la innovación surge de la interacción entre lo real y lo posible fue formalizada por primera vez por el teórico de la complejidad Stuart Kauffmann. En 2002, Kauffmann introdujo la idea del "posible adyacente" como una forma de pensar sobre la evolución biológica.

Lo adyacente posible es todas esas cosas (ideas, palabras, canciones, moléculas, genomas, tecnologías, etc.) que están a un paso de lo que realmente existe. Conecta la realización real de un fenómeno particular y el espacio de posibilidades inexploradas.

Adyacente posible


Pero esta idea es difícil de modelar por una razón importante. El espacio de posibilidades inexploradas incluye todo tipo de cosas que son fáciles de imaginar y esperar, pero también incluye cosas que son completamente inesperadas y difíciles de imaginar. Y mientras que el primero es difícil de modelar, este último ha parecido casi imposible.

Además, cada innovación cambia el panorama de las posibilidades futuras. Entonces, en cada instante, el espacio de posibilidades inexploradas -la posible adyacente- está cambiando.

"Aunque el poder creativo de los posibles adyacentes es ampliamente apreciado a un nivel anecdótico, su importancia en la literatura científica es, en nuestra opinión, subestimada", dicen Loreto y compañía.

Sin embargo, incluso con toda esta complejidad, la innovación parece seguir patrones predecibles y fáciles de medir que se han conocido como "leyes" debido a su ubicuidad. Una de ellas es la ley de Heaps, que establece que el número de cosas nuevas aumenta a una velocidad sublineal. En otras palabras, se rige por una ley de poder de la forma V (n) = knβ donde β está entre 0 y 1.

Las palabras a menudo se consideran como un tipo de innovación, y el lenguaje está en constante evolución a medida que aparecen nuevas palabras y las antiguas desaparecen.

Esta evolución sigue la ley de Heaps. Dado un corpus de palabras de tamaño n, el número de palabras distintas V (n) es proporcional a n elevado a la potencia β. En colecciones de palabras reales, β resulta estar entre 0.4 y 0.6.

Otro patrón estadístico bien conocido en innovación es la ley de Zipf, que describe cómo la frecuencia de una innovación se relaciona con su popularidad. Por ejemplo, en un corpus de palabras, la palabra más frecuente ocurre dos veces más que la segunda palabra más frecuente, tres veces más frecuente que la tercera palabra más frecuente, y así sucesivamente. En inglés, la palabra más frecuente es "the", que representa aproximadamente el 7 por ciento de todas las palabras, seguida de "of", que representa aproximadamente el 3,5 por ciento de todas las palabras, seguido de "and", y así sucesivamente.

Esta distribución de frecuencia es la ley de Zipf y surge en una amplia gama de circunstancias, como la forma en que las ediciones aparecen en Wikipedia, cómo escuchamos nuevas canciones en línea, y así sucesivamente.

Estos patrones son leyes empíricas; los conocemos porque podemos medirlos. Pero no está claro por qué los patrones toman esta forma. Y mientras que los matemáticos pueden modelar la innovación simplemente conectando los números observados en ecuaciones, preferirían tener un modelo que produzca estos números a partir de los primeros principios.

Volvemos a Loreto y sus amigos (uno de los cuales es el matemático de la Universidad de Cornell Steve Strogatz). Estos chicos crean un modelo que explica estos patrones por primera vez.

Comienzan con una conocida caja de arena matemática llamada la urna de Polya. Comienza con una urna llena de bolas de diferentes colores. Se retira una bola al azar, se inspecciona y se coloca de nuevo en la urna con varias otras bolas del mismo color, lo que aumenta la probabilidad de que este color se seleccione en el futuro.

Este es un modelo que utilizan los matemáticos para explorar los efectos enriquecedores y la aparición de leyes de potencia. Por lo tanto, es un buen punto de partida para un modelo de innovación. Sin embargo, no produce naturalmente el crecimiento sublineal que predice la ley de Heaps.

Esto se debe a que el modelo Polya urna permite todas las consecuencias esperadas de la innovación (de descubrir un cierto color) pero no tiene en cuenta todas las consecuencias inesperadas de cómo una innovación influye en lo adyacente posible.

Así que Loreto, Strogatz y colegas han modificado el modelo de urna de Polya para dar cuenta de la posibilidad de que descubrir un nuevo color en la urna pueda desencadenar consecuencias completamente inesperadas. Ellos llaman a este modelo "la urna de Polya con desencadenamiento de la innovación".

El ejercicio comienza con una urna llena de bolas de colores. Se retira una bola al azar, se examina y se reemplaza en la urna.

Si este color se ha visto antes, también se colocan en la urna un número de otras bolas del mismo color. Pero si el color es nuevo -nunca se había visto antes en este ejercicio-, se agregan varias bolas de colores completamente nuevos a la urna.

Luego, Loreto y coautores calculan cómo cambia el número de colores nuevos de la urna y su distribución de frecuencia a lo largo del tiempo. El resultado es que el modelo reproduce las leyes de Heaps y Zipf tal como aparecen en el mundo real: una matemática primero. "El modelo de la urna de Polya con desencadenamiento de la innovación presenta por primera vez una forma satisfactoria basada en el primer principio de reproducir observaciones empíricas", dicen Loreto y compañía.

El equipo también ha demostrado que su modelo predice cómo aparecen las innovaciones en el mundo real. El modelo predice con precisión cómo se producen los eventos de edición en las páginas de Wikipedia, la aparición de etiquetas en los sistemas de anotación social, la secuencia de palabras en los textos y cómo los humanos descubren nuevas canciones en los catálogos de música en línea.

Curiosamente, estos sistemas implican dos formas diferentes de descubrimiento. Por un lado, hay cosas que ya existen pero que son nuevas para el individuo que las encuentra, como las canciones en línea; y por el otro, cosas que nunca antes existieron y que son completamente nuevas para el mundo, como las ediciones en Wikipedia.

Loreto y compañía llaman a las primeras novedades (son nuevas para un individuo) y las últimas son innovaciones, son nuevas para el mundo.

Curiosamente, el mismo modelo explica ambos fenómenos. Parece que el patrón detrás de la forma en que descubrimos novedades -nuevas canciones, libros, etc.- es lo mismo que el patrón detrás de la manera en que las innovaciones emergen de lo adyacente posible.

Eso plantea algunas preguntas interesantes, entre ellas, por qué debería ser así. Pero también abre una forma completamente nueva de pensar acerca de la innovación y los eventos desencadenantes que conducen a cosas nuevas. "Estos resultados proporcionan un punto de partida para una comprensión más profunda de las posibles adyacentes y la naturaleza diferente de los eventos desencadenantes que probablemente sean importantes en la investigación de la evolución biológica, lingüística, cultural y tecnológica", dicen Loreto y compañía.

Esperaremos ver cómo el estudio de la innovación evoluciona en lo posible adyacente como resultado de este trabajo.

Ref: arxiv.org/abs/1701.00994: Dynamics on Expanding Spaces: Modeling the Emergence of Novelties

martes, 13 de febrero de 2018

Facebook es un campo de estudio de la conducta humana

Facebook: un telescopio de la conducta humana

El líder de los intentos de la red social por explotar su enorme cantidad de datos afirma que este esfuerzo puede ayudar a explicar el comportamiento de las personas.

por Tom Simonite | traducido por Francisco Reyes (Opinno)
MIT Technology Review




Facebook podría definirse como el conjunto de datos más extenso jamás creado sobre el comportamiento social humano. Cada mes más de 845 millones de personas registran y comparten en línea trazos de su vida cotidiana, relaciones y actividades a través de sus conexiones de amigos, mensajes, fotos, clics y registros en lugares. La riqueza de esa información en cierto modo explica por qué la empresa espera alcanzar un valor de más de 80.000 millones de dólares (60.000 millones de euros) cuando salga al mercado de valores a finales de este año.

Un grupo de investigación dentro de Facebook, conocido como el Equipo de Datos (Data Team), tiene el reto de filtrar matemáticamente la información para buscar patrones que expliquen el cómo y el por qué de las interacciones sociales humanas. La gente dedicada a ello, en su mayoría doctores con experiencia investigadora en ciencias informáticas y sociales, buscan ideas que ayuden a Facebook a mejorar sus productos, pero también han comenzado a publicar sus hallazgos en la comunidad científica.

El líder del Equipo de Datos, Cameron Marlow, compara lo que hacen con la construcción de un telescopio, y señala que las técnicas que desarrollan transformarán el conocimiento científico del comportamiento humano de la misma manera que la astronomía ha transformado nuestra comprensión del cosmos. Technology Review se reunió con Marlow en las oficinas de Facebook para saber qué es lo que puede revelar la ciencia de datos de la compañía.

TR: ¿Por qué necesita Facebook un equipo de investigadores con formación académica como el suyo?

Marlow: Llevamos a cabo investigaciones científicas para responder a las preguntas más apremiantes sobre los productos. ¿Qué valor le da la gente a Facebook? ¿Qué motiva las interacciones? ¿Cómo cambian con el tiempo? La ciencia de Facebook es la ciencia de la interacción social, por lo que nuestro trabajo se centra en cuestiones fundamentales sobre la dinámica humana, tales como la influencia personal, la fuerza de los vínculos, la difusión de la información y el apoyo social.

Facebook ha replanteado el modo en que la investigación es capaz de tener un mayor impacto en un entorno industrial, utilizándola para ayudar a tomar decisiones y hacer evolucionar nuestros productos. Laboratorios de investigación tradicionales, como el Bell Labs o el Xerox Park, han demostrado que la investigación empresarial puede tener un profundo impacto en la cultura y la tecnología y desarrollar invenciones innumerables.

¿Por qué una parte de su investigación es esencialmente académica, y se publica para que otros puedan usarla?

Seguimos la filosofía de la empresa, centrada en la apertura de nuestra comunicación con el resto del mundo académico. Nuestra investigación académica nos proporciona la oportunidad de hacer que algunas de las personas más inteligentes se dediquen a investigar las cuestiones a las que nos enfrentamos, diferentes a las que los investigadores han tenido que responder con anterioridad.

El mundo de las ciencias sociales se está transformando gracias al aumento de la escala, la fragmentación y a la precisión de los datos sociales y de comportamiento que están disponibles en línea. Creemos que las futuras generaciones de académicos se adaptarán a este nuevo flujo de datos y nos gustaría ser parte del desarrollo de esta nueva ciencia.

La nueva Línea de Tiempo de Facebook y las aplicaciones que se conectan con ella parecen animar a la gente a proporcionar datos aún más detallados.

Uno de los retos a la hora de entender a las personas es el horizonte de eventos de Facebook. Tenemos un compromiso relativamente profundo con las personas que se inició con la creación de Facebook en 2004, pero no hay nada con anterioridad a esa fecha. La Línea de Tiempo nos traslada a un mundo en el que sabemos más acerca de los acontecimientos importantes que ocurrieron en la vida de las personas, independientemente de cuándo se produjeron. Por ejemplo, puedes ver en mi Línea de Tiempo que he estudiado en el extranjero, en Japón, durante la época del instituto en la década de los 90, algo que no podía expresar antes. Esto nos permite estudiar fenómenos a través del tiempo. Por ejemplo, la cantidad de estudiantes que viajan al extranjero y si esta tasa ha cambiado con los diferentes periodos de gobierno.

¿La forma en que se comportan las personas en Facebook tiene alguna relación con el comportamiento social en el mundo real?

Cada vez que se crea un nuevo medio de comunicación, existe un debate acerca de si destruye la amistad o la sociedad en general. Facebook ha trabajado para crear una red que modela estrechamente esas relaciones del mundo real. De hecho, un reciente estudio de Pew sobre Internet y la vida de los usuarios de Facebook en Estados Unidos reveló que más del 93 por ciento de sus amigos de Facebook son personas a las que habían conocido previamente fuera de Internet. Al mismo tiempo, a medida que Facebook se convierte en una parte más integral de la comunicación de la gente, se hace difícil separar lo que significa "el comportamiento social en el mundo real" independientemente de Facebook.

¿Puedes darme un ejemplo de un hallazgo 'científico' reciente hecho por tu equipo?

Un estudio que acabamos de publicar en Proceedings of the National Academy of Sciences proporciona una nueva visión sobre el modo en que la gente adopta productos y se relaciona con ellos. Las teorías predominantes sobre este proceso sugerían que lo que influye a una persona para adoptar tecnologías es el número o porcentaje de amigos que ya han adoptado la misma tecnología, junto con el umbral de una persona para la adopción de dichas tecnologías. Nuestro estudio muestra que no se trata tanto sobre el número de amigos que estén utilizando la tecnología, sino más bien de su diversidad. Hemos descubierto que las personas son mucho más propensas a unirse a Facebook y participar activamente cuando amigos de diferentes entornos de su vida ya se han unido y están activos.

¿Trabajas en la comprensión del modo en que las personas se relacionan con los anuncios de Facebook?

Parte del trabajo en el que estamos interesados ​​consiste en entender cómo tus amigos influyen en tus decisiones de comprometerte con la publicidad y con las marcas. Por un lado, elegimos a nuestros amigos sobre la base de intereses similares, y por lo tanto es probable que tengamos gustos parecidos. Al mismo tiempo, ver los intereses de nuestros amigos junto con publicidad en Facebook puede influir en nuestra decisión de hacer algo. Una cuestión importante en este ámbito es si nuestra similitud con los amigos o las acciones de dichos amigos es la responsable de la interacción con el anuncio, y estamos estudiándolo.

jueves, 22 de enero de 2015

Las redes cerradas y la performance de carrera

El predictor no. 1 de éxito de la carrera según la ciencia de redes
Michael Simmons - Forbes


Han pasado más de tres años desde que Steve Jobs murió.

Desde entonces, se han escrito libros y películas han sido filmadas.

Cada uno ha celebrado su legado y destinado a compartir los secretos que utilizó para construir la empresa más grande del mundo; cosas como la atención al detalle, la atracción de talento de clase mundial y la celebración de ellos a un alto nivel.

Creemos entender qué causó su éxito.

Nosotros no.

Rechazamos principios utilizables para explicar el éxito etiquetándolos como peculiaridades de la personalidad.

Lo que se olvida a menudo es la interacción paradójica de dos de sus cualidades aparentemente opuestas; aproximación maníaco y curiosidad insaciable. No eran sólo dos fortalezas fortuitas. Pueden haber sido su más importantes, ya que ayudaron a llevar a todo lo demás.

La curiosidad de Jobs alimentó su pasión y le proporcionó acceso a una visión, habilidades, valores y personas de clase mundial únicos que complementaron su propio conjunto de habilidades. El enfoque de trabajo trajo aquellos que soportar en el mundo de la electrónica personal.

Yo no sólo digo como alguien que ha devorado prácticamente cada artículo, entrevista, y el libro referido a él.

Lo digo como alguien que ha entrevistado a muchos de los mejores científicos de la red del mundo en una búsqueda para entender cómo las redes de crear una ventaja competitiva en los negocios y carreras.


Steve Jobs de los años silvestres (Foto: AP)

La simple variable que explica lo que realmente causa el éxito profesional

En diciembre de 2013, entrevisté a uno de los principales científicos de la red del mundo, Ron Burt. Durante esa entrevista, él compartió un gráfico que volcó por completo mi comprensión de éxito. Aquí está una versión simplificada:



¿Cuál es el punto? De acuerdo con varios estudios, revisados por pares, el simple hecho de una red abierta en lugar de una cerrada es el mejor predictor del éxito profesional.

En el gráfico, cuanto más a la derecha se va hacia una red cerrada, más se oyen repetidamente las mismas ideas, que reafirman lo que ya cree. La extrema izquierda se va hacia una red abierta, cuando más uno está expuesto a nuevas ideas. La gente de la izquierda son significativamente más éxitosas que las de la derecha.

De hecho, el estudio muestra que la mitad de la diferencia prevista en el éxito profesional (es decir, la promoción, retribución, reconocimiento de la industria) se debe a esta variable.

¿Alguna vez tiene momentos en los que oyes algo tan convincente que usted necesita saber más, sin embargo, tan loco que usted tendría que dejar de lado algunas de sus creencias fundamentales con el fin de aceptar la idea?

Este fue uno de esos momentos para mí. Nunca en todos los libros que había leído en la autoayuda, el éxito profesional, negocio, o Steve Jobs tenía me encuentro con esta idea.

Me pregunté, "¿Cómo es posible que la estructura de la red de uno podría ser un predictor tan poderosa para el éxito profesional?"

¿Cómo impacta una red cerrada a tu carrera?

Para entender el poder de las redes abiertas, es importante entender su contrario.

La mayoría de las personas pasan sus carreras en redes cerradas; redes de personas que ya se conocen entre sí. La gente a menudo se quedan en la misma industria, la misma religión, y del mismo partido político. En una red cerrada, es más fácil de hacer las cosas, ya que se ha construido una relación de confianza, y que conoce todas las condiciones de la taquigrafía y reglas tácitas. Es cómodo porque el grupo converge en las mismas formas de ver el mundo que confirmar su cuenta.

Para entender por qué la gente pasa la mayor parte de su tiempo en redes cerradas, considere lo que sucede cuando un grupo de extraños al azar se lanza juntos:



David Rock, el fundador del NeuroLeadership Institute, la organización superior ayudar a los líderes a través de la investigación en neurociencias, explica el proceso así:

Hemos evolucionado a poner a la gente en nuestro endogrupo y exogrupo. Pusimos la mayoría de la gente en nuestro grupo afuera y unas pocas personas en nuestro grupo interno. Determina si nos preocupamos por los demás. Determina si apoyamos o atacarlos. El proceso es un subproducto de nuestra historia evolutiva donde vivíamos en grupos pequeños y extraños que no conocíamos bien no eran de fiar.

Mediante la comprensión de este proceso, podemos empezar a entender por qué el mundo es como es. Entendemos por qué los demócratas y los republicanos no pueden aprobar proyectos de ley con evidentes beneficios para la sociedad. Entendemos por qué las religiones han ido a la guerra por la historia. Nos ayuda a entender por qué tenemos burbujas, pánicos, y las modas.

El sorprendente poder y el dolor de las redes abiertas

La gente en las redes abiertas tienen retos y oportunidades únicas. Debido a que son parte de varios grupos, que tienen relaciones únicas, experiencias y conocimientos que otras personas en sus grupos no lo hacen.

Esto es un reto, ya que puede llevar a sentirse como un extraño, como resultado de ser incomprendido y poco apreciado, porque pocas personas entienden por qué cree que su forma de hacer. También es un reto, ya que requiere la asimilación de diferentes y contradictorias perspectivas en una visión del mundo.

En uno de mis todos los tiempos películas favoritas, The Matrix, el personaje principal, Neo, se expone a un mundo completamente nuevo. Una vez, él es, él no puede volver atrás. Él es un extraño en el nuevo grupo, y él es un extraño en su antigua vida. Ha tenido una experiencia que todo el mundo que ha conocido nunca entendería. Este mismo fenómeno ocurre cuando entramos en nuevos mundos de la gente.

Por otro lado, tener una red abierta es una oportunidad enorme de varias maneras:

  • Visión más precisa del mundo. Les ofrece la posibilidad de obtener información de diversas agrupaciones lo que los errores se anulan a sí mismos. La investigación realizada por Philip Tetlock muestra que las personas con redes abiertas son mejores pronosticadores que las personas con redes cerradas.
  • Capacidad de controlar el momento de intercambio de información. Si bien no puede ser el primero en conocer la información, que puede ser el primero en introducir la información a otro grupo. Como resultado, pueden aprovechar la primera ventaja movimiento.
  • Capacidad para servir como traductor / conector entre grupos. Pueden crear valor al servir como intermediario y la conexión de dos personas u organizaciones que puedan ayudarse mutuamente que normalmente no correr en la otra.
  • Más ideas revolucionarias. Brian Uzzi, Profesor de Liderazgo y Cambio Organizacional en la Kellogg School of Management, realizó un estudio de referencia en el que se adentró en las decenas de millones de los estudios académicos de la historia. Comparó sus resultados por el número de citas (enlaces de otros trabajos de investigación) que recibieron y los demás documentos que se hace referencia. Surgió un patrón fascinante. Los estudios de mejor desempeño tuvieron referencias que eran 90% y 10% convencional atípica (es decir, que tiran de otros campos). Esta regla se ha mantenido constante a lo largo del tiempo y en los campos. Las personas con las redes abiertas son más fácilmente capaces de crear combinaciones atípicas.

Una revisión a la cronología del éxito de Steve Jobs 

Como consecuencia del ejercicio de su curiosidad en diferentes campos a lo largo de su vida, Steve Jobs desarrolló una muy singular perspectiva, habilidades, y la red; uno que nadie más en la industria de la computación tenía. Se volvió estas ventajas únicas en la compañía más grande en el mundo por tener una navaja enfoque nítido. Dentro de Apple AAPL + 1.12%, cortó las personas, los productos y sistemas que no eran de clase mundial.

Experiencia basada en la curiosidad => Aplicación
Jugar con la maquinaria con su padre => Comprender la artesanía y la atención al detalle
De abandonar la universidad y sentado en una apreciación clase de caligrafía => diseño (variadas fuentes de Macintosh)
Explorando de la India y el budismo => Aplicando sencilla estética Apple
Vivir en un huerto de manzanas => La inspiración para el logotipo de Mac
Persiguiendo sus pasatiempos electrónicos en el club de la computadora Home Brew => Creación de la primera Mac con Steve Wozniack
Utilizando NeXT en sus años de salvaje => Utilizando el sistema operativo NeXT como un núcleo en el nuevo sistema operativo MAC
Pasión por la música (especialmente U2, The Beatles, John Lennon) => Lanzamiento de iTunes

Muchos se apresuran a etiquetar partes de Steve Jobs la vida como los "perdidos'' o ''locos". Sin embargo, cuando vemos su vida en retrospectiva, vemos que sus diversiones eran fundamentales para su éxito.

Lo que se etiqueta como la magia de Steve Jobs o las peculiaridades de su carácter se convierten en principios replicables que todos podemos seguir.

Es desde este punto de vista que podemos empezar a entender la siguiente cita de una entrevista de Steve Jobs para Wired en 1995:
La creatividad es simplemente conectando cosas. Cuando le preguntas a la gente creativa cómo hicieron algo, se sienten un poco culpables porque en realidad no lo hacen, que acaban de ver algo.
Parecía obvio para ellos después de un tiempo. Esto se debe a que fueron capaces de conectar experiencias que han tenido y sintetizar nuevas cosas. Y la razón por la que fueron capaces de hacer eso es que ellos han tenido más experiencias o que han pensado más en sus experiencias que otras personas.
Por desgracia, eso es muy raro en una mercancía. Una gran cantidad de personas en nuestra industria no han tenido experiencias muy diversas.
Así que ellos no tienen suficientes puntos para conectar, y terminan con soluciones muy lineales y sin una amplia perspectiva sobre el problema. Comprensión del uno más amplio de la experiencia humana, mejor diseño que tendrá.


Permanecer hambriento. Permanecer alocado.

A lo largo de la historia humana, todas las sociedades, incluyendo a nuestros propios mitos han creado que comparten un elemento común, el viaje del héroe.

Esto es lo que el viaje se parece según Joseph Campbell, el creador del término ...

Las cosas van muy bien. Usted se siente normal y encajas. Entonces algo, sucede y cambia. Usted comienza a sentirse como un extraño en su propia cultura. Te escondes partes de ti mismo de encajar, pero eso no ayuda. Usted se siente llamada a salir y cumplir con parte de ti mismo, pero que tiene una gran cantidad de incertidumbre. Por lo tanto, usted vacila al principio.

Por último, de dar el paso. Vas a través de tiempos difíciles como usted está aprendiendo a navegar el nuevo mundo. Por último, a superar los desafíos. A continuación, volver a su antigua cultura y tener un gran impacto, ya que comparte los conocimientos únicos que has aprendido.


Viaje mito del héroe está incrustado en todo, desde películas clásicas de nuestra sociedad (es decir, Star Wars) a los héroes glorificamos (es decir, Steve Jobs). porque golpea en las partes centrales de la experiencia humana.

El campo de la ciencia de las redes nos muestra dos cosas. El viaje del héroe es el modelo para crear el éxito profesional. Todos podemos ser héroes. Sólo hace falta un poco de fe y cuando siga su corazón y la curiosidad hacia mundos desconocidos. Como dijo Steve Jobs, "No se puede conectar los puntos hacia adelante, sólo puedes hacerlo hacia atrás. Así que hay que confiar en que los puntos se conectarán alguna vez en el futuro. "