Frontiers in Psychology

Introduction

Een recent onderzoek toont aan dat managers drie keer meer geneigd zijn om een volwassen werknemer aan te werven dan een millennial (geboren tussen 1980 en 2000; Rainer en Rainer, 2011), ondanks het feit dat ze hun creatieve talent hard nodig hebben1. Oudere werknemers zijn aantrekkelijk voor recruiters omdat ze als betrouwbaarder en meer toegewijd worden beschouwd dan millennials. Het dilemma voor managers is dus om millennials aan te nemen die zowel ijverig als creatief zijn.

Recente studies hebben aangetoond dat bedrijven de aanwerving van ijverige millennials kunnen veiligstellen door zich te baseren op metingen van cognitieve vaardigheden. Zo is gebleken dat intelligentie de belangrijkste voorspeller is van algemene werkprestaties in een grote verscheidenheid aan beroepen en voor alle leeftijden en geslachten (bijv. Hunter en Hunter, 1984; Olea en Ree, 1994; zie Schmidt, 2009 voor een overzicht). Standaardmetingen van cognitieve vaardigheden blijken positief te correleren met taakprestatie (Schmidt et al., 1986; Murphy, 1989) en negatief met contraproductief werkgedrag zoals diefstal of absenteïsme (Dilchert et al., 2007). Bovendien suggereren de resultaten van een recente studie dat deze effecten gemedieerd kunnen worden door de cognitieve stijlen van individuen (Corgnet et al., 2015b). In het bijzonder vinden Corgnet et al. (2015b) dat millennials die gekenmerkt worden door een meer reflectieve stijl (zoals gemeten met de Cognitive Reflection Test; Frederick, 2005) ijveriger zijn, hogere niveaus van taakprestatie en lagere niveaus van contraproductief werkgedrag vertonen2. Een cruciaal voorbehoud is of het aannemen van millennials op basis van cognitieve maatstaven uiteindelijk kan leiden tot minder creatieve werknemers. Om dit punt aan te pakken, moeten we de relatie tussen cognitieve vaardigheden en creativiteit beoordelen.

Van oudsher worden intelligentie en creativiteit als los van elkaar gezien (Getzels en Jackson, 1962; Wallach en Kogan, 1965; Batey en Furnham, 2006; Sawyer, 2006; Weisberg, 2006; Runco, 2007; Kaufman, 2009; Kim et al., 2010). In een meta-analyse vindt Kim (2005) dat de correlatie tussen creativiteitstestscores en IQ sterk varieert en gemiddeld klein is (r = 0,174).

Echter, er is een groeiende consensus ontstaan in recent onderzoek dat een nauwe relatie tussen intelligentie en creatieve prestaties benadrukt (zie Silvia, 2015, voor een overzicht). Deze opkomende consensus steunt sterk op recente studies die meer verfijnde statistische technieken en meer robuuste beoordelingsmethoden hebben gebruikt dan eerder onderzoek over het onderwerp. Het gebruik van latente variabele modellen heeft onderzoekers bijvoorbeeld in staat gesteld om een positieve en significante relatie tussen creativiteit en intelligentie aan het licht te brengen met behulp van gegevens uit eerdere studies die niet-significante correlaties rapporteerden (Silvia, 2008b). De recente golf van onderzoek naar intelligentie en creativiteit heeft ook verbeteringen aangebracht in de traditionele beoordeling van creativiteit die uitsluitend berustte op scoringsmethoden gebaseerd op de originaliteit en uniciteit van antwoorden in creatieve taken (zoals het vinden van ongebruikelijke toepassingen voor een object). Deze traditionele scoringsmethoden zijn onnauwkeurig omdat ze verschillende factoren door elkaar halen, zoals vloeiendheid en steekproefgrootte (Hocevar, 1979; Silvia et al., 2008), en kunnen dus leiden tot onnauwkeurige schattingen van de relatie tussen intelligentie en creativiteit (Silvia, 2008a; Nusbaum and Silvia, 2011). De resultaten van deze nieuwe golf van onderzoek naar creativiteit en intelligentie zijn opgevat als bewijs dat executieve cognitie ongetwijfeld bevorderlijk is voor creatief denken (Silvia, 2015).

Toch, hoewel er een duidelijk verband is tussen intelligentie en executieve cognitie, moet men vanuit het oogpunt van de moderne dual-process theory (Evans, 2008, 2009; Stanovich, 2009, 2010; Evans and Stanovich, 2013) onderscheid maken tussen algoritmische en reflectieve cognitieve processen. Algoritmische processen worden typisch geassocieerd met computationele efficiëntie en worden gemeten door standaard intelligentietests, terwijl reflectieve verwerking wordt geassocieerd met een dispositie om de middelen van het algoritmische brein te gebruiken, dat wil zeggen, om over te schakelen van autonoom “Type 1” denken naar analytisch “Type 2” (werkgeheugen-afhankelijk) denken. De reflectieve geest heeft dus een op aanleg gebaseerde definitie (“cognitieve stijlen”, reflectief versus intuïtief) en wordt niet adequaat gemeten door standaard intelligentietests (die “cognitief vermogen” beoordelen) maar door taken van cognitieve reflectie zoals de Cognitieve Reflectie Test (CRT; Frederick, 2005). Individuen die gekenmerkt worden door een meer reflectieve geest vertonen doorgaans hogere niveaus van zelfcontrole en lagere niveaus van “cognitieve impulsiviteit” (Frederick, 2005; Kahneman en Frederick, 2007; Cokely en Kelley, 2009; Oechssler et al., 2009; Toplak et al., 2011; Brañas-Garza et al., 2012).

Vanuit dit perspectief kan men veronderstellen dat cognitieve reflectie negatief kan samenhangen met creativiteit. Dit is het geval omdat een aantal studies suggereert dat het vermogen om iemands aandacht en gedrag te controleren zelfs nadelig kan zijn voor creatief denken (voor een overzicht, zie Wiley en Jarosz, 2012a). Zo is bijvoorbeeld aangetoond dat creatief probleemoplossend denken positief samenhangt met matige alcoholintoxicatie (Jarosz et al., 2012), waarvan bekend is dat het de inhibitie en aandachtscontrole aantast (Peterson et al., 1990; Kovacevic et al., 2012; Marinkovic et al., 2012). Evenzo is gebleken dat een “ervaringsgerichte” denkstijl (die overeenkomt met type 1 verwerking) positief correleert met creatieve prestaties (Norris en Epstein, 2011).

Zoals gezegd, kwam de literatuur in het verleden tot tegenstrijdige conclusies over de vraag of executieve cognitie bevorderlijk is (bijv, Nusbaum and Silvia, 2011; Beaty and Silvia, 2012; Silvia, 2015) of belemmert (e.g., Eysenck, 1993; Kim et al., 2007; Ricks et al., 2007; Norris and Epstein, 2011; Jarosz et al., 2012; Wiley and Jarosz, 2012b) creatief denken. De duale procestheorie kan deze ogenschijnlijk tegenstrijdige bevindingen met elkaar verzoenen door te stellen dat creativiteit kan worden gegenereerd door een mix van Type 1- en Type 2-processen (Allen en Thomas, 2011; Ball et al., 2015; Barr et al., 2015; zie Sowden et al., 2015, voor een overzicht). Hieruit volgt dat de dual-procesbenadering een veelbelovende onderzoeksagenda uitzet die gebaseerd is op het beoordelen van de exacte mix van Type 1- en Type 2-processen die creativiteit ondersteunt, evenals het afzonderlijk analyseren van het effect van algoritmische en reflectieve Type 2-processen op creatief denken.

Volgens een dual-procesbenadering vinden Barr et al. (2015) experimenteel bewijs voor een belangrijk effect van gecontroleerde Type 2 analytische processen op zowel convergent als divergent (Guilford, 1967) creatief denken. In het bijzonder vinden zij dat zowel cognitieve vaardigheid (gemeten als de combinatie van rekenvaardigheid en verbale vaardigheden) als reflectieve cognitieve stijl (gemiddelde van scores in de CRT en base-rate probleemtaken) positief gecovarieerd zijn met iemands vermogen om associaties op afstand te maken, dat wil zeggen met convergent creatief denken. Wat divergent creatief denken betreft, laten Barr et al. (2015) zien dat cognitieve vaardigheid maar niet cognitieve reflectie hogere originaliteitsscores voorspelt in een alternate uses taak. Vloeiendheid in deze laatste taak was echter niet gecorreleerd met een van beide cognitieve maten.

In dit artikel gebruiken we een vergelijkbare aanpak als Barr et al. (2015) en onderzoeken we hoe beide soorten cognitieve processen creativiteit beïnvloeden. In het bijzonder analyseren we hoe cognitieve vaardigheden (gemeten met Raven als een test van vloeiende intelligentie) en cognitieve stijlen (intuïtief versus reflectief; zoals gemeten met de CRT) zich verhouden tot convergent en divergent creatief denken. We breiden Barr et al. (2015) uit door andere maten van divergent denken te analyseren, zoals flexibiliteit en elaboratie, en door mogelijke niet-lineariteiten tussen creativiteit en cognitieve maten te onderzoeken.

Gezien de tegenstrijdige resultaten met betrekking tot de vraag of executieve cognitie gunstig of nadelig is voor creatief denken, vermoeden we dat er een niet-lineair verband zou kunnen bestaan tussen verschillende maten van creativiteit en cognitie. Meer specifiek, het zou kunnen dat een minimum niveau van executieve cognitie noodzakelijk is voor creatieve prestaties, maar dat boven een bepaald niveau de relatie verdwijnt of zelfs negatief wordt. Dit zou kunnen verklaren waarom eerdere bevindingen inconsistent lijken te zijn. Een verwante redenering is voorgesteld in de zogenaamde “drempelhypothese” van de relatie tussen IQ en creativiteit (Guilford, 1967; Jauk et al., 2013). De drempelhypothese stelt dat intelligentie positief gerelateerd is aan creatief denken voor lage IQ-niveaus, maar dat de relatie vervaagt voor hoge IQ-niveaus. Vergelijkbare argumenten komen naar voren in recente uiteenzettingen over de “gekke genie hypothese”: gematigde niveaus van inhiberende of top-down controle disfunctie, kenmerkend voor subklinische psychiatrische populaties (bijv. milde ADHD en schizofrenie stoornissen), kunnen creativiteit aanwakkeren onder bepaalde omstandigheden, terwijl klinisch-severe niveaus typisch leiden tot verarmd creatief denken (Schuldberg, 2005; Abraham et al., 2007; Jaracz et al., 2012; Acar en Sen, 2013; Abraham, 2014).

Methodes

Deelnemers en algemeen protocol

Deelnemers waren 150 studenten (46,67% vrouw; leeftijd: gemiddelde ± SD = 20,23 ± 1,96) van Chapman University in de VS. Deze deelnemers werden gerekruteerd uit een database van meer dan 2000 studenten. Uitnodigingen om deel te nemen aan de huidige studie werden verstuurd naar een willekeurige subset van de hele database. Deze studie maakt deel uit van een groter onderzoeksprogramma over cognitie en economische besluitvorming. De lokale Institutional Review Board heeft dit onderzoek goedgekeurd. Alle deelnemers gaven schriftelijke toestemming voor deelname. We hebben in totaal 12 sessies gehouden, negen hadden 12 deelnemers en drie hadden 14 deelnemers. De sessies duurden gemiddeld 45 minuten. Alle proefpersonen voltooiden dezelfde taken in de volgende volgorde: (1) CRT, (2) Raven test, (3) Remote associates taak, (4) Alternate uses taak. Proefpersonen hadden 6 min om elke taak te voltooien en een pauze van 2 min na het voltooien van de Raven test.

Metingen

Cognitive Ability Assessment

Deelnemers voltooiden een subset van Raven progressieve matrices test (Raven, 1936). Specifiek gebruikten we het oneven aantal van de laatste drie reeksen matrices (Jaeggi et al., 2010; Corgnet et al., 2015a). Het aantal correct opgeloste matrices in de Raven test (in onze steekproef, variërend van 9 tot 18, gemiddelde ± SD = 14,40 ± 2,42 voor mannen en 14,47 ± 2,16 voor vrouwen) is een conventionele maat voor cognitieve vaardigheid. Deze test legt een belangrijk aspect van cognitieve verwerking vast, dat wordt aangeduid als fluïde intelligentie en nauw samenhangt met algoritmisch denken (Stanovich, 2009, 2010).

Cognitive Style Assessment

We hebben de neiging van de deelnemers om te vertrouwen op intuïtie versus reflectie gemeten met behulp van de CRT, geïntroduceerd door Frederick (2005). De test wordt gekenmerkt door het bestaan van een onjuist antwoord dat automatisch in je opkomt, maar moet worden overruled om de juiste oplossing te vinden. Aan de oorspronkelijke CRT-vragen hebben we vier vragen toegevoegd die recent zijn ontwikkeld door Toplak et al. (2014). Deze uitgebreide taak (zie Tekst S1) stelt ons in staat om mogelijk niet-lineaire verbanden bloot te leggen die moeilijk te observeren zouden zijn met behulp van de klassieke drie-item taak (Frederick, 2005). In Tabel S1 tonen we het percentage proefpersonen dat elke vraag correct beantwoordde, opgesplitst naar geslacht. Zoals verwacht, presteerden mannen beter in de test dan vrouwen (Frederick, 2005; Bosch-Domènech et al., 2014). Onze maat voor cognitieve reflectie wordt gegeven door het totale aantal correcte antwoorden (van 0 tot 7). De volledige verdeling van correcte antwoorden door mannen (gemiddelde ± SD = 4,09 ± 2,31) en vrouwen (gemiddelde ± SD = 2,89 ± 2,03) wordt gegeven in Figuur S1.

Convergent Creatief Denken

We gebruikten een subset van de Remote Associate Test (RAT; Mednick, 1962) om het vermogen van proefpersonen te meten om associaties op afstand te maken. In het bijzonder kregen de proefpersonen 13 sets van drie woorden te zien (b.v. weduwe-beet-aap) en werd hen gevraagd een woord te vinden dat betrekking heeft op alle drie de gegeven woorden (in dit voorbeeld is de oplossing “spin”). Onze maatstaf voor convergent denken is het aantal correct opgeloste problemen (van 0 tot 13).

Divergent Creatief Denken

We maten divergent denken met behulp van een variant van de Alternate Uses Task (AUT; Guilford, 1967). Deelnemers werden geïnstrueerd om zoveel mogelijk ongebruikelijke toepassingen van een pen te bedenken gedurende 6 minuten. Wij construeerden vier verschillende maten van divergent denken: vloeiendheid, originaliteit, flexibiliteit, en elaboratie. We maten vloeiendheid als het totale aantal antwoorden dat een deelnemer gaf. Drie beoordelaars kregen een willekeurige lijst met antwoorden voorgelegd en werden gevraagd om de mate van originaliteit van elk antwoord te beoordelen met behulp van een 1 (helemaal niet) tot 5 (zeer veel) Likert-schaal. We berekenden de originaliteit als de som van de gemiddelde score van de drie beoordelaars voor alle inzendingen van een deelnemer, gedeeld door het totale aantal antwoorden. In navolging van Troyer en Moscovitch (2006) en Gilhooly et al. (2007), werden alle antwoorden geclassificeerd in breed gedifferentieerde categorieën (bv. gebruik van de pen als doek of haaraccessoires). Vervolgens werd flexibiliteit gemeten als het aantal verschillende categorieën dat elke deelnemer opgaf. Tenslotte verwijst elaboratie naar de gemiddelde hoeveelheid details (van 0 tot 2) die elke deelnemer verschafte.

Statistische analyse

Voor de data-analyse tonen we eerst de beschrijvende statistieken van alle gebruikte maatstaven en hun zero-order correlaties. Om de relaties tussen creativiteit en cognitieve maatstaven verder te beoordelen, geven we eerst een grafische voorstelling met behulp van LOWESS smoothing (Cleveland, 1979; Cleveland en McGill, 1985). Vervolgens voeren we gewone kleinste kwadraten regressies uit die ons in staat stellen de statistische significantie te testen van de lineaire en niet-lineaire relaties die in de LOWESS-grafieken werden getoond. Alle analyses werden uitgevoerd met Stata 14.0.

Resultaten

Descriptieve statistieken en correlaties

De gemiddelden, standaardafwijkingen en correlaties zijn weergegeven in tabel 1. Het zal geen verbazing wekken dat we een matige positieve correlatie vinden tussen het aantal correcte antwoorden in de CRT- en Raven-tests (r = 0,26, p < 0,01), wat suggereert dat CRT en Raven niet volledig dezelfde cognitieve vaardigheden meten (Frederick, 2005; Stanovich, 2009, 2010). Ook de verschillende maten van divergent denken (AUT) zijn significant gecorreleerd (alle p’s < 0,01), behalve voor originaliteit en flexibiliteit (p = 0,28).

Met betrekking tot onze cognitieve maten, vinden we dat zowel Raven (p < 0.01) en CRT scores (p = 0.03) zijn positief gecorreleerd met convergent denken (RAT). De relatie tussen cognitieve vaardigheden en divergent denken is echter gecompliceerder. Hoge niveaus van cognitieve vaardigheid (Raven) hangen positief samen met originaliteit (p = 0,01) en elaboratie (p < 0,01), maar negatief met het aantal gegeven antwoorden (fluency; p = 0,04) en niet gecorreleerd met flexibiliteit (p = 0,20). Tenslotte vinden we geen significante correlatie tussen cognitieve stijlen (CRT-scores) en enige maat voor divergent denken (alle p’s > 0.26).

Non-lineaire effecten en regressieanalyse

We gaan nu over tot de studie van mogelijke niet-lineaire verbanden tussen onze maatstaven van cognitie en creativiteit. Figuur 1 geeft alle bestudeerde relaties weer met behulp van LOWESS (bandbreedte = 0,8; Cleveland, 1979; Cleveland en McGill, 1985). LOWESS is een modelvrije afvlakkingstechniek op basis van plaatselijk gewogen regressies die zowel lineaire als niet-lineaire verbanden kan detecteren. Om de effectgroottes te kunnen vergelijken, hebben wij alle metingen gestandaardiseerd (standaarddeviaties van het gemiddelde). Wij hebben ook gewone kleinste kwadratenregressies uitgevoerd om de statistische significantie van de waargenomen verbanden te beoordelen. In de tabellen S2-S6 presenteren wij de resultaten van een reeks regressies waarin wij zowel lineaire als kwadratische effecten van elk van de voorspellers (Raven en CRT) afzonderlijk hebben geschat op elke creativiteitsmaat (kolommen tot ). Uit deze regressies selecteerden wij de modellen met de beste fit, lineair of kwadratisch in elk geval, met behulp van het Akaike Informatie Criterium (AIC) en rapporteren deze in samenvattende tabel 2. Bovendien hebben wij soortgelijke regressies uitgevoerd waarin beide voorspellers (lineaire en kwadratische termen) tegelijkertijd zijn opgenomen (kolommen en in de tabellen S2-S6) om te testen op mogelijke bemiddelings- of verstorende effecten. De interactie tussen CRT en Raven-scores is nooit significant in het voorspellen van creativiteit (alle p’s > 0,3) en wordt daarom kortheidshalve niet gerapporteerd in de tabellen. De resultaten blijven kwalitatief gelijk als we ook controleren voor geslacht en leeftijd.

De modellen met de beste fit (tabel 2) rapporteren een positief lineair verband van convergent denken (RAT) met zowel Raven- (p < 0,01) als CRT-scores (p = 0,03), hetgeen consistent is met de positieve en significante correlaties die in de vorige paragraaf zijn gerapporteerd. De effect sizes zijn substantieel: in beide gevallen is één SD toename in de voorspeller geassocieerd met ongeveer 20% van één SD toename in de RAT (0.22 en 0.17 voor Raven en CRT, respectievelijk; zie coëfficiënten in Tabel 2). Interessant is dat het effect van Raven op de RAT significant blijft (p = 0.02) als we zowel Raven- als CRT-scores als voorspellers opnemen (zie kolom in Tabel S2), terwijl het effect van CRT niet-significant wordt (p = 0.15). Dit resultaat suggereert dat het significante effect van CRT-scores op convergent denken meer wordt gedreven door cognitieve vaardigheid (basis computationele vaardigheden zijn ook nodig voor het correct oplossen van de CRT) dan door reflectiviteit.

De relatie tussen onze cognitieve maten en divergent denken is complexer. De modellen met de beste fit rapporteren een lineair en significant verband tussen cognitieve vaardigheid en alle maten van divergent denken (alle p’s < 0.03), behalve voor flexibiliteit (p = 0.22; zie Tabel 2). Proefpersonen met een hogere Raven-score hebben de neiging minder toepassingen te genereren (lagere vloeiendheid), hoewel deze meer uitgewerkt en origineel zijn. Ook voor deze drie creativiteitsmetingen geldt dat één SD verhoging in Raven een variatie in de afhankelijke variabele oplevert van ongeveer 20% van één SD. Het effect van Raven op flexibiliteit lijkt in figuur 1 enigszins U-vormig te zijn, maar de regressies geven geen significant lineair of kwadratisch verband te zien (alle p’s > 0,22; zie kolommen en in tabel S5). Zoals blijkt uit kolommen en van Tabellen S3-S6, blijft het effect van Raven op de divergente denkmaten vrijwel identiek wanneer we controleren voor CRT, wat aangeeft dat cognitieve reflectie geen van deze relaties medieert.

In tegenstelling tot de resultaten waargenomen met Raven, vinden we geen significant lineair verband tussen cognitieve stijlen en divergent denken (alle p’s > 0,28; zie kolom in Tabellen S3-S6). Deze resultaten houden stand wanneer we controleren voor Raven (alle p’s > 0.63; zie kolom in Tabellen S3-S6). We vinden echter een significant omgekeerd U-vormig verband van CRT met zowel vloeiendheid als flexibiliteit, zoals gerapporteerd in Tabel 2 (p < 0.01 en p = 0.02, respectievelijk). Proefpersonen met een gemiddeld niveau van cognitieve reflectie hebben de neiging meer antwoorden te produceren en meer categorieën te gebruiken dan proefpersonen die gekenmerkt worden door ofwel een meer intuïtieve ofwel een meer reflectieve cognitieve stijl. Bovendien wijst het feit dat de coëfficiënt van de lineaire term in de kwadratische regressiespecificatie in geen van beide gevallen significant verschilt van nul (p = 0,52 respectievelijk p = 0,88) erop dat de maximale niveaus van vloeiendheid en flexibiliteit worden waargenomen bij de gemiddelde CRT-score, zoals gesuggereerd door figuur 1. De effectgroottes zijn vergelijkbaar met de hierboven gerapporteerde, in die zin dat in beide gevallen een verplaatsing van één SD boven of onder de gemiddelde CRT geassocieerd is met een afname van ongeveer 20% van één SD in de afhankelijke variabele. De effecten zijn echter groter voor extremere CRT-waarden. Merk op dat de helft van de waarnemingen buiten het bereik gemiddelde ± één SD valt (zie ook figuur S1). Controleren voor Raven verandert deze relaties niet (p = 0,01 en p = 0,02, respectievelijk; zie kolom in Tabellen S4, S5), wat opnieuw wijst op een afwezigheid van mediatie-effecten.

Discussie

De dual-process benadering van cognitie is recent gesuggereerd om eerdere tegenstrijdige bevindingen over de relatie tussen creativiteit en executieve cognitie te verzoenen (Allen en Thomas, 2011; Ball et al., 2015; Barr et al., 2015; Sowden et al., 2015). Wij dragen bij aan deze literatuur door onderscheid te maken tussen de algoritmische en reflectieve geest (Evans en Stanovich, 2013), en door hun afzonderlijke effecten op convergent denken en vier verschillende dimensies van divergent denken te analyseren. We repliceren gedeeltelijk de resultaten van Barr et al. (2015) door te vinden dat het vermogen van individuen om associaties op afstand te maken positief correleert met cognitief vermogen en cognitieve reflectie. We vinden echter dat dit effect op convergent denken vooral wordt gedreven door cognitieve vaardigheid. Net als Barr et al. (2015) vinden we ook dat hogere niveaus van cognitieve vaardigheid samenhangen met hogere originaliteitsscores en lagere vloeiendheidsscores bij divergent denken. In tegenstelling tot Barr et al. (2015) analyseren we ook niet-lineaire effecten en vinden we een omgekeerde U-vorm relatie tussen cognitieve reflectie en onze maten van flexibiliteit en vloeiendheid op de divergent denken taak. Deze nieuwe resultaten suggereren dat individuen die zeer deliberatief zijn, een nadeel kunnen hebben bij het produceren van een groot aantal nieuwe en creatieve ideeën.

Dual-procesmodellen van creativiteit suggereren dat zowel generatieve als evaluatieve processen interacteren tijdens het creatieve proces (Finke et al., 1992; Basadur, 1995; Howard-Jones, 2002; Gabora, 2005; Nijstad et al., 2010; Gabora en Ranjan, 2013). Hoewel deze modellen niet rechtlijnig te mappen zijn op dual-proces modellen van cognitie, kan de interactie tussen Type 1 en Type 2 cognitieve processen een verschillende rol spelen in verschillende fasen van het creatieve proces. In deze lijn roepen Sowden et al. (2015) op tot toekomstig onderzoek “…om te onderzoeken in hoeverre creativiteit wordt bepaald door het vermogen om te schakelen tussen Type 1 en Type 2 denkprocessen als functie van de omstandigheden en het stadium van de creatieve processen” (p. 55). Onze resultaten suggereren dat cognitieve reflectie, dat wil zeggen de neiging om automatische reacties gerelateerd aan Type 1 verwerking terzijde te schuiven en zich bezig te houden met Type 2 gecontroleerd denken, een complex effect heeft op divergent denken. Tot op zekere hoogte kan cognitieve reflectie nodig zijn om te schakelen tussen de generatieve en evaluatieve processen die betrokken zijn bij de productie van nieuwe ideeën. Echter, individuen die gekenmerkt worden door hoge niveaus van reflectie zijn mogelijk minder in staat om te vertrouwen op hun intuïtieve, autonome geest, die ook nodig kan zijn voor het ontketenen van iemands creatieve kracht (bijv., Dorfman et al., 1996; Norris en Epstein, 2011; Jarosz et al, 2012).

De bevinding van een omgekeerde U-vorm relatie tussen cognitieve reflectie (en, analoog, intuïtieve verwerking) en creativiteit is consistent met recente vorderingen op het gebied van de “mad genius hypothese”: milde niveaus van top-down controle disfunctie kunnen gunstig zijn voor creativiteit, maar ernstige stoornis leidt tot slechte creatieve prestaties (voor een overzicht, zie Abraham, 2014).

Gerelateerd, neuropsychologisch onderzoek heeft een omgekeerd-U-vormige relatie aangetoond tussen spontane oogknippersnelheden en flexibiliteit in divergente creatieve denktaken (Chermahini en Hommel, 2010). Voor zover oogknippersnelheden dopaminerge activiteit weerspiegelen (Karson, 1983), die op zijn beurt gekoppeld is aan remmende controle (Cohen en Servan-Schreiber, 1992), zijn onze resultaten in lijn met de bevinding van Chermahini en Hommel (2010).

Naast het verband met fundamenteel cognitief onderzoek, bieden onze bevindingen inzichten aan managers die op zoek zijn naar het creatieve talent van millennials. Een essentiële implicatie van onze studie is dat te veel denken belangrijke aspecten van divergent creatief denken kan belemmeren. Dit resultaat is van primair belang voor aanname managers die wellicht willen vertrouwen op cognitieve reflectie als belangrijkste criterium om ijverige (Corgnet et al., 2015b) en creatieve millennials aan te werven. Onze bevindingen suggereren dat de cognitieve tests die worden gebruikt om werknemers te werven, moeten worden aangepast aan de aard van de aangeboden baan. Zo kan bij de werving voor banen die in de eerste plaats vragen om het vinden van goed gedefinieerde oplossingen voor problemen (zoals boekhoudkundige of actuariële banen) worden vertrouwd op een mix van cognitieve vaardigheids- en reflectietests die goede voorspellers zijn van convergent creatief denken en ijver. Werving voor banen die vooral divergent creatief denken vereisen (zoals banen in marketing, industrieel ontwerpen of psychologie), mag echter niet uitsluitend op cognitieve maatstaven berusten. Rekrutering op basis van cognitieve reflectievaardigheden kan in feite de aanwerving van zeer creatieve werknemers verhinderen. Deze aanbevelingen worden steeds relevanter omdat een groeiend aantal banen in moderne economieën divergent creatief denken vereisen (Pink, 2005).

Het huidige onderzoek heeft enkele noodzakelijke beperkingen die toekomstig onderzoek zou kunnen verhelpen. Om focus te houden maakt onze studie gebruik van slechts één maat voor fluïde intelligentie (Raven) en één maat voor cognitieve stijl (CRT). Toekomstig onderzoek kan de robuustheid van onze bevindingen toetsen aan andere maten van vloeiende intelligentie en cognitieve stijl, en de analyse eventueel uitbreiden tot gekristalliseerde intelligentie. Ook bestond onze steekproef volledig uit studenten, met een beperkt bereik in leeftijd, opleiding en inkomen. Hoewel dit een methodologische keuze was die ons in staat stelde de beroepsbevolking van de toekomst te bestuderen, kunnen verdere studies de robuustheid van onze bevindingen voor andere populaties beoordelen. Wat onze creativiteitsmetingen betreft, kan toekomstig onderzoek proberen onze analyse uit te breiden naar praktische creatieve taken die vaak voorkomen, bijvoorbeeld op het werk. Daartoe kan toekomstig onderzoek de studie van creativiteit inbedden in een organisatorische setting die het mogelijk maakt om de relatie tussen probleemoplossen op de werkplek en cognitieve vaardigheden te bestuderen.

Op een methodologische noot, we gebruikten een vaste volgorde van die de resultaten kan hebben beïnvloed, omdat, naast andere factoren, vermoeidheid kan interfereren met testresultaten. Hoewel de pauze van 2 minuten in het midden van het experiment de oversijpelingseffecten tussen het eerste en het tweede deel van het experiment zou kunnen hebben verminderd, blijven er toch bezwaren bestaan. Wij moedigen toekomstig onderzoek aan om mogelijke volgorde-effecten te onderzoeken. Daarnaast is toekomstig onderzoek naar de rol van intuïtie versus reflectie in creatieve prestaties nodig om de robuustheid (en causaliteit) van onze bevindingen op het niveau van de eigenschappen te beoordelen en om ons begrip van de cognitieve basis van creativiteit te verdiepen. In dit verband zou het interessant zijn om in toekomstig onderzoek het effect van cognitieve manipulaties zoals cognitieve belasting, ego depletion, priming, of tijdsdruk/vertraging op creatieve prestaties te testen. Onze bevindingen suggereren dat toekomstig onderzoek over dit onderwerp zou moeten proberen om potentieel niet-lineaire effecten te vangen en dus experimentele ontwerpen uit te werken die dergelijke effecten mogelijk maken. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door ten minste drie niveaus per behandelingsconditie te overwegen.

Bijdragen van auteurs

Alle vermelde auteurs hebben een substantiële, directe en intellectuele bijdrage geleverd aan het werk, en hebben het goedgekeurd voor publicatie.

Funding

De auteurs erkennen financiële steun van de International Foundation for Research in Experimental Economics, de Argyros School of Business and Economics aan de Chapman University, het Spaanse Ministerie van Onderwijs , Ministerie van Economie en Competentie , Spaans Plan Nacional I+D MCI , 2014-17, en Proyectos de Excelencia de la Junta Andalucía , 2014-18.

Conflict of Interest Statement

De auteurs verklaren dat het onderzoek is uitgevoerd in afwezigheid van enige commerciële of financiële relaties die zouden kunnen worden opgevat als een potentieel belangenconflict.

Supplementary Material

Het Supplementary Material voor dit artikel is online te vinden op: https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fpsyg.2016.01626

Footnotes

Kim, S., Hasher, L., and Zacks, R. T. (2007). Veroudering en een voordeel van afleidbaarheid. Psychonomic Bull. Rev. 14, 301-305. doi: 10.3758/BF03194068

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

Schmidt, F. L., Hunter, J. E., and Outerbridge, A. N. (1986). Impact of job experience and ability on job knowledge, work sample performance, and supervisory ratings of job performance. J. Appl. Psychol. 71:432. doi: 10.1037/0021-9010.71.3.432

CrossRef Full Text | Google Scholar