Actualidad de la investigación de mercados online

Muestreo probabilístico o no probabilístico (II)

Escrito por Carlos Ochoa el 27 de febrero 2015

Vimos en un reciente post qué es el muestreo y qué ventajas nos ofrece cuando queremos estudiar una población. Hoy veremos las dos grandes famílias de técnicas de muestreo existentes. Para ello, empezaremos definiendo el concepto de marco muestral.

Marco muestral

Un marco muestral es una lista de elementos que componen el universo que queremos estudiar y de la cuál se extrae la muestra. Estos elementos a investigar pueden ser individuos, pero también pueden ser hogares, instituciones y cualquier otra cosa susceptible de ser investigada. Cada uno de estos elementos presentes en el marco muestral se conoce como unidades muestrales.

 

Telefon

 

Pongamos un ejemplo. Supongamos que queremos medir la satisfacción de los clientes de una empresa. Para poder generar un marco muestral, podríamos acceder al sistema informático de la empresa y extraer una lista de todas las personas que han contratado un producto en el último año. Cada una de las personas de esa lista serían unidades muestrales. Seleccionando un conjunto de estos clientes, obtendría una muestra.

La proporción existente entre el tamaño de la muestra y el tamaño del marco muestral se conoce como fracción muestral, y ya vimos en un post anterior que esta fracción junto al tamaño del marco muestral, define la precisión de los resultados que obtendré al encuestar la muestra.

Muestreo probabilístico

Hablaremos de muestro probabilístico siempre que se cumplan dos condiciones:
(1) Todos los elementos de mi población tienen una probabilidad mayor a cero de ser seleccionados en la muestra.
(2) Conozco de forma precisa dicha probabilidad para cada elemento, lo que se conoce como probabilidad de inclusión.

El cumplimiento de ambos criterios es el que hace posible obtener resultados no sesgados cuando estudio la muestra. En ocasiones, estos resultados no sesgados requieren usar técnicas de ponderación (weighting), pero esta ponderación es posible precisamente porque conozco qué probabilidad tengo de que cada individuo sea seleccionado en mi muestra. Las muestras generadas en estas condiciones se conocen también como muestras probabilísticas.

La definición anterior nos lleva a concluir que sólo podemos hacer muestreo probabilístico si dispongo de un marco muestral. El censo de un país, el conjunto de direcciones de hogares en una población o la lista de clientes de una empresa, son ejemplos de marcos muestrales que hacen posible un muestreo probabilístico. En cada uno de estos casos, el universo a estudiar es diferente: habitantes de un país, hogares de una población y clientes de una empresa, respectivamente.

Una vez tengo un marco muestral, la forma exacta que empleo para seleccionar mi muestra define las diferentes técnicas de muestreo probabilístico: Muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado, muestreo por conglomerados, muestreo desproporcionado…

Muestreo no probabilístico

Sin embargo, no es sencillo cumplir con los requisitos impuestos por el muestreo probabilístico:
(1) Disponer de un marco muestral es algo relativamente poco habitual en estudios de mercado.
(2) Lograr que todos los individuos de la población tengan una probabilidad no nula de ser seleccionados es un requisito igualmente exigente, más aún conocer la probabilidad de inclusión exacta de cada unidad muestral. Todos los individuos que no pueden ser seleccionados en una muestra se suelen referir como unidades fuera de cobertura.

Por todas estas razones, así como por razones de coste, los investigadores recurren con frecuencia a otras técnicas de muestreo, agrupadas dentro de lo que se conoce como muestreo no probabilístico. En estas técnicas alternativas, es habitual seleccionar elementos para la muestra basándose en hipótesis relativas a la población de interés, lo que se conoce como criterios de selección. Por ejemplo, seleccionar una muestra buscando individuos por la calle, tratando de que la mitad sean hombres y la mitad mujeres (coincidiendo con la distribución que se supone en la población) sería un criterio de muestreo no probabilísitico.

En estos casos, debido a que la selección de las unidades de la muestra no es aleatorio, cuando hablamos de muestreo no probabilístico no deberíamos hablar de estimaciones de error. Dicho de otra forma, una muestra no probabilística nos informa de cómo es un universo pero no nos permite saber con qué precisión: no podemos establecer unos márgenes de error y unos niveles de confianza.

Algunas técnicas de muestreo de este tipo son: el muestreo por conveniencia, muestreo secuencial, muestreo por cuotas, muestreo discrecional y muestreo por bola de nieve.

Error de muestreo

Tal y como hemos indicado, no es posible conocer qué margen de error vamos a tener en un estudio (por ejemplo, los resultados de una encuesta) cuando empleamos muestreo no probabilístico. Esto incluye encuestas hechas seleccionando a personas por la calle y entrevistándolas cara a cara, o haciendo llamadas telefónicas al azar o a través de una muestra obtenida en un panel online. En ninguno de estos casos se cumplen los criterios exigidos por el muestreo probabilístico: tener un marco muestral con unidades para las que puedo calcular la probabilidad de que sean seleccionadas en mi muestra. En encuestas cara a cara por la calle no tengo el listado de individuos que componen el universo. En la encuesta telefónica, aunque disponga de un listado telefónico, no todos los individuos tienen un teléfono fijo o aparecen en las guías públicas. En el caso de un panel online, las personas que no acceden a internet no pueden se seleccionadas y tienen probabilidad de inclusión nula.

Sin embargo, es habitual encontrar estudios hechos con estas técnicas que indican margen de error y nivel de confianza. Es una práctica formalmente incorrecta, pero que suelen usar los investigadores con el objetivo de dar una indicación de la influencia que tiene el tamaño muestral empleado en la precisión de los resultados. Debería leerse como “si esta muestra fuese probabilística, ofrecería un margen de error X”.

A este respecto, hay diversidad de opiniones sobre la bondad de indicar el margen de error en estas circunstancias, como se puso de manifiesto en un debate descrito en el siguiente post.

 

En próximos posts veremos cada una de las técnicas de muestreo: cómo son, para qué se utilizan y qué resultados ofrecen.

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El fenómeno crowdfunding en España

Escrito por Silvia Viñuales el 25 de febrero 2015

Tras 6 meses de trabajo sale a la luz este mes el estudio “El crowdfunding y los españoles: una historia de cambio social“. Se trata de la primera investigación de este tipo en nuestro país que analiza una muestra de más de 4000 personas del panel online de Netquest, que a su vez ha patrocinado el estudio.

Los 500.000 datos recogidos en este estudio, que están abiertos y accesibles a todo el mundo, fueron recogidos y analizados por Luis Miguel Barral y Pepa Barral, socios fundadores de la agencia Two Much Research Studio.

Sobre el fenómeno del Crowdfunding

De los miles de nuevos proyectos que cada mes tratan de conseguir fondos para ser financiados, la gran mayoría -el 75%-, logran su objetivo con el apoyo de al menos 200 personas. Parte de la inversión proviene de familiares y amigos, pero el grueso son por parte de desconocidos que deciden confiar en lo que consideran una buena idea sin materializar.

Si el proyecto finalmente sale adelante, la recompensa es doble: por una parte el mecenas (quien apoya económicamente la idea) descubre que su dinero hace posible la creación de proyectos valiosos, y generalmente repite. Por otro, el creador comprueba que atrae la confianza de desconocidos y esto genera una gran motivación para desarrollar la idea.

Este círculo vicioso que retro-alimenta ambas partes es lo que hace crecer el fenómeno del crowdfunding en nuestro país: un movimiento que cada vez atrae mayor número de personas y ayuda a co-financiar desde películas a empresas, pasando por inventos, libros, proyectos sociales e incluso viajes.

Las aportaciones económicas son tan diversas como las ideas a financiar. Se puede colaborar desde tan sólo 1€ y hay proyectos que requieren varios miles -dependiendo de la magnitud, tipo o duración- del crowdfunding que se  emprende.

 

crowdfunding

El porqué de la investigación

El crowdfunding ha cambiado las reglas de juego que ponen en contacto las nuevas ideas en ebullición con personas que están dispuestas a hacerlas posibles. En la época de la revolución social, las redes sociales conectan a diario millones de desconocidos haciendo posible el “Crowd Media“, o el poder de las creaciones colaborativas.

Parte de la economía colaborativa, el crowdfunding ayuda a dar forma a una nueva riqueza social, a la que nuestro país se ha sumado prácticamente desde sus inicios. Ejemplo de ello son las plataformas españolas Lánzanos, Goteo o Vermaki.

Esta investigación se centra en las razones por las cuales el crowdfunding crece en España, poniendo atención en el “caldo de cultivo” que genera esta corriente y cómo es la percepción social del fenómeno.

 

Conocimiento y predisposición al Crowdfunding

Para llevar a cabo el estudio, se entrevistaron a más de 4000 internautas españoles entre 18 y 60 años, 45% de los cuales afirmaron conocer la existencia del crowdfunding. Dentro de este grupo, se dividieron en función de su predisposición hacia este movimiento de la siguiente manera:

La distribución de esta predisposición no es uniforme para toda la sociedad, si no que el perfil más interesado presenta más incidencia en los menores de 40 años -especialmente hombres-, con formación universitaria y trabajadores autónomos.

 

crowdfunding-espana

Además, se señalan 7 factores clave que crean una predisposición favorable hacia el crowdfunding:

factores-influencia-crowdfunding

Atractivos y problemas del crowdfunding

El estudio destaca los siguientes factores positivos y negativos de este fenómeno.

problemas-crowdfunding

Formas de contribución

El crowdfunding se puede clasificar en dos grandes grupos: el doméstico, llevado a cabo por pequeñas participaciones individuales inferiores a 100€ en España y el profesional o semiprofesional, protagonizado por inversores más especializados y mayores aportaciones de cientos o miles de euros. Lo vemos en detalle:

tipos-crowdfunding

A la vista de esta clasificación, se extraen las siguientes conclusiones:

Plataformas de crowdfunding

A continuación se comentan las plataformas de crowdfunding más conocidas y usadas entre los españoles. En el ranking global, destacan las dos americanas Kickstarter (24,5%) e Indigogo (12,1) en primera y tercera posición respectivamente. Ambas son las dos mayores plataformas a nivel mundial y reciben un plus de notoriedad sobre las demás

Sin embargo, en segundo lugar encontramos a Verkami (22,1%), plataforma nacional que recibe una tasa similar a la de Kickstarter pero muy alejada de otras como Lánzanos (8,3%) y Goteo (6,7%).

 

Percepción social del crowdfunding

Finalmente se analiza la impresión social que percibe la muestra española encuestada:

El crowdfunding despierta una clara expectativa de crecimiento. El 70% de los encuestados que lo conocen asegura que seguirá creciendo ya que cada vez interesa a más gente. Tan sólo un 8% indica que se trata de una moda efímera.

La opinión popular se divide en dos vertientes. Por un lado, los “Actitud Change Maker” (47,8%), que argumentan que el crowdfunding bien desarrollado sirve a los ciudadanos para poder cambiar el mundo. Contrariamente a estos, los de “Alcance Limitado” justifican su respuesta alegando que está bien en caso de ciertos proyectos, pero no esperan más de este movimiento.

Hay cuatro proposiciones: prohibir, limitar, regular o no regular. La posición más extendida entre los participantes del estudio fue “regular para crecer” (57,8%) y en segundo lugar no ejercer regulación (35%).

 

Ante los datos recopilados en este estudio, quedan pocas dudas sobre la acogida social y perspectivas de crecimiento que goza el  crowdfunding en nuestro país.

Sin embargo, quedan pendientes detalles como la legislación que regiría esta actividad en el futuro,  la cual podría verse modificada con la próxima aprobación de la ley que afecta a la financiación colectiva.

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El muestreo: qué es y por qué funciona

Escrito por Carlos Ochoa el 19 de febrero 2015

Cada vez que miro las estadísticas de este modesto blog, siempre observo la misma pauta: el tráfico de visitas cumple de forma precisa el principio de Pareto: el 20% de los posts generan el 80% de las visitas. Y entre este 20% de posts más visitados destacan con mucha diferencia los posts dedicados a cómo calcular el tamaño de una muestra representativa para hacer un estudio de opinión.

Viendo el gran interés que despierta esta cuestión, nos proponemos inaugurar hoy una serie de posts dedicados al muestreo: qué es, técnicas de muestreo, cuando conviene usar una técnica u otra, etc. Esperamos que estos contenidos sean de utilidad, ya sea a estudiantes de investigación, personas con curiosidad en estos temas o profesionales que tengan estos conceptos un poco oxidados.

muestreo

¿Qué es el muestreo?

El muestreo es el proceso de seleccionar un conjunto de individuos de una población con el fin de estudiarlos y poder caracterizar el conjunto de la población.

La idea es bastante simple. Imagina que queremos saber algo de un universo o población, por ejemplo, qué porcentaje de los habitantes de México fuma habitualmente. Una forma de obtener este dato sería contactar con todos los habitantes de México (122 millones de personas) y preguntarles si fuman. La otra forma sería seleccionar un subconjunto de individuos (por ejemplo, 1.000 personas), preguntarles si fuman y usar esta información como una aproximación de la información que busco. Pues bien, este grupo de 1.000 personas que me permiten conocer mejor cómo se comportan el total de mexicanos es una muestra, y la forma en que los selecciono es el muestreo.

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Estudio sobre el votante de Podemos con datos Netquest

Escrito por Silvia Viñuales el 17 de febrero 2015

El pasado 13 de febrero, el periódico El País, uno de los líderes en prensa escrita de España, se hizo eco de los resultados de un importante estudio realizado con datos de panel  Netquest.

El estudio, llevado a cabo por Guillermo Cordero y Mariano Torcal, ambos profesores de la Universidad Pompeu Fabra, analiza el perfil del votante del partido de izquierdas Podemos. A raíz de ello, 2.562 individuos fueron consultados acerca de su estatus socio-económico e intención de voto entre el 20 de diciembre del pasado año y el 5 de febrero del presente.

Del estudio se desprende un dato revelador: el votante medio de Podemos “no es ni más joven ni más formado ni más urbano que el clásico de izquierdas”, pese a lo que la opinión popular tiende a pensar.

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Ideológicamente, este conjunto de individuos se encuentra más cerca del PSOE que de la izquierda de IU y es políticamente activo en su mayoría. Más de la mitad de ellos pertenece a núcleos de población pequeños y su edad media es superior a los 45 años.

En cuanto al uso de redes, utilizan más los medios online para informarse de la actualidad política, aunque no son especialmente activos. Además prefieren Facebook sobre Twitter para esta tarea.

Del estudio se extrae que los potenciales votantes de Podemos sufren de lo que se conoce como “desafección política“, es decir: desconfían no sólo de la clase política sino de los partidos, la justicia, la UE, de los bancos o los sindicatos. De hecho, considerarían la abstención electoral de no contar con esta fuerza política.

A pesar del continuo crecimiento que está teniendo el movimiento Podemos, especialmente en comunidades como Cataluña, Galicia y el País Vasco -con más de un 25% de incremento en la intención directa de voto desde las elecciones europeas- falta por ver cuántos de los potenciales votantes acaban, efectivamente, ejerciendo su derecho al voto a favor de este partido.

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La privacidad, una oportunidad que no podemos dejar escapar

Escrito por Oriol Llauradó el 13 de febrero 2015

El derecho a la privacidad lo podemos definir como el derecho de las personas a mantener un espacio libre de la mirada y el escrutinio ajenos. Se trata de un derecho fundamental reconocido universalmente.

Tradicionalmente, los investigadores de mercados se han esforzado en respetar y proteger la información personal de los participantes en sus estudios.

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Sin embargo, en los últimos tiempos, observamos con preocupación la aparición de varios factores que nos podrían llevar a perder la confianza que los ciudadanos han depositado en nuestra industria:

Con el objetivo de conocer el nivel de confianza del público en nuestra industria, la GRBN ha publicado el estudio “Trust & Personal Data Survey”, una encuesta internacional que mide la percepción de los ciudadanos sobre el uso que se hace de sus datos personales. Os recomendamos leer el informe atentamente.

Las principales conclusiones del estudio son que:

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10 maneras de preguntar inadecuadamente la edad en tu encuesta

Escrito por Silvia Viñuales el 10 de febrero 2015

Pocas veces prestamos la atención necesaria a aquellas cosas que nos parecen más sencillas. En el diseño de una encuesta, quizá una de las preguntas más sencillas sea la de la edad.

En este post, originalmente publicado por Annie Pettit, – uno de nuestros Héroes de la Investigación – enumeramos 10 de los errores más comunes que se cometen cuando preguntamos a nuestros respondientes acerca de su edad.

edad-encuestas

 

Aunque siempre se nos haya dicho que hay que incluir el “cero”, no tiene sentido incluirlo como una de nuestras opciones de respuesta. A fin de cuentas, ¿nunca solemos decir que alguien tiene “0 años”, no?.

Veamos un ejemplo:

0

1 a 9

10 a 14

15 a 19

20 a 39

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5 Retos para el 2015 en Investigación de Mercados

Escrito por Silvia Viñuales el 6 de febrero 2015

Ya entrado el año y después de analizar las predicciones que nuestros Héroes de la Investigación auguraban para este 2015, pasamos a enumerar alguno de los muchos retos a los que se enfrenta el sector en un entorno cambiante.

Algunos de los líderes de opinión y personalidades en la industria se reunieron para compartir sus opiniones y debatir algunos de los temas estrella que presentarán conflicto este año para los profesionales del research.

 

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Ellos son, liderados por Ray Poynter: Lenny Murphy (GreenBook, Gen2 Advisors, IIeX), Simon Chadwick (Editor de Research World and head en consultancy para Cambiar), Kristin Luck (ESOMAR Council member y President/CMO de Decipher), Jeffrey Resnick (CASRO board member y Managing Partner en Stakeholder Advisory Services).

1.  Problemas de privacidad

Independientemente del sector en que nos encontramos, el control en la privacidad de datos es fundamental. En Investigación de mercados se manejan grandes volúmenes de datos personales y  tan sólo una crisis relacionada con ello podría suponer un gran problema de imagen pública y legal para la empresa.

2.  Creación de confianza

Construir relaciones de confianza con nuestros respondientes, o el “trust building” sigue siendo uno de los grandes retos para el investigador del 2015. Según datos arrojados por es estudio Trust and Personal Data Survey de GRNB basado en una muestra de 23.000 personas, 1 de cada 3 no confía en que la industria de Investigación de Mercados salvaguarde correctamente su información.

Por supuesto, sin esta relación de confianza, las prospecciones de futuro son ciertamente limitantes para la industria.
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Margen de error en muestras no probabilísticas

Escrito por Carlos Ochoa el 2 de febrero 2015

Voy a tocar en este post un tema muy espinoso, que genera agrios debates entre investigadores, responsables de marketing y medios de comunicación. Voy a hablar sobre el uso que hacemos del margen de error en las encuestas.

Demos un paso atrás. ¿Qué es el margen de error y el nivel de confianza? Podéis encontrar un post en este mismo blog donde se explica con detalle esta cuestión. La idea es la siguiente: si estudio una población de individuos mediante una muestra aleatoria de los mismos, la relación entre el tamaño del universo y el tamaño de la muestra determina la precisión de los resultados de mi encuesta. Y, obviamente, cuanto mayor sea el tamaño de mi muestra, el error que cometo va a ser más pequeño. Por esta razón es habitual ver fichas técnicas de encuestas en las que se indica el tamaño de la muestra empleado (p.e. 1200 encuestas), junto a unos valores de margen de error y nivel de confianza (p.e. +-3% de error con un nivel de confianza del 95%).

¿Dónde está el problema? En la forma en la que obtengo la muestra. Estrictamente hablando, sólo es posible determinar el margen de error si usamos muestras probabilísticas (probability sampling). En una muestra probabilística cada individuo de la población a estudiar tiene una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado para la muestra. Bajo estas condiciones, el error muestral se calcula como el efecto de estudiar sólo una parte del universo en lugar de su totalidad y por lo tanto depende fuertemente del tamaño de la muestra. Para hacer una muestra probabilística se necesita algo que se conoce como marco muestral (sampling frame), una lista de todos los individuos que pueden entrar en mi muestra.

Sin embargo, pensemos cuantas muestras cumplen el criterio anterior: conocer de antemano la probabilidad de que un individuo del universo entre en nuestra muestra y que esta probabilidad no sea nula. Desde luego, las muestras obtenidas en un panel online, no.

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Cápsula 10: Aplicación del Conjoint a un caso real

Escrito por Albert Turbina el 30 de enero 2015

Introducción

Como remate final de la serie de posts sobre el conjoint, hoy vamos a hablar sobre la aplicación a un caso real.

Se trata de un estudio en el sector de los seguros de automóvil realizado en colaboración entre la consultora de investigación ‘The Cocktail Analysis’ y Netquest.

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Tal como se describen ellos mismos: “The Cocktail Analysis es una consultora de investigación de mercados especializada en tendencias de consumo, comunicación y nuevas tecnologías.“

Descripción del estudio y objetivos

La pregunta que ‘The Cocktail Analysis’ se planteaba era: “¿Qué elementos son críticos para que nuestro producto sea el finalmente escogido por el consumidor?” Es por eso que desde Netquest podíamos aportar nuestro conocimiento en Conjoints para solucionar este caso.

El reto es identificar la configuración idónea de un producto de seguros de automóvil, algo que puede resultar muy complejo debido a la variedad de compañías, tipos de seguros y parámetros que definen cada producto.

El objetivo principal del proyecto es realizar un análisis de preferencias de los distintos elementos que configuran el seguro de un coche.

Más concretamente hablamos de:

¿Por qué aplicar la metodología Conjoint a este estudio?

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5 principios para ser más creativo

Escrito por Silvia Viñuales el 28 de enero 2015

Todo el mundo habla sobre ella, todo el mundo la valora, es una de aquellas palabras talismán de nuestra sociedad actualidad. Te la presentamos, es la creatividad.

Sin embargo, puestos a explicarla en profundidad, parece que nadie se pone de acuerdo. Las definiciones de la misma son amplias, confusas y tan ilimitadas como aquel que las enuncia, pero de alguna manera diríamos que la creatividad es una manera de resolver problemas para los que las soluciones viejas no sirven.

 

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La creatividad es aquella cualidad que se ejercita precisamente en situaciones de crisis, cuando nos vemos forzados a buscar nuevas salidas cuando las soluciones a nuestro alcance han fallado. Sin embargo, ni la creatividad es consecuencia única de la crisis, ni toda creatividad es adecuada, ni toda innovación es buena.

La creatividad es una manera de producir intencionadamente novedades eficientes. Y subrayo lo de eficientes. Veamos a continuación algunos de los principios por los que se rige:

 

Principio N.1: Creatividad como capacidad

El primer principio es darnos cuenta de que la creatividad es una capacidad, es una competencia. No es una actividad especial al que solo puedan acceder los artistas o los creativos publicitarios. Sin embargo y como todas las competencias, necesita ser ejercitada constantemente.

Todos tenemos que enfrentarnos a problemas para los que no tenemos solución: la felicidad, las relaciones de pareja, la justicia social. Estos problemas exigen una creatividad humilde, pero fundamental para la supervivencia

Principio N.2: La anticipación

El segundo principio es detectar lo que ya no vale, pero detectarlo a tiempo y tener la firme voluntad de cambiarlo. A veces es necesario destruir para crear, la creatividad nos da las herramientas para deshacernos de lo que ya no nos sirve y a fin de cuentas, dejar de hacer lo mismo de siempre.

Si detectamos a tiempo nuestras carencias y anticipamos el fin de una etapa podremos sobreponernos mejor a la siguiente. Podremos valorar con libertad el punto en el que nos encontramos y proponer soluciones a la altura que se requiere.

 

creatividad

Principio N.3:  Eliminar prejuicios

A veces es necesario cambiar de sitio para empezar a ver las cosas de forma diferente. Es importante que dejemos de juzgar las cosas como hacíamos a priori para entrar en una fase de libertad, de libre asociación de ideas.

Cualquier prejuicio que tengamos y especialmente, el rechazo natural que todos tenemos al cambio, es uno de los principales obstáculos que ponemos sin querer a nuestra creatividad.

Principio N.4: Lee, infórmate, culturízate

¿De dónde salen las ideas? Ante nosotros la pregunta del millón. Si las buenas ideas son tan valiosas es debido a su escasez: no se pueden comprar ni producir en masa.

Sin embargo, pocas ideas son puramente originales. Voluntariamente o no, todos robamos ideas, o al menos las hacemos nuestras y adaptamos a partir de una inspiración. Robar quizá como haría un artista (ver libro steal like an artist)

La mejor manera de encontrar ideas es leer. Leer de todo y a todas horas. Estar permanentemente informado, alerta, receptivo para poder crear. Sin un conocimiento del exterior y una predisposición a ella, la creatividad se queda en el aire.

Principio N.5:  Espontaneidad no es creatividad

El oficio acaba en una cosa concreta, que hay que hacer, concretar. A veces se confunde el ser espontáneo con ser creativo. Nada más lejos de la realidad, tenemos un dicho: “Mi burro, que es muy espontáneo, solo sabe rebuznar y dar coces”

 

Así, una vez hemos eliminado los prejuicios, estamos al día de lo que acontece y hemos desmitificado algunos dogmas estamos más cerca de empezar a ejercitar nuestra creatividad eficazmente. Como última recomendación, buscar side projects, hobbies u objetivos a largo plazo que nos vayan estimulando durante el proceso.

¡Buena suerte, creativos!

 

Citas:

Entrevista a Jose Antonio Marina, Filósofo

Steal like an Artist, Austin Kleon

 

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