19/05/2022

Psicólogos desenvolvem uma fórmula para alcançar estado de fluxo

Redação do Diário da Saúde
Psicólogos desenvolvem uma fórmula para se atingir o estado de fluxo
O fluxo cria um estado cerebral único não apenas individualmente, mas também em equipes.
[Imagem: Haneen Shehata/TUT]

Receita para o fluxo

A experiência imersiva de "fluir" ao praticar esportes, fazer arte ou trabalhar, é um estado de espírito muito procurado não apenas porque é emocionante, mas principalmente porque ele está associado ao pico de criatividade e produtividade.

O fluxo é experimentado quando os membros de uma equipe se orquestram de forma aparentemente espontânea para realizar uma tarefa com uma maestria não vista normalmente.

E não são só os técnicos esportivos e os departamentos de recursos humanos que estão atrás de meios de induzir o fluxo em suas equipes: Os programadores de inteligência artificial também estão ansiosos para encontrar maneiras de cultivar esse estado cerebral único para incorporá-lo em seus sistemas.

Mas será que é mesmo possível encontrar os ingredientes para alcançar uma experiência tão subjetiva e ordená-los corretamente em uma "receita para o fluxo"?

Psicólogos da Universidade de Yale (EUA) dizem que sim: Eles desenvolveram uma teoria matemática do fluxo e argumentam que é possível aumentar a imersão e o envolvimento em quase qualquer tarefa, bastando para isso manipular algumas variáveis-chave.

"Esses princípios subjacentes ao fluxo podem ser inconscientes, mas não são aleatórios - e funcionam dentro de um sistema biológico que pode ser descrito em termos matemáticos," disse o professor David Melnikoff.

Teoria do fluxo

A equação básica subjacente à teoria de fluxo desenvolvida pela equipe é relativamente simples: Ela computa a informação mútua entre os estados finais desejados e os meios para alcançá-los, uma quantidade expressa como I(M;E), onde o resultado I é obtido computando M, um estado provocado para atingir um objetivo, e E, o resultado da busca de um objetivo.

O exercício físico é um exemplo que os pesquisadores usam para ilustrar o conceito. Quando as pessoas se exercitam, elas têm um estado final desejado, digamos, perder cinco quilos. As pessoas também têm um meio de atingir seu estado final, talvez correr. Se elas correm e com que frequência e distância são os meios e é informativo se elas alcançarão seu desejado estado final.

"Nossa teoria diz que, quanto mais informativo for um meio, mais fluxo alguém experimentará enquanto o executa," disse Melnikoff. "A fórmula é uma maneira de quantificar matematicamente exatamente o quão informativo um determinado meio pode ser."

Como chegar ao fluxo

Segundo a proposta da equipe, chegar a um estado de fluxo é uma questão de otimizar I(M;E).

Em teoria, a fórmula do fluxo pode melhorar o desempenho de quase todas as tarefas, o que a torna uma ferramenta potencialmente valiosa para departamentos de recursos humanos que buscam aumentar o interesse e a produtividade dos trabalhadores.

E este também é um objetivo fundamental dos programadores de inteligência artificial. Em essência, os especialistas em inteligência artificial estão tentando construir máquinas que se comportem como pessoas em estados de fluxo, argumentam os pesquisadores.

Dedicação e talento

Mas os pesquisadores também perceberam algumas limitações inerentes ao usar esses princípios para melhorar os resultados das tarefas: O interesse pessoal e o talento.

Por exemplo, Melnikoff conhece um mestre jardineiro que diz que experimenta o fluxo na criação de belas paisagens, uma paixão que ele não compartilha. "Como sou um jardineiro incompetente, os meios de jardinagem fornecem zero informações [para mim]. Já conheço o estado final - um jardim morto," comparou ele.

Ou seja, sem interesse pessoal e um mínimo de talento, não há fórmula que ajude alguém a atingir o fluxo que marcava a atuação de um Michael Jordan, por exemplo, que sempre alegava atingir esse estado durante as partidas.

Checagem com artigo científico:

Artigo: A computational theory of the subjective experience of flow
Autores: David E. Melnikoff, Ryan W. Carlson, Paul E. Stillman
Publicação: Nature Communications
Vol.: 13, Article number: 2252
DOI: 10.1038/s41467-022-29742-2
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