On the threshold between creativity and creative intelligence

On the Threshold between Creativity and Creative Intelligence

Studentnummer: 10410848

Begeleider: Claire Stevenson

Universiteit van Amsterdam

Abstract

In this study the link between creativity and intelligence, and more specifically the threshold theory for creativity (Preckel, 2006) were investigated. 152 Adolescent students (M=20, SD=2) from different faculties in and around Amsterdam participated in the study, completing different

intelligence and creativity tasks. It was found that there was a significant link between intelligence and creativity but that these links did not persist when dividing the sample based on a

predetermined cut-off. This result goes against the threshold theory of creativity as it was expected that there would still be a link beneath the cut-off. These findings prove to be an argument against the threshold theory.

Inleiding

Creativiteit is een construct dat zeer tot de menselijke verbeelding spreekt. Wanneer ik zelf aan creativiteit denk zullen mijn gedachten snel gaan naar schilderijen, muziekstukken, dans en dergelijke algemene uitingen van creativiteit. Maar ook het ontwerpen of bedenken van

vernieuwende producten kan als creatief worden gezien. Het valt te beargumenteren dat een Bill Gates net zo creatief is als een Mozart of een van Gogh. Hier zien we dat dankzij de verschillende uitingen van creativiteit dit construct zeer moeilijk objectief te meten is. Hoe kun je twee mensen vergelijken in hun creativiteit wanneer zij deze op verschillende manieren uiten. Er wordt in de Psychologie echter wel veel onderzoek gedaan naar creativiteit, en dan met name naar de link tussen creativiteit en persoonlijkheid en/of intelligentie (Furnham & Batey, 2006; Silvia & beaty, 2012). Een van de terugkerende resultaten zoals bijvoorbeeld in de hiervoor genoemde artikelen is dat

creativiteit en intelligentie positief gecorreleerd zijn.

Een taak die vaak gebruikt wordt om creativiteit te onderzoeken is de alternative uses task (AUT) (Guilford, 1967, aangehaald in Chermahini, Hickendorff & Hommel, 2012). Deze taak laat mensen zoveel mogelijk verschillende creatieve gebruiken van een object opnoemen. Een voorbeeld hiervan is bijvoorbeeld het opnoemen van zoveel mogelijk alternatieve gebruiken van een baksteen. In dit geval kan gedacht worden aan bijvoorbeeld het bouwen van dingen. Dit is echter niet bijster origineel, aangezien dit een vrij normaal gebruik is hiervan. Er wordt dan ook aangegeven dat het gaat om zo veel mogelijk ´alternatieve´ gebruiken zoals bijvoorbeeld het uithollen en als kaarshouder gebruiken van een baksteen. Deze responsen worden door beoordelaars gescoord op originaliteit en utiliteit. Een probleem met dit is dat deze taak voor een groot deel stoelt op intelligentie. Een proefpersoon heeft bijvoorbeeld een sterk werkgeheugen nodig om het object zich voor de geest te halen en een sterk ruimtelijk inzicht om in zijn of haar voorstelling met dit voorwerp handelingen uit te voeren (REF). Aangezien zowel ruimtelijk inzicht en werkgeheugen al onderdelen van intelligentie

zijn is het dus niet gek dat de scores op deze taak sterk correleren met intelligentie. De vraag is dus of dit wel aan creativiteit toe te schrijven is.

Een onderzoek van Furnham en Bachtiar (2008) onderzocht al de mogelijkheid dat Divergent Thinking (DT) taken, waaronder de AUT ook valt, meer gerelateerd zou zijn aan intelligentie dan aan creativiteit. Als alternatief om creativiteit te meten gebruikten zij echter zelfrapportage van

creativiteit en creatieve handelingen. Deze operationalisaties zijn misschien niet het meest betrouwbaar. De resultaten waren ook vrij verrassend. Er werd geen enkele correlatie gevonden tussen de verschillende creativiteitsmetingen, dus ook DT, en intelligentie. Wel werd er een

correlatie gevonden tussen de verschillende creativiteitsmetingen, dus ook weer DT, zelf. Dit geeft al evidentie dat de relatie tussen creativiteit en intelligentie misschien zwakker is dan gedacht, maar deze evidentie is nog niet zo sterk. Meer weinig uitsluitsel gevend bewijs kwam van een meta-analyse van Batey en Furnham (2006). Uit deze meta-analyse kwam dat er niet altijd een duidelijke relatie te vinden is tussen intelligentie en creativiteit. Er werden verschillende maten voor creativiteit gebruikt over deze onderzoeken, maar het grootste stoelde op DT metingen. In 2008 liet Silvia echter zien dat eerder gevonden resultaten van Kogan (1965), die geen link vond, weersproken konden worden. Hij gebruikte LCA en vond op deze manier toch een link tussen verschillende groepen van deelnemers met vergelijkbare IQ scores en creativiteit. Het valt dus te beargumenteren dat er wel degelijk een relatie is tussen intelligentie en creativiteit, maar dat deze niet simpel lineair is. Een ander onderzoek dat hierop inspeelde was een onderzoek van Preckel (2006). Deze onderzocht de Threshold Theory (drempeltheorie). Deze theorie houdt in dat er een drempelwaarde is van intelligentie waaronder de relatie tussen intelligentie en creativiteit zich anders gedraagt dan

erboven. Er wordt namelijk gesteld dat de relatie bij mensen met een IQ van boven de 120 zwakker is dan voor andere mensen. Dit kan uitgelegd worden door te kijken naar de benodigde vaardigheden om een AUT uit te voeren zoals eerder besproken. Wanneer je een hoog IQ hebt zal je deze

vaardigheden onder knie hebben en zullen de verschillen in creativiteit daadwerkelijk met creativiteit te maken hebben. Wanneer je echter deze vaardigheden niet volledig onder de knie hebt zal elk

positief verschil in intelligentie betekenen dat je ook meer capaciteiten hebt om de taak te maken, wat zal leiden tot een grotere samenhang tussen intelligentie en creativiteit zoals deze gemeten wordt door de taak. Dit kan een duidelijk voorbeeld zijn dat AUT sterk afhangt van intelligentie voor de overgrote meerderheid van de samenleving. In deze studie werd echter geen bewijs

teruggevonden dat de theorie ondersteunde, aangezien voor over de gehele populatie de relatie min of meer even groot was. Een kritiekpunt op dit onderzoek is echter dat uitgevoerd werd op kinderen van tussen de 12 en 16 jaar. Aangezien dit nog steeds een tijd van ontwikkeling is kan verwacht worden dat ook de kinderen met een IQ hoger dan 120, relatief aan hun leeftijd, nog steeds in de ontwikkeling van hun vaardigheden zitten. Een studie van Blakemore (2007) heeft al laten zien dat er een duidelijk verschil is tussen denkstrategieën van 12 tot 18 jarigen en 22 jaar en oudere

proefpersonen. Hierdoor kan het zijn dat de drempel van voldoende ruimtelijk inzicht en werkgeheugen nog niet bereikt is in deze steekproef. Hierdoor kan het zijn dat de drempel van voldoende ruimtelijk inzicht en werkgeheugen nog niet bereikt is in deze steekproef. Het is dus interessant om hier nog eens naar te kijken met een volwassen steekproef.

Uit de literatuur komt naar voren dat het onderzoek naar creativiteit verdeeld is. Om goed te kunnen onderzoeken of DT taken zoals de AUT daadwerkelijk creativiteit meten in plaats van

creatieve intelligentie, is extra onderzoek nodig. Hierom wil ik in dit stuk de drempeltheorie onderzoeken aan de hand van een nieuwe populatie. Uitgaande van de drempelwaardetheorie zal een verschil in de relatie zoals hierboven beschreven erop duiden dat een bepaalde test niet grotendeels op intelligentie berust, aangezien dan te verwachten valt dat ook boven deze cut-off de relatie te zien is. Hierom is het interessant om de drempelwaarde theorie te onderzoeken. Wanneer er evidentie gevonden wordt voor de notie dat creativiteitstesten vooral creatieve intelligentie aantonen kunnen vanaf dit punt twee paden bewandeld worden. Of creativiteit wordt definitief geschaard onder de verzameling van verschillende kwaliteiten die intelligentie beschrijven, de positive manifold (Van der Maas, Kan, & Borsboom, 2014), of er moeten alternatieve taken komen

om creativiteit te meten die niet zo sterk afhankelijk zijn van intelligentie. Met dit onderzoek zal dus bekeken worden of het nodig is om een nieuwe basis te leggen voor onderzoek naar creativiteit.

Methoden

Deelnemers

De deelnemers waren 152 scholieren, 70 vrouw en 82 man, van universitair, HBO en MBO-niveau van tussen de 18 en de 25 jaar oud (M=20.039, SD=2.201). De deelnemers kwamen van verschillende faculteiten uit Amsterdam en Hoofddorp. Ze zijn deels geworven via de universiteit en deels door benadering van scholen voor participatie. Alle deelnemers kregen als compensatie een geldprijs. De opzet van het onderzoek was goedgekeurd door de ethische commissie van de Universiteit van Amsterdam.

Procedure

Het onderzoek werd afgenomen in normale leslokalen. Nadat de deelnemers zich bij de proefleider hadden gemeld werd hen eerst informatie over het onderzoek meegedeeld waarna zij een informed consent tekenden. Vervolgens kregen zij een plek en inloggegevens waarmee zij via een link in konden loggen. Na het inloggen konden zij hun eigen gegevens zoals geboortedag, geslacht en een schermnaam opgeven. Ook kregen zij een proefpersoonnummer mee, waarmee zij later

terugkoppeling konden krijgen betreffende hun scores. Hierna doorliepen zij een aantal verschillende tests waaronder de in dit stuk gebruikte Raven progressive matrices en de AUT. Achteraf werden de deelnemers uitbetaald en tekenden zij nog voor ontvangst.

Materiaal

De Alternative uses task (AUT) werd gebruikt als een maat voor creativiteit gebruikt. In deze test moeten deelnemers binnen een bepaalde tijd zoveel mogelijk alternatieve gebruiken verzinnen voor een alledaags voorwerp. In dit onderzoek is gekozen voor twee voorwerpen, namelijk een baksteen en een vork, waarvoor elke deelnemer per voorwerp twee minuten kreeg om zoveel mogelijk gebruiken te verzinnen. Het was de bedoeling dat de gebruiken afwijkend waren van het originele gebruik van het voorwerp. De antwoorden werden door twee beoordelaars gescoord op originaliteit en de algemene score van een deelnemer was een gemiddelde van al zijn of haar scores op beide voorwerpen. Het scoren ging volgens een protocol waarbij werd gekeken in hoeverre een antwoord bij het algemene gebruik van het voorwerp vandaan ligt. Vervolgens werd dit aangegeven met een cijfer van 1 tot 5. 1 Stond voor zeer onorigineel. Deze score werd toegekend aan

antwoorden die volledig overeenkwamen met het gebruik van het betreffende voorwerp. Denk bijvoorbeeld aan het bouwen van een muur in het geval van een baksteen. Daar tegenover stond 5 voor een zeer origineel gebruik van het voorwerp. Een voorbeeld hiervan was het uithollen ervan en als schoenen gebruiken. De keuze voor het gebruik van de AUT is gemaakt, omdat dit een DT-taak is die in veel literatuur over creativiteit terugkomt evenals vergelijkbare tests (Fink & Neubauer, 2006; Cropley, 2000; Vohs, Redden & Rahinel, 2013).

De Raven progressive matrices (RPM; Raven, 2003) werd gebruikt als maat voor intelligentie. In deze test krijgt de deelnemer een aantal figuren te zien die in een bepaald patroon geordend zijn. Één van de figuren in het patroon mist en het is de taak van de deelnemer om uit een paar gegeven opties de juiste figuur te kiezen. Een voorbeeld hiervan is te zien in figuur 1. De RPM werd door de COTAN op de normering na minstens voldoende gescoord op alle punten (Hoogsteder & Dias, 2010). De score die volgde uit de RPM was dichotoom, namelijk goed of fout. Hierdoor was het mogelijk de ability van de deelnemers te verkrijgen door middel van een Item response theory-analyse (IRT; Masters, 1982). Hierdoor werden de deelnemers aan elkaar genormeerd, wat het minpunt van de

RPM ondervangt. Op deze manier kregen de deelnemers elk een ability-score die in dit onderzoek als intelligentie geïnterpreteerd werd.

Figuur 1

Voorbeeld van een vraagstuk uit de Raven Progressive Matrices (RPM).

Resultaten

Om intelligentiescores te verkrijgen is er eerst een Item response Theory-analyse (IRT) toegepast op de data (Masters, 1982). Hieruit werden voor de deelnemers ability-scores verkregen welke als intelligentiescores dienden in de analyses. Vervolgens werd met een lineaire regressie

nagegaan of er een algemene relatie was tussen intelligentie en creativiteit. Hiervoor werd als onafhankelijke variabele intelligentie gebruikt en als afhankelijke variabele creativiteit, welke werd geoperationaliseerd als originaliteit-score op de AUT. De resultaten uit de analyse zijn zoals

aangegeven in de volgende tabel:

Tabel 1

Samenvatting van het lineaire model tussen intelligentie en creativiteit over de gehele steekproef.

Overall B Sd t-waarde p-waarde

Constant 1.476 0.067 21.952 < .001*

Intelligentie 0.270 0.077 3.483 < .001*

Er een significant positief verband gevonden tussen intelligentie en creativiteit scores. Dit houdt in dat er een duidelijk verband gevonden is tussen intelligentie zoals gemeten door de Raven en creativiteit zoals gemeten door de AUT. Dit resultaat is geheel in lijn met de verwachting die eerder gesteld werd.

Om vervolgens te testen of er voor hogere intelligentiescores een ander verband is dan voor lagere intelligentiescores is eerst de data in tweeën gesplitst. De cut-off voor deze splitsing werd op één standaarddeviatie boven het gemiddelde van de groep gelegd. Op deze manier werd de

steekproef in twee groepen verdeeld, een lager-groep en een hoger-groep, die respectievelijk onder en boven deze cut-off lagen. De gekozen cut-off is geïnspireerd door eerdere literatuur, waarin een IQ van 120 vaak terugkwam als de gebruikte cut-off voor het toetsen van de drempeltheorie. Een IQ van 120 ligt over het algemeen iets meer dan een standaarddeviatie van het gemiddelde. Hierom werd dus de cut-off van één standaarddeviatie boven het gemiddelde gekozen. Vervolgens werd op beide datasets een lineaire regressie uitgevoerd om de verbanden tussen intelligentie en creativiteit in beide groepen te achterhalen. De resultaten zijn in de volgende grafieken weergegeven:

Tabel 2

Samenvatting van het lineaire model tussen intelligentie en creativiteit voor de groep deelnemers met een intelligentiescore onder de gehanteerde cut-off.

Lager-groep B Sd t-waarde p-waarde

Constant 1.372 0.077 17.919 < .001*

Intelligentie 0.065 0.107 0.603 .547

Tabel 3

Samenvatting van het lineaire model tussen intelligentie en creativiteit voor de groep deelnemers met een intelligentiescore boven de gehanteerde cut-off.

Hoger-groep B Sd t-waarde p-waarde

Constant 1.438 0.608 2.367 .026*

Intelligentie 0.496 0.442 1.122 .273

Er is geen verband gevonden tussen creativiteit en intelligentie in zowel de lager-groep als de hoger-groep. In het geval van de lage groep betekent dit dat de verwachting niet is uitgekomen. Voor de hoge groep bevestigt dit echter wel de verwachting.

Discussie

Dit onderzoek werd gedaan om onder meer de drempelwaardetheorie te onderzoeken. Deze stelt dat aangezien er een bepaalde gewenste intelligentie nodig is om creatief te zijn, er een positief verband is tussen intelligentie en creativiteit tot een bepaalde intelligentiescore, waarna deze relatie verdwijnt. In dit onderzoek is niet teruggevonden dat de relatie tussen intelligentie en creativiteit in

de groep met een intelligentie boven de gebruikte cut-off verschilt van de relatie bij de groep daaronder. Hierdoor is er dus geen bewijs gevonden dat de drempelwaardetheorie ondersteunt. Dit is in lijn met eerder onderzoek van Preckel (2006), die bij een sample van kinderen tussen de 12 n 16 jaar dit effect ook al niet vond. De eerdere kritiek op het onderzoek van Preckel, dat de kinderen nog in hun ontwikkeling zijn en daarom ook de slimmere kinderen misschien nog niet de drempelwaarde hebben bereikt, zou theoretisch gezien in dit onderzoek beter opgevangen moeten zijn, aangezien de gebruikte sample uit jongvolwassenen bestond. Aangezien ook in deze steekproef dit fenomeen niet gevonden is, is de bewijslast tegen de drempelwaardetheorie groter geworden.

Daarentegen is wel weer een positief verband gevonden tussen intelligentie en creativiteit over de gehele linie. Dit is in lijn met enkele eerdere onderzoeken die zijn gedaan (Silvia, 2008). Saillant detail is dat in ouder onderzoek, zoals in de meta-analyse van Batey en Furnham (2006) naar voren kwam, er wisselende resultaten werden gevonden voor de relatie tussen creativiteit en intelligentie. In onderzoek waarin modernere technieken worden gebruikt, zoals de LCA in Silvia’s studie (2008) en IRT in de huidige studie, lijkt er juist wel duidelijker bewijs te worden geleverd voor een relatie tussen intelligentie en creativiteit. Dit kan er op duiden dat de oude manieren van

intelligentie meten, zoals somscores, duidelijk anders omgaan met intelligentie en de manier waarop dit gemeten wordt. Welke manier hiervoor de beste is, is weer een discussie voor een andere keer. De gevonden resultaten zijn ook in lijn met de welbekende positive manifold theorie (Van der Maas, Kan, & Borsboom, 2014) die stelt dat een groot aantal mentale vaardigheden, zoals intelligentie en creativiteit, positief gecorreleerd zijn met elkaar.

Daarnaast zijn er enkele verklaringen te geven voor het huidige falen om een resultaat te vinden. Ten eerste zijn de scores op de AUT slechts door twee beoordelaars gescoord. Hoewel dit wel volgens een protocol is gegaan zal er toch sneller sprake zijn van een grotere invloed van variërende scores. De een zal bijvoorbeeld anders interpreteren of iets origineel is dan een ander. Deze kan bijvoorbeeld in zijn of haar achterhoofd realiseerbaarheid meenemen. Hierdoor is het mogelijk dat

de scores op de AUT geen betrouwbare weergave geven van creativiteit. Hiernaast is het sowieso de vraag of scoring door een beoordelaar wel betrouwbare scores kunnen opleveren (REF). Het blijft toch altijd een menselijke component. Daarbovenop is het ook niet helemaal duidelijk wat er onder creatief wordt verstaan. De een zal originaliteit bijvoorbeeld als belangrijkste factor zien, terwijl de ander misschien bruikbaarheid van een idee als het belangrijkst ziet. Voor vervolgonderzoek is het misschien interessant om een objectievere maat te gebruiken voor het meten van creativiteit. Daarbij is het natuurlijk ook niet onhandig om tot een duidelijker idee over het construct creativiteit te komen. Dit zal helpen bij het ontwerpen van testen die objectiever zijn, aangezien het een minder vaag aanknopingspunt geeft om op te bouwen.

Een ander punt van kritiek is het feit dat wanneer op gemiddelde originaliteit gescoord wordt, zoals hier is gedaan, veel antwoorden die weinig origineel zijn afbraak kunnen doen aan de originele antwoorden. Dit houdt eigenlijk in dat wanneer de ene persoon meer antwoorden dan een andere geeft dat deze meer kans heeft om hier minder originele antwoorden tussen te hebben staan en op deze manier zijn score omlaag haalt. Er is bijvoorbeeld een situatie voor te stellen waarin twee personen precies dezelfde antwoorden hebben gegeven behalve dan dat een van de twee een extra, onorigineel antwoord daar nog bij heeft gegeven. Hierdoor wordt zijn of haar score omlaag

getrokken terwijl de twee in wezen dezelfde dingen hebben opgeschreven. Het is daarom interessant om in het vervolg naar nieuwe manieren van het scoren van de AUT te kijken. Bijvoorbeeld

optellingen van originaliteit. Hier kleven dan ook weer nadelen aan, aangezien deze juist onoriginele antwoorden in grote getalen een voordeel geeft. Dit is ook iets wat je wilt voorkomen omdat het makkelijker en minder creatief is om deze te verzinnen.

Creativiteit blijft nog steeds iets wat tot de verbeelding spreekt. Aan de ene kant geeft dit creativiteit zijn charme. Wat is het? Hoe kun je het meten? Is het aan te leren? Kun je het

categoriseren? Deze filosofische vragen die creativiteit met zich meebrengen maken het een interessant onderwerp. Daarentegen maken deze zelfde vraagstukken onderzoek naar creativiteit

nog steeds zeer lastig. Er wordt eigenlijk onderzoek gedaan naar iets waarover nog geen enkele consensus bestaat (Roppelt, 2014). De vraag is echter of het wel wenselijk is om tot een consensus te komen, al is het maar voor het vergemakkelijken van onderzoek. Dit betekent het indammen,

beperken en begrenzen van het construct. Dit staat in principe haaks op het construct zelf, want is creativiteit niet eigenlijk gewoon de macht van de mens om buiten de grenzen te treden?

Literatuur

Batey, M., & Furnham, A. (2006). Creativity, intelligence, and personality: A critical review of the scattered literature. Genetic, social, and general psychology monographs, 132(4), 355-429. Blakemore, S. J., den Ouden, H., Choudhury, S., & Frith, C. (2007). Adolescent development of the

neural circuitry for thinking about intentions. Social cognitive and affective neuroscience. Chermahini, S. A., Hickendorff, M., & Hommel, B. (2012). Development and validity of a Dutch

version of the Remote Associates Task: An item-response theory approach. Thinking Skills

and Creativity, 7(3), 177-186.

Cropley, A. J. (2000). Defining and measuring creativity: Are creativity tests worth using?. Roeper

Review, 23(2), 72-79.

Fink, A., & Neubauer, A. C. (2006). EEG alpha oscillations during the performance of verbal creativity tasks: Differential effects of sex and verbal intelligence. International Journal of

Psychophysiology, 62(1), 46-53.

Furnham, A., & Velicia Bachtiar. (2008). Personality and intelligence as predictors of creativity.

Personality and individual differences, 45(7), 613-617.

Hoogsteder, M., & Dias, E. B. (2010). 4 Tests en testgebruik in een interculturele context: een verkennend overzicht. Cultuur en psychodiagnostiek, 53-71.

Masters, G. N. (1982). A Rasch model for partial credit scoring. Psychometrika, 47(2), 149-174. Preckel, F., Holling, H., & Wiese, M. (2006). Relationship of intelligence and creativity in gifted and

non-gifted students: An investigation of threshold theory. Personality and individual

differences, 40(1), 159-170.

Raven, J. (2003). Raven progressive matrices. In Handbook of nonverbal assessment (pp. 223-237). Springer US.

Roppelt, J. C. (2014). What is creativity? (Bachelor's thesis, University of Twente).

Silvia, P. J., & Beaty, R. E. (2012). Making creative metaphors: The importance of fluid intelligence for creative thought. Intelligence, 40(4), 343-351.

Silvia, P. J. (2008). Creativity and intelligence revisited: A latent variable analysis of Wallach and Kogan (1965). Creativity Research Journal, 20(1), 34-39.

van der Maas, H. L., Kan, K. J., & Borsboom, D. (2014). Intelligence is what the intelligence test measures. Seriously. Journal of Intelligence, 2(1), 12-15.

Vohs, K. D., Redden, J. P., & Rahinel, R. (2013). Physical order produces healthy choices, generosity, and conventionality, whereas disorder produces creativity. Psychological Science, 24, 1860-1867.