Mapa de hypes 2018
Seis meses depois de publicar o mapa de tendências para o próximo ano, nosso Observatório de Tendências costuma fazer uma análise retrospectiva dos hypes que apareceram. Até agora já tivemos 1422 tendências de design digital identificadas pelos nosso estudantes. A novidade é que agora temos uma avaliação do grau de maturidade das tendências identificadas tanto em 2017 quanto em 2018, baseado no modelo Hype Cycle.
Veja no gráfico abaixo como as tendências mudaram de uma fase para outra do Hype Cycle, representado pela diferença entre a cor de fundo (2017) e a cor da bolinha (2018). Se a bolinha manteve-se no mesmo grau de maturidade, ela não é mostrada. O interessante é ver as bolinhas com cores diferentes do fundo.
Podemos perceber que Várias tendências caíram do Pico de Expectativas Exageradas para o Vale da Desilusão, ou seja, tiveram seus hypes desmascarados. Isso era esperado pelo modelo Hype Cycle da Gartner. O que descobrimos é que várias tendências ali também vieram da Rampa de Iluminação e do Platô de Produtividade, o que significa que tendências de design digital nunca chegam a um patamar de estabilidade. A regressão ao Estopim Tecnológico, entretanto, foi identificada em apenas 3 casos, o que sugere que cada tendência tenha uma tecnologia de base relativamente estável, variando, portanto, na suas aplicações. Quando surge uma nova tecnologia, espera-se que também surja uma nova tendência, aí sim, na fase de Estopim Tecnológico.
Percebemos também que várias tendências foram direto do Pico de Expectativas Exageradas direto para a Rampa de Iluminação, sem necessariamente passar pelo Vale da Desilusão. O Platô de Produtividade possui várias tendências que vieram direto do Estopim Tecnológico, Pico de Expectativas Exageradas e Rampa de Iluminação, porém, apenas algumas poucas que vieram direto do Vale da Desilusão. Isso significa que uma vez que uma tendência cai em descrédito, ela realmente precisa de um tempo em outra fase para se recuperar.
No mapa abaixo, tentamos olhar apenas para as conexões entre as tendências. A cor das setas representa o grau de maturidade da tendência que referenciou uma segunda tendência.
Este mapa mostra que tendências no Platô de Produtividade (verde) se interligam intensamente entre si, formando agrupamentos robustos, porém, isolados. Já tendências no Pico de Expectativas Exageradas (vermelho) costumam atravessar agrupamentos, criando uma espécie de movimento circular no mapa. A especulação nessa fase é tão grande, que a tendência adquire o potencial de conexão com virtualmente qualquer outra tendência. Tendências no Vale da Desilusão não formam, agrupamentos, ou seja, não arrastam as demais para o fundo do poço. Ainda estamos aperfeiçoando esse método de análise de conexões, por isso, ainda não podemos dizer mais do que isso.
Vamos, então, ao mapa completo de hypes de 2018. Como sempre, em dois formatos:
Aqui foi utilizado um método novo de agrupamento das tendências em clusters, o algoritmo OpenOrd. Esse algoritmo leva em consideração as ligações mútuas entre as tendências. Quando as tendências possuem ligações em comum com outras tendências, elas acabam ficando mais próximas no mapa. Até agora, este algoritmo é o que resultou nas melhores associações semânticas entre as tendências. Vale ressaltar que esses agrupamentos não foram feitos pela pessoa que criou o mapa (eu, no caso), mas pelas dezenas de estudantes que ligaram uma tendência a outra através de uma planilha de dados.
Além de identificar as tendências e ligar as mesmas, os estudantes do primeiro semestre de 2018 também fizeram análises dos clusteres que apareceram no mapa. Refletindo sobre a pesquisa que estamos fazendo no Observatório, cheguei à conclusão de que estes clusteres são, na verdade, um bom indicativo de megatendências. Veja como os estudantes utilizaram tais clusteres para falar de megatendências:
O Observatório de Tendências da PUCPR está descobrindo novas maneiras de olhar para os mapas que geramos à partir da pesquisa coletiva a cada semestre. A sensação é que estamos diante de uma inteligência coletiva. Quando tivermos dados da maturidade de tendências variando ao longo de diversos anos, poderemos identificar os principais caminhos percorridos pelas tendências dentro do modelo Hype Cycle. Isso permitirá identificar fatores mais preciso para avaliar se uma tendência tem maior chance de progredir ou regredir.
