Альберт-Ласло Барабаши - Формула [Универсальные законы успеха]

Например, как именно мы решили, что это — размытый, непримечательный фотоснимок, висящий в Музее современного искусства, — шедевр?

Почему лучший мюзикл — «Карусель», а не «Кошки»?

Стоит ли выбирать дорогие школы?

Почему в любой сфере бывает лишь несколько суперзвезд?

Нас мучают и сотни других вопросов об успехе, достижениях и репутации, ответить на которые не проще, чем назвать температуру Солнца. Можно ли считать, что именно результативность нашего труда продвигает нас по карьерной лестнице? Растет или снижается с годами наша креативность? Что лучше — сотрудничать или конкурировать со своими кумирами? Как социальные и профессиональные сети влияют на наш успех?

Хотите верьте, хотите нет, но на все эти вопросы можно дать точные ответы, хотя и кажется, что измерить все это невозможно. Изучив структуру данных и выявив механизмы достижения успеха, мы решили, что пора искать конкретные ответы на каждый вопрос. Начав осознавать, какие силы стоят за нашими успехами и провалами, мы увидели много любопытного.

Мы начали с катастрофы, а пришли к успеху. В то время моя лаборатория занималась анализом данных мобильных телефонов, чтобы понять, как люди реагируют на крупные катастрофы. Я посчитал это прекрасной возможностью для обучения на практике и поэтому поручил общительному аспиранту из Китая Дашуню Вану помочь мне с этим проектом. В результате родилась прекрасная статья, и я был уверен, что она заставит весь мир пересмотреть меры по ликвидации последствий стихийных бедствий [1] Первая статья Дашуня Вана о катастрофах опубликована как J. P. Bagrow, D. Wang, and A.-L. Barabási, «Collective Response of Human Populations to Large- Scale Emergencies», PLOS ONE 6, no. 3 (2011): 1–8. Наша первая статья об успехе вышла двумя годами позже: D. Wang, C. Song, A.-L. Barabási, «Quantifying Long- Term Scientific Impact», Science 342 (2013): 127–31. .

Однако никто не разделял моего энтузиазма. Как мы ни старались, статью не публиковали. Ее отвергали как наиболее известные, так и наименее влиятельные научные журналы. Мы шутили, что нужно было убрать из заголовка слово «катастрофа», ведь вполне вероятно, что именно оно обрекало статью на провал.

Баскетболист-любитель, Дашунь не стал вешать нос, когда статья обернулась катастрофой, словно он проиграл лишь один тайм матча. От него не ускользнула ирония судьбы. Впрочем, когда мы встретились, чтобы обсудить следующий проект, он решил оставить все бедствия в прошлом.

— Я готов на что угодно, лишь бы не работать над очередной катастрофой, — усмехнувшись, сказал он.

— Тогда пусть твоим следующим проектом станет успех, — ответил я. — Может, займешься наукой успеха?

В моем вопросе была изрядная доля шутки, но стоило озвучить его, как мы оба поняли, что это может быть весьма интересно. Почему бы не применить наши методы к исследованию успеха? Казалось, изучать его — все равно что изучать стихийные бедствия. Мы могли довольно точно предсказать траекторию движения урагана, изучив большой объем данных и использовав их в качестве вводных для моделей погоды. Такие прогнозы очень важны для разработки плана реагирования. Жители населенных пунктов, находящихся прямо на предполагаемом пути урагана, смогут заранее скрыться в убежищах, а остальные — приготовиться к дождям и купить зонтики. Мы не сомневаемся в точности прогноза, хотя всего столетие назад прогнозирование шторма показалось бы колдовством. Почему мы не можем точно так же прогнозировать успех? В конце концов, данные, собранные в неожиданных сферах и пропущенные сквозь сложные математические модели, и сегодня могут казаться фантастическими.

Мы начали с малого и сосредоточились на конкретной сфере: успехе в науке. Мы понимали, что в цифровую эпоху имеем доступ к огромному объему подробных данных: каталоги научных работ по нашей дисциплине стали составлять более века назад. Почему бы не рассмотреть под микроскопом саму науку? В этом проекте мы задались целью ответить на ряд самых сложных, фундаментальных вопросов: что приводит к успеху? Как его измерить? Почему некоторые мои кумиры — великие ученые, открытия которых обогатили мою жизнь, — остаются в тени, почти не появляясь в поисковой выдаче Google? И почему другие ученые, работы которых не отличаются качеством и новизной, становятся настоящими звездами?

Вскоре мы начали замечать закономерности в данных и вывели формулы для прогнозирования будущих результатов работы , которую проводим мы сами, наши коллеги и даже конкуренты. Как я расскажу далее, мы можем перемотать вперед всю карьеру ученого, чтобы определить, какой вклад он внесет в науку, и понять, оценят ли его миллионы или лишь несколько единомышленников в рамках и без того довольно узкой дисциплины. Мы также разработали алгоритм, чтобы точно прогнозировать, кто именно из сотен ученых, работавших над научным открытием, получит наибольшее признание. Забегая вперед, скажу, что им редко становится тот человек, который выполняет львиную долю работы.