Высокий IQ и средняя зарплата

Если вы такой умный, почему не богатый? Этот каверзный вопрос ставил в тупик многих талантливых и одаренных людей. Ученые решили внести ясность в этот спор и создали компьютерную модель перераспределения богатства между людьми и, похоже, подтвердили давно известную истину, что самые успешные далеко не самые умные. Исследования имеют прикладной характер и помогут в будущем получать максимальную отдачу от инвестиций в науку.

Распределение богатства в обществе давно следует общеизвестному принципу 80:20: 80% денег на нашей планете находятся во владении у 20% людей. Открытое экономистом Парето эмпирическое правило всегда справедливо для любой сферы жизни и социума любого размера. Разумеется, распределение денег слишком противоречивая и чувствительная вещь, чтобы оставить все как есть. Почему же одни люди получают много, а другие мало?

Традиционный ответ на вопрос звучит так: мы живем в меритократии, а значит люди получают благосостояние пропорционально своему таланту, интеллекту, усилиям и т.д. независимо от социального статуса и происхождения. Люди верят в логичную на первый взгляд справедливость, но все-таки забывают о доле везения, которая играет не последнюю роль.

В идею о равномерном распределении мировых финансов между интеллектуалами почему-то закралась ошибка. Есть закон о нормальном распределении, когда большая часть значений симметрично группируется вокруг средней цифры и это правило встречается почти везде. Возьмем, к примеру, тесты на IQ. У большинства людей интеллект, измеренный подобным тестом, в среднем будет около 100 единиц. Но вряд ли вы найдете личность с IQ равным 1000 или 10 0000.

Точно такое же распределение выражает занятость человека на работе. Основная масса сотрудников работает нормированное количество часов каждый день. Вряд ли вам встречался в жизни человек, который умудрился переработать другого на миллиард часов.

Но когда дело доходит до вознаграждения за проделанную работу, то оказывается, что есть люди, у которые денег в миллиарды раз больше, чем у среднестатистических граждан. Какие же факторы определяют возможность разбогатеть для человека? Как можно рассчитать эти факторы и использовать в дальнейшей жизни для более справедливого распределения денег?

Ученый Алессандро Плучино со своими коллегами из Университета Катании нашел правильные ответы на эти вопросы, создав компьютерную модель, показавшую, как люди используют свой талант для реализации в жизни. В ходе исследования стало ясно какую роль играет удача во всем процессе.

Созданная учеными цифровая симуляция точно воспроизводит распределение богатства во всем мире. В качестве исходных данных в нее заложено N-количество человек со средним талантом, либо интеллектом, не ниже и не выше среднего умственного развития. Таким образом каждый из смоделированных людей чуть менее или чуть более талантлив, точно так же как и соотносятся наши физические параметры - рост и вес. Кто-то потяжелей, полегче, рослый или, наоборот, невысокий, но никто не является размером с муравья или небоскреб. В среднем мы очень похожи.

Разработанная Плучино компьютерная модель просчитала жизнь человека в течение 40 лет со повседневными событиями и удачными поворотам судьбы, которые прямо могли привести личность к обогащению. Конечно, если человек воспользовался моментом и был в меру талантлив. Но также присутствовали и неудачи. То есть ученые создали симуляцию естественной жизни среднестатистического гражданина со случайными событиями.

После каждой симуляции Плучино анализировал вымышленный мир и смотрел, что произошло с каждым человеком к концу карьерного периода в 40 лет. Ученые изучали доставший людям доход и искали корреляцию благосостояния с умственными способностями. Затем исходный эксперимент повторили множество раз, но результаты каждый раз оказывались одинаковыми. Как и предсказывал принцип Парето, даже в компьютерной модели произошло распределение богатств по правилу 80:20.

Исследователи сказали, что не удивились бы результату, если бы все виртуальные люди, оказавшиеся богатыми в симуляции, имели маркер с высоким показателем интеллекта, ну или простыми словами, обладали бы как в реальной жизни талантом. Но в действительности максимальное богатство даже в компьютерной симуляции получили посредственные индивидуумы, которым просто повезло. Получается очевидная вещь: максимальный финансовый успех никогда не совпадет с максимальным талантом.

Плучино со своей командой не зря затеял исследование связи таланта и богатства. Финансовые фонды США, которые вкладывают деньги в науку, очень хотят знать, как скоро они получат отдачу от инвестиции и как свести к минимуму неокупаемость технологий в научном мире. Чтобы решить эти задачи, была создана специальная исследовательская программа, которые получила 1,7 млн долларов на изучение везения или роли удачи в научных открытиях, чтобы лучшим образом в будущем предсказывать результаты финансирования того или иного проекта.

Алессандро Плучино использовал свою компьютерную симуляцию, где он проверял распределение богатства в мире, и просчитал три модели финансирования ученых с обязательным добавлением фактора удачи в расчеты. Дело в том, что инвестфонды долго не знали, по какому из трех вариантов предпочтительней отправлять финансирование: командам из уже состоявшихся и успешных ученых, новичкам или сделать равномерное распределение.

Цифровая симуляция Плучино показала, что лучшая стратегия - распределить финансирование в равных количествах между всеми учеными, а на втором месте по рациональности - выдать гранты случайным образом 10-20% всех ученых. Стратегии частичного инвестирования прекрасно работают для получения выгоды от неожиданных научных открытий, которые ученые делают время от времени. При этом успешность ученого никакой роли не играет, если он в прошлом изобрел что-то значительное, это не значит, что в будущем он отличится.

Подход на основе симуляции Плучино выгоден не только в большой науке, но и для расчета инвестиций в технологические стартапы, средние и крупные промышленные предприятия, образовательные проекты и многое другое.

Источник Фото Unsplash