Если ты такой умный, почему не богатый?

Оказывается, по случайности
Самые успешные люди — не самые талантливые, а самые удачливые.
Это подтверждает фантастически интересная работа работа «Талант против удачи: роль случайности в успехах и провалах», способная вызвать революцию в широком спектре важнейших сфер деятельности:

— подбор высших руководящих кадров (в бизнесе и госуправлении);
— выбор стартапов для инвестиций и направлений финансирования в НИОКР;
— оценка механизмов социальной мобильности;
— отношение к распределению богатств, меритократии, эффективности, персональным карьерным стимулам, образованию, социальной репутации и, как следствие всего названного, — к социальной структуре общества.
Основанием такой «революции революций» является сочетание 3х факторов.

Новая работа:

✔️ показывает необходимость и достаточность всего лишь одного фактора случайности в карьерных, репутационных и финансовых взлетах как отдельных персоналий, так и компаний;

✔️ математически обосновывает ошибочность доминирующего в мире подхода к оценке успешности, который Нассим Талеб называет «феномен объяснительства», а Пол Лазарсфелд «суждением задним числом»;

✔️ предлагает стратегии, способные преодолеть доселе, казалось бы, непреодолимый «Эффект Матфея», когда «богатые будут богаче, а бедные беднее».

Почему богатые становятся богаче
Распределение богатств следует хорошо известной схеме «80:20»: 80% богатств принадлежит 20% людей. Например, в прошлом году всего восемь человек имели общее благосостояние, эквивалентное уровню 3,8 млрд самых бедных в мире.

Это происходит во всех обществах любых масштабов. А такое распределение называется степенным законом, проявляющимся в широком спектре социальных явлений.

Распределение богатств — одна из самых противоречивых проблем, поскольку касается столь важных для человечества вопросов справедливости и достоинствах.

Почему же так мало людей обладают основными богатствами?

Обычный ответ заключается в том, что мы живем в меритократии, в которой люди вознаграждаются за свой талант, интеллект и усилия.
Со временем, как думают многие, все это приводит к успеху и богатству, распределение которых мы и наблюдаем, хотя и удача, конечно, может сыграть свою роль.

Но есть проблема с этой идеей. В то время как распределение богатства следует степенному закону, распределение человеческих навыков и талантов, обычно, следует нормальному распределению, симметричному относительно среднего значения.

Например, интеллект, измеренный с помощью тестов IQ, следует этой схеме. Средний IQ равен 100, и никто на свете не имеет IQ 1000 или 10000.

То же самое относится к трудолюбию (усилиям, измеряемым часами работы). Некоторые люди работают больше, чем в среднем, а некоторые работают меньше. Но никто не работает в миллиард раз больше часов, чем кто-либо другой.

Однако, когда дело доходит до вознаграждения за работу, у некоторых людей в миллиарды раз больше денег, чем у других. Более того!

Многочисленные исследования показали, что самые богатые люди, как правило, не самые талантливые.

Какие же факторы определяют, как люди становятся богатыми? Может быть, случай играет большую роль, чем мы привыкли думать?

И как эти факторы (какими бы они ни были) можно использовать, чтобы сделать мир лучше и справедливей?

Виртуальная модель общества многое объясняет
Ответы на поставленные вопросы теперь может быть дан благодаря работе, выполненной под руководством Алессандро Плучино из Университете Катании (Италия).

Они создали компьютерную модель человеческого таланта и того, как люди используют его в жизни. Модель позволяет изучать роль случайности в этом процессе.

Результаты моделирования — поразительные.

— Моделирование точно воспроизводит распределение богатства в реальном мире.
— При этом самые богатые люди далеко не самые талантливые (хотя они должны обладать определенным уровнем таланта). Зато они самые удачливые.
Полученные результаты могут иметь серьезные последствия.

Они могут принципиально изменить то, как общество оптимизирует отдачу, получаемую от инвестиции во всем: от бизнеса до науки.

Модель предельно проста.

Она состоит из N человек, каждый из которых обладает определенным уровнем таланта (умения, интеллект, способности и т. д.). Уровень этого таланта обычно распределяется вокруг некоторого среднего значения с некоторым стандартным отклонением. Таким образом, некоторые люди более талантливы, чем в среднем, а некоторые — менее, но никто не обладает талантом, на порядки превосходящим других.

Это тот же вид распределения, который можно увидеть для различных человеческих навыков или таких характеристик, как высота или вес. Некоторые люди выше или меньше среднего, но никто не является размером с муравья или небоскреб.

Компьютерная модель отображает каждого человека в течение 40 лет. За это время люди переживают удачные события, которые они могут использовать, чтобы увеличить свое богатство, если они достаточно талантливы.

Также они испытывают неудачные события, которые уменьшают их богатство. Эти события происходят случайным образом.

По истечению 40-калетнего периода, виртуальных людей ранжируют по богатству и изучают характеристики наиболее успешных. Также подсчитывается распределение богатства.

И такое моделирование повторяется много-много раз, чтобы проверить устойчивость результатов.
В итоге распределение богатства среди индивидов в «виртуальном обществе» точно такое же, как в реальном, и соответствует правилу «80–20».

Казалось бы, самые богатые 20% должны были бы оказываться и самыми талантливыми. Но это не происходит. Самые богатые «виртуальны люди» обычно не самые талантливые и даже не рядом с ними. Максимальный успех никогда не совпадает с максимальным талантом, и наоборот.

Но если не талант, то какой другой фактор вызывает это перекошенное распределение богатства?

«Наше моделирование ясно показывает, что такой фактор — просто удача», — заключают авторы.
Они показывают это, ранжируя людей в соответствии с количеством удачных и неудачных событий, которые они испытывают на протяжении своей 40-летней карьеры.

Получается однозначно, что наиболее успешные также являются самыми удачливыми, а наименее успешные также являются наибольшими неудачниками.
Что вытекает из результатов исследования

Эти результаты могут иметь самые серьезные последствия для общества. Ведь речь о том, какова самая эффективная стратегия оценки успехов в свете нового понимания роли случайных удач?

Авторы исследования решили применить его результаты для анализа эффективности при финансировании научных исследований.

Финансирующие агентства (как и частные инвесторы) заинтересованы в максимизации отдачи от инвестиций в НИОКР (или в стартапы).

Недавно Европейский исследовательский совет инвестировал $1,7 млн. в программу по изучению serendipity (интуитивная прозорливость) — роль удачи в научных открытиях и того, как ее можно использовать для улучшения результатов финансирования.

Команда Алессандро Плучино ответила на этот вопрос. Они использовали свою модель для изучения различных способов финансирования, чтобы увидеть, какие из них дают лучшую отдачу, когда учитывается фактор удачи.

Команда изучила три модели, в которых финансирование исследований распределяется:

— поровну всем ученым;
— случайным образом некому подмножествк ученых;
— предпочтительно тем, кто был самым успешным в прошлом.
Как думаете — какая из стратегий лучшая (обеспечивающая наивысшую отдачу)?

Оказывается, первая — поровну всем ученым.

А на 2м и 3м месте по эффективности отдачи стратегии случайного распределения финансирования среди, соответственно, 10% и 20% ученых.

При таких стратегиях исследователи лучше всего могут воспользоваться интуитивной прозорливостью — неожиданными открытиями, которые они делают время от времени.

В то же время, тот факт, что ученый сделал важное открытие в прошлом, совершенно не означает, что он или она с большей вероятностью сделает это в будущем.

Аналогичный подход может быть применен и для инвестиций в другие виды предприятий, таких как малые или крупные предприятия, технологические стартапы, образование…
Во всех этих предприятиях названные стратегии способны повысить вероятность демонстрации ими талантливых результатов или даже совершенно непредсказуемых случайных прорывных удач (как это бывает у стартапов — единорогов).

Вместо заключения
Эта работа подобна открытию квантовой механики, позволившей радикально отказаться от интуитивных трактовок роли случайности в микромире.

Теперь, спустя век, необходимо сделать то же самое на уровне макро мира — науки, искусства, бизнеса, спорта, повседневной жизни.

В течение веков, если не тысячелетий, человечество находилось в плену «наивной меритократии», недооценивающей роль случайности среди детерминантов успеха и награждающей, как ей казалось, наиболее компетентных людей.

Но цена приверженности «наивной меритократии» слишком высока.

И дело даже не в том, что она награждает далеко не самых достойных.

А в том, что следование стратегии «наивной меритократии» не позволяет:

— сбалансировать риски от неучета случайностей;
— воспользоваться недоступным для «наивной меритократии» потенциалом «интуитивной прозорливости», увеличивая разнообразие исследований и способствуя появлению истинно прорывных инновации.
Не говоря уж о том, что ставшая для человечества аксиомой максима «богатые будут богаче», оказывается, совсем не обязательной в мире, где научились не только учитывать, но и использовать фактор случайности.