Jei tu toks protingas, kodėl nesi turtingas? Pasirodo, tai tik atsitiktinumas.

Turtas skirstomas pagal gerai žinomą modelį, kartais vadinamą 80:20 taisykle: 80 procentų turto priklauso 20 procentų žmonių. Iš tiesų, praėjusių metų ataskaitoje buvo padaryta išvada, kad tik aštuonių vyrų bendras turtas prilygsta skurdžiausių pasaulio žmonių 3,8 mlrd.

Atrodo, kad tai vyksta visose visuomenėse visais mastais. Tai gerai ištirtas modelis, vadinamas galios dėsniu, kuris pasireiškia įvairiuose socialiniuose reiškiniuose. Tačiau turto paskirstymas yra vienas prieštaringiausių dėl jo keliamų klausimų dėl teisingumo ir nuopelnų. Kodėl tiek mažai žmonių turėtų turėti tiek daug turto?

Įprastas atsakymas yra toks, kad gyvename meritokratijoje, kurioje žmonės yra apdovanoti už talentą, sumanumą, pastangas ir pan. Laikui bėgant daugelis žmonių mano, kad tai virsta mūsų stebimu turto pasiskirstymu, nors tam įtakos gali turėti ir sveika dozė.

Tačiau ši idėja turi problemą: nors turtas pasiskirsto pagal galios dėsnį, žmogaus įgūdžiai paprastai pasiskirsto pagal normalų pasiskirstymą, kuris yra simetriškas vidutinei vertei. Pavyzdžiui, intelektas, matuojamas IQ testais, atitinka šį modelį. Vidutinis IQ yra 100, bet niekas neturi 1000 ar 10000 IQ.

Tas pats pasakytina ir apie pastangas, matuojamas dirbtomis valandomis. Kai kurie žmonės dirba daugiau valandų nei vidutiniškai, o kiti mažiau, bet niekas nedirba milijardą kartų daugiau valandų nei bet kas kitas.

Ir vis dėlto kalbant apie atlygį už šį darbą, kai kurie žmonės turi milijardus kartų daugiau turto nei kiti. Be to, daugybė tyrimų parodė, kad pagal kitas priemones turtingiausi žmonės paprastai nėra patys talentingiausi.

Kokie veiksniai tada lemia, kaip asmenys tampa turtingi? Ar gali būti, kad atsitiktinumas vaidina didesnį vaidmenį, nei kas nors tikėjosi? Ir kaip galima išnaudoti šiuos veiksnius, kad ir kokie jie būtų, kad pasaulis būtų geresnis ir teisingesnis?

Šiandien mes gauname atsakymą dėl Alessandro Pluchino iš Katanijos universiteto Italijoje ir kelių kolegų darbo. Šie vaikinai sukūrė kompiuterinį žmogaus talento modelį ir tai, kaip žmonės jį naudoja siekdami išnaudoti gyvenimo galimybes. Modelis leidžia komandai ištirti atsitiktinumo vaidmenį šiame procese.

Rezultatai tarsi atveria akis. Jų modeliavimas tiksliai atkuria turto pasiskirstymą realiame pasaulyje. Tačiau turtingiausi asmenys nėra patys talentingiausi (nors jie turi turėti tam tikrą talento lygį). Jiems pasisekė. Ir tai turi reikšmingų pasekmių tam, kaip visuomenės gali optimizuoti investicijų grąžą į viską – nuo ​​verslo iki mokslo.

Pluchino ir co modelis yra paprastas. Tai susideda iš N žmonių, kurių kiekvienas turi tam tikrą talento lygį (įgūdžiai, intelektas, gebėjimai ir pan.). Šis talentas paprastai pasiskirsto tam tikru vidutiniu lygiu su tam tikru standartiniu nuokrypiu. Taigi kai kurie žmonės yra talentingesni nei vidutiniai, o kiti mažiau, tačiau niekas nėra talentingesnis už bet kurį kitą.

Tai toks pat pasiskirstymas pagal įvairius žmogaus įgūdžius ar net tokias savybes kaip ūgis ar svoris. Kai kurie žmonės yra aukštesni arba mažesni nei vidutiniai, bet niekas nėra skruzdėlės ar dangoraižio dydžio. Tiesa, visi esame labai panašūs.

Kompiuterinis modelis nusako kiekvieną asmenį per 40 metų darbo trukmę. Per šį laiką asmenys patiria laimingus įvykius, kuriuos jie gali išnaudoti norėdami padidinti savo turtą, jei yra pakankamai talentingi.

Tačiau jie patiria ir nelaimingų įvykių, mažinančių jų turtą. Šie įvykiai įvyksta atsitiktinai.

Pasibaigus 40 metų, Pluchino ir bendradarbiai suskirsto asmenis pagal turtą ir tiria sėkmingiausiųjų savybes. Jie taip pat apskaičiuoja turto pasiskirstymą. Tada jie kartoja modeliavimą daug kartų, kad patikrintų rezultato patikimumą.

Kai komanda reitinguoja asmenis pagal turtą, pasiskirstymas yra lygiai toks pat, kaip matoma realaus pasaulio visuomenėse. „80–20“ taisyklės laikomasi, nes 80 procentų gyventojų valdo tik 20 procentų viso kapitalo, o likę 20 procentų – 80 procentų to paties kapitalo, praneša Pluchino ir co.

Tai gali būti nenuostabu ar nesąžininga, jei turtingiausi 20 procentų pasirodys esantys talentingiausi. Bet taip nenutinka. Turtingiausi asmenys paprastai nėra patys talentingiausi arba nėra šalia jo. Didžiausia sėkmė niekada nesutampa su maksimaliu talentu, ir atvirkščiai, teigia mokslininkai.

Taigi, jei ne talentas, koks kitas veiksnys lemia šį iškreiptą turto pasiskirstymą? Mūsų modeliavimas aiškiai rodo, kad toks veiksnys yra tik gryna sėkmė, sako Pluchino ir kt.

Komanda tai parodo suskirstydama asmenis pagal laimingų ir nelaimingų įvykių, kuriuos jie patyrė per 40 metų karjerą, skaičių. Akivaizdu, kad sėkmingiausi asmenys yra ir patys laimingiausi, sako jie. Ir mažiau sėkmingi asmenys taip pat yra patys nelaimingiausi.

Tai turi reikšmingų pasekmių visuomenei. Kokia yra veiksmingiausia strategija išnaudoti sėkmės vaidmenį sėkmei?

Pluchino ir bendradarbiai nagrinėja tai mokslo tyrimų finansavimo požiūriu – tai jiems akivaizdžiai artima problema. Finansavimo agentūros visame pasaulyje yra suinteresuotos maksimaliai padidinti savo investicijų į mokslo pasaulį grąžą. Iš tiesų, Europos mokslinių tyrimų taryba neseniai investavo 1,7 mln. USD į programą, skirtą tirti serendipiškumą – sėkmės vaidmenį moksliniuose atradimuose – ir kaip jį panaudoti siekiant pagerinti finansavimo rezultatus.

Pasirodo, Pluchino ir bendradarbiai yra pasirengę atsakyti į šį klausimą. Jie naudoja savo modelį norėdami ištirti įvairius finansavimo modelius, kad sužinotų, kurie duoda didžiausią grąžą, kai atsižvelgiama į sėkmę.

Grupė ištyrė tris modelius, kuriuose mokslinių tyrimų finansavimas paskirstomas vienodai visiems mokslininkams; atsitiktinai paskirstytas mokslininkų pogrupiui; arba pirmenybė teikiama tiems, kuriems praeityje sekėsi labiausiai. Kuri iš šių strategijų yra geriausia?

Pasirodo, geriausią grąžą duodanti strategija yra vienodai paskirstyti finansavimą visiems mokslininkams. Antroji ir trečioji geriausia strategija apima atsitiktinį jos paskirstymą 10 ar 20 procentų mokslininkų.

Tokiais atvejais mokslininkai geriausiai gali pasinaudoti karts nuo karto daromais netikėtais atradimais. Žvelgiant atgal, akivaizdu, kad tai, kad mokslininkas praeityje padarė svarbų atsitiktinį atradimą, nereiškia, kad jis greičiausiai jį padarys ateityje.

Panašus požiūris taip pat galėtų būti taikomas investuojant į kitų rūšių įmones, pvz., mažas ar dideles įmones, technologijų startuolius, išsilavinimą, skatinantį talentą, ar net atsitiktinių laimingų įvykių kūrimą.

Aišku, čia reikia daugiau dirbti. Ko mes laukiame?

Nuoroda: arxiv.org/abs/1802.07068 : Talentas prieš sėkmę: atsitiktinumo vaidmuo sėkmei ir nesėkmei

paslėpti