Kaip nesėkmės duomenų gavyba gali išmokyti mus sėkmės paslapčių

Ponia Tech | Edison: Kongreso biblioteka, lemputė: Pixabay

Thomas Edisonas dažnai apibūdinamas kaip didžiausias Amerikos išradėjas. Jo sėkmė apima elektros energijos gamybą, garso įrašymą ir elektros lemputę.

Tačiau Edisonui nesėkmės nebuvo svetimos. Jis puikiai išbandė 1000 skirtingų konstrukcijų, kol apsigyveno ant anglies siūlelio, kuris tapo pirmąja komerciškai sėkminga elektros lempute. Šis atkaklumas jį išskyrė. Pasak jo, daugelis gyvenimo nesėkmių yra žmonės, kurie nesuvokė, kaip arti buvo sėkmės, kai pasidavė.

Daugelis grupių ir asmenų ištyrė sėkmės prigimtį. Šie tyrimai davė įvairaus laipsnio įžvalgos. Kita pusė - nesėkmės pobūdis - yra daug mažiau ištirta, bet, be abejo, svarbesnė. Mažai žinoma apie gedimo dinamiką valdančius mechanizmus.

Šiandien tai pasikeičia, bent iš dalies, dėl Yian Yin ir jo kolegų darbo Šiaurės Vakarų universitete Evanston, Ilinojaus valstijoje. Ši komanda išanalizavo nesėkmės pobūdį trijuose didžiuliuose duomenų rinkiniuose, kurie seka pradedančiųjų įmonių, mokslininkų, bandančių užsitikrinti finansavimą, ir teroristinių išpuolių sėkmę. Kūrinyje atskleidžiama nesėkmių dinamika ir paslėptas parašas, galintis ankstyvoje stadijoje atskirti artėjančias nesėkmes nuo sėkmių.

Komandos metodas pagrįstas trijų duomenų rinkinių analize. Pirmasis yra visų su sveikata susijusių mokslinių tyrimų pasiūlymų rinkinys, pateiktas JAV nacionaliniams sveikatos institutams 1985–2015 m.

NIH yra didžiausia pasaulyje biomedicininių tyrimų finansuotoja, todėl šis duomenų rinkinys yra didžiulis, susidedantis iš 776 721 paraiškos, kurią pateikė 139 091 mokslininkas. Jame taip pat pateikiama informacija apie tai, ar kiekvienas pasiūlymas buvo finansuojamas, ar ne; kitaip tariant, ar tai buvo sėkminga, ar ne.

Antroji duomenų bazė yra įrašų apie investicijas į pradedančias įmones iš VentureXpert, oficialios Nacionalinės rizikos kapitalo asociacijos duomenų bazės. Taip atsitiko kiekvieno startuolio, finansuoto rizikos kapitalistų 1970–2017 m., likimas – iš viso 58 111 įmonių, kuriose dalyvauja 253 579 novatoriai.

Šiuo atveju startuolis laikomas sėkmingu, jei per penkerius metus nuo įkūrimo jis pasiekė pirminį viešą siūlymą arba didelės vertės susijungimą ir įsigijimą.

Galutinis duomenų rinkinys yra iš Pasaulinės terorizmo duomenų bazės, kurioje fiksuojama 170 350 teroristinių išpuolių, įvykdytų 3 178 teroristinių organizacijų 1970–2017 m. Šiuo atveju sėkminga ataka laikoma tokia, kuri nusineša bent vieną gyvybę, o nesėkmės – tos, dėl kurių niekas nenužudo.

Pagrindinis šių duomenų rinkinių bruožas yra tai, kad jie leidžia Yin ir co sekti tyrėjų, novatorių ir teroristinių grupuočių, kurios daug kartų bando pasiekti savo tikslą, likimą. Pagrindinis klausimas, kurį jie tiria, yra tai, kaip bandymai keičiasi laikui bėgant ir kokie veiksniai yra susiję su šiais pokyčiais.

Yin ir co konkrečiai tiria du veiksnius, kurie, kaip manoma, vaidina svarbų vaidmenį sėkmei ir nesėkmei: atsitiktinumą ir mokymąsi. Pirmiausia jie žiūri į atsitiktinumą, į mintį, kad atsitiktiniai įvykiai vaidina svarbų vaidmenį, trukdydami arba padidindami sėkmės tikimybę.

Tai veda prie paprasto modelio. Jei atsitiktinumas yra pagrindinis veiksnys, lemiantis sėkmę, tada kiekvienas bandymas turi ribotą tikimybę, kad bus sėkmingas. Iš tiesų, sėkmė ilgainiui pasieks, jei bus atlikta pakankamai pastangų. Tai rodo, kad bandymų skaičius prieš sėkmę turėtų atitikti eksponentinį pasiskirstymą.

Siekdami patikrinti šią teoriją, Yin ir bendradarbiai ištyrė tų pačių asmenų ar komandų nesėkmių sekas prieš jiems pasiekus sėkmę. Pasirodo, šios sekos nesilaiko atsitiktinio modelio numatytų pasiskirstymo.

Yin ir co taip pat įvertino pirmąjį ir priešpaskutinį šių nesėkmių serijų bandymus ir palygino juos, kad pamatytų, kaip jie pasikeitė. Jei svarbiausia sėkmė, didelio skirtumo neturėtų būti.

Tačiau priešpaskutinės pastangos yra žymiai geresnės nei pirmieji, sako komanda. Tai rodo, kad turi veikti kitas mechanizmas: dalyvaujantys žmonės turi mokytis. Kitaip tariant, nesėkmės patirtis suteikia vertingų pamokų, kurias galima panaudoti siekiant pagerinti našumą kitą kartą.

Kadangi mokymasis turėtų sumažinti bandymų, kurių reikia norint pasiekti sėkmę, skaičių, tai turėtų lemti siauresnį nesėkmių ruožų pasiskirstymą nei atsitiktinumo modelio prognozuojama eksponentinė forma.

Tačiau Yin ir co nuostabai, nesėkmių ruožai taip pat nesilaiko šio modelio. Tiesą sakant, jų pasiskirstymas yra daug riebesnis. Šie stebėjimai rodo, kad nei atsitiktinumas, nei mokymasis negali paaiškinti nesėkmių slypinčių empirinių modelių, teigia mokslininkai.

Taigi, kokie kiti veiksniai yra svarbūs? Siekdami išsiaiškinti, Yin ir bendradarbiai modeliavo, kaip žmonės mokosi iš patirties ir kaip tai daro įtaką jų kitam bandymui. Visų pirma, jie modeliavo, ar žmonės atsižvelgia į visą savo ankstesnę patirtį, ar tik į kai kurias iš jų.

Gautame modelyje atsižvelgiama į visą mokymosi spektrą – nuo ​​agentų, kurie atsižvelgia į visą savo ankstesnę patirtį, iki tų, kurie neatsižvelgia į savo ankstesnę patirtį, ir visa kita.

Komanda teigia, kad modelis numato fazinį elgesio pokytį, atitinkantį empirinius duomenis. Kai mokymosi iš patirties lygis yra žemiau tam tikros ribos, būsimi bandymai niekada nebus pakankamai geri, kad būtų sėkmingi. Iš tiesų, grupės gali pabloginti savo darbo kokybę.

Tačiau kai mokymosi iš patirties lygis viršija šią ribą, būsimi bandymai tampa vis geresni ir geresni, kol galiausiai pasiseks. Ir pagrindinis veiksnys yra tai, kaip žmonės mokosi.

Tai turi svarbių pasekmių. Pavyzdžiui, tai reiškia, kad komandos mokymosi procesas yra geras rodiklis, ar jis kada nors pasiseks, ar ne. Mūsų išvados atskleidžia identifikuojamus, tačiau anksčiau nežinomus ankstyvuosius signalus, leidžiančius nustatyti gedimų dinamiką, kuri lems galutinę pergalę ar pralaimėjimą, sako Yin ir kt.

Kitas žingsnis bus sėkmingo mokymosi analizė savo vietoje kad jį būtų galima atskirti nuo nesėkmingo mokymosi ir galiausiai mokyti sistemingai.

Tai gali būti labai svarbus būdas komandoms įgyti pranašumą varžybose. Ir kadangi ant kortos kyla tiek daug finansavimo ir investicijų, sėkmingi besimokantieji turi daug paskatų stengtis labiau. Edisonas tikrai būtų sužavėtas.

Nuoroda: arxiv.org/abs/1903.07562 : Nesėkmės dinamikos įvertinimas mokslo, paleidimo ir saugumo srityse

paslėpti