Сегодня для меня особенный день,
потому что у меня день рождения.
(Аплодисменты)
И спасибо всем вам, что пришли на вечеринку.
(Смех)
Но каждый раз, когда ты устраиваешь вечеринку, есть тот, кто её испортит. Так?
(Смех)
Я физик,
и в этот раз я привёл другого физика с этой целью.
Его зовут Альберт Эйнштейн — тоже Альберт, — и это именно он однажды сказал,
что человек, который не сделал свой самый значимый вклад в науку
до 30 лет,
никогда уже этого не сделает.
(Смех)
Что ж, вам не нужно проверять в Википедии,
что мне уже за 30.
(Смех)
И самое главное, о чём это говорит мне и всем нам, —
то, что в сфере науки
я бесполезен.
Но, к счастью, удачные периоды случались в моей карьере.
В возрасте 28 или около того я стал интересоваться сетями,
и несколько лет спустя мы опубликовали несколько ключевых статей
об открытии безмасштабных сетей,
что послужило началом новой дисциплины, которую мы сегодня называем наука о сетях.
Если вам это интересно, то сейчас можно получить степень доктора науки о сетях
в Будапеште, в Бостоне,
вы можете изучать эту науку по всему миру.
Несколько лет спустя,
когда я переехал в Гарвард, будучи сначала в творческом отпуске,
я заинтересовался ещё одним типом сетей:
на этот раз взаимосвязями в нас самих:
как гены, белки и метаболиты связаны друг с другом
и как они связаны с болезнями.
И этот интерес привел к ещё большему исследованию в медицине,
в том числе и на кафедре Сетевой Медицины Гарвардского университета,
где более 300 исследователей изучают эту сферу
для лечения пациентов и разработки новых лекарств.
Несколько лет назад
я думал, что воспользуюсь идеей сетей
и опытом, который мы получили,
для применения в другой сфере
с целью определения успеха.
Почему мы так решили?
Что ж, мы полагали, что в определённой степени
наш успех определяется взаимосвязями, частью которых мы являемся, —
то есть взаимосвязи могут как толкать нас вперёд, так и тянуть назад.
И мне было интересно, сможем ли мы использовать знания, данные и опыт,
приобретённые при развитии сетей,
чтобы оценить, как происходят эти вещи.
Вот что получилось в итоге.
То, что вы видите здесь, — это сеть галерей в музеях,
связанных друг с другом.
И из этой карты, которую мы составили в прошлом году,
мы можем достаточно точно предопределить успех художника,
если вы покажите мне первых пять выставок в его или её карьере.
В процессе исследования успеха
мы поняли, что успех — это не только о взаимосвязях;
существует множество других составляющих.
Одна из таких составляющих, необходимых для успеха, —
это ваши результаты.
Итак, давайте определим, в чём разница между результатами и успехом.
Результаты — это то, что вы делаете:
как быстро вы бежите, какие картины вы пишите,
какие статьи вы публикуете.
Тем не менее, в нашей рабочей терминологии,
успех — это то, что общество замечает из того, что вы делаете,
из ваших результатов.
Как оно их отмечает и как вас за них награждает?
Другими словами,
ваши результаты — о вас, а ваш успех — о всех нас.
И это было для нас очень важным открытием,
потому что именно когда мы определили, что успех это коллективная мера,
которую нам даёт общество,
успех стал измеряемым,
потому что если он находится в сфере общества, об этом есть множество данных.
Итак, мы ходим в школу, мы тренируемся, мы практикуемся,
потому что верим, что результаты приводят к успеху.
Но в начале наших исследований
мы поняли, что результаты и успех — это очень очень разные существа
с математической точки зрения этого исследования.
Давайте я наглядно это покажу.
Итак, вы видите здесь самого быстрого человека на земле, Усейна Болта.
И конечно же, он выигрывает большинство соревнований, в которых участвует.
И мы знаем, что он самый быстрый на земле, благодаря хронометру
для измерения скорости.
Интересен тот факт, что когда он выигрывает,
так происходит не потому, что он значительно опережает соперников.
Он бежит максимум на процент быстрее, чем человек, который проигрывает гонку.
И он не только бежит всего на 1 процент быстрее, чем второй участник,
но также он не бежит в 10 раз быстрее, чем я —
и, поверьте, я не лучший бегун.
(Смех)
И каждый раз, когда мы можем измерить результаты,
мы замечаем кое-что интересное:
а именно то, что результаты ограничены.
Это значит, что у людей нет значительной разницы в результатах.
Она колеблется в пределах узкого коридора значений,
и нам нужен хронометр, чтоб определять эти расхождения.
Это не означает, что мы не можем отличить хороших от наилучших,
но самых лучших очень трудно определить.
И проблема в том, что большинство из нас работает в сферах,
где нет хронометра для измерения наших результатов.
Хорошо, результаты ограничены,
и между нами не существует значительных расхождений в отношении результатов.
А как насчёт успеха?
Что ж, давайте перейдём к другой теме, например, к книгам.
Один из критериев успеха среди писателей — количество людей, читающих твои работы.
Так что когда моя предыдущая книга вышла в 2009 году,
я был в Европе, общался с редактором
и поинтересовался: кто мои конкуренты?
Среди них были великолепные писатели.
На той неделе...
(Смех)
Дэн Браун выпустил «Утраченный символ»,
а также вышла в свет »Последняя Песня»
Николаса Спаркса.
И если вы просто взглянете на список,
вы поймёте, что глядя на результат, вряд ли найдутся расхождения
между этими книгами и моей.
Правильно?
Поэтому, возможно, если бы команда Николаса Спаркса работала усерднее,
он с лёгкостью стал бы номером один,
потому что оказаться лидером было практически случайностью.
Итак, давайте взглянем на цифры — я человек чисел, так ведь?
Давайте посмотрим на продажи Николаса Спаркса.
И оказывается, за первую неделю
Николас Спаркс продал более ста тысяч экземпляров,
и это поразительное количество!
Вообще-то, можно попасть в лидеры списка бестселлеров «New York Times»,
продавая 10 000 экземпляров в неделю,
то есть он в 10 раз превысил норму, необходимую, чтобы стать номером один.
Но он не стал номером один.
Почему?
Потому что был ещё Дэн Браун, который продал 1.2 миллиона экземпляров за неделю.
(Смех)
И мне эта цифра нравится потому, что она доказывает:
успех безграничен,
и самый лучший не просто получает слегка больше, чем второй лучший,
он получает несоизмеримо больше,
потому что успех — это коллективная мера.
Мы определяем его за них, а не они зарабатывают его своими результатами.
Итак, одна вещь, которую мы поняли, это то, что результаты ограничены,
а успех, будучи коллективным, неограничен,
и это заставляет задуматься:
как мы получаем эти огромные расхождения в успехе,
если у нас минимальные различия в результатах?
Недавно я выпустил книгу, посвящённую именно этому вопросу.
И мне не дали достаточно времени, чтобы изложить всё,
поэтому я вернусь к такому вопросу:
хорошо, к вам пришёл успех; когда это случилось?
давайте вернёмся к спойлеру нашей вечеринки и спросим себя:
почему Эйнштейн сделал это смешное заявление о том,
что только до 30 лет вы можете быть креативным?
А всё потому, что, оглядываясь вокруг, он видел этих удивительных физиков,
которые создали квантовую механику и современную физику,
когда им было 20–30 лет или немного за 30.
И не только он.
И это не просто ошибка наблюдения,
потому что на самом деле существует масса гениальных исследований,
в которых задокументирован факт того,
что если посмотреть на всеми любимых исторических личностей
и обратить внимание возраст, в котором они сделали свой самый большой вклад —
будь-то в музыку, или в науку,
или в инженерию, —
большинство из них сделали это в возрасте после 20, 30 или максимум около 40.
Но есть одна проблема в этом гениальном исследовании.
Во-первых, оно создаёт впечатление,
что креативность равняется молодости,
а это прискорбно осознавать, так?
(Смех)
А также в нём есть ошибка наблюдения,
потому что оно затрагивает только гениев, но не берёт во внимание рядовых учёных,
не учитывает всех нас и не интересуется,
правда ли, что с годами креативность исчезает?
Это именно то, что мы пытались сделать,
и это важно для получения источников информации.
Итак, давайте взглянем на обыкновенного учёного, как я,
и посмотрим на мою карьеру.
Здесь вы видите материалы, которые я опубликовал,
начиная с моей первой статьи в 1989 году — я тогда жил в Румынии,
и до сегодняшнего дня.
А по вертикали вы можете видеть влияние моей работы,
а именно, сколько цитат,
сколько других материалов, цитирующих мою работу, было написало.
И если вы посмотрите на это,
вы увидите, что в моей карьере выделяются три разных периода.
Это первые 10 лет, когда я активно работал,
но не многого достиг.
Кажется, никому нет дела до моих исследований, так?
Влияния практически нет.
(Смех)
В то время я занимался материаловеденьем,
а потом я открыл для себя сети
и начал писать о науке о сетях.
И это привело к публикации влиятельных работ, одна за другой.
Это было действительно хорошо. Вот этот период в моей карьере.
(Смех)
Но вопрос в том, что же происходит сейчас?
Мы ещё не знаем, потому что прошло не достаточно времени,
чтобы определить степень влияния этих материалов;
для этого нужно время.
Когда вы смотрите на данные,
кажется, что Эйнштейн, гениальный учёный, прав,
и я на том самом этапе свой карьеры.
(Смех)
И поэтому мы решили: ладно, давайте определим, как же всё происходит,
для начала в науке.
И чтобы исключить ошибку выборки
при рассмотрении только гениев,
мы решили проследить за карьерами каждого учёного,
начиная с 1900 года до сегодняшнего дня,
и исследовать максимальные достижения каждого из них,
несмотря на то, получили они Нобелевскую Премию или нет,
и даже если никто не знает ни чем они занимались, ни об их лучших результатах.
И вот что показывает этот слайд.
Каждая линия это карьера,
а голубая точка на вершине карьеры
говорит о том, что это лучшие результаты.
И вопрос в том,
когда они сделали самые большие открытия?
Чтобы это определить,
мы смотрим на то, какова вероятность, что вы сделаете своё лучшее открытие
в первый, второй, третий или 10-й год вашей карьеры.
Мы не учитываем возраст.
Мы смотрим на «академический возраст».
Ваш академический возраст начинается с публикации вашей первой статьи.
Знаю, кое-кто из вас всё ещё малыши.
(Смех)
Итак, давайте взглянем на вероятность
издания вашей самой влиятельной работы.
И то, что мы видим, подтверждает: гениальное исследование верное.
Большинство учёных склонны издавать самые влиятельные материалы
в первые 10, 15 лет своей карьеры,
а дальше идёт на спад.
И спад настолько стремительный, что в мои 30 лет в професии
шанс того, что я выпущу исследование, которое будет иметь большее влияние,
чем всё, что я делал раньше,
равен менее одному проценту.
Я вот на этом этапе своей карьеры, согласно этим данным.
Но тут кроется проблема.
Мы не достаточно качественно осуществляем проверку.
Проверка должна быть такой:
как выглядит учёный, который делает случайный вклад в науку?
Или какова продуктивность учёного?
Когда они пишут свои статьи?
Что ж, мы измерили продуктивность,
и вот что удивительно: продуктивность,
то есть вероятность написания работы в первый, 10 или 20 год вашей карьеры
не отличается от вероятности стать влиятельным
в тот же период вашей карьеры.
Одним словом,
после череды статистических тестов есть только одно объяснение этому:
на самом деле, то, как мы, учёные, работаем,
любая статья, которую мы публикуем, любой проект, в котором мы участвуем,
имеет абсолютно одинаковые шансы стать нашим наилучшим результатом.
А значит, открытие — как лотерейный билет.
И чем больше лотерейных билетов мы покупаем,
тем выше наши шансы.
И так случилось, что
большинство учёных покупают большинство лотерейных билетов
в первые 10, 15 лет своей карьеры,
а дальше их продуктивность снижается.
Больше они не покупают лотерейных билетов.
И кажется, что они больше не креативны.
На самом же деле они прекращают пробовать.
Что ж, если мы соберём все данные вместе, вывод будет очень простым:
успех может прийти в любое время.
Это может быть как первая, так и последняя работа в вашей карьере.
Это абсолютно случайный выбор в среде проектов.
Меняется только продуктивность.
Давайте я проиллюстрирую.
Это Фрэнк Вильчек, который получил Нобелевскую Премию по физике
за самую первую работу в своей карьере, которую он написал, будучи аспирантом.
(Смех)
Ещё более интересный пример — Джон Фенн,
которого в возрасте 70 лет принудительно отправили на пенсию Йельский Университет.
Они закрыли его лабораторию,
и тогда же он перебрался в Университет Содружества Виргинии,
открыл там другую лабораторию
и именно там, в возрасте 72 лет, опубликовал статью,
за которую 15 лет спустя ему была присуждена Нобелевская Премия по химии.
Вы думаете, да ладно, наука это специфическая область,
как насчёт других сфер, где нам нужно быть креативными?
Что ж, давайте рассмотрим ещё один типичный пример: предпринимательство.
Силиконовая долина —
земля молодых, правда ведь?
И действительно, если вы посмотрите,
вы увидите, что самые большие награды, награды TechCrunch и другие,
получают люди,
средний возраст которых около 30 лет.
Кому дают деньги венчурные фонды, крупнейшие венчурные фирмы, —
им всем немного за 30.
Вот то, что мы знаем;
в Силиконовой Долине присутствует этот дух, что молодость равна успеху.
Не когда вы смотрите на цифры,
потому что дело не только в создании компании —
создание компании, как продуктивность, нужно пробовать, пробовать, —
а когда вы смотрите на тех, кто, собственно, основывает
успешную компанию или удачно закрывает бизнес.
А недавно некоторые наши коллеги обратили внимание именно на этот вопрос.
И оказалось, что да, тем, кому 20–30 лет,
основывают огромное количество компаний, создают множество компаний,
но большинство становятся банкротами.
И если вы посмотрите на успешно завершённые операции, вы увидите,
что чем вы старше, тем вероятнее вы преуспеете на фондовом рынке
или удачно продадите компанию.
И это правда: если вам за 50,
то вероятность успешного закрытия бизнеса для вас в два раза выше,
чем если бы вам было за 30.
(Аплодисменты)
Итак, напоследок, что же мы, собственно, видим?
А видим мы то, что креативность не имеет возраста.
А продуктивность имеет, так ведь?
Что подсказывает мне, что в конце концов,
если вы продолжите пробовать...
(Смех)
вы сможете преуспеть и будете преуспевать снова и снова.
Мой вывод очень прост:
я ухожу со сцены и спешу в свою лабораторию.
Спасибо!
(Аплодисменты)