A verdadeira relação entre idade e chance de sucesso

Apoiado pela análise matemática, o teórico de redes Albert-László Barabási explora os mecanismos ocultos que levam ao sucesso, não importa a área, e revela uma relação intrigante entre idade e chance de sucesso.

Hoje é um dia muito especial para mim,

porque é meu aniversário.

(Aplausos)

Obrigado a todos vocês
por participarem da festa.

(Risos)

Mas toda vez que damos uma festa,
tem alguém lá para estragar tudo, não é?

(Risos)

Sou físico.

Desta vez, trouxe outro físico
para fazer isso.

O nome dele é Albert Einstein, meu xará,

e foi ele quem disse

que uma pessoa que não fez
contribuições importantes à ciência

até os 30 anos de idade

nunca fará.

(Risos)

Vocês não precisam consultar a Wikipédia

para saber que tenho mais de 30.

(Risos)

Na realidade, ele está nos dizendo

que, quando se trata de minha ciência,

sou inútil.

Felizmente, tive minha quota
de sorte na carreira.

Por volta dos 28 anos,
fiquei muito interessado por redes

e, alguns anos depois, conseguimos
publicar alguns artigos importantes

que informaram a descoberta
de redes sem escala

e deram origem a uma nova disciplina
que chamamos hoje de ciência das redes.

Se vocês se importarem com isso,
poderão obter um PhD em ciência das redes

em Budapeste, em Boston,

e estudar no mundo todo.

Alguns anos mais tarde,

quando me mudei para Harvard
primeiro como um ano sabático,

eu me interessei por outro tipo de rede:

naquela época, as redes
dentro de nós mesmos,

como os genes, as proteínas
e os metabólitos se ligam uns aos outros

e como se conectam a doenças.

Esse interesse levou a um crescimento
importante dentro da medicina,

que inclui a Network Medicine
Division de Harvard,

com mais de 300 pesquisadores
que usam essa perspectiva

para tratar pacientes
e desenvolver novas curas.

Alguns anos atrás,

pensei em aproveitar essa ideia de redes

e nosso conhecimento em redes

em uma área diferente,

isto é, para entender o sucesso.

Por que fizemos isso?

Pensamos que, até certo ponto,

nosso sucesso é determinado
pelas redes das quais fazemos parte,

que nossas redes podem
nos impulsionar ou nos deter.

Eu estava curioso

se poderíamos usar o conhecimento,
o "big data" e a competência

do desenvolvimento das redes

para quantificar
como essas coisas acontecem.

Este é um resultado disso.

Vemos aqui uma rede de galerias em museus

que se conectam entre si.

Por meio deste mapa,
elaborado no ano passado,

podemos prever com muita precisão
o sucesso de um artista

se tivermos as primeiras
cinco exposições de sua carreira.

Quando pensamos em sucesso,

percebemos que o sucesso
não se trata apenas de redes;

há muitas outras dimensões envolvidas.

Uma das coisas que precisamos
para o sucesso, obviamente,

é o desempenho.

Vamos definir qual é a diferença
entre desempenho e sucesso.

Desempenho é o que você faz:

a velocidade a que você corre,
o tipo de quadros que você pinta,

o tipo de artigos que você publica.

Contudo, em nossa definição de trabalho,

o sucesso se trata do que a comunidade
percebe a partir do que você fez,

do seu desempenho:

como ela reconhece
e recompensa você por isso.

Em outros termos,

seu desempenho trata-se de você,
mas seu sucesso trata-se de todos nós.

Essa foi uma mudança
muito importante para nós,

porque, quando definimos o sucesso

como uma medida coletiva
que a comunidade nos fornece,

ele se tornou mensurável,

porque, se estiver na comunidade,
haverá vários pontos de dados a respeito.

Então, vamos à escola,
fazemos exercícios, praticamos,

porque acreditamos
que o desempenho leva ao sucesso.

Mas, da maneira que começamos a explorar,

percebemos que desempenho e sucesso
são coisas muito diferentes

quando se trata da matemática do problema.

Darei um exemplo.

Vemos aqui o homem
mais rápido do mundo, Usain Bolt.

É claro que ele vence a maioria
das competições das quais participa.

Sabemos que ele é o mais rápido

porque temos um cronômetro
para medir a velocidade.

O interessante sobre ele
é que, quando vence,

ele não vence superando os adversários
de modo significativo.

Ele corre, no máximo, 1% mais rápido
do que quem perde a corrida.

Não só corre 1% mais rápido
do que o segundo lugar,

como também não corre dez vezes
mais rápido do que eu.

E não sou bom corredor, acreditem.

(Risos)

Sempre que conseguimos medir o desempenho,

notamos algo muito interessante:

o desempenho é limitado.

Isso significa que não há grandes
variações no desempenho humano.

Varia apenas em um intervalo estreito,

e precisamos do cronômetro
para medir as diferenças.

Não significa que não conseguimos
diferenciar os bons dos melhores,

mas é muito difícil
distinguir os melhores.

O problema é que a maioria de nós

trabalha em áreas sem cronômetro
para medir nosso desempenho.

Tudo bem, o desempenho é limitado.

Não há grandes diferenças entre nós
quando se trata de nosso desempenho.

E quanto ao sucesso?

Vamos mudar para um assunto
diferente, como livros.

Uma medida de sucesso para os escritores
é a quantidade de leitores de sua obra.

Quando meu livro anterior
foi lançado, em 2009,

eu estava na Europa falando com o editor

e fiquei interessado:
"Quem eram meus concorrentes?"

Havia alguns incríveis.

Naquela semana...

(Risos)

Dan Brown lançou "O Símbolo Perdido",

e "A Última Música" também foi lançado,

de Nicholas Sparks.

Quando analisamos a lista,

percebemos que, em termos de desempenho,

quase não há diferença
entre esses livros ou os meus.

Certo?

Talvez se a equipe de Nicholas Sparks
trabalhasse um pouco mais,

ele poderia facilmente ficar em primeiro,

porque é quase por acidente
acabar no topo da lista.

Eu disse: "Vamos analisar os números",
pois sou uma pessoa de dados.

Vejamos quais foram as vendas
para Nicholas Sparks.

Acontece que, no fim de semana inicial,

Nicholas Sparks vendeu
mais de 100 mil cópias,

o que é um número incrível.

É possível chegar ao topo da lista
dos mais vendidos do "New York Times"

com a venda de 10 mil cópias por semana.

Ele superou em dez vezes
o necessário para ficar em primeiro.

Mas ele não ficou em primeiro.

Por quê?

Porque Dan Brown tinha vendido 1,2 milhão
de cópias naquele final de semana.

(Risos)

Gosto dessas quantidades
porque mostram que, realmente,

quando se trata de sucesso,
ele é ilimitado,

que o melhor não é apenas
um pouco maior do que o segundo melhor,

mas recebe mais ordens de grandeza,

porque o sucesso é uma medida coletiva.

Nós o atribuímos a elas,
em vez de merecê-lo por nosso desempenho.

Percebemos que desempenho,
que é o que fazemos, é limitado,

mas sucesso, que é coletivo, é ilimitado,

o que nos faz pensar:

"Como obtemos essas enormes
diferenças de sucesso

quando temos diferenças
tão pequenas no desempenho?"

Recentemente lancei um livro
dedicado a essa mesma pergunta.

Eles não me deram tempo suficiente
para examinar tudo isso.

Voltarei à pergunta:

certo, você tem sucesso;
quando isso deveria aparecer?

Vamos voltar ao "spoiler"
do grupo e nos perguntar:

"Por que Einstein
fez essa declaração ridícula,

de que, somente antes dos 30 anos,
poderíamos ser criativos?"

Porque ele se viu rodeado
de todos esses físicos incríveis

que criaram a mecânica quântica
e a física moderna,

e estavam todos na faixa dos 20
e início dos 30 anos quando fizeram isso.

E não é apenas ele.

Não é só um viés de observação,

porque há uma área completa
de pesquisa sobre gênios

que documentou o fato

de que, se analisarmos as pessoas
que admiramos no passado,

e depois examinarmos a idade
em que fizeram sua maior contribuição,

seja na música, na ciência

ou na engenharia,

a maioria delas estava na faixa dos 20,
30, início dos 40 anos, no máximo.

Mas há um problema
com essa pesquisa sobre gênios.

Em primeiro lugar, ela nos deu a impressão

de que criatividade é igual a juventude,

o que é doloroso, não é mesmo?

(Risos)

Também tem um viés de observação,

porque só analisa gênios
e não cientistas comuns

e não analisa todos nós e pergunta:

"É verdade que a criatividade desaparece
à medida que envelhecemos?"

É exatamente o que tentamos fazer,

e é importante ter referências.

Vamos analisar
um cientista comum, como eu,

e minha carreira.

Vemos aqui todos os artigos que publiquei

desde meu primeiro, em 1989,
quando eu ainda estava na Romênia,

até este ano.

Verticalmente, vemos o impacto do artigo,

ou seja, quantas citações,

quantos outros artigos escritos
citaram esse trabalho.

Nessa análise, vemos que minha carreira
tem cerca de três fases diferentes.

Nos primeiros dez anos,
tive que trabalhar muito

e não consegui muito.

Ninguém parece se importar com o que faço.

Quase não há impacto.

(Risos)

Naquela época, eu estava fazendo
ciência dos materiais,

e então descobri redes por mim mesmo

e comecei a publicar em redes.

Isso levou de um artigo
de alto impacto para outro.

Eu me senti bem
nessa fase de minha carreira.

(Risos)

A pergunta é: "E agora?"

Não sabemos, porque ainda
não houve tempo suficiente

para descobrir o impacto desses artigos.

Leva tempo para saber.

Quando analisamos os dados,

parece que Einstein e a pesquisa
sobre gênios estavam certos,

e estou nessa fase de minha carreira.

(Risos)

Dissemos: "Tudo bem, vamos descobrir
como isso realmente acontece,

primeiro na ciência".

Para não ter o viés de seleção,

analisar apenas gênios,

acabamos reconstruindo
a carreira de cada cientista

de 1900 até hoje

e descobrindo para todos eles
sua melhor conquista,

se ganharam o Prêmio Nobel ou não,

ou ninguém sabe o que fizeram,
nem mesmo sua melhor conquista.

É o que vemos neste slide.

Cada linha é uma carreira,

e um ponto azul claro no topo da carreira
indica a melhor conquista.

A pergunta é:

"Quando eles, na verdade,
fizeram sua maior descoberta?"

Para quantificar,

analisamos a probabilidade
de fazermos nossa maior descoberta

em, digamos, um, dois, três
ou dez anos em nossa carreira?

Não estamos analisando a idade real,
mas o que chamamos de "idade acadêmica".

Nossa idade acadêmica começa
ao publicarmos nossos primeiros artigos.

Sei que alguns de vocês ainda são bebês.

(Risos)

Vamos analisar a probabilidade

de publicarmos nosso artigo
de maior impacto.

Vemos que, de fato,
a pesquisa sobre gênios está certa.

A maioria dos cientistas tende a publicar
seu artigo de maior impacto

nos primeiros 10, 15 anos de carreira,

e há um declínio após esse período.

É tão rápido que estou prestes...
tenho exatamente 30 anos de carreira,

e a chance de eu publicar um artigo

que tenha um impacto maior
do que qualquer coisa que fiz antes

é de menos de 1%.

Estou nessa fase de minha carreira,
segundo esses dados.

Mas há um problema.

Não estamos controlando adequadamente.

O controle seria:

"Como seria um cientista que faz
contribuições aleatórias para a ciência?"

"Ou qual é a produtividade do cientista?"

"Quando eles escrevem artigos?"

Assim medimos a produtividade

e, surpreendentemente, a produtividade,

a probabilidade de escrever um artigo

no primeiro, décimo
ou vigésimo ano de carreira

é indistinguível da probabilidade
de ter o impacto

naquela parte de nossa carreira.

Para encurtar a história,

depois de muitos testes estatísticos,
só há uma explicação para isso:

nós, cientistas, trabalhamos

de modo que cada artigo que escrevemos,
cada projeto que fazemos,

tenha exatamente a mesma chance
de ser nossa melhor conquista.

Ou seja, a descoberta
é como um bilhete de loteria.

Quanto mais bilhetes de loteria compramos,
maiores são nossas chances,

tanto que a maioria dos cientistas
compra a maioria dos bilhetes de loteria

nos primeiros 10, 15 anos de carreira.

Depois disso, sua produtividade diminui.

Eles deixam de comprar bilhetes de loteria

e parece que não são criativos.

Na realidade, eles pararam de tentar.

Quando reunimos os dados,
a conclusão é muito simples:

"O sucesso pode vir a qualquer momento".

Pode ser o primeiro ou o último
artigo de sua carreira.

É totalmente aleatório
no espaço dos projetos.

É a produtividade que muda.

Darei um exemplo.

Este é Frank Wilczek,
que recebeu o Prêmio Nobel de Física

pelo primeiro artigo que escreveu
na carreira como aluno de pós-graduação.

(Risos)

Mais interessante é John Fenn,

que, aos 70 anos, foi aposentado à força
pela Universidade Yale.

Fecharam o laboratório dele

e, naquele momento, ele se mudou
para a Virginia Commonwealth University,

abriu outro laboratório,

e foi lá, aos 72 anos,
que publicou um artigo

pelo qual, 15 anos depois,
recebeu o Prêmio Nobel de Química.

Pensamos: "Tudo bem, a ciência é especial,

mas e quanto a outras áreas
em que precisamos ser criativos?"

Darei outro exemplo típico:

empreendedorismo.

Vale do Silício,

a terra da juventude, não é mesmo?

De fato, ao analisarmos,

percebemos que os maiores prêmios,
como o TechCrunch Awards, e outros,

estão todos destinados a pessoas

com idade média no final dos 20
e bem no início dos 30 anos.

Analisamos a quem os capitalistas
de risco dão o dinheiro,

algumas das maiores empresas
de capital de risco,

todas as pessoas
com pouco mais de 30 anos.

Sabemos, é claro,

que há uma crença no Vale do Silício
de que juventude é igual a sucesso.

Isso não ocorre
quando analisamos os dados,

porque não se trata apenas
de formar uma empresa,

que é semelhante à produtividade:
tentar, tentar, tentar,

quando analisamos quais desses indivíduos

criam uma empresa e uma saída de sucesso.

Recentemente, alguns de nossos colegas
analisaram exatamente essa questão.

Acontece que pessoas
na faixa dos 20 e 30 anos

criam um número enorme de empresas,

mas a maioria delas quebra.

Quando analisamos as saídas bem-sucedidas,
vemos, nesse enredo em particular,

que, quanto maior a idade, maior a chance
de conquistar o mercado de ações

ou a venda da empresa com sucesso.

Isso é tão forte que, se você
estiver na faixa dos 50 anos,

terá duas vezes mais chances
de ter uma saída bem-sucedida

do que se estiver na faixa dos 30 anos.

(Aplausos)

Finalmente, o que vemos na verdade?

Vemos que criatividade não tem idade.

Produtividade sim, certo?

Isso me diz que, no final,

se continuarmos tentando,

(Risos)

ainda podemos ter cada vez mais sucesso.

Minha conclusão é muito simples:

saio do palco,
de volta ao meu laboratório.

Obrigado.

(Aplausos)