Die wahre Beziehung zwischen Alter und Erfolgschancen

Gestützt auf mathematische Analysen, erforscht der Netzwerktheoretiker Albert-László Barabási die verdeckten Mechanismen hinter Erfolg - egal in welchem Bereich - und deckt verblüffende Beziehungen zwischen Alter und der Chance, groß raus zu kommen auf.

Heute ist ein ganz
besonderer Tag für mich,

denn es ist mein Geburtstag.

(Applaus)

Daher danke ich Ihnen allen,
bei der Party dabei zu sein.

(Gelächter)

Doch bei jeder Party
gibt es einen Spielverderber.

(Gelächter)

Ich bin Physiker

und diesmal wird ein anderer
Physiker das übernehmen.

Sein Name ist Albert Einstein --
auch Albert -- und er sagte,

dass diejenigen,
die vor dem 30. Lebensjahr

keine großen Beiträge
zur Wissenschaft geleistet haben,

es niemals tun werden.

(Gelächter)

Sie müssen nicht auf Wikipedia nachsehen,

dass ich über 30 bin.

(Gelächter)

Also was er mir und uns
damit sagen möchte ist,

hinsichtlich meiner Wissenschaft

habe ich ausgedient.

Zum Glück hatte ich meinen
Glücksmoment in meiner Karriere.

Mit 28 Jahren begann
mein Interesse an Netzwerken,

wenige Jahre danach veröffentlichten
wir einige Hauptartikel,

die die Entdeckung von
skalenfreien Netzwerken aufzeigten

und die Geburtsstunde der heutigen
Netzwerkwissenschaft waren.

Wen es wirklich interessiert, kann jetzt
in Netzwerkforschung promovieren.

In Budapest, in Boston

und es auf der ganzen Welt studieren.

Einige Jahre danach,

als ich nach Havard zog,
zunächst für ein Sabbatjahr,

begann mein Interesse
an einer weiteren Art von Netzwerk:

diesmal die Netzwerke in uns;

wie Gene, Proteine, Stoffwechselprodukte
miteinander verknüpft sind

und was sie mit Krankheiten zu tun haben.

Dieses Interesse führte
zu einer Explosion in der Medizin,

auch in der Abteilung
für Netzwerkmedizin in Havard,

die über 300 Forscher beschäftigt,
die diese Sichtweise nutzen,

um Patienten zu behandeln
und neue Verfahren zu entwickeln.

Vor einigen Jahren

wollte ich diese Idee von Netzwerken

und unser Wissen über Netzwerke

anders einsetzen,

und zwar, um Erfolg zu begreifen.

Warum machten wir das?

Wir dachten, dass zu einem gewissen Grad

unser Erfolg von den Netzwerken abhinge,
denen wir angehören.

Dass unsere Netzwerke uns antreiben
oder ausbremsen können.

Ich wollte wissen, ob wir das Wissen,
Big Data und Fachkenntnis

das wir in Netzwerken haben,

zur Messung dieser Dinge nutzen können.

Dies ist ein Resultat davon.

Hier sehen Sie ein Netzwerk
von Galerien in Museen,

die miteinander verbunden sind.

Mit dieser Karte,
die wir letztes Jahr erstellten,

können wir präzise den Erfolg
eines Künstlers vorhersagen,

anhand der ersten fünf Stücke,
die er oder sie je ausstellte.

Nun, als wir über Erfolg nachdachten,

bemerkten wir, dass Erfolg nicht nur
von Netzwerken abhängt.

Es gehören viele Dimensionen dazu.

Was wir offenbar zum Erfolg brauchen,

ist Leistung.

Definieren wir den Unterschied
zwischen Leistung und Erfolg.

Leistung ist, was man tut:

wie schnell man rennt,
welche Bilder man malt,

welche Arbeiten man veröffentlicht.

Erfolg hingegen definieren wir

anhand der Anerkennung des Geleisteten
durch die Gemeinschaft.

Die Leistung:

wie wird sie anerkannt,
wie wird man dafür ausgezeichnet?

Mit anderen Worten:

Ihre Leistung hängt von Ihnen ab,
doch Ihr Erfolg von uns allen.

Das war ein sehr wichtiger Wandel für uns,

denn im Moment wo wir Erfolg
als kollektiven Maßstab definierten,

den die Gemeinschaft bestimmt,

wurde er messbar,

da innerhalb der Gemeinschaft
mehrere Datenpunkte dazu bestehen.

Wir gehen zur Schule,
treiben Sport und üben,

weil wir denken,
dass Leistung zu Erfolg führt.

Durch die Art wie wir nachforschten,

erkannten wir, dass Leistung und Erfolg
zwei Paar Schuhe sind,

wenn es um die Mathematik
des Problems geht.

Ich illustriere dies so.

Hier sieht man

den schnellsten Mann der Welt: Usain Bolt.

Er gewinnt die meisten Wettbewerbe,
bei denen er startet.

Wir wissen, er ist der Schnellste,
da wir Zeitmesser haben,

die seine Zeit stoppt.

Interessant an ihm ist,
dass wenn er gewinnt,

tut er das nicht,

weil er viel schneller rennt
als die Anderen.

Er rennt höchstens ein Prozent schneller
als der Verlierer des Rennens.

Er rennt nur ein Prozent
schneller als der Zweite

und nicht mal 10 Mal schneller als ich

und ich bin kein guter Läufer,
glauben Sie es mir.

(Gelächter)

Immer wenn wir Leistung messen können,

fällt uns etwas Interessantes auf,

und zwar, dass Leistung begrenzt ist.

Es gibt also keine großen Unterschiede
bei menschlicher Leistung.

Sie variiert nur in kleinem Maße

und wir brauchen einen Zeitmesser,
um den Unterschied festzustellen.

Wir können zwar die Guten
von den Besseren unterscheiden,

aber die Besten
sind schwer zu differenzieren.

Problematisch ist,
die meisten arbeiten in Bereichen,

wo keine Stoppuhr die Leistung misst.

Also Leistung ist begrenzt.

Es gibt keine großen Unterschiede
bei unseren Leistungen.

Wie ist es bei Erfolg?

Wechseln wir das Thema zu Büchern.

Der Erfolg eines Autors
wird an der Leserzahl gemessen.

Als 2009 mein letztes Buch erschien,

traf ich meinen Verleger in Europa

und ich wollte wissen:
Wer ist die Konkurrenz?

Und ich hatte fabelhafte Konkurrenz.

In der Woche --

(Gelächter)

erschien Dan Browns
"Das verlorene Symbol"

und "Mit Dir an meiner Seite"

von Nicholas Sparks.

Wenn man nur die Liste betrachtet,

ist kein großer Unterschied
in puncto Leistung erkennbar,

zwischen diesen und meinem Buch.

Richtig?

Wenn Nicholas Sparkses Team
ein bisschen mehr gäbe,

könnte er einfach Nummer eins sein,

da es fast Zufall ist, wer oben endet.

Ich wollte also die Zahlen sehen --
ich bin ein Datenmensch.

Was waren Nicholas Sparks Verkaufzahlen?

An diesem Eröffnungswochenende

verkaufte er über hunderttausend Kopien,

was eine eindrucksvolle Zahl ist.

Man kann an die Spitze
der New York Times Bestsellerliste kommen

mit 10.000 verkauften Kopien pro Woche.

Er übertraf zehnfach,
was er zur Nummer eins gebraucht hätte.

Trotzdem war er nicht an der Spitze.

Warum?

Da Dan Brown 1,2 Millionen Kopien
an dem Wochenende verkaufte.

(Gelächter)

Ich mag diese Zahlen, denn sie zeigen,

dass Erfolg unbegrenzt ist,

dass der Beste nicht nur
ein wenig mehr als der Zweite bekommt,

sondern um Größenordnungen mehr,

denn Erfolg ist ein kollektiver Maßstab.

Wir vergeben ihn, anstatt ihn
durch Leistung zu verdienen.

Wir erkannten, dass Leistung,
also was wir tun, begrenzt ist.

Erfolg jedoch ist kollektiv und unbegrenzt

und Sie fragen sich:

Wie entstehen diese
riesigen Unterschiede bei Erfolg,

wenn es nur so kleine Unterschiede
bei der Leistung gibt?

Kürzlich veröffentlichte ich ein Buch,
das ich dieser Frage widmete.

Ich habe nicht genug Zeit bekommen,
um all das abzudecken,

also zurück zur Frage,

Sie haben Erfolg:
wann sollte der auftreten?

Zurück zum Spielverderber und der Frage:

Warum machte Einstein
diese lächerliche Aussage,

dass man nur unter 30
wirklich kreativ sein könne?

Weil er um sich schaute
und all die fabelhaften Physiker sah,

die Quantenmechanik
und moderne Physik begründeten,

und alle waren in ihren 20ern
und frühen 30ern, als sie das taten.

Und es ist nicht nur er.

Dies ist keine Ergebnisverzerrung,

denn es gibt wirklich
ein ganzes Feld in der Genieforschung,

das die Tatsache belegt hat,

wenn wir an verehrte Menschen
aus der Vergangenheit denken

und dann das Alter
beim größten Beitrag betrachten,

ob es Musik, ob es Wissenschaft

oder Ingenieurwesen ist,

war das vor dem 20, 30,
höchstens 40sten Lebensjahr.

Es gibt ein Problem
mit der Forschung an Genies.

Zunächst erweckt sie den Anschein,

dass Kreativität Jugend gleicht,

was schmerzhaft ist, richtig?

(Gelächter)

Und es besteht auch
eine Ergebnisverzerrung,

denn es werden nur Genies betrachtet
und keine normalen Wissenschaftler,

nicht alle einbezogen und gefragt,

ist es wirklich wahr,
dass Kreativität mit dem Alter abnimmt?

Das wollten wir versuchen

und daher ist es wichtig,
dafür Referenzen zu haben.

Betrachten wir einen
normalen Wissenschaftler wie mich

und schauen meine Karriere an.

Hier sieht man alle Arbeiten,
die ich veröffentlicht habe,

von der Allerersten 1989,
als ich noch in Rumänien war,

bis ungefähr dieses Jahr.

In der Vertikalen sieht man
den Einfluss der Arbeit,

also Anzahl der Zitierungen,

wie viele andere Arbeiten wurden verfasst
und zitierten dieses Werk.

Man sieht also,

meine Karriere
hat drei verschiedene Phasen.

Die ersten 10 Jahre
musste ich sehr viel arbeiten

und erreichte nicht viel.

Niemand interessiert sich für mein Tun.

Es hat fast keine Auswirkungen.

(Gelächter)

Damals arbeitete ich
an Materialwissenschaft

und dann entdeckte ich Netzwerke für mich

und begann, darüber zu veröffentlichen.

Das führte zu vielen
einflussreichen Arbeiten.

Es fühlte sich richtig gut an.
Das war eine Phase der Karriere.

(Gelächter)

Die Frage lautet,
was passiert jetzt gerade?

Wir wissen es nicht,
da noch nicht genug Zeit vergangen ist,

um die Auswirkungen
der Arbeiten herauszufinden.

Die Erarbeitung dauert.

Angesichts der Daten scheint es,

dass Einstein, die
Genieforschung, Recht hat

und meine Karriere hier steht.

(Gelächter)

Wir sagten ok, lasst uns herausfinden,
wie das wirklich geht,

zunächst in der Wissenschaft.

Ohne die Stichprobenverzerrung

und nur Genies anzusehen,

rekonstruierten wir die Karriere
jedes einzelnen Wissenschaftlers

von 1900 bis heute

und fanden heraus,
wann sie ihren Höhepunkt hatten,

ob es der Nobelpreis war oder nicht

oder niemand weiß, was sie taten,
nicht einmal zu ihren besten Zeiten.

Das kann man auf dieser Folie sehen.

Jede Linie ist eine Karriere.

Ein blauer Punkt oben auf der Karriere

markiert den persönlichen Höhepunkt.

Die Frage ist,

wann machten sie ihre größte Entdeckung?

Das wird anhand der Wahrscheinlichkeit
gemessen, die größte Entdeckung

nach einem, zwei, drei oder 10 Jahren
der Karriere zu machen.

Es geht nicht um reales Alter.

Wir betrachten das "akademische Alter".

Akademisches Alter beginnt
mit der ersten Veröffentlichung.

Einige von Ihnen sind noch Babys.

(Gelächter)

Betrachten wir die Wahrscheinlichkeit,

die wichtigste Arbeit zu veröffentlichen.

Man sieht, die Genieforschung hat recht.

Viele Wissenschaftler publizieren
die einflussreichste Arbeit

in den ersten 10, 15 Jahren ihrer Karriere

und danach geht es abwärts.

So schnell abwärts,
dass nach 30 Jahren Karriere

meine Chance, eine wichtigere Arbeit
als je zuvor zu veröffentlichen,

weniger als 1 Prozent ist.

Meine Karriere ist an dem Punkt,
laut dieser Daten.

Es gibt da ein Problem.

Wir machen keine richtigen Kontrollen.

Die Kontrolle wäre,

wie würde ein Wissenschaftler aussehen,
der zufällige Beiträge bringt?

Was ist seine Leistungsfähigkeit?

Wann schreiben sie Arbeiten?

Wir haben die Produktivität gemessen

und erstaunlicherweise ist Produktivität,

die Wahrscheinlichkeit, eine Arbeit
nach 1, 10 oder 20 Jahren zu schreiben,

nicht unterscheidbar
von der Wahrscheinlichkeit,

in dieser Phase der Karriere
Einfluss zu haben.

Lange Rede kurzer Sinn,

nach vielen statistischen Tests,
gibt es nur eine Erklärung dafür;

die Art wie wir Wissenschaftler arbeiten,

bedeutet, dass jede Arbeit, jedes Projekt

die gleichen Chancen hat,
ein persönlicher Höhepunkt zu werden.

Sprich, Entdeckung ist
wie ein Lottoschein.

Je mehr Lottoscheine wir kaufen,

desto höher unsere Chancen.

Und es scheint,

dass die meisten Wissenschaftler
die meisten Tickets

in den ersten 10, 15 Jahren
ihrer Karriere kaufen

und danach nimmt ihre Produktivität ab.

Sie kaufen keine Lottoscheine mehr.

Sie erscheinen also unkreativ.

Tatsächlich hören sie auf sich zu bemühen.

Wenn wir also die Daten zusammenfügen,
ist das Fazit sehr einfach:

Erfolg kann jederzeit stattfinden.

Es könnte die erste oder letzte Arbeit
Ihrer Karriere sein.

Es ist völliger Zufall
im Rahmen der Projekte.

Die Produktivität verändert sich.

Ich erläutere das.

Frank Wilczek bekam den Physik Nobelpreis

für die allererste Arbeit in seiner
Karriere nach dem Studium.

(Gelächter)

Noch interessanter ist John Fenn,

der mit 70 von der Yale University
zwangspensioniert wurde.

Sein Labor wurde geschlossen

und er wechselte zur
Virginia Commonwealth University,

öffnete ein neues Labor,

wo er mit 72 eine Arbeit veröffentlichte,

für die er 15 Jahre später
den Nobelpreis für Chemie bekam.

Sie denken jetzt, Ok,
die Wissenschaft ist speziell,

doch was ist mit anderen Gebieten,
die Kreativität benötigen?

Ein weiteres, typisches Beispiel
ist Unternehmertum.

Silicon Valley,

das Land junger Menschen, richtig?

Wenn man wirklich hinschaut,

sieht man, die größten Auszeichnungen,
TechCrunch Awards und andere,

gehen alle an Leute,

deren Durchschnittsalter
späte 20er, frühe 30er ist.

Die Wagniskapitalfirmen geben das Geld

Leuten Anfang 30.

Aber das wussten wir schon;

in Silicon Valley herrscht der Ethos
"Jugend ist gleich Erfolg" .

Nicht wenn man die Daten betrachtet.

Es ist nicht nur die Gründung
eines Unternehmens --

Unternehmensgründung ist wie
Produktivität, viele Versuche --

wenn man sieht, wer wirklich
ein erfolgreiches Unternehmen gründet,

einen erfolgreichen Exit schafft.

Kürzlich nahmen sich Kollegen
dieser Frage an.

Es zeigt sich, dass viele Anfang 20 und 30

eine große Anzahl an Unternehmen
rausbringen und gründen,

doch die meisten gehen Pleite.

Wenn man die erfolgreichen Exits ansieht,

erkennt man hier,

je älter, desto größer die Chancen
auf den Aktienmarkt

oder das Unternehmen
erfolgreich zu verkaufen.

Das ist so ausgeprägt,
dass man in seinen 50ern

zweimal mehr Chancen
auf einen erfolgreichen Exit hat

als in seinen 30ern.

(Applaus)

Was erkennen wir hieraus schließlich?

Wir sehen, Kreativität hat kein Alter.

Leistungsfähigkeit schon, richtig?

Das sagt mir, am Ende des Tages,

wenn man es weiter versucht --

(Gelächter)

kann man wieder und wieder Erfolg haben.

Mein Fazit ist sehr simpel:

Ich gehe von der Bühne
zurück in mein Labor.

Danke.

(Applaus)