Компьютерная модель подтвердила, что для богатства важна удача, а не талант

Новая компьютерная модель богатства подтверждает, что самые зажиточные люди далеко не всегда самые талантливые – они просто удачливы. Осознание этого поможет пересмотреть отношение к успешности и перестать себя бичевать.

Несправедливая справедливость

Распределение богатства осуществляется по хорошо известной схеме, иногда называемой «правилом 80:20»: 80% богатства принадлежит 20% людей. Действительно, в резюме прошлогоднего доклада OXFAM International говорилось о том, что совокупное богатство 8 людей эквивалентно суммарному заработку 3,8 млрд самых бедных в мире человек. Такое вопиющее неравенство свойственно всем обществам. Это хорошо изученный паттерн, называемый «степенным законом»; он проявляется в широком спектре социальных явлений. Но распределение богатства является одним из самых противоречивых из-за проблем, которые оно поднимает — справедливости и заслуг.

Почему так мало людей распоряжаются таким богатством? Общепринятый ответ заключается в том, что мы живём в меритократии – общественной системе при которой люди вознаграждаются за свой талант, интеллект, старания и занимают высшие должности в соответствии со своими заслугами. Постепенно большинство людей склоняются к мысли, что именно так и распределяется богатство, хотя доля удачи также может сыграть свою роль.

Но в этой идее кроется проблема: в то время как распределение богатства следует степному закону, распределение человеческих навыков обычно подчиняется нормальному распределению, которое симметрично относительно среднего значения. Например, интеллект, измеренный с помощью тестов IQ, подходит под эту схему. Средний IQ равен 100, но никто не имеет IQ 1 000 или 10 000. То же самое можно сказать и о стараниях, измеряемых часами работы. Некоторые люди работают больше среднего, а некоторые – меньше, но никто не работает в миллиард раз больше часов, чем остальные.

И всё же, когда дело доходит до вознаграждения за эту работу, у некоторых людей в миллиарды раз больше богатства, чем у других. Более того, многочисленные исследования показали, что самые богатые люди, как правило, не самые талантливые по другим показателям. Какие же факторы определяют, как люди становятся богатыми? Возможно, шанс играет куда большую роль, чем мы предполагаем? И как эти факторы, какими бы они ни были, могут быть использованы, чтобы сделать мир лучше и справедливее?

Модель Плучино

Сегодня получить ответ на этот вопрос возможно благодаря работе Алесандро Плучино (Alessandro Pluchino) из Университета Катании в Италии и его коллег. Исследователи создали компьютерную модель человеческого таланта и способов его применения для достижения жизненных целей. Модель позволяет команде изучить роль шанса в этом процессе.

Модель Плучино и его коллег проста. Она состоит из n-го количества человек, каждый из которых обладает определённым уровнем таланта (навык, ум, способность и т.д.). Этот талант обычно распределяется на среднем уровне с допустимым отклонением. Таким образом, некоторые люди более талантливы, а некоторые – менее. При этом нет никого, кто был бы на порядок талантливее, чем кто-либо другой. Результаты — сенсационны, в некотором роде. Моделирование точно воспроизводит распределение богатства в реальном мире. И самые богатые люди снова не являются самыми талантливыми (хотя они должны обладать определённым уровнем таланта). Они самые удачливые. И эти выводы крайне важны для общества и того, как оно может оптимизировать прибыль от инвестиций в различных областях: от бизнеса до науки.

Такой же вид распределения характерен для разных человеческих навыков и даже таких характеристик, как рост или вес. Некоторые люди выше или ниже среднего, но нет никого размером с муравья или небоскрёб. На самом деле, мы все очень похожи. Компьютерная модель отображает каждого человека в течение 40 лет его трудовой жизни. За это время людям выпадают разные шансы, которые они могут использовать, чтобы увеличить свое богатство, если они достаточно талантливы. Они также сталкиваются и с неприятностями, которые уменьшают их богатство. Эти события происходят случайным образом.

По окончании 40-летнего промежутка, Плучино и его коллеги классифицируют людей по богатству и изучают характерные черты наиболее успешных. Помимо этого они вычисляют распределение богатства. Затем они повторяют имитацию много раз, чтобы проверить точность результата. Когда команда оценивает индивидов по богатству, распределение происходит точно так же, как в реальных обществах. «Правило 80/20 соблюдается, поскольку 80% населения владеет только 20% от общего капитала, а остальные 20% владеют 80% того же капитала», – поясняет Плучино. Никому не покажется удивительным или несправедливым, если самые богатые 20% оказываются самыми талантливыми. Но на самом деле это не так. Самые богатые люди обычно не самые талантливые.

«Максимальный успех никогда не совпадает с максимальным талантом, и наоборот», – говорят исследователи.

Всё дело в удаче?

Но если не талант, то какой другой фактор вызывает это несимметричное распределение богатства? «Наше моделирование ясно показывает, что этот фактор – просто удача», – рассказывает Плучино. Команда демонстрирует это, оценивая людей в соответствии с количеством удачных и неудачных событий, с которыми они сталкивались на протяжении своей 40-летней карьеры. «Очевидно, что наиболее успешные люди также являются самыми счастливыми. А наименее успешные люди являются самыми несчастными».

Это имеет серьёзные последствия для общества. Какова самая эффективная стратегия, развивающая роль удачи в успехе? Плучино с коллегами изучают это с точки зрения финансирования научных исследований — проблемы, близкой им. Финансирующие учреждения во всём мире заинтересованы в максимальной отдаче от инвестиций в научный мир. Действительно, Европейский исследовательский совет (European Research Council) недавно инвестировал $1,7 млн в программу по изучению серендипности – роли удачи в научных открытиях – и того, как её можно использовать для улучшения результатов финансирования.

Плучино с коллегами готовы ответить на этот вопрос. Они используют свою модель для изучения различных видов моделей финансирования, чтобы увидеть, какие из них дают лучшую отдачу, при определённой удачливости. Команда изучила три модели, в которых финансирование исследований распределяется

  • поровну между всеми учёными;
  • случайным образом;
  • предпочтительно отдаётся тем, кто проявил наибольшую успешность в прошлом.

Какая из этих стратегий лучшая? Оказывается, наилучшую удачу обеспечивает стратегия, которая заключается в том, чтобы распределить финансирование одинаково среди всех исследователей. Второе и третье место занимают стратегии, которые предлагают распределение финансирования случайным образом между 10 или 20% учёных.

В этих случаях исследователи лучше всего могут воспользоваться неожиданными открытиями, которые они делают время от времени. Очевиден и тот факт, что если учёный сделал важное открытие в прошлом, не значит, что он или она с большей вероятностью сделает это в будущем. Аналогичный подход может быть применён и для инвестиций в другие виды предпринимательской деятельности, например: малые или крупные предприятия, технологические стартапы, образование, которое увеличивает талант, или даже создание случайных удачных событий.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:

Источник: Technologyreview