evan_gcrm (evan_gcrm) wrote,
evan_gcrm
evan_gcrm

"Попёрло"




Новичкам действительно везет.
Самооправдывающееся пророчество.
Везение.
Случай.
Законы арксинуса.


Hot streak или Success streak – полоса удач и везения, когда один успех влечет за собой другой, а потом еще и еще - в русском языке кратко называется "попёрло".
Феномен "попёрло" уже многие годы пристально исследуется, особенно, применительно к спорту, азартным играм и игре на финансовых рынках.

Доказано – "попёрло" случается раз в жизни.

Самое главное – его почувствовать и не пропустить.


Но что если поставить вопрос шире – применительно к карьере в любой творческой профессии: ученый, кинорежисер, художник и т.п.
Существуют ли полосы цепной реакции успеха во всех этих профессиях?
Какова роль "попёрло" в карьере творца?
Когда и как "попёрло" случается, и что лежит в его основе?
Может ли "попёрло" рассматриваться в качестве основного двигателя карьеры и ключевого фактора развития творческой области деятельности (науки, искусства, дизайна, программирования в конце концов)?
Какова цена - упустить "попёрло"? (как для индивидуальной карьеры, так и для развития всей творческой области).

Всеми этими вопросами озадачилась группа междисциплинарных исследователей из США и Венгрии, осуществивших интересную и грандиозную по масштабу работу Hot Streaks in Artistic, Cultural, and Scientific Careers.

Аналитика больших данных была применена для детального исследования карьер 20 000 ученых (от Эйнштейна до нынешних нобелиатов), 6 000 кинорежисеров (отличников IMDB) и 3 500 художников (от Ван-Гога до нынешних самых дорогих мастеров).

Была построена модель временных серий успеха (формула длиной в четверть страницы с 5 интегралами и частными производными), которая прошла детальное тестирование с альтернативными гипотезами.
Модель проверялась на данных о «череде удач» (hot hand ), выявленных восемью численными методами (от условной вероятности до скрытой марковской модели) в предыдущих 50 исследований на эту тему.
«Череда удач» в науке определялась на данных из 30 различных наук.

«Сухой остаток» ключевых результатов, полученных исследованием:

1️⃣ "Попёрло" в науке и творческих профессиях реально существует и драйвит развитие во всех исследованных областях.
2️⃣ "Попёрло" случается раз в жизни творца и может продолжаться до 5 лет.
3️⃣ "Попёрло" образуется:
абсолютно непрогнозируемым образом;
никак не коррелирует ни с чем: творческий подъем, производительность труда, внешние обстоятельства и т.д., - вот просто случается и все тут;
не существует «идеальной творческой формы» или возраста для пёра, - может случиться, как и когда придется;
4️⃣ Самое страшное и обидное – не заметить (не почувствовать), что это может быть "попёрло"; тогда – просто хана, и шансы на повторение подобного в жизни близки к нулю;
5️⃣ Людей творческих профессий нужно учить «чуять момент когда попрет»; от этого на 95% зависит успешность их карьеры и на 90% - интенсивность развития творческих областей деятельности.

Самое важное – что из этого следует:

Большинство "попёрло" просто не случаются из-за холодного душа отрицательных оценок экспертов («подумаешь, ничего особого в этом нет, а кто он вообще такой» и т.п.). Авторы скуксиваются и бросают свое начинание.
Поэтому, если верите, что придумали что-то выдающееся, положитесь на своё чувство и копайте дальше и глубже в том же направлении.

Конечно может "попёрло" и не случится.
Но если это вдруг оно, вы его не пропустите.

И это самое главное.

/Популярное изложение исследования/



Интересная работа работа «Талант против удачи: роль случайности в успехах и провалах» выявила, что самые успешные люди — не самые талантливые, а самые удачливые.

Новая работа:

✔️ показывает необходимость и достаточность всего лишь одного фактора случайности в карьерных, репутационных и финансовых взлетах как отдельных персоналий, так и компаний;
✔️ математически обосновывает ошибочность доминирующего в мире подхода к оценке успешности, который Нассим Талеб называет «феномен объяснительства», а Пол Лазарсфелд «суждением задним числом»;
✔️ предлагает стратегии, способные преодолеть доселе, казалось бы, непреодолимый «Эффект Матфея», когда «богатые будут богаче, а бедные беднее».

Мнгие думают, что мы живем в меритократии, в которой люди вознаграждаются за свой талант, интеллект и усилия.

Но есть проблема с этой идеей.

В то время как распределение богатства следует степенному закону, распределение человеческих навыков и талантов, обычно, следует нормальному распределению, симметричному относительно среднего значения.
- Например, интеллект, измеренный с помощью тестов IQ, следует этой схеме. Средний IQ равен 100, и никто на свете не имеет IQ 1000 или 10000.
- То же самое относится к трудолюбию (усилиям, измеряемым часами работы). Некоторые люди работают больше, чем в среднем, а некоторые работают меньше. Но никто не работает в миллиард раз больше часов, чем кто-либо другой.


Однако, когда дело доходит до вознаграждения за работу, у некоторых людей в миллиарды раз больше денег, чем у других.

Более того!

Многочисленные исследования показали, что самые богатые люди, как правило, не самые талантливые.

Но если не талант, то какой другой фактор вызывает это перекошенное распределение богатства?

«Наше моделирование ясно показывает, что такой фактор — просто удача», — заключают авторы.

Авторы исследования решили применить его результаты для анализа эффективности при финансировании научных исследований:
Ведь финансирующие агентства (как и частные инвесторы) заинтересованы в максимизации отдачи от инвестиций в НИОКР (или в стартапы).
Европейский исследовательский совет инвестировал $1,7 млн. в программу по изучению serendipity (интуитивная прозорливость) — роль удачи в научных открытиях и того, как ее можно использовать для улучшения результатов финансирования.

Команда исследователей использовали свою модель для изучения различных способов финансирования, чтобы увидеть, какие из них дают лучшую отдачу, когда учитывается фактор удачи.

Команда изучила три модели, в которых финансирование исследований распределяется:
поровну всем ученым;
случайным образом некому подмножествк ученых;
предпочтительно тем, кто был самым успешным в прошлом.

Как думаете — какая из стратегий лучшая (обеспечивающая наивысшую отдачу)?

Оказывается, первая — поровну всем ученым.
А на 2-м и 3-м месте по эффективности отдачи стратегии случайного распределения финансирования среди, соответственно, 10% и 20% ученых.

✔️ При таких стратегиях исследователи лучше всего могут воспользоваться интуитивной прозорливостью — неожиданными открытиями, которые они делают время от времени.
✔️ В то же время, тот факт, что ученый сделал важное открытие в прошлом, совершенно не означает, что он или она с большей вероятностью сделает это в будущем.

В течение веков, человечество находилось в плену «наивной меритократии», недооценивающей роль случайности среди детерминантов успеха и награждающей, как ей казалось, наиболее компетентных людей.

И дело даже не в том, что она награждает далеко не самых достойных.

А в том, что следование стратегии «наивной меритократии» не позволяет:
сбалансировать риски от неучета случайностей;
воспользоваться недоступным для «наивной меритократии» потенциалом «интуитивной прозорливости», увеличивая разнообразие исследований и способствуя появлению истинно прорывных инновации.

Не говоря уж о том, что ставшая для человечества аксиомой максима «богатые будут богаче», оказывается, совсем не обязательной в мире, где научились не только учитывать, но и использовать фактор случайности.

/Источник/




Tags: Везение, Общество, Технологии
Subscribe

Recent Posts from This Journal

promo evan_gcrm march 28, 19:35 75
Buy for 30 tokens
Основополагающим элементом, основным двигателем всей жизни, является репликатор. Скопированная информация - это и есть «репликатор». На Земле первый репликатор довольно бесспорный - это гены, или информация, закодированная в молекулах ДНК. Точнее это первый репликатор, о котором мы знаем.…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 18 comments