Faktor sreče: Zakaj najpametnejši niso tudi najbolj bogati?

Dan mi je polepšal članek v MIT Technology Review, ki se ukvarja s preprostim vprašanjem: Če so talenti (IQ) normalno porazdeljeni, zakaj potem tudi bogastvo / dohodki niso normalno porazdeljeni, pač pa v skladu s potenčno distribucijo (kjer se 80% premoženja / dohodkov koncentrira v rokah 20% populacije)? V naravi vidimo, da je IQ normalno porazdeljen okrog povprečne vrednosti 100 in praktično celotna populacija je znotraj intervala +/- standardne odklone in nihče nima IQ v višino 10,000 ali 1,000,000, medtem ko glede premoženja lahko vidima, da imajo nekateri milijardo-krat večje premoženje od povprečnega posameznika. In še naprej: zakaj najbolj nadarjeni ne postanejo tudi najbolj bogati? In zakaj najbolj bogati nimajo tudi superiornega talenta?

Odgovor je v faktorju sreče: uspeha ne determinirajo talent, trdo delo (oboje je normalno porazdeljeno), pač pa naključni (srečni) dogodki. Nekomu se je posrečilo, da se je rodil v premožno družino in podedoval bogastvo ali dobil boljše pogoje za izobraževanje in službo. Nekomu se je posrečilo, da je bil v pravem času na pravem mestu (v znanosti, umetnosti itd.). Nekomu se je zgodila inovacija kot splet naključja itd. O tem sem že nekajkrat pisal, predvsem kot reflekcijo ob knjigi Roberta H. Franka “Success and Luck: Good Fortune and the Myth of Meritocracy” (2016).

Za skeptike v MIT Technology Review citirajo še vročo raziskavo treh italijanskih raziskovalcev iz univerze v Cataniji (Pluchino, Biondo & Lapisarda (2018), Talent vs. Luck: The Role of Randomness in Success and Failure). Ta trojica je oblikovala simulacijski model na podlagi porazdelitve talentov (IQ) posameznikov, spremljala njihovo karierno pot sozi 40 let in njihove karierne poti “šokirala” s slučajnimi dogodki (uspeh, neuspeh) in čez 40 let ocenila njihov končni uspeh. Rezultat je pričakovan. Če je pustila, da se posamezniki skozi življenje prebijajo zgolj na podlagi prirojenega talenta, so tudi izidi ob koncu 40-letnega obodobja enako normalno porazdeljeni kot talenti. Če pa je na karierne trajektorije vplivala s slučajnimi zunanjimi šoki (uspeh, neuspeh), pa so bili izidi ob koncu 40-letnega obodobja porazdeljeni enako, kot vidimo v vsakdanjem življenju (potenčna porazdelitev oziroma v skladu s pravilom 20 : 80).

The team shows this by ranking individuals according to the number of lucky and unlucky events they experience throughout their 40-year careers. “It is evident that the most successful individuals are also the luckiest ones,” they say. “And the less successful individuals are also the unluckiest ones.”

No, Pluchino, Biondo & Lapisarda (2018) gredo še korak naprej v smeri praktične aplikacije in poskušajo te ugotovitve aplicirati na področje, na katerem delajo – torej na financiranje raziskovalcev: Komu naj raziskovalna agencija podeli raziskovalni projekt – tistim, ki so do sedaj prikazali najboljše rezultate, ali pa sredstva enakomerno porazdeli vsem? Presenečeni boste, simulacije pokažejo, da je optimalna tista strategija, ki sredstva enakomerno porazdeli med vse raziskovalce, kajti najboljši do sedaj ne bodo nujno imeli boljših rezultatov tudi v prihodnje. Zakaj ne? Ker je na njihov dosedanji uspeh vplivala sreča, torej slučajni dogodki.

Implikacije teh ugotovitev so po svoje zastrašujoče. Vendar blizu moji zelo stari ideji, da bi vladna agencija za tehnologijo morala vsako leto zasipati raziskovalce / inovatorje z razvojnimi spodbudami za njihove razvojne projekte, od katerih bo nato morda 1, morda 5 ali več tudi postal velik tehnološki in komercialni uspeh. Denimo, da ima na voljo letni proračun v višini 2 mio evrov, na katerega se lahko prijavijo vsi z dokumentirano raazvojno idejo / inovacijo in vsak dobi 50,000 ali 100,000 evrov nepovratnih sredstev. Razpis se zapre, ko se porabi letni proračun.

That has significant implications for society. What is the most effective strategy for exploiting the role luck plays in success?

Pluchino and co study this from the point of view of science research funding, an issue clearly close to their hearts. Funding agencies the world over are interested in maximizing their return on investment in the scientific world. Indeed, the European Research Council recently invested $1.7 million in a program to study serendipity—the role of luck in scientific discovery—and how it can be exploited to improve funding outcomes.

It turns out that Pluchino and co are well set to answer this question. They use their model to explore different kinds of funding models to see which produce the best returns when luck is taken into account.

The team studied three models, in which research funding is distributed equally to all scientists; distributed randomly to a subset of scientists; or given preferentially to those who have been most successful in the past. Which of these is the best strategy?

The strategy that delivers the best returns, it turns out, is to divide the funding equally among all researchers. And the second- and third-best strategies involve distributing it at random to 10 or 20 percent of scientists.

In these cases, the researchers are best able to take advantage of the serendipitous discoveries they make from time to time. In hindsight, it is obvious that the fact a scientist has made an important chance discovery in the past does not mean he or she is more likely to make one in the future.

A similar approach could also be applied to investment in other kinds of enterprises, such as small or large businesses, tech startups, education that increases talent, or even the creation of random lucky events.

Vir: MIT Technology Review

One response

  1. Prepričen sem, da talenti ali inteligenca (IQ) ni normalno razporejena, čeprav nimam dokazov za to. Trdno verjamem, da bi se lahko dokazalo, sicer pod pogojem, če bi zamenjali skalo, ki trenutno ima razpon od 0 do cca 230 in namesto tega dali od 1 do 9.

    Nenad V.

%d bloggers like this: