Альберт-Ласло Барабаши

Формула: Универсальные законы успеха

Введение

Успех зависит не от вас. Он зависит от нас

Моя жена утверждает, что влюбилась в меня, потому что я знал температуру Солнца. Мы встретились в кофейне, где я готовился к лекции по основам термодинамики. «Откуда мы вообще ее знаем?» — спросила она. Ей казалось настоящим волшебством, что я могу назвать точную температуру — 5778 кельвинов — такого далекого, недосягаемого, невероятного, необъятного и пылающего объекта. Любой родитель был бы рад держать наготове такие ответы на вопросы своих детей. Вместо этого мы признаем, что не знаем, или говорим туманно: «Солнце горячее. Очень горячее». Но речь идет о раскаленном диске, который освещает нашу жизнь и питает ее. В детстве я не понимал, почему взрослые почти ничего не знают о такой большой штуке.

Мой дед владел грузовым автопарком в маленькой трансильванской деревушке. Когда я подрос, у деда остался лишь просторный деревянный гараж, где я проводил все лето. Мне нравился этот гараж, который стал моей первой лабораторией — тем местом, где я спокойно разбирал все вещи на винтики, изучал их внутреннее устройство и выяснял, как именно они работают. С тех самых пор механика продолжает захватывать меня.

Я вырос в семье самоделкиных. Когда коммунизм забрал у деда автопарк, он стал чинить бытовые приборы всему району, со спокойной уверенностью разбирая утюги и радиоприемники. Мой отец, который с десяти лет водил грузовик из семейного автопарка, залезал под сломанную машину, ковырялся там пару минут, а затем, довольный, вылезал обратно с перепачканными пальцами. Проблема была решена. Он всю жизнь руководил чем-то — школой, музеем, компанией — и всегда использовал смекалку, заставляя систему работать несмотря ни на что.

Может, именно любопытство самоделкина привело меня в науку. Сначала физика позволила мне изучить каждую звездочку Вселенной, а также силы, управляющие нашей жизнью. В поисках новых сложных задач я занялся хитросплетениями сетей и данных. Я любил задавать вопросы, а потому эта сфера науки была для меня идеальной. Пока исследование основано на числах — и чем их больше, тем лучше, — я иду по следу, как собака, легко ориентируясь в лабиринте данных, доступных ученым в нашем тесно взаимосвязанном мире технологий. В поисках ответа я неизменно задаю новые вопросы и открываю новые возможности, которые, как рой мошек, сопровождают все мои исследования. Я стараюсь отгонять их прочь и сосредоточиться на поставленной задаче, но во мне еще живет ребенок, который упрямо интересуется причинами… да почти чего угодно. Именно желание найти ответы заставляет меня вставать по утрам и корпеть над исследованиями до глубокой ночи.

Сегодня я руковожу Центром комплексных сетевых исследований в Бостоне. Я исследую «механику» самых разнообразных явлений: как взаимодействуют люди или молекулы, где и как формируются связи и что наша взаимосвязь говорит нам об обществе и биологическом происхождении человека. Мы анализируем топологию Всемирной паутины, изучаем, как крошечные ошибки в генных сетях вызывают болезни. Мы выясняем, как наш мозг контролирует миллиарды нейронов и как молекулы пищи прикрепляются к белкам, помогая нам дольше оставаться здоровыми.

Мне нравятся подобные вещи. Я люблю находить математику, лежащую в основе общественного устройства, ведь именно числа дают нам возможность понять саму суть нашей связанности. Когда я применяю математические модели и инструменты в нетипичных для научного анализа сферах, эти структуры неизменно обогащают наши знания.

Именно так мы и поступили с успехом. У нас ушло на это несколько лет, но, собрав целые горы данных о достижениях людей, мы нашли способ разбить понятие на составляющие и тщательно изучить его. Мы задались целью сформулировать успех как математическую задачу, которую могут однозначно решить информатики и физики с помощью неумолимых инструментов количественного анализа. Это было все равно что разобрать на части велосипед или применить законы термодинамики, чтобы измерить температуру Солнца. Выявив механизмы достижения успеха, мы стали отвечать на немыслимые вопросы, которыми я пытал родителей в детстве.

Например, как именно мы решили, что это — размытый, непримечательный фотоснимок, висящий в Музее современного искусства, — шедевр?

Почему лучший мюзикл — «Карусель», а не «Кошки»?

Стоит ли выбирать дорогие школы?

Почему в любой сфере бывает лишь несколько суперзвезд?

Нас мучают и сотни других вопросов об успехе, достижениях и репутации, ответить на которые не проще, чем назвать температуру Солнца. Можно ли считать, что именно результативность нашего труда продвигает нас по карьерной лестнице? Растет или снижается с годами наша креативность? Что лучше — сотрудничать или конкурировать со своими кумирами? Как социальные и профессиональные сети влияют на наш успех?

Хотите верьте, хотите нет, но на все эти вопросы можно дать точные ответы, хотя и кажется, что измерить все это невозможно. Изучив структуру данных и выявив механизмы достижения успеха, мы решили, что пора искать конкретные ответы на каждый вопрос. Начав осознавать, какие силы стоят за нашими успехами и провалами, мы увидели много любопытного.

* * *

Мы начали с катастрофы, а пришли к успеху. В то время моя лаборатория занималась анализом данных мобильных телефонов, чтобы понять, как люди реагируют на крупные катастрофы. Я посчитал это прекрасной возможностью для обучения на практике и поэтому поручил общительному аспиранту из Китая Дашуню Вану помочь мне с этим проектом. В результате родилась прекрасная статья, и я был уверен, что она заставит весь мир пересмотреть меры по ликвидации последствий стихийных бедствий [Первая статья Дашуня Вана о катастрофах опубликована как J. P. Bagrow, D. Wang, and A.-L. Barabási, "Collective Response of Human Populations to Large- Scale Emergencies," PLOS ONE 6, no. 3 (2011): 1–8. Наша первая статья об успехе вышла двумя годами позже: D. Wang, C. Song, A.-L. Barabási, "Quantifying Long- Term Scientific Impact," Science 342 (2013): 127–31.].

Однако никто не разделял моего энтузиазма. Как мы ни старались, статью не публиковали. Ее отвергали как наиболее известные, так и наименее влиятельные научные журналы. Мы шутили, что нужно было убрать из заголовка слово «катастрофа», ведь вполне вероятно, что именно оно обрекало статью на провал.

Баскетболист-любитель, Дашунь не стал вешать нос, когда статья обернулась катастрофой, словно он проиграл лишь один тайм матча. От него не ускользнула ирония судьбы. Впрочем, когда мы встретились, чтобы обсудить следующий проект, он решил оставить все бедствия в прошлом.

— Я готов на что угодно, лишь бы не работать над очередной катастрофой, — усмехнувшись, сказал он.

— Тогда пусть твоим следующим проектом станет успех, — ответил я. — Может, займешься наукой успеха?

В моем вопросе была изрядная доля шутки, но стоило озвучить его, как мы оба поняли, что это может быть весьма интересно. Почему бы не применить наши методы к исследованию успеха? Казалось, изучать его — все равно что изучать стихийные бедствия. Мы могли довольно точно предсказать траекторию движения урагана, изучив большой объем данных и использовав их в качестве вводных для моделей погоды. Такие прогнозы очень важны для разработки плана реагирования. Жители населенных пунктов, находящихся прямо на предполагаемом пути урагана, смогут заранее скрыться в убежищах, а остальные — приготовиться к дождям и купить зонтики. Мы не сомневаемся в точности прогноза, хотя всего столетие назад прогнозирование шторма показалось бы колдовством. Почему мы не можем точно так же прогнозировать успех? В конце концов, данные, собранные в неожиданных сферах и пропущенные сквозь сложные математические модели, и сегодня могут казаться фантастическими.

* * *

Мы начали с малого и сосредоточились на конкретной сфере: успехе в науке. Мы понимали, что в цифровую эпоху имеем доступ к огромному объему подробных данных: каталоги научных работ по нашей дисциплине стали составлять более века назад. Почему бы не рассмотреть под микроскопом саму науку? В этом проекте мы задались целью ответить на ряд самых сложных, фундаментальных вопросов: что приводит к успеху? Как его измерить? Почему некоторые мои кумиры — великие ученые, открытия которых обогатили мою жизнь, — остаются в тени, почти не появляясь в поисковой выдаче Google? И почему другие ученые, работы которых не отличаются качеством и новизной, становятся настоящими звездами?

Вскоре мы начали замечать закономерности в данных и вывели формулы для прогнозирования будущих результатов работы, которую проводим мы сами, наши коллеги и даже конкуренты. Как я расскажу далее, мы можем перемотать вперед всю карьеру ученого, чтобы определить, какой вклад он внесет в науку, и понять, оценят ли его миллионы или лишь несколько единомышленников в рамках и без того довольно узкой дисциплины. Мы также разработали алгоритм, чтобы точно прогнозировать, кто именно из сотен ученых, работавших над научным открытием, получит наибольшее признание. Забегая вперед, скажу, что им редко становится тот человек, который выполняет львиную долю работы.

Какой результат удивил нас сильнее всего? В автосалоне Toyota штата Алабама мы нашли водителя подменного автомобиля, которому по непонятной причине до сих пор не вручили Нобелевскую премию. И он лишь один из многих любопытных персонажей, которых мы встретили, пытаясь понять успех. Среди них также был парень, который с помощью краудфандинга собрал 10 000 долларов за восемь минут; гоняющий на «Харлее» исследователь успеха, обожающий бродвейские мюзиклы, и бывший океанограф, ставший виноделом. Он открыл мне неприглядную истину, заставившую меня изменить свой подход к выбору вина.