探索人才和运气在成功中的作用

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英文标题：
《Exploring the role of talent and luck in getting success》
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作者：
Alessandro Pluchino, Alessio. E. Biondo, Andrea Rapisarda
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  We review recent numerical results on the role of talent and luck in getting success by means of a schematic agent-based model. In general the role of luck is found to be very relevant in order to get success, while talent is necessary but not sufficient. Funding strategies to improve the success of the most talented people are also discussed.
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中文摘要：
我们通过基于代理的示意模型，回顾了最近关于人才和运气在获得成功中的作用的数值结果。一般来说，运气的作用对于获得成功非常重要，而天赋是必要的，但还不够。还讨论了提高最有才华的人的成功率的筹资战略。
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分类信息：

一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> Exploring_the_role_of_talent_and_luck_in_getting_success.pdf (316 KB)

2022-6-11 03:29:11 上传

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关键词：Quantitative Applications QUANTITATIV Application agent-based

探索天赋和运气在获得成功中的作用。普卢基诺*, A.E.Biondo+，A.RapisardaAbstracts我们通过基于代理的图解模型[1]回顾了最近关于天赋和运气在获得成功中的作用的数值结果。一般来说，运气对成功的作用非常重要，而天赋是必要的，但不是有效的。还讨论了提高最有才华的人的成功率的资助策略。关键词：成功、天赋、运气、随机性、偶然性、融资策略。幂律分布在许多物理、生物和社会经济复杂系统中普遍存在，是一种具有强相关性和标度变量层次结构的数学特征[2、3、4]。经济学家帕累托（Pareto）是第一个证明国家和个人财富中存在幂律分布的人。这一事实表明，我们的社会存在着严重的不平等：极少数人与世界其他地区的人有着相同的个性。在某种意义上，人们可以将个人财富视为成功的象征，并认为一个非常成功的人也应该是一个非常有天赋的人。

但这一观点是标准精英管理范式的特征，与公认的证据形成鲜明对比，即人类的特征和素质（身高、智商、体重等）以及影响（例如，在工作时间内进行评估）遵循一个围绕给定平均数的对称高斯分布：实际上，没有一个人比其他人更有天赋、更熟练或更聪明数千倍，正如没有一个人比其他人工作数千倍一样。理解这一明显矛盾的关键在于我们全球网络化社会经济系统的结构和复杂性，这个系统充满了反馈机制，赢家占据了所有领域。在这种高度非线性的背景下，采用简单的线性抛物线图将智力或生产力与规模不变的财富联系起来*卡塔尼亚大学物理和天文学系“Ettore Majorana”，意大利因夫纳塞锡安迪卡尼亚；亚历山德罗。pluchino@ct.infn.it+意大利卡塔尼亚大学经济与商业系；ae。biondo@unict.it卡塔尼亚大学物理和天文学系“Ettore Majorana”，意大利因夫纳塞锡安迪卡尼亚；维也纳复杂性科学中心；安德烈。rapisarda@ct.infn.it.帕珀在2018年格但斯克·萨默尔至日会议上提出的“复杂系统的离散模型”分布结果至少相当幼稚。事实上，经常发生的情况是，智商上的小优势/劣势或效应上的小差异可能导致所得收入的大幅度增加/减少，因为后者可能会受到系统乘法动力学诱导的累积效应的强烈影响。

在这种对外部环境非常敏感的情况下，也可能发生一些完全依赖于人才和工作的随机和不可预测的小事件，可能为产生一连串幸运机会提供种子，最终产生成功或财富的最终幂律分布。传统上，运气/机遇在我们生活中的基本作用，以及我们无法控制的不可预测事件，一直被严重低估。塔勒布（Taleb）[6,7]、毛布森（Mauboussin）[8]、弗兰克（Frank）[9]和瓦茨（Watts）[10]等作者最近对这一事实进行了重新认识和讨论。另一方面，有很多文献提供的数据都支持改变对取得成功的重要性。在许多其他例子中，有以下几个例子：A）科学家在其职业生涯中发表最重要论文的概率相同；b） 姓氏首字母较早的个人更有可能获得终身职位【12】；c） 一个人在按字母顺序排列的列表中的位置可能对决定对订阅的公共服务的访问权很重要[13]；d） 名字容易发音的人会受到更积极的评价；甚至发展成癌症的可能性也常常是由于DNA复制的随机错误引起的*在最近的一篇论文[1]中，通过基于代理的模型，我们试图以简单但现实的方式量化运气和天赋的各自作用，以获得成功的职业生涯。我们总结了以下主要结果。该模型模拟了一组N个代理（N=1000）在40年工作期间的职业发展。代理人被赋予天赋Ti∈ [0，1]，从以0.6为中心的高斯分布[17]中提取，标准偏差为0.1，初始资本/成功Ci=10。

它们被随机放置在虚拟方形世界中的固定位置，周围有一定数量的事件，有幸运的，有不幸运的，在每次模拟运行期间随机移动。代理人的初始资本可以根据以下简单规则每六个月更改一次：（1）如果幸运事件截获代理人Ak的头寸，这意味着在过去六个月内发生了幸运事件；因此，代理AK将她的资本/成功加倍，概率与她的天赋Tk成正比。换句话说，Ck（t）=2Ck（t- 1） 只有当代理足够聪明，能够从他/她的运气中获利时，才能使用ifrand[0，1]<Tk。（2） 如果一个不幸事件截获了代理Ak的位置，这意味着在过去六个月内发生了一个不幸事件；因此，代理人AK将其资本/成功减半，即Ck（t）=Ck（t- 1)/2.我们在下文中讨论了模型的主要结果，给出了不同初始条件下100次运行（事件）的平均数值模拟。在图1的面板（a）中，在100次事件中收集的所有代理的最终资本/成功的全球分布的尾部以对数-对数比例显示。数值数据符合幂律，斜率等于-1.33：因此，观察到资本的尺度不变行为以及由此产生的个人之间的强烈不平等，这与帕累托的“80-20”规则一致。在面板（b）中，我们展示了100项活动中每一项活动中最成功个人的最终资本，并根据他们的才能进行报告。最高资本图1：面板（a）：最终资本分布的尾部/代理人的成功计算了100多个事件，并考虑了不同的随机初始条件。我们还显示了一个类似帕累托的幂律，其斜率等于-1.33.

小组（b）：在这里，我们展示了100项活动中最成功的个人的最终资本，以及他们的才能。一般来说，中高天赋的人比低天赋或中低天赋的人更成功，但通常最成功的人是中等天赋的经纪人，很少是最有天赋的经纪人。此外，还将平均值mT和值mT±σT分别报告为垂直虚线和点线。Cbest=40960是由一位有天赋的经纪人获得的*= 0.6048，实际上等于人才分布的平均值（mT=0.6）。另一方面，在最成功的人中，最有天赋的人（天赋Tmax=0.91）在职业生涯结束时积累的资本C=2560，仅相当于最高者的6%。从这些模拟和原始论文[1]中显示的其他模拟来看，我们的模型似乎能够解释我们社会中观察到的财富和成功分配不均的许多特征。该模型的结果还从数量上表明，拥有优秀的人才并不是保证职业成功的充分条件。另一方面，如果天赋略高于平均水平的人非常幸运，他们通常能够达到成功的顶峰，这是现实生活中经常观察到的事实[6、7、9]。因此，似乎运气/机遇在取得成功的过程中起着重要作用，这一证据提出了我们社会中关于精英管理的一个根本问题。***用于分配荣誉、资金或奖励的精英标准通常基于个人财富或个人成功，因为在许多一般情况下，他们的才能不容易评估。我们的发现强烈表明，在故事的结尾，这些特定的个体可能是最幸运的。

更糟糕的是，这种策略最终可以通过一种积极的反馈机制，即著名的“富人变得更富有”过程（也称为“马修效应”[18，19]），对最幸运的人施加进一步的强化作用，从而产生更不公平的结果。举一个例子，在研究资助领域，最近的研究[20、21、22]发现，受资助最多的研究小组在产出和科学影响方面并不突出，这表明遵循促进“多样性”的资助策略比“卓越”更有成效。另一方面，如果机会如我们所支持的那样重要，那么精英战略的效果不如预期也就不足为奇了，尤其是当一个人事后评估价值时。毕竟，“意外发现”这个词通常用来指那些意外发现。从盘尼西林到石墨烯[1]，有一个很长的轶事说，这些发现都是由于幸运的机会。这就是为什么支持好奇心驱动的研究非常重要，因为很难预测研究项目的最终结果。我们已经在几篇论文中讨论了“幼稚的精英管理”问题，展示了基于管理、政治和金融领域随机选择的策略的有效性【23、24、25、26、27、28、29、30】。在下面，我们将讨论在这个运气/机遇扮演着重要角色的世界中，如何在这里提出的模型的背景下，提高最有天赋的人的最低成功水平。让我们设想一下，按照不同的标准定期向代理机构分配资金。参考中。

[1] 我们比较了几种分销策略，以提供额外的资源，使最有才华的代理商能够增加其初始资本。我们假设每5年分配一笔固定资本FT=80000，在每个模拟运行所规划的40年期间，以便随时分配FT/8单位的资本。我们将其作为一个指标来检查所采用的融资策略的有效性：人才T大于1个标准差且最终成功/资本大于初始成功/资本的个人数量（100个模拟事件的平均值）（我们检查这是一个稳健的衡量标准）。考虑到这些代理人在没有资金的情况下所占的比例，我们可以比较每种采用策略的结果，以确定哪种策略最有效。图2中报告了一些结果。有关更多详细信息，请参阅原始文件[1]。从图中的表格来看，如果目标是拥有最终资本大于初始资本的最有才华的人才，那么定期向所有个人分配等量的资本比只向其中一小部分人提供更大的资本要方便得多，通过其实际成功水平进行选择-在分发时已经达到。一方面，该表显示，最“平等”的策略，即每5年向所有个人分配同等数量的资本，是最有效的资金分配方式。另一方面，在所有这些情况下，最“精英”的策略（每5年只将资金分配给50%、25%甚至10%的已经成功的个人）都处于排名的底部。

如果还考虑心理因素（模拟中未考虑，但与现实世界相关），混合策略可能是相对于平均主义策略的一个很好的折衷方案。最后，再看看资助图2：平均超过100场活动的不同资助策略之间的比较。在40年的时间里，每5年向代理商分配80000个单位的总资金。我们报告了与无融资情况相比，每种策略中能够增加初始资本的最有才华的代理（平均值T大于一个标准差的代理）的最终百分比。有关更多详细信息，请参阅文本。在策略表中，还值得强调随机策略的高效性，随机策略在总体排名中占据了三分之二的优势。在参考文献[1]中，我们还研究了环境或教育的重要性，以提高最有天赋的代理的成功率。我们看到，与适当的资金和资源分配战略相关的刺激性环境、丰富的机会，是开发最有才华的人才潜力的重要因素，使他们比天赋中等但运气较好的人才有更多的成功机会。在宏观层面上，任何能够影响这些因素并维持人才的政策，都将产生确保集体进步和创新的结果。***总之，我们通过基于代理的模型展示了如何从非常简单的假设出发，量化人才和运气的作用，以取得成功。我们的模拟表明，虽然人才在代理人之间呈正态分布，但成功/资本的最终分布遵循幂律行为，类似于现实世界中观察到的帕累托定律。

我们还发现，最成功的代理几乎从来都不是最有天赋的代理，而只是拥有中等水平天赋的非常幸运的个人，这是现实生活中常见的另一个特征。因此，该模型显示了幸运事件在决定个人成功最终程度方面的重要性，但往往被低估。我们还比较了不同的融资策略，以提高最有天赋的代理的成功水平，发现最平等的代理是在这方面最有效的代理。参考文献【1】A.Pluchino、A.E.Biondo、A.Rapisarda，“天赋与运气：随机性在成功与失败中的作用”。《复杂系统的进展》，第21卷，第3和第4期（2018）1850014。[2] A.L.Barab\'asi，R.Albert。”随机网络中出现的缩放”。《科学》，第286卷，第5439期，第509-512页（1999年）。[3] M.E.J.纽曼。”幂律、帕累托分布和齐普夫定律”。《当代物理学》，46（5）：323-351（2005）。[4] C.Tsallis。”非扩展统计力学导论。接近一个复杂的世界”。斯普林格（2009）。[5] V.帕累托。《政治经济学教程》，第2卷（1897年）。[6] N.N.塔勒布。”被随机性愚弄：机会在生活和市场中的隐藏作用”。伦敦，TEXERE（2001年）。[7] N.N.塔勒布。”黑天鹅：极不可能的影响”。兰登书屋（2007）。[8] M.J.Mauboussin。”成功方程式：在商业、体育和投资中解开技能和运气的束缚”。哈佛商业评论出版社（2012）。[9] R·H·弗兰克。”成功与运气：好运与精英统治的神话”。普林斯顿大学出版社，普林斯顿，新泽西（2016）。[10] D.J.瓦茨。”一切都是显而易见的：一旦你知道答案”。《皇冠商业》（2011）。[11] R.Sinatra、D.Wang、P.Deville、C.Song和A.-L.Barabsi。”量化个体科学影响的演变”。《科学》3546312（2016）。[12] L.Einav和L.Yariv。