Tudományosan mérhető a siker?

Kutatási eredményeit mintha a gyakorlatban valósítaná meg: amennyiben a nagyszámú hallgatóságot a siker mérőszámának tekintjük, a székelyföldi születésű, de főként Amerikában élő és kutató Barabási Albert-Lászlónak a siker egyetemes törvényeiről írt könyvének megjelenése apropóján tartott előadása méltán nevezhető sikeresnek. A dedikálással egybekötött előadás és az azt követő, a helyek korlátozott száma miatt zártabb körű közönségtalálkozó megmozgatta a különböző tudományterületek művelőit, az egyetemistákat, művészeket, a résztvevők nagy érdeklődéssel követték Barabási kutatási eredményekben és érdekes történetekben bővelkedő gondolatmenetét.

A közvélekedés rendszerint szoros kapcsolatot lát a siker és a teljesítmény között, az előadó szerző azonban felhívta a figyelmet a kettő közti fontos különbségekre. Míg a teljesítmény az egyénről, addig a siker a közösségről szól. A személy igyekszik minél jobb teljesítményt elérni, azonban a sikere elsősorban attól függ, hogy ezt a többi ember hogyan értékeli, miképpen jutalmazza. A kettő között jelentős eltérések lehetnek. Míg a teljesítmény korlátos, vagyis például a sportban a legjobb futó, úszó, teniszező teljesítménye éppen csak hogy jobb a társak eredményénél, a sikerük mértékében – amit mérhetünk népszerűségben, Google-keresésekben, de akár anyagiakban is – számottevő különbségeket láthatunk, vagyis a siker a teljesítménnyel szemben korlátlan, mondja Barabási. Amikor pedig a teljesítmény nehezen mérhető, mint például művészeti alkotások esetén, a siker mértéke a hálózatoktól függ.

A képlet című könyvében a siker öt törvényét írja le a szerző, azonban sokkal inkább a tudományos összefüggések foglalkoztatják, mintsem valamiféle önsegítő módszer vagy recept kidolgozása, ami sikerre vezet. Barabásiék kutatásaik során hatalmas adatbázisokat vizsgálnak, hogy feltárják az összefüggéseket. Képletet írtak például arra, hogy előre jelezzék egy teniszjátékos Wikipédia-oldalának látogatói számának időbeli alakulását annak függvényében, hogy a játékos éppen kivel, mikor és milyen meccset játszik. Megdöbbentően jól működik a sikert megjósoló algoritmus.

A tudományos életben a nagy felfedezések és kimagasló eredmények egyre gyakrabban nagyszámú kutatócsoport és kutató közös munkájának gyümölcse, így például a Nobel-díj odaítélésekor fontos, hogy a jutalmazni kívánt publikáció szerzői közül a legfontosabb kutatókat jutalmazzák. Barabásiék kutatócsapata erre szintén írt egy algoritmust, ami a szerzők publikációinak figyelembevételével pontos előrejelzéseket tett a végül díjazottak személyét illetően. Egy igen érdekes és egyben megdöbbentő esetet is elmesélt, amikor az algoritmusuk egy olyan személynek ítélte volna a 2008-as kémiai Nobel-díjat, aki végül nem kapta meg azt, mi több, hosszas keresgélést igényelt, míg sikerült fellelni az illetőt. Douglas Prasher volt az első tudós, akinek sikerült klónoznia az úgynevezett GFP-t (Green Fluorescent Protein), a zölden fluoreszkáló fehérjét, ami más fehérjékhez csatlakoztatva láthatóvá és követhetővé teszi azokat. Ma a gyógyászati kutatásokban nagy sikerrel alkalmazzák az eljárást. Végül mégsem ő kapta a Nobel-díjat, ugyanis a kutatása idején elutasították az ösztöndíjkérelmét, így nem tudta tovább finanszírozni a kutatását, de hogy mégse vesszen kárba az eredménye, a klónozott GFP gént elküldte két másik kutatónak. Kitalálható, később ők vették át a Nobel-díjat. Prasher pedig sofőrként dolgozott, aki a munkahelyükre vagy haza szállította azokat, akik a szervizben hagyták az autójukat.

Szintén elterjedt vélekedés, hogy egy ember életében a legkimagaslóbb eredményt és sikert az illető fiatal korában tett fáradozásai gyümölcseként könyvelheti el. Maga Einstein is azt mondta, hogy „aki 30 éves koráig nem alkot valami nagyot a tudományban, az már nem is fog”. Barabásiék első eredményei igazolni látszottak ezt az elképzelést, ugyanis a legtöbb kimagasló eredmény az egyének életének korai szakaszaihoz kapcsolódott és az idő előrehaladtával egyre csökkent a valószínűsége a remélt siker bekövetkezésének, azonban tettek egy fontos észrevételt, ami árnyalta ezt az elgondolást. Az egyének produktivitása az idő előrehaladtával nagyon hasonló statisztikai görbét mutatott, mint a korhoz kötött legnagyobb sikerek görbéje, ami tulajdonképpen azt jelenti, hogy a kreativitás és a nagy eredmények lehetősége nem függ a kortól, sokkal inkább a produktivitás mértéke határozza azt meg. Ha például a tudományos sikert vesszük, akkor egy kutató sikerének esélye olyan, mintha minden egyes megírt tanulmányával egy-egy lottószelvényt venne, így mindegyiknek ugyanakkora esélye van a „főnyereményre”. Így lehetséges az is, hogy valaki élete későbbi szakaszában éri el a legnagyobb sikert, a legfontosabb szempontnak a kitartó munka és produktivitás tűnik.

Ugyancsak megdöbbentette a szaklapok szakmai bírálóit Barabásiék azon megállapítása, hogy egy személy élete során egy állandó értékű, úgynevezett Q-faktorral rendelkezik, ami azt a képességét jelzi, hogy mennyire alkalmas és rátermett egy ötletet sikerre vinni. A siker mértéke pedig ettől a faktortól és egy „random ötlet” értékétől függ. Bármilyen megdöbbentő, Barabásiék eredményei azt sugallják, hogy a Q-faktorunk az idő előrehaladtával nem változik, vagyis például egy fiatal kutató és egy idős, megbecsült professzor egyforma eséllyel éri el élete legkimagaslóbb eredményét az éppen aktuális munkájával. Ösztönösen azt gondolnánk, hogy a megszerzett tapasztalatok egyre alkalmasabbá tesznek arra, hogy sikeressé váljunk, lefordítva az előbbiekre, mintha a Q-faktorunk növekedne idővel, az eredmények azonban cáfolni látszanak ezt a megérzésünket.

Talán ezért is írja könyvében Barabási, hogy számára mindig az éppen aktuális kutatás a legérdekesebb: egyik bekezdésben egy rövid utalással jelzi is, hogy az agy huzalozásáról szól, amin éppen most dolgozik. A közönségtalálkozón (ahol egyéként a Libri Kiadó igazgatójával, Halmos Ádámmal és az On The Spot dokumentumfilmesével, S. Takács Andrással is beszélgethettek a résztvevők), rákérdeztünk erre a témára. Az agyi hálózat Barabási szerint azért izgalmas, mert bár mindenki tudja, hogy az agy idegsejtek hálózata, azonban egyelőre nincsen térképünk róla. Az újabb kutatások eredményeként azonban egyre közelebb kerülünk ahhoz, hogy hálózatelméleti eszközöket alkalmazzanak arra, hogy neuronszinten megértsük az agy struktúráját és működését. Izgatottan várjuk a fejleményeket.

Fotó: Kustán Magyari Attila