Hogyan mérhető a siker, és mit tudunk a teljesítmény és az elismerés összefüggéseiről? Barabási Albert-László és munkatársai tudósok, művészek és sportolók életművét vizsgálták meg, hogy választ kapjanak e kérdésekre. Kutatásuk azzal a tanulsággal szolgált, hogy a „teljesítmény rajtad múlik, az elismerés viszont rajtunk”: míg az emberi teljesítőképesség korlátos, addig a siker szinte korlátlan mértékű lehet. Barabási Albert-Lászlóval a márciusi Társadalmi Jövőképesség Konferencián beszélgettünk. (A konferenciáról beszámoltunk korábbi számunkban.)

Az előadásában említette, hogy a siker egy észlelésen alapuló fogalom. Hogyan befolyásolja ezt a fogadókészség? Számos olyan történetet ismerünk, amiben valaki nem tudott a saját korában sikert aratni a teljesítményével, s csak később fedezték fel a munkája valódi értékét.
Valóban. Ezért mondjuk azt, hogy nem elsőnek kell felfedezni valamit, hanem utolsónak. Mert ha utolsónak fedezted fel, az azt jelenti, hogy már nincs értelme még egyszer felfedezni. Tényleg nagyon sok felfedezés többször megtörtént, de mindig eljön egy pillanat, amikor a közösség is elismeri ezt a tényt. Például az én életemben is. A skálafüggetlen hálózatok egyik mechanizmusáról, az úgynevezett preferenciális kiválasztódásról kiderült, hogy ez a mechanizmus a szakirodalomban már megjelent ötven évvel ezelőtt. Pontosan Pólya György volt az egyik, aki ezt leírta a matematikán belül. Ugyan nem a hálózat kontextusában jelent meg, hanem máshol, de létezett, csak nem tudtam róla. Most már nem lehet a preferenciális kiválasztódást újra felfedezni, mert már eléggé fel lett fedezve.

Érdemes tisztázni ebben a kontextusban, hogy miről beszélünk. Amikor sikerről gondolkodunk, nagyon figyelmesen szét kell választanunk, hogy van egy teljesítmény, vagyis az, amit az egyén tesz, és ami általában nagyon konkrétan hozzárendelhető egy egyénhez vagy munkához. És van a siker, ami viszont a közösségi megméretődése ennek a teljesítménynek. Ezt azért fontos megkülönböztetnünk, mert a teljesítmény nem mindig mérhető pontosan, de mindig az egyénhez rendelhető hozzá. A siker viszont egy kollektív mennyiség, és ezáltal nagyon sok adatpontunk van róla. Ergo könnyebben mérhető és könnyebben jósolható, hiszen nem egy, hanem több száz, több ezer, sőt néha több millió egyénnek az aktivitását tükrözi. Valahányszor több millió egyén aktivitásáról beszélünk, akkor ezek valamilyen módon kiátlagolódnak, egyesülnek, és matematikailag számolható mennyiséget adnak. Tehát a siker könnyebben számolható, könnyebben kezelhető, mint a teljesítmény.

Mi ebben a szerepük a társadalmi hálózatoknak? Az, hogy mi a pozíciónk a hálózatban, befolyásolja-e a teljesítményünkre való fogadókészséget?
A hálók nagyon fontos szerepet, mondhatni kulcsszerepet játszanak akkor, ha a teljesítmény nehezen mérhető. Ha a teljesítmény pontosan mérhető, mint például a futók esetében, akkor az egydimenziósan meghatározza a sikert. Másik extrém példa viszont a művészet, ahol a teljesítményt nagyon-nagyon nehéz mérni, és ezért ott a hálózatoknak van fontos szerepe. A műnek és a művésznek a fontossága itt ugyanis attól függ, hogy ki más gondolja fontosnak – melyik intézmények, melyik kurátorok tartják elég jónak. Ez az intézményi és kurátori háló az, ami kreálja az értéket. Mi ezen is dolgozunk, és nagyon pontosan meg tudjuk jósolni egy művésznek a jövőbeli karrierjét. Pont azért tudjuk ezt megtenni, mert a teljesítmény nem mérhető, ezért többnyire csak a háló számít. A háló tehát az, ami mediálja ezt a sikert, és ezt már elég pontosan tudjuk mérni, így elég nagy a jóslási képességünk.

Mi a helyzet a tudománnyal, az mennyire jól mérhető?
A tudomány nagyjából félúton van a művészet és a sport között. Nagyon sok hálózati effektus dönti el azt, hogy mi fontos, mit érdemes kutatni, mi az, amit a közösség elismerendő eredménynek tart. De ha már egy eredmény megszületett, akkor vannak elég objektív mértékek – legalábbis az egzakt tudományokban –, hogy eldöntsük, ez igaz-e vagy sem. Tehát ha például neked és nekem is van egy képletem ugyanarra a jelenségre, előbb-utóbb megtörténik az a kísérleti mérés vagy empirikus teszt, amelyik eldönti, hogy tegyük fel, a te képleted érvényes, az enyém nem. És akkor te viszed el a sikert, és nem én. Tehát van egy bizonyos fokú objektivitás, ami az eredmények megszületése után tudja azokat mérni, de egyébként van egy nagyon erős hálózati effektus abban, hogy mi az, amit kutatunk, melyik intézményekben kutatjuk, és hogyan jutunk hozzá ahhoz az eszköztárhoz, hogy azt a kutatást tudjuk végezni.

A Villanások című könyvében arról írt, hogy az egyének viselkedése sok esetben nagyon jól előrejelezhető a korábbi adatok alapján, bár vannak ebben bizonyos töréspontok. Kezelhető ez társadalmi szinten? Képesek lehetünk arra, hogy megjósoljuk a társadalom viselkedését?
Fontos tisztázni, hogy pontosan milyen jelenségekről van szó. A Villanásokban bemutatott kutatásaink azt mutatják, hogy ha egy ember mozgását követjük, akkor elég információt tudunk gyűjteni ahhoz, hogy megjósoljuk, hogy holnap három órakor hol lesz, nagyjából 98%-os pontossággal. Miért volt ez annyira sikeres? Azért volt ennyire sikeres a jóslat, azért lehet ennyire pontos, mert nagyon repetitív az emberi mozgás, és nagyon erős fizikai, térbeli és időbeli korlátoknak kell megfelelni annak, hogy hol lehetünk egy bizonyos időpontban. Például nem megyünk éjjel kettőkor a bankba pénzt kivenni, akkor csak az automatából lehet.

Ugyanakkor, ha valaki átköltözik egy másik helyre, például új lakóhelyet vagy munkahelyet választ, befejezi az iskolát stb., akkor valóban töréspontok adódnak. Töréspontok jelentkezhetnek amiatt is, mert technológiai fejlődés van, tegyük fel, egy új metrót építenek, és másként fogok utazni, másként fogok bejárni a munkahelyemre. Vagy történetesen biciklire ülök, mert bicikliutat építenek. És azáltal, hogy biciklire ültem, nagyon sok más hely válik elérhetővé számomra, mint korábban, amikor metróval mentem, és csak átsuhantam a föld alatt. Tehát ezek a töréspontok megvannak, és ezeket nem is tudjuk igazán jósolni. Az egyetlen, amit megpróbáltunk megnézni, hogy vannak-e viselkedési minták, amelyek stabilak. Tehát ha valaki munkahelyet vagy más helyet változtat, visszatér-e egy korábbi viselkedési mintához. És van azért egy elég erős visszatérési hatás.

Mindamellett nagyon is tudjuk azt, hogy ezeket a mintázatokat, amelyeket egy egyén szintjén látunk, nagyon nehéz egy másik egyénre, vagy ugyanannak az egyénnek egy későbbi életszakaszára vonatkoztatnunk. Ez volt az oka annak, hogy Asimov a híres Alapítvány könyvében befagyasztotta a tudományos fejlődést ahhoz, hogy jósolni legyen képes. Ugyanis a tudományos fejlődés drasztikusan megváltoztatja a viselkedési mintákat, hiszen olyan lehetőségeket teremt, amelyek korábban nem léteztek.

A célunk ezzel a gondolattal tehát nem lehet az, hogy azt mondjuk, minden esetben van jósolhatóság, hanem inkább arról szól, hogy ha megfelelő mennyiségű adatot összegyűjtünk, akkor el tudjuk dönteni, hogy az a típusú jelenség mennyiben jósolható. Vannak jelenségek, mint például az emberi mozgás, ahol van egy 95% körüli jósolhatóság, és vannak jelenségek, amelyekben nincsen nagy jósolhatóság. De akár nagymértékű, akár kismértékű a jósolhatóság, ezt kvantifikálni lehet, és lehet matematikai eszköztárral kezelni. Ez persze nem azt jelenti, hogy nekem garantáltan van eszközöm és adatom arra, hogy megjósoljam, például holnap mit fogsz csinálni.

Mivel foglalkozik most, mi a következő projektje?
Két dologról érdemes beszélni, az egyik az, hogy a napokban fejezem be egy könyvemet, aminek a címe az, hogy The Formula – The Science of Success, tehát a Képlet, avagy a siker tudománya. Ebben lényegében egy általánosabb nyelven arról beszélek, amiről ma az előadásomat tartottam, vagyis, hogy mit jelent a siker és a teljesítmény különbsége, és hogyan lehet kvantifikálni az előbbit. Ez elég sok időmet elrabolta az elmúlt hónapokban, de most már azt hiszem, hogy néhány héten belül készen lesz. Az a terv, hogy szeptemberben Budapesten is meg fog jelenni magyarul.

A másik pedig, amivel rengeteget foglalkozunk a laborban, az az, hogy a hálózatok és a betegségek közötti kapcsolatokat megértsük. Az elmúlt időben azon is dolgozunk, hogy megpróbáljuk megérteni az étkezési szokások hatását a sejthálóra és végső soron az egészségünkre. Ez egy olyan témakör, amivel rengetegen foglalkoznak a laborban, és szerintem a következő időszakban is így marad ez.

Baksa Máté