インタビュー：アルバート・ラースロー・バラバス著『フォーミュラ』が、成功と失敗の科学的根拠を解説
スタートアップでも、日々の仕事でも、あるいは人生でも、苦労していて、なぜ何も進展していないように見えるのだろうと疑問に思ったことはありませんか?
たぶんあなただけじゃないでしょう。
私たちアメリカ人は一生懸命働き、自力で成功するという考えを持っていますが、私たちの成功を決定づけるものは、周りの人々と同様、私たちが考えているよりもはるかに多くの要素であることが分かっています。
アルバート＝ラースロー・バラバシは著書『成功の法則：フォーミュラ』の中で、ノースイースタン大学複雑ネットワーク研究センターにおける長年にわたる複数分野のデータ分析に基づき、誰が最も成功しやすく、誰が成功しないのかという問いに挑んでいます。バラバシの5つの普遍的な成功法則は、あらゆる分野に当てはまるため、その範囲は広く、爆発する子猫からアインシュタインまで、あらゆるもの、あらゆる人の成功を説明できます。
バラバシ氏は成功に関するデータを「自分自身、同僚、さらには仕事上のライバルの将来の結果を予測するために使用できる公式」に変えました。
成功について考察した本は数多く出版されており、その多くは逸話的な視点から書かれているが、本書は実際のデータに裏付けられた素晴らしい一冊だ。バラバシ氏の発見の中には、一見当たり前のことのように思えるものがあるかもしれない。もちろん、ネットワークが成功を左右することは間違いない。しかし、本書が他と異なるのは、私たちが既に知っているかもしれない事柄の背後にある「なぜ」を説明している点だ。
『ザ・フォーミュラ』は 、軽快で楽しく読める一冊です。バラバシは巧みに物語を織り交ぜ、実例を交えて解説を進め、読者を次の章へのクリフハンガーへと誘います。成功に関する本がこれほどまでにページをめくる手が止まらないというのは珍しいですが、まさにその通りです。『フリークノミクス』や『アウトライアーズ』と一緒に、ぜひ読んでみてください。
ここでバラバシ氏は、著書と調査結果について、特にテクノロジー業界が何を学べるかという点について質問に答えた。
なぜ特定の人が成功し、他の人が成功しないのかを論じた本は数多く出版されています。データ分析を応用することで、あなたの主張を補強し、誰が成功しやすく、誰が成功しないかを「証明」するパターンを見つけるのにどのように役立ったのか、説明していただけますか？
アルバート＝ラースロー・バラバス：多くの偉業を成し遂げた人々の成功への道のりを描いた素晴らしい本は数多くあります。しかし、それらには対照群が欠けています。何か素晴らしいことを成し遂げた人だけに焦点を当てると、彼らと同等の認知度を獲得できなかった人々との違いが、実際には見えてきません。
私たちの研究では、ノーベル賞を受賞した科学者だけでなく、すべての科学者のキャリアパターン、そしてニューヨーク近代美術館（MOMA）に入選した芸術家だけでなく、すべての芸術家のキャリアパターンを調査することで、この方法論的な盲点を回避しました。医療分野では、FDA（米国食品医薬品局）は薬の効果を証明するためにプラセボの使用を強制します。同様に、成功の法則を解明するには、成功した人だけでなく、成功しなかった人にも同様に注意を払う必要があります。
ネットワークが成功に重要な役割を果たしていることは、以前から知られています。成功者を決定づける人間関係のネットワークに関するあなたの発見は、あなた自身にとっても驚くべきものだったと説明してください。
パフォーマンスを客観的に判断する方法がない場合、ネットワークが重要な役割を果たします。例えば、エリートランナーであれば、その成功はスピードによって決まります。ほとんどの分野では、遅いか速いか、弱いか強いかは区別できますが、同じ分野で優れた能力を持つ二人の個人を真に区別することはできません。
音楽の専門家でさえ、優れたピアニストをその才能や演奏に基づいてランク付けすることはできません。同様に、ワイン専門家は、悪いワインについては意見が一致しますが、良いワインを確実に区別することはまったくできません。
真に驚いたのは、芸術におけるネットワークの役割がいかに極端であるかを知ったことです。芸術作品には本質的かつ客観的な品質基準がないため、価値はキュレーター、コレクター、批評家といった目に見えないネットワークによって決定されます。その効果は非常に大きく、このネットワークをマッピングした今、あらゆるアーティストの将来のキャリアを驚くほど正確に予測できるのです。
この本は、成功の可能性は私たち自身ではなく、周りの人々に大きく託されていると説いています。ネットワークの質を高めるために、積極的に行動を起こすためのアドバイスはありますか？
私たちの成功には、周りの人々が不可欠です。あなたのパフォーマンスはあなた自身のものですが、あなたの成功は私たちのものです。言い換えれば、成功とはコミュニティがあなたのパフォーマンスをどれだけ認識し、評価しているかを測る、集合的な尺度なのです。パフォーマンスは不可欠ですが、それだけでは十分ではありません。コミュニティがあなたのパフォーマンスに気づき、評価する必要があります。
もしあなたがランナーではなく、ネットワークがあなたの仕事に重要な役割を果たすのであれば、まずはネットワークに自分の仕事の価値を認めてもらう能力に焦点を当てるべきです。それができたら、次は自分の成功に不可欠な要素は何かを自問自答し始めるべきです。ネットワークを変えられるというのは幻想です。ネットワークは私たちよりもはるかに大きなものです。私たちにできることは、ネットワークにおける自分の立場を向上させ、成功を後押しすることだけです。
あなたが女性や少数派で、成功の階段で通常数段下からスタートする場合、平等な競争の場を得るために何ができるでしょうか?
マイノリティは、名門校との提携から最も大きな恩恵を受けます。ハーバード大学やスタンフォード大学といったエリート校が提供する卓越した教育が、子どもたちの人生の成功を保証してくれると心から信じ、子どもをそこに送りたいと思わない人がいるでしょうか？
しかし、データは、スタンフォード大学があなたのお子さんを成功させたのではなく、あなたのお子さんがスタンフォード大学を素晴らしい大学にしているということを明確に示しています。エリート校の卒業生が優秀な成績を収めているのは、大学側が成功の可能性を高めたからではなく、入学試験に有利だったからです。これらの学生は、どこの大学を卒業しても、必ず大成功するでしょう。
マイノリティや過小評価されたグループは、この調査結果の唯一の例外です。名門校は、彼らの収入とキャリアの成功を大幅に向上させることができます。彼らにとって、名門校が開く扉は、そうでなければ閉ざされたままだったでしょう。
シアトルのLikewiseのような企業は、匿名ではなく、ピアレビューの力を活用して消費者の行動に影響を与えています。企業が嗜好への愛着の力をさらに活用していくとお考えですか？
ピアレビューに基づく評価は、群集効果の影響を強く受けます。その結果、最初に意見を述べた人が議論の流れを決定づけ、後続のレビュー担当者の意見を不均衡に形作ることがよくあります。この傾向は、人気が出る音楽、私たちが購入する製品、さらにはFDAによる医療機器の承認にまで影響を与えます。そして、「専門家」の意見が入ると、富める者はさらに富むという現象が起こり、パフォーマンスとはほとんど関係のない方向に世論を押し進めてしまいます。
多くの人にとって、特にテクノロジー業界では、価値あるアイデアや貢献は若者からしか生まれないという認識があるため、この第五の法則は励みになります。「創造性に年齢制限はない」という法則に対して、人々はどのように反応しているのでしょうか？
確かに、仕事と人生に対する私の考え方は変わりました。これまでの研究はすべて、イノベーションと若さは深く絡み合っていることを示唆していました。もしこのデータを額面通りに受け取るなら、50歳で大きな発見をするチャンスはごくわずかなので、研究をやめるべきでしょう。
ビッグデータへのアクセスは、大きな変化をもたらしました。イノベーションに年齢制限はなく、年齢とともに衰えるのは生産性である、ということが判明しました。言い換えれば、イノベーションが年齢とともに減速するのは、人々が努力をやめるからに過ぎない、ということになります。
私にとって、これは研究室に集中し続け、新たな発見に挑戦し続ける必要があることを意味します。もしかしたら、これが私のキャリアを決定づける最後の論文になるかもしれません。そうなることを願っています！
次は何に取り組んでいますか?
私たちは現在、科学者や芸術家を対象にテストに基づいた成功の科学ツールを採用し、それを起業家に関してますます入手可能になっている豊富なデータ層に適用しています。
次のユニコーン企業を誰が、いつ創業するかを決定づけるパターンはあるのだろうか？ネットワーク効果はどれほど重要で、この分野ではどのネットワークが重要なのだろうか？成功しているベンチャーキャピタルやインキュベーターといった機関は、個人の成功を後押しするのだろうか？それとも、ハーバード大学のように、成功の運命にある者だけを受け入れるのだろうか？
私たちは、ビッグデータとネットワーク科学の力を活用して、これらの質問に対する定量的な答えを得たいと考えています。
アルバート＝ラズロ・バラバシ著『The Formula: The Universal Laws of Success』が今週発売されます。
