Data science predicts which failures will ultimately lead to success

奥普拉·温弗瑞(Oprah Winfrey)被解雇了她的第一份电视工作。斯蒂芬·斯皮尔伯格曾多次被电影学院拒绝,迈克尔·乔丹也没能进入高中的校篮球队。

像这样的故事激励着人们从失败中学习,变得更强大。但是很少有研究支持这些奇闻轶事,更没有人研究失败如何导致成功的机制。

在10月30日发表在《自然》杂志上的一项研究中,来自芝加哥大学西北大学的数据科学家研究了科学、创业和恐怖主义这三个不同领域的失败动态,发现失败的方式很重要。

研究人员发现,在最初的失败后不久,道路就会出现分歧:一些人继续获得最终的成功,而另一些人则继续失败,直到他们退出。这种分歧早在第二次尝试时就很明显。根据这项研究,最终决定一个人选择哪条道路的因素是他们从以前的失败中吸取教训的程度,以及他们如何将这些知识应用到未来。


“在一个竞争激烈的世界里,失败是成功的一个重要因素,”论文合著者、芝加哥大学社会学家詹姆斯·a·埃文斯(James a . Evans)说。“我们的研究结果提供了一些初步证据,证明你失败的方式很重要。”

西北大学凯洛格管理学院副教授、科学与创新中心主任王大顺(音)领导了这项研究,他说:“如果你只看成功尝试的特征,你就错过了一半的故事。”“这就是大数据可以提供帮助的地方。分析数据中的所有案例,包括成功案例和失败案例,有助于避免偏见。”

研究人员表示,这个模型可以帮助个人和组织更好地利用他们过去失败的经验来获得成功。它还可以帮助管理者和决策者做出有关晋升、项目领导角色等方面的决策。

对成功的传统解释往往围绕着运气或对个人职业道德的假设,但研究人员发现,事实并非如此简单。在每一次连续的迭代中,个人和组织可能会将过去的经验考虑进来,以改进未来的尝试——这种模式可以帮助预测不同的结果。

研究人员的主要观点是,过去的尝试数量存在一个临界阈值,应该予以考虑。如果个人吸收的经验超过了这个界限,那么随后尝试的效率和质量就会提高,最终取得成功。如果个人从太少的失败尝试中吸取教训,他们会发现自己走上了永久失败的道路。


该研究的第一作者、西北大学的尹一安解释说,阈值附近的微小变化会造成巨大的差异。

尹说:“这类似于水和冰在0摄氏度时的转变。”“只要在这个阈值附近增加或减少一点点温度,就会导致根本性的变化。”

研究报告的撰写者之一、西北大学的王阳(音译)说:“这一发现与‘失败会给你带来教训’的传统观念相吻合。”你从错误中学习,并在下一次尝试中改正它们,不断地迭代,而不是每次尝试都从头开始。这有助于你更快、更聪明地失败,每次尝试都能有所提高。”

研究人员利用了三个领域的数据集——科学研究、企业家精神和恐怖主义——并对每个领域应用了成功的标准定义,例如实现首次公开募股或高价值并购的企业家。

他们研究了恐怖主义来展示这些模式保存在“类似一个广泛的情况下,这两个那些我们想启用成功和那些我们想要阻止它,”埃文斯说,指导UChicago知识的实验室,一个独特的研究中心,结合了“科学的科学”的方法从社会学和可用的数字信息。

通过追踪个体的连续尝试,研究人员能够评估个体在多大程度上将之前的学习融入到下一次迭代中,以及每个个体最终成功或永久失败的尝试次数。他们发现了相同的结果模式,不同的成功或失败的路径,在每个领域,表明该模型可能适用于其他行业和主题。

引文:“量化科学、创业和安全领域的失败动态”,尹等人,《自然》,2019年10月30日。DOI: 10.1038 / s41586 – 019 – 1725 – y

资助:国家科学基金会,空军科研办公室,艾尔弗雷德·p·斯隆基金会,西北大学数据科学计划。

-改编自西北大学网站上首次出现的一个故事。

新闻旨在传播有益信息,英文原版地址:https://news.uchicago.edu/story/data-science-predicts-which-failures-will-ultimately-lead-success

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