# Альберт-Ласло Барабаши о природе гениальности и успехе в науке

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=XsBcdfKfy9o
Канал: Big Think
Опубликовано: 01.06.2023

---

Почему одни ученые становятся «бесподобными гениями», а другие — лишь «обычными гениями»? Альберт-Ласло Барабаши, физик и специалист по теории сетей, в своем исследовании для Big Think использует анализ больших данных, чтобы выяснить, как общество присваивает ярлык гениальности и что на самом деле определяет успех в науке.

## 🧬 Что такое гениальность: данные против восприятия
[[JUMP:0:00]]

Гениальность — это не только выдающиеся достижения, но и социальный конструкт, история, которую мы рассказываем. По мнению Альберта-Ласло Барабаши, быть гением означает оказаться в нужное время и в нужном месте, чтобы ваши заслуги были зафиксированы и признаны потомками. Многие «скрытые гении» остаются неизвестными просто потому, что их работы не были задокументированы должным образом или не получили широкого освещения.

Анализируя научную среду с помощью теории сетей, Барабаши выделяет два класса гениев:

* **«Бесподобные гении» (Peerless Geniuses):** Пример — Альберт Эйнштейн. Сравнив его показатели с коллегами того времени, работавшими в той же области физики, ученые не нашли никого, кто обладал бы сопоставимой продуктивностью или научным влиянием. Он был поистине одинок в своем классе.
* **«Обычные гении» (Ordinary Geniuses):** Пример — Стивен Хокинг. Исследование показало, что одновременно с ним работали как минимум шесть ученых с сопоставимым или даже большим вкладом в науку. Среди них была Рената Калош, однако, по словам Барабаши, о ней практически нет публичной информации, кроме упоминаний в контексте её мужа.

Почему возникает такой разрыв? Исследователь утверждает, что самым сильным предиктором «ярлыка гениальности» является количество языков, на которые переведена страница человека в Википедии. Это подтверждает тезис о том, что признание обществом требует не только исключительных результатов, но и специфических культурных условий. Ученые, родившиеся в крупных культурных центрах, имеют значительно больше шансов на признание, чем те, кто работал в «пустынях» научной продуктивности.

## 📈 Возраст и продуктивность: когда приходят открытия
[[JUMP:3:46]]

Существует устойчивый стереотип, основанный на высказывании Альберта Эйнштейна, что если ученый не сделал крупного открытия к 30 годам, он уже не сделает его никогда. Команда Барабаши решила проверить это, проанализировав карьеры множества ученых.

Результаты исследования:

1.  Большинство ученых совершают свое самое значимое открытие в первые 15 лет карьеры.
2.  После 30 лет работы вероятность совершить открытие, превосходящее ранние достижения, падает ниже 1%.
3.  Однако основной причиной кажущегося снижения креативности является снижение продуктивности: в начале карьеры ученые публикуют значительно больше работ.

Барабаши отмечает, что успех — это не только возраст. Он приводит в пример Джона Джонсона, химика, который совершил открытие, принесшее ему Нобелевскую премию, в возрасте 80 лет.

## 💡 Q-фактор: секретный ингредиент успеха
[[JUMP:5:43]]

Чтобы понять, как возникает успех, Барабаши и его команда применили сетевой подход к научным цитированиям и соавторству. Они искали связь между тремя факторами: продуктивностью (количество публикаций), значимостью самого цитируемого открытия и индивидуальной способностью ученого превращать идею в качественную статью.

Эту способность Барабаши назвал **Q-фактором**. Анализ данных привел к неожиданным выводам:

* **Q-фактор постоянен:** Вопреки ожиданиям, способность превращать идеи в открытия не растет с опытом. Ученый начинает карьеру с определенным «базовым» Q-фактором, который остается с ним на протяжении всей жизни.
* **Уникальность успеха:** Именно Q-фактор является самым сильным предиктором того, будет ли ученый признан важным в своей области.
* **Ограниченность продуктивности:** Простое написание большого количества статей не приближает ученого к статусу «великого». Важно именно влияние каждой конкретной работы и самого крупного открытия.

В завершение Барабаши подчеркивает: большие данные помогают выявить тех, кто действительно заслуживает признания, но для развития таланта у каждого человека все равно необходима качественная образовательная среда.