Александр Скоробогатов (skorobogatov) wrote,
Александр Скоробогатов
skorobogatov

Category:

Готовность идти до конца – достаточно ли этого для успеха?



Успех – главная валюта современного мира, и множество коучей и блогеров предлагают свои рецепты его достижения. Самый знаменитый из рецептов "Just do it" предполагает, что надо просто работать и работать, а не маяться в гамлетовских размышлениях. Другие подобные рецепты – "бей в одну точку", "не сдавайся", "упал – вставай" или наша поговорка "терпение и труд все перетрут" – говорят примерно о том же, а именно, что вся разница между неудачником и победителем лишь в количестве усилий и готовности идти до конца. И этот подход многие принимают без возражений, полагая, что неудачи рано или поздно попросту обязаны смениться удачей, после чего все предыдущие усилия будут вознаграждены.

Но что, если это не так? В этом случае упорный и трудолюбивый может истратить все свои жизненные ресурсы впустую и окончить дни в глубоком унынии. Чтобы этого избежать, желательно располагать каким-то маркером, позволяющим уже на ранних этапах определить, стоит ли игра свеч. Слава Богу, теперь такой маркер есть, и его можно применить как для определения того, нужной ли дорогой идешь по жизни, так и для того, чтобы раз выбранный путь сделать более перспективным.

Этой теме посвящено специальное исследование, в котором на основе большого массива данных выводится этот маркер. Данные относятся к заявкам на гранты, организации стартапов и террористическим актам. Объединяет такие разные сферы деятельности то, что после полосы неудач кто-то, наконец, достигает поставленной цели, а кто-то нет.

Начну с выводов, потом перейду к примерам и закончу техническими деталями.

Формулу успеха, выведенную в статье, можно сформулировать так: следует не только возобновлять попытки, но и анализировать по возможности все свои прошлые неудачные попытки на предмет того, какие компоненты этих попыток в наибольшей степени способствовали их провалу, чтобы оставить удачные компоненты и заменить неудачные.

"По возможности все прошлые неудачи", в моей формулировке, означает, что, при прочих равных условиях, тот, кто анализирует десять последних своих неудачных попыток, имеет больше шансов на успех, чем тот, чье внимание ограничивается лишь пятью последними попытками. Это объясняется тем, что в нашей жизни все зависит не только от наших усилий, но и от воли случая. Чтобы отделить закономерность от случайности, требуется много данных, поэтому разграничение удачных и неудачных компонентов может быть надежным, лишь когда основано на рассмотрении большого числа попыток.

Рассмотрим этот подход на примерах.

Трейдинг

Допустим, ставится цель жить с рынка, т.е. стабильно зарабатывать на спекулятивных сделках, чтобы этот заработок покрывал основные материальные потребности. Попытками можно считать отдельные сделки или же их серии в рамках разных стратегий. Каждая попытка раскладывается на такие компоненты как инструмент инвестирования, тайм-фрейм, критерии определения точки входа, методы установления стоп-лосса и тейк-профита и т.д. Неудачная попытка – это убыточная сделка или серия сделок.

Анализ серии неудач будет сводиться к оценке того, какие из этих компонентов в наибольшей степени способствовали отрицательному результату. Напр., если убытки по большей части были связаны с сорванными стопами, значит именно этот компонент следует пересмотреть в последующих сделках, а остальные оставить как есть. А может быть, проблема не только в стопах, но и в том, что на выбранном тайм-фрейме плохо работает выбранный критерий для определения точки входа, и тогда нужно поменять либо тайм-фрейм, либо критерий, либо то и другое.

При этом, анализировать следует не одну-две неудачные сделки, а максимально большое их число, чтобы, как сказано выше, выявить устойчивый паттерн, а не просто случайную неудачу.

Блогинг

Опять-таки, предположим для простоты какую-то простую цель, скажем, достижение популярности, а в качестве неудачных попыток будем считать посты, которые "не заходят". Компоненты поста – это тема, платформа, количество слов, использование рисунков и проч. Анализ же будет состоять в выделении тех компонентов, из-за которых пост не взлетел. Скажем, пост может быть во всех отношениях хорош, но размещен на той платформе, где темой поста не очень интересуются. Опять же, может быть и сочетание неудачных компонентов, напр., автор пришел в песочницу, где любят или, наоборот, не любят, мат, и предпочитают винить во всех своих бедах несправедливое устройство мира или, наоборот, списывать все на собственные косяки.

Чем больше постов написано, тем больше в руках у блогера материала, чтобы определить, какие компоненты его деятельности способствуют привлечению аудитории, а какие ее отталкивают.

Жизнь

Цель чаще всего усматривается в счастье – личном (или всего прогрессивного человечества). Его компоненты – семья, работа, друзья, режим дня, форма досуга, хобби. Анализ же, как и в предыдущих случаях, состоит в том, чтобы выделить наименее удачные. И точно так же имеет значение массив данных. Напр., месяца совместной жизни с человеком может быть недостаточно для далеко идущих выводов, потому что плохие дни в его компании могли быть случайностью. Но, если со временем эти случайности будут повторяться, будет все больше оснований считать их закономерностью.

Теперь технические детали.

В статье противопоставляются две теории успеха, основанные, соответственно, на случайности и на обучении. Если успех – дело случая, то в серии попыток каждая имеет одинаковые шансы, а вероятность, что какая-то из них выстрелит, напрямую зависит от их количества. Если в процессе деятельности человек анализирует неудачи, то с каждой следующей попыткой его шансы на успех повышаются. Обе теории предрекают успех за повторные попытки, но в последней он приходит гораздо раньше.

Однако в жизни не наблюдается ни то, ни другое. Две теории и практика представлены на картинке.



На рис. а и b показаны шансы на успех в первой и последней неудачной попытке, предшествующей успеху, согласно двум теориям. По ним видно, что при обучении, в отличие от простого повторения попыток, шансы на успех возрастают, а на нижних картинках f и g видно, что в этом случае вероятность очередной неудачи убывает значительно быстрее.

Остальные графики визуализируют статистику по грантам, стартапам и терактам. Верхние рисунки с, d и е говорят в пользу теории обучения, выявляя более высокие вероятности успеха в последних попытках. Однако нижние рисунки j, i и j говорят против нее, демонстрируя хвосты распределения, даже более тяжелые, чем предсказанные теорией шансов. Это значит, что на практике даже в успешных проектах, где люди систематически учились, серия неудач была длиннее, чем можно было бы ожидать на основании теории обучения.

Чтобы объяснить эти данные, авторы развивают свою теорию успеха, чьи допущения представлены на следующей картинке.



Согласно картинке, человек совершает повторные неудачные попытки, состоящие из набора компонентов, каждый из которых случайно оценивается внешней средой. Память человека ограничивается k последними попытками. В этой памяти для каждого компонента выбирается максимальная оценка и в зависимости от нее этот компонент либо оставляется, либо заменяется на новый. Опять же, поскольку это случайный процесс, оставление компонента совершается с некоторой вероятностью, прямо связанной с оценкой.

Ключевой параметр, позволяющий отделить неудачника от победителя на ранней стадии, – это длина его памяти. Возьмем в качестве двух полярных случаев нулевую и бесконечную памяти. В первом случае человек не учится и динамика его неудач целиком укладывается в теорию случайного успеха. Во втором же случае возникает динамика, которая описывается как



Эти выражения относящиеся, соответственно, к времени принятия решения и потенциалу улучшения, означают, что то и другое со временем убывает. Иными словами, с каждой следующей попыткой она дается легче, а ее качество повышается. Таким образом, если ты учитываешь весь свой опыт, твой дела идут лучше от попытки к попытке.

Но как быть с тем, что человек имеет ограниченную память и не в силах учесть весь свой опыт? Оказывается, это и необязательно. Другой результат модели состоит в том, что существуют пороговые значения памяти, отделяющие неудачников от успешных и суперуспешных, как показано на картинке.



Как мы видим, если память человека меньше первого порогового значения k*, его обучение ничего ему не дает: в повторных попытках ни эффективность, ни качество не растут, так что его динамика аналогична той, что была бы, если бы он вообще не учился. После достижения памятью первого порогового значение начинается прогресс, а после достижения второго порогового значения k*+1 человек прогрессирует так быстро, как мог бы с неограниченной памятью.

Таким образом, разница между неудачниками и победителями не в том, учатся ли они или нет, а лишь в объеме анализируемого прошлого опыта.

Из теории также видно, как можно на ранней стадии определить перспективность проекта. Статистика по грантам, стартапам и терактам представлена ниже.



Картинка суммируют следующие результаты для этих сфер деятельности:
1. а, b, c – при сопоставимых усилиях в каждой сфере, в конечном счете, остается доля неудачников, сопоставимая по размеру с долей победителей;
2. d, e, f – у победителей, в отличие от неудачников, прослеживается тенденция к повышению шансов на успех от попытки к попытке;
3. g, h, i – эта тенденция выявляется уже со второй попытки. Группы, оказавшиеся впоследствии, удачливыми и неудачливыми, показали примерно одинаковые результаты при первой попытке и систематические отличались в пользу первых при второй попытке. В данном случае результат объясняется тем, что неудачники, в отличие от удачливых, вообще не анализировали опыт своей первой неудачи.

Чем же объясняются тяжелые хвосты распределения? Они объясняются trade-off'oм между эффективностью и качеством. Ради экономии времени человек оставляет не самые лучшие, но допустимые по качеству компоненты, поэтому прогресс не так скор, как предсказывает теория обучения.

Исходя из этих результатов, рецепт успеха я бы свел к трем составляющим: возобновлять попытки; анализировать опыт прошлых неудач, смотря как можно глубже в прошлое; но, как только прогресс станет очевидным, дальше уже можно не углубляться, чтобы не тратить время попусту.



Мой Телеграм-канал
Tags: карьера в науке, прикладная статистика, психология успеха, фондовый рынок
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 97 comments
Previous
← Ctrl ← Alt
Next
Ctrl → Alt →
Previous
← Ctrl ← Alt
Next
Ctrl → Alt →