Forward from: Мозговая активность
Математика: богачами становятся только из-за везения
Исследователи из Университета Катании провели математическое моделирование процесса обогащения в человеческом обществе. Выяснилось, что наибольшего богатства достигают отнюдь не самые талантливые и способные, а вполне посредственные «игроки».
Авторы использовали метод агентного моделирования для изучения процесса роста благосостояния. Всего было смоделировано «поведение» тысячи экономических агентов («людей»), каждый из которых имел определенный уровень развития способностей, влияющих на его шансы к успешным экономическим взаимодействиям с другими агентами.
Показатели способностей имели нормальное (колоколообразное) распределение. Иными словами, подавляющая часть агентов (67%) обладала средними способностями, однако были и очень талантливые, и совсем бесталанные «игроки».
Агенты в модели сами по себе были неподвижны (что отражает позицию людей в реальной экономике или иных отраслях общественной жизни), но сталкивались с подвижными «событиями». Одни из них (зеленые) оказывались счастливыми и вели к росту благосостояния агента, который с ним столкнулся. Другие — красные — наоборот, приводили к разорению.
В итоге после 40 лет симулированного времени примерно 80 процентов всего богатства внутри модели оказалось в руках 20 процентов агентов, а еще 20 процентов — в руках остальных 80 процентов агентов.
Что самое интересное, агенты с наибольшим уровнем «способностей» к экономически выгодным взаимодействиям вовсе не оказались большинством среди наиболее богатых 20 процентов. Уровень способностей «сверхбогачей» был лишь чуть выше среднего.
Из этого исследователи сделали ряд практических выводов. Например, в некоторых случаях более рационально не распределять финансирование тех или иных ученых на основании их более ранних успехов — а именно так, де-факто, происходит в грантовой системе, где учитывается количество высокоцитируемых работ, ранее написанных данным научным работником. Напротив, наиболее эффективным будет распределять гранты равномерно между всеми учеными, не обращая внимания на их цитируемость и прежние заслуги. Сходным образом не всегда следует инвестировать в наиболее успешные сейчас компании — «удача» может отвернуться от них на следующем этапе развития того или иного сектора рынка.
Исследователи из Университета Катании провели математическое моделирование процесса обогащения в человеческом обществе. Выяснилось, что наибольшего богатства достигают отнюдь не самые талантливые и способные, а вполне посредственные «игроки».
Авторы использовали метод агентного моделирования для изучения процесса роста благосостояния. Всего было смоделировано «поведение» тысячи экономических агентов («людей»), каждый из которых имел определенный уровень развития способностей, влияющих на его шансы к успешным экономическим взаимодействиям с другими агентами.
Показатели способностей имели нормальное (колоколообразное) распределение. Иными словами, подавляющая часть агентов (67%) обладала средними способностями, однако были и очень талантливые, и совсем бесталанные «игроки».
Агенты в модели сами по себе были неподвижны (что отражает позицию людей в реальной экономике или иных отраслях общественной жизни), но сталкивались с подвижными «событиями». Одни из них (зеленые) оказывались счастливыми и вели к росту благосостояния агента, который с ним столкнулся. Другие — красные — наоборот, приводили к разорению.
В итоге после 40 лет симулированного времени примерно 80 процентов всего богатства внутри модели оказалось в руках 20 процентов агентов, а еще 20 процентов — в руках остальных 80 процентов агентов.
Что самое интересное, агенты с наибольшим уровнем «способностей» к экономически выгодным взаимодействиям вовсе не оказались большинством среди наиболее богатых 20 процентов. Уровень способностей «сверхбогачей» был лишь чуть выше среднего.
Из этого исследователи сделали ряд практических выводов. Например, в некоторых случаях более рационально не распределять финансирование тех или иных ученых на основании их более ранних успехов — а именно так, де-факто, происходит в грантовой системе, где учитывается количество высокоцитируемых работ, ранее написанных данным научным работником. Напротив, наиболее эффективным будет распределять гранты равномерно между всеми учеными, не обращая внимания на их цитируемость и прежние заслуги. Сходным образом не всегда следует инвестировать в наиболее успешные сейчас компании — «удача» может отвернуться от них на следующем этапе развития того или иного сектора рынка.