ABOUT THE SPEAKER
Albert-László Barabási - Network scientist
A pioneer in network science, Albert-László Barabási uncovers the hidden order behind complex systems.

Why you should listen

Albert-László Barabási is fascinated by a wide range of topics, from the structure of the brain and treating diseases with network medicine to the emergence of success in art and how science really works. His work uses the quantitative tools of network science, a research field that he pioneered, and led to the discovery of scale-free networks, helping explain the emergence of many natural, technological and social networks.

Barabási is the Robert Gray Dodge Professor of Network Science at Northeastern University and holds an appointment in the Department of Medicine at Harvard Medical School. He splits his time with Budapest, where he runs a European Research Council project at Central European University. A Hungarian born native of Transylvania, Romania, he received his masters in theoretical physics at the Eötvös University in Budapest, Hungary and his PhD three years later at Boston University.

Barabási’s latest book is The Formula: The Universal Laws of Success. He is also the author of Network ScienceLinked and Bursts. He co-edited Network Medicine and The Structure and Dynamics of Networks. His books have been translated into over twenty languages.

More profile about the speaker
Albert-László Barabási | Speaker | TED.com
TEDxMidAtlantic

Albert-László Barabási: The real relationship between your age and your chance of success

バラバーシ・アルベルト・ラースロー: 成功するチャンスと年齢に秘められた本当の関係

Filmed:
2,762,222 views

ネットワーク理論研究者のバラバーシ・アルベルト・ラースローが、数学的分析を裏付けに、(どんな分野かにかかわらず) 成功の原因となる隠れたメカニズムを探ります。そして、成功するチャンスと年齢の間にある興味深い関連を明らかにします。
- Network scientist
A pioneer in network science, Albert-László Barabási uncovers the hidden order behind complex systems. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Today今日, actually実際に, is
a very special特別 day for me,
0
249
2266
今日は 私にとって
特別な日です
00:14
because it is my birthdayお誕生日.
1
2539
2121
実は 誕生日なんです
00:16
(Applause拍手)
2
4684
3973
(拍手)
00:20
And so, thanksありがとう to all of you
for joining接合 the partyパーティー.
3
8681
3441
本日は 誕生会にお越しいただき
ありがとうございます
00:24
(Laughter笑い)
4
12146
1167
(笑)
00:25
But everyすべて time you throwスロー a partyパーティー,
there's someone誰か there to spoil台無しにする it. Right?
5
13337
4786
でもパーティーを開くと
必ず ぶち壊す人がいますよね
00:30
(Laughter笑い)
6
18147
1072
(笑)
00:31
And I'm a physicist物理学者,
7
19243
1359
私は物理学者です
00:32
and this time I brought持ってきた
another別の physicist物理学者 along一緒に to do so.
8
20626
4157
今回はもう一人 会をぶち壊してもらう
物理学者を呼びました
00:36
His name is Albertアルバート Einsteinアインシュタイン --
alsoまた、 Albertアルバート -- and he's the one who said
9
24807
4562
アルベルト・アインシュタインです
こんなことを言っています
00:41
that the person who has not made
his great contributions貢献 to science科学
10
29393
4830
「科学において 30歳までに
多大な貢献をしていない者は
00:46
by the age年齢 of 30
11
34247
1559
その後も しない」
00:47
will never do so.
12
35830
1396
00:49
(Laughter笑い)
13
37250
1012
(笑)
00:50
Now, you don't need to checkチェック Wikipediaウィキペディア
14
38286
2340
ネットで調べていただかなくとも
ご覧のとおり―
00:52
that I'm beyond超えて 30.
15
40650
1571
私は30歳を超えてます
00:54
(Laughter笑い)
16
42245
1416
(笑)
00:55
So, effectively効果的に, what
he is telling伝える me, and us,
17
43685
3606
アインシュタインはつまり
こう言ってるんです
00:59
is that when it comes来る to my science科学,
18
47315
2544
私は 科学者としては
もう終わっている と
01:01
I'm deadwoodデッドウッド.
19
49883
1203
01:04
Well, luckily幸運にも, I had my shareシェア
of luck within以内 my careerキャリア.
20
52078
5586
幸い 私は仕事で
それなりに運がありました
01:10
Around age年齢 28, I becameなりました
very interested興味がある in networksネットワーク,
21
58132
3822
28歳ごろ ネットワークに
強い興味を持ち
01:13
and a few少数 years later後で, we managed管理された
to publish公開する a few少数 keyキー papers論文
22
61978
4076
数年後には 重要な論文をいくつか
出すことができました
01:18
that reported報告 the discovery発見
of scale-freeスケールフリー networksネットワーク
23
66078
4097
スケールフリーネットワークの
発見を報告し
01:22
and really gave与えた birth誕生 to a new新しい discipline規律
that we call networkネットワーク science科学 today今日.
24
70199
4578
そこからネットワーク科学と呼ばれる
新しい分野が誕生しました
01:26
And if you really careお手入れ about it,
you can get a PhD博士号 now in networkネットワーク science科学
25
74801
3678
ご興味があれば ネットワーク科学で
博士号を取得することもできます
01:30
in Budapestブダペスト, in Bostonボストン,
26
78503
2028
ブダペストやボストンで取れますし
01:32
and you can study調査 it all over the world世界.
27
80555
2308
世界中でネットワーク科学を
学ぶことができます
01:35
A few少数 years later後で,
28
83466
1595
その数年後
01:37
when I moved移動した to Harvardハーバード
first as a sabbatical安息日,
29
85085
3230
最初はサバティカルとして
ハーバード大学に移りました
01:40
I becameなりました interested興味がある
in another別の typeタイプ of networkネットワーク:
30
88339
3092
そこで別タイプのネットワークに
興味を持ちました
01:43
that time, the networksネットワーク within以内 ourselves自分自身,
31
91455
3027
体内にあるネットワークです
01:46
how the genes遺伝子 and the proteinsタンパク質
and the metabolites代謝産物 linkリンク to each other
32
94506
3726
遺伝子とタンパク質と代謝物質の
関わり合いや
01:50
and how they connect接続する to disease疾患.
33
98256
2493
病気との繋がりについてです
01:53
And that interest利子 led
to a majorメジャー explosion爆発 within以内 medicine医学,
34
101368
4592
これが医学において
重要な起爆剤となりました
01:57
includingを含む the Networkネットワーク Medicine医学
Division分割 at Harvardハーバード,
35
105984
3979
ハーバード大学の
ネットワーク医学研究所(CDNM)では
02:01
that has more than 300 researchers研究者
who are usingを使用して this perspective視点
36
109987
3395
300名以上の研究者が
この考えを活かし
02:05
to treat治療する patients患者 and develop開発する new新しい cures治癒.
37
113406
2897
患者の治療と 新たな治療法の
開発に取り組んでます
02:09
And a few少数 years ago,
38
117457
1770
そして数年前
02:11
I thought that I would take
this ideaアイディア of networksネットワーク
39
119251
2526
私は このアイデアと
ネットワークの専門知識を
02:13
and the expertise専門知識 we had in networksネットワーク
40
121801
1766
別のことに活かそうと
思いました
02:15
in a different異なる areaエリア,
41
123591
1392
02:17
that is, to understandわかる success成功.
42
125007
1982
「成功」を解明することです
02:19
And why did we do that?
43
127704
1210
なぜか?
02:20
Well, we thought that, to some degree,
44
128938
2281
こう考えたからです
成功は ある程度 自分が属する
ネットワークによって決まり
02:23
our success成功 is determined決定
by the networksネットワーク we're part of --
45
131243
3377
02:26
that our networksネットワーク can push押す us forward前進,
they can pull引く us back.
46
134644
3847
それが追い風にも
向かい風にもなり得る と
02:30
And I was curious好奇心 if we could use
the knowledge知識 and big大きい dataデータ and expertise専門知識
47
138925
4128
そこで 我々の知識や
ビッグデータや専門性を活かし
02:35
where we develop開発する the networksネットワーク
48
143077
1403
成功が起こる過程を定量化する
ネットワークを作れないかと考えました
02:36
to really quantify定量化する
how these things happen起こる.
49
144504
3296
02:40
This is a result結果 from that.
50
148404
1342
これがその結果です
02:41
What you see here is a networkネットワーク
of galleriesギャラリー in museums美術館
51
149770
2947
美術館とギャラリーのネットワークです
02:44
that connect接続する to each other.
52
152741
1632
互いの繋がりを示してます
02:46
And throughを通して this map地図
that we mappedマップされた out last year,
53
154806
4055
昨年 作った
このマップを使えば
02:50
we are ableできる to predict予測する very accurately正確に
the success成功 of an artistアーティスト
54
158885
4848
とても正確に 芸術家の成功を
予測することができます
02:55
if you give me the first five exhibits展示品
that he or she had in their彼らの careerキャリア.
55
163757
4021
その人の最初の5回の展覧会を
教えてくれれば分かります
03:01
Well, as we thought about success成功,
56
169404
2706
とはいえ 成功について考えるにつれ
03:04
we realized実現した that success成功
is not only about networksネットワーク;
57
172134
3067
ネットワークが全てではないと
分かりました
03:07
there are so manyたくさんの
other dimensionsディメンション to that.
58
175225
2396
成功はもっと多面的です
03:10
And one of the things
we need for success成功, obviously明らかに,
59
178145
3247
成功するために必要な要因の一つは
実力ですよね
03:13
is performanceパフォーマンス.
60
181416
1170
03:14
So let's define定義する what's the difference
betweenの間に performanceパフォーマンス and success成功.
61
182610
3504
では実力と成功の違いを
考えましょう
実力とは 何をするかということ
03:18
Well, performanceパフォーマンス is what you do:
62
186465
1997
03:20
how fast速い you run走る,
what kind種類 of paintings絵画 you paintペイント,
63
188486
3032
どれだけ速く走るか
どんな絵を描くか
03:23
what kind種類 of papers論文 you publish公開する.
64
191542
1881
どんな論文を発表するか など
03:25
Howeverしかしながら, in our workingワーキング definition定義,
65
193835
2614
一方で 私たちの仮の定義では
03:28
success成功 is about what the communityコミュニティ
notices通知 from what you did,
66
196473
4205
成功とは その人が
実力で為したことを
コミュニティがどう
受け止めるかということ
03:32
from your performanceパフォーマンス:
67
200702
1612
03:34
How does it acknowledge認める it,
and how does it reward褒賞 you for it?
68
202338
4132
周りがそれをどう認め
どう報いるか です
03:38
In other terms条項,
69
206494
1182
言い方を変えれば
03:39
your performanceパフォーマンス is about you,
but your success成功 is about all of us.
70
207700
4596
実力は本人に関することですが
成功はみんなに関することだということです
03:45
And this was a very
important重要 shiftシフト for us,
71
213392
3334
これは研究する上で
大事な発想の転換でした
03:48
because the moment瞬間 we defined定義された success成功
as beingであること a collective集団 measure測定
72
216750
4024
成功は コミュニティが与える
集合的な尺度だと定義した瞬間から
03:52
that the communityコミュニティ provides提供する to us,
73
220798
2106
測定可能になったからです
03:54
it becameなりました measurable測定可能な,
74
222928
1510
03:56
because if it's in the communityコミュニティ,
there are multiple複数 dataデータ pointsポイント about that.
75
224462
4510
コミュニティの中にあるので
いろいろデータを取れる場所があります
私たちが学校に行き
運動や練習をするのは
04:00
So we go to school学校,
we exercise運動, we practice練習,
76
228996
5280
実力が成功に繋がると
信じているからです
04:06
because we believe
that performanceパフォーマンス leadsリード to success成功.
77
234300
2991
04:09
But the way we actually実際に
started開始した to explore探検する,
78
237832
2015
でも こうして探求してみて
04:11
we realized実現した that performanceパフォーマンス and success成功
are very, very different異なる animals動物
79
239871
3527
実力と成功は
全く異なるものだと分かりました
04:15
when it comes来る to
the mathematics数学 of the problem問題.
80
243422
2444
数学的な観点からするとそうです
04:18
And let me illustrate説明する that.
81
246429
1432
ご説明しましょう
04:20
So what you see here is
the fastest最も速い man on earth地球, Usainウサイン Boltボルト.
82
248329
4947
こちらは世界最速の男
ウサイン・ボルト選手です
04:25
And of courseコース, he wins勝つ most最も of
the competitions競技 that he enters入る.
83
253832
3910
出場する試合は
ほぼ全て勝ちます
04:30
And we know he's the fastest最も速い on earth地球
because we have a chronometerクロノメーター
84
258393
3175
彼が世界最速と分かるのは
ストップウォッチで
計測できるからです
04:33
to measure測定 his speed速度.
85
261592
1160
04:34
Well, what is interesting面白い about him
is that when he wins勝つ,
86
262776
4119
興味深いのは
彼が勝つとき
04:38
he doesn't do so by really significantly有意に
outrunning追い越す his competitionコンペ.
87
266919
5502
圧倒的な大差で
勝つわけではないということ
04:44
He's runningランニング at most最も a percentパーセント fasterもっと早く
than the one who loses敗れる the raceレース.
88
272445
4519
最大でも1%ほど
2位より速いだけです
04:49
And not only does he run走る only
one percentパーセント fasterもっと早く than the second二番 one,
89
277631
3638
しかも それだけではなく
彼でも私の10倍速くは
走れないんです
04:53
but he doesn't run走る
10 times fasterもっと早く than I do --
90
281293
2849
へなちょこランナーの この私より
04:56
and I'm not a good runnerランナー,
trust信頼 me on that.
91
284166
2181
04:58
(Laughter笑い)
92
286371
1197
(笑)
04:59
And everyすべて time we are ableできる
to measure測定 performanceパフォーマンス,
93
287592
3502
実力の測定ができるたびに
05:03
we notice通知 something very interesting面白い;
94
291118
2050
面白いことに気づきます
05:05
that is, performanceパフォーマンス is bounded有界.
95
293192
2511
それは 実力は有限だということ
05:07
What it means手段 is that there are
no huge巨大 variationsバリエーション in human人間 performanceパフォーマンス.
96
295727
3757
つまり 人間の実力に
大した違いはなく
05:11
It varies不定 only in a narrow狭い range範囲,
97
299508
3432
狭い範囲内で異なるだけです
05:14
and we do need the chronometerクロノメーター
to measure測定 the differences相違.
98
302964
3279
違いを測るには
高精度の計測器がいるほどです
05:18
This is not to say that we cannotできない
see the good from the bestベスト onesもの,
99
306267
3168
まあまあの人とトップの人の
見分けがつかないわけではなく
05:21
but the bestベスト onesもの
are very hardハード to distinguish区別する.
100
309459
2733
トップを見分けるのは
とても難しいということです
05:24
And the problem問題 with that
is that most最も of us work in areasエリア
101
312216
2992
しかも ほとんどの人は 実力を
正確に計測できない分野で働いてます
05:27
where we do not have a chronometerクロノメーター
to gaugeゲージ our performanceパフォーマンス.
102
315232
3922
実力は有限です
05:31
Alright大丈夫, performanceパフォーマンス is bounded有界,
103
319178
1564
05:32
there are no huge巨大 differences相違 betweenの間に us
when it comes来る to our performanceパフォーマンス.
104
320766
3532
実力に関して
私たちに大差はありません
では 成功はどうでしょう?
05:36
How about success成功?
105
324322
1157
05:37
Well, let's switchスイッチ to
a different異なる topicトピック, like books.
106
325995
2930
分野を変えて
本はどうでしょう
05:40
One measure測定 of success成功 for writers作家 is
how manyたくさんの people read読む your work.
107
328949
5015
作家の成功を測る方法の一つは
読者の数ですね
05:46
And so when my previous book
came来た out in 2009,
108
334662
4410
私は2009年に
前作の本を出しました
05:51
I was in Europeヨーロッパ talking話す with my editor編集者,
109
339096
1902
ヨーロッパで
編集者と話していて
05:53
and I was interested興味がある:
Who is the competitionコンペ?
110
341022
2462
ライバルは誰か
気になりました
05:56
And I had some fabulous素晴らしい onesもの.
111
344253
2735
強者ぞろいでした
05:59
That week週間 --
112
347012
1169
その週に出たのは―
06:00
(Laughter笑い)
113
348205
1024
(笑)
06:01
Danダン Brown褐色 came来た out with "The Lost失われた Symbolシンボル,"
114
349253
3557
ダン・ブラウンの
『ロスト・シンボル』や
ニコラス・スパークスの
『ラスト・ソング』でした
06:04
and "The Last Song" alsoまた、 came来た out,
115
352834
2982
06:07
Nicholasニコラス Sparksスパーク.
116
355840
1429
06:09
And when you just look at the listリスト,
117
357293
2988
これらの本を比べても
実力に関しては
その性質上
06:12
you realize実現する, you know, performance-wiseパフォーマンスに関する,
there's hardlyほとんど any difference
118
360305
3453
そんなに違いがある
わけではありません
06:15
betweenの間に these books or mine鉱山.
119
363782
1598
ですよね?
06:17
Right?
120
365404
1175
06:18
So maybe if Nicholasニコラス Sparks'sスパークス teamチーム
works作品 a little harderもっと強く,
121
366603
4668
ニコラス側が
もう少し頑張っていたら
1位になれたかもしれません
06:23
he could easily簡単に be number one,
122
371295
1722
06:25
because it's almostほぼ by accident事故
who ended終了しました up at the top.
123
373041
2898
1位になるのは
ほとんど偶然ですから
06:28
So I said, let's look at the numbers数字 --
I'm a dataデータ person, right?
124
376486
3153
そこで数字を見ることにしました
私はデータ人間なので
06:31
So let's see what were
the sales販売 for Nicholasニコラス Sparksスパーク.
125
379663
4318
ニコラス・スパークスの
売上はどうだったか
06:36
And it turnsターン out that
that opening開ける weekend週末,
126
384005
2054
最初の週末で なんと―
06:38
Nicholasニコラス Sparksスパーク sold売った more than
a hundred thousand copiesコピー,
127
386083
2975
10万部以上を
売り上げていました
06:41
whichどの is an amazing素晴らしい number.
128
389082
1705
すごい数です
06:42
You can actually実際に get to the top
of the "New新しい Yorkヨーク Timesタイムズ" best-sellerベスト・セラー listリスト
129
390811
3396
ニューヨーク・タイムズの
ベストセラーリストの1位でも
06:46
by selling販売 10,000 copiesコピー a week週間,
130
394231
2110
1週間に1万部くらいです
06:48
so he tenfold10倍 overcame勝った
what he needed必要な to be number one.
131
396365
3752
その10倍以上を売ったニコラスは
当然1位だと思うでしょうが
06:52
Yetまだ he wasn'tなかった number one.
132
400141
1430
違いました
06:53
Why?
133
401595
1308
なぜか?
06:54
Because there was Danダン Brown褐色,
who sold売った 1.2 million百万 copiesコピー that weekend週末.
134
402927
4078
ダン・ブラウンが 同時期に
120万部 売り上げたからです
06:59
(Laughter笑い)
135
407029
2136
(笑)
07:01
And the reason理由 I like this number
is because it showsショー that, really,
136
409189
3971
この数字を見て
面白いと思うのは
成功に関しては
際限がないということです
07:05
when it comes来る to success成功, it's unbounded無限,
137
413184
3730
07:08
that the bestベスト doesn't only get
slightly少し more than the second二番 bestベスト
138
416938
5861
1番が 2番をわずかに
上回るというのでなく
07:14
but gets取得 orders注文 of magnitudeマグニチュード more,
139
422823
2697
桁違いの大差を
つけるんです
07:17
because success成功 is a collective集団 measure測定.
140
425544
2794
成功は 集合的な尺度だからです
07:20
We give it to them, ratherむしろ than
we earn獲得する it throughを通して our performanceパフォーマンス.
141
428362
4376
実力で得るというより
他者が与えるものなんです
07:24
So one of things we realized実現した is that
performanceパフォーマンス, what we do, is bounded有界,
142
432762
5376
つまり 我々の認識だと 実力—
自分が何をするかは 有限ですが
07:30
but success成功, whichどの is
collective集団, is unbounded無限,
143
438162
2682
成功は集合的なもので
際限がないということ
07:32
whichどの makes作る you wonderワンダー:
144
440868
1312
そこで こう思うでしょう
07:34
How do you get these
huge巨大 differences相違 in success成功
145
442204
2911
実力では わずかな差なのに
07:37
when you have suchそのような tiny小さな
differences相違 in performanceパフォーマンス?
146
445139
2906
どうして成功に
大差が出るのか?
07:40
And recently最近, I published出版された a book
that I devoted献身的な to that very question質問.
147
448537
3787
私は最近 まさにこの問いを
追求した本を出しました
じっくり解説する時間は
もらえなかったので
07:44
And they didn't give me enough十分な time
to go over all of that,
148
452348
2839
07:47
so I'm going to go back
to the question質問 of,
149
455211
2071
はじめの問い
「成功は いつ現れるのか」
に戻りましょう
07:49
alright大丈夫, you have success成功;
when should that appear現れる?
150
457306
3135
07:52
So let's go back to the partyパーティー spoilerスポイラー
and ask尋ねる ourselves自分自身:
151
460465
3758
ぶち壊し役の
アインシュタイン氏ですが
07:57
Why did Einsteinアインシュタイン make
this ridiculousばかげた statementステートメント,
152
465215
3339
彼は なぜあんなバカげたことを
言ったのか?
08:00
that only before 30
you could actually実際に be creative創造的な?
153
468578
3156
「人は 30歳を超えたら創造的では
なくなる」
08:03
Well, because he looked見た around himself彼自身
and he saw all these fabulous素晴らしい physicists物理学者
154
471758
4680
彼は 周りの偉大な物理学者を
見ていたからです
08:08
that created作成した quantum量子 mechanics力学
and modernモダン physics物理,
155
476462
2587
量子力学や現代物理学を
生み出した人たちは皆
08:11
and they were all in their彼らの 20s
and early早い 30s when they did so.
156
479073
3736
20~30代前半で
偉業を成し遂げていました
これはアインシュタインの
観察者バイアスというわけではなく
08:15
And it's not only him.
157
483730
1220
08:16
It's not only observational観察的 biasバイアス,
158
484974
1623
08:18
because there's actually実際に
a whole全体 fieldフィールド of genius天才 research研究
159
486621
3997
天才についての研究をする分野で
08:22
that has documented文書化された the fact事実 that,
160
490642
2256
こんな事実が示されています
08:24
if we look at the people
we admire賞賛する from the past過去
161
492922
3160
これまでの偉人たちについて
08:28
and then look at what age年齢
they made their彼らの biggest最大 contribution貢献,
162
496106
3358
最大の業績を為したのは
何歳のときか見ると
08:31
whetherかどうか that's music音楽,
whetherかどうか that's science科学,
163
499488
2096
音楽であれ 科学であれ
08:33
whetherかどうか that's engineeringエンジニアリング,
164
501608
1619
工学であれ
08:35
most最も of them tend傾向がある to do so
in their彼らの 20s, 30s, early早い 40s at most最も.
165
503251
6123
そのほとんどが 20代 30代
遅くとも40代前半でした
08:41
But there's a problem問題
with this genius天才 research研究.
166
509914
2791
でも この天才に関する研究には
問題があります
08:45
Well, first of all, it created作成した
the impression印象 to us
167
513197
3280
第一に これが私たちに
ある印象を与えること
08:48
that creativity創造性 equals等しい youth若者,
168
516501
3479
「創造性は 若さに等しい」
08:52
whichどの is painful痛い, right?
169
520004
1610
グサッときますね
08:53
(Laughter笑い)
170
521638
1951
(笑)
08:55
And it alsoまた、 has an observational観察的 biasバイアス,
171
523613
4088
これには観察者バイアスもあります
08:59
because it only looks外見 at geniuses天才
and doesn't look at ordinary普通の scientists科学者
172
527725
4962
普通の科学者は含まず
天才だけを見ているんです
09:04
and doesn't look at all of us and ask尋ねる,
173
532711
1965
科学者全員を観察して
09:06
is it really true真実 that creativity創造性
vanishes消える as we age年齢?
174
534700
3185
「本当に 年齢とともに創造性は
消えるのか」と問うべきです
09:10
So that's exactly正確に what we tried試した to do,
175
538382
1877
これこそが我々の試みでした
09:12
and this is important重要 for that
to actually実際に have referencesリファレンス.
176
540283
3803
それには資料が
あることが重要です
09:16
So let's look at an ordinary普通の
scientist科学者 like myself私自身,
177
544110
2643
私のような普通の科学者はどうか
09:18
and let's look at my careerキャリア.
178
546777
1522
私の経歴を見てみましょう
09:20
So what you see here is all the papers論文
that I've published出版された
179
548323
3202
これは私が発表した
すべての論文です
09:23
from my very first paper, in 1989;
I was still in Romaniaルーマニア when I did so,
180
551549
5115
1989年の最初の論文から—
当時はまだルーマニアにいました—
09:28
tillまで kind種類 of this year.
181
556688
1593
今年の論文まですべてです
09:30
And vertically垂直に, you see
the impact影響 of the paper,
182
558940
2518
縦軸は 各論文の影響度です
09:33
that is, how manyたくさんの citations引用,
183
561482
1403
どれくらい多く
他の論文で引用されたか です
09:34
how manyたくさんの other papers論文
have been written書かれた that cited引用された that work.
184
562909
3988
09:39
And when you look at that,
185
567397
1300
ご覧のとおり
09:40
you see that my careerキャリア
has roughly大まかに three different異なる stagesステージ.
186
568721
2813
私の経歴には 大まかに
3つの段階があります
09:43
I had the first 10 years
where I had to work a lot
187
571558
2435
最初の10年は
仕事量が多いわりに
さほど結果が出てません
09:46
and I don't achieve達成する much.
188
574017
1276
09:47
No one seems思われる to careお手入れ
about what I do, right?
189
575317
2118
私のしてることなんか
誰も関心がなく
09:49
There's hardlyほとんど any impact影響.
190
577459
1681
ほとんど影響力がありません
09:51
(Laughter笑い)
191
579164
1404
(笑)
09:52
That time, I was doing material材料 science科学,
192
580592
2887
この頃は 材料科学を
研究していました
09:55
and then I kind種類 of discovered発見された
for myself私自身 networksネットワーク
193
583503
3691
それから ネットワークにたどり着き
09:59
and then started開始した publishing出版 in networksネットワーク.
194
587218
1947
ネットワークの論文を
出し始めました
10:01
And that led from one high-impactハイインパクト
paper to the other one.
195
589189
3073
そして影響力のある論文を
連発しました
10:04
And it really feltフェルト good.
That was that stageステージ of my careerキャリア.
196
592286
3104
気分は最高
舞い上がってる時期です
10:07
(Laughter笑い)
197
595414
1282
(笑)
10:08
So the question質問 is,
what happens起こる right now?
198
596720
3208
では 現在の影響力はどうか?
10:12
And we don't know, because there
hasn't持っていない been enough十分な time passed合格 yetまだ
199
600587
3239
真相は定かではありません
実際にその論文が
影響力を見せ始めるには
10:15
to actually実際に figure数字 out how much impact影響
those papers論文 will get;
200
603850
2987
時間がかかるので
10:18
it takes time to acquire獲得する.
201
606861
1227
それでも このデータを見ると
10:20
Well, when you look at the dataデータ,
202
608112
1569
10:21
it seems思われる to be that Einsteinアインシュタイン,
the genius天才 research研究, is right,
203
609705
2854
アインシュタインや天才の研究は
どうやら正しく―
10:24
and I'm at that stageステージ of my careerキャリア.
204
612583
1811
私は 生ける屍(しかばね)です
10:26
(Laughter笑い)
205
614418
2308
(笑)
10:28
So we said, OK, let's figure数字 out
how does this really happen起こる,
206
616750
5974
そこで このメカニズムを
探ることにしました
10:34
first in science科学.
207
622748
1778
まず科学分野からです
10:36
And in order注文 not to have
the selection選択 biasバイアス,
208
624550
3632
対象を選ぶとき
天才だけに偏らないように
10:40
to look only at geniuses天才,
209
628206
1337
10:41
we ended終了しました up reconstructing再構築する the careerキャリア
of everyすべて singleシングル scientist科学者
210
629567
3716
科学者を一人残らず対象にし
経歴を再現しました
10:45
from 1900 tillまで today今日
211
633307
2502
1900年から現在まで
全員です
10:47
and finding所見 for all scientists科学者
what was their彼らの personal個人的 bestベスト,
212
635833
3712
そして各人の最大の業績を
明らかにしました
10:51
whetherかどうか they got the Nobelノーベル Prize
or they never did,
213
639569
2812
ノーベル賞を取ったか
取らなかったか
10:54
or no one knows知っている what they did,
even their彼らの personal個人的 bestベスト.
214
642405
3407
あるいは 最大の業績すら
知られていないのか など
10:57
And that's what you see in this slide滑り台.
215
645836
1915
そして このスライドにしました
10:59
Each lineライン is a careerキャリア,
216
647775
1573
各線が経歴です
11:01
and when you have a light blue dotドット
on the top of that careerキャリア,
217
649372
3003
経歴の頂点に見える青い点は
11:04
it says言う that was their彼らの personal個人的 bestベスト.
218
652399
2040
各人の最大の業績です
11:06
And the question質問 is,
219
654463
1155
ここで問いたいのは
11:07
when did they actually実際に make
their彼らの biggest最大 discovery発見?
220
655642
3568
その人が
最大の発見をした時期です
11:11
To quantify定量化する that,
221
659234
1165
それを定量化すべく
11:12
we look at what's the probability確率
that you make your biggest最大 discovery発見,
222
660423
3376
最大の発見をするのが 経歴の
1年目の確率、2年目の確率、・・・を調べました
11:15
let's say, one, two, three
or 10 years into your careerキャリア?
223
663823
2672
11:18
We're not looking at realリアル age年齢.
224
666519
1480
年齢ではなく
11:20
We're looking at
what we call "academicアカデミック age年齢."
225
668023
2134
我々が「アカデミック・エイジ」と
呼ぶものを見ます
11:22
Your academicアカデミック age年齢 starts開始する
when you publish公開する your first papers論文.
226
670181
3250
最初の論文を出したときから
数えます
皆さんの中には
まだ赤ちゃんの方もいますね
11:25
I know some of you are still babies赤ちゃん.
227
673455
1779
11:27
(Laughter笑い)
228
675258
1397
(笑)
11:28
So let's look at the probability確率
229
676679
2706
最も影響力のある論文を出す年を
分析したグラフを見ると
11:31
that you publish公開する
your highest-impact最も高い影響 paper.
230
679409
2066
11:33
And what you see is, indeed確かに,
the genius天才 research研究 is right.
231
681499
3071
まさに 天才に関する研究が
正しいと分かります
11:36
Most最も scientists科学者 tend傾向がある to publish公開する
their彼らの highest-impact最も高い影響 paper
232
684594
3024
傾向として
最も影響力のある論文を出すのは
11:39
in the first 10, 15 years in their彼らの careerキャリア,
233
687642
2899
ほとんどの科学者が
10~15年目です
11:42
and it tanksタンク after that.
234
690565
3133
それ以降は下がります
11:45
It tanksタンク so fast速い that I'm about --
I'm exactly正確に 30 years into my careerキャリア,
235
693722
5107
あまりに急激に下がるので
私は今 経歴上30歳ですが
11:50
and the chanceチャンス that I will publish公開する a paper
that would have a higher高い impact影響
236
698853
3540
これから過去の自分を上回る
影響力ある論文を出す可能性は
11:54
than anything that I did before
237
702417
1940
11:56
is lessもっと少なく than one percentパーセント.
238
704381
1353
1%にも満たないのです
11:57
I am in that stageステージ of my careerキャリア,
accordingに従って to this dataデータ.
239
705758
3049
このデータによると
私はその段階にいるわけです
12:01
But there's a problem問題 with that.
240
709648
1843
でも この予測には問題があります
12:03
We're not doing controlsコントロール properly正しく.
241
711515
3675
対照群を調べていません
12:07
So the controlコントロール would be,
242
715214
1417
適切に調べるとすれば
12:08
what would a scientist科学者 look like
who makes作る randomランダム contribution貢献 to science科学?
243
716655
4607
ランダムな貢献をする科学者は
どう見えるかでしょう
12:13
Or what is the productivity生産性
of the scientist科学者?
244
721286
2995
その科学者の生産性はどうで
論文を書くのはいつか
ということです
12:16
When do they write書きます papers論文?
245
724305
2006
12:18
So we measured測定された the productivity生産性,
246
726335
2444
生産性を測ってみると
12:20
and amazingly驚くほど, the productivity生産性,
247
728803
2052
驚くことに 生産性―
12:22
your likelihood尤度 of writing書き込み a paper
in year one, 10 or 20 in your careerキャリア,
248
730879
4131
つまり 論文を書く
可能性の高い時期と
12:27
is indistinguishable区別できない from the likelihood尤度
of having持つ the impact影響
249
735034
3606
経歴上で影響力を持つ
可能性の高い時期とが
12:30
in that part of your careerキャリア.
250
738664
1775
区別できないほど
そっくりだったのです
12:33
And to make a long storyストーリー shortショート,
251
741026
1783
簡単に言うと
12:34
after lots of statistical統計的 testsテスト,
there's only one explanation説明 for that,
252
742833
4228
多くの仮説検定をした結果
可能な説明はひとつで
12:39
that really, the way we scientists科学者 work
253
747085
2894
科学者の仕事において
12:42
is that everyすべて singleシングル paper we write書きます,
everyすべて projectプロジェクト we do,
254
750003
3633
「書く論文や
行うプロジェクトはどれも
12:45
has exactly正確に the same同じ chanceチャンス
of beingであること our personal個人的 bestベスト.
255
753660
4160
自己ベストになる可能性が等しい」
12:49
That is, discovery発見 is like
a lottery宝くじ ticketチケット.
256
757844
4953
つまり 発見は
宝くじのようなものなのです
12:54
And the more lottery宝くじ tickets切符売場 we buy購入,
257
762821
2351
買えば買うほど
12:57
the higher高い our chancesチャンス.
258
765196
1507
チャンスも増えます
12:58
And it happens起こる to be so
259
766727
1559
そして ほとんどの科学者が
最も 宝くじを買う時期が
13:00
that most最も scientists科学者 buy購入
most最も of their彼らの lottery宝くじ tickets切符売場
260
768310
2719
13:03
in the first 10, 15 years of their彼らの careerキャリア,
261
771053
2460
経歴上 10~15年目です
13:05
and after that,
their彼らの productivity生産性 decreases減少する.
262
773537
3413
その後は 生産性が落ちます
13:09
They're not buying買う
any more lottery宝くじ tickets切符売場.
263
777411
2084
宝くじを買わなくなるので
13:11
So it looks外見 as if
they would not be creative創造的な.
264
779519
3444
あたかも創造性を
失ったかのように見えますが
13:14
In reality現実, they stopped停止 trying試す.
265
782987
1999
実際には
頑張らなくなったんです
13:17
So when we actually実際に put the dataデータ together一緒に,
the conclusion結論 is very simple単純:
266
785509
3915
なので データをまとめたら
結論はシンプルでした
13:21
success成功 can come at any time.
267
789448
2331
「成功はいつでも起こり得る」
13:23
It could be your very first
or very last paper of your careerキャリア.
268
791803
3735
最初の論文かもしれないし
最後の論文かもしれない
13:27
It's totally完全に randomランダム
in the spaceスペース of the projectsプロジェクト.
269
795562
4288
プロジェクトの空間に
ランダムに分布しています
13:31
It is the productivity生産性 that changes変更.
270
799874
1931
変化するのは生産性の方です
13:33
Let me illustrate説明する that.
271
801829
1252
例を挙げましょう
13:35
Here is Frankフランク Wilczekヴィルチェク,
who got the Nobelノーベル Prize in Physics物理
272
803105
3269
フランク・ウィルチェックは
ノーベル物理学賞を受賞しましたが
13:38
for the very first paper he ever wrote書きました
in his careerキャリア as a graduate卒業 student学生.
273
806398
4101
大学院生のときに書いた
経歴上 最初の論文が当たりました
13:42
(Laughter笑い)
274
810523
1007
(笑)
13:43
More interesting面白い is Johnジョン Fennフェン,
275
811554
3218
もっと興味深いのは
ジョン・フェンです
13:46
who, at age年齢 70, was forcefully強制的に retired引退した
by Yaleイェール University大学.
276
814796
4598
70歳で イェール大学を
退職させられ
13:51
They shutシャット his lab研究室 down,
277
819418
2056
研究室が閉鎖されたので
13:53
and at that moment瞬間, he moved移動した
to Virginiaバージニア州 Commonwealth連邦 University大学,
278
821498
3666
バージニア・コモンウェルス大学に
移りました
13:57
opened開かれた another別の lab研究室,
279
825188
1786
新たに研究室を開き
13:58
and it is there, at age年齢 72,
that he published出版された a paper
280
826998
3033
72歳で論文を発表し
14:02
for whichどの, 15 years later後で, he got
the Nobelノーベル Prize for Chemistry化学.
281
830055
3845
15年後 その論文で
ノーベル化学賞を受賞したのです
14:06
And you think, OK,
well, science科学 is special特別,
282
834940
3042
科学分野は特別だと
思うかもしれません
14:10
but what about other areasエリア
where we need to be creative創造的な?
283
838006
3463
創造性を要求される
ほかの分野を考えてみましょう
14:13
So let me take another別の
typical典型的な example: entrepreneurship起業家精神.
284
841493
4936
代表例として
起業家はどうか
14:18
Siliconシリコン Valley,
285
846834
1579
シリコンバレーです
14:20
the land土地 of the youth若者, right?
286
848437
2066
若者の地ですね
14:22
And indeed確かに, when you look at it,
287
850527
1595
起業家の場合は
14:24
you realize実現する that the biggest最大 awards,
the TechCrunchTechCrunch Awards and other awards,
288
852146
4642
最も大きな賞に
TechCrunch賞などがありますが
14:28
are all going to people
289
856812
2173
これらの賞の受賞者は
14:31
whoseその average平均 age年齢
is late遅く 20s, very early早い 30s.
290
859009
5015
平均して
20代後半~30代前半です
14:36
You look at who the VCsVC give the moneyお金 to,
some of the biggest最大 VCVC firms企業 --
291
864465
5602
ベンチャーキャピタルの
投資先を見ると
30代前半に絞っている
大手もあります
14:42
all people in their彼らの early早い 30s.
292
870091
2241
14:44
Whichどの, of courseコース, we know;
293
872951
1265
ご存知のように
14:46
there is this ethosエモス in Siliconシリコン Valley
that youth若者 equals等しい success成功.
294
874240
4453
「若さは成功に等しい」という風潮が
シリコンバレーにはあります
14:51
Not when you look at the dataデータ,
295
879653
2183
でも データを見ると
違うんです
14:53
because it's not only
about formingフォーミング a company会社 --
296
881860
2304
会社の設立が成功では
ないからです
14:56
formingフォーミング a company会社 is like productivity生産性,
trying試す, trying試す, trying試す --
297
884188
3140
会社を作るのは
生産性のようなものであり
14:59
when you look at whichどの
of these individuals個人 actually実際に put out
298
887352
3484
実際に 会社を成功させ
成功裏にイグジットしたのは誰かを
見る必要があります
15:02
a successful成功した company会社, a successful成功した exit出口.
299
890860
2782
15:05
And recently最近, some of our colleagues同僚
looked見た at exactly正確に that question質問.
300
893666
3720
最近 我々の同僚が
これについて調べました
15:09
And it turnsターン out that yes,
those in the 20s and 30s
301
897410
3156
すると 今言ったように
20代、30代は
15:12
put out a huge巨大 number of companies企業,
form lots of companies企業,
302
900590
3348
とても多くの会社を
設立していますが
15:15
but most最も of them go bustバスト.
303
903962
1531
ほとんどが
倒産しています
一方 成功裏のイグジットを示す
このグラフによると
15:18
And when you look at the successful成功した exits終了する,
what you see in this particular特に plotプロット,
304
906089
4195
15:22
the olderより古い you are, the more likelyおそらく that
you will actually実際に hitヒット the stock株式 market市場
305
910308
3695
年齢が上がるほど
株式上場にこぎ着けたり
15:26
or the sell売る the company会社 successfully正常に.
306
914027
2312
会社をうまく売却している
傾向があります
15:28
This is so strong強い, actually実際に,
that if you are in the 50s,
307
916847
3113
この傾向は強いもので
50代になると
15:31
you are twice二度 as likelyおそらく
to actually実際に have a successful成功した exit出口
308
919984
3588
成功裏のイグジットの確率が
30代のときと比べ
15:35
than if you are in your 30s.
309
923596
1890
2倍にもなります
15:38
(Applause拍手)
310
926613
4325
(拍手)
15:43
So in the end終わり, what is it
that we see, actually実際に?
311
931645
3009
さて 終わりになりますが
結論は何か
15:46
What we see is that creativity創造性 has no age年齢.
312
934678
4083
それは 創造性に
年は関係なく
15:50
Productivity生産性 does, right?
313
938785
2202
関係あるのは生産性だ
ということです
15:53
Whichどの is telling伝える me that
at the end終わり of the day,
314
941424
4135
つまり こういう事なんです
15:57
if you keep trying試す --
315
945583
2000
挑戦し続ける限り―
15:59
(Laughter笑い)
316
947607
2403
(笑)
16:02
you could still succeed成功する
and succeed成功する over and over.
317
950034
3572
何度だって成功することはできる と
16:05
So my conclusion結論 is very simple単純:
318
953630
2391
なので 私の結論はシンプルです
16:08
I am off the stageステージ, back in my lab研究室.
319
956045
2093
「おしゃべりはやめて
研究室に戻ろう」
16:10
Thank you.
320
958162
1171
ありがとうございました
16:11
(Applause拍手)
321
959357
3309
(拍手)
Translated by Midori T
Reviewed by Misaki Sato

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ABOUT THE SPEAKER
Albert-László Barabási - Network scientist
A pioneer in network science, Albert-László Barabási uncovers the hidden order behind complex systems.

Why you should listen

Albert-László Barabási is fascinated by a wide range of topics, from the structure of the brain and treating diseases with network medicine to the emergence of success in art and how science really works. His work uses the quantitative tools of network science, a research field that he pioneered, and led to the discovery of scale-free networks, helping explain the emergence of many natural, technological and social networks.

Barabási is the Robert Gray Dodge Professor of Network Science at Northeastern University and holds an appointment in the Department of Medicine at Harvard Medical School. He splits his time with Budapest, where he runs a European Research Council project at Central European University. A Hungarian born native of Transylvania, Romania, he received his masters in theoretical physics at the Eötvös University in Budapest, Hungary and his PhD three years later at Boston University.

Barabási’s latest book is The Formula: The Universal Laws of Success. He is also the author of Network ScienceLinked and Bursts. He co-edited Network Medicine and The Structure and Dynamics of Networks. His books have been translated into over twenty languages.

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