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 Science, Linked 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

앨버트-라슬로 바라바시(Albert-László Barabási): 나이와 성공 가능성의 실제 관계

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수리분석을 바탕으로, 네트워크 이론가 앨버트 라슬로 바라바시는 당신이 어떤 분야에 있건 성공을 이끌어 내는 숨은 메커니즘과, 당신의 나이와 성공 가능성의 흥미로운 관계를 파헤칩니다.
- 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
Today오늘, actually사실은, is
a very special특별한 day for me,
0
249
2266
사실 오늘은 저에게
매우 특별한 날입니다.
00:14
because it is my birthday생일.
1
2539
2121
제 생일이거든요.
00:16
(Applause박수 갈채)
2
4684
3973
(박수)
00:20
And so, thanks감사 to all of you
for joining합류 the party파티.
3
8681
3441
제 파티에 와주신
모두에게 감사드립니다.
00:24
(Laughter웃음)
4
12146
1167
(웃음)
00:25
But every...마다 time you throw던지다 a party파티,
there's someone어떤 사람 there to spoil약탈 it. Right?
5
13337
4786
하지만 파티를 열 때마다
항상 망치는 사람이 있죠?
00:30
(Laughter웃음)
6
18147
1072
(웃음)
00:31
And I'm a physicist물리학 자,
7
19243
1359
네, 저는 물리학자입니다.
00:32
and this time I brought가져온
another다른 physicist물리학 자 along...을 따라서 to do so.
8
20626
4157
오늘 파티를 망칠 물리학자를
한 명 데리고 왔습니다.
00:36
His name이름 is Albert앨버트 Einstein아인슈타인 --
also또한 Albert앨버트 -- and he's the one who said
9
24807
4562
그의 이름은 알버트 아인슈타인 또는
알버트라고 하죠. 그가 이렇게 말했죠.
00:41
that the person사람 who has not made만든
his great contributions기부금 to science과학
10
29393
4830
30살이 될 때까지
과학에 큰 기여를 하지 못했다면
00:46
by the age나이 of 30
11
34247
1559
그 사람은 결국 절대
00:47
will never do so.
12
35830
1396
기여할 수 없을 것이라고요.
00:49
(Laughter웃음)
13
37250
1012
(웃음)
00:50
Now, you don't need to check검사 Wikipedia위키피디아
14
38286
2340
여러분은 위키피디아를
찾아볼 필요도 없어요.
00:52
that I'm beyond...을 넘어서 30.
15
40650
1571
저는 30살이 훨씬 넘었거든요.
00:54
(Laughter웃음)
16
42245
1416
(웃음)
00:55
So, effectively효과적으로, what
he is telling말함 me, and us,
17
43685
3606
결국, 그가 저에게, 또 우리에게
말하고 있는 것에 따르면
00:59
is that when it comes온다 to my science과학,
18
47315
2544
적어도 제가 일하고 있는 과학 분야에서
01:01
I'm deadwood역재.
19
49883
1203
저는 쓸모없는 인간이죠.
01:04
Well, luckily운 좋게, I had my share몫
of luck운 within이내에 my career직업.
20
52078
5586
다행히 제 경력에 운이 따라줬습니다.
01:10
Around age나이 28, I became되었다
very interested관심있는 in networks네트워크,
21
58132
3822
28살 무렵에, 저는 네트워크에 대해
매우 관심을 갖기 시작했고,
01:13
and a few조금 years연령 later후에, we managed관리되는
to publish출판하다 a few조금 key키 papers서류
22
61978
4076
몇 년 후, 중요한 논문
몇 편을 쓰게 되었는데
01:18
that reported보고 된 the discovery발견
of scale-free스케일 프리 networks네트워크
23
66078
4097
이것이 척도 없는 네트워크의
새로운 발견으로 알려지게 되고
01:22
and really gave준 birth출생 to a new새로운 discipline징계
that we call network회로망 science과학 today오늘.
24
70199
4578
오늘날의 네트워크 과학의 효시로
탄생하게 됩니다.
01:26
And if you really care케어 about it,
you can get a PhD박사 now in network회로망 science과학
25
74801
3678
관심이 있으시면, 네트워크 과학으로
박사학위도 받으실 수 있어요.
01:30
in Budapest부다페스트, in Boston보스턴,
26
78503
2028
부다페스트나 보스턴, 혹은
전 세계 어디에서나
네트워크 과학을 공부할 수 있습니다.
01:32
and you can study연구 it all over the world세계.
27
80555
2308
01:35
A few조금 years연령 later후에,
28
83466
1595
몇 년 후,
01:37
when I moved움직이는 to Harvard하버드
first as a sabbatical안식일 같은,
29
85085
3230
하버드에서 안식년을 보낼 때,
01:40
I became되었다 interested관심있는
in another다른 type유형 of network회로망:
30
88339
3092
다른 형태의 네트워크에
관심을 가지게 되었습니다.
01:43
that time, the networks네트워크 within이내에 ourselves우리 스스로,
31
91455
3027
우리 몸 내부에 있는
네트워크에 관심이 생겼죠.
01:46
how the genes유전자 and the proteins단백질
and the metabolites대사 산물 link링크 to each마다 other
32
94506
3726
유전자와 단백질 그리고 대사물질들이
서로 어떻게 연결되는지
01:50
and how they connect잇다 to disease질병.
33
98256
2493
그리고 어떻게 질병이
생기는지에 관해서요.
01:53
And that interest관심 led
to a major주요한 explosion폭발 within이내에 medicine의학,
34
101368
4592
그러한 관심들은 의약품에 대한
폭발적인 연구로 이어졌죠,
01:57
including포함 the Network회로망 Medicine의학
Division분할 at Harvard하버드,
35
105984
3979
하버드 대학교의
네트워크 의약 부서를 포함해서,
02:01
that has more than 300 researchers연구원
who are using~을 사용하여 this perspective원근법
36
109987
3395
300명 이상의 연구자들이
이러한 개념을 가지고
02:05
to treat턱 patients환자 and develop나타나게 하다 new새로운 cures치료법.
37
113406
2897
환자를 치료하거나 새로운 치료법을
개발하고 있었습니다.
02:09
And a few조금 years연령 ago...전에,
38
117457
1770
그리고 몇 년 전에,
02:11
I thought that I would take
this idea생각 of networks네트워크
39
119251
2526
저는 이런 네트워크의 개념과
전문지식들을
02:13
and the expertise전문적 지식 we had in networks네트워크
40
121801
1766
다른 분야에도 이용할 수 있지 않을까
생각했어요.
02:15
in a different다른 area지역,
41
123591
1392
02:17
that is, to understand알다 success성공.
42
125007
1982
바로, 성공을 이해하는 데 있어서요.
02:19
And why did we do that?
43
127704
1210
왜 그랬냐고요?
02:20
Well, we thought that, to some degree정도,
44
128938
2281
글쎄요, 제 생각엔 성공은
어떤 면에서는,
02:23
our success성공 is determined결정된
by the networks네트워크 we're part부품 of --
45
131243
3377
우리가 속한 네트워크에 의해서
성공여부가 결정된다고 생각했거든요.
02:26
that our networks네트워크 can push푸시 us forward앞으로,
they can pull손잡이 us back.
46
134644
3847
즉, 우리의 네트워크가 우리를 앞으로
나아가게도 뒷걸음질 치게도 한다고요.
02:30
And I was curious이상한 if we could use
the knowledge지식 and big큰 data데이터 and expertise전문적 지식
47
138925
4128
저는 또한 네트워크 개발에 쓰여지는
빅데이타나 전문지식들을
02:35
where we develop나타나게 하다 the networks네트워크
48
143077
1403
다르게 이용해서
02:36
to really quantify계량하다
how these things happen우연히 있다.
49
144504
3296
이런 현상들을 수량화 할 수 있는지
정말로 궁금했습니다.
02:40
This is a result결과 from that.
50
148404
1342
이게 바로 그 결과입니다.
02:41
What you see here is a network회로망
of galleries갤러리 in museums박물관
51
149770
2947
여러분이 보시는 것은 미술관
관람객들의 네트워크 입니다.
02:44
that connect잇다 to each마다 other.
52
152741
1632
서로의 연관성을 보여주죠.
02:46
And through...을 통하여 this map지도
that we mapped맵핑 된 out last year년,
53
154806
4055
작년에 만들어진 이 지도를 통해,
02:50
we are able할 수 있는 to predict예측하다 very accurately정확히
the success성공 of an artist예술가
54
158885
4848
우리는 어떤 예술가의 성공 여부를
정확히 예측할 수 있었습니다.
02:55
if you give me the first five다섯 exhibits전시회
that he or she had in their그들의 career직업.
55
163757
4021
그 예술가의 경력에서 첫 5번의
전시회 자료를 바탕으로요.
03:01
Well, as we thought about success성공,
56
169404
2706
또한 성공이라는 것에 대해서
연구해 본 결과,
03:04
we realized깨달은 that success성공
is not only about networks네트워크;
57
172134
3067
성공은 단지 네트워크만으로
좌우되는 것이 아니었으며
다른 많은 차원의 조건들이
있다는 것을 알게 되었죠.
03:07
there are so many많은
other dimensions치수 to that.
58
175225
2396
03:10
And one of the things
we need for success성공, obviously명백하게,
59
178145
3247
성공에 있어서 꼭 짚어봐야 할 것은
03:13
is performance공연.
60
181416
1170
성과이죠.
03:14
So let's define밝히다 what's the difference차
between중에서 performance공연 and success성공.
61
182610
3504
그렇다면 성과와 성공의 차이점은
무엇인지 정의해 볼까요.
03:18
Well, performance공연 is what you do:
62
186465
1997
성과는 여러분이
무엇을 했느냐의 문제죠.
03:20
how fast빠른 you run운영,
what kind종류 of paintings그림들 you paint페인트,
63
188486
3032
얼마나 빨리 달리는지,
어떤 종류의 그림을 그리는지,
03:23
what kind종류 of papers서류 you publish출판하다.
64
191542
1881
어떤 논문을 발표하는지요.
03:25
However하나, in our working일 definition정의,
65
193835
2614
하지만 우리가 실제로 생각하는
개념으로 보면
03:28
success성공 is about what the community커뮤니티
notices공지 사항 from what you did,
66
196473
4205
성공은 그 공동체가 무엇을
알아주느냐의 문제입니다.
여러분이 한 일로부터
즉, 성과로부터요.
03:32
from your performance공연:
67
200702
1612
03:34
How does it acknowledge인정하다 it,
and how does it reward보상 you for it?
68
202338
4132
그 공동체가 그것을 인지하고,
무엇을 보상해 주느냐의 문제입니다.
03:38
In other terms자귀,
69
206494
1182
다시 말하면,
03:39
your performance공연 is about you,
but your success성공 is about all of us.
70
207700
4596
성과는 자신만의 문제이나,
성공은 우리 모두의 문제라는 겁니다.
03:45
And this was a very
important중대한 shift시프트 for us,
71
213392
3334
이 발견은 우리에게 있어
매우 중요한 발상의 전환이었습니다.
03:48
because the moment순간 we defined한정된 success성공
as being존재 a collective집단적 measure법안
72
216750
4024
왜냐하면, 성공을 공동체가 우리에게
부여하는 집단의 개념으로 정의하는 순간
03:52
that the community커뮤니티 provides~을 제공하다 to us,
73
220798
2106
03:54
it became되었다 measurable측정 가능한,
74
222928
1510
그것은 측정이 가능한 개념이 되죠.
03:56
because if it's in the community커뮤니티,
there are multiple배수 data데이터 points전철기 about that.
75
224462
4510
공동체의 개념이라면 다양한 데이터의
활용이 가능해지기 때문입니다.
04:00
So we go to school학교,
we exercise운동, we practice연습,
76
228996
5280
우리가 학교에 가는 이유는
활동하고, 연습하기 때문입니다.
04:06
because we believe
that performance공연 leads리드 to success성공.
77
234300
2991
성과를 내야 성공할 수 있다고
믿기 때문이죠.
04:09
But the way we actually사실은
started시작한 to explore탐험하다,
78
237832
2015
하지만 연구를 해가면서
04:11
we realized깨달은 that performance공연 and success성공
are very, very different다른 animals동물
79
239871
3527
저희는 성과와 성공이 아주 많이
다른 개념이라는 것을 깨닫게 되었죠.
04:15
when it comes온다 to
the mathematics수학 of the problem문제.
80
243422
2444
상황을 수학적으로
풀어 봤을 때 말입니다.
04:18
And let me illustrate설명하다 that.
81
246429
1432
지금 보여드릴게요.
04:20
So what you see here is
the fastest가장 빠른 man on earth지구, Usain우사 인 Bolt볼트.
82
248329
4947
지금 보시는 화면은 세상에서
가장 빠른 사람인 우사인 볼트 입니다.
04:25
And of course코스, he wins이기다 most가장 of
the competitions대회 that he enters들어간다.
83
253832
3910
그는 출전하는 거의 모든 경기에서
일등을 합니다.
04:30
And we know he's the fastest가장 빠른 on earth지구
because we have a chronometer크로노미터
84
258393
3175
그가 가장 빠르다는 것을 아는 것은
그의 속도를 잴 수 있는
초정밀 시계 때문이죠.
04:33
to measure법안 his speed속도.
85
261592
1160
04:34
Well, what is interesting재미있는 about him
is that when he wins이기다,
86
262776
4119
그런데 그가 이기는 상황에는
흥미로운 점이 있습니다.
04:38
he doesn't do so by really significantly현저하게
outrunning잡기 his competition경쟁.
87
266919
5502
그는 매우 압도적인 차이로
경쟁자들을 앞서지는 않습니다.
04:44
He's running달리는 at most가장 a percent퍼센트 faster더 빠른
than the one who loses잃다 the race경주.
88
272445
4519
그의 속도는 다른 선수들보다
1% 더 빠른 정도일 뿐입니다.
04:49
And not only does he run운영 only
one percent퍼센트 faster더 빠른 than the second둘째 one,
89
277631
3638
2등을 하는 선수보다 단지 1%
더 빠르게 달리는 것 뿐만 아니라,
04:53
but he doesn't run운영
10 times타임스 faster더 빠른 than I do --
90
281293
2849
또한 저보다 10배 빠르게
달리는 것도 아닙니다.
04:56
and I'm not a good runner달리는 사람,
trust믿음 me on that.
91
284166
2181
저는 달리기를 잘 못하지만요.
정말로요.
04:58
(Laughter웃음)
92
286371
1197
(웃음)
04:59
And every...마다 time we are able할 수 있는
to measure법안 performance공연,
93
287592
3502
성과를 측정할 때마다,
05:03
we notice주의 something very interesting재미있는;
94
291118
2050
우리는 흥미로운 점을 발견합니다.
05:05
that is, performance공연 is bounded한정된.
95
293192
2511
즉, 성과는 한정되어 있다는 겁니다.
05:07
What it means방법 is that there are
no huge거대한 variations변형 in human인간의 performance공연.
96
295727
3757
인간의 성과는 그렇게 많이 차이가
나지 않는다는 것입니다.
05:11
It varies변화하다 only in a narrow제한된 range범위,
97
299508
3432
매우 작은 차이가 날 뿐입니다.
05:14
and we do need the chronometer크로노미터
to measure법안 the differences차이점들.
98
302964
3279
그 작은 차이를 알기 위해서
초정밀 시계가 필요한겁니다.
05:18
This is not to say that we cannot~ 할 수 없다.
see the good from the best베스트 ones그들,
99
306267
3168
1등 이외에는 다 의미가
없다는 말을 하고자 하는게 아니라,
05:21
but the best베스트 ones그들
are very hard단단한 to distinguish드러내다.
100
309459
2733
1등을 찾는 것이
매우 힘들다는 말입니다.
05:24
And the problem문제 with that
is that most가장 of us work in areas지역
101
312216
2992
문제는 우리가 실제로
일하는 상황에서는,
05:27
where we do not have a chronometer크로노미터
to gauge계량기 our performance공연.
102
315232
3922
성과를 측정하는 초정밀 시계 같은건
없다는 것입니다.
05:31
Alright좋구나, performance공연 is bounded한정된,
103
319178
1564
네, 성과는 한정적입니다.
05:32
there are no huge거대한 differences차이점들 between중에서 us
when it comes온다 to our performance공연.
104
320766
3532
우리의 성과를 보면 그리
큰 차이가 없어요.
05:36
How about success성공?
105
324322
1157
그럼 성공은요?
05:37
Well, let's switch스위치 to
a different다른 topic이야기, like books서적.
106
325995
2930
다른 주제로 한번 얘기해보죠.
예를 들면 책이요.
05:40
One measure법안 of success성공 for writers작가 is
how many많은 people read독서 your work.
107
328949
5015
작가에게 있어서 성공이란 얼마나 많은
사람들이 자신의 책을 읽었느냐이죠.
05:46
And so when my previous너무 이른 book도서
came왔다 out in 2009,
108
334662
4410
제가 최근에 쓴 책은
2009년도에 출간되었는데,
그때 저는 편집자와
유럽에 있었습니다.
05:51
I was in Europe유럽 talking말하는 with my editor편집자,
109
339096
1902
05:53
and I was interested관심있는:
Who is the competition경쟁?
110
341022
2462
그리고 저는 궁금해서 물었죠,
제 경쟁자는 누구죠?
05:56
And I had some fabulous굉장한 ones그들.
111
344253
2735
어마어마한 사람들이었어요.
바로 같은 주에
책을 출간한 사람들이요.
05:59
That week주 --
112
347012
1169
06:00
(Laughter웃음)
113
348205
1024
(웃음)
06:01
Dan단 Brown갈색 came왔다 out with "The Lost잃어버린 Symbol기호,"
114
349253
3557
댄 브라운의 "로스트 심벌",
06:04
and "The Last Song노래" also또한 came왔다 out,
115
352834
2982
"라스트 송"도 출간되었고요,
06:07
Nicholas니콜라스 Sparks스파크.
116
355840
1429
니콜라스 스파크스 작품이죠.
06:09
And when you just look at the list명부,
117
357293
2988
이 목록을 보시면,
06:12
you realize깨닫다, you know, performance-wise성능면에서,
there's hardly거의 any difference차
118
360305
3453
여러분은 성과를 잘 판단하실 수 있으니
별 차이가 없다는 걸 아실 거예요.
06:15
between중에서 these books서적 or mine광산.
119
363782
1598
이 책들과 제 책 이요.
06:17
Right?
120
365404
1175
그렇죠?
06:18
So maybe if Nicholas니콜라스 Sparks's스파크스 team팀
works공장 a little harder열심히,
121
366603
4668
만일 니콜라스 스파크스의 팀이
좀 더 열심히 일한다면,
06:23
he could easily용이하게 be number번호 one,
122
371295
1722
그도 쉽게 1위를 했을 겁니다.
06:25
because it's almost거의 by accident사고
who ended끝난 up at the top상단.
123
373041
2898
누가 1위가 되느냐는
사실 거의 운이니까요.
06:28
So I said, let's look at the numbers번호 --
I'm a data데이터 person사람, right?
124
376486
3153
그래서 전 숫자에 의미를 두기로 했죠.
저는 데이타를 중시하는 사람이니까요.
06:31
So let's see what were
the sales매상 for Nicholas니콜라스 Sparks스파크.
125
379663
4318
그럼 니콜라스 스파크스의
판매량을 봅시다.
06:36
And it turns회전 out that
that opening열리는 weekend주말,
126
384005
2054
출간 첫 주에,
06:38
Nicholas니콜라스 Sparks스파크 sold팔린 more than
a hundred백 thousand천 copies사본들,
127
386083
2975
첫 주에 십만 부 이상이 팔렸습니다.
06:41
which어느 is an amazing놀랄 만한 number번호.
128
389082
1705
엄청나게 팔린 거죠.
06:42
You can actually사실은 get to the top상단
of the "New새로운 York요크 Times타임스" best-seller베스트셀러 list명부
129
390811
3396
당장 뉴욕타임즈 베스트 셀러 1위에
올라갈 만한 부수입니다.
06:46
by selling판매 10,000 copies사본들 a week주,
130
394231
2110
일주일에 만부만 팔아도요.
06:48
so he tenfold십배 overcame극복하다
what he needed필요한 to be number번호 one.
131
396365
3752
그러니 1위가 되기 위한 부수보다
열배나 더 팔은 셈이죠.
하지만 1위를 하지 못했습니다.
06:52
Yet아직 he wasn't아니었다. number번호 one.
132
400141
1430
06:53
Why?
133
401595
1308
왜냐고요?
06:54
Because there was Dan단 Brown갈색,
who sold팔린 1.2 million백만 copies사본들 that weekend주말.
134
402927
4078
그 주에 댄브라운 책이
120만부나 팔렸거든요.
06:59
(Laughter웃음)
135
407029
2136
(웃음)
07:01
And the reason이유 I like this number번호
is because it shows쇼 that, really,
136
409189
3971
제가 이 숫자를 좋아하는 이유는
그것이 의미하는 게 있게 때문인데요.
07:05
when it comes온다 to success성공, it's unbounded무한한,
137
413184
3730
바로 성공이라는 것에는
한계가 없다는 것입니다.
07:08
that the best베스트 doesn't only get
slightly약간 more than the second둘째 best베스트
138
416938
5861
즉, 1위가 2위의 차이가
근소하지 않을 뿐 아니라,
07:14
but gets도착 orders명령 of magnitude크기 more,
139
422823
2697
너무나 엄청난 차이가 날 수도
있다는 것 입니다.
07:17
because success성공 is a collective집단적 measure법안.
140
425544
2794
왜냐하면 성공은 집단 전체를
측정하는 개념이니까요.
07:20
We give it to them, rather차라리 than
we earn벌다 it through...을 통하여 our performance공연.
141
428362
4376
우리 개인은 우리의 성과를 통해
보상을 받지만, 성공은 다른 거죠.
07:24
So one of things we realized깨달은 is that
performance공연, what we do, is bounded한정된,
142
432762
5376
여기서 우리는 한 가지를 깨닫죠.
우리가 내는 성과는 한정적이지만,
07:30
but success성공, which어느 is
collective집단적, is unbounded무한한,
143
438162
2682
집단적인 개념인 성공은
한계가 없다는 건데요,
07:32
which어느 makes~을 만든다 you wonder경이:
144
440868
1312
그럼 궁금한 것이 생기죠.
07:34
How do you get these
huge거대한 differences차이점들 in success성공
145
442204
2911
성공의 정도는 왜 이렇게
엄청나게 차이가 나는 걸까요?
07:37
when you have such이러한 tiny작은
differences차이점들 in performance공연?
146
445139
2906
성과의 차이는 미미한데 말이죠.
07:40
And recently요새, I published출판 된 a book도서
that I devoted저주 받은 to that very question문제.
147
448537
3787
저는 바로 그 질문의 답을 찾는 책을
최근에 출간했습니다.
07:44
And they didn't give me enough충분히 time
to go over all of that,
148
452348
2839
그 책을 다 설명하긴 시간이
부족하니까요.
07:47
so I'm going to go back
to the question문제 of,
149
455211
2071
아까의 질문으로 돌아가보죠.
07:49
alright다 좋아, you have success성공;
when should that appear나타나다?
150
457306
3135
여러분이 성공을 한다면
그게 언제일까요?
07:52
So let's go back to the party파티 spoiler겁탈 자
and ask청하다 ourselves우리 스스로:
151
460465
3758
아까 파티를 망쳤던 아인슈타인에 대해
다시 생각해 보고 질문해 봅시다:
07:57
Why did Einstein아인슈타인 make
this ridiculous어리석은 statement성명서,
152
465215
3339
아인슈타인은 왜 그런
터무니 없는 말을 했을까요?
08:00
that only before 30
you could actually사실은 be creative창조적 인?
153
468578
3156
오직 30살 이전까지만
창의적일 수 있다고요.
08:03
Well, because he looked보았다 around himself그 자신
and he saw all these fabulous굉장한 physicists물리학 자들
154
471758
4680
아마 본인과 주변의
훌륭한 물리학자들을 돌아봤겠죠.
08:08
that created만들어진 quantum양자 mechanics역학
and modern현대 physics물리학,
155
476462
2587
양자역학과 현대 물리학을 창시한
과학자들을요.
08:11
and they were all in their그들의 20s
and early이른 30s when they did so.
156
479073
3736
그 일을 해냈을 때 그들이 모두
20대 이거나 30대 초반이었거든요.
08:15
And it's not only him.
157
483730
1220
아인슈타인 뿐만 아니에요.
08:16
It's not only observational관측의 bias바이어스,
158
484974
1623
단지 관찰상의 편견이 아니라,
08:18
because there's actually사실은
a whole완전한 field들 of genius천재 research연구
159
486621
3997
실제로 모든 분야의
천재들에 관한 연구를 보면
08:22
that has documented문서화 된 the fact것 that,
160
490642
2256
그런 사실이 자료화 되어 있습니다.
08:24
if we look at the people
we admire감탄하다 from the past과거
161
492922
3160
인류 역사상 존경할 만한 사람들의
사례를 보면,
08:28
and then look at what age나이
they made만든 their그들의 biggest가장 큰 contribution기부,
162
496106
3358
그들이 최고의 업적을 이뤘을 때의
나이를 볼까요.
08:31
whether인지 어떤지 that's music음악,
whether인지 어떤지 that's science과학,
163
499488
2096
그 분야가 음악이거나, 과학,
08:33
whether인지 어떤지 that's engineering공학,
164
501608
1619
혹은 공학이라도
08:35
most가장 of them tend지키다 to do so
in their그들의 20s, 30s, early이른 40s at most가장.
165
503251
6123
그들은 기껏해야 20대, 30대, 혹은
기껏해야 40대 초반이었습니다.
08:41
But there's a problem문제
with this genius천재 research연구.
166
509914
2791
하지만 천재들에 관한 이 연구는
문제점이 하나 있죠.
08:45
Well, first of all, it created만들어진
the impression인상 to us
167
513197
3280
우선, 이 연구는
잘못된 인상을 심어줍니다.
08:48
that creativity독창성 equals같음 youth청소년,
168
516501
3479
즉 창의성은 곧 젊음이라는 인상을요.
08:52
which어느 is painful아픈, right?
169
520004
1610
속상하시죠?
08:53
(Laughter웃음)
170
521638
1951
(웃음)
08:55
And it also또한 has an observational관측의 bias바이어스,
171
523613
4088
또한 관찰상의 편견도 문제 입니다.
08:59
because it only looks외모 at geniuses요정
and doesn't look at ordinary보통주 scientists과학자들
172
527725
4962
왜냐하면 이 연구는 오직 천재들만 볼뿐
평범한 과학자들을 배제하고 있어요.
우리 모두를 고려하지도,
우리에게 묻지도 않습니다.
09:04
and doesn't look at all of us and ask청하다,
173
532711
1965
09:06
is it really true참된 that creativity독창성
vanishes사라지는 as we age나이?
174
534700
3185
"나이가 들면 창의성이
정말로 사라지는 건가요?"
09:10
So that's exactly정확하게 what we tried시도한 to do,
175
538382
1877
그게 바로 저희가 연구하려는 건데요.
09:12
and this is important중대한 for that
to actually사실은 have references참고 문헌.
176
540283
3803
연구를 위해서는
실제 사례를 모으는 것도 중요합니다.
09:16
So let's look at an ordinary보통주
scientist과학자 like myself자기,
177
544110
2643
그럼, 저같이 평범한 과학자를
한번 생각해 볼까요.
09:18
and let's look at my career직업.
178
546777
1522
제 경력을 보시죠.
09:20
So what you see here is all the papers서류
that I've published출판 된
179
548323
3202
이 그래프는 제가 발표한
모든 논문을 표시한 것입니다.
09:23
from my very first paper종이, in 1989;
I was still in Romania루마니아 when I did so,
180
551549
5115
1989년에 낸 첫 논문부터요,
저는 그때 루마니아에 있었고,
09:28
till까지 kind종류 of this year년.
181
556688
1593
올해까지도 그랬죠.
09:30
And vertically수직으로, you see
the impact충격 of the paper종이,
182
558940
2518
세로축은 제 논문의
영향력을 나타냅니다.
09:33
that is, how many많은 citations인용문,
183
561482
1403
즉, 얼마나 많이 인용되었는지,
09:34
how many많은 other papers서류
have been written쓴 that cited인용 된 that work.
184
562909
3988
제 논문을 인용한 다른 논문이
몇 편 발표되었는지 말입니다.
09:39
And when you look at that,
185
567397
1300
그 내용을 잘 보면
09:40
you see that my career직업
has roughly대충 three세 different다른 stages단계들.
186
568721
2813
대략 제 경력을 세 시기로
나눌 수 있는게 보이시죠.
09:43
I had the first 10 years연령
where I had to work a lot
187
571558
2435
첫 10년간, 전 매우 열심히 일했죠.
09:46
and I don't achieve이루다 much.
188
574017
1276
그러나 성과는 별로였죠.
09:47
No one seems~ 같다 to care케어
about what I do, right?
189
575317
2118
아무도 제 일에 신경쓰지
않았던 것 같죠?
09:49
There's hardly거의 any impact충격.
190
577459
1681
거의 영향력이 없던 시기입니다.
09:51
(Laughter웃음)
191
579164
1404
(웃음)
09:52
That time, I was doing material자료 science과학,
192
580592
2887
그 당시, 저는 재료과학을
연구하고 있었습니다.
09:55
and then I kind종류 of discovered발견 된
for myself자기 networks네트워크
193
583503
3691
그리고 네트워크에 관심을 갖게 되었고
09:59
and then started시작한 publishing출판 in networks네트워크.
194
587218
1947
네트워크에 관한 논문을 쓰기 시작했죠.
10:01
And that led from one high-impact큰 영향
paper종이 to the other one.
195
589189
3073
그 논문이 다른 사람들에게
영향을 주기 시작했습니다.
10:04
And it really felt펠트 good.
That was that stage단계 of my career직업.
196
592286
3104
정말 기분이 좋았죠,
바로 이 시기죠.
10:07
(Laughter웃음)
197
595414
1282
(웃음)
10:08
So the question문제 is,
what happens일이 right now?
198
596720
3208
그렇다면 지금은 어떨까요?
10:12
And we don't know, because there
hasn't~하지 않았다. been enough충분히 time passed통과 된 yet아직
199
600587
3239
아직은 잘 모릅니다.
제 논문들이 얼마나 영향을 끼칠지를
10:15
to actually사실은 figure그림 out how much impact충격
those papers서류 will get;
200
603850
2987
알기 위한 시간이 아직
충분히 지나지 않았으니까요.
10:18
it takes time to acquire얻다.
201
606861
1227
시간이 걸리는 일이죠.
이 자료를 보면,
10:20
Well, when you look at the data데이터,
202
608112
1569
10:21
it seems~ 같다 to be that Einstein아인슈타인,
the genius천재 research연구, is right,
203
609705
2854
천재 아인슈타인이 한 말이
맞는 것 같네요.
10:24
and I'm at that stage단계 of my career직업.
204
612583
1811
제가 바로 이 시기에 해당하니까요.
10:26
(Laughter웃음)
205
614418
2308
(웃음)
10:28
So we said, OK, let's figure그림 out
how does this really happen우연히 있다,
206
616750
5974
그럼, 실제로 어떠한지 알아볼까요?
10:34
first in science과학.
207
622748
1778
우선 과학분야에서요.
10:36
And in order주문 not to have
the selection선택 bias바이어스,
208
624550
3632
선택에 따른 오류를 피하기 위해서
10:40
to look only at geniuses요정,
209
628206
1337
천재들만 관찰하지 않고
10:41
we ended끝난 up reconstructing재건축 the career직업
of every...마다 single단일 scientist과학자
210
629567
3716
모든 과학자들의 경력을
재구성 해보았습니다.
10:45
from 1900 till까지 today오늘
211
633307
2502
1900년대부터 현재까지
모든 과학자들에 대해서요.
10:47
and finding발견 for all scientists과학자들
what was their그들의 personal개인적인 best베스트,
212
635833
3712
그들 개개인의 최고의 시기를
모두 조사했습니다.
10:51
whether인지 어떤지 they got the Nobel노벨상 Prize상
or they never did,
213
639569
2812
노벨상을 받았던 과학자이건
아니건 간에요.
10:54
or no one knows알고있다 what they did,
even their그들의 personal개인적인 best베스트.
214
642405
3407
그들이 최고의 시기였다는걸
아무도 몰랐다 하더라도요.
10:57
And that's what you see in this slide슬라이드.
215
645836
1915
이것이 바로 그 자료입니다.
10:59
Each마다 line선 is a career직업,
216
647775
1573
각각의 선은 경력을 의미하고,
11:01
and when you have a light빛 blue푸른 dot점
on the top상단 of that career직업,
217
649372
3003
그 경력의 맨 윗부분에 파란 점은
11:04
it says말한다 that was their그들의 personal개인적인 best베스트.
218
652399
2040
바로 개개인의 최고의 시기를 의미하죠.
11:06
And the question문제 is,
219
654463
1155
여기서 궁금한 건,
11:07
when did they actually사실은 make
their그들의 biggest가장 큰 discovery발견?
220
655642
3568
그들이 가장 큰 발견을 해낸 시기는
언제일까요?
11:11
To quantify계량하다 that,
221
659234
1165
그걸 수량화하기 위해,
11:12
we look at what's the probability개연성
that you make your biggest가장 큰 discovery발견,
222
660423
3376
여러분이 가장 큰 발견을 해낼
가능성에 대해 생각해 봅시다.
11:15
let's say, one, two, three세
or 10 years연령 into your career직업?
223
663823
2672
아마 일을 시작한지
1년, 2년, 3년 혹은 10년?
11:18
We're not looking at real레알 age나이.
224
666519
1480
실제 나이를 말하는 게 아니라
11:20
We're looking at
what we call "academic학생 age나이."
225
668023
2134
"학계의 나이"를 말하는 것입니다.
11:22
Your academic학생 age나이 starts시작하다
when you publish출판하다 your first papers서류.
226
670181
3250
학계의 나이는 첫 논문을 발표한
시기로부터 시작됩니다.
11:25
I know some of you are still babies아기들.
227
673455
1779
여러분 중 일부는 아직 아기이죠.
11:27
(Laughter웃음)
228
675258
1397
(웃음)
11:28
So let's look at the probability개연성
229
676679
2706
가능성을 한번 봅시다.
여러분이 영향력 있는 논문을
발표할 가능성이요.
11:31
that you publish출판하다
your highest-impact가장 높은 임팩트 paper종이.
230
679409
2066
11:33
And what you see is, indeed과연,
the genius천재 research연구 is right.
231
681499
3071
이걸 보시면 천재들에 관한 연구가
정말 맞다는걸 알 수 있죠.
11:36
Most가장 scientists과학자들 tend지키다 to publish출판하다
their그들의 highest-impact가장 높은 임팩트 paper종이
232
684594
3024
대부분의 과학자들이
가장 영향력있는 논문을 발표하는 시기는
11:39
in the first 10, 15 years연령 in their그들의 career직업,
233
687642
2899
10년이나 15년 이내이고,
11:42
and it tanks탱크 after that.
234
690565
3133
그 후엔 침체기를 겪습니다.
11:45
It tanks탱크 so fast빠른 that I'm about --
I'm exactly정확하게 30 years연령 into my career직업,
235
693722
5107
매우 급격히 침체기로 접어드는데
제 경력이 30년째이니
11:50
and the chance기회 that I will publish출판하다 a paper종이
that would have a higher더 높은 impact충격
236
698853
3540
제가 전에 발표한 논문보다
11:54
than anything that I did before
237
702417
1940
더 영향력있는 논문을 쓰게 될
가능성은 1% 이하입니다.
11:56
is less적게 than one percent퍼센트.
238
704381
1353
11:57
I am in that stage단계 of my career직업,
according~에 따라 to this data데이터.
239
705758
3049
이 표에 따르면 바로 저는
그 시기에 해당되네요.
12:01
But there's a problem문제 with that.
240
709648
1843
하지만 여기에는 한 가지 문제가 있죠.
12:03
We're not doing controls통제 수단 properly정확히.
241
711515
3675
다른 표본을 제대로
통제하지 않았거든요.
12:07
So the control제어 would be,
242
715214
1417
통제란 이런 겁니다.
12:08
what would a scientist과학자 look like
who makes~을 만든다 random무작위의 contribution기부 to science과학?
243
716655
4607
어떤 과학자가 무작위로 과학에
기여하게 되는 경우는 어떨까?
12:13
Or what is the productivity생산력
of the scientist과학자?
244
721286
2995
혹은 과학자들의 생산성이란
무엇을 의미할까?
12:16
When do they write쓰다 papers서류?
245
724305
2006
그들은 언제 논문을 쓰는 걸까?
12:18
So we measured정확히 잰 the productivity생산력,
246
726335
2444
그래서 저희는 생산성을
측정해 보았습니다.
12:20
and amazingly놀랍게도, the productivity생산력,
247
728803
2052
놀랍게도 그 생산성 즉,
12:22
your likelihood있을 수 있는 일 of writing쓰기 a paper종이
in year년 one, 10 or 20 in your career직업,
248
730879
4131
1년, 10년 혹은 20년 이내
논문을 쓰게 될 가능성과
12:27
is indistinguishable구분할 수 없는 from the likelihood있을 수 있는 일
of having데 the impact충격
249
735034
3606
그 시기에 영향력을 갖게 될 가능성이
동일하다는 것입니다.
12:30
in that part부품 of your career직업.
250
738664
1775
경력 전체를 놓고 볼 때요.
12:33
And to make a long story이야기 short짧은,
251
741026
1783
결국 요약하면,
12:34
after lots of statistical통계상의 tests검사들,
there's only one explanation설명 for that,
252
742833
4228
많은 통계자료를 검증해 본 결과
오직 하나의 결론에 도달했어요.
12:39
that really, the way we scientists과학자들 work
253
747085
2894
즉, 과학자들은 연구를 하죠,
12:42
is that every...마다 single단일 paper종이 we write쓰다,
every...마다 project계획 we do,
254
750003
3633
그런데 우리가 어떤 논문을 쓰건,
어떤 연구를 진행하건,
12:45
has exactly정확하게 the same같은 chance기회
of being존재 our personal개인적인 best베스트.
255
753660
4160
그것이 우리의 최고의 결과가 될
가능성은 항상 똑같다는 겁니다.
12:49
That is, discovery발견 is like
a lottery운 ticket티켓.
256
757844
4953
위대한 발견은 복권과 같다는 거죠.
12:54
And the more lottery운 tickets티켓 we buy사다,
257
762821
2351
복권은 많이 살수록,
12:57
the higher더 높은 our chances기회.
258
765196
1507
당첨될 확률이 높아집니다.
12:58
And it happens일이 to be so
259
766727
1559
다시 말하면
13:00
that most가장 scientists과학자들 buy사다
most가장 of their그들의 lottery운 tickets티켓
260
768310
2719
대부분의 과학자들은
자신의 경력 중 10년, 15년 이내에
13:03
in the first 10, 15 years연령 of their그들의 career직업,
261
771053
2460
복권을 산다는 것이고,
13:05
and after that,
their그들의 productivity생산력 decreases감소하다.
262
773537
3413
그 후에, 그들의 생산성은 떨어지죠.
13:09
They're not buying구매
any more lottery운 tickets티켓.
263
777411
2084
더 이상 복권을 사지 않는다는 거죠.
13:11
So it looks외모 as if
they would not be creative창조적 인.
264
779519
3444
그들은 창조적이지
않은 것처럼 보이지만,
13:14
In reality현실, they stopped멈춘 trying견딜 수 없는.
265
782987
1999
사실은, 노력을 멈춘 것이죠.
13:17
So when we actually사실은 put the data데이터 together함께,
the conclusion결론 is very simple단순한:
266
785509
3915
이 모든 자료를 취합해보면,
결론은 매우 간단합니다.
13:21
success성공 can come at any time.
267
789448
2331
성공은 언제든지 일어날 수 있습니다.
13:23
It could be your very first
or very last paper종이 of your career직업.
268
791803
3735
첫 번째 논문에서일 수도 있고
마지막 논문에서일 수도 있습니다.
13:27
It's totally전적으로 random무작위의
in the space공간 of the projects프로젝트들.
269
795562
4288
어떤 연구에서 성공하게 될지
정말로 예측할 수 없습니다.
13:31
It is the productivity생산력 that changes변화들.
270
799874
1931
하지만 생산성은 다릅니다.
13:33
Let me illustrate설명하다 that.
271
801829
1252
보여드리죠.
13:35
Here is Frank솔직한 Wilczek윌체크,
who got the Nobel노벨상 Prize상 in Physics물리학
272
803105
3269
노벨물리학상을 받은
프랭크 윌첵을 아시죠.
13:38
for the very first paper종이 he ever wrote쓴
in his career직업 as a graduate졸업하다 student학생.
273
806398
4101
대학원생이었을 때 발표한
첫 논문으로 상을 탔어요.
13:42
(Laughter웃음)
274
810523
1007
(웃음)
13:43
More interesting재미있는 is John남자 Fenn펜,
275
811554
3218
더 흥미로운 케이스는 존 펜인데요.
13:46
who, at age나이 70, was forcefully득 retired은퇴 한
by Yale예일 대학 University대학.
276
814796
4598
그는 70세에 예일대에서
강제로 은퇴를 했죠.
13:51
They shut닫은 his lab랩 down,
277
819418
2056
학교측에서 그의 연구실을 폐쇄했거든요.
13:53
and at that moment순간, he moved움직이는
to Virginia여자 이름 Commonwealth연방 University대학,
278
821498
3666
그러자 그는 버지니아 복지대학으로
자리를 옮겨
13:57
opened열린 another다른 lab랩,
279
825188
1786
다른 연구실을 열어서
13:58
and it is there, at age나이 72,
that he published출판 된 a paper종이
280
826998
3033
72세에 논문을 발표합니다.
14:02
for which어느, 15 years연령 later후에, he got
the Nobel노벨상 Prize상 for Chemistry화학.
281
830055
3845
15년 후 그 논문으로
노벨화학상을 받았습니다.
14:06
And you think, OK,
well, science과학 is special특별한,
282
834940
3042
과학은 특수한 분야라서
그럴수도 있다고 생각하시나요?
14:10
but what about other areas지역
where we need to be creative창조적 인?
283
838006
3463
그럼 다른 분야는 어떨까요?
창의력을 필요로 하는 분야요.
14:13
So let me take another다른
typical전형적인 example예: entrepreneurship기업가 정신.
284
841493
4936
다른 전형적인 예시를 들어볼까요?
창업 쪽은 어떨까요?
14:18
Silicon규소 Valley골짜기,
285
846834
1579
실리콘 밸리,
14:20
the land땅 of the youth청소년, right?
286
848437
2066
젊은이들의 공간이죠?
14:22
And indeed과연, when you look at it,
287
850527
1595
네 정말 그렇습니다.
14:24
you realize깨닫다 that the biggest가장 큰 awards상,
the TechCrunchTechCrunch Awards수상 내역 and other awards상,
288
852146
4642
가장 큰 상인 테크크런치상이나
다른 상들을 받는 사람들은 보면
14:28
are all going to people
289
856812
2173
14:31
whose누구의 average평균 age나이
is late늦은 20s, very early이른 30s.
290
859009
5015
모두 20대 후반이나, 30대 초반이죠
14:36
You look at who the VCsVCs give the money돈 to,
some of the biggest가장 큰 VCVC firms기업 --
291
864465
5602
벤쳐 캐피탈 회사들이 투자하는
회사들을 보시면 모두
14:42
all people in their그들의 early이른 30s.
292
870091
2241
30대 초반의 젊은이들이
운영하는 회사죠.
14:44
Which어느, of course코스, we know;
293
872951
1265
우리 모두 알다시피
14:46
there is this ethos기풍 in Silicon규소 Valley골짜기
that youth청소년 equals같음 success성공.
294
874240
4453
실리콘 밸리에서는 젊음이 곧
성공을 의미하니까요.
14:51
Not when you look at the data데이터,
295
879653
2183
하지만 자료를 보시면,
14:53
because it's not only
about forming형성 a company회사 --
296
881860
2304
회사를 세우는 게
전부가 아님을 알 수 있죠.
14:56
forming형성 a company회사 is like productivity생산력,
trying견딜 수 없는, trying견딜 수 없는, trying견딜 수 없는 --
297
884188
3140
그것은 생산성에 관한 일이죠,
끊임없이 시도해야 하니까요.
14:59
when you look at which어느
of these individuals개인 actually사실은 put out
298
887352
3484
하지만 이 개인들이 실제로 해내는
결과를 보면 어떨까요,
15:02
a successful성공한 company회사, a successful성공한 exit출구.
299
890860
2782
즉 회사를 결국 성공적으로
매듭짓는 것 말입니다.
15:05
And recently요새, some of our colleagues동료들
looked보았다 at exactly정확하게 that question문제.
300
893666
3720
저희는 바로 이 질문을
최근에 갖게 되었는데요.
15:09
And it turns회전 out that yes,
those in the 20s and 30s
301
897410
3156
그 결과는 보시면,
20대나 30대의 젊은이들은
15:12
put out a huge거대한 number번호 of companies회사들,
form형태 lots of companies회사들,
302
900590
3348
정말 많은 회사를 창업합니다.
15:15
but most가장 of them go bust흉상.
303
903962
1531
하지만 대부분 실패합니다.
15:18
And when you look at the successful성공한 exits출구,
what you see in this particular특별한 plot음모,
304
906089
4195
이 표에서 성공적인 결과를
이끌어내는 사례를 보시면,
15:22
the older더 오래된 you are, the more likely아마도 that
you will actually사실은 hit히트 the stock스톡 market시장
305
910308
3695
여러분이 나이가 많을 수록 주식시장에서
성공을 거둘 확률이 높아지며
15:26
or the sell팔다 the company회사 successfully성공적으로.
306
914027
2312
회사를 성공적으로 매도할
가능성도 높아집니다.
15:28
This is so strong강한, actually사실은,
that if you are in the 50s,
307
916847
3113
즉, 여러분이 50대라면,
15:31
you are twice두번 as likely아마도
to actually사실은 have a successful성공한 exit출구
308
919984
3588
성공적인 결과를 얻을 확률이
두 배나 될 가능성이 매우 높습니다.
15:35
than if you are in your 30s.
309
923596
1890
30대 인 경우보다요.
15:38
(Applause박수 갈채)
310
926613
4325
(박수)
15:43
So in the end종료, what is it
that we see, actually사실은?
311
931645
3009
결국, 우리가 확인한 건 무엇인가요?
15:46
What we see is that creativity독창성 has no age나이.
312
934678
4083
창의성은 나이와 관계가 없지만
15:50
Productivity생산력 does, right?
313
938785
2202
생산성은 나이와 관계가 있다는 거죠?
15:53
Which어느 is telling말함 me that
at the end종료 of the day,
314
941424
4135
오늘 이야기를 마치면서
하고 싶은 이야기가 있는데요.
15:57
if you keep trying견딜 수 없는 --
315
945583
2000
여러분이 계속 노력한다면
15:59
(Laughter웃음)
316
947607
2403
(웃음)
16:02
you could still succeed성공하다
and succeed성공하다 over and over.
317
950034
3572
여전히 성공, 계속해서
성공할 수 있다는 것입니다.
16:05
So my conclusion결론 is very simple단순한:
318
953630
2391
제 결론은 매우 간단하죠.
16:08
I am off the stage단계, back in my lab랩.
319
956045
2093
무대를 내려가
연구실로 돌아가는 겁니다.
16:10
Thank you.
320
958162
1171
감사합니다.
16:11
(Applause박수 갈채)
321
959357
3309
(박수)
Translated by KyoungHwan Oh
Reviewed by Eunice Yunjung Nam

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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 Science, Linked 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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