科学家利用大数据分析了赢家和输家的区别。

现在，成功的秘诀已经不再是什么秘密了：好的主意、努力工作、纪律、想象力、毅力，也许还有一点运气。当然，还有失败。

西北大学的王达顺(Dashun Wang音译)和他的同事们在一篇新论文中说，失败是“成功的必要先决条件”，该论文分析了1985~2015年提交给美国国立卫生研究院的776721份补助金申请。

研究人不仅分析了以上的数据，而且他们还分析了46年来创业者投资项目的估值，以此建立了一个能够可靠预测企业成败的数学模型。研究团队测试了“最不传统”、但却很重要的数据集——1970年至2017年间发生的170350起恐怖袭击。

西北大学凯洛格管理学院管理学和组织学王副教授说：“每一个赢家都是从输家开始起步。”

不过，并非每一次失败都能带来成功。研究显示，大浪淘沙，最终赢得胜利，淘汰失败所依靠的，并非是坚持不懈的努力。去年10月发表在《自然》杂志上的这篇论文有一个更有趣的发现，即，最终成功的人和最终失败的人在实现自己目标的过程中完成其目标的次数大致相同。

事实证明，只有从以前的失败中吸取教训，一次又一次的尝试才会奏效。诀窍在于聪明的工作，而不是努力工作。

“你必须弄清楚哪些是有效的，哪些是无效的，然后专注于需要改进的方面，而不是四处打转，改变一切。”王说，“失败的人不一定比成功的人懒惰。他们本来可以做更多的工作，只是他们做了更多不必要的改变。”

当他们探索了“失败动力学的管理机制”，并建立了相关模型之后，王的团队成员确定了一些以前都不知道的统计特征，即，能够区分成功团队与不成功团队，并且有可能预测最终结果的一些特征。

其中一个关键指标（其他特征包括保持有效性，专注于未知的事情之外）就是连续失败的间隔时间应该稳步减少。换句话说，你越快失败，成功的机会就越大，两次失败之间的间隔时间越长，你就越有可能再次失败。

王说，“如果大家都申请了助学金，而且他们连续三次都没成功，如果只要查看这几次失败之间的间隔时间，就能预测最终成功的会是谁。”

王的团队分析了国立卫生研究院的庞大数据库后发现，这里就是“人类失败的墓地”同时也是再研究者的梦想最终成真的地方。

王指出，“数据库显示了这些药物研发者失败的确切时间，我们也知道他们失败的严重程度，因为我们知道他们申请项目的资金数额。我们也知道在一次又一次的失败之后，他们最终成功，获得批准的时间。”

对于初创企业来说，成功要么是IPO，要么是高价值的并购。而对于恐怖主义来说，至少造成一人死亡的袭击被归类为成功；失败的袭击意味着没有造成人员伤亡。

绝大多数人在成功之前都会失败，只是失败的次数各不相同，NIH数据库中的平均失败次数为2.03次，初创企业为1.5次，恐怖组织为3.90次。

DOI: 10.1038/s41586-019-1725-y

通过利用这些大数据，王和他的同事们能够识别出这数十万项事业中的每一个项目的共同关键点，即，在这个关键的分叉点，一条道路通向前进区域，另一条道路通向停滞区域。正如这篇论文所解释的，“最初，在临界点附近的两个人可能在学习策略或其他特征上看起来是相同的，但是由于他们在分叉之后的路径不同，他们失败后的结果可能会有很大的不同。”

王说，这种表现模式带来的新的尝试，会在每一次分叉后出现。当然，在某些情况下，人们都很清楚第二次尝试时就知道最终会成功，还是失败。

王指出，引爆点的存在与传统的失败/成功的预案相反，这就像是运气或个人的工作习惯。

王说：“我们在这里展示的是，即使没有这种差异，最终结果仍然会大不相同。”重要的是怎样失败的，在失败后又如何应对失败，以及失败会导致什么。

这项研究的第一作者Yian Yin表示，未来的研究，除了继续了解从过去的失败中吸取教训的机制之外，我们还需要改进模型，以量化个人和组织中的其他特征。

东北大学复杂网络研究中心主任，《成功的普遍规律》一书的作者Albert-László Barabási说，王的模型在三个不同领域进行了测试，并且显示出了在其他领域应用的前景。

他说，“有无数的研究都曾试图了解人们/产品成功的秘诀。然而，人们对于失败在其中的作用知之甚少。王的工作从根本上改写了我们对成功的理解，显示了失败在成事之中的关键作用，并最终提供了一种方法论和概念框架，将失败归结为成功的准则。”

Yin, Y., Wang, Y., Evans, J.A. et al. Quantifying the dynamics of failure across science, startups and security. Nature 575, 190–194 (2019) doi:10.1038/s41586-019-1725-y

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