失败预测:数据科学预测哪些失败最终会成功

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奥普拉·温弗瑞(Oprah Winfrey)被解雇了她的第一份电视工作。斯蒂芬·斯皮尔伯格曾多次被电影学院拒绝,迈克尔·乔丹也没能进入高中的校篮球队。

像这样的故事激励着人们从失败中学习,变得更强大。但迄今为止,支持这些奇闻轶事的研究很少,对失败如何导致成功的机制的研究更是少之又少。

如果你只看成功尝试的特征,你就错过了故事的一半。王大顺
通讯作者

西北大学(Northwestern University)和芝加哥大学(University of Chicago)的数据科学家研究了科学、创业和恐怖主义这三个不同领域的失败动态,发现失败的方式很重要。这项研究由西北大学科学与创新中心(CSSI)、凯洛格管理学院(Kellogg School of Management)和麦考密克工程学院(McCormick School of Engineering)的一个团队领导,将于10月30日发表在《自然》(Nature)杂志上。

研究发现,在最初的失败之后,路径会出现分歧。有些人继续追求最终的成功,有些人则继续失败,直到他们放弃。这种分歧早在第二次尝试时就很明显。根据这项研究,最终决定一个人选择哪条道路的因素是他们从以前的失败中吸取教训的程度,以及他们如何将这些知识应用到未来。

“如果你只看成功尝试的特征,你就错过了一半的故事,”CSSI董事、凯洛格商学院管理与组织副教授王大顺说。“这就是大数据可以提供帮助的地方。分析数据中的所有案例,包括成功案例和失败案例,有助于避免偏见。”

研究人员表示,这个模型可以帮助个人和组织更好地利用他们过去失败的经验来获得成功。它还可以帮助管理人员和决策者做出有关晋升、项目领导角色等方面的决策。

对成功的传统解释往往围绕着运气或对个人职业道德的假设,但研究人员发现,事实并非如此简单。在每一次连续的迭代中,个人和组织可能会将过去的经验考虑进来,以改进未来的尝试——这种模式可以帮助预测不同的结果。

根据研究人员的观点,关键的洞见是,对于过去的尝试,有一个关键的阈值值得考虑。如果个人吸收的经验超过了这个界限,那么随后尝试的效率和质量就会提高,最终取得成功。如果个人从太少的失败尝试中吸取教训,他们会发现自己走上了永久失败的道路。

该研究的第一作者尹一安解释说,阈值附近的微小变化会造成巨大的差异。

尹说:“这类似于水和冰在0摄氏度时的转变。”“只要在这个阈值附近增加或减少一点点温度,就会导致根本性的变化。”

研究报告的撰写者之一、西北大学的王阳(音译)说:“这一发现与‘失败会给你带来教训’的传统观念相吻合。”你从错误中学习,并在下一次尝试中改正它们,不断地迭代,而不是每次尝试都从头开始。这有助于你更快、更聪明地失败,每次尝试都能有所提高。”

研究人员利用了三个领域的数据集——科学研究、企业家精神和恐怖主义——并对每个领域应用了成功的标准定义,例如实现首次公开发行或高价值并购的企业家。

通过追踪个体的连续尝试,研究人员能够评估个体在多大程度上将之前的学习融入到下一次迭代中,以及每个个体最终成功或永久失败的尝试次数。他们发现了相同的结果模式,不同的成功或失败的路径,在每个领域,表明该模型可能适用于其他行业和主题。

“在一个竞争激烈的世界里,失败是成功的一个重要因素,”研究报告的合著者、芝加哥大学社会学教授詹姆斯·埃文斯说。“我们的研究结果提供了一些初步证据,证明你失败的方式很重要。”

主题:数据科学,凯洛格管理学院,研究

新闻旨在传播有益信息,英文原版地址:https://news.northwestern.edu/stories/2019/10/failure-prognosis-data-science-predicts-which-failures-will-ultimately-succeed/