kmartynov

А вот мой новый кумир, так сказать. Малкольма Глэдвела можно полюбить за одну только прическу, по-моему. Книжка напоминает "Фрикономику". И сейчас ее тоже переводят на руский язык в какой-то серии бизнес-литературы.



Malcolm Gladwell. Outliers. The Story of Success.

В качестве базовой метафоры Глэдвел использует образ outlier-а, термин, который можно было бы перевести на русский как "маргинал", если бы не негативные коннотации последнего. Outlier - это тот, чей жизненный опыт и модель поведения резко отличается от повседневной "нормы" для данного социального контекста. Именно из outlier-ов получаются затем рок-звезды, великие игроки в канадский хоккей или гении компьютерной индустрии. И все они, согласно Глэдвелу, возникают вовсе не на пустом месте. Люди могут сколько угодно рассуждать о том, что их достижения - это результат упорного труда и самоотверженности, но в действительности всегда существуют некоторые заданные заранее параметры, которые делают этот труд осмысленным, а цель - достижимой.

Биологи, - говорит Глэдвел, - часто пишут об "экологии" организма. Самый высокий дуб в лесу стал таким не потому, что он произошло из самого выдающегося желудя, а потому, что другие деревья мешали его доступу к солнечному свету, почва вокруг него была богатой, кролик не обгрыз его кору, пока он был молодым побегом, а лесоруб не срубил его. То же самое верно и в отношении людей. Быть просто талантливым и целеустремленным недостаточно. Успешные люди обычно талантливы и целеустремленны - это нам и без того известно. Но достаточно ли мы знаем об их почве, их лесе и их кроликах с лесорубами? Вот о чем книга Глэдвела. Не о самых высоких деревьях, а о тех лесах, в которых они растут.

Рассмотрим первую загадку, которую предлагает Глэдвел. Если взять всех хоккейных звезд Канады, то выяснится, что подавляющее большинство из них родилось в первые месяцы года, чаще всего в январе. Почему это происходит? Кто-то поспешит объявить о том, что здесь могли иметь место разные магические соображения вроде астрологии. Глэдвел объясняет эту статистическую аномалию проще и нагляднее. Дело в том, что в канадских хоккейных школах перевод на новый год обучения происходит первого января. А это значит, что мальчик, которому десять лет исполняется второго января, будет в течение целого года играть в том же классе, что и дети, которые в действительности младше его на полгода или даже на год. Двенадцать месяцев разницы в физическом развитии в этом возрасте дают колоссальные преимущества. В 9-10 лет мальчики проходят просмотр профессиональными скаутами, так что нет ничего удивительного в том, что последние выбирают наиболее развитых и сильных из всех конкурентов. Тривиальный пример, который свидетельствует о том, что вне зависимости от ваших талантов, для того, чтобы стать звездой хоккея в Канаде, вам лучше всего было бы родиться в январе.

То же самое можно сказать и о европейском футболе. В Англии аналогичная дата выпадает на 1 сентября, поэтому, как пишет Глэдвел, среди профессиональных игроков Премьер-Лиги насчитывается 288 футболистов, родившихся в сентябре-ноябре, и лишь 138, родившихся в летние месяцы. Но и этого мало. Хоккей и футбол - это всего лишь игры. Однако наше современное общество устроено таким образом, что аналогичное неравенство стартовых условий возникает и в гораздо более серьезных сферах, в первую очередь в образовании. Когда мы отправляем ребенка, рожденного в конце года, в детский сад, он сталкивается там с теми же проблемами, что и некоторые юные хоккеисты в Канаде.

Из всего этого Глэдвелл делает весьма глубокомысленный вывод, который он (ссылаясь на другого исследователя) называет "эффектом Матфея", подразумевая 29-ый стих 25-ой главы соответствуюшего Евангелия: "ибо всякому имеющему дастся и приумножится, а у неимеющего отнимется и то, что имеет". К успеху идут те, у кого лучше стартовые позиции. Лучшими учениками становятся те, у кого лучшие учителя и кому уделяют больше внимания. Успех, короче говоря, зависит от социального контекста, он является следствием "накопленного преимущества". Ценность примера с хоккеем состояла в том, чтобы показать это на достаточно примитивном, поддающемся статистическому учету материале.

Отсюда.