Today, actually, is a very special day for me, because it is my birthday.
El día de hoy es muy especial para mí porque es mi cumpleaños.
(Applause)
(Aplausos)
And so, thanks to all of you for joining the party.
Así que gracias por venir a la fiesta.
(Laughter)
(Risas)
But every time you throw a party, there's someone there to spoil it. Right?
Pero cada vez que organizamos una fiesta siempre alguien la arruina, ¿verdad?
(Laughter)
(Risas)
And I'm a physicist, and this time I brought another physicist along to do so. His name is Albert Einstein -- also Albert -- and he's the one who said that the person who has not made his great contributions to science by the age of 30 will never do so.
Yo soy físico, y esta vez invité a otro físico para que se encargara de eso. Su nombre es Albert Einstein, también Albert, y él fue quien dijo que quien no haya hecho grandes contribuciones a la ciencia a los 30 años, entonces nunca lo hará.
(Laughter)
(Risas)
Now, you don't need to check Wikipedia that I'm beyond 30.
No necesitan ir a Wikipedia para saber que tengo más de 30.
(Laughter)
(Risas)
So, effectively, what he is telling me, and us, is that when it comes to my science, I'm deadwood. Well, luckily, I had my share of luck within my career. Around age 28, I became very interested in networks, and a few years later, we managed to publish a few key papers that reported the discovery of scale-free networks and really gave birth to a new discipline that we call network science today. And if you really care about it, you can get a PhD now in network science in Budapest, in Boston, and you can study it all over the world.
Así que, efectivamente, lo que me dice a mí y a todos, es que con respecto a mi ciencia no soy muy competente. Afortunadamente, durante la carrera tuve mi dosis de suerte. A los 28 años me surgió un gran interés por las redes, y unos años después logramos publicar algunos artículos que presentaban el descubrimiento de redes de libre escala, lo que dio paso a una nueva disciplina que ahora llamamos ciencia de redes. Si de verdad les gusta, se puede estudiar un doctorado en eso en Budapest, en Boston, o en cualquier parte del mundo.
A few years later, when I moved to Harvard first as a sabbatical, I became interested in another type of network: that time, the networks within ourselves, how the genes and the proteins and the metabolites link to each other and how they connect to disease. And that interest led to a major explosion within medicine, including the Network Medicine Division at Harvard, that has more than 300 researchers who are using this perspective to treat patients and develop new cures.
Algunos años después, cuando llegué a Harvard como sabático me interesó otro tipo de red. Esta vez, fue la red dentro de nosotros. Cómo los genes, las proteínas y los metabolitos se conectan y su relación con las enfermedades. Ese interés hizo que me adentrara en la medicina, incluyendo la División de Medicina de Red en Harvard, que cuenta con más de 300 investigadores que usan esta perspectiva para tratar pacientes y desarrollar nuevas curas.
And a few years ago, I thought that I would take this idea of networks and the expertise we had in networks in a different area, that is, to understand success. And why did we do that? Well, we thought that, to some degree, our success is determined by the networks we're part of -- that our networks can push us forward, they can pull us back. And I was curious if we could use the knowledge and big data and expertise where we develop the networks to really quantify how these things happen.
Hace algunos años pensé que tomaría esta idea de las redes y la experiencia que teníamos en un área distinta que es entender el éxito. ¿Por qué lo hicimos? Creímos que, hasta cierto punto, las redes en las que participábamos determinaban nuestro éxito. Que las redes nos pueden impulsar y hacer retroceder. Me preguntaba si podíamos usar el conocimiento, los datos y experiencia que usamos en las redes para medir cómo suceden estas cosas.
This is a result from that. What you see here is a network of galleries in museums that connect to each other. And through this map that we mapped out last year, we are able to predict very accurately the success of an artist if you give me the first five exhibits that he or she had in their career.
Este es uno de los resultados. Lo que ven es una red de galerías en museos conectadas entre ellas. En este mapa, que hicimos el año pasado, podemos predecir el éxito de un artista con gran precisión si nos proporcionan las primeras cinco exhibiciones de su carrera.
Well, as we thought about success, we realized that success is not only about networks; there are so many other dimensions to that. And one of the things we need for success, obviously, is performance. So let's define what's the difference between performance and success. Well, performance is what you do: how fast you run, what kind of paintings you paint, what kind of papers you publish. However, in our working definition, success is about what the community notices from what you did, from your performance: How does it acknowledge it, and how does it reward you for it? In other terms, your performance is about you, but your success is about all of us. And this was a very important shift for us, because the moment we defined success as being a collective measure that the community provides to us, it became measurable, because if it's in the community, there are multiple data points about that. So we go to school, we exercise, we practice, because we believe that performance leads to success. But the way we actually started to explore, we realized that performance and success are very, very different animals when it comes to the mathematics of the problem. And let me illustrate that.
Tal y como lo pensábamos, nos dimos cuenta de que el éxito no solo está en las redes. Hay muchas otras dimensiones. Algo que, obviamente, necesitamos para tener éxito es el desempeño. Aclaremos la diferencia entre desempeño y éxito. El desempeño es lo que hacemos. Qué tan rápido corremos, el tipo de pinturas que hacemos, el tipo de artículos que publicamos. Pero en nuestro entorno de trabajo el éxito es lo que la comunidad reconoce que hicimos, con nuestro desempeño. ¿Cómo se reconoce y cómo nos retribuye? En otras palabras, nuestro desempeño es algo personal, pero nuestro éxito concierne a todos. Para nosotros, este fue un gran cambio porque al definir el éxito como una medida colectiva, provista por la comunidad, lo volvimos cuantificable pues hay múltiples datos que conciernen a la comunidad. Vamos a la escuela, hacemos ejercicio y practicamos porque creemos que el desempeño conduce al éxito. Pero al explorar un poco nos dimos cuenta de que el desempeño y el éxito no tienen nada en común y no resuelven el problema. Déjenme explicarles.
So what you see here is the fastest man on earth, Usain Bolt. And of course, he wins most of the competitions that he enters. And we know he's the fastest on earth because we have a chronometer to measure his speed. Well, what is interesting about him is that when he wins, he doesn't do so by really significantly outrunning his competition. He's running at most a percent faster than the one who loses the race. And not only does he run only one percent faster than the second one, but he doesn't run 10 times faster than I do -- and I'm not a good runner, trust me on that.
Él es el hombre más rápido del mundo, Usain Bolt. Gana casi todas las competencias en las que participa. Sabemos que es el más rápido porque tenemos un cronómetro que mide su velocidad. Lo interesante es que cuando gana no lo hace con una gran ventaja. Como máximo, corre 1 % más rápido que el que pierde. No solo es que corra 1 % más rápido que el segundo, tampoco corre diez veces más rápido que yo. Y no soy buen corredor, créanme.
(Laughter)
(Risas)
And every time we are able to measure performance, we notice something very interesting; that is, performance is bounded. What it means is that there are no huge variations in human performance. It varies only in a narrow range, and we do need the chronometer to measure the differences. This is not to say that we cannot see the good from the best ones, but the best ones are very hard to distinguish. And the problem with that is that most of us work in areas where we do not have a chronometer to gauge our performance.
Cada vez que medimos el desempeño vemos algo muy interesante. El desempeño tiene limitantes. Es decir que el desempeño humano no tiene grandes variaciones. Solo varía muy poco y necesitamos un cronómetro para medir las diferencias. No pretendo decir que no veamos lo bueno de los mejores, pero es muy difícil identificar a los mejores. El problema es que la mayoría de nosotros trabajamos en áreas donde no tenemos un cronómetro para medir nuestro desempeño.
Alright, performance is bounded, there are no huge differences between us when it comes to our performance. How about success? Well, let's switch to a different topic, like books. One measure of success for writers is how many people read your work. And so when my previous book came out in 2009, I was in Europe talking with my editor, and I was interested: Who is the competition? And I had some fabulous ones. That week --
El desempeño tiene limitantes. Si hablamos de desempeño, no hay grandes diferencias entre nosotros. ¿Qué hay del éxito? Cambiemos de tema y hablemos de libros. Una forma de medir el éxito de un escritor es con el número de personas que los leen. Cuando publiqué mi último libro en 2009 estaba en Europa con mi editor y me interesaba saber quién era la competencia. Eran de los grandes. Esa semana...
(Laughter)
(Risas)
Dan Brown came out with "The Lost Symbol," and "The Last Song" also came out, Nicholas Sparks. And when you just look at the list, you realize, you know, performance-wise, there's hardly any difference between these books or mine. Right? So maybe if Nicholas Sparks's team works a little harder, he could easily be number one, because it's almost by accident who ended up at the top. So I said, let's look at the numbers -- I'm a data person, right? So let's see what were the sales for Nicholas Sparks. And it turns out that that opening weekend, Nicholas Sparks sold more than a hundred thousand copies, which is an amazing number. You can actually get to the top of the "New York Times" best-seller list by selling 10,000 copies a week, so he tenfold overcame what he needed to be number one. Yet he wasn't number one. Why? Because there was Dan Brown, who sold 1.2 million copies that weekend.
Dan Brown publicó "El símbolo perdido" y también publicaron "La última canción" de Nicholas Sparks. Si solo miran la lista pueden ver que, en cuanto a desempeño, casi no hay diferencia entre esos libros y el mío. ¿Cierto? Si el equipo de Nicholas Sparks se esforzaba un poco más, pudo ser el número uno, pues quien obtuvo el primer puesto lo hizo casi por accidente. Así que pensé en revisar los números, después de todo, son datos. Veamos las ventas de Nicholas Sparks. Resulta que ese fin de semana de estreno Nicholas Sparks vendió más de 100 000 copias, lo cual es impresionante. Se podría estar entre los mejores de los best-seller de The New York Times vendiendo 10 000 copias por semana. Así que vendió diez veces más de lo necesario para ser el número uno. Sin embargo, no lo fue. ¿Por qué? Porque Dan Brown vendió 1,2 millones de copias ese fin de semana.
(Laughter)
(Risas)
And the reason I like this number is because it shows that, really, when it comes to success, it's unbounded, that the best doesn't only get slightly more than the second best but gets orders of magnitude more, because success is a collective measure. We give it to them, rather than we earn it through our performance.
Este número me gusta porque nos muestra que, en realidad, el éxito no tiene límites. El primero no supera al segundo solo por un poco, sino que hay una gran diferencia porque el éxito es una medida colectiva. Es algo que damos, en lugar de ganarlo con nuestro desempeño.
So one of things we realized is that performance, what we do, is bounded, but success, which is collective, is unbounded, which makes you wonder: How do you get these huge differences in success when you have such tiny differences in performance? And recently, I published a book that I devoted to that very question. And they didn't give me enough time to go over all of that, so I'm going to go back to the question of, alright, you have success; when should that appear?
Vimos que el desempeño, o lo que hacemos, tiene sus límites, pero el éxito, que es colectivo, no los tiene. Eso hace que me pregunte cómo es que existen estas grandes diferencias en el éxito cuando las diferencias en el desempeño son tan mínimas. Recientemente publiqué un libro que se enfoca en esa cuestión. No tengo mucho tiempo para hablar de todo así que regresaré a la otra pregunta: ¿Cuándo deberíamos de tener éxito?
So let's go back to the party spoiler and ask ourselves: Why did Einstein make this ridiculous statement, that only before 30 you could actually be creative? Well, because he looked around himself and he saw all these fabulous physicists that created quantum mechanics and modern physics, and they were all in their 20s and early 30s when they did so. And it's not only him. It's not only observational bias, because there's actually a whole field of genius research that has documented the fact that, if we look at the people we admire from the past and then look at what age they made their biggest contribution, whether that's music, whether that's science, whether that's engineering, most of them tend to do so in their 20s, 30s, early 40s at most. But there's a problem with this genius research. Well, first of all, it created the impression to us that creativity equals youth, which is painful, right?
Recordemos a esa persona que arruina las fiestas. ¿Por qué Einstein hizo esa ridícula declaración de que solo antes de los 30 podemos ser creativos? Porque miró a su alrededor y vio a grandes físicos que crearon la mecánica cuántica y la física moderna y que tenían entre 20 y 30 años. Y no es el único. No solo es un sesgo de observación. Hay todo un campo de Genius Research que ha documentado el hecho de que si prestamos atención a quienes admiramos del pasado y vemos a qué edad hicieron su mayor contribución, ya sea en música, ciencia, o ingeniería, la mayoría lo hicieron a los 20, los 30 o máximo los 40. Pero esta investigación tiene un problema. Primero que nada, nos dio la impresión de que la creatividad se relaciona con la juventud. Eso duele, ¿cierto?
(Laughter)
(Risas)
And it also has an observational bias, because it only looks at geniuses and doesn't look at ordinary scientists and doesn't look at all of us and ask, is it really true that creativity vanishes as we age? So that's exactly what we tried to do, and this is important for that to actually have references.
También tiene un margen de error porque solo toma en cuenta a genios y no a científicos comunes. Tampoco a nosotros para preguntar si es verdad que la creatividad se desvanece al envejecer. Es justo lo que intentamos hacer, lo cual es importante para que hayan referencias.
So let's look at an ordinary scientist like myself, and let's look at my career. So what you see here is all the papers that I've published from my very first paper, in 1989; I was still in Romania when I did so, till kind of this year. And vertically, you see the impact of the paper, that is, how many citations, how many other papers have been written that cited that work. And when you look at that, you see that my career has roughly three different stages. I had the first 10 years where I had to work a lot and I don't achieve much. No one seems to care about what I do, right? There's hardly any impact.
Veamos a un científico común, como yo. Veamos mi carrera. Estos son todos los artículos que he publicado, desde el primero en 1989, aún estaba en Rumania cuando lo hice, hasta el de este año. De manera vertical pueden ver su impacto con el número de citaciones. Es decir, cuántos artículos han citado este trabajo. Si nos fijamos en eso podemos ver que mi carrera tiene tres diferentes etapas. Están los primeros diez años en los que trabajaba mucho sin conseguir demasiado. Al parecer, a nadie le importaba mi trabajo, ¿cierto? No hubo gran impacto.
(Laughter)
(Risas)
That time, I was doing material science, and then I kind of discovered for myself networks and then started publishing in networks. And that led from one high-impact paper to the other one. And it really felt good. That was that stage of my career.
En ese entonces, me dedicaba a la ciencia de materiales y después descubrí las redes e hice publicaciones sobre el tema. De ahí fue éxito tras éxito. Se sintió muy bien. Fue esa etapa de mi carrera.
(Laughter)
(Risas)
So the question is, what happens right now? And we don't know, because there hasn't been enough time passed yet to actually figure out how much impact those papers will get; it takes time to acquire. Well, when you look at the data, it seems to be that Einstein, the genius research, is right, and I'm at that stage of my career.
La cuestión es, ¿qué sucede ahora? No lo sabemos, porque no ha pasado suficiente tiempo para determinar el impacto que tendrán. Eso toma tiempo. Si vemos los datos pareciera que Einstein y Genius Research tienen razón y ya no estoy en el mejor momento.
(Laughter)
(Risas)
So we said, OK, let's figure out how does this really happen, first in science. And in order not to have the selection bias, to look only at geniuses, we ended up reconstructing the career of every single scientist from 1900 till today and finding for all scientists what was their personal best, whether they got the Nobel Prize or they never did, or no one knows what they did, even their personal best. And that's what you see in this slide. Each line is a career, and when you have a light blue dot on the top of that career, it says that was their personal best. And the question is, when did they actually make their biggest discovery? To quantify that, we look at what's the probability that you make your biggest discovery, let's say, one, two, three or 10 years into your career? We're not looking at real age. We're looking at what we call "academic age." Your academic age starts when you publish your first papers. I know some of you are still babies.
Así que quisimos descifrar cómo es que esto sucede, primero en la ciencia. Para que no hubiera un sesgo de selección, al fijarnos solo en genios terminamos reconstruyendo la carrera de cada científico desde 1900 hasta la fecha para encontrar la cúspide de todos los científicos. Tal vez ganaron un premio Nobel o tal vez no lo hicieron o nadie sabe de su trabajo, incluso el mejor de ellos. Esto es lo que ven aquí. Cada línea es una carrera y el punto azul en cada carrera muestra su mayor éxito. La cuestión es, ¿cuándo hicieron su mayor descubrimiento? Para medir eso nos fijamos en las probabilidades de hacer su mayor descubrimiento. Tal vez en uno, dos, tres o diez años de carrera. No nos fijamos en la edad real. Nos fijamos en lo que llamamos edad académica. La edad académica empieza con las primeras publicaciones. Sé que algunos de Uds. aún son bebés.
(Laughter)
(Risas)
So let's look at the probability that you publish your highest-impact paper. And what you see is, indeed, the genius research is right. Most scientists tend to publish their highest-impact paper in the first 10, 15 years in their career, and it tanks after that. It tanks so fast that I'm about -- I'm exactly 30 years into my career, and the chance that I will publish a paper that would have a higher impact than anything that I did before is less than one percent. I am in that stage of my career, according to this data. But there's a problem with that. We're not doing controls properly. So the control would be, what would a scientist look like who makes random contribution to science? Or what is the productivity of the scientist? When do they write papers? So we measured the productivity, and amazingly, the productivity, your likelihood of writing a paper in year one, 10 or 20 in your career, is indistinguishable from the likelihood of having the impact in that part of your career.
Analicemos la probabilidad de publicar su mejor artículo. Aquí vemos que Genius Research está en lo correcto. La mayoría de los científicos suelen publicar su mejor artículo en los primeros 10 o 15 años de su carrera profesional, para venirse abajo después. Sucede tan rápido que estoy por... llevo 30 años de carrera profesional, y las probabilidades de que publique un artículo que tenga un mayor impacto de lo que he hecho anteriormente son menores al 1 %. Estoy en esa etapa profesional, de acuerdo con esta información. Pero hay un problema. No hemos hecho un control apropiado. Esto se haría preguntándonos ¿cómo sería un científico que contribuye aleatoriamente a la ciencia? ¿Cuál es su nivel de productividad? ¿Cuándo escriben artículos? Medimos la productividad y sorprendentemente, la productividad o la posibilidad de escribir un artículo en su primer, décimo o veinteavo año es equivalente a la posibilidad de que este tenga éxito en ese momento de su carrera profesional.
And to make a long story short, after lots of statistical tests, there's only one explanation for that, that really, the way we scientists work is that every single paper we write, every project we do, has exactly the same chance of being our personal best. That is, discovery is like a lottery ticket. And the more lottery tickets we buy, the higher our chances. And it happens to be so that most scientists buy most of their lottery tickets in the first 10, 15 years of their career, and after that, their productivity decreases. They're not buying any more lottery tickets. So it looks as if they would not be creative. In reality, they stopped trying. So when we actually put the data together, the conclusion is very simple: success can come at any time. It could be your very first or very last paper of your career. It's totally random in the space of the projects. It is the productivity that changes.
En pocas palabras, después de muchos estudios, solo hay una explicación para ello. En realidad, por la forma de trabajar de los científicos, cada artículo que escribamos, cada proyecto que hagamos tiene exactamente la misma posibilidad de ser nuestro mejor trabajo. Es decir que el descubrimiento es como un boleto de lotería. Mientras más boletos compremos más oportunidades tendremos. Resulta que así sucede. La mayoría de los científicos compra la mayoría de sus boletos en sus primeros 10 o 15 años de carrera. Y después, su productividad disminuye. Ya no compran boletos de lotería. Así que pareciera que no son creativos, cuando en realidad, dejaron de intentar. Cuando combinamos la información, la conclusión es muy simple. El éxito puede llegar en cualquier momento. Puede llegar con el primer o con el último artículo de su carrera. Es algo completamente aleatorio en el espacio de proyectos. Lo que cambia es la productividad.
Let me illustrate that. Here is Frank Wilczek, who got the Nobel Prize in Physics for the very first paper he ever wrote in his career as a graduate student.
Permítanme explicarles. Él es Frank Wilczek, quien obtuvo el Premio Nobel en Física por el primer artículo que escribió estando en el último año de su carrera.
(Laughter)
(Risas)
More interesting is John Fenn, who, at age 70, was forcefully retired by Yale University. They shut his lab down, and at that moment, he moved to Virginia Commonwealth University, opened another lab, and it is there, at age 72, that he published a paper for which, 15 years later, he got the Nobel Prize for Chemistry.
Aún más interesante, él es John Fenn. Lo expulsaron de Yale a los 70 años. Cerraron su laboratorio, y fue entonces cuando se fue a la universidad de Commonwealth Virginia, y abrió otro laboratorio. Fue ahí, a sus 72 años, que publicó un artículo por el cual, 15 años después, ganó el Premio Nobel de Química.
And you think, OK, well, science is special, but what about other areas where we need to be creative? So let me take another typical example: entrepreneurship. Silicon Valley, the land of the youth, right? And indeed, when you look at it, you realize that the biggest awards, the TechCrunch Awards and other awards, are all going to people whose average age is late 20s, very early 30s. You look at who the VCs give the money to, some of the biggest VC firms -- all people in their early 30s. Which, of course, we know; there is this ethos in Silicon Valley that youth equals success. Not when you look at the data, because it's not only about forming a company -- forming a company is like productivity, trying, trying, trying -- when you look at which of these individuals actually put out a successful company, a successful exit. And recently, some of our colleagues looked at exactly that question. And it turns out that yes, those in the 20s and 30s put out a huge number of companies, form lots of companies, but most of them go bust. And when you look at the successful exits, what you see in this particular plot, the older you are, the more likely that you will actually hit the stock market or the sell the company successfully. This is so strong, actually, that if you are in the 50s, you are twice as likely to actually have a successful exit than if you are in your 30s.
Seguro pensarán, bueno, la ciencia es algo especial, pero qué hay de las otras áreas en las que se debe ser creativo. Permítanme darles otro ejemplo: el emprendimiento. Silicon Valley, es la tierra de la juventud, ¿cierto? Es cierto que si nos fijamos podemos ver que los mejores premios, como los premios TechCrunch, entre otros, los reciben personas con una edad promedio entre finales de los 20 y principios de los 30. Si vemos quiénes reciben financiamientos, de algunas de las más grandes empresas, todas son personas de apenas 30 años. Ya sabemos que en Silicon Valley se cree que la juventud se relaciona con el éxito. Los datos dicen lo contrario, pues no solo se trata de crear compañías. Crear una compañía es seguir intentando, como con la productividad. Cuando vemos quiénes en realidad crearon una compañía y un camino exitoso. Recientemente, algunos compañeros se fijaron en esa pregunta. Y resulta que sí, quienes tienen entre 20 y 30 años crearon un gran número de compañías, pero la mayoría quebraron. Si nos fijamos en los caminos exitosos, lo que se ve en este caso en particular, es que mientras más edad tengas más probabilidades tienes de lograrlo o de crear una compañía exitosa. Esto es tan serio que, en realidad, con 50 años de edad, se tiene el doble de probabilidades de formar un camino exitoso, que con 30 años de edad.
(Applause)
(Aplausos)
So in the end, what is it that we see, actually? What we see is that creativity has no age. Productivity does, right? Which is telling me that at the end of the day, if you keep trying --
Al final de cuentas, ¿qué es lo que vemos en realidad? Vemos que la creatividad no tiene edad. La productividad sí, ¿cierto? Lo que me dice que, al fin de cuentas, si seguimos intentando...
(Laughter)
(Risas)
you could still succeed and succeed over and over. So my conclusion is very simple: I am off the stage, back in my lab.
... aún podemos tener éxito una y otra vez. Mi conclusión es muy simple. Al bajar del escenario regreso al laboratorio.
Thank you.
Gracias.
(Applause)
(Aplausos)