Today, actually, is a very special day for me, because it is my birthday.
Hari ini amat berarti bagi saya, karena hari ini hari ulang tahun saya
(Applause)
(Tepuk tangan)
And so, thanks to all of you for joining the party.
Terima kasih telah menghadiri pesta saya.
(Laughter)
(Tawa)
But every time you throw a party, there's someone there to spoil it. Right?
Tapi tiap kali Anda mengadakan pesta, selalu ada yang merusaknya. Benar, 'kan?
(Laughter)
(Tawa)
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.
Dan saya adalah ahli fisika, kali ini saya membawa seorang ahli fisika lain untuk menemani saya. Namanya Albert Einstein - juga Albert - dan dia yang mengatakan orang yang belum berkontribusi besar di bidang ilmu pengetahuan pada umur 30 tahun tak akan pernah berkontribusi.
(Laughter)
(Tawa)
Now, you don't need to check Wikipedia that I'm beyond 30.
Anda tidak perlu mengecek Wikipedia bahwa umur saya di atas 30.
(Laughter)
(Tawa)
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.
Jadi, singkatnya apa yang ia katakan kepada saya, dan kita, ialah jika berkaitan dengan ilmu saya, saya orang tak berguna. Untungnya saya cukup beruntung sepanjang karier saya. Pada umur 28, saya sangat tertarik dengan jaringan, dan beberapa tahun kemudian, kami mempublikasikan sejumlah makalah penting mengenai penemuan jaringan bebas skala dan melahirkan disiplin baru yang sekarang kita kenal sebagai ilmu jaringan. Jika Anda berminat, Anda bisa meraih gelar PhD di bidang ilmu jaringan di Budapest, di Boston, Anda dapat mempelajarinya di seluruh dunia.
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.
Beberapa tahun kemudian, saat saya pindah ke Harvard pertama-tama sebagai cuti panjang, saya menjadi tertarik dengan jaringan tipe lain: saat itu, jaringan dalam diri kita sendiri, bagaimana gen dan protein dan metabolit saling berkaitan satu sama lain dan bagaimana hubungannya dengan penyakit. Ketertarikan ini membawa ledakan besar dalam pengobatan, termasuk Divisi Kedokteran Jaringan di Harvard, di mana lebih dari 300 peneliti menggunakan sudut pandang ini untuk mengobati pasien dan mengembangkan pengobatan baru.
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.
Beberapa tahun yang lalu, saya berpikir untuk membawa ide mengenai jaringan ini dan keahlian kami di bidang jaringan ke bidang yang lain, yaitu, untuk memahami sukses. Kenapa kami melakukan itu? Kami berpikir bahwa, sedikit banyak, kesuksesan kita ditentukan oleh jaringan yang jadi bagian kita - bahwa jaringan dapat mendorong kita maju, atau menarik kita ke belakang. Saya ingin tahu apakah kita bisa memakai ilmu dan mahadata dan keahlian di mana kita bangun jaringan untuk benar-benar mengukur bagaimana hal ini bisa terjadi.
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.
Ini ialah hasilnya. Yang Anda lihat di sini ialah jaringan galeri di museum yang saling berhubungan. Melalui peta yang kami buat tahun lalu, kami dapat memprediksikan kesuksesan seorang seniman dengan amat akurat jika Anda memberitahu saya lima pameran pertama seniman tersebut.
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.
Saat memikirkan kesuksesan, kami menyadari bahwa sukses bukan hanya mengenai jaringan; ada banyak dimensi lain dari kesuksesan. Jelas salah satu hal yang kita butuhkan untuk mencapai sukses ialah kinerja. Mari definisikan apa perbedaan antara kinerja dan sukses. Kinerja adalah apa yang Anda lakukan: seberapa cepat Anda berlari, lukisan apa yang Anda buat, makalah apa yang Anda publikasikan. Namun, definisi kerja kami, sukses adalah mengenai apa yang komunitas lihat dari apa yang Anda lakukan, dari kinerja Anda: Bagaimana komunitas mengakui sukses dan menghadiahi Anda? Dengan kata lain, kinerja Anda adalah tentang Anda, sukses Anda adalah tentang kita semua. Ini merupakan pergeseran yang sangat penting bagi kita, karena pada saat kita mendefinisikan sukses sebagai ukuran kolektif dari komunitas kepada kita, sukses menjadi dapat diukur, karena jika suatu hal ada dalam komunitas, maka ada berbagai titik data mengenainya. Jadi kita pergi ke sekolah, kita berolah raga, kita berlatih, karena kita yakin bahwa kinerja membawa kesuksesan. Namun cara kami mulai mengeksplorasi, kami sadar bahwa kinerja dan sukses adalah dua hal yang amat berbeda jika berkaitan dengan sisi matematisnya. Mari saya ilustrasikan.
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.
Apa yang Anda lihat di sini ialah manusia tercapat di dunia, Usain Bolt. Tentu saja ia memenangkan mayoritas pertandingan yang ia ikuti. Kita tahu ia yang tercepat karena kita punya kronometer untuk mengukur kecepatannya Yang menarik mengenai ia ialah saat ia menang, ia tidak menang dengan berlari jauh lebih cepat daripada saingannya. Paling banyak, ia berlari 1 persen lebih cepat daripada orang yang kalah. ia tidak hanya berlari 1 persen lebih cepat daripada pemenang kedua, ia tidak berlari 10 kali lebih cepat daripada saya - dan saya bukan pelari yang cepat, percayalah.
(Laughter)
(Tawa)
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.
Setiap saat kami mengukur kinerja, kami menemukan sesuatu yang sangat menarik: kinerja itu terbatas. Artinya tidak ada variasi besar dalam kinerja manusia. Variasinya hanya dalam kisaran sempit, dan kami memerlukan kronometer untuk mengukur perbedaannya. Tidak berarti kita tidak bisa membedakan yang baik dan terbaik, tetapi yang terbaik sangat sulit dibedakan. Masalahnya kebanyakan dari kita bekerja dalam bidang di mana kita tidak punya kronometer untuk mengukur kinerja kita.
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 --
Baiklah, kinerja itu terbatas, tidak ada perbedaan besar di antara kita dalam hal kinerja. Bagaimana dengan sukses? Mari kita berubah topik, mengenai buku misalnya. Salah satu ukuran sukses penulis ialah berapa banyak orang membaca karya mereka. Jadi saat buku saya dipublikasikan pada tahun 2009, saya di Eropa bicara dengan editor saya, saya ingin tahu: Siapa saingan saya? Saya memiliki sejumlah kompetitor yang hebat. Minggu itu -
(Laughter)
(Tawa)
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 mempublikasikan "The Lost Symbol," dan "The Last Song" juga dipublikasikan, karya Nicholas Sparks. Saat Anda melihat daftarnya, Anda sadar, dalam hal kinerja, hampir tidak ada perbedaan antara dua buku itu atau buku saya Bukan demikian? Jika tim Nicholas Sparks bekerja sedikit lebih keras, dengan mudah ia bisa jadi nomor satu, siapa yang berada di puncak ditentukan dengan tidak sengaja. Mari kita lihat angkanya - saya adalah orang yang senang data, kan? Mari kita lihat jumlah penjualan untuk Nicholas Sparks. Ternyata pada pembukaan di akhir minggu itu, Nicholas Sparks menjual lebih dari seratus ribu eksemplar, jumlah yang mengagumkan. Anda dapat mencapai puncak daftar buku paling laku "New York Times" dengan menjual 10.000 eksemplar tiap minggu, jadi ia 10 kali lipat melebihi jumlah yang dibutuhkan untuk menjadi nomor satu. Tapi ia bukan normor satu. Kenapa? Karena Dan Brown menjual 1,2 juta eksemplar di akhir minggu itu.
(Laughter)
(Tawa)
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.
Kenapa saya menyukai angka ialah karena angka menunjukkan bahwa, sungguh, sukses itu tidak terbatas, yang terbaik bukan hanya mendapat sedikit lebih dari yang terbaik kedua tetapi mendapat tingkat besaran lebih banyak, karena sukses adalah ukuran kolektif. Kita memberikan, bukan mendapatkan sukses melalui kinerja.
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?
Salah satu hal yang kami sadari ialah kinerja, apa kita lakukan, itu terbatas namun sukses, yang kolektif, itu tidak terbatas, membuat Anda bertanya: Bagaimana bisa ada perbedaan besar dalam kesuksesan jika hanya ada perbedaan amat kecil dalam kinerja? Baru-baru ini saya mempublikasi buku untuk membahas pertanyaan ini. Saya tidak punya cukup waktu untuk membahasnya, jadi kembali ke pertanyaan, baik, kesuksesan: kapan harus muncul?
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?
Mari kembali ke perusak pesta dan bertanya pada diri sendiri: Mengapa Einstein membuat pernyataan bodoh ini, bahwa Anda hanya bisa kreatif sebelum usia 30? Karena ia melihat sekelilingnya dan ia melihat semua ahli fisika hebat ini yang menemukan mekanika kuantum dan fisika modern, mereka semua berusia 20-an dan awal 30-an saat mereka menemukan hal-hal itu. Jadi bukan hanya ia. Ini bukan hanya bias observasional, karena sesungguhnya ada bidang penelitian jenius yang mendokumentasikan fakta bahwa, jika kita melihat orang-orang yang kita kagumi di masa lalu dan pada umur berapa mereka memberikan kontribusi terbesar mereka, baik dalam bidang musik, ilmu pengetahuan, tehnik, kebanyakan berkontribusi pada usia 20-an, 30-an, paling lambat awal 40-an. Namun penelitian jenius ini memiliki masalah. Pertama, penelitian ini menciptakan pandangan bahwa kreativitas sama dengan usia muda, menyakitkan, bukan?
(Laughter)
(Tawa)
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.
Penelitian ini juga memiliki bias observasional, karena hanya melihat orang-orang jenius dan tidak melihat para ilmuwan biasa tidak melihat kita dan bertanya, benarkah kreativitas berkurang sejalan dengan bertambahnya usia? Inilah yang sebenarnya ingin kami coba, dan memiliki acuan adalah penting.
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.
Mari kita melihat ilmuwan biasa seperti saya, mari kita lihat karier saya. Ini ialah semua publikasi ilmiah saya dari yang pertama, di tahun 1989; saya masih di Romania saat itu, sampai kurang lebih tahun ini. Secara vertikal, dampak publikasi ilmiah itu, yakni berapa banyak kutipan, berapa banyak publikasi lain yang mengutip hasil kerja saya Jika Anda lihat, karier saya secara kasar memiliki tiga stadium berbeda. 10 tahun pertama di mana saya harus banyak bekerja dan tidak banyak hasil. Tak ada yang peduli apa yang saya lakukan. Hampir tidak ada dampaknya.
(Laughter)
(Tawa)
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.
Saat itu saya sedang sibuk dengan ilmu material. dan tidak sengaja saya menemukan ilmu jaringan dan mulai menulis mengenai jaringan. Dari karya berdampak tinggi yang satu ke yang lain. Sangat senang rasanya. Di stadium karier saya saat itu.
(Laughter)
(Tawa)
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.
Pertanyaannya, apa yang terjadi sekarang? Kita tidak tahu, karena belum cukup waktu berlalu untuk mengukur dampak karya-karya ilmiah tersebut; ini membutuhkan waktu. Jika Anda melihat datanya, tampaknya Einstein, penelitian jenius, benar, dan karier saya ada di stadium itu.
(Laughter)
(Tawa)
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.
Jadi kami memutuskan mari cari tahu bagaimana ini terjadi, pertama di bidang ilmu pengetahuan. Agar tidak ada bias seleksi, yaitu hanya melihat para jenius, kami merekonstruksi karier semua ilmuwan dari tahun 1900 sampai sekarang dan menentukan apa pencapaian terbaik mereka, pernah menang hadiah Nobel atau tidak, atau tiada yang tahu usaha mereka, bahkan pencapaian terbaik mereka. Inilah yang Anda lihat di salindia ini. Tiap garis menunjukkan karier, dan titik biru muda di atas karier itu, menunjukkan pencapaian terbaik mereka. Pertanyaannya, kapan mereka membuat penemuan terbesar mereka? Untuk kuantifikasinya, kami melihat probabilitas penemuan terbesar Anda, satu, dua, tiga atau 10 tahun setelah memulai karier? Tidak melihat usia sebenarnya. Kami melihat apa yang disebut "usia akademis" Usia akademis Anda dimulai saat Anda menerbitkan makalah pertama. Sebagian dari Anda masih bayi.
(Laughter)
(Tawa)
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.
Mari lihat probabilitasnya Anda mempublikasikan makalah berdampak besar Anda akan melihat bahwa penelitian jenius benar. Kebanyakan ilmuwan mempublikasikan makalah berdampak besar dalam 10, 15 tahun pertama karier mereka, dan kemudian kualitasnya menurun. Menurun amat cepat hingga saya - karier saya sudah 30 tahun, kemungkinan saya mempublikasikan makalah berdampak lebih besar daripada sebelumnya kurang dari satu persen. Menurut data ini, saya ada pada stadium karier tersebut. Tapi ada masalah. Kita tidak melakukan kontrol dengan benar. Kontrolnya ialah, ilmuwan seperti apa yang berkontribusi acak bagi ilmu pengetahuan? Atau bagaimanakah produktivitas ilmuwan tersebut? Kapan mereka menulis makalah? Jadi kami mengukur produktivitas, yang mengherankan, produktivitas, probabilitas Anda menulis makalah dalam satu, 10 atau 20 tahun karier Anda, tidak dapat dibedakan dari kemungkinan dampak yang terjadi pada karier Anda di stadium itu.
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.
Singkatnya, setelah banyak tes statistik, hanya ada satu penjelasan, bahwa, cara kerja kita para ilmuwan setiap makalah yang kita tulis, setiap proyek yang kita kerjakan, semua memiliki kemungkinan sama untuk menjadi yang terbaik. Artinya, penemuan adalah tiket undian. Semakin banyak tiket undian yang kita beli, semakin besar kemungkinannya. Dan kebetulan kebanyakan ilmuwan membeli tiket undian mereka dalam satu, 10, 15 tahun pertama karier mereka, dan setelah itu, produktivitas mereka menurun. Mereka tidak lagi membeli tiket undian. Seolah-olah mereka tidak lagi kreatif. Realitasnya, mereka berhenti mencoba. Jadi saat kami merangkum semua data, kesimpulannya sederhana: sukses dapat terjadi kapan saja. Bisa jadi makalah pertama atau terakhir Anda. Benar-benar acak dalam cakupan proyek Anda. Yang berubah ialah produktivitas.
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.
Mari saya ilustrasikan. Ini ialah Frank Wilczek, pemenang Hadiah Nobel Fisika untuk makalah pertamanya yang ia tulis saat masih mahasiswa pasca sarjana.
(Laughter)
(Tawa)
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.
Yang lebih menarik ialah John Fenn, yang pada usia 70 dipaksa pensiun oleh Universitas Yale. Mereka menutup lab-nya, dan pada saat itu, ia pindah ke Universitas Virginia Commonwealth, membuka lab lain, dan di sanalah, pada umur 72, ia mempublikasikan makalah yang membuatnya memenangkan Hadiah Nobel Kimia 15 tahun kemudian.
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.
Anda mungkin berpikir, ilmu pengetahuan itu spesial, bagaimana dengan area lain yang memerlukan kreativitas? Mari saya ambil contoh khas lain: wirausaha. Silicon Valley, tanah kaum muda, bukan demikian? Memang, jika Anda mencermatinya, penghargaan terbesar TechCrunch Awards dan penghargaan lain semua jatuh ke tangan orang-orang yang rata-rata berusia akhir 20-an, awal 30-an. Anda lihat pada siapa VC memberikan uang, beberapa firma VC terbesar - semua adalah orang-orang berusia awal 30-an. Yang tentu saja, kita tahu; ada etos ini di Silicon Valley bahwa usia muda berarti sukses. Jika Anda melihat datanya, karena tidak hanya tentang mendirikan perusahaan- mendirikan perusahaan ibarat produktivitas usaha, usaha, usaha -- jika Anda melihat individu mana yang benar-benar mendirikan perusahaan yang berhasil, peluncuran yang berhasil. Baru-baru ini, sejumlah kolega kami meneliti hal ini. Hasilnya, ya, mereka yang berusia 20-an dan 30-an mendirikan sejumlah besar perusahaan, membentuk banyak perusahaan, tapi kebanyakan dari mereka gagal Jika Anda melihat peluncuran yang sukses, yang dilihat di alur ini, semakin tua Anda, semakin besar kemungkinan mencapai pasar modal atau sukses menjual perusahaan. Penemuan ini sangat kuat, bahwa jika Anda berusia 50-an Anda 2 kali lebih mungkin sukses melakukan peluncuran daripada jika Anda berusia 30-an.
(Applause)
(Tepuk tangan)
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 --
Pada akhirnya, apa yang sebenarnya kita lihat? Kita lihat bahwa kreativitas tidak memiliki usia. Tetapi produktivitas ya, bukan demikian? Ini menunjukkan saya bahwa akhirnya, jika Anda terus berusaha -
(Laughter)
(Tawa)
you could still succeed and succeed over and over. So my conclusion is very simple: I am off the stage, back in my lab.
Anda dapat mencapai sukses berulang kali. Jadi kesimpulan saya sangat sederhana: Saya turun dari podium, kembali ke lab saya.
Thank you.
Terima kasih.
(Applause)
(Tepuk tangan)