每个成功者都是从失败者开始，那到底失败者的曙光在哪里呢？ — 美国Nature最新研究告诉你（附nature原文下载地址）

——美国西北大学王大顺教授和他的研究团队来告诉你。

如果你是一个对于人生怀有远大抱负，希望通过自我的提升获得成功的人，那么，市面上有无数的成功学书籍，心灵鸡汤随时张开怀抱要供你参考。这些书在讲述故事方面，遥遥领先，不乏鼓舞人心的逆袭素材。不过，如果想要从科学的视角，以数据论证结果为基础，来探究成功和失败之间的那条近一步柳暗花明，退一步悬崖万丈的”fine line”，你应该读一读或者是了解一下美国西北大学王大顺教授近两年的两篇论文（分别发表在2018和2019的Nature期刊上。注：Nature为全世界最权威及最有名望的学术期刊之一）。

这两篇论文的题目分别为：

• Quantifying dynamics of failure across science, startups, and security

   量化科学，初创企业，安全领域的失败动力学，2019年10月发表

• Hot streaks in artistic, cultural, and scientific careers

   艺术，文化，科学领域职业生涯的辉煌时期，2018年7月发表

（注：streak有运气，手气的意思；hot streak是一个英文习语，表示「a period of repeated success」，即接连成功的一段时期）

第一篇论文

我们先来看看第一篇文章的研究对象，方法，和结果。在这个研究中，研究者们选取了三个不相关的巨大的数据集。

数据集1: 1985年到2015年期间，提交到美国国家卫生研究院（National Institutes of Health, NIH）的R01研究计划基金申请。R01基金是NIH资助科学家个人研究项目的主要方式，从1985年起的三十年间，NIH提供共收到了来自139,091名科研者的776,721份申请，并附有经费申报成功与否的信息。研究者能通过整理申报者的历次经费申报信息，从而提取出在经历多次申请失败后最终获得成功的例子。

数据集2：由美国风险投资协会（National Venture Capital Association）提供的有关创业公司的投资数据，包含了从1970年到2016年，253,579名创业者和他们所创办的58,111个公司的信息。对于这个数据集，研究者把创业成功定义为：进行IPO（首次公开募股）或被高价并购；而失败者，则是在得到第一次风险投资的五年之内没有能够实现募股或者并购。

数据集3: 第三个研究集合不走寻常路，选取了来自全球恐怖主义数据库（Global Terrorism Databse）从1970年到2017年的数据。这些数据包括了3,178个恐怖组织策划的170,350起恐怖袭击事件。这里袭击成功的定义是造成了至少一人身亡；如果无人伤亡则被定义为袭击失败。

方法

这篇论文提到，通常来讲，运气（Chance）和学习（Learning）是影响之前的失败有可能转化为后续的成功的两个因素。但当研究者建立数学模型，把这两个因素应用到上面三个数据库中去检验时，他们发现单一的运气和学习模型都无法解释人为何会成功和失败。于是，他们转而尝试了一个新的模型。在这个模型中，研究者假设，被研究对象每一次尝试都包含了不同的部件（Component）。就拿申请NIH的基金申请程序来说，申请经费需要经过一系列的部件：计算预算，撰写数据管理规划，预估研究影响等等。当一次失败之后，申请者计划新的尝试，就要对每个部件做出审视：是创造一个新的版本，还是沿用过去最好的版本。当然，每重新设计一个新的部件需要多花费一个单位的时间。

如图a所示，当被研究对象第一次尝试失败之后，对其中每一个部件的处理方法。绿色箭头表示重做部件，红色箭头表示沿用过去版本，图b表示决策过程。

结论

论文里包括了大量的数据模型和计算公式，在这就不一一回顾。那么大家想知道的是，失败到底最终受到了怎样的影响呢？王大顺教授和他的团队得出，成功与不成功的区别主要在对待以往尝试中，部件的复用上。确实，学习以往经验，复用以前的部件能够保留足够优秀的资源，但也会使人们死死的攥住一个不太好的事物不肯放手，长时间的处于欠优（suboptimal）的状态中。

另外，人们常常认为，成功者和失败者的区别在于，失败者在努力了十次之后就放弃了；而成功者却能在失败十次之后契而不舍，最终成功。最后的那一次尝试是导致成功者为什么成功，失败者为什么失败的主要原因。而研究数据显示，其实早在结果变得明显之前，就已经能够看出不同对象可以进行预测的方式和轨迹。那些停滞不前的人们并非倦于工作，有可能他们做的工作跟成功者一样多，但他们做了太多不必要的事情，比如对待以往部件的重复使用。

所以，每个成功者都是从失败者开始的，但并非每次失败都能带来成功。核心关键是，要审时自己做过的工作，改变思考方式，剔除那些对于结果无益的习惯行为，力求每次失败后再尝试时，都能有部件上的进步。研究提出，你失败的速度越快，你成功的机会就越大，每次尝试之间的间隔时间越长，你再次失败的可能性越大。

第二篇论文

相比于第一篇文章对于成功和失败原因的探究，王大顺教授在2018年发表的Hot streaks in artistic, cultural, and scientific careers「艺术，文化，科学领域职业生涯的辉煌时期」似乎更让人感到振奋。通过计算3480位艺术家，6233位导演，20400位科学家最有突破性的作品面世时间点的数据，王教授和他的团队发现这些成功人士的巅峰作品出现的时间是随机的，有可能是在他们职业生涯的早期，中期或者晚期，而且在任何时期发生的概率都是一样的。

但是，值得注意的是，一旦出现了最佳作品，个人的优秀作品基本上都会在较短的时间内接连发生。在研究的这三大领域中，大约有90%的人会有至少一次的辉煌时期。比如1905年是爱因斯坦的“奇迹年”和“幸运年”，除了用布朗运动证实原子，分子的实体这个贡献之外，他还石破天惊地先后提出光量子论和狭义相对论。再比如天才画家梵高，从巴黎移居到法国南部的一年里，他就创作了《黄房子》, 《梵高的椅子》, 《在亚尔的卧室》, 《夜间咖啡馆》, 《夜晚露天咖啡座》, 《罗纳河的星夜》和《向日葵》。类似的例子还有彼得·杰克逊的指环王系列，杰克逊·波洛克的“滴画”等等。

王大顺教授的发现驳斥了一些传统意义上认为50，60岁的研究人员已经错过了事业辉煌时期的观点。他认为在职业早期更有可能达到辉煌时期的唯一原因是年轻的科学家会更加高产。“所以如果你一直很高产，可能你的巅峰之作还在来的路上，” 他说。所以，一切都充满希望。

两篇文章给我的结论：第一，失败并不可怕。尽管我们常常引用马太效应（强者愈强，弱者愈弱），但这不意味着loser永远是loser；你应该think smart and work smart。第二，要有耐心。或许你的奇迹年还显得遥遥无期，但只要认定一个正确的努力方向，假以时日，巅峰之作终将会带来一系列叫好又卖座的产出。

如果想要看这两篇Nature原文，请查看公众号晓言嘉趣进行下载：）