Формула - [59]
И все же в Баттье было нечто уникальное[136]: когда он выходил на площадку, его команда выигрывала гораздо чаще. Он изучал слабости других игроков и использовал эти знания, чтобы незаметно одолевать их. Спортсмен не привлекал к себе излишнего внимания — работая по всей площадке и ослабляя противников в неожиданных местах, он оставался незамеченным, будучи одновременно нигде и всюду. Он был мастером маскировки и мог бы вовсе пропасть из виду, если бы не яркая красно-белая форма. И все же статистика показывает, что, когда Баттье блокировал Коби Брайанта, которого большинство считало лучшим баскетболистом лиги, в атаке, «Лейкерс» смотрелись хуже, чем если бы Брайант вовсе не пришел на игру. Иными словами, Баттье — середняк по большинству параметров — превращал баскетбольного бога Брайанта в «обузу для своей команды». И все же заслуги Баттье в успехе «Рокетс» 2006–2011 годов остались практически непризнанными — его не оценили ни комментаторы, ни болельщики, ни другие игроки, ни товарищи по команде.
Однажды Гарри Трумэн сказал[137]: «Поразительно, сколько можно достичь, когда не важно, кому достанутся лавры». Шейн Баттье — живое доказательство его словам. Он сумел показать, чего можно добиться на площадке, забыв об эгоизме. Не зря знаменитое высказывание Трумэна иногда приписывают баскетбольному тренеру Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Джону Вудену, который задолго до Баттье понял, насколько ценны в его виде спорта настоящие командные игроки. А возможно, идею первым озвучил английский писатель Чарльз Монтегю, который написал: «Нет предела тому, чего может достичь человек, когда его не заботит, кто получит признание». Разве не забавно, что цитату о совместных заслугах приписывают стольким людям?
Но многие неизвестные шейны баттье, джейсоны робертсы и греги витшокеры заставляют нас задать вопрос: кому достаются лавры, если никто на них не претендует? Работая в команде — будь то команда программистов, пишущих код Facebook, команда инженеров, запускающих очередной спутник, или команда врачей, осуществляющих пересадку печени, — каждый гадает, кто в итоге получит признание за коллективные достижения. Меня всегда заботил этот вопрос. К счастью, наше исследование распределения заслуг помогло мне найти ответ на него.
Механизм алгоритма Хуавея был прост: закономерности цитирования — не только для анализируемой статьи, но и для всех статей соавторов — оставляют след влияния. Присмотревшись к нему, мы можем понять, кто заслуживает признания за открытие в глазах общественности. Если ученый сыграл ключевую роль в прорыве, его прошлая работа, вероятно, связана с ним. Наткнувшись на золотую жилу, он, как правило, продолжает изучать сопряженные идеи. Мы с Хуавеем обнаружили, что, проследив карьерный путь каждого члена научной команды, мы можем точно определить предполагаемого «владельца» конкретного открытия, которым почти всегда становится исследователь, наиболее последовательно занимавшийся исследованиями в соответствующей области.
Вот необычный пример. Если я написал статью в соавторстве с папой римским, кому достанутся лавры? Это зависит от ряда факторов. Если статья посвящена глубокому теологическому вопросу, а мой вклад заключается лишь в том, что я помогаю папе использовать при анализе инструменты сетевой науки (я не представляю, как еще могу внести вклад в теологические дебаты), то статья, безусловно, становится заслугой папы. Теологи будут цитировать эту работу вместе с другими документами папства, а я останусь лишь ее случайным соавтором в этой сфере. В то же время если статья главным образом посвящена сетевой науке, результат окажется совершенно иным. В таком случае — уж простите меня за богохульство — статья моя. Возможно, папа имеет доступ к божественным силам, которые даруют ему уникальные озарения, а некоторые из них, вероятно, даже позволяют ему внести свой вклад в статью. Однако, поскольку папа прежде не работал в сфере сетевой науки, ссылаться все будут на меня. Статья Франциска — Барабаши или Барабаши — Франциска по сетевой науке на самом деле не совместная статья. Это моя статья.
Для меня самым неожиданным открытием алгоритма стало то, что заслуги между членами команды распределялись не на основании того, кто на самом деле выполнял работу. При присуждении наград мы не смотрим, кто предлагает идею, кто неделями трудится над ней, кто приходит на встречи, чтобы попить кофе с пончиками, кто в последний момент выдвигает важное предположение, кого настигает озарение и кто громче всех кричит, на самом деле не привнося ничего. Алгоритм точно определял лауреатов Нобелевской премии не на основании их реальных заслуг. Он ориентировался на то, как коллеги по отрасли следили за работой одних соавторов и игнорировали работу других. Точность прогнозов алгоритма позволила нам увидеть, что
