怎樣取得成功？成功人士的秘訣又是什麼？這些問題共同構成了一門經久不衰的學問——成功學。
描寫成功人士的文章和著作，都有著相似的敘事邏輯，即他們的成就都歸功於出類拔萃的個人特徵，如天賦、智商、情商、才能或是精神品格。這種設定不僅是大部分成功學的基礎，也影響著社會資源的分配方式。
於是就有一種自然而然的假設：最成功的人，往往也是最有能力的。
很少有人去驗證該假設是否正確，因為它本身就帶有事後偏見(Hindsight Bias)，是透過一種事後決定論的機制來尋找成功的“原因”。
事實上，是人們需要這些原因。因為只有這樣，才能把一個個隨機選擇和意外因素串聯成令人信服且合乎邏輯的故事，而故事，通常更受歡迎。
在這種相對主流的成功敘事中，運氣鮮少被提及或往往被忽略，因為它的存在可能會削弱故事主角的能力，不利於人物形象的塑造。
不過，這只是其中的一面。如果以財富作為成功的一個標準，在另一面，則寫有不少「幸運兒」的故事。
在移動網際網路時代，某人因為一句話、一個動作、一張照片或一個影片全網走紅的事件屢見不鮮，而且可以說是當下“最容易”且常見的一種成功方式。巨大的流量本身就會產生經濟效益和財富流動，所以許多爆紅事件總會伴隨著這樣一些網路流行句式：“命運的齒輪開始轉動了”，“潑天的富貴輪到____了”。
網紅現象所帶來的造富神話，顯然不同於前面提到的那種成功敘事，也無法用那樣的邏輯和假設來解釋。對於巴菲特的成功，很少有人會說他只是“運氣好”，而對於網紅的成功，傾向於認為是“走運”的卻是大多數。
那麼，在像巴菲特這樣成功的人身上，是否也存在“運氣”的成分？要討論這個問題而不陷入“宿命論”的窠臼，就需要從科學的角度去探究“運氣”的影響。
先來看前面的假設會有什麼問題。
社會許多層面的資源分配都遵循著一種眾所周知的模式——80/20定律（也稱為冪律或帕累託定律），80%的資源由20%的人所擁有。其中，財富的分配是最具爭議的問題之一。
用智商、才能或努力等因素來解釋財富分配的不均的問題就在於：雖然財富分配遵循冪律，但解釋因素的分佈卻通常呈正態分佈。
以智商為例，平均智商為100，智商在平均水平上下一定範圍內發生偏離最普遍的情況，但幾乎沒有人的智商高出平均值十倍或是一百倍。如果以工作時長衡量努力程度也是如此，工作時長大於或小於平均時長的情況都有可能，但不會出現工作時長比其他人多出數十億倍的情況。
在此基礎上，幾個義大利學者用數學模型對運氣進行了量化。
在這篇題為《Talent vs Luck: the role of randomness in success and failure》的論文中，義大利物理學家Alessandro Pluchino和Andrea Raspisarda與經濟學家Alessio Biondo合作，共同回答了一個問題：運氣在成功中扮演了多大的角色？
研究方法和過程都很簡單（甚至是有些過於簡單，這一點稍後會講到）。
研究者構建了一個物理和數學相結合的模擬模型，稱為“才能與運氣”（Talent vs Luck，TvL）模型。
1000個（N=1000）具有不同程度才能（智力、技能等）的個體隨機分佈在一個正方形的二維空間裡，每個人擁有相同數量的資本（C=C（0），∀i = 1, …, N），表示成功/財富的起始水平。
每個人都有一個才能引數T，該引數正態分佈在區間[0,1]內，給定均值m=0.6，標準差𝜎=0.1，且才能不會隨著時間或模擬而改變。
△1000個人的才能分佈情況
接著是模擬的過程。
每個人都會工作四十年，與現實中20歲到60歲的職業生涯時間跨度相對應。
每個人都被許多均勻分佈的隨機移動事件包圍：綠色圓點表示幸運，紅色圓點表示不幸。
每個人每六個月就會遇到一次幸運或不幸的事件。如果沒有遇到任何事件，則財富保持不變。
遇到有利事件，個體以與自身才能T成正比的機率獲得財富/成功加倍，即
rand[0,1]<T，C(t) = 2C(t − 1)
如果遭遇不幸，則損失一半財富。
C(t) = C(t − 1)/2
△左圖顯示了一位才能普通但極其幸運的人取得了極大的成功。右圖顯示了一位更有才能但極其不幸的人陷入了困境。
△幸運事件（a）和不幸事件（b）作為個體財富/成功的函式
根據模擬的結果，研究人員發現，模型中的財富分配與現實中的冪律分配相吻合，然而，最成功的人並不是才能最高的人，才能最高的人也不是最成功的人。同時，運氣對個人的成功產生了巨大的影響，並表現出很高的相關性。
一個才能一般但運氣高於平均水平的人，比一個才能極高但運氣不佳的人表現更好。如此一來，表現最好的就是那些運氣最好，且才能略高於平均水平的人。
所以論文得出的結論是，最成功的人也是最幸運的人：成功和運氣密切相關。作者還總結道：“即使才華橫溢，在厄運面前也會變得毫無用處。”
此外，研究者進一步模擬了不同機遇環境下的成功情況。
在充滿機遇的環境下，一些才能處於中上水平的人都取得了高於平均水平的成功。部分才能中上的人取得了很高的成功。而在缺乏機遇的環境下，幾乎沒有人取得成功。其中只有大約18個人的最終財富比初始值高。
這篇論文為我們提供了一個量化運氣的有趣視角，但它的問題也是顯而易見的。
論文提供的支援該模型的證據缺乏說服力，現實世界和模型之間唯一的關聯是模擬結果遵循80/20法則。
即便忽略有力證據的缺失，我們在之前的推文中講相關性與因果性問題的時候也提到過，與資料擬合良好的模型並不一定能很好地概括實際的情況。（👉🏻《準確率超過90%的預測模型為什麼不靠譜？》）
不過，從科學的角度去理解運氣是有意義的。很多時候運氣都因其不可預測和不確定的特點被視為一種玄學或不可知論，而這種特性其實就是隨機性，這是我們已知的未知。
正如物理學家和博弈理論家Richard Arnold Epstein所說：“如果一項活動既靠實力，又靠運氣，那麼沒人能保證你一定會贏。”但是，明白為什麼輸，才有可能贏，明白為什麼贏，才可能贏得更多。所以他也說過：“寧願聰明地輸，也不要糊塗地贏。”
好運不會平等的降臨在所有人頭上，但無論是論文中的結論還是現實情況都表明，當好運出現時，只有具有一定能力的人才能抓住並利用它取得成功。
瞭解隨機性的存在，明白事物運作的規律，可以讓我們按照正確的方法做好每一個決定。這樣一來，對於任何可能的結果，都能坦然接受，也能更加客觀地分析箇中原因，理智地做出下一步決策。
畢竟，在投資中，成功並不是只由一次結果決定。
Fun facts：
這篇論文獲得過“搞笑諾貝爾獎”（Ig Nobel Prizes，名稱來自Ignoble和Nobel Prize的組合）。該獎項是對諾貝爾獎的戲仿，以表彰那些“乍看令人發笑，然後讓人思考”的研究。
該獎項創立於1991年，每年九月中旬（在真正諾獎的前兩週）舉行頒獎典禮，舉辦地點最初在MIT，1994年後移至哈佛大學桑德斯劇院並持續多年，2024年又返回MIT舉行。評委和頒獎者大多時候是真正的諾獎得主。搞笑諾貝爾獎獲獎者會發表演講，還會得到“高額”的獎金，一張面額100萬億的——辛巴威紙幣（相當於人民幣2.5元）。
2000 年，Sir Andre Geim因利用磁力使青蛙懸浮而獲得搞笑諾貝爾獎，2010年，因其對石墨烯電磁特性的研究而榮獲諾貝爾物理學獎。到目前為止，他是唯一一位同時獲得搞笑諾貝爾獎和諾貝爾獎的人。
下面是2024年“搞笑諾貝爾獎”的獲獎研究：
解剖學獎：發現南半球的人頭髮旋渦相比於北半球更有可能呈逆時針方向螺旋。
生物學獎：發現在一隻站在牛背上的貓旁邊反覆引爆紙袋，會導致牛產奶量減少。
化學獎：利用色譜法分離醉酒和清醒的蠕蟲。
植物學獎：發現某些植物模仿附近塑膠植物的葉子形狀，並得出“植物視覺”結論。
人口統計學獎：發現超級百歲老人和極端高齡記錄往往來自那些沒有出生證明、文書錯誤嚴重、養老金欺詐和壽命較短的地區。
醫學獎：發現引起痛苦副作用的假藥比不會引起痛苦副作用的假藥更有效。
和平獎：將活鴿子安置在導彈內部以指引導彈飛行路徑的實驗研究。
物理學獎：演示和解釋死鱒魚的游泳能力。
生理學獎：發現幾種哺乳動物可以透過肛門呼吸。
機率學：一個由50名研究人員組成的團隊進行了 350757 次實驗，發現拋硬幣時，更有可能落在與開始時相同的一面。