Ficar rico depende mais de sorte do que trabalho duro e talento, diz estudo

Por Rafael Rodrigues da Silva | 26 de Outubro de 2019 às 14h30
Divulgação

Uma das coisas que mais escutamos ultimamente nas redes sociais - principalmente com o aumento dos profissionais de coach - é de que uma pessoa só não é rica porque não quer. É cada vez mais comum ouvirmos frases exaltando a meritocracia, de que com esforço e vontade qualquer um pode se tornar um milionário. Mas, infelizmente, quem fica propagando essas frases pode estar é espalhando fake news.

Pesquisadores da Universidade de Catania (Espanha) desenvolveram um modelo matemático para comprovar a relação entre talento, esforço e riqueza. Esse modelo feito em computador criou um cenário hipotético de cálculos baseado no mundo real, distribuindo neste espaço pessoas com diferentes graus de talento e submetendo-as a eventos aleatórios de sorte ou azar. O objetivo desses eventos é o de sujeitar os indivíduos deste modelo a coisas do mundo real que não tem nenhuma relação com o talento de uma pessoa, como se ela nasceu em uma família rica ou em uma família pobre, se ela teve que trabalhar para sustentar a casa desde criança ou pode se dedicar aos estudos e trabalhar apenas depois de formado, ou se o pais dela são donos do próprio negócio, por exemplo.

Além disso, foi introduzido também neste modelo um algoritmo de aproximação ao “mundo real”, de forma que o computador não fará uma distribuição igualitária da riqueza. Dessa forma, algumas poucas pessoas ficarão com a maior parte dela, enquanto a maioria terá que se contentar com quase nada (isso lembra um certo país, não?).

Esse algoritmo também leva em conta o histórico das regiões (por exemplo, as famílias mais ricas da Itália hoje são as mesmas que já eram as famílias mais ricas da Itália em 1400) e todos esses fatores de talento (medido por capacidade intelectual) e esforço (medido por horas de trabalho). Além disso, sorte ou azar na vida são levados em conta durante um período de 40 anos (o tempo médio mundial que uma pessoa se mantém no mercado de trabalho), para ver quais desses indivíduos terminavam com maior acúmulo de capital. Por fim, o experimento é repetido por cem vezes a fim de garantir maior solidez dos resultados.

Gráfico obtido pelo experimento mostra que não há relação entre talento e sucesso financeiro (Imagem: Talent vs Luck: the role of randomness in success and failure)

O resultado é que, em todos os experimentos, não foi encontrada nenhuma relação entre talento, esforço e sucesso financeiro. Em todas as simulações feitas, as pessoas mais ricas sempre terminavam como alguém mediano, enquanto as pessoas mais talentosas normalmente terminavam entre as com menos capital acumulado. A mesma falta de relação também existia quanto ao esforço, e aqueles que acumularam o maior capital não necessariamente foram os que trabalharam durante um maior número de horas.

Na verdade, a única relação encontrada foi que, em praticamente todos os casos, a pessoa com maior acúmulo de capital foi a que teve contato com mais eventos de sorte durante sua vida - ou seja, o sucesso financeiro foi alcançado muito mais por motivos que não dependiam de seu próprio talento ou esforço, o que contradiz todo o discurso da meritocracia.

Aplicação na ciência

O cálculo usado para simular uma distribuição de riqueza de forma similar ao que ocorre na realidade é conhecido como “princípio de Pareto”, o qual afirma que 80% de toda a riqueza do mundo está concentrada nas mãos de 20% da população, enquanto 80% da população precisa dividir entre si os 20% restantes. Mas, se o princípio de Pareto acaba sendo um dos responsáveis por impedir que o talento e o esforço sejam os principais fatores para o sucesso financeiro, os pesquisadores resolveram testar se essa falta de equilíbrio na distribuição de recursos também não poderia estar por trás dos problemas existentes no campo da pesquisa acadêmica.

Assim, eles resolveram aplicar o mesmo experimento, mas ao invés de calcular acúmulo financeiro, o que estava sendo calculado era a probabilidade de se conseguir avanços científicos. Assim, foram utilizados diversos modelos de distribuição de recursos, mas os mais importantes para o método são dois: um em que as verbas de financiamento seriam divididas entre os 25% de cientistas que já haviam conseguido emplacar uma pesquisa de sucesso (que é o modelo mais parecido com o que hoje é aplicado pelas universidades), e um onde toda a verba de financiamento seria dividida de forma igualitária entre todos os cientistas.

Gráfico mostra como uma verba menor para um número maior de pesquisas cria mais chances de avanços científicos do que outras divisões mais complexas (Imagem: Talent vs Luck: the role of randomness in success and failure)

E o resultado final deste experimento também não foi uma grande surpresa, onde foi descoberto que, enquanto distribuir igualmente as verbas de financiamento para todos trazia as maiores probabilidade de avanço científico, o modo usado atualmente (de distribuir apenas para quem já teve algum êxito) é o que consegue menos resultados.

A lógica mostrada pelos algoritmos é que, caso um cientista já tenha tido seu momento de êxito, a chance de ele conseguir emendar uma segunda ou terceira descobertas importantes é menor do que a de pesquisadores que ainda não tiveram o seu “lugar ao sol”. Isso não quer dizer que os mesmos cientistas não podem ter mais do que um único êxito em suas carreiras - e a história tem vários exemplos que provam que isso é sim possível - mas apenas que a probabilidade de um desses cientistas conseguir obter outro grande avanço científico é menor do que a de um cientista que ainda não teve nenhum desses avanços em sua carreira. Logo, a ciência se beneficiaria mais se todos os pesquisadores, e não apenas aqueles que já provaram que podem obter sucesso, tivessem suas pesquisas financiadas.

Fonte: Talent vs Luck: the role of randomness in success and failure

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