Kalite mühendisi Joseph Juran, 1975 Mayısında Quality Progress dergisinde iki sayfalık bir yazı yayımladı ve başlığına Latince "mea culpa", yani "benim hatam" ifadesini koydu. "Az sayıdaki hayati olan, çok sayıdaki önemsiz olan" diye anlattığı ilkeye yıllar önce İtalyan iktisatçı Vilfredo Pareto'nun adını kendisi vermişti. Eleştiriler üzerine Pareto'nun çalışmalarını okuyunca iktisatçının yalnızca servetin dağılımını incelediğini, bunu her alana uyan bir kurala dönüştürmediğini gördü. Ad yine de kaldı, kural da yayıldı.1 Juran'ın kurduğu enstitü bugün o "önemsiz çoğunluğu" anlatırken "faydalı çoğunluk" ifadesini de kullanıyor.2
1997'de İngiliz yönetim danışmanı Richard Koch, The 80/20 Principle kitabıyla aynı mantığı fabrikadan çıkarıp kişisel hayata uyguladı: işlerin, saatlerin ve ilişkilerin en verimli beşte birini bul, gerisini azalt.3
- Acil servis doktorları iş yükü artınca belli bir tür hastayı daha sık seçti; vardiya sonunda sayılar iyi göründü, yıllar içinde başka bir tablo çıktı.
- İşini bir tanıdık sayesinde bulanların çoğu, o kişiyi en yakınlarının listesine yazmazdı.
- Kanada'da bir grup öğrenci cebinde iki sayaçla dolaştı ve sayaçlardan biri mutlulukla birlikte yükseldi.
- En pahalı hastalara odaklanan ünlü bir program, kurayla sınandığında başka bir sonuç verdi.
Pareto'nun saydığı şey gelirdi
Pareto, 1896 ile 1897 arasında iki cilt hâlinde yayımlanan Cours d'économie politique'te birçok Avrupa ülkesinin ve şehrinin vergi kayıtlarını karşılaştırdı. Gelirin her yerde benzer bir eğriyle az sayıda kişide toplandığını gösterdi.4 Kitapta gündelik işler, müşteriler ya da arkadaşlar için bir 80/20 önerisi yok. Juran'ın 1975'te kabul ettiği gibi, bu dağılımı her alana uyan bir yasa gibi anlatan ilk kişi kendisiydi.
İki sayının toplamının 100 etmesi de bir zorunluluk taşımıyor. Bir dükkânda satışların yüzde 90'ı ürünlerin yüzde 10'undan gelebilir, başka birinde oran 60'a 40 çıkar. Akılda kalan yuvarlak oran, ölçmeden kesip atmayı kolaylaştırıyor.
Kolay işi seçmek vardiyayı kurtardı, öğrenmeyi yavaşlattı
80/20 tavsiyesinin gündelik biçimi, listedeki işlerden en az emekle en çok sonuç verenleri öne almaktır. Diwas KC, Bradley Staats, Maryam Kouchaki ve Francesca Gino bu seçimin uzun vadede ne yaptığını ABD'deki büyük bir şehir hastanesinin acil servisinde ölçtü. Altı yılın 230 binden fazla hasta kaydını incelediler.5
Bu serviste doktorlar bekleyen hastayı ekrandaki sıradan kendileri seçiyordu. Üzerlerindeki yük arttıkça hafif vakaları daha sık aldılar. Vardiya sonunda bakılan hasta sayısı yükseldi, yoğun saatlerdeki bekleme süreleri de daha az dalgalandı. Her vakanın gerektirdiği emek hesaba katıldığında ise aynı vardiyalar daha az iş üretmişti. Yıllara yayılan kayıtlarda ağır vakalarda deneyim biriktiren doktorlar sonraki hastalarda hızlandı ve hasta başına daha çok iş çıkardı. Hafif vakayı seçen doktor bu öğrenmeyi kaçırıyordu.
Ekip aynı eğilimi 370 kişilik bir laboratuvar deneyinde de buldu. Ağır bir ilk görev verilen katılımcılar ikinci görevde kolay sürümü daha sık seçti. Seçimi açıklayan şey stres çıkmadı; yorgunluk ve "iş ilerliyor" hissi çıktı. Listeden kolay bir işin üstünü çizmek iyi hissettiriyor, 80/20 kitaplarında da bu işlere çoğu zaman "hızlı kazanım" deniyor.
Listenin altındaki tanıdıklar
Koch okurlarına bir alıştırma önerir: en yakın 20 arkadaşının adını sıraya diz, aralarında 100 puan paylaştır, sonra her birine ne kadar vakit ayırdığını yaz. Ona göre puanların çoğu ilk dört isimde toplanır. Komşuyu yalnızca yakında oturduğu ya da davet ettiği için görmek gibi alışkanlıkları azaltmayı da önerir.6
Sosyolog Mark Granovetter'ın 1973'teki çalışması listenin alt sıralarına başka bir değer biçiyor. Boston yakınlarındaki Newton'da işini bir tanıdık sayesinde bulan 54 kişiye o tanıdığı ne sıklıkla gördükleri soruldu. Yalnızca yüzde 16,7'si haftada en az iki kez görüştüğü biri dedi. Yüzde 55,6'sı ara sıra, yüzde 27,8'i yılda bir ya da daha seyrek gördüğü birinden haber almıştı. Granovetter bunu, bu tanıdıkların başka çevrelerde dolaşıp yakın arkadaşların duymadığı ilanları duymasına bağladı.7
Bulgu 2022'de çok daha büyük ölçekte sınandı. LinkedIn'in "tanıyor olabileceğin kişiler" önerileri 2015-2019 arasında yaklaşık 20 milyon kullanıcıda rastgele değiştirildi. Bu sürede 2 milyar yeni bağlantı kuruldu, 600 bin iş değişikliği kaydedildi. Science dergisindeki analizde en çok iş değişikliği, ortak bağlantı sayısı 10 civarında olan orta derecede zayıf bağlardan geldi.8
Seyrek görülen insanların katkısı işle sınırlı kalmıyor. British Columbia Üniversitesi'nden Gillian Sandstrom ve Elizabeth Dunn 2014'te 58 üniversite öğrencisine iki sayaç verdi; biri yakınlarla, öteki az tanıdıkları insanlarla yapılan her konuşmada tıklanacaktı. Öğrenciler günde ortalama 9,65 yakın ve 15,96 uzak tanıdıkla konuştu, uzak tanıdıklarla her zamankinden çok konuştukları günlerde kendilerini daha mutlu hissetti. Araştırmacılar, insanların yaş ilerledikçe bu ilişkileri budamasının bu faydayı küçümsemekten kaynaklanabileceğini yazıyor.9
- 230.000+
- Kolay vaka seçiminin etkisini ölçmek için incelenen, altı yıla yayılmış acil servis hasta kaydı.KC ve ark., Management Science, 2020
- %83,4
- İşini bir tanıdık sayesinde bulanlardan o kişiyi ara sıra ya da yılda bir veya daha seyrek görenlerin payı.Granovetter, American Journal of Sociology, 1973
- 20 milyon
- Zayıf bağların iş bulmaya etkisini sınayan LinkedIn deneylerine dahil edilen kullanıcı sayısı.Rajkumar ve ark., Science, 2022
- %62,3 / %61,7
- Camden'deki programa alınan ve alınmayan hastaların 180 gün içinde yeniden hastaneye yatma oranı.Finkelstein ve ark., NEJM, 2020
En pahalı hastaların peşinde
Aynı mantık sağlık harcamalarına da girdi. ABD'nin Camden kentinde Camden Coalition adlı kuruluş, hastaneye en sık yatan hastalara hemşire, sosyal hizmet uzmanı ve toplum sağlığı çalışanından oluşan bir ekip gönderiyordu. Programın seçtiği hasta grubu kent nüfusunun yüzde 0,5'inden azdı, ama kentteki hastane harcamalarının yüzde 11'ini oluşturuyordu.10 Program ülke çapında örnek gösterildi ve başka şehirlere taşındı.
MIT'den iktisatçı Amy Finkelstein ve ekibi 2014-2017 arasında 800 hastayı kurayla iki gruba ayırdı. Taburculuktan sonraki 180 günde programa alınanların yüzde 62,3'ü, olağan bakım alanların yüzde 61,7'si yeniden hastaneye yattı ve aradaki fark anlamsızdı. Yalnızca programa alınanların kayıttan önceki ve sonraki altı ayı karşılaştırılsaydı yatışlarda 38 puanlık bir düşüş görülecekti. Aynı düşüş kontrol grubunda da yaşandı. En kötü döneminde seçilen hastaların yatışları, hiçbir şey yapılmasa da bir süre sonra azalıyordu; istatistikte bunun adı ortalamaya dönüş.
Günlük hayatta da aynı yanılgı kurulabiliyor. En çok para kaçıran ay ya da en çok dert açan alışkanlık zirvedeyken seçiliyor, ertesi ay biraz düzeliyor ve yapılan değişiklik işe yaramış görünüyor. Camden'de bu görüntüyü ayırmak için kurayla oluşturulmuş ikinci bir grup gerekti.
Bu çalışmalar sıralama yapmayı yanlış bulmuyor. Acil servis verisinde hafif vakalar yoğun saatlerdeki dalgalanmayı azalttı; Sandstrom ve Dunn'ın verisinde yakınlarla yapılan konuşmalar da mutluluğa ayrıca katkı yaptı. Bedel, alt sıradakiler tamamen bırakıldığında çıkıyor. Ağır vakadan uzak duran doktorların öğrenmesi yavaşladı. Granovetter'ın örnekleminde işini bir tanıdıkla bulanların yüzde 83,4'ü o kişiyi ara sıra ya da yılda bir veya daha seyrek görüyordu.
Dipnotlar ve Kaynaklar
- Juran, J. M. (1975). The Non-Pareto Principle; Mea Culpa. Quality Progress, 8(5), 8-9. juran.com arşivi ↩
- Juran Institute. A Guide to the Pareto Principle (80/20 Rule) & Pareto Analysis. juran.com ↩
- Koch, R. (1997). The 80/20 Principle: The Secret of Achieving More with Less. Londra: Nicholas Brealey. ↩
- Pareto, V. (1896-1897). Cours d'économie politique, 2 cilt. Lozan: F. Rouge. ↩
- KC, D. S., Staats, B. R., Kouchaki, M. ve Gino, F. (2020). Task selection and workload: A focus on completing easy tasks hurts performance. Management Science, 66(10), 4397-4416. doi.org/10.1287/mnsc.2019.3419 ↩
- Koch, R. Do You Have Too Many Friends? richardkoch.net ↩
- Granovetter, M. S. (1973). The strength of weak ties. American Journal of Sociology, 78(6), 1360-1380. doi.org/10.1086/225469 ↩
- Rajkumar, K., Saint-Jacques, G., Bojinov, I., Brynjolfsson, E. ve Aral, S. (2022). A causal test of the strength of weak ties. Science, 377(6612), 1304-1310. doi.org/10.1126/science.abl4476 ↩
- Sandstrom, G. M. ve Dunn, E. W. (2014). Social interactions and well-being: The surprising power of weak ties. Personality and Social Psychology Bulletin, 40(7), 910-922. doi.org/10.1177/0146167214529799 ↩
- Finkelstein, A., Zhou, A., Taubman, S. ve Doyle, J. (2020). Health care hotspotting: A randomized, controlled trial. New England Journal of Medicine, 382(2), 152-162. doi.org/10.1056/NEJMsa1906848 ↩
Görseller: kapak ve grafikler kafa1milyon.com; Vilfredo Pareto portresi, yazarı bilinmiyor, kamu malı, Wikimedia Commons.
kafa1milyon
Meraklı bir kafa. Bilimsel makaleleri, arşiv belgelerini ve saha notlarını okuyup gündelik dile çeviriyor; bilinmeyeni bilinmiyor diye yazmaktan çekinmiyor.
