«Искать направление мне помогал внутренний интерес»: экономист Александр Нестеров о научной карьере в Питерской Вышке
Александр Нестеров — ученый с необычной научной траекторией. В бакалавриате он изучал физику, благодаря чему получил сильную математическую базу. В магистратуре решил сменить направление и увлекся экономикой, что и стало делом всей его жизни. Сейчас Александр Сергеевич заведует Международной лабораторией теории игр и принятия решений, а недавно стал победителем финала конкурса «Лидеры России». Его исследования затрагивают совершенно разные темы: от разработки системы приема в вузы до дейтинг-приложений и крабовых аукционов. В интервью Александр Сергеевич рассказал о своих проектах и ответил на важный вопрос — может ли ученый зарабатывать хорошие деньги?
— Александр Сергеевич, по бакалаврскому образованию вы физик, но в магистратуре поменяли направление на экономику. Расскажите, как вы выстраивали свой академический путь?
— Человеку свойственно рассказывать о себе последовательно, будто решения действительно принимались осознанно и взвешенно. Но мой опыт показывает, что все не так: в моей жизни было очень много случайностей, и выбор образования — одна из них. Однако меня всегда вел какой-то ориентир: я чувствовал, что мне нравится, и всегда выбирал направление согласно этим чувствам. После бакалавриата я понял, что хочу изучать вопросы, связанные с обществом, политикой и экономикой. Меня больше интересовали люди, а знание математики помогало проводить исследования в любых областях — в этом плане мое базовое образование довольно универсально.
Бакалавриат я закончил в СПбГУ, а магистратуру — в Европейском университете в Санкт-Петербурге. На тот момент это был главный научный центр Петербурга в области экономики, но сейчас Вышка, пожалуй, обгоняет всех. В аспирантуру я поехал в Германию, в Берлинский университет им. Гумбольдта.
— Как вы заинтересовались теорией игр?
— Когда я поступил в аспирантуру, то удивился, что в ней больше работы, чем учебы. Первый год у меня действительно были занятия, но затем мне нужно было придумывать себе задачи самостоятельно. Так я и стал пробовать разные направления исследований в области экономической теории. Я начинал и бросал огромное количество проектов и в итоге сфокусировался на задаче справедливого распределения объектов — это довольно близко к тому, чем я занимаюсь сейчас.
Искать направление мне помогал внутренний интерес — были задачи, которые меня действительно увлекали, я мог часами сидеть и размышлять над ними. Иногда я настолько глубоко уходил в свои мысли, что мне даже не нужна была ручка с бумагой — я мог прокручивать решения в голове. Через несколько лет экспериментов с темами я определился, что хочу работать именно над задачей оптимального распределения ресурсов. Этому и посвящена моя диссертация.
— Что такое задача оптимального распределения ресурсов?
— Представьте, что есть какое-то количество агентов (людей или организаций) и какое-то количество объектов (ресурсов). Нужно каждому агенту выделить объект, но не рандомно, а в соответствии с предпочтениями.
Задача оптимального распределения ресурсов в том, чтобы раздать объекты наилучшим образом, чтобы все остались довольны.
Еще один критерий распределения — справедливость, и ее можно определять по-разному, например, тем, что в итоге агенты не должны друг другу завидовать. Но если мы не можем поровну разделить ресурсы, а предпочтения у агентов схожие, можно ли добиться справедливости? Можно, если распределять шансы получить тот или иной объект. В своей диссертации я искал ответ на вопрос, как это сделать.
Проблему моего исследования можно объяснить на понятном примере из жизни: есть хорошая начальная школа с ограниченным количеством мест. Нам нужно распределить места в первом классе среди большого количества детей. Понятно, что выделить места для всех невозможно, ввести какой-то конкурс с тестированием тоже нельзя — первоклассники для этого еще слишком малы. Что делать в этом случае?
Самый хороший вариант — провести лотерею среди желающих одной категории (например, среди детей, которые живут в одном районе). Кому повезет, тот и получит место в школе. Но как поступить, если школ несколько? Казалось бы, можно снова использовать лотерею и разыграть приоритетность выбора — у кого балл выше, тот и выбирает школу первым. А остальные выбирают из того, что осталось. Этот механизм правдивый (это еще одно ключевое свойство — участникам выгодно сообщать свои истинные предпочтения), достаточно справедливый, но неэффективный — можно было бы распределить шансы иначе, и каждому это понравилось бы больше.
Что специфично для этого случая — мы делим объекты, но мы не можем пользоваться деньгами, не можем купить себе приоритет. Поэтому для ситуаций, где мы без денег распределяем неделимые ресурсы — социальное жилье, офисы, запасы, места в школах и детских садах, государственные услуги, ценные препараты, донорские органы, — нужно придумывать иные способы разделения.
— Как вы попали в Питерскую Вышку?
— Когда я заканчивал аспирантуру, топовый журнал Journal of Economic Theory прислал положительные рецензии на мою статью — третью часть моей диссертации. В тот момент я рассылал свое резюме во многие научные центры по всему миру: в Азию, Европу, Россию. Меня заметили: я получил сравнительно много откликов от работодателей. В том числе и от Питерской Вышки, чему был очень рад. Мне очень хотелось вернуться в Петербург, и здесь как раз создавалась лаборатория теории игр, в которой работали коллеги со схожими интересами: Федор Сандомирский, Елена Борисовна Яновская, Анна Богомольная и Эрве Мулен.
— Во время работы в Питерской Вышке вы участвовали в создании новой системы приема абитуриентов в вузы. Расскажите о ней подробнее.
— Этот проект затрагивает мой основной научный интерес последних лет — как сравнивать разные системы распределения. У каждой страны своя система приема абитуриентов. Время от времени университеты меняют правила приема, но оценить, стало лучше или, наоборот, хуже — довольно сложно. Сначала мы с коллегами работали над этим вопросом — разработать критерии сравнения и показать, какие системы лучше. Эти исследования и изучение близкой литературы помогли понять, как в принципе должна работать хорошая система приема в вузы.
Как работает система приема в вузы сейчас? Обычно абитуриенты подают заявления на те программы, где проходные баллы соответствуют их результатам ЕГЭ. Затем ждут, пока опубликуют списки поступающих, после чего приносят согласие на зачисление и оригиналы документов. Но оценить при этом свои шансы на поступление очень трудно.
Мы предлагаем другой подход: в этом случае абитуриент подает согласие не один раз, а несколько. Ему нужно будет в порядке предпочтений указать программы, на которые он хотел бы поступить. Далее его согласие подается на самую предпочтительную для него программу и, если он туда не проходит, оно переносится на следующую программу согласно его списку предпочтений.
Система дает достаточно времени и возможностей потренироваться и понять, как она работает, — каждый час в автоматическом режиме она будет выдавать обновленные результаты: на какие направления в данный момент времени может претендовать абитуриент. Списки предпочтений можно будет менять каждый день в течение месяца. В итоге абитуриентов распределят так, чтобы каждому из них досталась лучшая программа из приоритетных списков, где его балл выше проходного.
Самое важное — в этой системе выгодно сообщать правдивую информацию о своих предпочтениях. Вот например, вам нужно будет составить приоритетный список из 50 направлений подготовки. А вы решите, что вам не хочется над этим думать, и отметите только одну программу. И если конкретно на нее вы не попадете, то в вуз не поступите совсем. Поэтому в список нужно включать разные программы в правдивом порядке, потому что именно в таком система будет их оценивать. Или другая ситуация — многие абитуриенты ведут себя довольно скромно и не отмечают программы, на которые, по их мнению, попасть не могут. Этот подход был оправдан при старых рискованных правилах, но в новой системе он уже не оптимален. Даже если вероятность поступления равна хотя бы доле процента, добавлять программу в список все равно нужно — вы воспользуетесь этим шансом, при этом ничем не рискуя. Поэтому правдивые данные о предпочтениях — основа, на которой будет работать наша система.
Благодаря этой разработке исчезает чувство неопределенности — нет нужды самостоятельно оценивать свои шансы на поступление, достаточно перечислить все приемлемые программы в порядке предпочтений и ждать результата. Причем выигрывает от этого не только абитуриент, но и программы, потому что они набирают замотивированных студентов с хорошими баллами, которые искренне хотят учиться именно по этому направлению.
Но самое главное в нашей системе — то, что мы помогаем выпускникам школ сделать один из самых главных выборов в их жизни, сделать его осознанно и ответственно. Поступление станет вполне предсказуемым и ожидаемым событием. Если старшеклассники будут знать, что поступление в вуз — это прямое следствие их учебы и осознанного выбора, то и к учебе и подготовке к экзаменам начнут относиться более ответственно.
Планируется, что наша система может начать работать уже с 2025 года.
— Как вы придумываете темы для своих исследований?
— Темы для исследований в области теории игр могут быть самыми разными. Ее можно применять везде, где сталкиваются интересы людей и где результат зависит от поведения участников, — везде приложима теория игр.
В половине случаев идеи берутся из литературы и теории. Бывает, читаешь научную работу и замечаешь: исследователи не учли что-то важное. И дальше это становится новой темой, в которой можно разобраться. И следующей темой уже твоего исследования становится изучение этого аспекта — что будет, если учесть его при поиске решения задачи. Так работать проще — начинаешь свой путь с хорошо разведанной территории.
В других случаях темы появляются из жизни: из газетных статей, из новостей, из личных наблюдений. Иногда темы приносят коллеги из реального сектора. Например, в 2019 году к нам обратилась компания, которая участвовала в крабовом аукционе, — разыгрывали права на вылов краба. Запрос был такой — разработать стратегию торгов.
Аукцион был сложный, для участников это довольно плохо: трудно прогнозировать результат. Это плохо и для аукциониста: чем сложнее правила, тем больше у участников стимулов для нежелательных маневров. Например, участники могут заняться лоббизмом, шпионажем или сговориться между собой. Уже после торгов мы исследовали альтернативные форматы аукциона, которые были проще, но показывали хорошую ожидаемую выручку. В итоге в 2021 году мы опубликовали научную статью, и Вышка признала ее лучшей русскоязычной работой по экономике.
— Вы заведуете Международной лабораторией теории игр и принятия решений. Расскажите, как она появилась и каких успехов достигли ее сотрудники?
— Когда я пришел работать в Питерскую Вышку, лаборатория здесь уже была. Ее создала Елена Борисовна Яновская — известный советский и российский математик — вместе со своими коллегами из Центрального экономико-математического института РАН Викторией Крепс и Федором Сандомирским. Мои научные интересы были очень близки, и мы стали сотрудничать.
В 2018 году я стал заведующим лабораторией, с тех пор изменилось абсолютно все. Первым делом я нанял больше постоянных сотрудников, в том числе иностранных. Важный момент — в нашей лаборатории почти нет людей, которые работают по совместительству. Это нужно для того, чтобы ученые постоянно находились в Вышке, сталкивались в коридорах, как элементарные частицы, — так возникает искра и появляются научные открытия.
За последние несколько лет мы опубликовали несколько статей в лучших научных журналах мира. Например, у моего коллеги Артема Бакланова вышла статья в Nature, а наш ведущий научный сотрудник Алексей Кондратьев выпустил две великолепные статьи в журнале Management Science и Operations Research. Публикации других наших исследователей попали в лучшие в области журналы (top-field), например в Theoretical Economics, Games and Economic Behavior, Journal of Economic Theory.
— Какими своими исследованиями вы гордитесь больше всего?
— Я считаю, что самой важной нашей работой стала именно разработка новой системы приема в вузы. Но этот проект был прикладным, а не научным.
Но у меня есть другой интересный проект, в котором я преследую чисто научный интерес. Он затрагивает важную тему для многих людей — знакомства в интернете. Я изучаю, как доступность различных сайтов и приложений влияет на формирование пар. И мои результаты показывают, что ресурсы для знакомств могут влиять отрицательно, — чем больше у людей возможностей знакомиться в сети, тем меньше будет пар в стабильных романтических отношениях.
Эти парадоксальные выводы легко объяснить. Представим женщину, которая находится в поиске партнера. Сделаем два упрощающих предположения: во-первых, пусть у всех женщин будут одинаковые предпочтения в отношении мужчин, например, рост — чем выше, тем лучше; во-вторых, пусть девушки будут более избирательны, чем мужчины. Если женщина тщательнее относится к выбору партнера, то среди всех знакомых кандидатов она будет выбирать только из небольшой группы самых высоких. Оба эти предположения для простоты доведены до крайности, но в целом согласуются с эмпирическими данными.
Теперь оценим влияние новых технологий для знакомств. Если потенциальных партнеров изначально не очень много, то создать устойчивую пару проще — в этом случае у мужчины больше шансов оказаться самым высоким по меркам конкретной женщины.
Если же девушка изначально имеет возможность общаться с большим количеством мужчин (а дейт-приложения как раз расширяют круг знакомств), то у среднего мужчины шансы оказаться достаточно высоким среди всех ее знакомых снижаются до нуля. В этом случае расширенный выбор повышает конкуренцию и устойчивых пар становится в среднем меньше.
— В 2023 году вы стали победителем финала конкурса «Лидеры России». Расскажите, почему вы решили принять участие в состязании?
— В последние годы я понял, что мне нравится быть организатором и создавать что-то новое вместе с коллегами и единомышленниками. Конкурс «Лидеры России» как раз про это — в нем участвуют предприимчивые люди и руководители, которые хотят найти возможности для развития своих инициатив.
Я подавался на этот конкурс в первый раз, и он же стал последним, потому что победители финала больше не могут принимать участие в следующих сезонах.
— Есть мнение, что наука и хороший заработок — вещи плохо совместимые. Вы согласны с этим?
— Вышка дает достаточно ресурсов и стимулов, чтобы комфортно заниматься наукой. Чем выше ваша продуктивность, тем больше надбавок вы можете получить. Также вы можете поступить в академическую аспирантуру и пройти в академический кадровый резерв, чтобы претендовать на дополнительные выплаты.
Молодым специалистам войти в науку непросто: порог высокий, первые результаты появятся не сразу. Однако важно сделать так, чтобы поток талантливых выпускников Вышки уходил не только в индустрию, но и оставался в науке. Для этого мы в лаборатории стараемся предоставлять им условия, чтобы они становились востребованными на научном рынке, в том числе международном. Например, мы предлагаем оплачиваемые летние стажировки для студентов: математиков, экономистов. Во время работы в нашей лаборатории они получают зарплату почти как в индустрии.
Мне также важно поддерживать связь между нашей наукой и потенциальными заказчиками. Это полезно по двум причинам: во-первых, каждый теоретик хочет видеть результат своей работы на примерах из реальной жизни. А во-вторых, заказы со стороны государственного сектора и частных предприятий тоже помогут нам хорошо зарабатывать.
— Что бы вы посоветовали студентам, которые хотят заниматься наукой?
— Интерес к науке сложно прятать, а еще сложнее симулировать. И если он есть, то вы его обязательно в себе распознаете. Но чтобы он стал очевидным, нужна хорошая нервная система — вам должно быть интересно подолгу думать о сложных вещах, постоянно анализировать. Это можно делать только тогда, когда вы внутри очень спокойны.
Многое будет зависеть от направления исследований, которое вы выберете. Если вы хотите заниматься теорией — вам должно нравиться размышлять над абстрактными объектами и кропотливо работать над доказательствами. А если вас больше увлекает эмпирика и работа с данными, то вам нужно научиться быстро проверять много гипотез. Ученый-экспериментатор — это очень наблюдательный человек и блестящий организатор, который продумывает все до мелочей.
Когда будете искать свою область, советую не замыкаться на чем-то одном. Пока вы молоды — пробуйте себя в разных направлениях, присматривайтесь к деятельности разных ученых. В свое время я попробовал очень много разных сфер, прежде чем нашел то, что мне действительно интересно.
И напоследок — пишите тексты своих исследований сразу качественно. Это касается не только научных работ, но и студенческих. Во-первых, это поможет вам самим — чем раньше наработается этот навык, тем вам будет легче. А во-вторых, так вы сильно упростите работу вашим научным руководителям — и чем меньше им придется исправлять ваши опечатки, тем больше у них будет времени на помощь в исследовании.