Названа лучшая бизнес-книга 2020: Financial Times
Издание Financial Times и консалтинговая компания McKinsey назвали книгу "Без фильтра: инсайдерская история Instagram" Сары Фрайер лучшей бизнес-книгой 2020 года.
Победительница получила премию в размере 30 тысяч фунтов. Кроме того, денежные призы (по 10 000 фунтов) получили авторы других 5 книг, рассказывает Financial Times.
Примечательно Книга о бизнесе, которую настойчиво рекомендует Билл Гейтс
"Без фильтра": о чем книга
В своей книге журналистка Bloomberg Сара Фрайер описывает создателей и эволюцию Instagram. Не упустила автор и историю о том, как Facebook шокировал Кремниевую долину, купив стартап за 1 миллиард долларов в 2012 году.
Издание отмечает, что книга Фрайер – это "убедительная история о зависти", что позволяет отследить пагубное влияние Instagram, который устанавливает недосягаемые стандарты красоты и образа жизни.
"Без фильтра" затрагивает два жизненно важных вопроса нашего времени: "Как большие технологические компании относятся к мелким конкурентам?" и "Как компании, которые работают с социальными сетями, меняют жизнь нового поколения?",
– прокомментировала редактор Financial Times и председатель жюри Рула Халаф.
Кевин Снидер, управляющий партнер McKinsey, назвал работу "Захватывающей сагой о том, как стартап-феномен стал частью культурного духа времени".
Книга Сары Фрайер "Без фильтра: инсайдерская история Instagram" / Фото unsplash
Другие победители
Жюри также представило шорт-лист книг, авторы которых получили от жюри по 10 тысяч фунтов:
- "Смерть от отчаяния и будущее капитализма", Ангус Дитон и Энн Кейс
- "Никаких правил", Рид Хастингс и Эрин Мейер
- "Переосмысление капитализма: бизнес может спасти мир", Ребекка Хендерсон
- "Как корпорация Simulmatics изобрела будущее", Джилл Лепор
- "Мир без работы", Дэниел Сасскинд
О награде
Награда "Лучшая бизнес-книга года" впервые была вручена в 2005 году. Она обеспечивает "самый убедительный и приятный" взгляд на современные проблемы бизнеса. В 2019 году приз выиграла Каролайн Криадо Перес за ее исследование предвзятости гендерных данных Invisible Women.