Es gibt dieses großartige Sprichwort, dass man zuerst geben, oft geben und geben soll, ohne eine Gegenleistung zu erwarten. Ich stimme dem zwar voll und ganz zu, habe mich aber lange damit schwergetan, die Gewissheit zu finden, dass ich mein Geld für die richtigen Dinge ausgebe.
Gegen Ende des letzten Jahres hatte ich das Gefühl, als würde die Zeit etwas langsamer vergehen (was sie nicht tat), und ich dachte immer öfter über diesen Gedankengang nach und darüber, wohin er mich führen würde.
Die Frage, die ich mir stellte, lautete: Wofür setze ich mich ein?
Diese Frage führte mich auf eine interessante Reise. Immer wieder kehrte ich zu mehreren Fragen zurück:
Woran glaube ich, und was möchte ich damit stärken?
Was hat eine Wirkung, die Veränderungen auf eine Weise vorantreibt, die mehr bedeutet als eine bloße Aussage?
Wenn ich Dinge finde, die ich unterstützen kann, die meine Überzeugungen stärken und Veränderungen bewirken, die über bloße Worte hinausgehen – wie kann ich dann dazu beitragen?
Wie finde ich diese Dinge, wenn ich noch keinen Bezug zu ihnen habe?
Die erste Frage war leicht zu beantworten. Die zweite stellte sich als Anlass zur Selbstreflexion heraus. Ich stellte fest, dass es eher darum ging, womit ich noch nicht verbunden bin, um die Art von Veränderung voranzutreiben, an der ich teilhaben möchte. Die dritte Frage ergab sich von selbst, sobald die ersten beiden beantwortet waren. Die vierte Frage erwies sich als die interessanteste.
Um die vierte Frage zu beantworten, musste ich darüber nachdenken, wie ich Dinge, die nicht zu meinem sozialen Umfeld gehören, und deren Auswirkungen am besten analysieren kann.
Um Dinge zu finden, die ich nicht wusste, begann ich die Liste ironischerweise mit den Personen, die ich kannte – und fuhr fort, deren Netzwerke anhand der Informationen, die ich online über sie finden konnte, zu kartieren. Meine wichtigsten Datenquellen waren:
Erinnerung
Konferenznotizen
LinkedIn
Crunchbase
Angel List
Am Ende hatte ich ein recht umfangreiches Modell. Sobald ich die Marke von etwa 10.000 Elementen überschritten hatte, wurde es so langsam, dass das Hinzufügen weiterer Elemente um ein Vielfaches schwieriger wurde, sodass ich nicht mehr so intensiv daran weiterarbeitete.
Sobald ich drei oder mehr Verbindungsstufen erreicht hatte, begann ich, einzelne Städte genauer unter die Lupe zu nehmen. Hier wurde es erst richtig interessant. Ich erfuhr allerlei Neues über die Verbindungen zwischen Minneapolis, San Francisco, Detroit, Indianapolis und vielen weiteren Städten – die Liste ließe sich endlos fortsetzen. Eine der Erkenntnisse war, wie stark die Startup-Communities in San Francisco, Boulder und New York in sich geschlossen sind. Die Dichte der Ökosysteme innerhalb jeder Stadt ist viel höher als in Des Moines. Das mag auf den ersten Blick offensichtlich erscheinen, aber es ist etwas ganz anderes, dies in den Daten widergespiegelt zu sehen.
Die Unternehmen, die an die Börse gehen, scheinen von der Seed-Phase bis zum Börsengang Finanzmittel zu erhalten, die größtenteils lokal über die Serie C oder spätere Finanzierungsrunden stammen. Dadurch verbleibt ein großer Teil der Erträge in der Community, wenn es zu einem großen Ereignis kommt. Es scheint auch, dass Gründer mit einem oder mehreren großen Exits dazu neigen, Unternehmen in denselben Städten neu zu gründen, anstatt wegzuziehen – was ich als Trend allerdings nur in Boulder, New York und der Bay Area wirklich bestätigen kann. Die Zahlen sind überall sonst vergleichsweise einfach zu gering.
Ich könnte wahrscheinlich noch einen weiteren Beitrag über die Unterschiede zwischen den Städten schreiben, aber da ich mich auf meinen Beitrag in Des Moines konzentrierte, kehrte ich zu diesem Thema als zentralem Schwerpunkt zurück.
Anhand der oben genannten Quellen gelang es mir, einen soliden Datensatz zusammenzustellen, um herauszufinden, was Veränderungen vorantreibt, indem ich mich darauf konzentrierte, wer den Einfluss hat, Veränderungen voranzutreiben. Als Nächstes ging es darum, herauszufinden, wer diese Personen sind und welche Menschen sie umgeben.
Das Risiko, das mir Sorgen bereitete, bestand darin, eine wichtige Entscheidung zur Unterstützung einer Sache zu treffen, bei der ich möglicherweise eine Scheinkorrelation schuf, die gar nicht existierte. Eine Entscheidung auf der Grundlage eines abgeleiteten Zusammenhangs zu treffen, anstatt auf einem direkten oder nachgewiesenen.
Ein weiteres Problem bestand darin, dass die Antworten oft von den eigenen Vorurteilen der Befragten geprägt waren, als ich anfing, sie zu fragen, was ich unterstützen sollte. Je tiefer ich in die Materie eintauchte, desto klarer wurde mir, dass diese Vorurteile wahrscheinlich unbewusst waren und auf ihren persönlichen Entscheidungen beruhten. Hätte ich mich nur auf das Feedback aus meinem engsten Netzwerk konzentriert, wäre ich nicht dort gelandet, wo ich letztendlich gelandet bin.
Das ist an sich nichts Schlimmes – ich mache das ja selbst auch –, aber es hat mich zusätzlich beunruhigt, bestimmte Empfehlungen darüber, womit ich meine Zeit verbringen sollte, auf der Grundlage qualitativer Annahmen Dritter darüber zu befolgen, wie die Dinge miteinander zusammenhängen. Ich habe einen Teil dieses mündlichen Feedbacks in mein Modell einfließen lassen, wenn es echte Zusammenhänge aufzeigte, die öffentlich nicht zugänglich waren – weshalb ich das Modell auch nicht als Teil dieses Beitrags veröffentliche.
Was jemand als Ursache für eine Veränderung empfand, im Gegensatz zu dem, was jemand konkret darüber sagen konnte, wie diese Veränderung zustande kam, brachte viele Dinge ans Licht, die sich nicht googeln lassen.
Die Frage, wie ich eine Antwort auf eine Frage finden könnte, die ich nicht googeln kann, ließ mich an ein Gespräch zurückdenken, das ich vor Jahren mit einem Freund, Paddy, geführt hatte, der über Eigenvektor-Zentralität sprach und darüber, wie diese das Denken in seiner Organisation mitprägte. Ich erinnere mich, dass ich damals interessiert war, aber noch keinen wirklichen praktischen Grund hatte, das Konzept in die Praxis umzusetzen. Es schien mir ein guter Ansatz zu sein, den man ausprobieren sollte.
Das Ergebnis war eine Reihe von Verbindungspunkten, und ich beschloss, Paddys Ansatz zu nutzen, um die Vernetzung und die Einflusszentren in der Technologie-Community in Iowa zu verstehen.
Mein Hauptanliegen war es, Verbindungen in neuen Gemeinschaften und Organisationen auf lokaler Ebene zu finden, mit denen ich – weder physisch noch finanziell – verbunden war.
Ich begann mit meinem eigenen Netzwerk und fing an, einige meiner eigenen Verbindungen aus dem Gedächtnis zu kartieren. Auf der grundlegendsten Ebene sieht mein Netzwerk ersten Grades so aus:
Hinweis: Auch wenn ich Clay & Milk inzwischen verlassen und das Unternehmen in kompetente Hände übergeben habe, war das zum Zeitpunkt dieses Screenshots noch nicht der Fall. Außerdem habe ich TAI als Verbindung hinzugefügt, obwohl dies zu Beginn noch nicht der Fall war.
Es dauerte nicht lange, bis ich mehr als nur ein paar Stunden damit verbracht hatte, Daten zu sammeln und Verbindungen zu erfassen, die von diesem Ausgangspunkt ausgingen, sodass sich daraus ein aussagekräftigeres Modell entwickelte, das sich weltweit erstreckte.
Ich traf schon früh die Entscheidung, Personen mit Unternehmen und Organisationen zu verknüpfen, nicht jedoch untereinander, es sei denn, sie waren durch Heirat miteinander verbunden. Diese Entscheidung könnte das Modell verzerrt haben, trug aber dazu bei, den Fokus auf Unternehmen und Organisationen zu legen – was meine Absicht war.
Da ich mich auf die Nutzung der Eigenvektor-Zentralität konzentrierte, hier ein Auszug, der diese beschreibt:
… misst, wie gut ein Element mit anderen gut vernetzten Elementen verbunden ist. Im Allgemeinen sind Elemente mit hoher Eigenvektor-Zentralität die „Führungskräfte“ des Netzwerks, auch wenn sie lokal vielleicht nicht den stärksten Einfluss haben.
Glücklicherweise macht Kumu, das von mir verwendete Tool, dies ganz einfach. Sobald man das Modell durch die Festlegung der Elemente, Attribute und Verbindungstypen erstellt hat, erledigt die Software den Rest. Es gibt zwei Ansichten, auf die ich mich konzentriert habe:
Womit bin ich noch nicht direkt verbunden, das aber an anderer Stelle eine hohe Konnektivität aufweist?
Mit was bin ich noch nicht verbunden, bei dem ich mich aber freuen würde, einen Beitrag zu leisten?
Zum ersten Punkt leiste ich bereits einen Beitrag. Die zweite Organisation auf der Liste war die Technology Association of Iowa. Die dritte war eine weitere Organisation, bei der ich mich noch darum bemühe, in den Vorstand zu kommen.
Wenn mich also jemand fragt: „Warum bist du dem TAI-Vorstand beigetreten?“, kann ich ganz ehrlich Folgendes sagen:
Ich hatte leider keinerlei Verbindungen zum TAI-Netzwerk aus Unternehmen und assoziierten Organisationen, die die Richtlinien festlegen und die Rahmenbedingungen schaffen, die die technologische Innovation im Bundesstaat vorantreiben.
Es verfolgt Kernprinzipien, an die ich glaube:
Talente fördern und gewinnen
Vielfalt und Inklusion
Öffentliche Politik
Außerdem mag ich die Menschen dort. Es ist selten und macht viel Spaß, wenn man gute Leute findet, die an etwas arbeiten, an das man glaubt, und bei dem man selbst einen Beitrag leisten kann.
Dies ist das erste Mal, dass ich versucht habe, meinen Beitrag in der Community mathematisch zu analysieren, wie Paddy sagen würde.
Auch wenn die Antwort – nämlich, einem Vorstand beizutreten – für viele Leute vielleicht langweilig klingt, hat es mir Spaß gemacht, der Frage nachzugehen, wie ich mehr in die Community investieren kann.