Di mana harus menginvestasikan waktu?

Ada pepatah bagus yang mengatakan bahwa kita harus memberi terlebih dahulu, memberi sesering mungkin, dan memberi tanpa mengharapkan imbalan apa pun. Meskipun saya sependapat dengan semua itu, saya sering merasa bingung bagaimana cara meyakinkan diri bahwa saya memang memberi untuk hal-hal yang tepat.

Menjelang akhir tahun lalu, waktu terasa seolah-olah melambat sedikit (padahal tidak), dan saya terus memikirkan proses pemikiran ini serta ke mana hal itu akan membawa saya.

Pertanyaan yang muncul di benak saya adalah, jadi kepada apa saya memberi? 

Pertanyaan itu membawa saya pada perjalanan yang menarik. Saya terus kembali ke beberapa pertanyaan:

1. Apa yang saya yakini dan ingin saya perkuat?
2. Apa yang memiliki dampak untuk mendorong perubahan dengan cara yang lebih berarti daripada sekadar pernyataan?
3. Jika saya dapat menemukan hal-hal untuk didukung, yang memperkuat apa yang saya yakini dan berdampak pada perubahan lebih dari sekadar kata-kata, bagaimana saya berkontribusi?
4. Bagaimana cara saya menemukan hal-hal tersebut jika saya belum terhubung dengannya?

Pertanyaan pertama gampang dijawab. Pertanyaan kedua ternyata bikin aku mikir sendiri. Aku sadar bahwa perubahan yang pengen aku ikutin itu lebih dipengaruhi sama hal-hal yang belum aku kenal. Pertanyaan ketiga jadi jelas setelah dua pertanyaan pertama terjawab. Pertanyaan keempat ternyata yang paling menarik.

Untuk menjawab pertanyaan keempat, saya harus mulai memikirkan cara yang baik untuk menganalisis hal-hal yang tidak ada dalam lingkaran sosial saya dan dampaknya yang saling terkait.

Untuk menemukan hal-hal yang tidak saya ketahui, ironisnya saya memulai daftar dengan orang-orang yang saya kenal — dan kemudian memetakan jaringan mereka melalui apa yang dapat saya temukan tentang mereka secara online. Sumber data utama saya adalah:

• Ingatan
• Catatan konferensi
• LinkedIn
• Crunchbase
• Angel List

Akhirnya saya mendapatkan model dengan ukuran yang cukup besar. Begitu jumlah elemennya melebihi ~10 ribu, prosesnya mulai melambat sehingga penambahan elemen baru menjadi jauh lebih sulit, jadi saya berhenti berkontribusi secara agresif.

Setelah saya mendapatkan 3 atau lebih derajat pemisahan, saya mulai menelusuri kota-kota secara individual. Di sinilah hal-hal menjadi menarik. Saya mulai mempelajari berbagai hal tentang konektivitas antara Minneapolis, SF, Detroit, Indianapolis, dan daftar ini terus berlanjut. Salah satu penemuan adalah betapa terisolasi komunitas startup di SF, Boulder, dan NY. Kepadatan ekosistem di antara setiap kota jauh lebih kuat daripada di Des Moines. Hal ini mungkin terdengar jelas, tetapi melihatnya tercermin dalam data adalah hal lain.

Perusahaan yang go public tampaknya mendapatkan pendanaan dari tahap awal hingga IPO yang sebagian besar berasal dari sumber lokal melalui putaran pendanaan Seri C atau lebih lanjut. Hal ini membuat sebagian besar keuntungan tetap berada di komunitas saat terjadi peristiwa besar. Tampaknya pendiri yang memiliki satu atau lebih exit besar cenderung memulai perusahaan baru di kota yang sama daripada pindah, yang merupakan tren yang belum bisa saya konfirmasi di tempat lain selain Boulder, NY, dan wilayah Teluk. Angka-angkanya memang sangat kecil jika dibandingkan dengan tempat lain.

Saya mungkin bisa menulis posting lain tentang perbedaan antara kota-kota, tetapi karena saya fokus pada kontribusi saya di Des Moines, saya kembali ke topik ini sebagai fokus utama.

Dengan menggunakan sumber-sumber di atas, saya berhasil mengumpulkan kumpulan data yang memadai untuk mengidentifikasi apa yang memiliki dampak dalam mendorong perubahan dengan berfokus pada siapa yang memiliki pengaruh untuk mendorong perubahan. Langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi siapa mereka dan orang-orang di sekitar mereka.

Risiko yang saya khawatirkan adalah membuat keputusan besar untuk mendukung sesuatu yang sebenarnya hanyalah korelasi palsu yang tidak ada. Membuat keputusan berdasarkan koneksi yang disimpulkan, bukan yang langsung atau terbukti.

Masalah lainnya adalah ketika saya mulai bertanya kepada orang-orang tentang apa yang harus didukung, jawaban mereka sering kali dipenuhi dengan bias mereka sendiri. Semakin saya menggali, bias tersebut kemungkinan besar tidak disadari dan didorong oleh keputusan pribadi mereka. Jika saya hanya berfokus pada umpan balik langsung dari jaringan terdekat saya, saya tidak akan berakhir di posisi saya saat ini.

Tidak ada salahnya melakukan itu, saya juga melakukan hal yang sama, tetapi hal itu semakin membuat saya khawatir tentang mengikuti rekomendasi tertentu mengenai di mana harus menghabiskan waktu berdasarkan asumsi kualitatif pihak ketiga tentang bagaimana hal-hal tersebut terhubung. Saya mengambil beberapa umpan balik verbal tersebut dan memasukkannya ke dalam model saya ketika hal itu menciptakan korelasi nyata yang tidak tersedia secara publik, itulah mengapa saya juga tidak mempublikasikan model tersebut sebagai bagian dari posting ini.

Apa yang dirasakan seseorang sebagai perubahan versus apa yang dapat diungkapkan seseorang tentang bagaimana perubahan itu terjadi mengungkap banyak hal yang tidak dapat dicari di Google.

Bagaimana cara mendapatkan jawaban atas pertanyaan yang tidak bisa saya cari di Google membuat saya teringat percakapan yang saya lakukan bertahun-tahun lalu dengan seorang teman, Paddy, yang berbicara tentang eigenvector centrality dan bagaimana hal itu memengaruhi pemikiran organisasinya. Saat itu saya ingat tertarik, tetapi belum memiliki alasan praktis untuk menerapkannya. Tampaknya ini adalah pendekatan yang baik untuk dicoba.

Hal ini memberi saya serangkaian titik koneksi dan saya memutuskan untuk mencoba menggunakan pendekatan Paddy untuk memahami konektivitas dan pusat pengaruh dalam komunitas teknologi di Iowa.

Perhatian utama saya adalah menemukan konektivitas di komunitas dan organisasi baru di tingkat lokal yang belum terhubung dengan saya — baik secara fisik maupun finansial.

Saya mulai dengan jaringan saya sendiri dan mulai memetakan dari ingatan beberapa koneksi saya. Pada tingkat paling dasar, inilah tampilan jaringan tingkat pertama saya:

Pernyataan Penafian: Meskipun saya telah meninggalkan Clay & Milk dan menyerahkannya kepada orang yang kompeten, hal itu tidak terjadi saat saya mengambil tangkapan layar ini. Selain itu, saya menambahkan TAI sebagai koneksi meskipun pada awalnya tidak demikian.

Tak lama kemudian, saya telah menghabiskan lebih dari beberapa jam mengumpulkan data dan menarik koneksi yang berasal dari titik awal ini hingga akhirnya berkembang menjadi model yang lebih bermakna dan menjangkau seluruh dunia.

Sejak awal, saya memutuskan untuk menghubungkan orang-orang dengan perusahaan dan organisasi, tetapi tidak menghubungkan mereka satu sama lain kecuali jika mereka terhubung melalui pernikahan. Keputusan ini mungkin telah memengaruhi model, tetapi membantu memprioritaskan perusahaan dan organisasi, yang merupakan tujuan saya.

Karena saya berfokus pada pemanfaatan sentralitas vektor eigen, berikut adalah kutipan yang menjelaskannya: