どこに時間を投資するか？

「まず与えること、頻繁に与えること、そして見返りを期待せずに与えること」という素晴らしい格言があります。私はそのすべてに賛同していますが、自分が本当に「正しいこと」に与えているという確信を持つにはどうすればよいか、ずっと悩んでいました。

昨年末頃、時間が少し遅く流れているような気がしました（実際にはそうではありませんでしたが）。そして、この思考プロセスや、それが私をどこへ導くのかについて、ますます深く考えるようになりました。

そこで自問したのは、「では、私は何に捧げるべきなのか？」ということでした。 

その問いは、私を興味深い旅へと導いてくれました。私は次のような複数の問いに、何度も立ち返ることになりました。

1. 自分が信じ、さらに強めたいと思うことは何か？
2. 単なる言葉以上の意味を持ち、変化を促すような影響力を持つものは何か？
3. もし、自分の信念を強め、単なる言葉を超えた変化をもたらすような、支援すべきものが見つかったとしたら、どうすれば貢献できるのか？
4. もし、まだそれらとつながっていないとしたら、どうすればそれらを見つけられるのか？

最初の問いには簡単に答えが出ました。二つ目の問いは、自己省察を要するものでした。私が関わりたいと思うような変化を推進するのは、むしろ私がまだ関わっていないものにあると気づいたのです。三つ目の問いは、最初の二つに答えが出れば自明のことでした。そして四つ目の問いが、最も興味深いものとなりました。

4つ目の問いに答えるには、自分の社交圏外にある事柄や、それらがもたらす連鎖的な影響を分析する適切な方法について考え始めなければなりませんでした。

自分が知らないことを見つけるために、皮肉なことに、まずは「知っている人」からリストを作り始め、オンラインで彼らについて調べられる情報を通じて、そのネットワークをマッピングしていきました。主なデータソースは以下の通りです：

• 記憶
• カンファレンスのメモ
• LinkedIn
• Crunchbase
• Angel List

結果として、そこそこの規模のモデルが出来上がりました。要素数が約1万を超えたあたりから処理がかなり遅くなり、それ以上要素を追加するのが桁違いに難しくなったため、積極的なデータ提供は控えることにしました。

3段階以上の間隔が確保できた段階で、個々の都市について掘り下げ始めました。ここからが興味深いところでした。 ミネアポリス、サンフランシスコ、デトロイト、インディアナポリスなど、数え切れないほどの都市間のつながりについて、様々なことを学び始めました。その発見の一つは、サンフランシスコ、ボルダー、ニューヨークのスタートアップコミュニティがいかに密接に結びついているかということでした。各都市間のエコシステムの密度は、デモインよりもはるかに高いのです。これは言うまでもないことのように思えるかもしれませんが、データに反映されているのを目の当たりにするのはまた別次元のことです。

上場する企業は、シード段階からIPOに至るまでの資金調達の多くを、シリーズC以降において地元で調達しているようです。これにより、大きな成果が生まれた際、リターンの大部分がコミュニティ内に留まることになります。また、1回以上の大規模なエグジットを経験した創業者は、その都市を離れるよりも、同じ都市で新たな会社を立ち上げる傾向にあるようです。ただし、この傾向はボルダー、ニューヨーク、ベイエリア以外では、私がトレンドとして確認できていません。他の地域では、比較するとその数があまりにも少ないのです。

都市間の違いについて別の記事を書くこともできたでしょうが、今回はデモインでの私の貢献に焦点を当てていたため、それを中心テーマとして取り上げました。

上記の情報源を活用し、変化を牽引する影響力を持つ人物に焦点を当てることで、変化をもたらす要因を特定するための十分なデータセットを構築できた。次は、その「誰」と、その人物を取り巻く人々を特定することだった。

私が懸念していたリスクは、実際には存在しない偽の相関関係を自分で作り出してしまい、それに基づいて何かを支援するという大きな決断を下してしまうことでした。直接的あるいは実証された関係ではなく、推測されたつながりに基づいて決断を下してしまうことです。

もう一つの問題は、何を支援すべきか人々に尋ね始めた際、その回答には往々にして彼ら自身のバイアスが色濃く反映されていたことです。掘り下げていくにつれ、そのバイアスは無意識のものであり、個人の判断に基づいている可能性が高いことが分かりました。もし私が最も身近なネットワークからのフィードバックのみに焦点を当てていたなら、現在の結論には至らなかったでしょう。

それ自体に害はないし、私自身も同じことをするのだが、物事のつながりに関する第三者の定性的な仮定に基づいて、どこに時間を割くべきかという特定の推奨事項を受け入れることについて、さらに懸念を抱くようになった。公開されていない実際の相関関係を生み出す場合に限って、そうした口頭でのフィードバックの一部をモデルに取り入れた。それが、この投稿の一部としてモデルを公開しない理由でもある。

「変化をもたらしたと感じたこと」と、「その変化がどのように生じたかについて明確に説明できたこと」との間には、Google検索では見つからない多くの事柄が浮き彫りになりました。

「Googleで検索できない質問への答えをどう得るか」という問いは、数年前に友人であるパディと交わした会話を思い出させました。彼は固有ベクトル中心性について語り、それが自身の組織の思考をどのように牽引しているかを説明していました。当時、私は興味を持ったものの、実際にそれを活用する実用的な理由はありませんでした。しかし、試してみるには良いアプローチのように思えました。

こうして得られたのは一連の接点であり、私はパディのアプローチを用いて、アイオワ州のテクノロジーコミュニティにおけるつながりと影響力の中心を理解してみようと決心した。

私の最大の関心事は、物理的にも金銭的にもつながりのない、地域レベルの新興コミュニティや組織におけるつながりを発見することでした。

まずは自分のネットワークから始め、記憶を頼りに自分のつながりの一部をマッピングし始めました。最も基本的なレベルで、これが私の1次ネットワークの様子です：

免責事項：私はその後Clay & Milkを離れ、有能な後任に任せていますが、このスクリーンショットを撮影した時点ではそうではありませんでした。また、TAIは当初のつながりではありませんでしたが、後から接続として追加しました。

ほどなくして、私は数時間以上を費やしてデータを収集し、この出発点から派生するつながりを引き出し、やがて世界規模に広がる、より意味のあるモデルへと発展させました。

私は早い段階で、人と企業や組織は結びつけるが、結婚関係でつながっていない限り、人同士は結びつけないという決定を下しました。この決定はモデルに偏りを生じさせた可能性もありますが、私の意図であった企業や組織への優先度を高めるのに役立ちました。

ここでは固有ベクトル中心性を活用することに重点を置いていたため、その説明を以下に抜粋する：