Tem aquele ditado incrível que diz para dar primeiro, dar com frequência e dar sem esperar nada em troca. Embora eu concorde com tudo isso, tenho enfrentado muitas dificuldades para ter certeza de que estou dedicando meus esforços às causas certas.
No final do ano passado, parecia que o tempo estava passando um pouco mais devagar (mas não estava) e eu ficava pensando cada vez mais sobre esse processo de reflexão e aonde ele me levaria.
A pergunta que me peguei fazendo foi: então, para o que eu dou?
Essa pergunta me levou a uma jornada interessante. Eu sempre voltava a várias perguntas:
Em que acredito e quero reforçar?
O que tem impacto para promover mudanças de uma forma que seja mais significativa do que uma simples declaração?
Se eu conseguir encontrar coisas para apoiar, que reforcem aquilo em que acredito e causem impacto além das meras palavras, como posso contribuir?
Como encontro essas coisas se ainda não estou conectado a elas?
A pergunta inicial foi fácil de responder. A segunda acabou sendo uma reflexão pessoal. Descobri que o que impulsiona o tipo de mudança da qual quero fazer parte tem mais a ver com aquilo a que não estou conectado. A terceira ficou óbvia assim que as duas primeiras foram respondidas. A quarta acabou sendo a mais interessante.
Para responder à quarta, tive que começar a pensar em qual seria uma boa maneira de analisar coisas que não estão no meu círculo social e o impacto delas.
Para encontrar coisas que eu não conhecia, ironicamente comecei a lista com as pessoas que eu conhecia – e passei a mapear as redes delas por meio do que consegui encontrar sobre elas na internet. Minhas principais fontes de dados foram:
Memória
Anotações de conferências
LinkedIn
Crunchbase
Angel List
Acabei com um modelo de tamanho razoável. Quando ultrapassei cerca de 10 mil elementos, o processo começou a ficar lento o suficiente para tornar a adição de mais elementos muito mais difícil, então parei de contribuir de forma tão agressiva.
Quando cheguei a três ou mais graus de separação, comecei a me aprofundar em cidades específicas. Foi aí que a coisa ficou interessante. Comecei a descobrir todo tipo de coisa sobre as conexões entre Minneapolis, São Francisco, Detroit, Indianápolis e a lista não tem fim. Uma das descobertas foi como as comunidades de startups em São Francisco, Boulder e Nova York são muito fechadas. A densidade dos ecossistemas entre essas cidades é muito maior do que em Des Moines. Isso pode parecer óbvio, mas é outra coisa ver isso refletido nos dados.
As empresas que abrem o capital parecem ter financiamento, desde a fase inicial até a oferta pública inicial (IPO), proveniente em grande parte de fontes locais, por meio da Série C ou etapas posteriores. Isso mantém uma grande parte dos retornos na comunidade quando ocorre um grande evento. Também parece que fundadores com uma ou mais saídas lucrativas tendem a reiniciar empresas nas mesmas cidades, em vez de partir, o que é algo que não consigo realmente confirmar como uma tendência em nenhum outro lugar além de Boulder, Nova York e a Baía de São Francisco. Os números são simplesmente muito pequenos, comparativamente falando, em todos os outros lugares.
Provavelmente eu poderia escrever outro post sobre a diferença entre as cidades, mas como estava focado na minha contribuição em Des Moines, voltei a esse tema como foco central.
Usando as fontes acima, consegui reunir um conjunto de dados razoável para identificar o que tem impacto para impulsionar mudanças, concentrando-me em quem tem esse impacto. O próximo passo foi descobrir quem são essas pessoas e quem as rodeia.
O risco que me preocupava era tomar uma grande decisão de apoiar algo que, na verdade, fosse eu criando uma correlação espúria que não existisse. Tomar uma decisão com base em uma conexão inferida, em vez de uma direta ou comprovada.
O outro problema é que, quando comecei a perguntar às pessoas o que apoiar, as respostas costumavam estar repletas de seus próprios preconceitos. Esses preconceitos, quanto mais eu me aprofundava, provavelmente eram inconscientes e motivados por suas próprias decisões pessoais. Se eu tivesse me concentrado apenas no feedback diretamente da minha rede mais próxima, não teria chegado onde cheguei.
Não há mal nenhum nisso — eu faço a mesma coisa —, mas isso me deixou ainda mais preocupado em seguir certas recomendações sobre onde investir meu tempo com base em suposições qualitativas de terceiros sobre como as coisas estavam conectadas. Peguei parte desse feedback verbal e o incluí no meu modelo quando ele criou correlações reais que não estavam disponíveis publicamente; é por isso que também não estou publicando o modelo como parte deste post.
O que alguém sentiu que gerou uma mudança versus o que alguém foi capaz de explicar sobre como essa mudança ocorreu trouxe à tona muitas coisas que não podem ser pesquisadas no Google.
A busca por uma resposta para uma pergunta que não consigo pesquisar no Google me fez lembrar de uma conversa que tive anos atrás com um amigo, o Paddy, que falava sobre centralidade de vetor próprio e como isso estava orientando parte do pensamento de sua organização. Na época, lembro-me de ter ficado interessado, mas não tinha realmente um motivo prático para colocar isso em prática. Parecia uma boa abordagem para tentar.
O que isso me deixou foi uma série de pontos de conexão, e decidi tentar usar a abordagem do Paddy para entender a conectividade e os centros de influência na comunidade tecnológica de Iowa.
Minha principal preocupação era encontrar conectividade em novas comunidades e organizações em nível local com as quais eu não estivesse conectado – nem fisicamente nem financeiramente.
Comecei com minha própria rede e passei a mapear, de memória, algumas das minhas conexões. Em seu nível mais básico, é assim que minha rede de primeiro grau se parece:
Aviso: Embora eu já tenha saído da Clay & Milk e a tenha deixado em boas mãos, esse não era o caso quando tirei essa captura de tela. Além disso, adicionei a TAI como uma conexão, embora ela não fosse uma quando comecei.
Em pouco tempo, já havia investido várias horas coletando dados e mapeando conexões que partiam desse ponto inicial, a ponto de o modelo se tornar mais significativo e abranger o mundo inteiro.
Decidi desde o início conectar pessoas a empresas e organizações, mas não entre si, a menos que estivessem ligadas por laços matrimoniais. Essa decisão pode ter distorcido o modelo, mas ajudou a dar prioridade às empresas e organizações, que era minha intenção.
Como meu foco era utilizar a centralidade de vetor próprio, eis um trecho que a descreve:
… mede o quão bem conectado um elemento está a outros elementos bem conectados. Em geral, elementos com alta centralidade de vetor próprio são os líderes da rede, embora possam não ter a influência local mais forte.
Felizmente, o Kumu, a ferramenta que eu estava usando, simplifica isso. Depois de construir o modelo, definindo os elementos, atributos e tipos de conexão, o próprio software faz o resto. Há duas visões nas quais me concentrei:
A que ainda não estou conectado diretamente, mas que possui alta conectividade em outros lugares?
Com o que ainda não estou conectado, mas que me deixaria animado em contribuir?
Já estou contribuindo para a primeira. A segunda organização da lista era a Technology Association of Iowa. A terceira era outra organização para a qual ainda estou me esforçando para entrar no conselho.
Então, quando alguém me pergunta “Por que você entrou para o conselho da TAI?”, posso responder com toda a sinceridade:
Eu estava lamentavelmente desconectado da rede da TAI de empresas e organizações associadas que definem as políticas e criam a estrutura que impulsiona a inovação tecnológica no estado.
Ela tem princípios fundamentais nos quais acredito:
Desenvolver e recrutar talentos
Diversidade e inclusão
Políticas públicas
Também gosto das pessoas. É raro e muito divertido quando você encontra pessoas legais trabalhando em algo em que você acredita e onde também há espaço para você contribuir.
Esta é a primeira vez que tentei analisar minha contribuição na comunidade usando a matemática, como diria o Paddy.
Embora a resposta — participar de um conselho — possa parecer chata para muita gente, eu me diverti explorando a questão de como investir mais na comunidade.