Куда вложить время?

Есть одна замечательная поговорка о том, что нужно давать первым, давать часто и давать, не ожидая ничего взамен. Хотя я полностью согласен с этим, мне было очень сложно понять, как быть уверенным в том, что я вкладываю средства в правильные вещи.

В конце прошлого года время как будто немного замедлилось (на самом деле это не так), и я все чаще задумывался об этом процессе размышлений и о том, к чему он меня приведет.

Я задал себе вопрос: «Так на что же я трачу свои средства? 

Этот вопрос привел меня к интересному путешествию. Я постоянно возвращался к нескольким вопросам:

1. Во что я верю и что хочу укрепить?
2. Что способно повлиять на изменения так, что это будет иметь большее значение, чем просто слова?
3. Если я смогу найти то, что поддерживает мои убеждения и способствует изменениям, выходящим за рамки простых слов, как я могу внести свой вклад?
4. Как мне найти эти вещи, если я еще не связан с ними?

На первый вопрос ответить было легко. Второй оказался вопросом саморефлексии. Я обнаружил, что то, с чем я не связан, в большей степени определяет тот тип изменений, частью которых я хочу быть. Третий вопрос оказался очевидным, как только были даны ответы на первые два. Четвертый оказался самым интересным.

Чтобы ответить на четвертый вопрос, мне пришлось задуматься о том, как лучше всего анализировать вещи, не входящие в мой круг общения, и их сопутствующее влияние.

Чтобы найти то, чего я не знал, я, как ни странно, начал список с тех, кого я знал, — и приступил к составлению карты их сетей на основе того, что я смог найти о них в Интернете. Моими основными источниками данных были:

• Память
• Заметки с конференций
• LinkedIn
• Crunchbase
• Angel List

В итоге у меня получилась модель приличных размеров. Как только количество элементов превысило ~10 тысяч, работа стала настолько медленной, что добавление новых элементов стало на порядок сложнее, поэтому я перестал так активно пополнять базу.

Как только у меня появилось 3 или более степеней разделения, я начал углубляться в отдельные города. Именно здесь все стало интересно. Я начал узнавать всевозможные вещи о связях между Миннеаполисом, Сан-Франциско, Детройтом, Индианаполисом, и этот список можно продолжать бесконечно. Одним из открытий стало то, насколько замкнутыми являются стартап-сообщества в Сан-Франциско, Боулдере и Нью-Йорке. Плотность экосистем в каждом из этих городов гораздо выше, чем в Де-Мойне. Это может показаться очевидным, но совсем другое дело — увидеть это отраженным в данных.

Компании, которые выходят на биржу, по-видимому, получают финансирование от стадии зарождения до IPO, которое в основном поступает из местных источников на этапе серии C или позже. Это позволяет сохранить значительную часть доходов в сообществе, когда происходит крупное событие. Также кажется, что основатели, у которых за плечами один или несколько крупных выходов, склонны создавать новые компании в тех же городах, а не уезжать, что я не могу подтвердить как тенденцию нигде, кроме Боулдера, Нью-Йорка и залива. Цифры везде остаются сравнительно небольшими.

Я, вероятно, мог бы написать еще один пост о различиях между городами, но поскольку я сосредоточился на своем вкладе в Де-Мойне, я вернулся к этому вопросу как к центральной теме.

Используя приведенные выше источники, я смог собрать приличный набор данных, чтобы выяснить, что влияет на стимулирование изменений, сосредоточившись на том, кто способен стимулировать изменения. Следующим шагом было выяснить, кто именно и кто их окружает.

Риск, который меня беспокоил, заключался в том, чтобы принять важное решение о поддержке чего-то, что на самом деле было бы созданием мной ложной корреляции, которой не существовало. Принятие решения на основе предполагаемой связи, а не прямой или доказанной.

Другая проблема заключалась в том, что, когда я начал спрашивать людей, что поддерживать, ответы часто были пронизаны их собственными предубеждениями. Их собственные предубеждения, чем больше я вникал, скорее всего, были бессознательными и обусловленными их личными решениями. Если бы я сосредоточился только на отзывах непосредственно в моей ближайшей сети, я бы не пришел к тому результату, к которому пришел.

В этом нет ничего плохого, я поступаю так же, но это еще больше заставило меня задуматься о том, стоит ли принимать определенные рекомендации о том, на что тратить время, основываясь на качественных предположениях третьих лиц о том, как все связано. Я взял часть этой устной обратной связи и включил ее в свою модель, когда она создавала реальные корреляции, которые не были доступны публично, поэтому я также не публикую модель в рамках этого поста.

То, что кто-то чувствовал, привело к изменениям, в отличие от того, что кто-то смог сформулировать о том, как эти изменения произошли, выявило много вещей, которые невозможно найти в Google.

Поиск ответа на вопрос, который я не могу найти в Google, заставил меня вспомнить разговор, который я вел несколько лет назад с другом, Пэдди, который рассказывал о центральности собственных векторов и о том, как она определяла часть мышления его организации. Я помню, что тогда мне это было интересно, но у меня не было реальной практической причины применить это на практике. Это казалось хорошим подходом, который стоило попробовать.

В результате у меня осталась серия точек соприкосновения, и я решил попробовать использовать подход Пэдди для понимания связей и центров влияния в технологическом сообществе Айовы.

Моей главной задачей было найти связи в новых сообществах и организациях на местном уровне, с которыми я не был связан — ни физически, ни финансово.

Я начал со своей собственной сети и стал на основе воспоминаний наносить на карту некоторые из своих связей. На самом базовом уровне моя сеть первой степени выглядит следующим образом:

Предупреждение: хотя с тех пор я ушел из Clay & Milk и оставил компанию в надежных руках, на момент создания этого скриншота ситуация была иной. Кроме того, я добавил TAI в качестве связи, хотя на начальном этапе ее не было.

Вскоре я потратил не один час на сбор данных и выявление связей, исходящих из этой отправной точки, до тех пор, пока она не превратилась в более значимую модель, охватывающую весь мир.

Я с самого начала принял решение связывать людей с компаниями и организациями, но не друг с другом, если только они не были связаны браком. Это решение могло исказить модель, но помогло уделить приоритетное внимание компаниям и организациям, что и было моим намерением.

Поскольку я сосредоточился на использовании центральности по собственному вектору, привожу отрывок, описывающий ее: