Есть одна замечательная поговорка о том, что нужно давать первым, давать часто и давать, не ожидая ничего взамен. Хотя я во всём этом согласна, мне было очень сложно понять, как быть уверенной в том, что я вкладываю средства в правильные дела.
В конце прошлого года мне казалось, будто время немного замедлилось (хотя на самом деле это не так), и я всё чаще задумывался об этом процессе размышлений и о том, к чему он меня приведёт.
И я задала себе вопрос: «Так на что же я трачу свои усилия?»
Этот вопрос привёл меня к интересному путешествию. Я снова и снова возвращался к нескольким вопросам:
Во что я верю и что хочу укрепить?
Что способно повлиять на изменения так, чтобы это имело большее значение, чем просто слова?
Если я смогу найти то, что поддерживает мои убеждения и способствует изменениям не только на словах, как я могу внести свой вклад?
Как мне найти эти вещи, если я пока не связан с ними?
На первый вопрос ответить было легко. Второй оказался вопросом самоанализа. Я обнаружил, что гораздо большее значение для тех изменений, частью которых я хочу стать, имеет то, с чем я пока не связан. Третий вопрос оказался очевидным, как только были даны ответы на первые два. Четвертый оказался самым интересным.
Чтобы ответить на четвёртый вопрос, мне пришлось задуматься о том, как лучше всего анализировать вещи, не входящие в мой круг общения, и их взаимосвязанное влияние.
Чтобы найти то, чего я не знал, я, как ни парадоксально, начал список с тех, кого знал, — и приступил к составлению карты их сетей на основе того, что удалось 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 ~10K, работа стала настолько медленной, что добавление новых элементов стало на порядок сложнее, поэтому я перестал так активно пополнять базу данных.
Как только у меня появилось 3 или более «степеней разделения», я начал углубляться в анализ отдельных городов. Именно здесь дело стало интересным. Я начал узнавать всевозможные вещи о взаимосвязях 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, отраженное в данных.
Компании, выходящие на биржу, как правило, получают финансирование от стадии посева до IPO в основном на местном уровне — на этапе серии C или более поздних раундов. Благодаря этому значительная часть доходов остается в сообществе, когда происходит крупное событие. Также кажется, что основатели, у которых за плечами один или более крупных выходов, склонны создавать новые компании в тех же городах, а не уезжать — хотя я не могу подтвердить эту тенденцию нигде, кроме Боулдера, Нью-Йорка и района залива. В других местах цифры сравнительно очень малы.
Я, наверное, мог бы написать ещё один пост о различиях между городами, но поскольку я сосредоточился на своём вкладе в Де-Мойне, я вернулся к этому вопросу как к центральной теме.
Используя приведенные выше источники, мне удалось собрать приличный набор данных, чтобы выяснить, что именно способствует изменениям, сосредоточившись на тех, кто способен их инициировать. Следующим шагом было выяснить, кто именно эти люди и кто их окружает.
Риск, который меня беспокоил, заключался в том, что, принимая важное решение о поддержке чего-то, я мог бы фактически создать ложную корреляцию, которой на самом деле не существует. Принять решение, основанное на предполагаемой связи, а не на прямой или доказанной.
Другая проблема заключалась в том, что, когда я начал спрашивать людей, что стоит поддерживать, их ответы часто были пронизаны их собственными предубеждениями. Чем глубже я вникал, тем больше понимал, что эти предубеждения, скорее всего, были бессознательными и обусловлены их личными решениями. Если бы я сосредоточился только на отзывах непосредственно из моего ближайшего окружения, я бы не пришел к тем выводам, к которым пришел.
В этом нет ничего плохого — я поступаю точно так же, — но это ещё больше усилило мою озабоченность по поводу того, чтобы следовать определённым рекомендациям о том, на что тратить время, основываясь на качественных предположениях третьих лиц о том, как всё взаимосвязано. Я взял часть этой устной обратной связи и включил её в свою модель, когда она выявляла реальные корреляции, недоступные в открытых источниках, — именно поэтому я также не публикую эту модель в рамках данного поста.
То, что, по мнению кого-то, привело к изменениям, в сравнении с тем, что кто-то смог четко сформулировать о том, как эти изменения произошли, выявило множество вещей, которые невозможно найти в Google.
Поиск ответа на вопрос, который нельзя 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 подход к решению задач в его организации. Помню, что тогда мне это показалось интересным, но у меня не было реальной практической причины применить этот подход на деле. Мне показалось, что это хороший подход, который стоит попробовать.
В результате у меня сложилась цепочка связей, и я решил попробовать использовать подход Пэдди для понимания взаимосвязей и центров влияния в технологическом сообществе Айовы.
Моя главная задача заключалась в поиске связей 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, опираясь на память, стал 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 еще не было.
Вскоре я потратил не один час на сбор данных и выявление связей, исходящих из этой отправной точки, в результате чего модель превратилась в более значимую структуру, 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 этот показатель:
… она измеряет, насколько хорошо элемент связан с другими хорошо связанными элементами. Как правило, элементы с высокой центральностью по собственному вектору являются лидерами сети, хотя они и не всегда обладают самым сильным локальным влиянием.
К счастью, Kumu — инструмент, которым я пользовался, — упрощает эту задачу. Как только вы построите модель, определив элементы, атрибуты и типы связей, программное обеспечение само сделает всё остальное. Я сосредоточился на рассмотрении двух видов представления:
С чем я ещё не связан напрямую, но что имеет высокую связность в других частях сети?
С чем я пока не связан, но в работу с чем я с удовольствием бы включился?
В первом случае я уже вношу свой вклад. Второй организацией в списке была Технологическая ассоциация Айовы. Третьей была ещё одна организация, в правление которой я до сих пор стремлюсь войти.
Поэтому, когда меня спрашивают: «Почему вы вошли в совет директоров TAI?», я могу честно ответить следующее:
Я был совершенно не связан с сетью компаний и ассоциированных организаций TAI, которые определяют политику и создают рамки, стимулирующие технологические инновации в штате.
У неё есть основные принципы, в которые я верю:
Развитие и привлечение талантов
Разнообразие и инклюзивность
Государственная политика
Мне также нравятся люди. Редко бывает так, но это доставляет огромное удовольствие, когда ты находишь хороших людей, работающих над тем, во что ты веришь, и где есть место для твоего вклада.
Это первый раз, когда я попытался проанализировать свой вклад в сообщество с помощью математики, как сказал бы Пэдди.
Хотя ответ — «вступить в правление» — может показаться скучным многим, мне было интересно размышлять над тем, как вложить больше сил в сообщество.