Có một câu nói hay rằng hãy cho đi trước, cho đi thường xuyên và cho đi mà không mong đợi nhận lại điều gì. Dù tôi đồng ý với tất cả những điều này, tôi vẫn rất trăn trở về việc làm sao để tự tin rằng mình đang dành sự cho đi cho những điều đúng đắn.
Vào cuối năm ngoái, thời gian dường như trôi chậm lại một chút (thực ra không phải vậy) và tôi ngày càng suy ngẫm nhiều hơn về quá trình suy nghĩ này và nó sẽ dẫn tôi đến đâu.
Câu hỏi mà tôi tự đặt ra là: vậy tôi nên cống hiến cho điều gì?
Câu hỏi đó đã dẫn tôi vào một hành trình thú vị. Tôi liên tục quay trở lại với nhiều câu hỏi:
Tôi tin vào điều gì và muốn củng cố điều đó?
Điều gì có tác động thúc đẩy sự thay đổi theo cách quan trọng hơn một tuyên bố?
Nếu tôi có thể tìm thấy những điều để ủng hộ, những điều củng cố niềm tin của tôi và tạo ra sự thay đổi vượt ra ngoài những lời nói, thì tôi sẽ đóng góp như thế nào?
Làm thế nào để tôi tìm thấy những điều đó nếu tôi chưa có mối liên hệ với chúng?
Câu hỏi đầu tiên rất dễ trả lời. Câu hỏi thứ hai hóa ra là một câu hỏi tự phản ánh. Tôi phát hiện ra rằng chính những điều mà tôi chưa có mối liên hệ mới là động lực thúc đẩy loại thay đổi mà tôi muốn tham gia. Câu hỏi thứ ba hóa ra rất rõ ràng sau khi hai câu hỏi đầu tiên được trả lời. Câu hỏi thứ tư hóa ra là thú vị nhất.
Để trả lời câu hỏi thứ tư, tôi phải bắt đầu suy nghĩ về cách tốt nhất để phân tích những điều không nằm trong vòng kết nối xã hội của tôi và tác động liên quan của chúng.
Để tìm ra những điều mình chưa biết, thật trớ trêu là tôi lại bắt đầu danh sách bằng những người mình quen biết – và tiếp tục vẽ bản đồ mạng lưới của họ thông qua những thông tin tôi tìm được về họ trên mạng. Các nguồn dữ liệu chính của tôi là:
Ký ức
Ghi chú hội nghị
LinkedIn
Crunchbase
Angel List
Cuối cùng, tôi đã có được một mô hình có quy mô khá lớn. Khi số lượng phần tử vượt quá khoảng 10.000, tốc độ xử lý bắt đầu chậm lại đến mức việc thêm các phần tử mới trở nên khó khăn hơn gấp nhiều lần, nên tôi đã ngừng đóng góp một cách tích cực như trước.
Khi đạt được 3 hoặc nhiều hơn mức độ tách biệt, tôi bắt đầu đi sâu vào từng thành phố riêng lẻ. Đây là lúc mọi thứ trở nên thú vị. Tôi bắt đầu tìm hiểu mọi thứ về sự kết nối giữa Minneapolis, San Francisco, Detroit, Indianapolis và danh sách này còn kéo dài mãi. Một trong những phát hiện là các cộng đồng khởi nghiệp ở San Francisco, Boulder và New York đều rất khép kín. Mật độ của các hệ sinh thái giữa các thành phố này mạnh hơn nhiều so với ở Des Moines. Điều này có vẻ hiển nhiên, nhưng lại là một chuyện khác khi thấy nó được phản ánh trong dữ liệu.
Các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán dường như nhận được nguồn vốn từ giai đoạn hạt giống đến IPO chủ yếu từ các nhà đầu tư địa phương thông qua vòng Series C hoặc các vòng sau đó. Điều này giúp giữ lại một phần lớn lợi nhuận trong cộng đồng khi có sự kiện lớn. Ngoài ra, dường như các nhà sáng lập có 1 hoặc nhiều thương vụ thoái vốn lớn thường thành lập công ty mới tại chính những thành phố đó thay vì rời đi – điều này tôi chưa thể xác nhận là xu hướng ở đâu khác ngoài Boulder, New York và Vùng Vịnh. Số liệu ở các nơi khác so sánh thì quá nhỏ.
Có lẽ tôi có thể viết một bài khác về sự khác biệt giữa các thành phố, nhưng vì tôi đang tập trung vào đóng góp của mình tại Des Moines, nên tôi đã quay lại chủ đề này làm trọng tâm chính.
Sử dụng các nguồn trên, tôi đã có thể tổng hợp được một bộ dữ liệu khá đầy đủ để đi sâu vào những yếu tố có tác động thúc đẩy sự thay đổi bằng cách tập trung vào những người có khả năng tạo ra sự thay đổi. Bước tiếp theo là xác định những người đó và những người xung quanh họ.
Rủi ro mà tôi lo ngại là đưa ra một quyết định lớn về việc ủng hộ một điều gì đó, trong khi thực tế tôi đang tạo ra một mối tương quan giả tạo vốn không tồn tại. Đó là việc đưa ra quyết định dựa trên một mối liên hệ suy diễn thay vì một mối liên hệ trực tiếp hoặc đã được chứng minh.
Vấn đề khác là khi tôi bắt đầu hỏi mọi người nên hỗ trợ điều gì, các câu trả lời thường chứa đầy định kiến cá nhân của họ. Định kiến đó, càng đào sâu, càng có khả năng là vô thức và xuất phát từ những quyết định cá nhân của họ. Nếu tôi chỉ tập trung vào phản hồi trực tiếp từ mạng lưới gần gũi nhất của mình, tôi đã không thể đi đến kết quả như hiện tại.
Điều đó không có gì sai, tôi cũng làm như vậy, nhưng nó khiến tôi càng lo ngại hơn về việc chấp nhận một số khuyến nghị về việc nên dành thời gian cho điều gì dựa trên những giả định định tính của bên thứ ba về cách các yếu tố liên kết với nhau. Tôi đã lấy một số phản hồi bằng lời nói đó và đưa vào mô hình của mình khi chúng tạo ra những mối tương quan thực sự mà công chúng không thể tiếp cận được, đó cũng là lý do tại sao tôi không công bố mô hình này trong bài viết này.
Sự khác biệt giữa những gì ai đó cảm nhận đã tạo ra sự thay đổi so với những gì họ có thể diễn đạt về cách sự thay đổi đó diễn ra đã làm nổi bật rất nhiều điều không thể tìm kiếm được trên Google.
Việc tìm cách trả lời một câu hỏi mà tôi không thể tìm kiếm trên Google đã khiến tôi nhớ lại một cuộc trò chuyện cách đây nhiều năm với một người bạn tên Paddy, người đã nói về độ trung tâm eigenvector và cách nó định hướng suy nghĩ của tổ chức anh ấy. Lúc đó, tôi nhớ mình đã rất hứng thú nhưng chưa thực sự có lý do thực tiễn nào để áp dụng nó. Đó dường như là một cách tiếp cận đáng thử.
Điều này đã mang lại cho tôi một loạt các điểm kết nối và tôi quyết định thử áp dụng cách tiếp cận của Paddy để hiểu về sự kết nối và các trung tâm ảnh hưởng trong cộng đồng công nghệ ở Iowa.
Mối quan tâm chính của tôi là tìm kiếm sự kết nối trong các cộng đồng và tổ chức mới ở cấp địa phương mà tôi chưa có mối liên hệ nào – cả về mặt vật chất lẫn tài chính.
Tôi bắt đầu với mạng lưới của chính mình và bắt đầu vẽ sơ đồ từ trí nhớ về một số mối liên hệ của bản thân. Ở mức cơ bản nhất, đây là hình ảnh mạng lưới cấp 1 của tôi:
Lưu ý: Mặc dù hiện tại tôi đã rời khỏi Clay & Milk và giao lại cho những người có năng lực, nhưng khi tôi chụp ảnh màn hình này thì tình hình chưa phải như vậy. Ngoài ra, tôi đã thêm TAI vào danh sách các mối liên hệ mặc dù ban đầu nó không phải là một mối liên hệ.
Chẳng bao lâu sau, tôi đã dành hơn vài giờ để thu thập dữ liệu và xác định các mối liên hệ bắt nguồn từ điểm khởi đầu này, đến mức nó phát triển thành một mô hình có ý nghĩa hơn, bao quát toàn cầu.
Tôi đã quyết định ngay từ đầu rằng sẽ kết nối mọi người với các công ty và tổ chức, nhưng không kết nối họ với nhau trừ khi họ có quan hệ hôn nhân. Quyết định này có thể đã làm sai lệch mô hình, nhưng lại giúp tập trung ưu tiên vào các công ty và tổ chức, đúng như ý định của tôi.
Vì tôi tập trung vào việc tận dụng độ trung tâm eigenvector, nên đây là một đoạn trích mô tả về nó:
… đo lường mức độ kết nối của một yếu tố với các yếu tố khác có mức độ kết nối cao. Nói chung, các yếu tố có độ trung tâm eigenvector cao là những “nhà lãnh đạo” của mạng lưới, dù họ có thể không có ảnh hưởng cục bộ mạnh nhất.
May mắn thay, Kumu, công cụ mà tôi đang sử dụng, đã giúp việc này trở nên đơn giản. Một khi bạn đã xây dựng mô hình bằng cách quyết định các yếu tố, thuộc tính và loại kết nối, phần mềm sẽ tự động thực hiện phần còn lại. Có hai khía cạnh mà tôi tập trung xem xét:
Tôi chưa kết nối trực tiếp với những yếu tố nào mà lại có độ kết nối cao ở những nơi khác?
Tôi chưa kết nối với những tổ chức nào mà tôi sẽ rất hào hứng khi được đóng góp cho chúng?
Tôi đã và đang đóng góp cho tổ chức đầu tiên. Tổ chức thứ hai trong danh sách là Hiệp hội Công nghệ Iowa (Technology Association of Iowa). Tổ chức thứ ba là một tổ chức khác mà tôi vẫn đang nỗ lực để trở thành thành viên hội đồng quản trị.
Vì vậy, khi ai đó hỏi tôi “Tại sao bạn gia nhập ban điều hành TAI?”, tôi có thể trả lời một cách thành thật như sau:
Tôi hoàn toàn không có mối liên hệ nào với mạng lưới các công ty và tổ chức liên kết của TAI, những đơn vị đang thiết lập chính sách và tạo ra khuôn khổ thúc đẩy đổi mới công nghệ trong tiểu bang.
Tổ chức này có những nguyên tắc cốt lõi mà tôi tin tưởng:
Phát triển và Tuyển dụng Nhân tài
Đa dạng và Hòa nhập
Chính sách công
Tôi cũng rất quý mến những con người ở đây. Thật hiếm hoi và thú vị khi bạn tìm thấy những người tài giỏi đang làm việc cho một mục tiêu mà bạn tin tưởng, đồng thời cũng là nơi phù hợp để bạn có thể đóng góp.
Đây là lần đầu tiên tôi thử phân tích đóng góp của mình trong cộng đồng bằng toán học, như Paddy thường nói.
Mặc dù câu trả lời – tham gia ban điều hành – có thể nhàm chán với nhiều người, nhưng tôi đã rất vui khi tìm hiểu cách đầu tư nhiều hơn vào cộng đồng.