Продолжаю рисерч, как VC фонды определяют успех стартапа по фаундерам. Сегодня статья из nature com о влияниях персоналий фаундеров.
Чуваки напарсили Twitter + Crunchbase, потом весь текст человека загоняли в IBM Watson Personality Insights, который по тексту раскладывал личность автора по методологии Big Five (качество выше, чем у родных и друзей).
Из приколов:
▪1️⃣ По personality insights, извлеченным из твитов человека, с ~80% точностью можно сказать: это будущий фаундер или сотрудник.
▪2️⃣ Чем больше фаундеров в тиме, тем больше шансов на успех, потому что смешиваются разные сильные качества (ну тут баес в данных из Crunchbase есть 100%).
▪3️⃣ ТОП 3 комбинации личностей фаундеров стартапа, у которой по статистике больше шанс успеха.
🥇 Лидер (x2) + Разраб
🥈 Разраб (x2) + Оператор
🥉 Инженер + Лидер + Разраб
где:
- лидеры авантюристичны и самоуверенны
- операторы организованны и порядочны
- инженеры высокоинтеллектуальны, с воображением.
- разрабы обладают сбалансированными чертами, без крайних значений
(везде по 3 человека, кстати)
Полезно было увидеть пример, как тексты, которые мы пишем в интернете, могут многое о нас рассказать. Понятно, какие фичи извлекать из user gen content.
Чуваки напарсили Twitter + Crunchbase, потом весь текст человека загоняли в IBM Watson Personality Insights, который по тексту раскладывал личность автора по методологии Big Five (качество выше, чем у родных и друзей).
Из приколов:
▪1️⃣ По personality insights, извлеченным из твитов человека, с ~80% точностью можно сказать: это будущий фаундер или сотрудник.
▪2️⃣ Чем больше фаундеров в тиме, тем больше шансов на успех, потому что смешиваются разные сильные качества (ну тут баес в данных из Crunchbase есть 100%).
▪3️⃣ ТОП 3 комбинации личностей фаундеров стартапа, у которой по статистике больше шанс успеха.
🥇 Лидер (x2) + Разраб
🥈 Разраб (x2) + Оператор
🥉 Инженер + Лидер + Разраб
где:
- лидеры авантюристичны и самоуверенны
- операторы организованны и порядочны
- инженеры высокоинтеллектуальны, с воображением.
- разрабы обладают сбалансированными чертами, без крайних значений
(везде по 3 человека, кстати)
Полезно было увидеть пример, как тексты, которые мы пишем в интернете, могут многое о нас рассказать. Понятно, какие фичи извлекать из user gen content.