В Сколтехе предложили новый метод анализа стартапов, основанный на больших данных
Ученые Сколтеха разработали новую методологию, аналитические инструменты и источник данных для анализа динамики роста стартапов. В качестве источника были использованы большие данные Google Trends, формируемые на основе информации о поисковых запросах.
Статья с описанием результатов исследования опубликована в одном из ведущих журналов по управлению технологиями Technological Forecasting and Social Change. Стартапы и возникающие на их основе быстрорастущие технологические компании считаются ключевыми драйверами экономического развития, инноваций и создания новых рабочих мест как на национальном, так и на общемировом уровне.
В то же время, несмотря на важнейшую роль стартапов в развитии экономики и высокий интерес к ним со стороны научного сообщества и государственных организаций, развитие стартапа зачастую происходит по сценариям, трудно поддающимся точному анализу. У таких молодых и пока не окрепших компаний, находящихся на ранней стадии развития, но при этом имеющих потенциал для стремительного роста, как правило, нет ни времени, ни желания, а тем более обязательств по предоставлению полной информации о своих достижениях. Именно поэтому для стороннего наблюдателя компания-стартап — «черный ящик», и в силу недостатка объективной информации точно оценить уровень ее развития практически невозможно.
Аспирант Центра предпринимательства и инноваций Сколтеха (CEI) Максим Малый заинтересовался этой проблемой еще будучи сотрудником стартап-акселератора в Санкт-Петербурге, где он работал до перехода в Сколтех. В течение последних трех лет Максим вместе со своим научным руководителем профессором Желько Текичем и старшим преподавателем Сколтеха Татьяной Подладчиковой исследовал теоретические и практические аспекты этой проблемы. В ходе работы ученые разработали пути решения проблемы нехватки данных при исследовании стартапов, некоторые из которых описаны в недавно опубликованной научной статье.
Говоря о важности проведенного исследования, Максим Малый отмечает: «Мы показали, что информация о поисковых запросах, в частности, данные Google Trends, могут служить ценным источником высококачественных данных для анализа динамик развития стартапов и новых быстрорастущих технологических компаний, в которые стартапы превращаются со временем. Мы проанализировали обширную и прозрачную выборку американских компаний и показали наличие устойчивой корреляции между кривыми, простроенными на основе статистики поисковых запросов по названию компании, и кривыми валюаций, полученными компаниями на различных раундах инвестирования».
По мнению авторов, обнаруженная корреляция позволяет использовать данные Google Trends в качестве косвенного показателя роста компаний вместо закрытых и малодоступных метрик, таких как объем продаж, численность сотрудников и доля рынка. Эти данные общедоступны, и их всегда легко найти практически для любой достаточно развитой технологической компании, начиная с момента ее основания.
С их помощью, например, можно строить более точные эмпирические траектории роста и, в том числе, в режиме, близком к реальному времени. Наличие таких эволюционных кривых, в свою очередь, позволит вернуться к обсуждению старых вопросов, задать новые и создать эмпирически обоснованные концепции, теории и прогнозы.
Максим Малый считает, что итоги проведенного исследования имеют важное значение для изучения стартапов: «Полученные результаты показывают, что наш метод это своего рода рентгеновский аппарат для исследования стартапов, подходящий для всех, но в большей степени для «единорогов» и потребительских цифровых платформ. Мы предложили простой, экономичный и «неинвазивный» метод, с помощью которого можно увидеть внутреннюю динамику развития новых технологических компаний». Соавторы статьи Желько Текич и Татьяна Подладчикова в качестве комментария приводят выдержку из заключения одного из рецензентов статьи: «Я думаю, что эта работа выдержит испытание временем, а ее результаты будут использоваться еще долгие годы. Это действительно очень увлекательное исследование».
Telegram 
Дзен 
VK 
