'摇滚明星'理论：如何解释和预测创业成功

G. Christopher Crawford，博士是纽瓦克罗格斯商学院专业实践专业实践专业实践教授，纽瓦克和新不伦瑞克省的新闻。他的研究侧重于企业家精神和新的风险增长，特别兴趣研究如何最大，增长最快的公司发展和发展。在最近的工作中，他模拟了异常值的出现 - 他品牌的“摇滚明星” - 作为学术界和主流文化的普遍理论。根据他对12,000多家公司的研究，他开发了“摇滚之星”理论：一个概念框架，涉及推动最成功的个人和企业表现的因素。

Richard Branson，Steve Jobs和Elon Musk有什么共同之处？除了成为多亿美元公司的创始人之外，它们也是异常值。异常值可以是人，企业，机构或事件，具体情况。躺在正常之外，异常值挥杆对商业世界和社会的影响不一致。他们的投入和产出，无论是定性的还是定量，都与其他人的群体的定性更多样化。最常，异常值表示正常规则的异常。

在这项研究中，罗格斯商学院(Rutgers Business school)创业、战略和管理专业实践助理教授G. Christopher Crawford博士将创业中的异类作为学术界和主流文化的统一理论，对其进行了建模。他仔细研究了处于不同发展阶段的12000多家公司。他们涵盖的范围很广，从雇佣一到两个人的小公司到拥有超过100万员工的大公司。克劳福德博士和他的合作者对高增长的企业家精神特别感兴趣，这是最大、增长最快的公司的标志。他们的目的是分析这些高成就人士或“摇滚明星”的成功。

挑战企业家常态的长期假设
克劳福德博士发现了一组对所有企业来说都很常见的异常变量，即员工数量、年收入以及两者随时间的增长。他的分析数据集的标普500指数(股票市场指数测量的股票表现500最大的公开上市的美国公司)和公司5000(5000年增长最快的民营企业在欧洲和美国)透露,这些变量根据幂律分布,过多的异常值会使曲线向右倾斜。

克劳福德博士讨论了这些发现如何挑战正常（或高斯）分布表征感兴趣的变量的长期假设。在传统的钟形曲线中，一些观察非常好，几乎很糟糕，大多数人在中间的某个地方（即平均或平均值）;在这样的正态分布中，可以通过与其的平均值和一些标准偏差来准确地表征每个观察。正常假设更普遍适用于社会科学研究，在那里它是数据分析的潜在统计原则，包括假设检测。在这种假设下，异常值被视为随机，统计异常（称为“怪胎”），并且常见的数据处理实践是使它们从数据集中清理，从而减少对整个系统的异常效果。正如Crawford博士所指出的那样：“我们的一些最成功的公司，例如Apple，Amazon，Google和Facebook，是极端的异常值，改变了我们如何与世界互动的性质 - 他们改变了我们所做的事情以及如何我们认为。”他认为，这些公司对整个企业和社会产生了重大影响。因此，而不是“定影”或排除这些超越的影响来自我们的理论和数据分析，我们应该转动它们的聚光灯并探讨它们的出现。

当你想要完成别人不能或不愿或不愿做的事情时，你必须做不同的事情。

社会系统的经验现实：权力法分布
在几乎所有的生命问题中，当个人或组织的性能没有限制时，分布因异常值而倾斜。换句话说，当系统约​​束减少并且允许代理以最佳，异常值执行的代理 - 以及随后，权力法分布 - 出现。在幂律分布中，大多数观察结果都有很低的值;特别高的值，即异常值，影响整个分布的形状和统计性质，导致具有长右尾的正偏斜不对称分布，类似于儿童的操场幻灯片（见图1）．在这里，大约80％的人口低于统计学意义。Power law distributions are ubiquitous in social systems, such as business (e.g. market capitalisation, annual revenue, and number of employees), entertainment (e.g. album sales, movie receipts), politics (e.g. number of elections won), and social media (Twitter and Instagram account followers, TikTok and YouTube views). Outliers are typically defined as observations that are markedly different from the rest of the sample. Under the assumptions of normal distributions, a positive outlier only occurs 0.1% of the time. However, from a power law perspective, outlier observations make up about 10-15x more than the bell curve would suggest. Even though they are relatively rare, outliers have the potential to exert disproportionate influences, positive or negative, which the researcher termed “nonlinear, cascading, and co-evolutionary effects”.

异常值通常有能力推回进化选择的力量，比如竞争或政府政策。这些异常值是“恒星”，因为一旦它们达到某个关键阈值，它们就会从环境中吸引资源——类似于恒星的引力。当一个观测结果的影响如此之大，以至于它改变了系统的正常规则，从环境中吸收了其他人无法获得的资源，并实质性地改变了样本中那些数据的统计和行为属性时，就会产生离群效应。

在一个点头到马尔科姆·格洛维威尔的畅销书异常值克劳福德博士在世界上最富有的人（当时），比尔盖茨和历史上最具影响力的摇滚乐队的背景下，解释了一些这些条款。虽然Gradwell's异常值对异常值进行了几项定性案例研究，克劳福德博士的N = 12,000的企业家精神的定量研究提供了互补，可操作的框架。虽然Gladwell没有错，但他的论点是基于n = 1个定性案例，并主要专注于描述一个异常值的出现的路径。

首先，Gladwell确定了在高中时如何，盖茨在早上凌晨1点租用他的房子，以用基于文本的用户界面在世界上第一台计算机上写下代码（而不是正常打卡）在华盛顿校区大学;后来，盖茨利用他开发的能力来发现微软，随后，成为世界上最富有的人（当时）。然后，Gladwell承认披头士乐队'白色专辑作为最批评的LP。The cause, he proffers, is that the band practiced and experimented so much together that they crossed over a critical threshold: the so-called ‘10,000-hour rule’ that suggests scientific and artistic genius emerges as a result of the extensive time working on a specific skill. Dr Crawford characterises these actions and interactions as ‘engagement’. He finds that among samples of individuals, teams, and companies, engagement – whether measured by amount of time spent, number of attempts, number of failures, number of interactions with potential stakeholders, or total distance travelled – is power law distributed.

'摇滚明星'理论的基础
在所有标准普尔500指数和INC 500成果中查找权力法后，Crawford博士审查了有关偏斜分布原因的额外研究。他理论说，如果结果变量承担了权力法分布，则可能存在类似地偏斜的输入变量。在创立企业之前对企业家有关的数据的审查表明，几乎所有输入变量的分布遵循权力法，新的企业的结果变量。此启示介绍了Crawford博士将变量聚合到以下四个主要成分：期望，禀赋，参与和环境或“四ES”中。这些是由较低级别构建的元构建构建，这些构建体已经显示出影响个人和组织的出现和增长（见图2）．期望涉及企业设想的未来，采取结果或目标的形式。捐赠者指的是冒险的初始资源，即人，社会或智力资本，以及财务资源。订婚被定义为这些交互的交互数量和总时间，深度和新颖性。环境被定义为可用的资源，例如人员，金钱和人工制品（像建筑物或专利等事物）。这些输入变量推动了创业中的异常值的出现以及创建新订单的所有社交系统。

当一个观察是如此影响它改变系统的正常规则时，会发生异常效果。

这四个组成部分形成了Crawford'Rock Star'理论的基础：一个概念框架，用于解释和预测个人和企业的异常结果。从本质上讲，摇滚明星理论打算阐明推动最成功的个人和企业表现的因素。它提出，预计异常值会出现一个具有有限的自上而下的性能约束的典型系统，其中代理可以最佳地表现。当以连续规模测量时，所有输入和结果都根据权力法分配。在这些分布中，存在临界阈值，在其中，高于一些最小尺寸测量，异常值出现。这里，观察结果从附加线性状态变为乘法非线性状态。除此之外，异常值开始影响系统中其他成员的统计和行为特性。期望是卓越成就的关键，因为克劳福德博士犹豫了：“当你期望完成其他人不能或不会或不必的事情做不同的事情要么做不同的东西。“虽然高期望并不总是转化为成功，但它们呈指数级提高了杰出成就的可能性，因为它们改变了一个人的参与模式。根据该框架，即使其初始捐赠低于临界门槛，新的创业仍然可以提供差价结果，但它以异常方式与潜在利益相关者互动。

更广泛的应用
摇滚明星理论有可能解释任何社会系统的任何非凡结果的发生。This theory is based on well-researched complexity science tenets, which state that when identical power law-distributed outcomes occur in a variety of domains, it is a sign of universality – in other words, the same simple set of mechanisms ‘cause’ the primary outcomes of interest. Following this line of reasoning, the 4E mechanisms that drive the outcomes in entrepreneurship are presumed to be identical to those in all social systems where extreme outcomes are possible. Most importantly, this research provides strong evidence that outliers are not random, unpredictable anomalies; instead, we see that there is a distinct, recurring, and repeatable pattern of outlier emergence.

In the Rock Star workshops he conducts, Dr Crawford guides participants to select their own outlier outcome of interest, identify which of the 4Es most constrains the achievement of that outcome, isolate that ‘E’ by creating a plan to push through the constraint, then initiate action (i.e., engage). For a large percentage of participants, Dr Crawford notes, the primary constraint is Expectations, where “too many just don’t expect that they can achieve such great things. My goal is to change their expectations about what is possible.”

Crawford的摇滚明星框架博士也用于构建可以促进增加预测结果的概率的决策的算法。对于招聘新员工的公司来说，该算法可以帮助选择最能帮助公司成长的异常候选人。对于风险投资公司而言，该算法有可能预测异常值风险的出现（例如'独角兽'，风险投资估值超过10亿美元的初创公司）。鉴于风险投资首都历史上只能准确预测大约15％的风险投入，岩石算法的初始试验是94％的成功预测率看起来非常有前途。