学术合作伙伴如何帮助您验证初创企业的产品
学术合作伙伴在验证初创企业产品方面的帮助作用
科学验证对于初创企业来说是建立成功业务的关键一步。通过对产品构建假设进行严格测试,面向科技的创始人们可以降低风险,增加对投资者的吸引力,确保符合法规,培养客户信任,并增强营销策略。
然而,尽管科学验证作为竞争优势和对初创企业构建优质产品承诺的证明,但验证过程可能会遇到几个障碍。这可能是由于数据不足、资源受限和缺乏专业知识引起的。以下是初创企业的六步指南,以提高在科学验证技术方面成功的机会,这是自信产品发布的必要先决条件。
1. 定义您的技术和目标受众
从对技术及其拟议功能的精确定义开始。如果您的概念仍然模糊,就对该主题进行彻底研究,以确保您对市场的理解。准确性至关重要,而在结果中达到高水平的准确性将有利于进入下一个阶段。
为编制与项目最相关的研究,首先专注于解决特定问题的研究,然后深入研究与该主题相关问题的不同方面。进行可靠的研究是一项棘手的提议,考虑到几乎没有普遍解决方案适用于任何特定问题。一旦您确定了一些研究,就需要更多的尽职调查。准备好检查以下内容:
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开源代码。借助开源代码,您可以用较少的工作量检查您的想法,这将节省您的时间。此外,代码可以为您提供关于潜在实现的所有可能细节,这在纸上很容易忽略。此外,这通常是一篇优秀研究的良好标志。
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引用。如果某项研究在其他研究中经常被引用,那么您有更高的机会能够将其思想应用于您的项目。
2. 记录结果并与市场和投资者分享
一旦您测量了结果,就需要与您的利益相关者和整个市场分享。撰写一篇概括数据和收集结果的论文,它将成为您研究的证明。这个过程不仅提供了您工作的有形记录,而且为未来的探索奠定了基础。
就公司投资而言,这也是一种外部验证形式,对于投资者来说是一个关键且非常有价值的因素。投资者对可信度非常感兴趣。
例如,在我们的案例中,我们撰写了一篇预印本,这是一篇在同行评审之前可以在线发布的学术论文。在这篇预印本中,我们讨论了我们正在研究的主题上已经做出的工作以及为什么世界正在需要它。可以说,预印本是一篇科学文章的起始阶段。其中还包括我们的方法,然后我们继续进行实验,这是预印本的第三个部分。在这里,我们解释了如何收集数据,我们最初的结果是什么,以及它们是否验证了我们的假设。在向没有先前发表物的哈佛医学院成功展示预印本后,我们达成了一项联合研究项目的合作协议。
3. 撰写学术或科学文章
在学术界中,该过程通常涉及在公认期刊上发表一篇文章,然后在科学会议上进行宣传。这种曝光通常使其他研究人员与社区互动,获得宝贵的见解,不断改进技术,并在自己的研究中引用您的工作,从而提高您的h指数,这对博士生、教授和任何从事学术研究职业的人来说都是关键的指标。
即使您的初创企业没有成功,发表文章也可以为您打开更好的就业机会。它还起到一种形式的保险作用。凭借专利和科学文章,您有可能获得吸引人的职位,比如成为一个专注于创新和新发展的工程小组的新主管。谁知道您的职业道路将带您走向何方呢?
此外,发表文章可以增加您的工作在科学界的可信度,并为招聘和建立公司的人力资源品牌提供机会。
4. 找到合作伙伴来制定关于您的技术有效性的假设
在我们深入探讨您正在开发的技术的有效性时,考虑与学术机构或研究机构合作,以进一步验证该技术并扩大其影响力是很重要的。如果这不可行,考虑寻找另一个合作伙伴来帮助扩大研究范围,增加数据样本。
例如,我们首先为哈佛医学院设计了一个特殊版本的Neatsy应用程序。这是Neatsy应用程序的简化版本,但它帮助哈佛的研究人员更快地收集数据,开始收集患者信息并获得他们的书面同意,参与科学实验。
在与学术伙伴进行协商时,记得他们也有自己的目标,就像您有自己的目标一样。在某些情况下,学术机构的目标是发表更多高质量的论文,以提高他们对科学的贡献并通过改善其H指数(根据发表的文章数量和这些文章的引用频率计算得出)来在职业发展中取得进步。简单说,H指数是文章质量的衡量标准,也是作者知名度的指标。
5. 设计实验
实验验证有助于在产品上市之前确认产品的可行性,以减少创业公司的风险。实验的设计责任由公司和学术伙伴共同承担。公司的工程师知道技术如何运作,以及其繁荣所需的环境。学术伙伴了解如何进行实验以及他们在这方面的限制。
例如,我们的整个实验在项目开始之前必须经过伦理评审委员会(IRB)的批准。伦理评审委员会是每个医学院都有的特殊伦理审查委员会,旨在确保在研究中尊重人权。
在开始满足双方需求的新实验之前,清楚地确定实验的目标、规则和研究活动过程中的限制。这将有助于您与合作机构建立的协议保持一致。在进行实验/试验的过程中,与学术伙伴之间的良好沟通至关重要。
目标可能会有所不同。例如,实验可能旨在达到一个质量水平,使得在研究阶段结束时能将技术投入生产。为了在科学严谨性和创业世界对速度的需求之间取得平衡,您必须设定时间限制和预算限制。不幸的是,并非每个想法都能实施,找到需要停下来的点很重要。
6. 验证结果
在验证结果时,请记住数据可能仍然存在偏见。这意味着收到的数据不代表应该代表的内容。例如,数据集中应包含各个年龄组的人群,但如果只有年轻人,结果对于老年人来说是不可靠的。通常,进行试验的人会关注此方面,并相应地验证数据集,以防止这些偏见出现。
还有另一种类型的试验,既收集技术开发的数据,同时进行验证。然而,这种方法通常存在一个过拟合的问题。当算法在特定数据集上表现良好时,就会发生过拟合。有不同的机器学习技术可以避免过拟合,这完全是工程师的责任。进行研究的人唯一能做的是坚持收集独立数据集来测试最终模型。
为了激励参与者,并提高他们的入学率,提供获得代金券、现金或礼品的机会。这就是我们在哈佛所做的。研究细节在一个面向学生的网站上公开,给予他们有机会获得购买运动鞋的代金券,如果他们前来并允许我们拍照。这个机会迅速在网络上传播,我们的研究因此得到了巨大的洞察。
完成这一切后,这里有一个最后的提醒,强调一下不会有坏处。谨记第二步,不要忘记记录所有数据和观察结果,以保证分析的准确性。