이제 주제를 **“창업가의 약속 설계 + 피보팅(pivoting)”** 으로 고정한 뒤, 앞서 정의한 두 개의 템플릿 구조 (**이론10실증90**, **이론90실증10**) 을 가장 직관적으로 대비할 수 있도록 “✳️ 요약적 구조 템플릿(한눈에 보기)” 버전을 각각 제시하고, 그 차이를 한눈에 볼 수 있는 비교표로 정리하겠습니다. --- # 🚀 연구 주제 **“창업가의 약속 설계와 피보팅 전략(Entrepreneurial Promises and Strategic Pivoting)”** --- ## ✳️ [A] 이론10실증90 템플릿 _Theory‑lite, Empirics‑heavy — 실증 중심_ ``` Title: The Optimal Ambiguity of Entrepreneurial Promises under Uncertainty: Empirical Evidence from Startup Pivoting Decisions 1. INTRODUCTION (10%) • Pitch: Why ambiguous promises matter when startups pivot. • Research gap: 부족한 empirical evidence linking communication & pivot. • Contribution: simple theoretical logic → large empirical test. 2. MINI-MODEL (10%) • Parameters: θ (uncertainty), r (resource dependence) • Decision: Δ (promise specificity) • Objective: maximize expected funding – loss of flexibility Δ* = f(θ,r) • Theorem summary: θ↑ → Δ*↓ (모호한 약속 증가) r↑ → Δ*↑ (명확한 약속 증가) • Derived hypotheses: H1–H3 from model sign structure. 3. DATA & VARIABLES (25%) • Data: PitchBook texts, funding histories, pivot events. • Vagueness Index (text embedding), Pivot indicator, Uncertainty metrics. 4. EMPIRICAL MODEL (30%) • Logistic / panel regression of Pivot ~ Promise specificity × uncertainty. • Endogeneity control (IV: peer-average vagueness). • Sensitivity / robustness checks. 5. RESULTS & ANALYSIS (20%) • Findings: moderate vagueness → higher pivot success. • Visualizations of inverted‑U relation. 6. DISCUSSION & IMPLICATIONS (5%) • Theoretical linkage back to model. • Implications for entrepreneurial communication strategies. 7. CONCLUSION (≈0–5%) • Summary, limitations, future work. ``` > **핵심:** “모델은 가설 생성 도구일 뿐” → ‘데이터가 주연, 이론은 방향성만 제시’. --- ## ✳️ [B] 이론90실증10 템플릿 _Theory‑heavy, Empirics‑light — 모델 중심_ ``` Title: A Theoretical Model of Entrepreneurial Promise Design and Strategic Pivoting 1. INTRODUCTION (10%) • Why promises & pivots are central to entrepreneurial dynamics. • Gap: lack of formal modeling of communication-based adaptability. • Contribution: optimization model integrates uncertainty & pivot cost. 2. MODELING FRAMEWORK (30%) • Parameters: θ (market uncertainty), φ (pivot cost), r (resource dependence) • Decision variables: Δ : promise specificity / ε : pivot threshold • Objective: Maximize U = FundingGain(Δ,r) – Loss(Δ,θ) – PivotCost(ε,φ) • Boundary conditions, rationality assumptions. 3. THEORETICAL ANALYSIS (35%) • Lemma 1: Expected pivot probability ↑ as Δ↓, θ↑. • Theorem 1: Lower θ → more specific promises (Δ*↑). • Theorem 2: Higher pivot cost φ → fewer pivots (ε*↑). • Corollary: Optimal ambiguity mediates between adaptability & credibility. • Proof outlines and intuitive discussion. 4. EMPIRICAL ILLUSTRATION / CALIBRATION (10%) • Simple descriptive test with 200 startup pitches. • Directional consistency check with text-inferred vagueness and pivot events. • No strict causal estimation; qualitative validation only. 5. IMPLICATIONS (10%) • Theoretical: bridges entrepreneurship & OM under uncertainty. • Managerial: guidelines for balancing clarity vs flexibility in promises. 6. CONCLUSION (5%) • Summary of analytical insights; future empirical expansion. ``` > **핵심:** “실증은 존재 증명 수준” → ‘모델이 주연, 데이터는 보조적 증명’. --- ## 📊 두 템플릿 비교표 |항목|**이론10실증90**|**이론90실증10**| |---|---|---| |**연구 핵심**|실증적 검증 중심 (데이터→패턴→이론 연결)|이론적 모형 중심 (모델→정리→직관 연결)| |**이론 역할**|가설 생성 도구 (부호 관계만 제시)|연구 본체 (공식화, 증명, 경계조건 포함)| |**실증 역할**|주요 분석 (대규모 텍스트・패널 데이터)|보조 검증 (작은 샘플, 방향성 일치 확인)| |**데이터 비중**|60–70% 본문 (모형 설명은 초반 only)|10–15% (요약 통계·캘리브레이션 수준)| |**Theorem 사용**|직관적 sign 수준만: “↑→↓”|정식 수학 정리와 증명 (lemma/theorem/corollary)| |**가설(Hypothesis)**|경험데이터 기반 정식 검증|이론적 파생(derivation) 형태 제시| |**문체 톤 & 목적**|“우리는 보여준다(we find)”|“우리는 증명한다(we prove)”| |**적합 저널 예시**|_Management Science (Empirical OM)_, _Organization Science_, _SMJ_|_Operations Research_, _MS (Modeling Track)_, _Manufacturing & Service OM_| |**논문 길이 구조 비율**|Introduction 10 – Theory 10 – Data/Empirics 70 – Discussion 10|Introduction 10 – Theory/Model 65 – Empirics 10 – Discussion 15| |**결과 해석 단위**|통계적 유의성, 계수 부호|파라미터 변화의 정성적 Comparative statics| |**독자 대상**|경험적 연구자, 데이터 과학→OM 교차 관심자|모델링 연구자, 불확실성 최적화 이론가| |**직관적인 비유**|실험실에서 “모형을 검증하는 논문”|연구실 칠판에서 “모형을 구축하는 논문”| |**요약 문장 예시**|“우리는 실제 피치 데이터에서 모호성의 역U형 효과를 발견한다.”|“우리는 모호성이 존재할 때 균형점이 하나 존재함을 증명한다.”| --- ## ✅ 요약 |포커스|비유|논문의 핵심 메시지| |---|---|---| |**이론10실증90**|“현장 데이터로 이론적 직관을 시험하는 실험가”|현실의 창업자 약속과 피봇을 **정량적으로 검증**| |**이론90실증10**|“백보드를 채우며 수학적으로 현상을 구조화하는 이론가”|창업자의 커뮤니케이션과 피봇을 **수리‑논리적으로 정식화**| --- > **요약적 통찰:** > 같은 주제(창업가의 약속 설계 + 피보팅)를 다루더라도 > **이론10실증90**은 “데이터가 말하는 행동패턴을 근거로 가설을 검증”하고, > **이론90실증10**은 “모호성과 피보팅의 인센티브를 이론적으로 규명”하며, > 실증은 단지 **모델의 방향성이 현실과 일치함을 보여주는 보조 수단** 으로 쓰입니다.