### 1. 🌍 Era (개별 산업 시대) #### 최종 평가 기준 (Criteria) 1. **義 (Important / 중요성):** 사회/경제적 파급력과 자본 규모가 Top Journal에 실릴 만큼 충분한가? 2. **智 (Interesting / 흥미성):** **'기술 불확실성'**과 **'시장 불확실성'**이 _동시에_ 높아, '최적의 무지(Optimal Ignorance)' 메커니즘이 작동하는가? (H1b, H2 검증에 필수) 3. **勇 (Valid / 유효성):** **'치명적 결함'이 없는가?** 즉, 초기(Series A)와 후기(Series B/C) 성과를 모두 관찰할 수 있는 명확한 **시간 창(temporal window)**이 존재하는가? #### 최종 평가 결과 (Evaluated Result) |**Era (산업)**|**義**|**智**|**勇**|**총점**|**비고 (Clockspeed / Integration)**| |---|---|---|---|---|---| |**🚗 AV** (2015-20)|5|5|5|**15**|**Slow** / **High**| |**🖨️ 3D Printing** (2011-16)|4|5|5|**14**|**Fast** / **Medium**| |**🥩 Alt Protein** (2016-21)|4|4|5|**13**|**Medium** / **High**| |🤖 AI/LLM (2022-)|5|5|**1 ☠️**|(11)|**[DISQUALIFIED]** (H2 검증 불가)| |🌱 Climate Tech (2020-)|5|3|**1 ☠️**|(9)|**[DISQUALIFIED]** (H2 검증 불가)| - **최종 후보군 (Finalists):** AV, 3D Printing, Alt Protein. --- ### 2. pair Era Pair (산업 쌍) #### 최종 평가 기준 (Criteria) 1. **現 (Charlie Measure / 이론적 대조):** 두 산업이 (Clockspeed x Integration Cost) 매트릭스에서 얼마나 **극명하게 대비**되는가? '옵션 가치'의 본질(투자 지연 vs. 빠른 피벗)을 분리해낼 수 있는가? #### 최종 평가 결과 (Evaluated Result) |**Era Pair (산업 쌍)**|**現**|**평가**|**이론적 레버리지 (Leverage)**| |---|---|---|---| |**🚗 AV vs. 🖨️ 3D Printing**|**5**|**최우수 (Best)**|(Slow/High) vs. (Fast/Medium). **두 축 모두에서 완벽한 대비**를 이룸. '옵션 가치'의 두 가지 메커니즘(지연 vs. 피벗)을 분리 검증할 수 있는 최적의 조합.| |🥩 Alt Protein vs. 🖨️ 3D Printing|4|우수 (Good)|(Medium/High) vs. (Fast/Medium). Clockspeed와 Integration 모두에서 좋은 대비를 보임.| |🚗 AV vs. 🥩 Alt Protein|3|보통 (Fair)|(Slow/High) vs. (Medium/High). **Integration 축이 (High)로 겹침.** Clockspeed 차이만 볼 수 있어 이론적 분리에 한계가 있음.| - **최종 권고 (Recommendation):** **(AV vs. 3D Printing)** 페어를 메인 분석 대상으로 선정. --- ### 3. 💾 Data Source (개별 데이터) #### 최종 평가 기준 (Criteria) 1. **👾 인과적 건전성 (Causal Soundness):** '원인'(X: 텍스트)이 '결과'(Y: 펀딩)보다 **명백히 이전에 측정**되었는가? 2. **⏱️ 타임스탬프 유효성 (Timestamp Validity):** (Path A의 핵심 리스크) `Text(t)`가 `Funding(t)` 또는 `Funding(t+1)` 계획에 의해 **오염되지 않았음**을 증명할 수 있는가? 3. **📈 종단 분석력 (Longitudinal Power):** (Path A의 핵심 보상) 펀딩 라운드에 따라 약속의 명확성이 **'진화'**하는 과정을 추적할 수 있는가? 4. **🌍 일반화 가능성 (Generalizability):** (Path B의 약점) 결과를 벤처 생태계 전반으로 확장할 수 있는가? #### 최종 평가 결과 (Evaluated Result) |**데이터 소스**|**1. 건전성**|**2. 유효성**|**3. 분석력**|**4. 일반화**|**최종 판정 (Verdict)**| |---|---|---|---|---|---| |**Path A: PB (Historical, Lagged)**|4|**2 (High Risk)**|5|5|⚠️ **High Risk / High Reward**| |**Path B: YC Public Data (IV)**|5|**5 (Safe)**|1|4|✅ **Safest & Most Defensible Bet**| |**Pitchbook Funding (DV)**|5|5|N/A|5|✅ **Gold Standard (DV)**| |**Pitchbook (Current)**|**1 ☠️**|1|1|5|⛔ **[DISQUALIFIED] (Fatal Flaw)**| - **최종 판정:** - **Path A (PB Historical):** '약속의 진화'라는 매력적인 보상(3)이 있으나, '타임스탬프 유효성'(2)이라는 치명적 리스크가 있음. - **Path B (YC Data):** '인과적 건전성'(1)과 '타임스탬프 유효성'(2)이 완벽하게 보장됨. 가장 안전한 경로. - **PB (Current):** '인과관계 역전' 결함으로 **원천 사용 불가.** --- ### 4. 🖇️ Data Hybrid (데이터 조합) #### 최종 평가 기준 (Criteria) 1. **🖇️ 상호보완성 (Complementarity):** 조합이 **'검증 가능한 원인(X)'**과 **'신뢰할 수 있는 결과(Y)'** 및 **'통제(Z)'**로 구성되는가? 2. **⚖️ 리스크/보상 (Risk/Reward):** 이 조합이 박사님의 **'가설 검증'**이라는 최소 목표와 **'이론 확장'**이라는 최대 목표 사이에서 어떤 균형을 갖는가? #### 최종 평가 결과 (Evaluated Result) | **전략** | **조합 (Text IV + Outcome DV)** | **리스크** | **보상** | **최종 권고 (Recommendation)** | | ------------------------- | ---------------------------------- | ----------------------------------- | ----------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ | | **Path A** **(Primary)** | **PB (Historical) + PB (Funding)** | **HIGH** (타임스탬프 검증 실패 시 논문 전체가 기각됨) | **HIGH** (H1, H2 검증 + '약속의 진화' H3, H4 검증) | **1. (Try First)** '타임스탬프 유효성' 검증을 최우선으로 시도한다. | | **Path B** **(Fallback)** | **YC Public Data + PB (Funding)** | **LOW** (방법론이 깨끗하고 방어하기 쉬움) | **MEDIUM** (H1, H2 검증 가능. H3, H4 검증은 어려움) | **2. (Fallback)** Path A의 타임스탬프 검증이 실패하거나 불확실할 경우, 즉시 이 전략으로 전환한다. |