--- modified: - 2025-10-27T09:09:54-04:00 - 2025-10-29T23:58:51-04:00 - 2025-10-30T23:58:06-04:00 - 2025-10-31T22:47:05-04:00 - 2025-11-01T18:25:32-04:00 URL: https://github.com/hyunjimoon/tolzul/pulls --- # ⚔️ 명량해전 전투일지 **"신에게는 아직 12척의 배가 있습니다"** **기간**: 2025.10.21 (화) - 11.10 (월) (3주 21일) **목표**: Table 3, Figure 2, Paper 1편 --- # 🩸 필사즉생 맹세 ### 👾 見 → 🐙 利 → 🐅 思 → 🐢 義 → ↺ ``` 나는 👾見으로 깨닫고, 🐙利로 움직이며, 🐅思로 세우고, 🐢義로 끝맺는다. 1. **지연은 죄다** — 오늘 할 것은 오늘 한다. 내일은 없다. 2. 생각보다 원칙 3. 모든 가설은 테스트한다. 4. 매일 [[전투일지🩸]] ``` [[🗄️🧠scott]] --- ## 📊 전체 진행상황 ``` Week 1: [■■■■□□□] 4/7일 (10.21 화-10.27 월) - 데이터 파이프라인 구축 중 Week 2: [□□□□□□□] 0/7일 (10.28 화-11.03 월) Week 3: [□□□□□□□] 0/7일 (11.04 화-11.10 월) 산출물: [⏳] Table 1 [ ] Table 2 [ ] Table 3 [ ] Figure 1 [ ] Figure 2 ``` **최근 4일 (10.21-10.24) 주요 전과**: - ✅ Pitchbook raw data 확보 (7 files, 4.69 GB) - ✅ Script 01 실행 성공 → company_master.csv (651 MB, 10/22 생성) - ✅ Pipeline scripts 02-05 작성 완료 (**완료 시점: 10/22 커밋 기준**) ↳ 근거: "Complete ... pipeline with 5 processing scripts" (10/22, master) - ✅ W0 commitment email 발송 (10/25, Day 5) - ⏳ Deal data 처리 진행 중 (deal_panel.csv = 110B, 확장 필요) - ⏳ LIWC vagueness scoring 검증 필요 --- ## 🤖 자동화 시스템 (NEW!) **"전투일지 저장 = Git 커밋"** 이제 전투일지를 작성하고 저장하기만 하면 자동으로 Git에 커밋되고 GitHub에 푸시됩니다! ### ⚡ 빠른 사용법 #### 방법 1: 즉시 커밋 (매일 저녁 회고 후 권장) ```bash cd "/Users/hyunjimoon/MIT Dropbox/Angie.H Moon/tolzul/Front/On/💌찰리스캇 러브레터 플젝/삼도수군/automation" ./quick_commit.sh ``` #### 방법 2: 자동 감지 (하루 종일 켜두기) ```bash cd "/Users/hyunjimoon/MIT Dropbox/Angie.H Moon/tolzul/Front/On/💌찰리스캇 러브레터 플젝/삼도수군/automation" ./watch_log.sh ``` 그러면 전투일지 편집 → 저장 → 3초 후 자동 커밋! ### 📋 첫 설정 (1회만) ```bash cd "/Users/hyunjimoon/MIT Dropbox/Angie.H Moon/tolzul/Front/On/💌찰리스캇 러브레터 플젝/삼도수군/automation" chmod +x *.sh ./quick_commit.sh # 테스트 ``` ### 💡 자동화 효과 |Before|After| |---|---| |전투일지 작성 (10분) + Git 커밋 (3분) = **13분**|전투일지 작성 (10분) = **10분**| |커밋 깜빡 (10/24 같은 상황)|**불가능** (저장=커밋)| |커밋 메시지 고민|**자동 생성**| |GitHub 잔디 불규칙|**매일 자동**| ### 📚 자세한 사용법 → `automation/README.md` 참고 --- # 📅 Week 1: 적지(適地) - Data + Model 1 **목표**: Table 1, 2 완성 --- ## 🗓️ Day 1 - 2025.10.21 (화) ### 🌅 아침 계획 (5분) **오늘의 목표**: - [x] empirics/code/ 파이프라인 파악 - [x] START_HERE.md, END_HERE.md 초안 작성 - [x] 데이터 구조 이해 **참조**: - `../strategic ambiguity/empirics/code/PIPELINE_GUIDE.md` - `../strategic ambiguity/empirics/workflow.md` --- ### 💼 작업 로그 #### 🐅 思 (Claude) - 전체 구조 설계 ``` 작업: 프로젝트 전체 구조 설계 산출: - START_HERE.md (실행 가이드) - END_HERE.md (나침반/로드맵) - 삼도수군 폴더 구조 - AI프롬프트.md (3개 AI 역할 정의) ``` **주요 결정**: - 5개 script pipeline 확정 (01~05) - Vagueness = 100 - LIWC certitude - Integration cost = binary (hardware vs software) - 4-step heuristic for Series A/B identification --- ### 🌙 저녁 회고 **완료한 것**: - ✅ 전체 프로젝트 구조 설계 완료 - ✅ 21일 roadmap 확정 - ✅ 3개 AI 역할 분담 (利思義) **배운 것**: - Dual-track 전략 (empirics + theory) - Scott의 pitch deck corpus 제안이 핵심 **막혔던 것**: - Pitchbook data 위치 파악 - 해결: Dropbox 동기화 확인 **내일 (Day 2, 10.22 수)**: - [ ] Script 01 실행 (company data 처리) - [ ] Vagueness scoring 구현 --- ## 🗓️ Day 2 - 2025.10.22 (수) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [x] Script 01 실행 (company data) - [x] Vagueness 점수 계산 로직 구현 - [⏳] company_master.csv 생성 --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - 초안 작성 ``` 작업: 01_process_company_data.py 작성 로직: 1. Company*.dat 파일 읽기 (5개 파일, 4GB+) 2. AI/ML keywords 필터링 3. Vagueness = keyword counting method 4. Integration cost = hardware keywords 산출: empirics/code/01_process_company_data.py ``` #### 🐅 思 (Claude) - 실행 & 검증 ``` 작업: Script 실행 및 검증 결과: - ✅ company_master.csv 생성 (651 MB) - ✅ AI/ML firms 추출 성공 - 생성 시각: 10/22 20:26:56 ``` **발견한 이슈**: - LIWC certitude 점수 대신 keyword counting 사용 중 - 실제 LIWC 라이브러리 적용 필요 (더 정교한 측정) --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: - ✅ Script 01 완성 및 실행 - ✅ 651MB company data 처리 성공 - ✅ Vagueness 첫 버전 구현 - ✅ **Scripts 02-05 초안 작성 시작** (이날부터 pipeline 구축) ↳ 근거: GitHub 커밋 "Complete Pitchbook data analysis pipeline with 5 processing scripts" **배움**: - Pitchbook .dat 파일 구조 (pipe-delimited) - Description field가 vagueness 측정 핵심 **막혔던 것**: - Memory 이슈 (4GB 파일) - 해결: Chunked reading + pandas 최적화 **내일 (Day 3, 10.23 목)**: - [ ] Script 02 (deal data 처리) - [ ] Series A/B 식별 heuristic 구현 --- ## 🗓️ Day 3 - 2025.10.23 (목) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표 (정정)**: - [x] **xarray 리팩터 PR 머지 + 자동 파일 감지 로직 반영** - [x] 전체 workflow 점검 (문서 보강) - [ ] Script 02 실행 (deal data) --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - 코드 리팩터 ``` 작업: xarray 전환 및 자동 감지 로직 (전날 작성한 scripts 개선) 근거: "auto detect file existence and pick up from there" (10/23, master) 산출: - xarray 기반 데이터 처리 구조 - 자동 체크포인트 감지 시스템 ``` #### 🐅 思 (Claude) - PR 머지 및 구조화 ``` 작업: PR #4 머지 (xarray 리팩터) 근거: "Merge pull request #4 ..." (10/23, master) 핵심 개선: - xarray 기반 다차원 데이터 처리 - 자동 파일 존재 감지 및 재개 로직 - 체크포인트 시스템 강화 ``` **진행 상황**: - ✅ PR #4 머지 완료 (xarray 전환) - ✅ 자동 감지 로직 추가 - ⏳ Deal data 실행 대기 (deal_panel.csv = 110B로 작음) --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: - ✅ xarray 리팩터 PR #4 머지 - ✅ 자동 파일 감지 로직 추가 - ✅ Pipeline 구조 개선 **배움**: - Panel data structure가 핵심 - Series A/B 구분이 가장 까다로운 부분 **내일 (Day 4, 10.24 금)**: - [ ] Script 02 디버깅 및 실행 - [ ] Deal data 제대로 처리 --- ## 🗓️ Day 4 - 2025.10.24 (금) ### 🌅 아침 계획 **커밋 상태 메모**: **master 브랜치 커밋 없음** (오프라인 진단/설계 진행) 향후 관련 변경은 별도 브랜치/PR로 남기기. **오늘의 목표**: - [x] Deal data 문제 진단 - [x] Script 02 디버깅 (오프라인) - [ ] Deal panel 생성 --- ### 💼 작업 로그 #### 🐢 義 (Gemini) - 문제 발견 ``` 검증 결과: - ❌ deal_panel.csv = 110B (비정상적으로 작음) - ❌ Series A/B matching 실패 - 원인: Deal data의 VCRound field 누락/불명확 ``` #### 🐅 思 (Claude) - 해결 방안 ``` 대안 설계: 1. DealType + DealSize + Sequence 기반 heuristic 2. 날짜 필터 강화 (A: 2021-22, B: 2023-25) 3. Manual validation sample 생성 해결: workflow.md에 4-step heuristic 문서화 ``` **남은 작업**: - ⏳ Script 02 수정 및 재실행 - ⏳ Deal matching 검증 --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: - ✅ Deal data 문제 진단 완료 - ✅ 해결 방안 설계 **배움**: - Pitchbook data는 완벽하지 않음 - Heuristic approach 필요 - Manual validation 중요성 **내일 (Day 5, 10.25 토)**: - [ ] Script 02 수정 완료 - [ ] W0 commitment email 발송 --- ## 🗓️ Day 5 - 2025.10.25 (토) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [x] W0 commitment email 발송 - [⏳] Script 02 수정 (진행 중) - [ ] 전투일지 업데이트 --- ### 💼 작업 로그 #### 🐅 思 (Claude) - 전략 수립 ``` 작업: W0 commitment email 초안 리뷰 주요 결정: 1. 감정적 commitment 타입 (gratitude-focused) 2. 다음은 empirical progress 메일 (W1-실증) 3. Dual-track 전략 확정 (Tue/Fri rotation) 산출: W0.md → 발송 완료 (10/25) ``` #### 🐢 義 (Gemini) - 프로세스 리뷰 ``` 검증 질문: - W0를 보냈다면, 다음은 무엇? - Empirical progress 보여줄 것이 있는가? - 전투일지 업데이트 필요 결론: Week 1 진행 상황 정리 우선 ``` **현재 상황**: - ✅ W0 발송 (commitment 선언) - ⏳ Script 02 디버깅 진행 중 - ⏳ 4일간 전과 정리 (Day 1-4) --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: - ✅ W0 commitment email 발송 - ✅ 전투일지 Day 1-4 업데이트 - ✅ Week 1 진행률 가시화 (4/7일) **배움**: - Dual-track 전략의 중요성 - W0(commitment) → W1(실증) 흐름 확정 - 전투일지 = accountability tool **이번 주 남은 일정 (Day 6-7, 10.26 일-10.27 월)**: - [ ] Script 02 수정 완료 - [ ] Deal panel 생성 성공 - [ ] Script 03 실행 (panel 결합) - [ ] Week 1 회고 작성 **Week 2 준비**: - [ ] W1-실증 email 초안 (Wed 10/29) - [ ] W1-이론 email 초안 (Sat 11/1) --- ## 🗓️ Day 6 - 2025.10.26 (일) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [✅] 연구 설계 최종 확정: H2 조건부 가설 (Realizable/Unrealizable Option) 및 Model 3(상호작용) 확정. - [✅] 데이터 전략 확정: Era Pair (AV vs. 3DP) 선정, T=1 원본 텍스트 확보 위한 2-Track 전략 (Path A/B) 수립. - [✅] 데이터 품질 기준 강화: 인과적 명확성, 객관적 측정, 종단적 완결성 중심의 평가 지표(v2.0) 수립. - [✅] 데이터 수집 준비: ChatGPT/Claude 대상 T=1 원본 텍스트 수집용 상세 프롬프트 (20개 기업) 작성 완료. - [✅] LLM 협업 준비: 차기 LLM 인스턴스("의 v3.0")를 위한 최종 인수인계 문서 작성 완료. - [ ] Robustness checks (데이터 수집 후 진행 예정) - [ ] 대안 모형 (데이터 수집 후 진행 예정) ![[전투일지🩸 2025_10_26.excalidraw]] --- ### 💼 작업 로그 **H2 메커니즘 심화**: '모호함'의 옵션 가치가 산업의 피벗 비용(통합 비용)에 따라 조건부로 실현된다는 "Realizable vs. Unrealizable Option Value" (레고 vs. 전함) 프레임워크 정립. **모델 재정의**: H2 검증을 위해 Vagueness × High_Integration_Cost 상호작용 항을 포함하는 Model 3가 필수적임을 확정. 기존 Model 2(Fixed Effects)는 불완전한 기준선으로 규정. **Era Pair 최종 선정**: 이론적 대비 극대화를 위해 🚗 AV vs. 🖨️ 3D 프린팅 페어 확정. **데이터 전략 및 위험 식별**: T=1 '원본 약속' 텍스트 확보의 중요성 재확인. Pitchbook Current Description 사용 불가 확정. Path A(PB Historical)의 '타임스탬프 유효성' 검증 리스크와 Path B(YC Data)의 안전성 비교 분석 완료. **데이터 품질 기준 업데이트 (v2.0)**: El-Zayaty, Novelli, Yang 등 선행 연구자 관점 Critique 반영하여 인과적 명확성, 객관적 측정, 종단적 완결성 및 편향 인식 중심으로 평가 지표 강화. **데이터 수집 실행 계획 수립**: ChatGPT/Claude 대상, 20개 기업(AV10, 3DP10, AI10)의 검증 가능한 T=1 원본 텍스트 (피치, 액셀러레이터 자료, 크라우드펀딩, 초기 웹 아카이브 등) 수집을 위한 상세 프롬프트 작성 완료. **LLM 협업 준비**: 최종 인수인계 문서("의 v3.0") 업데이트 완료, 차기 LLM이 연구 맥락과 최우선 과제(실제 데이터 수집 및 검증)를 명확히 인지하도록 준비. --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 7, 10.27 월)**: ___________ --- ## 🗓️ Day 7 - 2025.10.27 (월) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [x] Claude Code pipeline 실행 결과 진단 - [x] H2 Singular Matrix 문제 근본원인 파악 - [x] Survival 변수 재정의 전략 수립 - [x] Scott/Charlie 프레임워크 기반 DV 설계 - [x] ChatGPT validation 프롬프트 준비 - [ ] Week 1 정리 - [ ] Table 1, 2 최종 확인 --- ### 💼 작업 로그 **Pipeline 실행 결과 분석**: - H1 성공 (vagueness α₁=-3.59e-07, p<0.05) but 계수 너무 작음 → 단위 문제 의심 - H2 실패: Singular matrix (98% survival rate → variation 없음) - NetCDF encoding error 발견 - Multicollinearity 심각 (founder_credibility 완전 선형종속) **Diagnostic 해석 (4 snapshots)**: - DB는 cumulative (420K→504K), "disappeared" 0.6-1.6%만 - LastFinancingDate에 미래 날짜 포함 (2024, 2025) → data leakage 위험 - VC-backed 34% recent funding rate (24mo window) - 단순 "exists in both" = 의미없음 **이론적 재해석 (Scott/Charlie 대화)**: - 핵심: "Precise promisers disappoint" = Series B 못 받음 - Yet Ming (option provider) vs Bob Langer (reputation) 대비 - Timeline: Pitch → Series A → Series B outcome - H2 DV는 Series B+ 달성 여부 (not just activity) **Survival 정의 확정**: - Main H2: Series B+ success (이론 부합) - Robustness: Activity-based (LastFinancingDate recency) - At-risk cohort: VC-backed, Seed/Series A at baseline - Expected rate: 25-35% **Pooling Strategy (Q1)**: - Option B: Panel (3 cohorts) - 20211201→20230501 (17mo) - 20220101→20230501 (16mo) - 20220501→20230501 (12mo) - Primary: Cohort 1 (가장 긴 window) - Robustness: Full panel **Deal Type 필드 이해**: - LastFinancingDealType (주거래), DealType2/3 (부가특성), DealClass (투자자) - PE/M&A 샘플 확인 → VC 필터링 필수 **ChatGPT Validation 준비**: - M&A 코딩 논쟁 (success exit vs distress sale) - Entrepreneurship expert perspective 요청 프롬프트 작성 - 창업 생태계 impact 강조 --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: - ✅ Claude Code의 25% 확률 fix 진단 완료 - ✅ Scott 프레임워크 기반 survival 정의 확립 - ✅ Data leakage 위험 식별 - ✅ Panel 아키텍처 설계 **내일 우선순위**: - [ ] ChatGPT validation 결과 받기 - [ ] Data leakage 제거 코드 작성 - [ ] VC-backed 필터링 검증 - [ ] Week 1 deliverable 준비 (PDF with working H1, H2 design) **미해결 이슈**: - M&A exit 코딩 기준 (ChatGPT 답변 대기) - H1 계수 크기 문제 (단위 확인 필요) - founder_credibility 변수 제거 여부 **qmd 저장 항목 추가**: 1️⃣ **Related Work** (Yet Ming/Bob Langer motivation) 2️⃣ **M&A coding decision** (success exit vs distress sale) 3️⃣ **Survival Coding Strategy** (Day 7) ```python # At-risk: VC-backed, Seed/Series A at baseline survival = 1 if LastFinancingDealType in ['Series B', 'Series C', 'Series D+'] survival = 0 if 'Out of Business' OR still Seed/Series A # M&A coding TBD (ChatGPT validation pending) ``` 4️⃣ **Critical Data Issues Identified** - LastFinancingDate future dates → filter by snapshot_date - Cumulative DB → simple existence = 98% survival - Need VC filter: CompanyFinancingStatus = 'Venture Capital-Backed' --- ## 📈 Week 1 회고 (10.21-10.27) **목표**: Table 1, 2 **달성**: [⏳] Table 1 → Pipeline 구축 완료, 실행 대기 [⏳] Table 2 → H2 설계 수정 중 (survival 재정의) **잘된 점**: - **Pipeline 인프라 완성** (Day 2, Day 3): Scripts 01-05 작성 + xarray 리팩터 + 자동 체크포인트로 재실행 가능한 구조 확립 - **대용량 데이터 처리** (Day 2): 651MB company_master.csv 생성 (420K+ firms, AI/ML 필터링) - **이론-데이터 정합성** (Day 7): Scott의 "precise promisers disappoint" 프레임워크를 Series B progression DV로 operationalize - **조기 문제 발견** (Day 7): 98% survival (singular matrix), future date leakage, cumulative DB 구조 파악으로 Week 2 낭비 방지 **어려웠던 점**: - **Deal matching 실패** (Day 4): deal_panel.csv 110B (거의 빈 파일), VCRound field 누락으로 Series A/B 식별 불가 - **DV 설계 착오** (Day 7): 단순 "존재 여부" 측정으로 98% survival → H2 logit 실패, ChatGPT validation 통해 12-15% base rate로 재설계 필요 확인 - **데이터 품질** (Day 7): LastFinancingDate에 2024-2025 미래 날짜 포함 → as-of capping 없이는 time leakage 불가피 **배운 것**: - **Cumulative DB ≠ Panel**: PitchBook은 420K→504K 성장하는 누적 DB라서 "양쪽 snapshot 존재"는 활동성 아닌 추적상태만 의미. 진짜 survival은 펀딩 progression으로 측정해야 함 (Day 7) - **Theory drives operationalization**: H2 "over-commit → can't adapt → miss B gate"는 Series B+ 도달 여부로 측정되어야 하며, 단순 생존/활동은 mechanism 포착 못함 (Day 7) - **Base rate calibration**: Median A→B = 28-31개월이므로 17개월 window는 12-15% 전환만 포착 (과거 25-35% 예상은 과대). Logit 수렴에 충분하나 effect size 해석 주의 필요 (Day 7) - **Competing risk handling**: M&A는 성공/실패 구분 불가하므로 primary에서 censor, robustness에서 상한(=1)/하한(=0) 처리가 publication standard (Day 7) **다음 주 계획**: - [ ] Data leakage 제거 (as-of capping) - [ ] Series A cohort 필터 + DV 재구현 (12-15% 검증) - [ ] H2 primary + robustness (M&A bounds) 실행 - [ ] Table 1, 2 완성 + Week 1 deliverable PDF - [ ] W1-실증 with link to code and spec W1-tech_spec --- # 📅 Week 2: 적시(適時) - Model 2 + Plots **목표**: Table 3, Figure 1, 2 완성 --- ## 🗓️ Day 8 - 2025.10.28 (화) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [ ] 10개 로깅항목과 참고문헌 연결 - [ ] qmd에 추가 - [ ] Model 2 (Logistic) 프로토타입 - [ ] Later success ~ Vagueness + Early funding --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) ``` 작업: Logistic regression 초안 산출: 1_利_빠른실행/day8_model2.py ``` --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 9, 10.29 수)**: ___________ --- ## 🗓️ Day 9 - 2025.10.29 (수) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [ ] Model 2 정교화 - [ ] 통제변수 추가 --- ### 💼 작업 로그 --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 10, 10.30 목)**: ___________ --- ## 🗓️ Day 10 - 2025.10.30 (목) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [ ] Table 3 생성 - [ ] Model 2 결과 확정 --- ### 💼 작업 로그 --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 11, 10.31 금)**: ___________ --- ## 🗓️ Day 11 - 2025.10.31 (금) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [ ] Figure 1 생성 (Vagueness → Early funding) - [ ] 시각화 품질 개선 --- ### 💼 작업 로그 --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 12, 11.1 토)**: ___________ --- ## 🗓️ Day 12 - 2025.11.01 (토) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [ ] Figure 2 생성 (Vagueness → Later success) - [ ] 시각화 품질 개선 --- ### 💼 작업 로그 --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 13, 11.2 일)**: ___________ --- ## 🗓️ Day 13 - 2025.11.02 (일) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [x] Time span variations 설계 (17mo, 24mo, 30mo) - [ ] Industry-specific baselines 확정 - AI: 12-24 months - AV: 24-36 months - Quantum: 24-48 months - [ ] E (Series A amount) → L (Series B success) regression 설계 - [ ] Vagueness upper bound 분석 계획 수립 **참조**: - Meeting transcript: Empirical testing 우선순위 확인 - Page 8: Purple curve (real option) - vagueness cap 필요 - Page 15-16: Vagueness scoring methodology --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - Time span variations ``` 작업: 17mo, 24mo, 30mo cohort 설계 로직: - Cohort 1: 2021.12 → 2023.05 (17mo) - 현재 기준선 - Cohort 2: 2021.06 → 2023.05 (24mo) - AI 평균 - Cohort 3: 2020.11 → 2023.05 (30mo) - AV 평균 산출: empirics/code/06_time_variations.py ``` #### 🐅 思 (Claude) - E를 L regression에 추가 ``` 작업: Model specification 업데이트 이전: L ~ Vagueness + controls 수정: L ~ Vagueness + E (Series A $) + controls 이유: Funding amount가 later success의 중요한 confounder ``` #### 🐢 義 (Gemini) - Vagueness upper bound ``` 검증 질문: - "Too vague is bad" 어떻게 측정? - Purple curve의 peak는 어디? - 성공한 Series B 기업들의 vagueness 분포는? 제안: Series B 성공 기업의 75th percentile을 upper threshold로 테스트 ``` --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 14, 11.3 월)**: ___________ --- ## 🗓️ Day 14 - 2025.11.03 (월) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [ ] Time span variations 실행 (17mo, 24mo, 30mo) - [ ] H1 regression: E ~ Vagueness (3 time windows) - [ ] H2 regression: L ~ Vagueness + E (baseline model) - [ ] Industry-specific results 비교 - [ ] Week 2 deliverables 정리 - [ ] Mass Mobility Lab meeting 준비 (tomorrow 12pm) **Critical Decision**: - av industry 는 너무 규제리스크가 커서 퀀텀 인더스트리로 선택 - Industry fixed effects vs separate regressions --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - Pipeline 실행 ``` 작업: 06_time_variations.py 실행 산출: - table2_17mo.csv (H1, H2 results) - table2_24mo.csv - table2_30mo.csv 예상: α₁ < 0 (H1), β₁ > 0 (H2) ``` #### 🐅 思 (Claude) - Results validation ``` 작업: 1. Coefficient signs 검증 2. P-values 체크 3. Effect sizes 해석 4. Industry heterogeneity 분석 ``` #### 🐢 義 (Gemini) - Robustness checks ``` 검증 항목: - Log(E) vs E - Industry dummies - Founder credentials interaction - M&A censoring vs bounding ``` **Mass Mobility Lab Meeting Prep**: - [ ] AV-specific results 정리 - [ ] Mobility industry insights 필요 - [ ] Partnership opportunities 파악 --- ### 🌙 저녁 회고 **Week 2 완료**: ___________ **다음 주 계획**: Paper 작성 시작 + Figure generation --- ## 📈 Week 2 회고 (10.28-11.03) **목표**: Table 3, Figure 1, 2 **달성**: [⏳] Table 2 (H1: 3 time windows) → 실행 중 [⏳] Table 3 (H2: model comparison) → 설계 완료 [⏳] Figure 1 (Vagueness → Series A) → 설계 완료 [⏳] Figure 2 (Vagueness → Series B) → 설계 완료 **잘된 점**: - **Empirical design 구체화** (Day 13): Time span variations (17/24/30mo) + Industry-specific baselines 확정 - **Model specification 개선** (Day 13): E (Series A $)를 L regression의 explanatory variable로 추가 결정 - **Upper bound 분석 계획** (Day 13): "Too vague is bad" 실증 테스트를 위한 quadratic term + percentile analysis 설계 - **Industry insights** (Day 14): quantum으로 선정. [[퀀텀역사]] --- **어려웠던 점**: - **Time management**: Empirical testing이 예상보다 복잡하여 Figure generation이 지연 - **Vagueness scoring validation**: Built rewards 같은 edge cases에 대한 scoring 정확도 검증 필요 - **Upper bound 불확실성**: Purple curve (Page 8)의 peak 위치를 실증적으로 찾는 방법론 고민 중 **배운 것**: - **Industry heterogeneity 중요성**: AI (12-24mo), AV (24-36mo), Quantum (24-48mo)의 timeline 차이가 H2 effect size에 영향 - **Continuous vs discrete trade-off**: E를 dollar amount vs binary로 사용할 때의 interpretation 차이 - **Scott's Focus & Control**: "Think before you act" 원칙이 empirical design에도 적용 - simulation 후 execution - **Meeting-driven insight**: Mass Mobility Lab 같은 industry partner가 data validation과 interpretation에 핵심적 **다음 주 계획** (수정됨): - [ ] Empirical results 완성 & 검증 (Day 19) - [ ] Tables & Figures publication-ready (Day 19-20) - [ ] Results interpretation & discussion outline (Day 20) - [ ] QE presentation prep (Day 21) - [~] Full paper draft → QE 이후로 연기 (현실적 조정) --- # 📅 Week 3: 적인(適人) - Empirical Completion & QE Prep **목표 (수정됨)**: Empirical results 완성 & QE presentation 준비 - ~~Paper 완성 및 제출~~ → QE 이후로 연기 - Empirical testing 완료 & 검증 - Tables & Figures publication-ready - Results interpretation & discussion - QE presentation structure --- ## 🗓️ Day 15 - 2025.11.04 (화) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [x] **Mass Mobility Lab meeting (12-1pm)** - AV insights - [ ] Figure 1 생성: Vagueness → Early funding (Series A) - 3 time windows overlay - Industry-specific subplots (AI, AV, Quantum) - [ ] Vagueness scoring validation - Built (rent rewards) case study - Level 4 vs "autonomous platform" scoring 검증 - [ ] Abstract keywords vs concrete terms 비율 분석 **Meeting Questions for Mobility Lab**: - AV industry의 typical Series A→B timeline? - Hardware integration challenges & pivoting costs? - Success cases with vague vs precise early promises? --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - Figure 1 prototype ``` 작업: Scatter plot with regression line X-axis: Vagueness score (0-100) Y-axis: Series A funding amount ($M) Color: Industry (AI=red, AV=blue, QC=green) Shape: Time window (17mo=circle, 24mo=square, 30mo=triangle) 산출: empirics/output/figure1_h1.png ``` #### 🐅 思 (Claude) - Mass Mobility Lab insights ``` Meeting takeaways: - [ ] AV-specific timeline insights - [ ] Partnership opportunities - [ ] Data validation from industry perspective ``` #### 🐢 義 (Gemini) - Scoring validation ``` 검증: Built rewards case Expected: Mid-range vagueness (40-60) Rationale: "Rewards for rent" = clear value prop, but platform play = vague implementation ``` --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 16, 11.5 수)**: Figure 2 + Vagueness upper bound analysis --- ## 🗓️ Day 16 - 2025.11.05 (수) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [ ] Figure 2 생성: Vagueness → Later success (Series B) - Logistic curve visualization - Confidence intervals - Industry-specific curves - [ ] **Vagueness upper bound analysis** (Page 8 purple curve) - Series B 성공 기업의 vagueness 분포 - 75th, 90th percentile 계산 - Quadratic term 테스트: L ~ Vagueness + Vagueness² - [ ] Scott's video content 정리 시작 - Focus vs Execute framework - Bob Kerns windshield wiper case - Mickey Mouse examples **Key Question**: "Too vague is bad" 실증적으로 확인되는가? --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - Figure 2 & Quadratic model ``` 작업: 1. Logistic regression visualization 2. Vagueness² interaction term 추가 산출: - empirics/output/figure2_h2.png - table3_quadratic.csv ``` #### 🐅 思 (Claude) - Upper bound analysis ``` 작업: Series B 성공 기업 vagueness 분포 분석 방법: 1. Filter: L==1 (Series B achieved) 2. Calculate: percentiles (25th, 50th, 75th, 90th) 3. Compare: Success vs failure vagueness distributions 4. Test: Inverted U-shape hypothesis ``` #### 🐢 義 (Gemini) - Scott's video digest ``` 작업: Focus & Control framework 정리 핵심: - Think before you act (simulation before execution) - Positive intent assumptions can fail (Ford case) - History teaches us patterns 산출: 3_義_검증/scotts_focus_control.md ``` --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 17, 11.6 목)**: ___________ --- ## 🗓️ Day 17 - 2025.11.06 (목) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [ ] **Robustness checks suite 완성** - Log(E) vs E specification - Industry fixed effects vs separate regressions - Founder credentials interaction - M&A censoring (lower bound=0, upper bound=1) - Alternative time windows sensitivity - [ ] Table 3 생성 (Model comparison) - Model 1: L ~ Vagueness - Model 2: L ~ Vagueness + E - Model 3: L ~ Vagueness + E + Vagueness² (upper bound) - Model 4: L ~ Vagueness × Industry + E (heterogeneity) - [ ] **Bayesian entrepreneurship papers 정리 시작** - Movie poster-style summary 템플릿 설계 - First 3 papers pilot **Critical Tasks**: - P-values < 0.05 확인 - Effect sizes interpretation - Alternative explanations 점검 --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - Robustness suite ``` 작업: 07_robustness_checks.py 산출: - table3_robustness.csv (8 model specifications) - sensitivity_analysis.png ``` #### 🐅 思 (Claude) - Model comparison table ``` 작업: LaTeX table generation 형식: | Model | Vagueness | E | Vagueness² | N | R² | AIC | 산출: empirics/output/table3_models.tex ``` #### 🐢 義 (Gemini) - Bayesian papers pilot ``` 작업: Movie poster template for academic papers 요소: - Title, Authors, Year - Key equation/framework - Main finding (1 sentence) - Rating (impact/relevance) - Genre (theory/empirical/method) 산출: 3_義_검증/bayesian_papers_template.md ``` --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 18, 11.7 금)**: ___________ --- ## 🗓️ Day 18 - 2025.11.07 (금) 🔄 ![[전투일지🩸 2025_11_09.excalidraw]] coords = { "stage": ["E","L1","L2"], "window": [("2022-12","2024-12"), ("2022-12","2025-11"), ("2021-12","2023-12")], "moderator": ["option_level","is_hardware"], "scaling": ["zscore","winsor99_z"], # new toggles "employee_control": [0,1], # 1=include employees_log "region_fe": [0,1], # 1=include C(region) "founder_credibility": [0,1] # 1=include founder credibility control } #### 결정사항 1. ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - **All empirical results 통합 검토** - Table 1: Descriptive statistics (샘플수, DV base-rate, 윈도우별) - Table 2: HE 결과 (3 windows; 2022-12→24-12, 2022-12→25-11, 2021-12→23-12) - Table 3: HL 결과 (L1/L2 × moderator 2종 × estimator 2종 핵심 사양) - Figure 1: Vagueness → Series A (HE) 완료 확인 - Figure 2: Vagueness × Option level → Series B(+)/IPO (HL) 완료 확인 - **Week 3 전략 재조정** - Empirical work completion timeline (D19–D21) - Paper writing realistic schedule (QE 우선) - QE (Sep 15, 2025) backward planning 업데이트 - **Content format 결정** (Podcast vs other) - Scott video series 구성안 - Bayesian papers digest 포맷 - Input requirements 정리 - Manus vs GPT vs Claude 역할 재정의 **Critical Reflection**: - 3주 계획 대비 **실증 테스트** 진행률은? - Tables & Figures가 **publication-ready** 수준인가? - 빠진 조각(데이터/그림/설명)은? --- ### 💼 작업 로그 #### 🐅 思 (Claude) - Status quo assessment ``` 작업: 스펙엔진 점검 ✅ xarray coords 확정 (stage, window, dv_coding, moderator, …) ✅ expected_sign & evidence_score 구현 명세 확정 ⏳ run_multiverse() 스켈레톤 (CLI 포함) — 오늘 구현 ⏳ plot_multiverse() 리본/색상 규칙 반영 — 오늘 구현 ⏳ NetCDF + CSV 저장 경로 점검 ``` #### 🐙 利 (ChatGPT) - Gap analysis ``` 작업: QE 기준 충족 점검 1. 가설 2개 테스트(H1/H2) ✓ 2. 유의성 보고(p<0.05) — HL 핵심사양에서 확인 필요 3. 강건성(윈도우 3개, dv_coding 3종) — 실행 후 표/그림 반영 4. 산업 이질성(옵션레벨 vs is_hardware) — 비교표 필요 5. 이론 해석(VOI/RO/C) — Figure 캡션/디스커션 문장화 필요 6. 한계/향후과제 — IPO 포함/제외 차이 및 데이터 한계 정리 Gap list: - [ ] HL(L2) 핵심사양 p값/부호 캡션 문장 - [ ] Evidence heatmap(녹/적/회) 최종 스타일 - [ ] DV base-rate 표(윈도우별) 삽입 ``` #### 🐢 義 (Gemini) - Week 3 re-plan ``` 작업: 현실 타임라인 재설계 (D19–D21) 우선순위: 1) multiverse 엔진 실행 → NetCDF/PNG 산출 2) Tables 2–3, Figures 1–2 최종 저장 3) 결과 해석 단락 초안(5–7문장) 작성 의사결정: Paper full draft는 QE 이후, 결과·그림 우선 ``` **Content Format Decision**: ``` Input needed: - 타깃(지도교수/동료 vs 대중) - 주기(격주 권고) - 깊이(실증해설 중심) - 플랫폼(서면+짧은 오디오 요약) → 주말에 WhatsApp으로 확정 ``` --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: - multiverse 창 구조 확정, windows 3개 합의, expected-sign 규칙 확정 - Claude 프롬프트 전달 및 구현 착수 **Week 3 Revised Plan** (11.8–11.10): - Day 19 (토): 엔진 구현 완료 & 전 스펙 실행 → `dataset.nc`, 기본 heatmaps 생성 - Day 20 (일): Tables/figures 폴리싱 & 설명 문장(결과 해석) 작성 - Day 21 (월): QE 프리젠테이션 슬라이드 뼈대 + Discussion 개요 **Paper writing 현실적 조정**: - Full draft는 QE 이후로 이월 - QE 목표: **견고한 증거 + 명확한 해석 + 직관적 그림** **Next immediate actions**: 1. Claude에게 위 프롬프트 전달 → 구현 착수 확인 2. 데이터 확인: 윈도우별 DV base-rate와 nobs 생성 3. 결과파일 경로 표준화(`outputs/multiverse/…`) 및 버전 태깅 --- ## 🗓️ Day 19 - 2025.11.08 (토) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [ ] **All empirical results 최종 검증** - H1 (3 time windows): α₁ < 0 확인 - H2 (4 models): β₁ > 0 확인 - P-values < 0.05 확인 - Effect sizes interpretation - [ ] **Tables finalization** - Table 1: Descriptive statistics (N, mean, SD by industry) - Table 2: H1 results (17mo, 24mo, 30mo comparison) - Table 3: H2 model comparison (4 specifications) - [ ] **Robustness checks 완성** - Log(E) specification - Industry fixed effects - M&A bounds (lower=0, upper=1) - Quadratic term (vagueness upper bound) - [ ] **Missing data 점검** - 실제 파일 존재 여부 확인 - Re-run if necessary **Critical Question**: QE에 필요한 minimum sufficient statistics는? --- ### 💼 작업 로그 #### 🐅 思 (Claude) - Final verification ``` 작업: empirics/output/ 디렉토리 점검 Required files: - [ ] company_master.csv (651MB) ✓ - [ ] deal_panel.csv (needs fix) - [ ] table1_descriptives.csv - [ ] table2_h1_time_variations.csv - [ ] table3_h2_models.csv - [ ] figure1_h1.png - [ ] figure2_h2.png ``` #### 🐙 利 (ChatGPT) - Re-run pipeline if needed ``` 작업: 08_final_analysis.py - Re-run entire pipeline with latest specifications - Generate all missing tables/figures - Export LaTeX-ready format ``` #### 🐢 義 (Gemini) - Results interpretation ``` 작업: 각 결과의 substantive meaning 정리 H1: Vagueness penalty in Series A - Magnitude: $1M decrease per 10-point vagueness increase? - Industry differences: AV > AI > Quantum? H2: Vagueness benefit in Series B - Magnitude: 5% probability increase per 10-point? - Conditional on Series A amount? - Upper bound at 70th percentile? ``` --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 20, 11.9 일)**: Figures polishing & Discussion outline --- ## 🗓️ Day 20 - 2025.11.09 (일) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [ ] **Figures publication-ready** - Figure 1 polishing: - Axis labels clear - Legend readable - Industry colors consistent - Regression lines with CI - Figure 2 polishing: - Logistic curve smooth - Predicted probabilities - Comparison across models - [ ] **Discussion section outline** - Theoretical implications - Scott's "precise promisers disappoint" connection - Yet Ming (option) vs Bob Langer (reputation) framework - Industry heterogeneity interpretation - Vagueness upper bound ("too vague is bad") - [ ] **Limitations & Future Work** - Data limitations (PitchBook, time window) - Measurement (LIWC vs manual coding) - Causality (observational data) - Generalizability (AI/AV/Quantum only) - [ ] **Bayesian papers digest** (3-5 papers) - Movie poster format 적용 - Manus 실험 --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - Figure polishing ``` 작업: matplotlib/seaborn styling Requirements: - Font: Arial 12pt - DPI: 300 (publication quality) - Size: 6"x4" (single column) or 12"x4" (double) - Color: Industry-consistent (AI=red, AV=blue, QC=green) 산출: figure1_final.png, figure2_final.png ``` #### 🐅 思 (Claude) - Discussion outline ``` 작업: Results → Theory 연결 Structure: 1. H1 confirmed: Vagueness penalty (information asymmetry) 2. H2 confirmed: Vagueness benefit (real options) 3. Industry heterogeneity: Integration cost matters 4. Upper bound: Too vague = no credibility 5. Implications: Optimal vagueness level (OIL) 6. Limitations & robustness ``` #### 🐢 義 (Gemini) - Bayesian papers with Manus 페이퍼는 지민이 논문 구조를 이용해 ``` 작업: Movie poster template 실험 Papers to start: 1. [First paper from list] 2. [Second paper] 3. [Third paper] Output format: Image + text summary Tool comparison: Manus vs GPT vs Claude ``` --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 21, 11.10 월)**: QE presentation prep & Final checklist --- ## 🗓️ Day 21 - 2025.11.10 (월) 🎯 ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표**: - [ ] **QE presentation structure 확정** - Slide outline (15-20 slides) - Hypothesis → Data → Results flow - Key figures & tables 선정 - Q&A 예상 질문 준비 - [ ] **3주 Deliverables 최종 체크리스트** - ✓ Pipeline infrastructure (Scripts 01-05, xarray) - ✓ H2 survival redefinition (Series B progression) - [ ] Table 1, 2, 3 완성 여부 - [ ] Figure 1, 2 완성 여부 - [ ] Robustness checks 문서화 - [ ] Discussion outline - [ ] **Charlie & Scott communication** - Progress update email 초안 - Next steps timeline (post-QE) - Remaining paper sections plan - [ ] **Week 3 & Overall 회고** **Critical Decisions**: - QE presentation: Results-focused vs Theory-heavy? - Paper timeline: When to share draft with advisors? - Content format: Final decision on podcast/paper digest --- ### 💼 작업 로그 #### 🐅 思 (Claude) - QE presentation outline ``` 작업: Slide structure 설계 Proposed flow: 1. Motivation (2 slides): Why vagueness matters 2. Theory (3 slides): OIL framework, H1 & H2 3. Data (2 slides): PitchBook, vagueness scoring 4. H1 Results (2 slides): Table 2 + Figure 1 5. H2 Results (3 slides): Table 3 + Figure 2 6. Robustness (2 slides): Time, industry, quadratic 7. Discussion (2 slides): Implications & limitations 8. Future Work (1 slide) Total: ~17 slides (15 min + 5 min Q&A) ``` #### 🐙 利 (ChatGPT) - Deliverables checklist ``` 작업: empirics/ 폴더 전체 점검 Required vs Actual: - code/ 디렉토리: [✓/✗] - output/ 디렉토리: [✓/✗] - documentation/: [✓/✗] 산출: DELIVERABLES_CHECKLIST.md ``` #### 🐢 義 (Gemini) - Progress email 초안 ``` 작업: Charlie & Scott 이메일 Subject: QE Empirical Testing Progress (Week 1-3) Content: - Pipeline 구축 완료 - H1, H2 실증 분석 진행 중 - Tables & Figures 생성 중 - QE presentation 준비 - Next: Full paper draft (post-QE) Tone: Progress + realistic timeline ``` --- ### 🌙 최종 승리... 아니, 중간 점검 🎖️ **3주 완료 현황**: - [⏳] Table 1, 2, 3 → Status: _______ - [⏳] Figure 1, 2 → Status: _______ - [✓] Pipeline infrastructure - [✓] Theoretical framework - [⏳] Empirical testing - [⏳] QE presentation **제출 완료**: QE presentation outline **다음 단계 (Post-QE)**: - [ ] Full paper draft (Introduction, Theory, Method) - [ ] Results section 완성 - [ ] Discussion & Conclusion - [ ] Charlie & Scott 피드백 반영 **3주 총평**: - 순환 횟수: ___회 - 핵심 성취: Pipeline + H2 redefinition + Empirical design - 가장 큰 배움: ___________ - 가장 어려웠던 것: ___________ - Adjusted expectations: Paper full draft → post-QE **必死卽生 continues...** - QE까지: __ 개월 - Paper submission target: ________ --- ## 📈 Week 3 회고 (11.04-11.10) **목표 (수정됨)**: Empirical completion & QE prep **달성**: [⏳] Empirical results → Status TBD on Day 21 [⏳] Tables 1, 2, 3 → Status TBD on Day 21 [⏳] Figures 1, 2 → Status TBD on Day 21 [⏳] QE presentation outline → Day 21 target [~] Full paper draft → Deferred to post-QE **잘된 점**: - **Realistic re-planning** (Day 18): 3주 목표를 empirical completion으로 현실화, full paper draft는 QE 이후로 연기 - **Mass Mobility Lab partnership** (Day 15): Industry validation 기회 확보 - **Upper bound analysis** (Day 16): "Too vague is bad" 실증 테스트 설계 (quadratic term + percentile) - **Comprehensive robustness** (Day 17): 8 model specifications로 결과 강건성 확인 - **Bayesian papers pilot** (Day 17, 20): Movie poster template 실험 시작 **어려웠던 점**: - **Scope creep**: Empirical testing이 예상보다 복잡하여 paper writing 시간 부족 - **Data quality issues**: 여전히 deal_panel.csv, future date leakage 등 미해결 - **Time pressure**: QE (Sept 15, 2025)까지의 시간을 고려한 현실적 timeline 조정 필요 - **Content format 미결정**: Podcast vs paper digest 형식 결정 보류 **배운 것**: - **Empirical work ≠ Paper writing**: 실증 분석에 집중하되, 논문 완성은 별도 timeline 필요 - **Meeting-driven insights**: Mass Mobility Lab 같은 외부 피드백이 research quality 향상에 핵심 - **Flexible planning**: 초기 3주 계획(Paper 완성)은 비현실적이었음. Empirical completion이 더 중요한 milestone - **Tool experimentation**: Manus, GPT, Claude 각각의 강점 파악 중 (Manus: coding/website, GPT: speed, Claude: structure) **최종 성취** (3주 총합): - ✅ Pipeline infrastructure (재실행 가능) - ✅ H2 redefinition (Series B progression) - ✅ Empirical design (time/industry variations) - ⏳ Tables & Figures (completion 확인 필요) - ✅ Theoretical framework (OIL + upper bound) - ⏳ QE presentation (outline 생성 중) **Post-QE Plan**: - Full paper draft (4 sections) - Advisor feedback iteration - Conference submission target - Content format finalization (Bayesian papers + Scott's videos) --- ## 🏆 명량해전 1차 전투 종료 **"신에게는 아직 12척의 배가 있습니다"** **우리는 첫 전투를 마쳤습니다.** ⚔️ --- **시작**: 2025.10.21 (화) **1차 완료**: 2025.11.10 (월) **기간**: 21일 (3주) **당초 목표**: Table 3, Figure 2, Paper 1편 **실제 달성**: - ✅ Pipeline infrastructure (Scripts 01-05, xarray, checkpoints) - ✅ H2 survival redefinition (98% → 12-15% base rate) - ✅ Empirical design (17/24/30mo time variations, industry-specific) - ⏳ Tables 1, 2, 3 (실행 중) - ⏳ Figures 1, 2 (설계 완료) - ⏳ QE presentation outline **必死卽生의 교훈**: 1. **Empirical work > Paper writing**: 좋은 결과가 좋은 논문의 기초 2. **Think before you execute**: Scott의 Focus & Control이 research에도 적용 3. **Realistic timeline**: 3주에 paper 완성은 비현실적, empirical completion이 실제 목표 4. **External validation**: Mass Mobility Lab 같은 industry partner가 중요 **다음 전투 (Post-QE)**: - [ ] Paper full draft (Introduction, Theory, Method, Results, Discussion) - [ ] Charlie & Scott 피드백 반영 - [ ] Conference submission - [ ] Content format (Bayesian papers digest) 실행 **必生卽死의 다짐**: - QE 통과가 목표가 아니라 시작 - Empirical rigor가 theoretical contribution의 기반 - Advisor feedback loop가 research quality의 핵심 **전투는 계속된다... 🔄** --- # ⭐️ check whether later VC funding was the VERY NEXT round of early VC funding (if half of them had bridge round either censor them or get deal data to code round number) 잠깐 나대용 claude code이 내 명령을 오해하여 "Among companies at Early Stage VC at time t, what is the probability of progressing to Later Stage VC within Δt years?" 이 아닌 "Does early VC funding mediate the relationship between vagueness and later success?"을 연구질문으로 착각하여 XX를 ---- ```python E=1: Company is AT "Early Stage VC" at baseline (2022.01) → 이들이 "관찰 코호트" L=1: Company progressed to "Later Stage VC" by endpoint (2023.12) → 이들이 "성공적으로 진행한 케이스" E→L rate: 7,623 / 45,738 = 16.7% → "2년 내 Later Stage 진행 확률" ``` ### ✅ 좋은 소식: 1. **E→L transitions 확인**: 7,623개 회사가 Early Stage → Later Stage 진행 2. **Timing 데이터 있음**: 5,941개 회사 (77.9%)의 LastFinancingDate 사용 가능 3. **Median gap: 699일 (약 23개월)** = 합리적인 A→B 진행 기간 ### ⚠️ 나쁜 소식: 1. **Round count 컬럼 없음**: `TotalFundingRounds` 같은 컬럼이 PitchBook 데이터에 없어서 bridge rounds를 **직접 확인 불가능** 2. **Date gap만으로는 부정확**: 날짜 차이로만 추정해야 함 **Tracking loss (47개)**는 내 손으로 묻어주었다.. "We tracked 46,129 companies initially at Early Stage VC. Due to data availability, 45,738 (99.1%) were successfully matched at 2.0 years, and 45,691 (99.0%) at 2.5 years." --- # 11-15 - ### [gpt1](https://chatgpt.com/c/6912a997-50bc-8333-ab49-170647e5cdfe) - Nanda의 학습 관점 위에서 제시된 하이브리드 2단계 설계를 심사하며, **생존편의·Heckman 교정 누락·경로혼동**을 치명 결함으로 지적하고, **선정보정(Heckman/IPW/공동추정)+실험 정밀도(sensitivity·specificity) 계량화**로 식별을 강화하는 로드맵을 제안했습니다. **가장 놀라웠던 점**: **생존자 조건부 step‑up의 크기**는 비용 요인보다 **특이도(s2)**가 직접 좌우—**s2↑ ⇒ 통과율↓, 통과 시 posterior 점프↑**—하여 소프트웨어의 ‘저비용·고 step‑up’ 조합을 단정적으로 설명한다는 점입니다. ### [gpt2](https://chatgpt.com/c/6914f798-ec98-8326-8aa1-051420aef7a5) - _W2 슬라이드·도식·코드 파이프라인을 HEV–HLVF–HSF 용어와 E/L/V/S/F 색·선 규칙으로 통일하고, 퀀텀 스타트업 데이터를 중심으로 F1–F6(특히 `L|F`, `L|C` 상호작용/중앙값 고정) 자동 생성 체계를 정리하는 작업._ **가장 놀라웠던 점:** - **HLVF에서 E(early funding)를 “통제 변수”가 아니라 _매개_로 두고 모델/플롯에서 제외(NO early_funding)** 하니, 이론(실물옵션의 실행 가능성), 추정식, 도식, 그리고 상호작용 그래프의 해석이 한 번에 정렬되었습니다—메시지가 훨씬 또렷해졌어요. ### [gpt3](https://chatgpt.com/c/6913ec4b-c008-832c-bf0f-d1abf520140d) - 업로드된 CSV를 팩트체크하고, PitchBook식 _description/keywords_ 행을 추가해 전략적 모호성 점수를 재계산·파일로 제공했습니다. **가장 놀라웠던 점**: CSV의 내부 지표 `V`가 텍스트 기반 모호성 점수와 **음의 상관(≈ −0.21, n=15)**을 보였다는 점—즉, `V`가 모호성을 의미하지 않거나 정의가 달라 보인다는 신호가 뚜렷했습니다. **대화 시작일:** 2025‑11‑15 **한 줄 요약:** W2 핵심 RQ(_“V×F가 단기 스케일 확률을 높이는가?”_)를 기준으로 **A‑코호트 이항 로짓**과 **Global→Quantum Empirical‑Bayes 사전차용**(부분풀링) 설계를 정리하고, 이를 교수님 sync용 **11‑슬라이드 PDF**와 도해로 완성했다. ### [gpt4](https://chatgpt.com/c/6915789b-d16c-8327-ae61-4af6ebc0da94) **한 줄 요약:** 전략적 모호성 (V)의 순효과는 **옵션 행사가능성 (F)** 이 높을 때만 양(+)이므로, 생존자‑한정 **step‑up** 대신 **cohort‑level (\Pr(L))** 로 검증하도록 덱을 재정렬하고, 핵심 딜타입을 Early Stage VC·Accelerator/Incubator·Seed·Later Stage VC·Grant의 5개로 고정했다. **가장 놀라웠던 점:** “FirstFinancingDealType” 차트에서 **Buyout/LBO**와 **Later Stage VC**가 상위로 나타난 것—첫 자금유형에 성숙단계 거래가 섞여 **A‑코호트 순도를 훼손**할 신호라서, p.43의 정의에 따라 _inclusion/exclusion_ 재코딩이 필수라는 점이었습니다(“E=Early Stage VC, L=Later Stage VC”의 코호트‑논리와도 충돌). ### [gpt5](https://chatgpt.com/c/69157cde-dc78-8328-be52-33739e616699) **가장 놀라웠던 점:** 생존자 전용 지표(**step‑up, S**) 대신 **코호트 수준의 Pr(L=1)**을 전면에 세우고, **소표본(Quantum)**에는 **글로벌 β의 포스터리어를 사전으로 차용**해 안정적으로 βVFβ_{VF}βVF​를 식별·시각화하려는 아이디어가 이론(모호성×유연성 상보성)과 방법이 아주 정합적으로 맞물린다는 점. **대화 시작일:** 2025‑11‑15 (UTC 기준) **한 줄 요약:** 초기 코호트 전량을 대상으로 _스케일 여부_를 이진 로짓으로 추정하되 **V(모호함)×F(옵션 행사 용이성)** 상호작용의 양(+) 효과를 핵심으로 검증하고, 생존자 조건부 분석을 버리고(검열 제거) 계층 구조(벤처↔서브도메인↔산업)로 분산을 안정화하는 최소 실행 사양으로 정리했습니다. **가장 놀랐던 점:** 생존 편향·표본 불균형·소표본(퀀텀) 문제를 한꺼번에 다루기 위해 **복잡한 해저드/GP 설계에서 “나중에 바로 돌릴 수 있는” 단순 이진 로짓(연령별 베이스라인 + V×F)**으로 과감히 축소하면서도, 옵션 실행가능성이라는 운영적 개념을 이론–실증 간 교량 변수로 유지한 결정이 매우 인상적이었습니다. ### [gpt6](https://chatgpt.com/c/6915a3c1-7b04-8327-91a3-4bdf78469153) # [[2025-11-16]] **Before:** ``` thesis/ ├─ 1🎞️/ ├─ 2💻/ ├─ 3🖼️/ ├─ 4🗄️/ └─ 5📝/strategic_ambiguity/01~06/ (33개 파일) ``` **After:** ``` thesis/ ├─ 1️⃣_INPUT/ (data, references, sketches) ├─ 2️⃣_PRODUCTION/ (Theory, Empirics_Early, Empirics_Later, Discussion) │ └─ 각 섹션: draft.md + run.py + TO_XXX.txt ├─ 3️⃣_OUTPUT/ (figures, tables, paper.pdf) ├─ STATUS.md └─ _ARCHIVE_5📝/ (원본 보존) ``` # [[2025-11-19]] - 멀티버스 구현 특히 V를 customer기준, technology기준으로 -