Exzerpt: Design Anforderungen für Knowledge Sharing Tools.

Exzerpt von Thomas N. Burg (http://randgaenge.net) mit Kommentaren von Jan Schmidt [JS] (http://www.schmidtmitdete.de/)
Montag, 10. Jänner 2005 23:46:59

Ausgehend von der Verknüpfung der beiden Forschungsfelder Social Capital und Informationstechnologie mit besonderer Berücksichtigung von Anwendungen im Bereich Wissensmanagement versucht Marleen Huysman den Bedingungen unter denen Knowledge Sharing zustande kommen kann, auf den Grund zu gehen. Zentral in dem von ihr mitherausgegebenen Buch Social Capital and Information Technology ist eben das Konzept von Social Capital im Kontext von technologieunterstütztem Wissensmanagement. Für unser Projekt ist im speziellen ihr Artikel :”Design requirements for knowledge sharing tools. A need for social capital analysis” von Bedeutung.

Ihr Ausgangspunkt ist die Tatsache, dass die meisten Implementierungen von Intranets (KM-Lösungen) am Weg zur Integrations in das Tagesgeschäft scheitern. Den Grund dafür ortet sie  - und das ist ex negativo die zentrale These hier - im Verkennen des informellen Charakters sozialer zwerke. Anders formuliert geht es darum virtuelle Anwendungen in die bestehenden sozialen Netzwerke bzw. Praktiken einzubetten. Vermittels eines Konzeptes von Social Capital versucht sie im folgenden eine Methode zu entwickeln, die es erlaubt technologiegestützte KM-Tools besser den sozialen Gegebenheiten anzupassen. D.h. worum es geht ist, auf Basis welcher Analyse das Design der Anwendung, aber - meiner Meinung nach - v.a. der Implementierung, erfolgen soll.

M.H. baut ihre Argumentation auf zwei Fundamenten auf.
I. Darstellung der Irrtümer/Fehler in der Anwendung und im Verständnis vom KM-Initiativen
II. Konzept von Social Capital
III. SCA (Social Capital Analysis) als Grundlage für das Design vom KM-Lösungen

ad I.) der Einsatz vom KM oder auch KS (Knowledge-Sharing) Lösungen soll Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil sichern, neben dem Humankapital wird zunehmend das Soziale Kapital als Grundbedingung von Innovation und damit der Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens erkannt. Und doch lassen sich i.d.R. nur negative Befunde hinsichtlich der Implementierung feststellen. Im Rahmen einer weiteren Studie (Huysman und de Wit 2002) hat sie drei der wesentlichen Hinderungsgründe ausgemacht.

1. die IT-Falle
2. die Management-Falle
3. die individuelle Lern-Falle

ad I.1.) Technologie spielt eine wesentliche Rolle wenn man KM, KS in Organisationen einführen, anwenden, kultivieren möchte, andererseits ist aus der Praxis und der Literatur ersichtlich, dass Projekte dieser Art, wenn sie mehrheitlich den Fokus auf IT legen, zum Scheitern verurteilt sind. Dahinter steht ein technikdeterministisches Szenario - mit dem richtigen Tool wird alles besser oder schlechter - bei gleichzeitiger Ignoranz hinichtlich der Faktoren, die die Wissensteilung unterstützen oder be(ver)hindern (=Dekontextualisierung von IT). Evidenterweise spielt die Aneigung im sozialen Prozess die entscheidende Rolle. Diese Aneigung läßt sich wiederum an Kriterien wie

• Kontext
• Normen
• Guidelines
• Leadership
• Belohnungssysteme

messen und erkennen.
M.H. zitiert im folgenden noch die Kritik an der Vorstellung Wissen könne explizit und dekontextualisiert und archivierbar gemacht werden. Ihrer Ansicht nach kommt der Bezugnahme auf den Menschen zentrale Bedeutung zu. Der Mensch wird so zum relevanten Metadatum. Menschen suchen nicht in elektronischen und virtuellen Netzwerken, sondern in sozialen, persönlichen nach Rat und Hilfestellung.Virtuelle Netzwerke benötigen immer die Unterstützung durch soziale und persönliche. D.h. es geht v.a. um die Unterstützung letzterer, damit ist auch das Problem der Transformation impliziten zu expliziten Wissens entschärft.

ad I.2.) eine zweite Falle ortet M.H. im Bereich des Managements. Das Bedürfnis zu kontrollieren und eine quasi beständigen Überblick auf die Geschehnisse innerhalb der Organisation zu haben zählt dazu. Die Archivierung der Expertise quasi des Humankapitals ist auch eine der Anforderungen des Finanzmarktes, der solche Initiative fordert und honoriert. Dieser Wille zum Management und die Hoffnungen, die durch den Einsatz von IT geweckt werden, sind Zeichen von Akzeptanz des Konzepts von Humankapital andererseits wird dabei die Frage nach dem Nutzen für den einzelnen übersehen. Warum sollten Menschen überhaupt Wissen teilen? Eine KM-Initiative muss für beide Seiten einen Nutzen generieren, wenn sie erfolgreich sein will, das ist der Sukkus.

ad I.3.) ein spannender, weil häufig übersehener Punkt. Lösungen, die KS als eine Aktivität verstehen, die Lernen auf individueller Ebene unterstützt. Vorstellbar als das Zurverfügungstellen (Collecting) von Wissen von eine Mitarbeiter für den anderen, quasi eine Art Wissens-Distributionssystem (Archive, Wissensdatenbanken) anders auch als der “flow of knowledge” bezeichnet. M.H. sieht hier das Defizit im nicht-unterstützten organisationalen oder kollektivem Lernen, da Wissen immer schon sozial eingebettet ist, sei das aber von hoher Relevanz.

Diese Einleitung zusammenfassend hält sie fest:

• KS-Lösungen müssen die Besoderheit sozialer Netzwerke ins Zentrum ihrere Bemühungen stellen. (”socially embedded electronic networks”)
• KS-Lösungen dürfen nicht top-down auferlegt und konzipiert sein, sondern müssen das Bedürfnis Wissen zu teilen unterstützen.
• KS-Lösungen müssen soziale Beziehungen und Verbindungen zwischen den Menschen unterstützen, jedenfalls mehr als Archive,

Wissensdatenbanken, die ja Outputs darstellen, müssen KS-Lösungen den Prozess der sozialen Wissensbeschaffung unterstützen.

Literatur-Überblick zur Soziotechnik und KM-Lösungen

Aus der Literatur arbeitet sie folgende Services heraus:

• Kommunikation
• Kollaboration
• Navigation
• Experten-, Wissendatenbanken
• Zugang zu Informationen,Informationsaufbereitung, Content
• Community Awareness

KM-Lösungen der zweiten Generation, die die Domänen sozialer und digitaler Netzewrke zusammenführen, erforden, so M.H. , die Formulierung und Methoden der Soziotechnik (soziotechnischen Forschung). Dabei geht es i.d.R. um die Erforschung der interaktionen von IT, Nutzerinnen, und Organisation und (für uns besonders interessant) die Interaktionen während der Design - und Implementierungsphase (”researchers agree that the design, implementation, and use are subject to an continuous sociotechnical negotiation in order to appropriate the technology for personal needs”, 193). Auch “drifting” genannt, bezeichnet das die kontextbasierten Veränderungen der Lösungen.
Ciborra, der “drifting” geprägt hat, nennt Offenheit, Sorge, und Gastfreundschaft als zentrale Verhaltensformen bei der Einführung von Groupware. Ethnografisch- anthropologische Ansätze seien der Einzigartigkeit der jeweilgen sozialen Environments am besten geeignet, wobei M.H. das Problem der Vermittlung dieser deskriptiven Ansätze mit Anforderungen an die technische Entwicklung herausstreicht und generell das Fehlen ausgereifter Forschungsansätze  an der Schnittstelle IT und soziale Systeme konstatiert.
Mit dem Begriff info-culture analysis (nach Bressand und Distler 1995) ortet sie erste Versuche der Vermittlung der sozialen Netzwerke und Rahmenbedinungen hinsichtlich der verbesserten Implementierung von KM-Lösungen. Info-culture setzt dort an, wo die Analyse der Infrastruktur (hardware/software) und der Info-Struktur (Regeln, die den Kommunikationsaustausch zwischen  Akteuren formal steuern; wer berichtet an wen? Hierarchien, Strategien wie Wissen gemanaget werden soll,) aufhören. Info-culture “related to the stock of background knowledge actors take for granted, and it is embedded in the social relationships surrounding work-group processes.”(194) Letzteres wird auch als Dritte Rationalität der IT (Kumar, van Dissel, Biellie) bezeichnet. in diesem Sinne gilt es bestehende kulturelle Muster, Beziehungen, Vertrauen bzw- Mißtrauen (vor der Implementierung) zu analysieren. Die drei Schlüsselkonzepte der Dritten Rationalität sind:

• Vertrauen
• Soziales Kapital
• Kollaborative Beziehungen

Im nächsten Kapitel versucht MH das Konzepte Soziales Kapital für eine “knowledge requirement analysis” zu operationalisieren.

Soziales Kapital
Mit diesem Konzept möchte sie den drei zu Beginn genannten Fallen entgehen (IT, Management, indiv. Lernen). Erst die Analyse und die Erhöhung des Levels an sozialem Kapital seinen Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche KS-Lösung. V.a. wenn es im Kern dabei um die Begriffe Motivation, Gelegenheit und Möglichkeit zur Wissensteilung geht. MH definiert Soziales Kapital zunächste als Addendum zu den bekannten Formen von organisationalem (Physisch, Finaanz, Human) Kapital; darüberhinaus bezieht es sich auf die kollektiven Potentiale, die von sozialen Netzwerken ausgehen. Damit einher geht auch die Fokusverschiebung vom Individuum hinzu Communites als Wissensteilungs-Einheiten, s.a. das Konzept der Communites of Practice nach Etienne Wenger! In solchen Kontexten wird nicht nur in das individuelle, persönliche Lernen investiert, sondern v.a. in das Lernen der anderen. Kernkonzepte sind: wechselseitiges Vertrauen, Gegenseitigkeit und Anerkennung innerhalb die Peer-Group.

Bezugnehmend auf Nahapiet und Ghosal (1998) referiert sie die drei Dimensionen sozialen Kapitals.

• strukturale Dimension (Netzwerk-Verbindungen, - organisation und -konfiguration - das wäre z.bsp. mangelnde Gelegenheiten miteinander zu kommunizieren)
• kognitive Dimension (gemeinsame Codes, Sprache, Geschichten)
• relationale (eine besser Übersetzung wäre fein) Dimension (Vertrauen, Reziprozität, Normen, Verpflichtungen, Identifizierung)

Bezugnehmend auf Adler und Kwon (2002), hält sie deren 3 Dimensionen fest, die Rahmenbedinungen, Fähigkeit, und Motivation sind.

MH verbindet nun beide Ansätze miteinander mit einer schönen Tabelle auf Seite 198.
Strukturaler Rahmen
Rahmenbedingungen und strukturale Dimension beziehen sich in der Analyse auf “Wer” teilt “Wie” Wissen. Eine Beschreibung des status quo mit bezug auf die Infrastruktur-Ebene.
Kognitive Fähigkeit
Die kognitive Dimension und die Fähigkeit beziehen sich in der Analyse auf das, “Was” geteilt wird. Dabei geht es darum, ob ein gem. Code eine gem. Sprache besteht. Infostruktur ist eine korrespondierender Begriff (s.o.).

Analyse sozialen Kapitals als Bestandteil des Designs
Strukturale Dimension: Netzwerkdichte, strukturelle Position des einzelnen Akteurs (Vermittler, Teil einer eng verbundenen Clique, …)
Kognitive Dimension: geteilte Stories, Sprache, Traditionen, Umgangsformen -  Bsp. wie wird die Distanz zwischen Anfänger und Experte wahrgenommen und gelöst. Die Hypothese ist, dass je höher kognitive Barrieren sind, desto mehr verlassen sich die userInnen auf soziale und persönliche Netzwerke anstatt auf digitale.

Im Einsatz (unbewußte)Theorien und Kulturen von Wissensteilung rücken in den Fokus und ergänzen die Fragen nach Informationsbedürfnissen und Infrastrukturen.
Beziehungsbasierte Motivation
immer die frage nach den “persönlichen Nutzen”. D.h. die Fragen gehen nach den potentiellen Hindernissen auf dieser Ebene umfasst auch Fragen zu Barrieren im Bereich. Status-Unterschiede, Mangel an vertrauen, Mangel an erlebter Reziprozität, Mangel an Respekt. In dieser Dimension geht es nicht um die Dichte der Bindungen (wer mit wem?), sondern um Stärke, den Charakter von Bindungen. Starke Bindungen sind Vorbedingungen für den Austausch von tacit knowledge (entspricht in der hier gebrauchten Verwendung implizitem Wissen; JS), während schwache Bindungen für den Austausch expliziten Wissens stehen.

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