Wissensnetzwerke und virtuelle Communities

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

1 Problemstellung

2 Definition und Abgrenzung von Wissen, Wissensnetzwerken und
virtuellen Communities

3 Netzwerke als Analysemodell für das Wissensmanagement
3.1 Das Grundmodell zur Darstellung von Netzwerken
3.2 Eigenschaften von Wissensnetzwerken
3.3 Zur Vorteilhaftigkeit von Wissensnetzwerken
3.4 Voraussetzungen für den Wissenstransfer über Netzwerke

4 Über- und zwischenbetriebliche Wissensnetzwerke
4.1 Informelle Wissensnetzwerke zwischen Experten
4.2 Wissensnetzwerke in Unternehmenskooperationen

5 Chancen und Probleme von Wissensnetzwerken
5.1 Chancen durch Wissensnetzwerke
5.2 Probleme beim Einsatz von Wissensnetzwerken

6 Die virtuelle Community als Plattform für den Wissensaustausch

7 Zusammenfassung

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Das Grundmodell zur Darstellung von Netzwerken

Abbildung 2: Nutzen eines Netzwerkes mit Netzeffekten

Abbildung 3: Netzwerkstruktur nach der „Structrural Hole“-Theorie

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Problemstellung

Die entwickelten Volkswirtschaften weisen sich zum Einen durch einen hohen Grad an Arbeitsteilung aus, zum Zweiten vollzieht sich ein sektoraler Wandel zur Dienstleistungsgesellschaft, in der häufig komplexe Prozesse zur Leistungserstellung in schnellem Tempo erbracht werden müssen. Beides wird begleitet von einer zunehmenden Bedeutung der Informations- und Kommunikationstechnologie (IuK-Technologie) für die Leistungserstellung insgesamt – auch der Erzeugung von Produkten.^[1] Daraus lässt sich ableiten, dass Wissen in Produktionsprozessen moderner unternehmerischer Leistungen eine hohe Bedeutung zukommt.^[2] Da einzelne Mitarbeiter kaum in der Lage sind, das gesamte zur Produktion notwendige Wissen bereitzuhalten, ergibt sich die Notwendigkeit zum Austausch spezifischer Erkenntnisse, um als Unternehmen weiterhin wettbewerbsfähig zu sein.^[3] Austauschprozesse von Wissen sind aber eine komplexe Angelegenheit: Erstens lässt sich der Begriff Wissen nur schwer bestimmen, zweitens beinhaltet Wissen neben Faktenwissen auch eine Handlungskomponente, die als Fähigkeit Wissen anzuwenden an Personen gebunden ist. Drittens schließlich stellt sich aus unternehmerischer Sicht noch die Frage, welches Wissen erworben und welches weitergegeben werden soll. Diese Arbeit im Rahmen des Seminars „Wissensmanagement und technischer Fortschritt“ greift den Aspekt des überbetrieblichen Wissenstransfers in Netzwerken unter Berücksichtigung virtueller Communities heraus. Ziel ist es, in bündiger Form zu erörtern, wie Wissensnetzwerke dargestellt werden können, welche Motivationen zum Tausch von Wissen bestehen, welche Strukturen sich für den überbetrieblichen Wissenstransfer abzeichnen und welche Chancen und Probleme dabei auftreten.

2 Definition und Abgrenzung von Wissen, Wissensnetzwerken und virtuellen Communities

Dieser Abschnitt nimmt eine Definition der Begriffe Wissen und Wissensmanagement sowie eine Abgrenzung von Wissensnetzwerken und virtuellen Communities vor. Wissen stellt als abstrakte Bezeichnung ein schwieriges Objekt für eine Definition dar. Eine weithin akzeptierte Abgrenzung unterscheidet Wissen von den Begrifflichkeiten Daten und Informationen.^[4] Sie geht auf die als Semiotik bezeichnete sprachwissenschaftliche Abgrenzung Foundations of the Theory of Signs von Morris (1960) zurück.^[5] In diesem Modell stellt die unterste Ebene die symbolische Repräsentation von Sprache in Zeichen und Regeln der Zusammensetzung dar (syntaktische Ebene). Es folgt die zweite Ebene, die neben den Zeichen auch die Bedeutung umfasst (semantische Ebene). Hier wird von Informationen gesprochen. Die dritte Ebene stellt einen Bezug zwischen der Information und dem Handeln des Verwenders her (pragmatische Ebene) und repräsentiert damit Wissen, was als eine Fähigkeit beschrieben wird, auf der Basis von Informationen zu handeln.^[6] Der Umfang von Handlungen ist dabei von der subjektiven Kompetenz abhängig und damit interpersonell verschieden.^[7]

Unter Wissensmanagement wird die Planung, Steuerung und Kontrolle derjenigen Unternehmensprozesse und Arbeitstätigkeiten verstanden, die mit der Allokation der Unternehmensressource Wissen in Verbindung gebracht werden. Diese Definition legt nahe, dass von einer Beeinflussbarkeit betrachteter Prozesse ausgegangen wird.^[8] Gemäß der getroffenen thematischen Ausrichtung wird im Weiteren das Management des Wissenstransfers zwischen Mitgliedern verschiedener Unternehmen in Netzwerken und Communities behandelt.

Betrachtet wird im Folgenden der Begriff des Wissensnetzwerks. Im allgemeinen Fall sind Netzwerke soziale Systeme, die sich durch Interaktion konstituieren.^[9] Sie werden charakterisiert als Verbindungen zwischen mehreren Akteuren, zum Austausch von Informationen und Wissen auf der Basis bestimmter gemeinsamer Interessen oder zur Lösung von Problemen.^[10] In einer organisationstheoretischen Deutung des Netzwerkbegriffes wird an der Schnittstelle zwischen Unternehmen von einer neuen Form zwischen den beiden klassischen Organisationsmustern Markt und Hierarchie ausgegangen.^[11] Obwohl ein starker Bezug zu technischen Fragestellungen besteht, sind Wissensnetzwerke nicht ausschließlich aus dieser Perspektive zu betrachten.

Bleibt noch die Abgrenzung zum Konstrukt der virtuellen Community. Eine gängige Übersetzung für die Community stellt der Begriff Gemeinschaft dar.^[12] Im deutschsprachigen Raum findet seit längerer Zeit eine wissenschaftliche Beschäftigung mit dem Begriff der Gemeinschaft auf dem Gebiet der Soziologie statt. Dort wird die Gemeinschaft als ein Zusammengehörigkeitsgefühl umschrieben, welches auf einer familiären, geographischen oder interessengebundenen Grundlage beruhen kann.^[13] Im Falle der virtuellen Community finden die sozialen Kontakte durch eine Verlagerung in die Sphäre der IuK-Technologie nicht mehr durch tatsächliche Zusammenkunft, sondern in elektronisch erstellten Räumen virtuell statt, z.B. im Internet.^[14] Ebenso wie den Netzwerken wird auch dem Community-Begriff eine ständige Interaktion als Charaktermerkmal beigemessen.^[15] Schneider bildet eine eher pragmatische Definition, in dem sie in einer Community den Zusammenschluss von Menschen zur Erfüllung gemeinsamer Zwecke sieht.^[16] Dieser auch mit Community of Interest bezeichnete Aspekt, kann in Bezug auf eine betriebliche Betrachtung von Wissensmanagement noch auf den ebenfalls häufig anzutreffenden Begriff der Community of Practice detailliert werden.^[17] Diese Gemeinschaft bezieht die Motivation aus einer gemeinsamen beruflichen Aufgabe oder einer Verantwortlichkeit. Als ein wichtiges Basismerkmal der Virtualität bleibt die Kommunikation über elektronische Medien festzuhalten.^[18] Mit dem Kernkonzept der interessenbezogenen Bildung von Gemeinschaft mit einem lose gekoppelten Wissensaustausch besteht eine gemeinsame Grundlage, weswegen weitgehend von einer synonymen Begriffsverwendung ausgegangen werden kann.^[19]

3 Netzwerke als Analysemodell für das Wissens-management

In diesem Abschnitt wird zunächst ein Modell zur graphischen Darstellung und Analyse von Wissensaustauschprozessen eingeführt. Daran schließt sich die Betrachtung struktureller Merkmale von Wissensnetzwerken und einige Überlegungen zur grundlegenden Vorteilhaftigkeit von Wissensaustauschprozessen an.

3.1 Das Grundmodell zur Darstellung von Netzwerken

Wie in der Definition bereits geschildert, stellen Wissensaustauschprozesse in einem Netzwerk in der Regel Kommunikationsprozesse zwischen mehreren Partnern dar. Diese lassen sich unter Zuhilfenahme der gängigen Darstellung anschaulich in Form von Graphen abbilden. Dabei wird ein Teilnehmer am (Wissens-)Netzwerk als Kreis (Knoten/Akteur) und die Kommunikationsverbindung als verbindende Linie (Kante/Beziehung) zwischen den Akteuren dargestellt.^[20] Werden alle relevanten Verbindungen auf diese Weise zusammengetragen, erhält man ein Netzwerk der aktiven Teilnehmer. Abbildung 1 zeigt diese Grundidee zur Darstellung von Netzwerken sowie einige Anwendungsbeispiele.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Dieses sehr einfache Modell kann um weitere Bedeutungen, insbesondere in Bezug auf Wissensaustauschprozesse, angereichert werden. Der folgende Abschnitt führt weitere Merkmale von Wissensnetzwerken ein.

3.2 Eigenschaften von Wissensnetzwerken

Die Eigenschaften von Wissensnetzwerken lassen sich anhand von drei Bereichen beschreiben: allgemeine, strukturelle und beziehungsorientierte Merkmale. Den ersten Block bilden allgemeine Eigenschaften. Dazu zählt der Zugang zu einem Netzwerk, der unbeschränkt – und damit offen – oder an bestimmte Voraussetzungen wie eine Mitgliedschaft geknüpft – und damit geschlossen – sein kann. In letzterem Fall kann die Aufnahme von persönlichen Eigenschaften des Teilnehmers wie etwa Alter, Beruf oder Berufserfahrungen abhängen. Des Weiteren kann der Zugang von der Entrichtung eines monetären Beitrags abhängig sein.^[21] Je nach Höhe sind nicht-kommerzielle Aufwandsentschädigungen von kommerziell orientierten Mitgliedsbeiträgen zu unterscheiden. Im Falle von Wissens-Communities wird häufig eine nicht-kommerzielle Orientierung unterstellt.^[22] Ebenfalls zu den allgemeinen Eigenschaften zählen die Größe des Netzwerkes, seine räumliche Ausdehnung sowie die Dynamik der Veränderung.^[23]

Die zweite Kategorie stellen strukturgebende Eigenschaften dar. Hier ist vor allem die Anzahl an Verbindungen zwischen Teilnehmern innerhalb des Netzwerkes zu nennen, die auch als „structural embeddedness“ (strukturelle Eingebundenheit) bezeichnet wird. Aus dieser Perspektive findet eine Betrachtung der Dichte eines Netzwerkes statt.^[24] Bei Kenntnis über die Teilnehmer und Verbindungen lassen sich über verschiedene Maßzahlen Aussagen zum sog. Vermaschungsgrad (Dichte) und der Position einzelner Teilnehmer im Netzwerk (Zentralität) machen. Auf diese Weise können auch Vergleiche zwischen Netzwerken durchgeführt werden.^[25] Die Art der Organisation eines Netzwerks spielt in dieser Kategorie ebenfalls eine Rolle. So kann eine Person als zentrale Kontrollinstanz benannt sein, welche die inhaltliche Richtung des Wissensaustausches moderiert.^[26]

Die dritte Kategorie wird durch die Beschreibung der Beziehungen zwischen einzelnen Teilnehmern gebildet, die sog. „relational embeddedness“ (beziehungsmäßige Eingebundenheit). Unterschieden wird dabei zwischen „strong ties“ und „weak ties“ (starken und schwachen Bindungen). Stärke oder Schwäche kann jedoch anhand unterschiedlicher Kriterien definiert werden. Die ursprünglich von Granovetter eingeführten Konstrukte Zeitaufwand für die Kommunikation, emotionale Bindung, Intimität des übermittelten Wissens sowie das Verhältnis gegenseitiger Informationsmenge sind Beispiele für Maße der Verbindungsstärke.^[27] Während den „strong ties“ die Fähigkeit zum Übertrag besonders speziellen Wissens zugesprochen wird, liegt die Wichtigkeit schwacher Verbindungen in einem Beitrag neuer Aspekte, die damit zur Vielfalt geteilten Wissens im Netzwerk beitragen.^[28] Andere Ausdrücke für den gleichen Sachverhalt sind auch die Begriffe Reichhaltigkeit und Reichweite als Folge starker und schwacher Bindungen.^[29] Insgesamt bildet die beziehungsmäßige Eingebundenheit die Tiefe des kommunizierten Wissens ab.

3.3 Zur Vorteilhaftigkeit von Wissensnetzwerken

Zur Untersuchung der Vorteilhaftigkeit eines Netzwerkes kann auf die Netzeffekttheorie zurückgegriffen werden.^[30] Diese betrachtet ursprünglich den Nutzen eines Gutes und beschreibt, dass dieser nicht konstant sein muss, sondern sich mit der steigenden Zahl an Nutzern eines kompatiblen Produktes erhöhen kann. Es entstehen sog. positive Externalitäten.^[31] Das Telefon oder Betriebssysteme von Computern sind Beispielanwendungen für solche Effekte. Für die Analyse von Wissensnetzwerken ist nicht ein Produkt, sondern die Mitgliedschaft in dem Netzwerk zu betrachten. Der Nutzen des Produktes wird durch den Nutzen des zusätzlich generierten Wissens repräsentiert. Unter Berücksichtigung der von Hanson verwendeten mathematischen Darstellung lassen sich zwei Perspektiven unterscheiden.

Dies ist zum Ersten die individuelle Perspektive eines Teilnehmers im Netzwerk. Hanson war vereinfachend davon ausgegangen, dass der Nutzen des Netzwerkes für einen individuellen Teilnehmer (Ui (WN)) dem Produkt aus der Anzahl seiner Verbindungen (n – 1) und einem konstanten Nutzen (vi) entspricht. Im Bereich des Wissenstausches ist jedoch von einer Diversität der Werte einzelner Verbindungen auszugehen (vij), so dass die Summe der einzelnen Werte vorhandener Verbindungen gebildet werden muss. Soll darüber hinaus noch die Struktur des Netzes berücksichtigt werden, so ist auch für diejenigen Teilnehmer ein Wert zu bilden, die lediglich über andere Mitglieder erreicht werden können. Dies kann entweder über gedachte Verbindungslinien oder die Inkorporation in die Werte der direkten Verbindungen geschehen.^[32] Daneben besteht eine zweite Sichtweise, die auf den Gesamtwert eines Netzwerkes abzielt. Hier summiert Hanson die Individualwerte aller Teilnehmer. Da er von einem konstantem Nutzen für alle Verbindungen und einem voll vermaschten^[33] Netz ausgeht, gelangt er zu einer quadratischen Zunahme des Gesamtnutzens. Diese Erkenntnisse lassen sich zur Untersuchung der Vorteilhaftigkeit eines Wissensnetzwerkes verwenden. Abbildung 2 verdeutlicht nochmals die Nutzenberechnung der Netzeffekte.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

3.4 Voraussetzungen für den Wissenstransfer über Netzwerke

Um Wissenstransfer über Netzwerke erfolgreich durchführen zu können, müssen bestimmte Voraussetzungen in zwei Bereichen erfüllt werden, auf die im Folgenden eingegangen wird.

Die erste Art von Voraussetzungen bezieht sich auf die Teilnehmer eines Netzwerks. Als eine wesentliche Grundvoraussetzung kann das Vorhandensein einer gemeinsamen Wissensbasis gelten, die gleichsam einer Sprache die Grundlage für eine zielgerichtete Kommunikation darstellt.^[34] Im beruflichen Umfeld stellt z.B. ein gemeinsamer fachlicher Ausbildungshintergrund eine gemeinsame Wissensbasis her, so dass sich die Kommunikation auf ähnliche „kognitive Karten“ stützt.^[35] Eine gemeinsame Wissensbasis ist gemäß der getroffenen Definitionen jedoch häufig bereits der Auslöser für die Teilnahme an einem Wissensnetzwerk. Je homogener diese gemeinsame Basis ist, desto stärker kann Wissen ohne Informationsverlust reduziert und damit unkompliziert übertragen werden. Auf der anderen Seite ist eine gewisse Heterogenität im Erfahrungsschatz der Teilnehmer wünschenswert, um über die Akquisition neuen Wissens einen positiven Nutzen aus einem Netzwerk ziehen zu können.

Von ebenfalls großer Bedeutung ist neben der gemeinsamen Wissensbasis ein Mindestmaß an gegenseitigem Vertrauen.^[36] Vereinfacht kann davon ausgegangen werden, dass mit steigendem Vertrauen auch die Qualität und/oder Quantität von transferiertem Wissen ansteigt. Misstrauen dagegen hemmt den Fluss von Wissen zwischen den Teilnehmern im Wissensnetzwerk.

Auch in Bezug auf das „Objekt“ der Kommunikationsbeziehung – das Wissen – ist von Anforderungen auszugehen. Bisher wurde vereinfachend von der Übertragbarkeit von Wissen ausgegangen. Gerade im Hinblick auf die Nutzung von IuK-Technologie für Wissensnetzwerke muss zwischen den beiden Formen explizitem und implizitem Wissen unterschieden werden.^[37] Während soziales Wissen, Verhalten oder Vorgehenswissen eher impliziter Natur und damit schwer oder gar nicht zu transferieren ist, kann Fakten- und Strukturwissen leichter dargestellt und übertragen werden.^[38] Bei letzterem ist auch die Grenze zum Begriff der Information fließend. Je homogener jedoch zwei betrachtete Kommunikationspartner sind, desto leichter dürfte es ihnen fallen, aus speziellen übertragenen Informationen eine Handlungsanweisung implizit abzuleiten und damit Wissen zu generieren.

4 Über- und zwischenbetriebliche Wissensnetzwerke

In diesem Abschnitt werden zwei wesentliche Muster über- und zwischenbetrieblicher Wissensnetzwerke dargestellt. Informelle Wissensnetzwerke betrachten dabei die Mitgliedschaft einzelner Mitarbeiter in Wissensnetzwerken, während sich kooperative Wissensnetzwerke auf den Wissenstransfer zwischen Unternehmenseinheiten beziehen. Es bestehen damit zwei unterschiedliche Perspektiven in Bezug zur Wissensakquisition und zum Wissenstransfer.^[39]

4.1 Informelle Wissensnetzwerke zwischen Experten

Die Kategorie der informellen Netzwerke zeichnet sich durch eine personelle Perspektive aus. Einzelne Experten schließen sich zum Austausch von Wissen in Communities of Practice oder sog. Erfahrungsaustauschgruppen zusammen. Institutionell manifestiert sich diese Netzwerkform z.B. als Mitgliedschaft in Berufsverbänden^[40] oder virtuellen Communities im Internet^[41], die sowohl aus einer privaten Initiative heraus, als auch durch Sendung durch ein Unternehmen eingegangen wird. Die Wissensakquisition stellt eine wesentliche Motivation für eine Teilnahme dar, wobei die Kommunikationsprozesse häufig nicht im Vorhinein feststehen, sondern nach Interessenlage spontan stattfinden. Aus diesem Grunde entstehen mehr oder weniger informelle Netzwerke, die eine vom Grundmuster her charakteristische Form entwickeln. Die Erkenntnisse zu diesem Netzwerktyp gehen auf die von Burt 1992 dargelegte „Structural Hole“-Theorie zurück.^[42] Sie beschreibt die Auswirkungen eines nicht voll vermaschten Netzes auf den Fluss von Informationen in einem Netzwerk. Wie in Abbildung 3 zu erkennen, bilden sich in diesem Netzwerktyp Muster von Verbindungen heraus, die sich durch unterschiedliche Positionen der Teilnehmer in dem Netz auszeichnen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Als Ursache der geringen Netzwerkdichte werden schwache, nur von Zeit zu Zeit stattfindende soziale Kontakte ausgemacht.^[43] Für diejenigen Teilnehmer, die eine zentrale Position besetzen, ergibt sich ein Informationsvorsprung gegenüber anderen, weil sie über Art und Menge weiterzugebenden Wissens entscheiden können.^[44] Die Gewinnung von Informationsvorteilen spielt dann eine Rolle, wenn der teilnehmende Experte an Produktinnovationen arbeitet und sich durch einen Wissensvorsprung einen Vorteil verspricht. Ein ungleicher Informationsstand scheint jedoch nur dann notwendig, wenn Wettbewerber ebenfalls Teil des Netzwerkes sind. Da dies aufgrund eines ähnlichen beruflichen Hintergrundes häufig der Fall sein dürfte, bildet dieses Netzwerkmuster die Basis für informelle Netzwerke.

Es ist jedoch anzumerken, dass grundsätzlich ein gegenseitiger Informationsfluss zur Bildung von starken Verbindungen und damit auch zur Erlangung und Behauptung einer zentralen Position notwendig ist.^[45] Danach ergibt sich aus der zentralen Position zwar die Pflicht auch Wissen weiterzugeben, es besteht jedoch letztlich weiterhin die Wahlmöglichkeit, welche Informationen kollektiviert und welche privatisiert werden. Hier ist erneut auf die Bedeutung von Vertrauen hinzuweisen, welches eine der Kernvoraussetzungen für ein überdurchschnittliches Gewicht im Netzwerk darstellt. Da Vertrauen gegenüber Partnern an eine gewisse Dauer einer Beziehung gebunden ist, muss von einer Dynamik innerhalb von Wissensnetzwerken in Hinblick auf Rollenverteilungen ausgegangen werden. Darüber hinaus spielen für die Einnahme einer zentralen Position die beruflich-fachliche Laufbahn und die Reputation eine Rolle.^[46] Im Vergleich zu einem Verzicht der Wissensgenerierung über Netzwerke wirkt sich eine zentrale Position als „Stern“ oder „Brücke“ in dieser Form der Wissensgemeinschaft positiv auf die Fähigkeit aus, sich an veränderte Umweltbedingungen anzupassen.^[47]

Aus Sicht der Unternehmung ergeben sich für das Wissensmanagement auf Ebene einzelner Mitarbeiter mehrere Aufgabenstellungen. Erstens muss grundsätzlich entschieden werden, ob Mitarbeiter formal zur Teilnahme an Netzwerken aufgefordert werden – was jedoch noch nicht gängige Praxis zu sein scheint^[48] – und entsprechende Arbeitszeit bereitgestellt werden soll. Eine Untersuchung der Vorteilhaftigkeit richtet sich prinzipiell nach dem in 3.3 dargelegten individuellen Wert des Netzwerkes. Des Weiteren ist die Allokation von personellen Ressourcen auf die identifizierten Wissensnetzwerke zu entscheiden. Und zum Dritten stellt sich die Frage nach der internen Verarbeitung, Sicherung und Kontrolle des eingebrachten Wissens, das (zunächst) nur personengebunden vorliegt.

4.2 Wissensnetzwerke in Unternehmenskooperationen

Eine zweite Kategorie des Wissenstransfers über Unternehmensgrenzen hinweg stellt die zwischenbetriebliche Zusammenarbeit in Unternehmenskooperationen dar.^[49] Die Kooperation umfasst z.B. Allianzen, die Zusammenarbeit mit Outsourcingpartnern oder mit vor- oder nachgelagerten Wertschöpfungsstufen wie Lieferanten und Abnehmern. Abhängig von der Dauer können diese Netzwerke als projektorientiert oder strategisch bezeichnet werden.^[50] Dieses Netzwerkmodell unterliegt im Vergleich zu den personenbezogenen Wissensnetzwerken anderen Voraussetzungen, wie Schechler hervorhebt: „Informationen über Herstellungsmethoden und unter Umständen auch über Geschäftsbeziehungen zu Dritten müssen den Kooperationspartnern zugänglich sein, um einen effizienten Herstellungsprozess im business to business -Netzwerk zu ermöglichen“^[51]. Innerhalb dieser Art des Netzwerkes wird demnach ein hoher Grad des Wissenstransfers bevorzugt. Daraus ergeben sich Konsequenzen für die angestrebte Netzwerkstruktur. Sie unterscheidet sich zu der in 3.1 beschriebenen darin, dass eine hohe Netzwerkdichte und eine vergleichsweise hohe Durchlässigkeit existiert. Graphisch entspricht dieser Typ der in Abbildung 1 in Abschnitt 3.1 abgebildeten Form. Diese Überlegungen lassen sich auf Erkenntnisse aus der „Social Capital“-Theorie stützen. In dieser führte Coleman das Konstrukt des einseitigen Transfers ein.^[52] Ein Akteur A gibt einem zweiten Akteuer B eine Information, ohne dass es zu einem unmittelbaren Tausch kommt. Dadurch erwirbt A eine Art Anspruch auf Gegenleistung und die Verpflichtung des B wird in Verbindung mit sozialen Normen und Vertrauen zu einer Art Währung im Tauschprozess.^[53] Durch eine beschleunigte Zirkulation ergibt sich ein vergleichsweise dichtes Netzwerk, das sich durch die Eigenschaft der Stabilität auszeichnet.^[54] Das Ausscheiden eines Teilnehmers kann leichter verkraftet werden, da sich Wissen über die vielen Beziehungen im Netz ausbreitet, akkumuliert wird und damit redundant vorhanden ist. Durch einen hohen Überlappungsgrad des Wissens, also einer ausgeprägten gemeinsamen Wissensbasis, die den Wissenstransfer befördert, wird diesem Netzwerktyp eine vergleichsweise hohe Aufnahmekapazität zugeschrieben.^[55]

Neben der Betrachtung der Wirkung des Sozialkapitals aus betrieblicher Sicht, wird in volkswirtschaftlichen Diskussionen der Zusammenhang zwischen der gesellschaftlichen Sozialkapitalbildung zum gesamtwirtschaftlichen Wachstum untersucht. Eine eindeutige Aussage scheint zwar schwierig zu sein^[56], grundsätzlich wird dem Sozialkapital über die Wissensdiffusion und Lerneffekte aber eine unterstützende Wirkung für technischen Fortschritt zugesprochen.^[57] Empirische Unterstützung dafür finden Walker/Kogut/Shan in einer Untersuchung des Kooperationsverhaltens von Start-Ups aus der Biotechnologiebranche, die sich in Bezug auf die Netzwerkstrukturen an dem Kooperationsmodell der „Social Capital“-Theorie orientieren.^[58] Die Branche zeichnet sich durch eine gegenseitige Abhängigkeit der Partner untereinander, also einen hohen Komplementaritätsgrad, sowie langfristig angelegte Beziehungen aus. Gleichzeitig weisen die Autoren jedoch darauf hin, dass die Strukturen sowohl von der Branche als auch der Historie abhängen und damit sog. Pfadabhängigkeiten bestehen.^[59]

In Hinblick auf die Netzwerkeffekte entspricht der Nutzen des kooperativen Wissensnetzwerkes tendenziell dem Gesamtnutzen eines Netzwerkes, da alle Teilnehmer bekannt sind und alle positiven Wissenseffekte von den beteiligten Unternehmen vereinnahmt werden. Für das Wissensmanagements ist zur Erreichung der beschriebenen Eigenschaften zu beachten, dass in Kooperationsnetzwerken kein allzu ausgeprägtes Wettbewerbsprinzip zwischen den Teilnehmern herrscht, da dadurch die Weitergabe von Wissen gehemmt wird.^[60]

5 Chancen und Probleme von Wissensnetzwerken

5.1 Chancen durch Wissensnetzwerke

Aus den erläuterten Zusammenhängen lassen sich einige wesentliche Chancen zusammentragen, die sich durch die Nutzung von Wissensnetzwerken ergeben. Ein wichtiger Faktor ist die Beschleunigung unternehmensinterner Innovationsprozesse, die durch eine netzmäßige Wissens- und Informationsakquisition erreicht werden kann. Der Effekt besteht zum Einen aus einer zeitlich effektiven Beschaffung bestimmter Wissensteile, als auch aus der Gewinnung neuer kreativer Anregungen für neue Verfahren und Produkte. In der Organisation von Unternehmenskooperationen können schneller als durch Neuanwerbung von Mitarbeitern komplementäre Kompetenzen vereinigt werden. Gleichzeitig ist zumindest für informationsnahe Wissenstransfers in Netzwerken davon auszugehen, dass sich die Generierung für das betrachtete Unternehmen weitaus kostengünstiger darstellt, als die Verwendung anderer Quellen, wie z.B. Schulungen. Letztendlich lassen sich die erwähnten Aspekte in dem Ausdruck des Wettbewerbsvorteils zusammenfassen, der sich zu einem Teil aus einer besonderen Fähigkeit zur Aufnahme und Management von Wissen ergeben kann.^[61]

5.2 Probleme beim Einsatz von Wissensnetzwerken

Eines der größten Problemfelder, die bei der Formulierung von Aufgaben an das Wissensmanagement entstehen, ist die Messbarkeit von Wissen. Wissen ist schwer fassbar, schwer quantifizierbar und schwer zu bewerten.^[62] Um etwa das in dieser Arbeit vorgestellte Modell der Netzeffekte als Analysemodell verwenden zu können, müssen Werte für generiertes Wissen festgelegt werden. Zwar existieren derzeit eine Reihe von Verfahren, um sich dem Wert von Wissen zu nähern, aber eine objektive Quantifizierungsmethode besteht nicht.^[63] In Verbindung mit dem Problem der Messbarkeit steht eine weitgehende Unbekanntheit funktionaler Zusammenhänge im Bereich der moderierenden Variablen. So sind zum Beispiel die Wirkung von Vertrauen auf die Gewinnung von Wissen und die das Vertrauen beeinflussenden Faktoren lediglich in ihrer Wirkungsrichtung, nicht jedoch der Funktionsverlauf bekannt. Andererseits ist in der Diskussion verschiedener Mechanismen in sozialen Netzwerken das Streben nach einer Aufdeckung funktionaler Zusammenhänge durchaus umstritten und wird z.T. als kontraproduktiv bezeichnet.^[64] Eine weitere Schwierigkeit im Bereich der Wissensnetzwerke ergibt sich dadurch, dass eine positive Dynamik in Wissensnetzwerken von freiwilligen und spontanen Beiträgen abhängt.^[65] Danach wären die Möglichkeiten des steuernden Wissensmanagements in Frage zu stellen, z.B. hinsichtlich Planbarkeit und Kontrolle von Prozessen des Wissenstransfers.^[66]

Daneben besteht ein Kernproblem, das sich bei Wissenstransfers über elektronische Kanäle ergibt und zumindest aus theoretischer Sicht einen Widerspruch darstellt. Auf der einen Seite sollte ein Wissensnetzwerk oder eine Community sich ergänzende heterogene Wissensgebiete zusammenfassen, um zu einem hohen Nutzenniveau zu gelangen. Auf der anderen Seite stellt eine gewisse Homogenität der fachlichen Kenntnisse der Teilnehmer, bedingt durch die reduzierten Möglichkeiten des Wissenstransfers über elektronische Kanäle, eine Voraussetzung dar, um auf der Basis von kodifizierten Wissen operative Maßnahmen ableiten zu können.^[67] Als weitere Schwierigkeit des elektronischen Transfers ist die Flüchtigkeit des Wissens zu nennen. So ist gerade das über virtuelle Communities erlangte Wissen in vielen Fällen an die Infrastruktur der Community gebunden, über die ein teilnehmendes Unternehmen keine Kontrolle ausüben kann.^[68] Unternehmensintern bleibt das Wissen an die Personen gebunden, die es für das Unternehmen im Rahmen des Netzwerkes erworben haben.

Ein weiterer Widerspruch ergibt sich im Hinblick auf den Wert des firmeneigenen Wissensbestandes dann, wenn die Transferprozesse auf der Ebene von Unternehmen ablaufen und kompetitive Beziehungen bestehen. In diesem Falle besteht ein „Trade-Off“ zwischen der Bereitschaft zur Herausgabe von exklusivem Wissen in das Netzwerk sowie der Bedeutung der Geheimhaltung von wichtigen Informationen für das Unternehmen.^[69] Für die Analyse von Wissensaustauschprozessen besteht eine Schwäche des Ansatzes des Netzwerkkonzeptes darin, dass die zeitliche Dynamik von Netzwerken mit der Entwicklung sozialer Bindungen nur statisch abgebildet werden kann.

6 Die virtuelle Community als Plattform für den Wissensaustausch

Abschließend soll auf ausgewählte Eigenschaften von virtuellen Communities eingegangen werden, die als Ergänzung zu der behandelten Thematik interessant erscheinen. Im Hinblick auf die dargestellten Netzeffekte ist zunächst ein sehr zentraler Vorteil der Online-Netzwerke zu nennen: die Orts- und Zeitungebundenheit.^[70] Verschiedene asynchrone Kommunikationsmittel wie Mailing-Listen oder Message-boards im Internet erlauben eine deutliche Ausweitung der Mitgliederanzahl und damit ein potenziell reichhaltigeres Wissensangebot.^[71]

Daneben sind zwei technische Gestaltungsoptionen zu nennen, die helfen können die geschilderten Probleme von Netzwerknutzung zu überwinden. Die erste Möglichkeit ist die Nutzung von Anreizsystemen als Steuerungsmechanismen des Netzwerkes.^[72] Hierüber lässt sich z.B. das Wissensangebotsverhalten der Teilnehmer beeinflussen. Möglich sind z.B. sog. Nutzungsrestriktionen, bei denen der individuelle der Funktionsumfang in Abhängigkeit bestimmter Merkmale oder der Nutzungshistorie festgelegt wird.^[73] So könnte der Zugang zu explizit abgelegtem Wissen wie Dokumenten etwa von der Anzahl bisheriger Beiträge abhängen. Ebenfalls gängig sind Bewertungsverfahren, die über eine Bewertung eingebrachter Beiträge einen qualitativen Maßstab setzen.^[74]

Die zweite Möglichkeit technischer Unterstützung betrifft die Tauschbarkeit von explizitem Wissen in Dokumenten. Dafür kann Speicherplatz zur Verfügung gestellt werden und über Zugriffsrechte können sich Subnetze bilden, was für eine stufenweise Weitergabe von Wissen hilfreich ist.^[75] Es ist darüber hinaus technisch möglich, für die Anbieter einzelner Wissensdokumente nachvollziehbar zu machen, wer das Angebot verwendet hat.^[76] Für eine Analyse lassen sich damit die gesamten Kommunikationsstrukturen des Netzes abbilden. Im Gegensatz zu anderen Wissensnetzwerken kann im Fall virtueller Communities von der Existenz einer zentralen Instanz (Betreiber) ausgegangen werden, die häufig auch ein kommerzielles Interesse an dem Fachgebiet einer Community hat, wie z.B. Verlage.

7 Zusammenfassung

Wissen kann heute als wichtige „Ressource“ für die Wettbewerbsfähigkeit für Unternehmen gelten. Da Wissen an Mitarbeiter gebunden ist, stellt das Management des Transfers und der Akquisition von Wissen eine Aufgabe für das Wissensmanagement dar. In dieser Arbeit wurden Wissensnetzwerke als ein Analysekonzept vorgestellt. Anhand von Netzwerken lässt sich die Struktur von den am Wissensaustausch beteiligten Akteuren sowie die Verbindungen zwischen diesen anschaulich darstellen. Es können zwei idealtypische Strukturen abgegrenzt werden. Zum einen informelle Wissensnetzwerke, deren Mitglieder nicht vollständig vernetzt sind, und Netzwerke zum Wissenstausch innerhalb von Unternehmenskooperationen, die sich dagegen durch dichte Netze auszeichnen. Während letzterer Typ durch langfristige Bindungen, Stabilität und komplementärere Kompetenzen charakterisiert wird, zeichnet sich die informelle Verknüpfung dadurch aus, dass Wissensvorsprünge erzielt werden sollen. In der Praxis indes ist eine eindeutige Zuordnung zu einer dieser Idealtypen kaum zu erwarten.^[77] Des Weiteren lassen sich Netzwerke anhand einiger allgemeiner Merkmale wie Netzwerkgröße, räumliche Ausdehnung und Zugang näher beschreiben.

Während die Erringung von Wettbewerbsvorteilen als grundsätzliche Motivation für die Teilnahme an Wissensnetzwerken gelten kann, bringt der Austausch von Wissen über Netze auch Probleme mit sich. Die Geheimhaltung von eigenem Wissen, die Bewertung potenzieller Verbindungen, der Wunsch nach ähnlichem, zugleich aber auch unterschiedlichem Erfahrungs- und Wissensstand der Teilnehmer sowie der Widerspruch zwischen Dynamik und Steuerbarkeit sind einige Aspekte, die Problemfelder für das Wissensmanagement aufzeigen.

Virtuelle Communities, als technische Variante von Wissensnetzwerken, können bei der Steuerung von Netzen behilflich sein, da hier technisch wirksame Möglichkeiten existieren, um Anreize zu setzen und Kommunikationsnetze abzubilden.

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[...]

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^[1] Vgl. Leitner, W./Ritsch, K. 2003, S. 173; Morawietz, M. 2002, S. 1 – 5

^[2] Vgl. Morawietz, M. 2002, S. 4 f.

^[3] Vgl. Foss, N./Mahnke, V. 2003, S. 83; Leitner, W./Ritsch, K. 2003, S. 175

^[4] Vgl. Krcmar, H. 2003, S. 16 f.; vgl. ursprünglich Morris, C. 1960, S. 13 f., 21 – 23 und 29 f.

^[5] Vgl. Morris, C. 1960, S. 1, 6 f.

^[6] Vgl. Stehr, N. 2001, S. 62 – 65, 115

^[7] Vgl. Stehr, N. 2001, S. 74 f., 78 f.

^[8] Vgl. Aulinger, A./Fischer, D. 2000, S. 646

^[9] Vgl. Bornemann, M. 2003, S. 15

^[10] Vgl. Wijk, R. van/Bosch, F. van den/Volberda, H. 2003, S. 429

^[11] Vgl. Schneider, U. 2003, S. 50; Leitner, W./Ritsch, K. 2003, S. 175; Wijk, R. van/Bosch, F. van den/Volberda, H. 2003, S. 435; Wolfensberger, T. 2002, S. 31

^[12] Vgl. auch im Folgenden Brunold, J./Merz, H./Wagner, J. 2000, S. 23

^[13] Vgl. Eckert, M. 2001, S. 19 f.

^[14] Vgl. Schoberth, T./Schrott, G. 2001, S. 517

^[15] Vgl. Wolfensberger, T. 2002, S. 31; Brunold, J./Merz, H./Wagner, J. 2000, S. 24

^[16] Vgl. Schneider, U. 2003, S. 43

^[17] Vgl. Wöls, K./Koronakis, P./Holzinger, J. 2003, S. 196 f.; Koch, J. 2003, S. 20;
Lesser, E./Prusak, L. 2000, S. 125

^[18] Vgl. Schneider, U. 2003, S. 44

^[19] Vgl. Schneider, U. 2003, S. 43

^[20] Vgl. Casti, J. 1995, S. 4 f., 9; o.V. [Graph] 1997, S. 1621 f.

^[21] Vgl. Wolfensberger, T. 2002, S. 39 f., 46 f.; Schneider, U. 2003, S. 53 f.

^[22] Vgl. Bullinger, H.-J. 2002, S. 136 f.

^[23] Vgl. Hartlieb, E./Vorbach, S./Willfort, R. 2003, S. 210 f.; Ortner, J. 2003, S. 82

^[24] Vgl. Wijk, R. van/ Bosch, F. van den/Volberda, H. 2003, S. 442

^[25] Vgl. o.V. [Netzwerkanalyse] 1997, S. 2740 f.

^[26] Vgl. Hartlieb, E./Vorbach, S./Willfort, R. 2003, S. 210 f.

^[27] Vgl. Rowley, T./Behrens, D./Krackhardt, D. 2000, S. 370 f.; für eine ausführliche Diskussion zur sozialen Eingebundenheit ökon. Handlung siehe Granovetter, M. 1985, S. 481 – 493

^[28] Vgl. Rowley, T./ Behrens, D./Krackhardt, D. 2000, S. 369 f.

^[29] Vgl. Wolfensberger, T. 2002, S. 52 f.

^[30] Vgl. Katz, M./Shapiro, C. 1985, S. 424

^[31] Vgl. auch im Folgenden Choi, S.-Y./Stahl, D./Whinston, A. 1997, S. 66 – 69;
Katz, M./Shapiro, C. 1985, S. 424 f.

^[32] Dies wird in Abbildung 2 jedoch nicht berücksichtigt, da alle Akteure verbunden sind.

^[33] Unter einem voll vermaschten Netz ist zu verstehen, dass jeder Teilnehmer prinzipiell jeden anderen erreichen kann, wie etwa im Telefonnetz.

^[34] Vgl. Renzl, B./Hinterhuber, H. 2003, S 229 – 232; Bullinger, H.-J. 2002, S. 173

^[35] Vgl. Renzl, B./Hinterhuber, H. 2003, S 234 f.

^[36] Vgl. Wirtz, B. 2000, S. 107; Powell, W. 1996, S. 255; Schmidt, M. 2000, S. 38

^[37] Vgl. zum Begriff des impliziten Wissens Polanyi, M. 1985, S. 13 – 31 und für die
betriebswirtschaftliche Literatur ausführlich Rüdiger, M./Vanini, S. 1998, S. 468 – 472

^[38] Vgl. Huber, H. 2000, S. C742.09; Renzl, B./Hinterhuber, H. 2003, S. 233 f.

^[39] Vgl. Morawietz, M. 2002, S. 310 f.; Sammer, M. 2003, S. 444 – 448

^[40] Vgl. Schrader, S. 1990, S. 4

^[41] Eine Liste von Wissensnetzwerken im Internet findet sich bei Bullinger, H.-J. 2002, S. 76 – 84.

^[42] Vgl. Burt, R. 1992, S.18; Wijk, R. van/Bosch, F. van den/Volberda, H. 2003, S. 432

^[43] Vgl. Burt, R. 1992, S. 18 f.; Schechler, J. 2002, S. 239, 247

^[44] Vgl. Schechler, J. 2002, S. 240, 247

^[45] Vgl. Powell, W. 1996, S. 255; Schrader, S. 1990, S. 92

^[46] Vgl. Powell, W. 1996, S. 255

^[47] Vgl. Wijk, R. van/Bosch, F. van den/Volberda, H. 2003, S. 433

^[48] Vgl. Wenger, E./Snyder, W. 2000, S. 140

^[49] Vgl. Leitner, W./Ritsch, K. 2003, S. 174

^[50] Vgl. Burr, W. 1999, S. 1160 f.

^[51] Schechler, J. 2002, S. 176 (Hervorhebung im Original)

^[52] Vgl. Coleman, J. 1988, S. S101 – S105; Lesser, E./Prusak, L. 2000, S. 126 f.

^[53] Vgl. Coleman, J. 1988, S. S102 f.; Stichweh, R. 1998, S. 94 – 97

^[54] Vgl. Wijk, R. van/Bosch, F. van den/Volberda, H. 2003, S. 433;
Coleman, J. 1988, S. S105 – S107

^[55] Vgl. Wijk, R. van/Bosch, F. van den/Volberda, H. 2003, S. 434

^[56] Vgl. Schechler, J. 2002, S. 212

^[57] Vgl. Schechler, J. 2002, S. 217

^[58] Vgl. Walker, G./Kogut, B./Shan, W. 1997, S. 118

^[59] Vgl. Walker, G./Kogut, B./Shan, W. 1997, S. 120

^[60] Vgl. Schechler, J. 2002, S. 217

^[61] Vgl. Carlsson, S. 2003, S. 194 f.

^[62] Vgl. Picot, A./Fiedler, M. 2000, S. 22 f.

^[63] Vgl. zu einzelnen Ansätzen z.B. Picot, A./Fiedler, M. 2000, S. 23 – 25

^[64] Vgl. Schechler, J. 2002, S. 9

^[65] Vgl. Schneider, U. 2003, S. 55 f.

^[66] Vgl. dazu kritisch Soukup, C. 2001, S. 207 f., 227

^[67] Vgl. Wirtz, B. 2000, S. 102; Aulinger, A./Fischer, D. 2000, S. 644 f.

^[68] Vgl. Wolfensberger, T. 2002, S. 53

^[69] Vgl. Schneider, U. 2003, S. 46; Rüdiger, M./Vanini, S. 1998, S. 474

^[70] Vgl. Koch, J. 2003, S. 11; Brunold, J./Merz, H./Wagner, J. 2000, S. 23

^[71] Vgl. Kim, A. 2001, S. 48; Schoberth, T./Schrott, G. 2001, S. 519

^[72] Vgl. für Verfahren und Werkzeuge z.B. Brettreich-Teichmann, W. 2003, S. 167 – 170

^[73] Vgl. Wolfensberger, T. 2002, S. 92 f.

^[74] Vgl. Schmidt, M. 2000, S. 58 f.

^[75] Vgl. Brettreich-Teichmann, W. 2003, S. 172; Vgl. Kim, A. 2001, S. 326

^[76] Vgl. Droschl, G. 2003, S. 366

^[77] Vgl. Walker, G./Kogut, B./Shan, W. 1997, S. 111