Auswirkungen von Strukturmerkmalen von interorganisationalen Netzwerken auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer


Seminararbeit, 2015

32 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Theoretische Grundlagen
2.1 Soziale Netzwerke
2.2 Definition und Dimensionen von Sozialkapital
2.3 Wissen in sozialen Netzwerken

3 Einfluss der Strukturmerkmale auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer auf der interorganisationalen Ebene
3.1 Einfluss der Netzwerkgröße auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer
3.2 Einfluss der Netzwerkdichte auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer
3.3 Einfluss der Reichweite von Netzwerken auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer
3.4 Einfluss der Netzwerk-Position auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer

4 Diskussion

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

bspw. beispielsweise bzw. beziehungsweise et al. et alii

etc. et cetera f. folgende

ff. fort folgende ggf. gegebenenfalls sog. sogenannte

u.a. unter anderen z.B. zum Beispiel

1 Einleitung

Die Ressource Wissen genießt seit Jahren einen hohen Stellenwert in der wissenschaftlichen Forschung, denn besonders für Unternehmen als wichtige Quelle zur Erlangung von langfristigen Wettbewerbsvorteilen auf dem konkurrierenden Markt spielt dieses Gut eine große Rolle (Phelps, Heidl & Wadhwa, 2012: 1116; Eisenhardt & Martin, 2000: 1105). Aufgrund dessen gewinnt der Austausch von Wissen zwischen Unternehmen in einem sozialen Netzwerk auf der interorganisationalen Ebene immer mehr an Bedeutung. So resultieren daraus oftmals Partnerschaften und Zusammenschlüsse in Form von Kooperationen, welche den Zugang zu neuen Ressourcen und eine Risikoreduktion ermöglichen (Hagedoorn & Schakenraad, 1992: 163; Powell, Koput & Smith-Doerr, 1996: 118). Beispiele für solche Netzwerkarten sind Wertschöpfungsnetzwerke, wie komplexe Zuliefererketten, Forschungs- und Entwicklungsnetzwerke oder Vertriebskooperationen. Insbesondere in der Automobilindustrie spielen Vernetzungen, aufgrund der Existenz von neuen Herausforderungen hinsichtlich neuer Strategien und neuen globalen Marktanforderungen, eine wichtige Rolle. Die Reaktion des Fahrzeugherstellers sowie des Zulieferers erfolgt durch die Zusammenarbeit und basiert auf der Grundlage von Innovationen, Organisationsstrukturen und dem Einsatz von neuen technologischen Produktionsmitteln (Dyer & Singh, 1998: 675; Inkpen & Tsang: 2005: 145). In der Praxis gehören Automobilkonzerne wie Toyota, BMW, Porsche und Daimler Benz zu jenen Unternehmen, die eine vergleichsweise vertrauensvolle Beziehung zu ihren Zulieferern pflegen (Schonert, 2008: 365). Solche Vernetzungen bieten dem Automobilhersteller den Vorteil sich auf seine Kernkompetenzen zu beschränken und sein Produktionssystem um die Zusammenarbeit mit Zulieferern zu erweitern, wodurch die Zulieferer vollständig und frühzeitig in das Produktentwicklungssystem integriert werden. Ein Beispiel hierfür ist der Automobilhersteller Toyota, welcher 75% der Komponenten und Module von Zulieferern produzieren lässt (Liker & Morgan, 2006: 14). Dudenhöffer bestärkt dies, indem er über die Produktion des Porschekonzern folgende Aussage macht: „ (...) wir haben eine sehr weit verästelte globale Wertschöpfungskette“ (Hintermeier, 2006). Nicht nur in Zulieferer- Netzwerken sind derart interaktive Vernetzungen aufzufinden, sondern auch in anderen interorganisationalen Netzwerken, welche sich bezüglich ihrer Strukturen unterscheiden. Ein wesentlicher Grund für die steigende Relevanz der Vernetzung ist die Generierung von nachhaltigen und langfristigen Wettbewerbsvorteilen auf konkurrenzstarken und gesättigten Absatzmärkten (Inkpen & Tsang, 2005: 149; Phelps et al., 2012: 1116). Der Unternehmenserfolg wird neben anderen Einflussfaktoren besonders durch den Einsatz von neuen Technologien, den Eintritt in neue Märkte und das Erlangen von wertvollen Ressourcen, wie Informations- und Wissensressourcen, determiniert (Inkpen & Tsang, 2005: 145). Die Relevanz der Entstehung von Netzwerken zwischen Organisationen wird durch die Möglichkeit der Wissenskreation und des Wissenstransfers betont (Hagedoorn, 1993: 372; Phelps et al., 2012: 1117 ff.). Diese Wissensprozesse werden durch Sozialkapital, welches durch interorganisationale Netzwerkstrukturen bedingt ist, ermöglicht. Die Bestandteile solcher sozialen Netzwerke unterscheiden sich hinsichtlich der Strukturmerkmale Größe, Dichte, Reichweite und Position der Akteure (Nahapiet & Ghoshal, 1998: 244; Inkpen & Tsang, 2005: 152; Schilling & Phelps, 2007: 1114).

Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, den Einfluss der jeweiligen Strukturvariablen auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer zu untersuchen, wobei der Schwerpunkt dabei auf den interorganisationalen Netzwerken gelegt wird. Zunächst werden im anschließenden Teil zwei die theoretischen Grundlagen der Netzwerktheorie dargelegt, worin eine Abgrenzung zwischen den strukturellen, relationalen und kognitiven Dimension des Sozialkapitals vorgenommen wird. Dabei liegt das Hauptaugenmerk auf der strukturellen Dimension, sodass im Hauptteil auf die Frage eingegangen wird, inwiefern die Strukturvariablen, wie Netzwerkdichte, Netzwerkgröße, Reichweite von Netzwerken und Position der Akteure, den Wissenstransfer und die Wissenskreation beeinflussen. Abschließend werden die erlangten Ergebnisse der Untersuchung zusammenfassend dargelegt und in Bezug auf die bisherige Untersuchung kritisch diskutiert.

2 Theoretische Grundlagen

2.1 Soziale Netzwerke

Soziale Netzwerke werden in der sozialen Netzwerkforschung oftmals als soziale Phänomene beschrieben, die sich aus einzelnen Einheiten, wie Individuen, Teams, Abteilungen oder Organisationen zusammensetzen und durch spezifische Verbindungen verbunden sind (Kilduff & Brass, 2010: 310 f.; Phelps et al., 2012: 1117; Carpenter, Li & Jiang, 2012: 1329; Inkpen & Tsang, 2005: 152). Die spezifischen Verbindungen stellen Leitungskanäle dar, durch welche Informationen und Wissen fließen können (Phelps et al., 2012: 1122; Afuah, 2013: 262 f.; Yang, Lin & Peng, 2011: 1073). Außerdem reflektieren diese Verbindungen die Interaktion zwischen den Akteuren sowie die wechselseitige Abhängigkeit in Form von Freundschaft, Verwandtschaft und Wissensaustausch (Carpenter et al., 2012: 1329). Allgemein definieren Kilduff und Brass (2010: 310) ein soziales Netzwerk als “(...) a set of actors and the relations such as friendship, communication, and advice that connect the actors“. Die Verbindungen, als wesentliche Bestandteile der sozialen Netzwerke, können unterschiedliche Ausprägungen besitzen, wobei zwischen direkten Verbindungen, indirekten Verbindungen und strukturellen Löchern unterschieden wird. Unabhängig von dieser Aufteilung können diese stark oder schwach charakterisiert sein. Granovetter (1973: 1361) definiert die Stärke einer Verbindung wie folgt: “The strenght of a tie is a (...) combination of the amount of time, the emotional intensity, the intimacy (...), and the reciprocal services which characterize the tie“. Folglich gibt die Beziehungsstärke an, wie gut ein Akteur seine direkten Austauschpartner kennt (Granovetter, 1973: 1361; Cannella & McFadyen, 2013: 6). Starke und schwache Verbindungen unterscheiden sich insofern, als dass starke Verbindungen durch nahe und häufige Interaktion zwischen einem Akteur und seinem Austauschpartner gekennzeichnet sind und die Übertragung von implizitem Wissen fördern, während schwache Verbindungen als lockere und flüchtige Beziehung bezeichnet werden und bei der Übertragung von kodifiziertem bzw. explizitem Wissen effizienter sind (Granovetter, 1973: 1361; McFadyen, Semadeni & Cannella, 2009: 552; Afuah, 2013: 263). Direkte Verbindungen befassen sich mit dem direkten Austauschverhältnis zwischen den Akteuren. Bei einer indirekten Beziehung besteht die Verbindung zwischen dem indirekten Kontakt und dem betrachteten Akteur über einen Dritten, sodass bei der Kommunikation und Interaktion ein weiterer Akteur teilnimmt. Im Vergleich dienen direkte Verbindungen als Quelle von Ressourcen und Informationen, während indirekte Verbindungen hauptsächlich diverse Informationen und keine Ressourcen bereitstellen (Ahuja, 2000: 448). Direkte Kontakte ermöglichen den Akteuren so eine höhere Kommunikationshäufigkeit und den Austausch von wichtigen Informationen, als indirekte Kontakte (Phelps et al., 2012: 1122). Besteht eine geringe Kohäsion bzw. Vernetzung, sowie geringer Informationsfluss zwischen den Akteuren in einem sozialen Netzwerk, so wird von strukturellen Löchern gesprochen (Burt, 1992: 18). Strukturelle Löcher kennzeichnen sich dadurch, dass die Austauschpartner eines Akteurs nicht miteinander verbunden sind und somit eine Lücke im Informationsfluss besteht. Aufgrund dessen hat der Akteur ein Zugang zu nicht-redundantem und diversem Wissen (Ahuja, 2000: 431). Zusätzlich erlangt der Akteur Steuerungsvorteile, welche ihm die Kontrolle über die Weitergabe dieser Informationen an andere Akteure ermöglicht (Burt, 1992: 30).

In der Literatur werden Netzwerke meist in Hinblick auf unterschiedliche Ebenen analysiert. Die Analyseebenen unterteilen sich in die individuelle Ebene, welche die Beziehungen unter den Individuen beinhaltet, die intraorganisationale Ebene, welche die Beziehungen von Teileinheiten innerhalb einer Organisation beinhaltet, und interorganisationale Beziehungen, die den Fokus auf die Organisationsverbindungen legt (Carpenter et al., 2012: 1330; Phelps et al., 2012: 1121). In der vorliegenden Arbeit wird der Schwerpunkt auf strategische Allianzen gelegt, welche sich auf Netzwerke in der interorganisationalen Analyseebene beziehen. Die Gründung solcher strategischer Allianzen beruht auf der Verbesserung der Performance eines Unternehmens oder einer Gruppe von Unternehmen auf langfristige Sicht sowie auf der Eliminierung eigener Schwächen durch die Nutzung der Stärkenpotentiale anderer Unternehmen (Sydow, 1992: 63; Inkpen & Tsang, 2005; 148). Außerdem werden durch Allianzen der Zugang zu neuen Technologien, Wissens- und Informationsressourcen, die intern nicht geschaffen werden können, ermöglicht (Powell et al., 1996: 118; Wang & Zajac, 2007: 1312; Soh, 2010: 440). Hierbei gehen die Akteure eine formalisierte und längerfristige Beziehung zu anderen Unternehmungen ein (Gulati, 1998: 298; Sydow, 1992: 63). Strategischen Allianzen werden oftmals in vertikale, horizontale und diagonale Allianzen differenziert. Vertikalen Allianzen beziehen sich auf die Zusammenarbeit von Unternehmen, die auf unterschiedlichen Stufen der Wertschöpfungskette stehen, während sich horizontale Allianzen auf Unternehmen auf derselben Stufe der Wertschöpfungskette beziehen. Diagonale Allianzen hingegen definieren die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen verschiedener Branchen und verschiedener Wertschöpfungsstufen (Bühner, 1993: 380 f.).

2.2 Definition und Dimensionen von Sozialkapital

Sozialkapital wird von Inkpen und Tsang (2005: 150 f.) als “the aggregate of resources embedded within, available through, and derived from the network of relationships possessed by an individual or organization“ definiert. Der Zusammenhang zwischen Wissen und Sozialkapital besteht darin, dass das Wissen, welches aus der Wissenskreation oder dem Wissenstransfer resultiert, eine Ressource des Sozialkapitals ist. Eine Abgrenzung des Sozialkapitals gegenüber anderen Kapitalformen wie Humankapital und Finanzkapital besteht insofern, als dass das Sozialkapital weder so leicht übertragbar ist wie das Finanzkapital, noch so beweglich ist wie das Humankapital (Moran, 2005: 1129). Darüber hinaus ist zu betonen, dass Sozialkapital nicht ausschließlich innerhalb eines Individuums existiert, sondern aus den Beziehungen innerhalb eines Netzwerkes resultiert, in welche die Akteure eingebunden sind (Kilduff & Brass, 2010: 312; Burt, 1992: 9). Somit besteht eine gemeinsame Beteiligung an diesem Sozialkapital (Burt, 1992: 9). Damit der Einfluss von Sozialkapital auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer bewertet werden kann, wird dies in drei Dimensionen untergliedert − die strukturelle, relationale und kognitive Dimension.

Die strukturelle Dimension konzentriert sich auf die Eigenschaften der Konfiguration der Verbindungen unter den Mitgliedern innerhalb eines Netzwerkes und betrachtet das Netzwerk als Ganzes, bestehend aus mehreren direkten und indirekten Verbindungen, welche die Akteure aufrechterhalten (McFadyen & Cannella, 2004: 736; Moran, 2005: 1132; Carpenter et al., 2012: 1329). Dabei werden die Strukturen und die Bestandteile der Netzwerke untersucht, ohne auf die Qualität der persönlichen Beziehungen einzugehen. Dabei sind Netzwerkgröße und -dichte, Reichweite der Netzwerke, sowie die Position der Akteure wichtige Eigenschaften der strukturellen Dimension (Nahapiet & Ghoshal, 1998: 244; Schilling & Phelps, 2007: 1114; Inkpen & Tsang, 2005: 152).

Die relationale Dimension des Sozialkapitals bezieht sich auf die Qualität der Beziehungen unter den Akteuren (Bolino, Turnley & Bloodgood, 2002: 506; Inkpen & Tsang, 2005: 154). Darüber hinaus beinhaltet sie Merkmale wie Vertrauen, Normen und gemeinsame Identifikation unter den Akteuren, die einen Einfluss auf die persönliche direkte Beziehungen zwischen Akteure in einem Netzwerk haben (Inkpen & Tsang, 2005: 154; Nahapiet & Ghoshal, 1998: 244). Insbesondere Vertrauen wird als wichtiger Faktor zur Beeinflussung der Wissenskreation und dem Wissenstransfer angesehen, da dieses Merkmal auf die Beurteilung des Verhaltens der anderen Akteure und auf die Beurteilung der Kosten in Form von Risiken basiert, die sich auf die Bewertung der Vertrauenswürdigkeit auswirkt (Levin & Cross, 2004: 1486). Besteht eine gewisse Vertrauenswürdigkeit, so entsteht auch die Bereitschaft einen Austausch von Wissen mit anderen Akteuren einzugehen (Inkpen & Tsang, 2005: 153 f.; Bolino et al., 2002: 510). Normen entstehen durch regelmäßigen Kontakt und bei einem gewissen geschichtlichen Verlauf der Interaktion unter den Akteuren. Die Auswirkungen dieser Merkmale bestehen darin, dass sie den Wissensaustausch fördern, indem die Kosten gesenkt werden um das Wissen zu schützen und die Bereitschaft der Akteure eine Interaktion mit anderen Akteuren zu begehen, steigt (Inkpen & Tsang, 2005: 158). Starke Beziehungen liefern ein ein hohes Maß an Vertrauen, Reziprozität, effektive Normen und Sanktionen, während schwache Beziehungen unregelmäßigen und distanzierten Kontakt zur Folge haben (Burt, 1992: 19; McFadyen & Cannella, 2004: 744). Somit wird diese Variable zur relationalen Dimension gezählt und in der vorliegenden Arbeit nicht explizit betrachtet.

Die kognitive Dimension bezieht sich auf die Entwicklung von gemeinsamen Perspektiven und auf das kollektive Verständnis zwischen den Akteuren (Nahapiet & Ghoshal, 1998: 244). Die Auswirkungen dieser beiden Einflussfaktoren besteht darin, dass sie ein gewisses Wohlgefühl vermitteln, wodurch der Austausch von Erfahrungen und Know-How gefördert und die Kommunikation und Kooperation effektiver gestaltet wird, sodass das übermittelte Wissen besser verstanden wird (Tsai & Ghoshal, 1998: 465; Inkpen & Tsang, 2005: 153). Darüber hinaus gehören eine gemeinsame Vision, welche Ziele und Verhaltensnormen beinhaltet, sowie eine gemeinsame Kultur, welche die Sprache und Wissenschaft umfasst, zu den Merkmalen der kognitiven Dimension, wodurch die Zusammenarbeit vereinfacht und gestärkt wird (Nahapiet & Ghoshal, 1998: 244; Inkpen & Tsang, 2005: 153 ff.).

Schließlich kann festgehalten werden, dass die drei definierten Dimensionen des Sozialkapitals unterschiedliche Auswirkungen auf die Wissensprozesse von explizitem und implizitem Wissen haben. So wird in der vorliegenden Arbeit untersucht, inwiefern wichtige strukturelle Eigenschaften von Netzwerken wie die Größe, Dichte, Reichweite, sowie die Position der Akteure einen Einfluss auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer haben. Auf die relationale und kognitive Dimension wird nicht näher eingegangen.

2.3 Wissen in sozialen Netzwerken

Wissen als eine der wichtigsten Ressourcen für Unternehmen hat seit einigen Jahren eine erhebliche Aufmerksamkeit in der Wirtschafts-, Psychologie-, Soziologie- und insbesondere in managementtheoretischer Literatur erhalten (McFadyen & Cannella, 2004: 735; Phelps et al., 2012: 1116). So wird Wissen als kostbares Gut bezeichnet und zwischen Einheiten geschaffen und übertragen, um dadurch den Zugang zu externem und bisher unerlangtem Wissen zu erhalten (Powell et al., 1996: 118). Die Begründung warum Unternehmen in einem Netzwerk interagieren, ist die Erlangung von Wissen, wobei insbesondere externes Wissen ein wichtiger Faktor für die Unternehmensentwicklung ist und entsprechend zum Unternehmenserfolg beitragen kann (Inkpen & Tsang, 2005: 149; Gulati, 1998: 298). Außerdem kann Wissen einer Organisation einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in einer dynamischen und konkurrenzintensiven Wirtschaft sichern, da es immaterielle Vermögensgegenstände, Routinen und schöpferische Prozesse verkörpern kann, die schwer zu imitieren sind (Dyer & Singh, 1998: 675 f.; Inkpen & Tsang, 2005: 149). So umfasst Wissen die entscheidenden Charakteristika, dass es als wertvoll, selten, nicht-imitierbar und nicht- substituierbar gilt (Barney, 1991: 106 ff.).

Weiter bestehen zwei wichtige Unterscheidungen von Wissen in explizites und implizites Wissen, die in der Wissenschaft häufig thematisiert werden (Hansen, 1999: 83). Die Abgrenzung zwischen den beiden Wissensformen erfolgt nach dem Grad der Kodifizierung, wobei Polanyi (1985: 14 ff.) implizites Wissen in Bezug auf seine persönliche Qualität und nicht eindeutige Kodifizierung unterscheidet, was die Formalisierung und Kommunikation erschwert (Nonaka & Takeuchi, 1995: 59). So wird implizites Wissen als persönliches Know- How definiert und basiert auf Erfahrungswerten (Nonaka, 1994: 16 f.; Zander & Kogut, 1995: 85). Außerdem kann es nicht vollständig artikuliert und über Zeichen übertragen werden, wodurch impliziertes Wissen als schwer übertragbar gilt (Nonaka, 1994: 16; Gilsing & Nooteboom, 2005: 181; Smith, Collins & Clark, 2005: 347). Als explizites Wissen werden hingegen kodifizierte und leicht übertragbare Fakten und Informationen in Form von Zeichen oder Sprache definiert (Smith et al., 2005: 347). So kann abschließend festgehalten werden, dass implizites Wissen als komplexeres Wissen gilt (Nonaka & Takeuchi, 1995: 60).

In der Literatur wird oftmals der Austausch von Wissen in Bezug auf Wissenstransfer, Wissenskreation und Wissensadaption unterschieden und untersucht (Phelps et al., 2012: 1119).

Unter Wissenskreation wird dabei eine gemeinschaftliche und soziale Aktivität verstanden und als ein dynamischer Prozess beschrieben, worin Individuen, Team oder Organisationen ihre Wissensressourcen miteinander kombinieren und austauschen (Phelps et al., 2012: 1119; Smith et al., 2005: 355; Cannella & McFadyen, 2013: 2). So bezieht sie sich auf die Generierung von neuem Wissen in Form von Ideen, Innovationen, Praktiken, Forschungsarbeiten oder technischen Erfindungen (Phelps et al., 2012: 1119). Burt (2003: 10 ff.) definiert eine Idee, die neu und potentiell nützlich für ein Unternehmen ist als neues Wissen, unabhängig von ihrer Herkunft. McFadyen & Cannella (2004: 735) definieren neues Wissen hingegen als “(...) discoveries about phenomena that were not known previously“. Im weiteren Verlauf der Arbeit wird von letzterer Definition ausgegangen, sodass sich weitere Ausführungen auf diese Definition von neuem Wissen stützen. Weiter kann sich Wissenskreation auf die Aneignung und Weiterentwicklung von bereits vorhandenem Wissen beziehen (Phelps et al., 2012: 1119). Dieser Prozess besteht aus zwei Komponenten, wobei die erste Komponente das Lesen, Schreiben und Experimentieren beinhaltet, was weitgehend alleine durchgeführt wird. Die zweite Komponente beinhaltet den Austausch, der in der ersten Komponente gewonnenen Erkenntnisse und die daraus resultierende soziale Interaktion in Form von Diskussionen mit anderen Akteuren (McFadyen & Cannella, 2004: 736). Die Übertragung von kodifiziertem Wissen ist ein wichtiger Bestandteil für die Wissenskreation, jedoch nicht ausreichend zur Generierung von neuem Wissen. Hierzu muss eine angemessene Kombination zwischen den zwei Komponenten bestehen, da durch den Austausch neue Herangehensweisen, Perspektiven und Erkenntnisse erlangt werden können (McFadyen & Cannella, 2004: 736).

Der Wissenstransfer beschreibt die Weitergabe von bereits vorhandenem Wissen in einer Beziehung, die aus einem Sender, als Wissensquelle, und einem Empfänger besteht (Phelps et al., 2012: 1119). Das Wissen ist beim Wissenstransfer fest vordefiniert und ex ante festgelegt. Der Transfer verursacht dem Sender Kosten in Bezug auf Zeit und Aufwand, während der Wissensempfänger einen Nutzen erzielt (Inkpen & Tsang, 2005: 149; Reagans & McEvily, 2003: 243). Beim Transfer von implizitem Wissen ergibt sich eine wesentlich höhere Schwierigkeit als beim Transfer von explizitem Wissen, da implizites Wissen eine hohe Komplexität und nicht eindeutige Kodifizierung aufweist (Reagans & McEvily, 2003: 243). Außerdem darf die kognitive Distanz zwischen den Akteuren nicht zu groß sein, da der Wissenstransfer, insbesondere für implizites Wissens, ein gewisses Maß an gleichem Verständnis erfordert (Nooteboom, 1999: 13 ff.; Gilsing et al., 2008: 1718 f.).

Die Wissensadaption bezieht sich darauf, wie mit dem Wissen nach der Kreation oder nach dem Transfer weiter verfahren wird. Hierzu gehören die Entscheidung und Fähigkeit des Akteurs, das neue Wissen in wissenschaftliche Arbeiten zu implementieren oder es für Praktiken oder Produkte zu benutzen (Phelps et al., 2012: 1119). In der vorliegenden Arbeit wird der Fokus auf die Wissenskreation und Wissenstransfer gelegt, da die Wissensadaption nur gering von den Strukturmerkmalen von Netzwerken tangiert wird.

3 Einfluss der Strukturmerkmale auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer auf der interorganisationalen Ebene

3.1 Einfluss der Netzwerkgröße auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer

Ein wesentliches Merkmal, welches die Strukturen von Netzwerken beschreiben, ist die Netzwerkgröße. Die Relevanz der Netzwerkgröße besteht darin, dass jede Verbindung eines Akteurs einen Informationskanal darstellt (Afuah, 2013: 262 f.; Yang et al., 2011: 1073). In der Literatur wird die Netzwerkgröße oftmals in zwei Messgrößen, die effektive und tatsächliche Netzwerkgröße, klassifiziert (Burt, 1992: 18). Die tatsächliche Größe eines Netzwerkes beinhaltet die Gesamtzahl der redundanten und nicht-redundanten Kontakte innerhalb eines Netzwerkes. Die effektive Größe beinhalte dagegen nur die Anzahl der nicht- redundanten Kontakte im Verhältnis zu der tatsächlichen Netzwerkgröße (Anderson, 2008: 53). Besteht eine vollständige nicht-redundante Ve rbindungen unter allen Netzwerkmitgliedern, so nimmt die Verhältniszahl den Wert eins an. Die Differenzierung zwischen redundanten und nicht-redundanten Beziehungen besteht darin, dass redundante Kontakte zu homogenem Wissen führen. Diese Kontakte ermöglichen eine hohe Geschwindigkeit und die Wahrscheinlichkeit des Informationszuganges, sowie die Interpretation der Informationen (Schilling & Phelps, 2007: 1115). Nicht-redundante Kontakte vermitteln neue und diverse Wissensressourcen und verringern die Pfaddistanzen zwischen den Akteuren, wie Unternehmen (Burt, 1980: 18; Schilling & Phelps, 2007: 1113). Die Größe eines Netzwerkes gibt somit an, in welchem Ausmaß diverses und neues Wissen im Netzwerk enthalten ist (Burt, 1992: 16; Anderson, 2008: 53). Steigt die Anzahl der Verbindungen, die ein Akteur mit seinen Austauschpartner verbindet, so steigt die Chance, dass sich diverses Wissen innerhalb eines Netzwerkes befindet (Schilling & Phelps, 2007: 1115).

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Ende der Leseprobe aus 32 Seiten

Details

Titel
Auswirkungen von Strukturmerkmalen von interorganisationalen Netzwerken auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer
Hochschule
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover  (Unternehmensführung und Organisation)
Veranstaltung
Social Network Theory
Note
1,3
Autor
Jahr
2015
Seiten
32
Katalognummer
V585056
ISBN (eBook)
9783346162410
ISBN (Buch)
9783346162427
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Soziale Netzwerke, Social network, Sozialkapital, Human capital, Humankapital, Wissenskreation, Wissenstransfer, Netzwerkdichte, interorganisationale Verbindungen
Arbeit zitieren
Mesut Cirik (Autor), 2015, Auswirkungen von Strukturmerkmalen von interorganisationalen Netzwerken auf die Wissenskreation und den Wissenstransfer, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/585056

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