von Bedeutung der Netzwerkanalyse und -forschung
Stegbauer (2010) schreibt, dass die Netzwerkanalyse und -forschung ein junges und sich stark entwickelndes Wissenschaftsfeld ist, jedoch im deutschsprachigen Raum noch unterentwickelt ist. Das zeigt sich dem Autor zufolge an einer stagnierenden Weiterentwicklung der Vorgehensweisen und Methoden der Netzwerkanalyse. Krempel (2010) hält an anderer Stelle fest, dass das Potenzial im deutschsprachigen Raum vor allem in den Sozialwissenschaften verkannt wird, weil man zu sehr den eigenen Wurzeln in der Umfrageforschung nachhängt. Dies spiegelt sich auch in den Curricula der Sozialwissenschaften wieder, die Programmier- und Datenbankkenntnisse außen vor lassen, ungeachtet dessen, dass die Gefahr einer Übernahme sozialer Fragestellungen aus anderen Wissenschaftsdisziplinen wie Physik oder Biologie gegeben ist. Der Grund hierfür wird in der Anwendbarkeit der Netzwerkanalyse in allen Wissenschaftsdisziplinen gesehen. Als Gegenargument kann man aus heutiger Sicht natürlich bringen, dass es bereits einige Anbieter für Visualisierungssoftware gibt. Dennoch können wissenschaftliche Fragestellungen die Erhebung spezifischer Daten erforderlich machen, die in Relation miteinander gesetzt werden müssen. Im Fall der Analyse kleiner Gruppen, können Daten noch von Hand erhoben werden, jedoch liegt der große Hebel in den technischen Möglichkeiten heute riesige Netzwerke zu analysieren. Eine manuelle Datenerhebung ist dahingehend jedoch ausgeschlossen, was die Fähigkeit Programme zu entwerfen, die die gewünschten Daten automatisiert zu erheben, voraussetzt.
Bedeutung der NA und NF für Organisationen
Netzwerke haben eine große Bedeutung. BereistsNonaka & Takeuchi haben dies mit ihrere [[Wissensspirale.png]] versucht darzustellen. Für Individuen spielen sie hinsichtlich des Wissenserwerbs oder der Karriereplanung eine Rolle. Für Organisationen hängt unter anderem der unternehmerische Erfolg ab, denn Netzwerke sorgen für Innovationen, lassen Lücken erkennen und schließen uvm. So zumindest die Theorie. In der Praxis zeigt sich, dass Individuen bereits häufig ihre eigenen Netzwerke nur bedingt kennen und wenn es um die Netzwerkpflege geht, es zu einer großen Herausforderung kommt.
Betrachtet man nun Organisationen so merkt man noch schneller, das die wenigsten wohl in der Lage wären ihre Netzwerke effektiv zu beschreiben / visualisieren. Das ist schade, denn sie spielen auch für das Wissensmanagement eine essentielle Rolle. Wissensmanagement ist eine komplexe Angelegenheit, die sich aus verschiedenen Methoden, Konzepten und Überlegungen speist. Es gibt beim WM keine one size fits all Lösung (wie fast überall), sondern muss auf verschiedene Fragestellungen und Bedürfnisse hin angepasst werden. Aus diesem Grund ist die Netzwerkanalyse auch kein Allheilmittel, dass das bisher ungelöste Problem eines fehlenden Frameworks für WM löst. Es kann aber aus Sicht des Autors, ein wertvolles Instrument sein um:
- starke und schwache Netzwerkausprägungen sowie Dreh- und Angelpunkte zu identifizieren
- Wissensflüsse zwischen Personen, Gruppen, Abteilungen sichtbar zu machen
- Wissenskonzentration zu erkennen
- Isolierte Personen, Gruppen, Abteilungen zu erkennen und darauf basierend spezifische Maßnahmen zu entwickeln.
Die Wirkung von „Working Out Loud“ auf organisationale Netzwerkstrukturen
Nonaka und Takeuchi haben mit dem SECI-Modell einen wichtigen Beitrag zum Verständnis im Umgang mit expliziten und impliziten Wissen geleistet. Sozialisation spielt dabei eine nicht zu unterschätzende Rolle. Von hier aus weitergedacht braucht es jedoch auch die Fähigkeit mit anderen / fremden Personen in Beziehung zu treten, um Wissen zu erweitern. Die Fähigkeit zur Vernetzung, Selbstführung und Selbstorganisation sind dabei zentral. Mit „Working Out Loud“ hat John Stepper eine Grundlage geschaffen genau diese Fähigkeiten in Form einer Peer-Support-Methode zu trainieren.
Nachdem der Beziehungsaufbau bei „WOL“ ein zentrales Element ist und auch in immer mehr Organisationen Anwendung findet, ergibt sich hier eine praktikable Möglichkeit einerseits die Netzwerkanalyse auf ihre evaluative Einsetzbarkeit für das Wissensmanagement in Organisationen hin zu testen und andererseits „WOL“ auf seine Wirkung auf die bestehende Netzwerkstruktur sowie Wissensflüsse zu untersuchen. An dieser Stelle muss klargestellt werden, dass die genauen Ausprägungen sowie die Möglichkeit der konkreten Erhebung dieser Daten erst in einem weiteren Schritt überlegt werden muss, weshalb hier auch noch einige offene Fragen angeführt werden.
Offene Fragen
Für die Erfassung der entstandenen Personenkombinationen kann eine Datenbank die Daten über die Teilnehmer, den Circle etc. erfasst genutzt werden.
- Offen bleibt die Frage wie die Beziehungsstärke gemessen werden kann.
- Welche Beziehungen nehmen einen dauerhaften Status ein?
- Wie wird dieser Status definiert? (Kontakthäufigkeit, Intensität…)
- Wie könnte ein vorher-nachher Bild gezeichnet werden?
- Netzwerkstruktur vor Einsatz von „WOL“ und nach dem Einsatz von „WOL“ nach einem Jahr.
