Lade Inhalt...

Knowledge Management goes Knowledge Communities

Studienarbeit 2003 33 Seiten

Informatik - Wirtschaftsinformatik

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Kurzfassung

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Problemstellung und –abgrenzung
1.3 Ziel der Arbeit
1.4 Vorgehen

2 Grundlagen
2.1 Was ist Wissen?
2.1.1 Daten, Informationen, Wissen
2.1.2 Implizites und explizites Wissen
2.2 Informationsmanagement
2.3 Wissensmanagement

3 Problemanalyse Knowledge Management
3.1 Konzeptionelle Probleme
3.2 Technische Probleme
3.2.1 Benutzerfreundlichkeit
3.2.2 Technik zum Selbstzweck
3.3 Menschliche Probleme
3.3.1 Knowledge Management hinter einer Mauer
3.3.2 Das ideale Unternehmen
3.3.3 Soziale Hemmnisse
3.4 Zusammenfassung

4 Knowledge Communities als mögliche Lösung
4.1 Was sind (Internet-) Communities?
4.1.1 Einige Beispiele
4.1.1.1 Usenet
4.1.1.2 Ebay
4.1.1.3 Kundenforen
4.1.1.4 Wikipedia
4.1.2 Definition
4.1.3 Leistungsfähigkeit einer Community
4.2 Was ist das Neue an Knowledge Communities?
4.2.1 Subjektive Wertschätzung
4.2.2 Objektive Wertschätzung
4.3 Knowledge Communities als virtueller Wissensmarkt
4.4 Erfolgsfaktoren für Knowledge Communities
4.5 Erweiterung von Knowledge Communities
4.6 Eine Knowledge Community in der Praxis
4.7 Zusammenfassung

5 Fazit, Kritik und Ausblick
5.1 Erreichte Ergebnisse
5.2 Kritik und Ausblick

Quellenverzeichnis

Stichwortverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Wissensmanagement im Überblick

Abbildung 2: Das Mauer-Syndrom

Abbildung 3: Teufelskreis eines Informationssystems

Abbildung 4: Rollen in einer Knowledge Community

Abbildung 5: Einflussbereich einer Knowledge Community

Kurzfassung

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Problemen, die bei der Einführung bzw. dem Einsatz von Knowledge-Management-Systemem auftreten. Der Fokus liegt dabei auf jenen Problemen, die den Menschen betreffen, bzw. dadurch erst entstehen, dass der Mensch mit seinen Bedürfnissen und Anforderungen bei der Planung derartiger Systeme nicht ausreichend beachtet wird.

Die resultierenden Probleme sind insbesondere mangelnde Motivation zur Teilnahme am System und Angst, wertvolles Wissen könnte von anderen zum Machtgewinn oder ähnlichem missbraucht werden. Die Aussage, dass Wissen sich bei Teilung vermehrt, und dass das System nur durch Teilnahme attraktiv werden kann, wird dabei meist nicht akzeptiert.

Zur Lösung dieser Probleme wird der Ansatz der „Knowledge Communities“ vorgestellt. Hierbei dreht sich alles um eine bessere Einbindung des Menschen in ein System. Die Bildung einer Community soll den einzelnen Nutzer emotional mit dem System verbinden, so dass die Teilnahme daran weitgehend automatisch geschieht. Zusätzlich spielen dabei auch bestimmte Instrumente, die zur Nutzung anregen sollen, eine Rolle.

Schließlich wird gezeigt, dass sich hinter diesem Konzept interessante und auch erfolgreiche Ideen verbergen, die das Thema Knowledge Management weiterbringen können.

1 Einleitung

1.1 Motivation

„Die Vielzahl der Bücher ist von großem Übel. Es gibt kein Maß und keine Grenze für dieses Fieber des Schreibens, jeder muss ein Autor sein…“

Mit diesem Zitat brachte Martin Luther bereits im 16. Jahrhundert seinen Unmut über die Informationsflut zum Ausdruck, der er gegenüber stand. Seit der Mensch unsere Erde bevölkert hat er nichts anderes getan, als Wissen zu erlangen, anzuhäufen und weiterzugeben. Und schon von jeher ist es dies, das ihn vom Tier unterscheidet. Tiere handeln weitestgehend instinktiv, und in ihrer Art vorgegebenen Verhaltensmustern. Der Mensch jedoch hat schon immer dazu gelernt und sich weiterentwickelt. Ob dies neue Techniken zum Erlegen von Tieren und somit zur Nahrungsbeschaffung waren, Feuer zu machen, oder in neuerer Zeit, mit Dampfdruck Maschinen anzutreiben, oder aber digitale Rechner zu entwickeln, schon immer wurde neues Wissen generiert, und Wissen weitergegeben. Und dies wird sich mit großer Sicherheit auch in Zukunft nicht ändern. Dazu kommt noch, dass neues Wissen umso schneller und in umso vielfältigeren Richtungen erworben wird, je größer das bereits vorhandene Wissen ist. Dies ist beispielsweise auch vergleichbar mit einem Kleinkind, welches zunächst gar nichts weiß, jedoch mit jeder neuen Entdeckung eine Vielzahl von Ideen bekommt, welche es wiederum jeweils zu vielen neuen Entdeckungen führen.

Noch im 16. Jahrhundert konnte ein Leonardo da Vinci absoluter Experte in sämtlichen Naturwissenschaften, Philosophie und weiteren Gebieten sein – während man heute nicht wirklich weiß, mit wem man es zu tun hat, wenn jemand als Informatik-Experte bezeichnet wird. Allein der Bereich Informatik, ein winziger Ausschnitt des gesamten Wissens der Menschheit, ist heute derart groß, dass ein einzelner Mensch niemals alles darüber wissen kann, sein (fundiertes, tiefgreifendes) Wissen konzentriert sich auf einen oder mehrere Teilbereiche.

Gehen wir weg von der gesamten Menschheit, und hin zu einem heutigen Unternehmen. Dabei geht es jetzt nicht mehr nur um Wissen im Sinn von wissenschaftlicher Erkenntnis, sondern auch um ganz banales Alltagswissen, welches in jeder arbeitenden Organisation täglich benötigt wird. Jedem einzelnen stellt sich hier zunehmend das Problem, dass all dieses Wissen (bzw. die Informationen - sind Informationen Wissen?) überschaubar bleiben muss, damit er sich in der Informationsflut überhaupt noch zurechtfindet. Man kann heute nicht mehr alles wissen, das muss man auch nicht, jedoch muss man wissen, wo man spezielles Wissen erhalten kann, wenn man es einmal benötigen sollte. Hierzu ist es allerdings notwendig, dass das Wissen strukturiert gespeichert wird. Wenn jeder sein persönliches Wissen nur in seinem Kopf trägt, nützt es keinem anderen etwas, da der andere nicht wissen kann, wer denn gerade dieses Wissen in seinem Kopf hat.

1.2 Problemstellung und –abgrenzung

Immer wieder hört man von der Wissensgesellschaft, in der wir angeblich leben sollen, und Wissen wird zunehmend als 4. Produktionsfaktor bezeichnet. Nur ein Unternehmen, welches weiß, was es alles weiß, wird in Zukunft erfolgreich sein können. Dieses Schlagwort dominiert seit ein paar Jahren, und überall werden Knowledge-Management-Systeme (Wissensmanagement, Begriffe werden synonym verwendet) eingeführt. Was auf den ersten Blick als sinnvoll erscheint, entpuppt sich bei genauerem Hinsehen jedoch oftmals als blinder Aktionismus. Nicht dass man keine Verbesserung der allgemeinen Wissens-Situation gebrauchen könnte, die Systeme sind allerdings häufig nicht in der Lage, das zu leisten, was sich die Entscheider von ihnen erhofft haben. Dies liegt teilweise an den Systemen selbst, die den Nutzern keinen Anreiz zur Nutzung und zur Teilnahme bieten, häufig aber auch an der Art und Weise der Einführung der Systeme.

Die Grenzen des klassischen Knowledge Management sind das eigentliche Problem, um das es in dieser Arbeit gehen soll. Wie bereits angeklungen ist, treten diese Grenzen mittlerweile immer deutlicher zu Tage. Mit dem Begriff „Knowledge Communities“ , welcher zum Schluss der Arbeit mit Leben gefüllt werden soll, ist ein Konzept gegeben, mit welchem man diesen Grenzen erfolgreich begegnen möchte. In der gesamten Arbeit steht also der Mensch im Vordergrund. Das Thema Wissen wird nicht zu sehr theoretisch vertieft, sondern es soll stets um den Menschen gehen, der in Interaktion mit der Technik für Knowledge Management steht.

1.3 Ziel der Arbeit

Ziel der Arbeit ist es, die Grenzen des klassischen Knowledge Management nicht nur aufzuzeigen, sondern auch eine Möglichkeit zu geben diese Probleme zu lösen bzw. zumindest teilweise abzubauen. Hierzu soll das Konzept der Knowledge Communities vorgestellt werden, sowie eine vorsichtige Bewertung desselben versucht werden.

1.4 Vorgehen

Im folgenden Kapitel sollen zunächst einige Grundlagen erläutert werden. Dazu gehört zum einen der Wissensbegriff an sich, was bedeutet Wissen, und wie lässt sich Wissen z.B. von Informationen abgrenzen. Vom Informationsmanagement kommt man dann zum Wissensmanagement, das ebenfalls innerhalb der Grundlagen definiert werden soll, da es die Basis für die Problemstellung dieser Arbeit bildet. Im folgenden Kapitel werden dann die Schwierigkeiten, die bei der Verwendung von Knowledge-Management-Systemen auftreten, als eigentliche Problemstellung analysiert. Daraufhin soll dann das Konzept der Knowledge Communities als mögliche Lösung dieser Probleme umfassend dargelegt und erläutert werden, sowie ganz zum Schluss eine vorsichtige Bewertung dieses Konzepts und der Entwicklungen in diesem Bereich versucht werden.

2 Grundlagen

2.1 Was ist Wissen?

In der Literatur sind unzählige Definitionen von Wissen zu finden, und auch nach der zehnten Definition kann man noch neue Aspekte erkennen. Deshalb seien hier nur wenige exemplarisch genannt:

Wissen ist das Ergebnis eines Erkenntnisprozesses, in dem subjektive und objektive Fakten und Schlussfolgerungen zu Überzeugungen über Ereignisse, Gegenstände und Beziehungen zwischen Gegenständen verarbeitet werden.[1]

Wissen bezeichnet eine bedeutungsvolle Vernetzung von Informationen.[2]

Wissen bezeichnet das Netz aus Kenntnissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten, die jemand zum Lösen einer Aufgabe einsetzt.[3]

Es ist von subjektiv und objektiv die Rede, von Fakten und Schlussfolgerungen, sowie auch von Kenntnissen und Fertigkeiten. All dies taucht im Folgenden, zum Teil auch unter einer anderen Bezeichnung, wieder auf, wenn der Wissensbegriff noch etwas genauer unter die Lupe genommen wird:

2.1.1 Daten, Informationen, Wissen

Wie entstehen aus Daten Informationen? Und was muss ich dann mit den Informationen tun, damit daraus Wissen entsteht? Betrachten wir hierzu zunächst einmal die drei Ebenen der Semiotik (Semiotik: Die Lehre der Zeichen)[4]:

1. Syntaktische Ebene: Sie bildet die Basis, nach der Zeichen und Signale aneinandergereiht werden müssen, um einen Sinn zu ergeben. Zeichen und Signale, die nach dieser Ebene angeordnet sind, werden Daten genannt.
2. Semantische Ebene: Auf dieser Ebene wird den Daten ein Sinn gegeben, sie werden in einen inhaltlich allgemein verständlichen Kontext gesetzt. Der Satz „Das Wasser ist trocken“ ist zwar syntaktisch nach unseren Regeln korrekt, ergibt aber semantisch keinen Sinn.
3. Pragmatische Ebene: Hier wird die durch die semantische Ebene gewonnene Bedeutung mit einer Handlungskonsequenz verknüpft. Auf dieser Stufe nennt man Daten somit Informationen.

Doch nun haben wir zwar Informationen, aber noch immer kein Wissen. Wissen entsteht erst dadurch, dass die Informationen in unserem Kopf in einen Zusammenhang gebracht werden. Wissen kann man auch als „verstandene Information[5]“ ansehen. Der Zusammenhang entsteht durch die bisherigen Erfahrungen einer Person, die in das Verständnis der Information einfließen. Wissen bietet auch einen Kontext und einen Rahmen, in den neue Informationen eingeordnet werden können, um somit wiederum neues Wissen zu generieren. Eine bestimmte Information kann also in jedem Kopf jeweils zu verschiedenartigem Wissen werden, je nach Erfahrung, Vorwissen oder Kontext der jeweiligen Person. Dies macht Wissen so wertvoll, aber gleichzeitig auch so schwer fassbar. Doch der Wert, den Wissen als Gut hat, steigt dadurch auch immer weiter an, je mehr man das Wissen mit anderen teilt. Denn jeder, der eine Information zu seinem persönlichen Wissen verarbeitet, um dieses dann anderen zur Verfügung zu stellen, gibt damit seinen Rahmen preis, seinen Kontext, in den er die Information gestellt hat. Und da jeder Rahmen individuell ist, haben alle anderen einen Gewinn daraus und können wiederum ihr Wissen ausbauen. Eine weitere Eigenschaft von Wissen ist, dass es sich nicht abnutzt, wenn man es verwendet, im Gegenteil, durch die Anwendung von Wissen werden einem zwangsläufig neue Informationen gegeben, die wiederum zu Wissen werden können.

2.1.2 Implizites und explizites Wissen

Der Kontext, in den wir Informationen einordnen, um Wissen daraus zu gewinnen, wird häufig auch implizites Wissen genannt. Dazu gehören intuitive Gefühle, ein subjektives Verständnis einer Sache oder eines Textes. Es basiert auf Lebenserfahrungen, Weltanschauungen, persönlichen Vorstellungen, Idealen und Emotionen. Dies führt zu Handlungsroutinen und Überzeugungen, die das implizite Wissen ausmachen. Dieses Wissen ist ganz besonders stark an ein Individuum gebunden und ist auch kaum oder gar nicht methodisch zu verarbeiten oder zu übermitteln.[6]

Im Gegensatz dazu ist explizites Wissen relativ leicht zu sammeln und weiterzugeben. Es ist weitgehend formaler Natur, d.h. es lässt sich in Formeln, Spezifikationen oder Aussagen darstellen und ausdrücken.

2.2 Informationsmanagement

Wir wissen nun, was Informationen sind und haben zumindest eine ungefähre Vorstellung davon, was Wissen bedeutet, doch was kann man dabei managen?[7]

Informationen sind ja nichts anderes als Daten mit Handlungskonsequenz, und Daten legt man üblicherweise in Datenbanken, wenn man sie in einem Informationssystem wieder finden und verwenden möchte. Nach Hopfenbeck[8] ist Informationsmanagement „quantitativer Umgang mit Informationen“, während Wissensmanagement eher „qualitativer Umgang mit Informationen“ darstellt. Der Unterschied lässt sich auch an Hand der folgenden Merkmale erklären: Informationsmanagement hat als Aufgabe das Sammeln, Lagern und Verteilen von Informationen. Der Fokus liegt hierbei auf der Vergangenheit. Insgesamt ist es durch eine „Haben-und-Halten“-Kultur charakterisiert.

Dem Wissensmanagement dagegen liegt eher eine „Teilen-und-Mitteilen“-Kultur zu Grunde, hier werden Informationen strukturiert, verdichtet, auffindbar und präsentierbar gemacht. Die Informationen haben sowohl Vergangenheits- als auch Zukunfts-Bezug. Das Informationsmanagement kann auch als Basis für ein Wissensmanagement angesehen werden.

2.3 Wissensmanagement

Da der Fokus dieser Arbeit zunächst auf Knowledge Management liegt, soll diese Definition nun noch etwas vertieft werden. In der Definition von Wissen wurde dargestellt, dass Wissen in hohem Maße personengebunden ist, insbesondere das implizite Wissen, welches aber das eigentlich bedeutsame Wissen ist. Es wird also noch zu klären sein, ob Wissen überhaupt in irgendeiner Form von dem Kopf zu trennen ist, in dem es entstanden ist. Zunächst wird jedoch davon ausgegangen, dass dies prinzipiell möglich ist, da sonst jegliche Definition des Begriffs sinnlos wäre.

Die folgende Grafik gibt einen Überblick über die Aspekte, die zum Knowledge Management gehören. Die einzelnen Punkte werden anschließend erklärt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Wissensmanagement im Überblick (Quelle: [Visek03])

Zu Beginn des Wissensmanagements steht stets die Wissensidentifikation. Zunächst einmal muss festgestellt werden, welches Wissen vorhanden ist, bzw. welches im Verborgenen schlummern könnte. Hierzu können sowohl automatisierte Software-Tools (Informations-)Datenbanken durchsuchen, als auch menschliche Experten eine Bewertung und Sortierung vornehmen. Insbesondere das verborgene Wissen, über welches man sich bisher noch gar nicht bewusst war, spielt hier eine große Rolle. Die Wissensidentifikation impliziert auch, dass man sich über die Wissensziele im Klaren ist. Es muss ein klares Ziel an Wissen geben, welches man erreichen möchte. Ohne dies sind alle folgenden Maßnahmen wertlos, weil sie ins Leere laufen können.

Nachdem man nun also weiß, welches Wissen einem im Unternehmen noch fehlt, kann man über den Wissenserwerb externes Wissen hinzu holen. Dies kann z.B. in Form von Beratern geschehen, von Neueinstellungen (auch befristet auf Projektbasis) oder von Wissensprodukten wie beispielsweise Studien, Patenten oder ähnlichem. Außerdem kann man mit Konkurrenten kooperieren oder aber mit Kunden und Lieferanten enger zusammen arbeiten, um neues Wissen zu gewinnen.

Wissensentwicklung geschieht durch Einführung neuer Produkte, Ideen oder Prozesse, oder auch durch eine Neuentwicklung der Forschungsabteilung. Unter Wissensentwicklung fällt jegliches bisher nicht (bewusst) vorhandenes Wissen einer Organisation. Um dies zu erreichen, sind aber gewisse Rahmenbedingungen, die Kreativität und Kommunikation unter den Mitarbeitern fördern, notwendig.

[...]


[1] [Fakt95], S.524

[2] [Reim00], S.275

[3] [Herb00], S.9

[4] [Tref02], S.5

[5] [Koch03]

[6] [Vise03]

[7] [Koch03]

[8] [Hopf01], S. 239+248

Details

Seiten
33
Jahr
2003
ISBN (eBook)
9783638322836
ISBN (Buch)
9783638687133
Dateigröße
932 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v31209
Institution / Hochschule
Duale Hochschule Baden-Württemberg, Lörrach, früher: Berufsakademie Lörrach
Note
1,3
Schlagworte
Knowledge Management Communities

Autor

Zurück

Titel: Knowledge Management goes Knowledge Communities