There are wide-spread methods to measure innovation within organisations, such as patents, number of products per year or turn-over share of new products. These are output-indicators but also outcome-indicators are deployed, such as ROI or growth of employment rate, market share or value. Yet they neither are causal implications directly deducible from those indicators nor do they tell anything about how well companies do in the future as the measures are based on information about the past.
Still, the market continue to speed up and adapting to ever changing markets becomes more important for organisations to stay in business. We find there is a shift towards measuring viability instead in form of innovation abilities and therefore bringing along a change of focus from out- to input factors. The Competence Theory as primary example fully pays tribute to change being a constant force. Solely focussing on input indicators however is an equal limitation as now we find a view of a singled sighted view of adaption qualities being replaced by a singled sighted view of creation qualities.
What these management strategies and views try to measure and control is in effect a meta-capability. It can be described as the capability to remain competent and so face and work with whatever changes there will be. In other words the capability to persistently disposition self-organising knowledge is vital for organisations nowadays. This does not mean that all knowledge and skills have to be owned. It does not even mean that any of the knowledge and skills needs to be owned but those that are needed for locating knowledge and learning to put it into context.
This raises following questions: (a) Which tools do best support self-organising knowledge? (b) How do we control the disposition? (c) What are sound observation criteria to measure the process
As my dissertation progresses, I will try to find some answers.
Monday 29 September 2008
Thursday 25 September 2008
Innovation Topology
As the Fuzzy Front-end of innovation points out, innovation in its early steps cannot be developed into a serialised process. Instead we do find a situation where process parts iterate in loops, e.g. idea bouncing, introducing at some serendipious moment pieces of external information, e.g. a guy from distribution tells the marketing gal some valuable customer feedback at a beer after the evening workout, or some other form of hard to formulise order.
We find that what we need is a structure that allows for a fuzzy front end to self-organise. The diversity of employees, their set of skills, cultural backgrounds, different way of thinking and approaches to problems can be a highly valuable source to find requisite variety to combat the complexity of the markets our organisations conduct their business in.
The innovation topology looks at this self-organising process. At its core (1) sources of innovation, we find items supporting a cultural playing field with which employees, the organisation and the market can identify us with. This set declares creativity to be a valuable part, which just like a flower needs to be looked after and growth fostered by sound management (2) support of innovation. It is their job to identify ideas worth persuing. They do so by establishing a set of CSFs/KPIs an idea have to stand up against, e.g. will it bring ROI 35% within 1yr? Each idea will be giving certain ressources, such as a team of 3 or *k EUR funding for a certain time period. Period checks whether the idea is on track have to be made and once it has become clear that it is off-track, is has to be killed - BUT the team who made the effort has to be equally acknowledged for their work. Killing ideas has to be business as usual and is no indication of a poor performance on behalf of the team (3) development of innovation.
(4) distribution of innovation: There needs to be sufficient opportunities for ideas to spread, to focus and to collaborate on issues. Whether this is the introduction of Web 2.0 software tools to stay in more contact with your customers or informal seating arrangements where employees can come togther and have a chat. It is important to note what successful teams made to succeed. Yet it is equally important to spread their success by exchanging and rotating their members. This also aides avoiding insider realtionships to occur. Often you find that silo thinking and rivalry amongst departments occur due to a lack of understanding. Here communication is key to avoid the "not invented here syndrome".
Below you find the innovation topology chart.
We find that what we need is a structure that allows for a fuzzy front end to self-organise. The diversity of employees, their set of skills, cultural backgrounds, different way of thinking and approaches to problems can be a highly valuable source to find requisite variety to combat the complexity of the markets our organisations conduct their business in.
The innovation topology looks at this self-organising process. At its core (1) sources of innovation, we find items supporting a cultural playing field with which employees, the organisation and the market can identify us with. This set declares creativity to be a valuable part, which just like a flower needs to be looked after and growth fostered by sound management (2) support of innovation. It is their job to identify ideas worth persuing. They do so by establishing a set of CSFs/KPIs an idea have to stand up against, e.g. will it bring ROI 35% within 1yr? Each idea will be giving certain ressources, such as a team of 3 or *k EUR funding for a certain time period. Period checks whether the idea is on track have to be made and once it has become clear that it is off-track, is has to be killed - BUT the team who made the effort has to be equally acknowledged for their work. Killing ideas has to be business as usual and is no indication of a poor performance on behalf of the team (3) development of innovation.
(4) distribution of innovation: There needs to be sufficient opportunities for ideas to spread, to focus and to collaborate on issues. Whether this is the introduction of Web 2.0 software tools to stay in more contact with your customers or informal seating arrangements where employees can come togther and have a chat. It is important to note what successful teams made to succeed. Yet it is equally important to spread their success by exchanging and rotating their members. This also aides avoiding insider realtionships to occur. Often you find that silo thinking and rivalry amongst departments occur due to a lack of understanding. Here communication is key to avoid the "not invented here syndrome".
Below you find the innovation topology chart.
Tuesday 5 August 2008
Enterprise 2.0 Roadmap: Schlüsseltechnologien zur Erschließung neuer Informationskontexte
Abstract. Möglichkeiten für Kooperationen, Markt- und Technikerschließung werden durch KMUs oft nicht wahrgenommen. Die aktuelle Entwicklung des World Wide Web fordert für diese Gebiete aber ein Maß an Kompetenz. Das Suchen und Finden relevanter Informationen ist daher entscheidender denn je. Informationskontexte lassen sich dabei mit Hilfe von Metaaggregatoren individuell spezifisch delimitieren.
1. Einleitung
In die Krise führen klein- und mittelständische Unternehmen (KMU) nicht fehlende Ressourcen und auch nicht mangelndes Eigenkapital, sondern schlicht Managementfehler und fehlende Markt- und Wettbewerbskenntnisse [HD07]. An einer an der ISNM in Lübeck gemeinsam mit der Wirtschaftsförderung und der IHK Lübeck durchgeführten Veranstaltungsreihe zum Wissensmanagement in KMU nahmen rund 30 Firmen teil, die zugaben, dass ihr Tagesgeschäft sie so sehr vereinnahmt, dass Möglichkeiten für Kooperationen, Markt- und Technikerschließung allzu oft ungenutzt bleiben – ganz zu schweigen von den Potenzialen der eigenen Mitarbeiter. Aktuelle Studien aber zeigen immer wieder, dass die systematische Erschließung der eigenen Wissensressourcen und die Bildung von persönlichen und geschäftlichen Netzwerken entscheidende Erfolgsfaktoren sind [HD06] In Studien zeigt sich beispielsweise, dass erfolgreiche Unternehmer oftmals aktiv in Verbänden und Vereinen mitarbeiten [CIP04], dass erfolgreiche Unternehmensgründungen von vielen Informationszuträgern und Unterstützung im Management abhängig sind [TSA03], und dass einige Unternehmen Prozessnetzwerke bilden, die den herkömmlichen Wettbewerb aushebeln. Internet-Technologien und darauf basierende Dienste haben diese Entwicklungen teilweise erst ermöglicht, auf jeden Fall aber erheblich beschleunigt: [DCU04] fordern konsequenterweise „Intrapreneurship“, das Unternehmertum in Prozessnetzwerken, das ohne Wissensmanagement der neusten Generation gar nicht denkbar ist. Welche Werkzeuge stehen bereit und welche Möglichkeiten bietet das neue „Web 2.0“ den KMU, um in turbulenten Märkten zu bestehen, aktuelle Trends rechtzeitig zu erkennen, und um ihre Fähigkeit zu erhören, sich ständig wechselnden Markterfordernissen anzupassen? Abb. 1 zeigt zusammenfassend die Evolution der Anforderungen an Unternehmen, die die Entwicklung des World Wide Webs hervorbringt.
Abb. 1: Aus der WWW Entwicklung sich ergebende Anforderungen an Unternehmen – in Anlehnung an [DCU04], [W3C07] und [Iws07]
2. Schlüsseltechnologien
2.1 Web 1.0: Taxonomien
Die informationsbedarforientierte Suche im Internet war seit den jüngsten Tagen des World Wide Web (WWW) ein vieldiskutierter Ansatz und spielte mit zunehmender Durchdringung organisationaler Strukturen auch für das Wissensmanagement eine zunehmende Rolle [Hub03].
Mangels technischer Alternative wurden zuerst im WWW Verzeichnisportale zur Informationslokalisierung genutzt (z. B. Yahoo), die nach einer von Redakteuren vorgegebener Taxonomie gepflegt wurden. Jedoch gibt es natürlich Diskrepanzen bei der Kategorisierungsbemessung bedingt durch menschliche Weltanschauungen. So ist nicht eindeutig zu entscheiden, ob ein Großhändler für Plastikregranulate in Abfallwirtschaft, petrochemischen Industrie oder Import/Export einzustufen ist? Die ausschließliche Verwendung von Verzeichnissen greift daher zu kurz, da die Anwender und Redakteure taxonomisch nicht zwingend einheitlich urteilen.
Suchmaschinen wie Google durchsuchen ihren eigenen Suchindex nach dem vom Benutzer eingegebenen Suchwort [WGN07], [JS05]. Jedoch hat auch diese Methode zwei Probleme, denn zum einen werden Doppeldeutigkeiten nicht eliminiert (Schlagwort „Wood“: Wood Sägewerke, Robin Wood e.V., Elija Wood, etc.) und zum anderen werden vor allem Suchergebnisse sehr niedrig angesiedelt, die zwar höchstrelevant sein können aus Anwendersicht, aber im Gegensatz zu suchoptimierten Seiten nur schwach verlinkt sind (z.B. Studie über Gartenlandschaftsbau in Schleswig-Holstein) [TAAK04]. Dieses führt zu dem Paradoxen, dass der Benutzer nur durch den genauen Suchbegriff unerwünschte Suchergebnisse eliminieren kann, wobei ihm der dafür notwendige Suchbegriff jedoch noch nicht bekannt ist.
Es ist also möglich im Verzeichnis nach kontextnahen Informationsangeboten zu suchen, um so einen Rückschluss auf relevante Informationskontexte zu ziehen, die noch nicht in die Betrachtung mit eingeflossen sind. Die Delimitierung eines Suchkontextes ist daher eine relativ aufwendige Maßnahme, die nur graduell den Suchkontext freigibt und dabei individuelle Kompetenzen seiner Anwender ausspart.
2.2 Semantic Web: Ontologien
Das Semantic Web soll Maschinen die Bedeutung der Begriffe zugänglich machen, um so die Informationskontexte selbsttätig aufzuschlüsseln [BHL01]. Damit das Semantic Web im Internet zum Leben erweckt wird, bedarf es einer umfassenden Ontologie, welche ähnlich dem einer Taxonomie ist, aber darüber hinaus Regeln und Bedingungen dieses speziellen Konzeptes aufweist. Eine Ontologie beschreibt die Beziehung der Wörter zueinander bzw. ist die Repräsentation eines relativistischen Wirklichkeitskonzepts. Diese Ontologie wird als Regelwerk über die Wörter gestülpt, weswegen man hier von einem „top-down“ Ansatz spricht.
Eine umfassende Ontologie ist jedoch ein Problem, das die Forschung um die Künstliche Intelligenz seit ihrer Entstehung in die Schranken verweist. Diese vollständige Ontologie wäre aber notwendig, wenn das Semantic Web im Internet durchdringend Wirklichkeit werden soll.
Eine weitere Hürde auf dem Weg zum Semantischen Web ist seine komplexe Beschreibungssprache, nämlich das Ressource Description Framework und RDF Schema. Die zeitlichen und technischen Anforderungen zur semantischen Kennzeichnung von Web-Inhalten sind für den durchschnittlichen Web-Autor damit enorm und gerade bei täglich neuen divergierenden Inhalten ökonomisch unvereinbar. Der durchschlagende Erfolg des Semantic Web bleibt daher aus, da die Mehrheit der Web-Autoren nicht den verbundenen Zeitaufwand betreibt, die bereitgestellten Inhalte korrekt semantisch auszuzeichnen.
So ist das Semantic Web vor allem dort erfolgreich, wo man sich leicht auf ein Konzeptverständnis einigen kann und die technischen Kompetenzen verfügbar sind, dieses umzusetzen – nämlich in unternehmensweiten Intranets. Leider sind die Ontologien verschiedener Intranet aber nicht per se interoperabel, so dass auch hier beispielsweise zwischen Abnehmern und Lieferanten kein einfacher Brückenschlag gelingt.
2.3 Web 2.0: Folksonomien
Web 2.0 Applikationen kennzeichnen sich dadurch aus, dass sie ihren Benutzern ermöglichen, eigene Inhalte auf einfache Art und Weise zu erstellen und diese mit anderen Benutzern zu verknüpfen. Unter diesen Umständen wird der Anwender ebenfalls zum Inhalteanbieter, so dass man hier auch von Prosumern spricht. Durch die geringen technischen Anforderungen und die oftmals desktop-ähnlichen Rich Internet Applikationen, können Prosumer so Information und Wissen einbringen, bearbeiten und weiterreichen [Alb07].
Oftmals kommt zum Kennzeichnen von Informationen und Wissen das Tagging zum Einsatz, welches die Verschlagwortung von Inhalten bezeichnet. Dabei wählte der Anwender Schlagworte aus, welche zu einer Folksonomy, d.h. Sammlung von benutzten Schlagworten, aggregiert werden können. Webdienste wie del.icio.us laden getaggte Lesezeichen auf die Server und stellen diese anderen Benutzern zur Verfügung, die wiederum diese durch ihre eigenen Tags ergänzen können [HHLS05]. Durch diese gemeinschaftliche Indexierung können recht umfangreiche Folksonomien entstehen. So findet die Suche nach „Hamburg“ ähnliche Suchergebnisse wie „HH“, denn die Chancen stehen gut, dass Benutzer entsprechende Inhalte entweder mit „HH“ oder mit „Hamburg“ bereits gekennzeichnet haben. Tags werden nicht nur für Lesezeichen eingesetzt, sondern auch zur Kategorisierung von Bildern, Videos, Blogs oder Produkte eines Online-Versandhandels. Sie sind aus Benutzersicht ad-hoc anzuwenden, ohne dass dieser sich mit dem Konzept von dem Ausmaß einer Taxonomie auseinander setzen muss.
Die häufigste Darstellungsform von Folksonomien ist die Tag Cloud, in der Begriffe nach Häufigkeit hervorgehoben werden. D.h. populäre Ergebnisse werden hervorgehoben und was populär ist, zieht auch weitere Nutzer an, so dass Folksonomien sich den Vorwurf gefallen lassen müssen, lediglich einen thematischen Trampelpfad zu beschreiben. Je populärer, desto mehr Interessierte wohingegen weniger populäre Inhalte in der Versenkung verschwinden. Eine Gleichberechtigung der Themen ist daher nicht der Fall. Jedoch schafft die Masse auch Vertrauen innerhalb der Gemeinschaft, denn z. B. beschönigende Schlagworte von Marketingabteilungen fallen nicht ins Gewicht. Folksonomien erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit oder vermögen der Präzision von durch Redakteure gewartete Taxonomien. Anders als bei einer Taxonomie werden auch Mehrdeutigkeiten wie z.B. Schulleiter (einmal der Rektor oder die Trittleiter der Schule) oder enzyklopädisches Falschwissen wie z.B. das Tag „Fisch“ für einen Wal nicht eliminiert.
Es gilt jedoch zu bedenken, dass Folksonomien eher als eine Art Abfallprodukt des taggings entstehen, welches die individuelle Indexierung von Inhalten auf schnelle und einfache Art aus der Sicht des Anwenders ermöglicht. Jedoch bietet dieser „bottom-up“ Ansatz ein bestimmtes Maß an Semantik, das für viele Anwender einen guten Trade-off zwischen Aufwand und dem offensichtlichen Nutzen darstellt. Ohne ökonomisch entscheidenden Mehraufwand entsteht dabei eine Möglichkeit zur Vernetzung zu anderen Inhalten anhand derselben Schlagworte. Eine gleichzeitige Suche und Auswertung mit denselben Schlagworten in Sozialen Netzwerken, Blogs, Online Lesezeichen, etc. ermöglicht daher einen Überblick in den für die Gemeinschaft relevanten Informationskontext. Somit sind die Vorraussetzungen geschaffen, den Vernetzungsgrad des eigenen Wissens mit kontextnahem Wissen unter relativ geringem Aufwand und technischem Verständnis stark zu erhöhen.
2.4 Aggregation von Informationskontexten im Web 2.0
Netzwerkaggregatoren
Mit der Einführung von Werkzeugen zur Erstellung eigener Inhalte und die Vernetzung derer auf einfache Art und Weise, begründete sich die rapide Verbreitung dieses Ansatzes im Gegensatz zum technisch detaillierteren Semantic Web. Während aber das Semantic Web einen Aufsatz auf das Web 1.0 Konzept ist, in dem Inhalteanbieter und Benutzer getrennt sind, und damit die Metainformationen über Prosumer und deren Wirkungskontexte völlig ausspart, sind im Web 2.0 diese Informationen zugänglich und verwertbar für die Erstellung von Informationskontexten. Durch diese Entwicklung werden jetzt auch z.B. soziale Komponenten für die Informationssuche im Internet relevant. So gibt es mittlerweile Social Bookmarking, Social Tagging, Social Search und Social Networks. Gerade letztere sind von Interesse, da getrieben durch die Vernetzung auch soziale Kontakte und deren Kompetenzen verwertbar werden. Mittlerweile spielen Social Networks wie z.B. LinkedIn, XING oder Plaxo eine entscheidende Rolle, wenn es um das Knöpfen unternehmerischer Kontakte geht. Für wissenschaftliche Netzwerke stehen z.B. Academici bereit und soziale Netzwerke privater Natur z.B. Facebook und studiVZ.
Jedoch ist eine Person nicht nur Teil eines einzigen Netzwerkes, sondern gehört mehreren Netzwerken an, die jeweils ihr eigenes Netzwerk bilden. So besteht das Netzwerk eines Anwenders aus wirtschaftlichen, akademischen und privatem Netzwerk, in denen sich Kontakte überlappen oder ergänzen. Eine Informationssuche die Social Networks übergreifend Inferenzen bildet, ist bis dato aber noch nicht realisiert worden, da vor allem Anbieter wirtschaftlicher Social Networks diese Funktion nicht bereitstellen. Hier wird sogar teilweise erst gegen eine Gebühr Zugriff auf eine vordefinierte Suchmaske gegeben, so dass der Nutzen des Netzwerks im ganz Wesentlichen von dem individuell betriebenen Zeitaufwand für die Pflege des eigenen sozialen Netzwerk abhängig ist. Für die ad-hoc Aggregierung eines spezifischen Informationskontextes ist daher nicht nur die Reduktion auf das wirtschaftlich soziale Netzwerk hinderlich, sondern auch die kontinuierlich zu investierenden zeitlichen Ressourcen.
Es werden jedoch bereits Applikationen entwickelt, die sich dezidiert um das Zusammenführen eines Netzwerk aus Netzwerken bemüht und dabei externe Social Networks mit einbezieht, wie z.B. PeopleAggregator (www.peopleaggregator.com). PeopleAggregator ermöglicht die Kombination aus multimedialen Inhalten und Netzwerke durch die Anbindung an die externen Applikationen. Hierfür ist es notwendig, dass der externe Dienstleister seine API geöffnet und dokumentiert hat, damit ein Abrufen der Inhalte gelingt. So verlinkt PeopleAggregator z.B. Facebook für die sozialen Netzwerke, Flickr für Fotos und Blogger für Blogs.
Dienstübergreifende Abfragen anhand von Schlagwortern werden so ermöglicht. Jedoch bleibt PeopleAggregator bei seiner Ausrichtung auf Social Content derzeit sehr rigide. Eine Verknüpfung zu Google Earth für ein flexibles Geo-Informations-System ist z.B. noch nicht möglich, kann aber aufgrund der Lizenzstruktur in Eigenregie entwickelt werden.
Kontextaggregatoren
Internetdienstleister sollten ein Interesse haben, die APIs für ihre Applikation offen zu legen, um so eine möglichst große Anzahl von Benutzern an ihren Service anzubinden. Mash-ups, d.h. die Kombination von verschiedenen Webapplikationen um einen Mehrwert zu erschaffen, fungieren als Kontextaggregatoren bei der systematischen Informationszusammenführung. Sie ermöglichen oft einen detaillierteren Einblick in einen spezifischeren Kontext wie z.B. Houses.com (eine Kombination von Craigslists und Google Maps), das die Kartierung von Leerständen ermöglicht. D.h. die Mash-ups bedienen meist einen spezialisierten Kontext, der in diesem Fall Fragen wie „welche Leerstände sind in meiner unmittelbaren Umgebung“ beantwortet, nicht aber u.U. ebenfalls wichtige Fragen wie die Kriminalitätsrate oder die zu entrichtende Grundsteuer für eine kommende Firmenansiedelung [Mcc01].
Ausgefeilte Mash-Ups wie Pageflakes.com nehmen Dashboard Charakter an. Dieser Anbieter integriert themenbezogene API verschiedener Dienstleister in einer Rich Internet Applikation. Die Themen sind dabei frei wählbar aus: News, Sports, Finance, Videos, Tech, Music, Games, Movies/TV, Food & Gossip, so dass schnell ein Überblick an aktuellen themenbezogenen Informationskontexten generiert werden kann. Der Erfolg von Mash-ups verdeutlicht daher zum einen die vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten der ursprünglichen Applikationen, aber auch den Bedarf an Aggregation von Informationskontexten auf Anwenderseite.
3. Zukünftige Entwicklungen
3.1 Metaaggregatoren
Mittlerweile gibt es hunderte von Mash-ups, die einen jeweiligen Kontext bedienen. Die meisten Mash-ups setzen sich aus einer Kombination von APIs verscheidener Websites zusammen. Aus Benutzersicht bietet sich somit eine Vielzahl von Informationsangeboten, die jedoch ein Manko gemein haben. Für eine erfolgreiche Lösungsstrategie muss der Benutzer die Existenz des Mash-Ups kennen und ebenso mit demselben Problem konfrontiert sein, für das das Mash-Up ursprünglich konzipiert wurde. Es entstehen daher oft divergierende Anforderungen zwischen den tatsächlichen Informationsbedarfen und dem präsentierbaren Informationskontext [KM06]. So mag es möglich sein, einen Abnehmer für Plastikgranulate mit Hilfe eines Sozialen Netzwerkwerkzeug zu finden, nicht aber welcher Markt derzeit hohe Preise für das Material zahlt oder eine Berechnung für die derzeitigen Speditionskosten zu diesem Abnehmer.
Daher spielen derzeit Mash-ups nicht umfassend ihre Stärke aus, dem Benutzer einen individualisierten Informationskontext zu ermöglichen. Aus der Sicht der Informationsökologie sind sie „top-down“ in dem sie Informationskontexte auf Informationsbedarfe „drüber stülpen“. Ein Mash-up, das sich aufgrund des individuellen Informationsbedarfs konfiguriert, d.h. einen „bottom-up“ Ansatz geht, um den entsprechenden Informationskontext zu präsentieren, gibt es hingegen wie Pageflakes zeigt erst äußerst rudimentär.
3.2 Ausblick
Abb. 2: Schlüsseltechnologien und die bedienten Informationskontexte
Während mit dem Web 1.0 Informationen darstellbar waren, sind im Zuge des Web 2.0 Informationskontexte entstanden, die es nun individuell zusammengestellt zugreifbar zu machen gilt. Hier setzen Meta-Aggregatoren an, die basierend auf dem individuellen Informationsbedarf automatisch relevante APIs auswählen und zusammenführen. Taxonomierte und folksonomisierte Suchergebnisse werden dabei mit relevanten medialen Inhalten in einer Rich Internet Applikation zu einem Dashboard zusammengeführt. Alle sozialen Komponenten, wie soziale Suche, gemeinschaftliche Indexierung und Lesezeichen werden mit relevanten Inhalten (Text, Fotos, Videos und Kartierung) und durch taxonomiegetriebene Verzeichnisse ergänzt. So entsteht eine Plattform, die einen Überblick über benutzerspezifische Informationskontexte generiert und damit einen größeren Einblick über periphere relationale Informationen gewährt. Dieses Werkzeug kann so helfen KMUs Vernetzungspotentiale, marktspezifische Entwicklungen und Dynamiken, sowie Potentiale von internen Wissensbeständen aufzuzeigen. Nach Erschließung dieser Kontexte können nachfolgend Maßnahmen zur vertiefenden Informationsgewinnung unternommen werden.
Derzeit werden Forschungen in diesem Bereich hier an der International School of New Media unternommen aus denen Ergebnisse auf der Knowtech 2007 präsentiert werden sollen.
Literatur
[Alb07] Alby, T.: Web 2.0 – Konzepte, Anwendungen, Technologien, (Hanser)
[BHL01] Berners-Lee, T.; Hendler, J.; Lassila, O.: The Semantic Web. Scientific American, 284(5), 34-43.
[CIP04] Capaldo, G.; Iandoli, L.; Ponsiglione, C.: Value creation in small firms: a competence-based approach. Conference Proceedings “Value creation in entrepreneruship and SMEs”, 20-23 September 2004, University of St. Gallen. Empfangen von http://www.kmu.unisg.ch/rencontres/RENC2004/Topics/Capaldo_Renc_2004_Topic_A.pdf at 27.07.2006.
[DCU04] Drejer, A.; Christensen, K.S.; Ulhøi, J. P.: Understanding intrapreneurship by means of state-of-the-art knowledge management and organisational learning theory. Int. Journal Management and Enterprise Development, Vol. 1, No. 2, 2004. S. 102-119.
[HD06] Hasebrook, J.; Dohrn, S.: Levels: Kompetenztransfer in Gründer- und Medienparks. Abschlußbericht an die Arbeitsgemeinschaft Betriebliche Weiterbildungsforschung (ABWF e.V.). Berlin: ABWF.
[HD07] Hasebrook, J.; Dohrn, S.: Knowledge Transfer in IT Clusters: Interaction of Organizational Competence and Social Networks in Incubators
[HHLS05] Hammond, T.; Hannay, T.; Lund, B.; Scott, J.: Social bookmarking tools: a review. D-Lib Magazine, 11(4), S. 1-22.
[Hub03] Hubermann, B.A.: The laws of the Web: Patterns in the ecology of information. Boston, MA: M.I.T. Press.
[Iws07] Internet World Stats, Vmpfangen von http:/www.internetworldstats.com am 29.05.07
[JS05] Jansen, B. J.; Spink, A.: How are we searching the World Wide Web? A comparison of nine large search engine transaction logs. Information Processing and Management, 42(1), S. 248-263.
[KM06] Kolbitsch, J.; Maurer, H.: The transformation of the Web: How emerging communities shape the information we consume. Journal of Universal Computer Science, 12 ( 2), S. 187-213.
[Mcc01] McCurley, K.S.: Geospatial mapping and navigation of the web. Proceedings of the 10th international conference on World Wide Web, S. 221-229.
[TAAK04] Teevan, J.; Alvarado, C.; Ackerman, M.S.; Karger, D.R.: The perfect search engine is not enough: study of orienteering behavior in directed search. Conference Proceedings CHI 2004, S. 415-422.
[TSA03] Tornatzky, L.; Sherman, H.; Adkins, D.: A National Benchmark Analysis of Technology Business Incubator Performance and Practices, National Business Incubation Association, USA
[W3C07] World Wide Web Constortium, Empfangen von http://www.w3.org/2005/01/timelines/timeline-2500x998.png am 24.05.07
[WGN07] Witten, I.H., Gori, M., & Numerico, T. (2007). Web Dragons. Inside the myths of search engine technology. (Morgan Kaufmann)
1. Einleitung
In die Krise führen klein- und mittelständische Unternehmen (KMU) nicht fehlende Ressourcen und auch nicht mangelndes Eigenkapital, sondern schlicht Managementfehler und fehlende Markt- und Wettbewerbskenntnisse [HD07]. An einer an der ISNM in Lübeck gemeinsam mit der Wirtschaftsförderung und der IHK Lübeck durchgeführten Veranstaltungsreihe zum Wissensmanagement in KMU nahmen rund 30 Firmen teil, die zugaben, dass ihr Tagesgeschäft sie so sehr vereinnahmt, dass Möglichkeiten für Kooperationen, Markt- und Technikerschließung allzu oft ungenutzt bleiben – ganz zu schweigen von den Potenzialen der eigenen Mitarbeiter. Aktuelle Studien aber zeigen immer wieder, dass die systematische Erschließung der eigenen Wissensressourcen und die Bildung von persönlichen und geschäftlichen Netzwerken entscheidende Erfolgsfaktoren sind [HD06] In Studien zeigt sich beispielsweise, dass erfolgreiche Unternehmer oftmals aktiv in Verbänden und Vereinen mitarbeiten [CIP04], dass erfolgreiche Unternehmensgründungen von vielen Informationszuträgern und Unterstützung im Management abhängig sind [TSA03], und dass einige Unternehmen Prozessnetzwerke bilden, die den herkömmlichen Wettbewerb aushebeln. Internet-Technologien und darauf basierende Dienste haben diese Entwicklungen teilweise erst ermöglicht, auf jeden Fall aber erheblich beschleunigt: [DCU04] fordern konsequenterweise „Intrapreneurship“, das Unternehmertum in Prozessnetzwerken, das ohne Wissensmanagement der neusten Generation gar nicht denkbar ist. Welche Werkzeuge stehen bereit und welche Möglichkeiten bietet das neue „Web 2.0“ den KMU, um in turbulenten Märkten zu bestehen, aktuelle Trends rechtzeitig zu erkennen, und um ihre Fähigkeit zu erhören, sich ständig wechselnden Markterfordernissen anzupassen? Abb. 1 zeigt zusammenfassend die Evolution der Anforderungen an Unternehmen, die die Entwicklung des World Wide Webs hervorbringt.
Abb. 1: Aus der WWW Entwicklung sich ergebende Anforderungen an Unternehmen – in Anlehnung an [DCU04], [W3C07] und [Iws07]
2. Schlüsseltechnologien
2.1 Web 1.0: Taxonomien
Die informationsbedarforientierte Suche im Internet war seit den jüngsten Tagen des World Wide Web (WWW) ein vieldiskutierter Ansatz und spielte mit zunehmender Durchdringung organisationaler Strukturen auch für das Wissensmanagement eine zunehmende Rolle [Hub03].
Mangels technischer Alternative wurden zuerst im WWW Verzeichnisportale zur Informationslokalisierung genutzt (z. B. Yahoo), die nach einer von Redakteuren vorgegebener Taxonomie gepflegt wurden. Jedoch gibt es natürlich Diskrepanzen bei der Kategorisierungsbemessung bedingt durch menschliche Weltanschauungen. So ist nicht eindeutig zu entscheiden, ob ein Großhändler für Plastikregranulate in Abfallwirtschaft, petrochemischen Industrie oder Import/Export einzustufen ist? Die ausschließliche Verwendung von Verzeichnissen greift daher zu kurz, da die Anwender und Redakteure taxonomisch nicht zwingend einheitlich urteilen.
Suchmaschinen wie Google durchsuchen ihren eigenen Suchindex nach dem vom Benutzer eingegebenen Suchwort [WGN07], [JS05]. Jedoch hat auch diese Methode zwei Probleme, denn zum einen werden Doppeldeutigkeiten nicht eliminiert (Schlagwort „Wood“: Wood Sägewerke, Robin Wood e.V., Elija Wood, etc.) und zum anderen werden vor allem Suchergebnisse sehr niedrig angesiedelt, die zwar höchstrelevant sein können aus Anwendersicht, aber im Gegensatz zu suchoptimierten Seiten nur schwach verlinkt sind (z.B. Studie über Gartenlandschaftsbau in Schleswig-Holstein) [TAAK04]. Dieses führt zu dem Paradoxen, dass der Benutzer nur durch den genauen Suchbegriff unerwünschte Suchergebnisse eliminieren kann, wobei ihm der dafür notwendige Suchbegriff jedoch noch nicht bekannt ist.
Es ist also möglich im Verzeichnis nach kontextnahen Informationsangeboten zu suchen, um so einen Rückschluss auf relevante Informationskontexte zu ziehen, die noch nicht in die Betrachtung mit eingeflossen sind. Die Delimitierung eines Suchkontextes ist daher eine relativ aufwendige Maßnahme, die nur graduell den Suchkontext freigibt und dabei individuelle Kompetenzen seiner Anwender ausspart.
2.2 Semantic Web: Ontologien
Das Semantic Web soll Maschinen die Bedeutung der Begriffe zugänglich machen, um so die Informationskontexte selbsttätig aufzuschlüsseln [BHL01]. Damit das Semantic Web im Internet zum Leben erweckt wird, bedarf es einer umfassenden Ontologie, welche ähnlich dem einer Taxonomie ist, aber darüber hinaus Regeln und Bedingungen dieses speziellen Konzeptes aufweist. Eine Ontologie beschreibt die Beziehung der Wörter zueinander bzw. ist die Repräsentation eines relativistischen Wirklichkeitskonzepts. Diese Ontologie wird als Regelwerk über die Wörter gestülpt, weswegen man hier von einem „top-down“ Ansatz spricht.
Eine umfassende Ontologie ist jedoch ein Problem, das die Forschung um die Künstliche Intelligenz seit ihrer Entstehung in die Schranken verweist. Diese vollständige Ontologie wäre aber notwendig, wenn das Semantic Web im Internet durchdringend Wirklichkeit werden soll.
Eine weitere Hürde auf dem Weg zum Semantischen Web ist seine komplexe Beschreibungssprache, nämlich das Ressource Description Framework und RDF Schema. Die zeitlichen und technischen Anforderungen zur semantischen Kennzeichnung von Web-Inhalten sind für den durchschnittlichen Web-Autor damit enorm und gerade bei täglich neuen divergierenden Inhalten ökonomisch unvereinbar. Der durchschlagende Erfolg des Semantic Web bleibt daher aus, da die Mehrheit der Web-Autoren nicht den verbundenen Zeitaufwand betreibt, die bereitgestellten Inhalte korrekt semantisch auszuzeichnen.
So ist das Semantic Web vor allem dort erfolgreich, wo man sich leicht auf ein Konzeptverständnis einigen kann und die technischen Kompetenzen verfügbar sind, dieses umzusetzen – nämlich in unternehmensweiten Intranets. Leider sind die Ontologien verschiedener Intranet aber nicht per se interoperabel, so dass auch hier beispielsweise zwischen Abnehmern und Lieferanten kein einfacher Brückenschlag gelingt.
2.3 Web 2.0: Folksonomien
Web 2.0 Applikationen kennzeichnen sich dadurch aus, dass sie ihren Benutzern ermöglichen, eigene Inhalte auf einfache Art und Weise zu erstellen und diese mit anderen Benutzern zu verknüpfen. Unter diesen Umständen wird der Anwender ebenfalls zum Inhalteanbieter, so dass man hier auch von Prosumern spricht. Durch die geringen technischen Anforderungen und die oftmals desktop-ähnlichen Rich Internet Applikationen, können Prosumer so Information und Wissen einbringen, bearbeiten und weiterreichen [Alb07].
Oftmals kommt zum Kennzeichnen von Informationen und Wissen das Tagging zum Einsatz, welches die Verschlagwortung von Inhalten bezeichnet. Dabei wählte der Anwender Schlagworte aus, welche zu einer Folksonomy, d.h. Sammlung von benutzten Schlagworten, aggregiert werden können. Webdienste wie del.icio.us laden getaggte Lesezeichen auf die Server und stellen diese anderen Benutzern zur Verfügung, die wiederum diese durch ihre eigenen Tags ergänzen können [HHLS05]. Durch diese gemeinschaftliche Indexierung können recht umfangreiche Folksonomien entstehen. So findet die Suche nach „Hamburg“ ähnliche Suchergebnisse wie „HH“, denn die Chancen stehen gut, dass Benutzer entsprechende Inhalte entweder mit „HH“ oder mit „Hamburg“ bereits gekennzeichnet haben. Tags werden nicht nur für Lesezeichen eingesetzt, sondern auch zur Kategorisierung von Bildern, Videos, Blogs oder Produkte eines Online-Versandhandels. Sie sind aus Benutzersicht ad-hoc anzuwenden, ohne dass dieser sich mit dem Konzept von dem Ausmaß einer Taxonomie auseinander setzen muss.
Die häufigste Darstellungsform von Folksonomien ist die Tag Cloud, in der Begriffe nach Häufigkeit hervorgehoben werden. D.h. populäre Ergebnisse werden hervorgehoben und was populär ist, zieht auch weitere Nutzer an, so dass Folksonomien sich den Vorwurf gefallen lassen müssen, lediglich einen thematischen Trampelpfad zu beschreiben. Je populärer, desto mehr Interessierte wohingegen weniger populäre Inhalte in der Versenkung verschwinden. Eine Gleichberechtigung der Themen ist daher nicht der Fall. Jedoch schafft die Masse auch Vertrauen innerhalb der Gemeinschaft, denn z. B. beschönigende Schlagworte von Marketingabteilungen fallen nicht ins Gewicht. Folksonomien erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit oder vermögen der Präzision von durch Redakteure gewartete Taxonomien. Anders als bei einer Taxonomie werden auch Mehrdeutigkeiten wie z.B. Schulleiter (einmal der Rektor oder die Trittleiter der Schule) oder enzyklopädisches Falschwissen wie z.B. das Tag „Fisch“ für einen Wal nicht eliminiert.
Es gilt jedoch zu bedenken, dass Folksonomien eher als eine Art Abfallprodukt des taggings entstehen, welches die individuelle Indexierung von Inhalten auf schnelle und einfache Art aus der Sicht des Anwenders ermöglicht. Jedoch bietet dieser „bottom-up“ Ansatz ein bestimmtes Maß an Semantik, das für viele Anwender einen guten Trade-off zwischen Aufwand und dem offensichtlichen Nutzen darstellt. Ohne ökonomisch entscheidenden Mehraufwand entsteht dabei eine Möglichkeit zur Vernetzung zu anderen Inhalten anhand derselben Schlagworte. Eine gleichzeitige Suche und Auswertung mit denselben Schlagworten in Sozialen Netzwerken, Blogs, Online Lesezeichen, etc. ermöglicht daher einen Überblick in den für die Gemeinschaft relevanten Informationskontext. Somit sind die Vorraussetzungen geschaffen, den Vernetzungsgrad des eigenen Wissens mit kontextnahem Wissen unter relativ geringem Aufwand und technischem Verständnis stark zu erhöhen.
2.4 Aggregation von Informationskontexten im Web 2.0
Netzwerkaggregatoren
Mit der Einführung von Werkzeugen zur Erstellung eigener Inhalte und die Vernetzung derer auf einfache Art und Weise, begründete sich die rapide Verbreitung dieses Ansatzes im Gegensatz zum technisch detaillierteren Semantic Web. Während aber das Semantic Web einen Aufsatz auf das Web 1.0 Konzept ist, in dem Inhalteanbieter und Benutzer getrennt sind, und damit die Metainformationen über Prosumer und deren Wirkungskontexte völlig ausspart, sind im Web 2.0 diese Informationen zugänglich und verwertbar für die Erstellung von Informationskontexten. Durch diese Entwicklung werden jetzt auch z.B. soziale Komponenten für die Informationssuche im Internet relevant. So gibt es mittlerweile Social Bookmarking, Social Tagging, Social Search und Social Networks. Gerade letztere sind von Interesse, da getrieben durch die Vernetzung auch soziale Kontakte und deren Kompetenzen verwertbar werden. Mittlerweile spielen Social Networks wie z.B. LinkedIn, XING oder Plaxo eine entscheidende Rolle, wenn es um das Knöpfen unternehmerischer Kontakte geht. Für wissenschaftliche Netzwerke stehen z.B. Academici bereit und soziale Netzwerke privater Natur z.B. Facebook und studiVZ.
Jedoch ist eine Person nicht nur Teil eines einzigen Netzwerkes, sondern gehört mehreren Netzwerken an, die jeweils ihr eigenes Netzwerk bilden. So besteht das Netzwerk eines Anwenders aus wirtschaftlichen, akademischen und privatem Netzwerk, in denen sich Kontakte überlappen oder ergänzen. Eine Informationssuche die Social Networks übergreifend Inferenzen bildet, ist bis dato aber noch nicht realisiert worden, da vor allem Anbieter wirtschaftlicher Social Networks diese Funktion nicht bereitstellen. Hier wird sogar teilweise erst gegen eine Gebühr Zugriff auf eine vordefinierte Suchmaske gegeben, so dass der Nutzen des Netzwerks im ganz Wesentlichen von dem individuell betriebenen Zeitaufwand für die Pflege des eigenen sozialen Netzwerk abhängig ist. Für die ad-hoc Aggregierung eines spezifischen Informationskontextes ist daher nicht nur die Reduktion auf das wirtschaftlich soziale Netzwerk hinderlich, sondern auch die kontinuierlich zu investierenden zeitlichen Ressourcen.
Es werden jedoch bereits Applikationen entwickelt, die sich dezidiert um das Zusammenführen eines Netzwerk aus Netzwerken bemüht und dabei externe Social Networks mit einbezieht, wie z.B. PeopleAggregator (www.peopleaggregator.com). PeopleAggregator ermöglicht die Kombination aus multimedialen Inhalten und Netzwerke durch die Anbindung an die externen Applikationen. Hierfür ist es notwendig, dass der externe Dienstleister seine API geöffnet und dokumentiert hat, damit ein Abrufen der Inhalte gelingt. So verlinkt PeopleAggregator z.B. Facebook für die sozialen Netzwerke, Flickr für Fotos und Blogger für Blogs.
Dienstübergreifende Abfragen anhand von Schlagwortern werden so ermöglicht. Jedoch bleibt PeopleAggregator bei seiner Ausrichtung auf Social Content derzeit sehr rigide. Eine Verknüpfung zu Google Earth für ein flexibles Geo-Informations-System ist z.B. noch nicht möglich, kann aber aufgrund der Lizenzstruktur in Eigenregie entwickelt werden.
Kontextaggregatoren
Internetdienstleister sollten ein Interesse haben, die APIs für ihre Applikation offen zu legen, um so eine möglichst große Anzahl von Benutzern an ihren Service anzubinden. Mash-ups, d.h. die Kombination von verschiedenen Webapplikationen um einen Mehrwert zu erschaffen, fungieren als Kontextaggregatoren bei der systematischen Informationszusammenführung. Sie ermöglichen oft einen detaillierteren Einblick in einen spezifischeren Kontext wie z.B. Houses.com (eine Kombination von Craigslists und Google Maps), das die Kartierung von Leerständen ermöglicht. D.h. die Mash-ups bedienen meist einen spezialisierten Kontext, der in diesem Fall Fragen wie „welche Leerstände sind in meiner unmittelbaren Umgebung“ beantwortet, nicht aber u.U. ebenfalls wichtige Fragen wie die Kriminalitätsrate oder die zu entrichtende Grundsteuer für eine kommende Firmenansiedelung [Mcc01].
Ausgefeilte Mash-Ups wie Pageflakes.com nehmen Dashboard Charakter an. Dieser Anbieter integriert themenbezogene API verschiedener Dienstleister in einer Rich Internet Applikation. Die Themen sind dabei frei wählbar aus: News, Sports, Finance, Videos, Tech, Music, Games, Movies/TV, Food & Gossip, so dass schnell ein Überblick an aktuellen themenbezogenen Informationskontexten generiert werden kann. Der Erfolg von Mash-ups verdeutlicht daher zum einen die vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten der ursprünglichen Applikationen, aber auch den Bedarf an Aggregation von Informationskontexten auf Anwenderseite.
3. Zukünftige Entwicklungen
3.1 Metaaggregatoren
Mittlerweile gibt es hunderte von Mash-ups, die einen jeweiligen Kontext bedienen. Die meisten Mash-ups setzen sich aus einer Kombination von APIs verscheidener Websites zusammen. Aus Benutzersicht bietet sich somit eine Vielzahl von Informationsangeboten, die jedoch ein Manko gemein haben. Für eine erfolgreiche Lösungsstrategie muss der Benutzer die Existenz des Mash-Ups kennen und ebenso mit demselben Problem konfrontiert sein, für das das Mash-Up ursprünglich konzipiert wurde. Es entstehen daher oft divergierende Anforderungen zwischen den tatsächlichen Informationsbedarfen und dem präsentierbaren Informationskontext [KM06]. So mag es möglich sein, einen Abnehmer für Plastikgranulate mit Hilfe eines Sozialen Netzwerkwerkzeug zu finden, nicht aber welcher Markt derzeit hohe Preise für das Material zahlt oder eine Berechnung für die derzeitigen Speditionskosten zu diesem Abnehmer.
Daher spielen derzeit Mash-ups nicht umfassend ihre Stärke aus, dem Benutzer einen individualisierten Informationskontext zu ermöglichen. Aus der Sicht der Informationsökologie sind sie „top-down“ in dem sie Informationskontexte auf Informationsbedarfe „drüber stülpen“. Ein Mash-up, das sich aufgrund des individuellen Informationsbedarfs konfiguriert, d.h. einen „bottom-up“ Ansatz geht, um den entsprechenden Informationskontext zu präsentieren, gibt es hingegen wie Pageflakes zeigt erst äußerst rudimentär.
3.2 Ausblick
Abb. 2: Schlüsseltechnologien und die bedienten Informationskontexte
Während mit dem Web 1.0 Informationen darstellbar waren, sind im Zuge des Web 2.0 Informationskontexte entstanden, die es nun individuell zusammengestellt zugreifbar zu machen gilt. Hier setzen Meta-Aggregatoren an, die basierend auf dem individuellen Informationsbedarf automatisch relevante APIs auswählen und zusammenführen. Taxonomierte und folksonomisierte Suchergebnisse werden dabei mit relevanten medialen Inhalten in einer Rich Internet Applikation zu einem Dashboard zusammengeführt. Alle sozialen Komponenten, wie soziale Suche, gemeinschaftliche Indexierung und Lesezeichen werden mit relevanten Inhalten (Text, Fotos, Videos und Kartierung) und durch taxonomiegetriebene Verzeichnisse ergänzt. So entsteht eine Plattform, die einen Überblick über benutzerspezifische Informationskontexte generiert und damit einen größeren Einblick über periphere relationale Informationen gewährt. Dieses Werkzeug kann so helfen KMUs Vernetzungspotentiale, marktspezifische Entwicklungen und Dynamiken, sowie Potentiale von internen Wissensbeständen aufzuzeigen. Nach Erschließung dieser Kontexte können nachfolgend Maßnahmen zur vertiefenden Informationsgewinnung unternommen werden.
Derzeit werden Forschungen in diesem Bereich hier an der International School of New Media unternommen aus denen Ergebnisse auf der Knowtech 2007 präsentiert werden sollen.
Literatur
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[WGN07] Witten, I.H., Gori, M., & Numerico, T. (2007). Web Dragons. Inside the myths of search engine technology. (Morgan Kaufmann)
Thursday 10 April 2008
Parametering Knowledge Networks in Clusters and Business Process Networks
Industrial cluster are widely recognised as an economic viable entity, which is more innovative and more competitive than the market average of non-clustered competitors. Business support agencies and local governments recognise cluster formation as a sound strategy for economic growth. However, clusters are self organising and thus, it is difficult influence their growth and viability directly. Instead, it is more appropriate to create a sound cluster environment and infrastructure in which the self organisation process of clusters triggers well.
The self organising process takes place along the structural layers of a cluster, i.e. cluster management and cluster organisations, political, financial and academic institutions, as well further training centers. For the formation process these layers have to connect with each other through a network. Since networks enable the exchange of knowledge, the denser a network is, the higher the knowledge density is within that network. Using knowledge means applying it to a context, which constantly changes in a cluster just as much as it does within a network. As competencies are regarded as “dispositions of self-organising knowledge” (cf. Erpenbeck), a cluster with a high density network allows for a freer flow of competencies than a cluster with a low density network.
These “network competencies” demand from the structural layers to produce, offer and process the knowledge required by the network. Thus, instead of “pushing” knowledge into this system and trying to convince receiving entities of its necessity, it is required to “pull” the appropriate knowledge off this network thereby signalling its utility and making visible the value added by that network. The accumulation of this knowledge pull by the network structural layers maps the network’s knowledge preference.
In fully established business process networks there are plenty of network service providers with one network process orchestrator effectively coupling the available network resources. Network service providers are required to excel in their core competencies while network process orchestrators need to have detailed knowledge about each service provider as well as having the competency of utilising the network resources in the most effective way. By having a high degree of competence in organising the knowledge flows within the network, network orchestrators can offer on-demand highly diversifiable services, as a result of the complexity the network is able regulate, while supporting service providers in most effectively contributing towards the business process network. BPN and clusters have in common that through their network an emergent value is created.
Variety supporting institutional innovation?
Along the progress of the project: Integrated Competency Management (Integriertes Kompetenzmanagent), we developed a modell and a questionnaire to test it against (if interested please comment and I will send them to you). The modell centers on our primary focus: How can diversity be a source for innovation? Diversity in a wider context is regarded as being aspects of variety. However, it is still being misunderstood as trying to offer equal chances to everyone in an organisation in Germany.
We want to focus on variety as a source and vehicle for innovation. To achieve this, we have designed a questionnaire in a first attempt to get an overview of diversity:
- As a source for innovation
- As an enabler for innovation
- In the development of innovation
- For the distribution of innovation
Each section has a set of up to 8 questions with a six dimensional scale to enable a definite position whether to support the statement or not. By looking at the entire process we hope to understand how much of an innovation culture has been established and how well formed institutional innovation is.
Without a doubt product innovation or business modell innovation still remain very important to stay competitive, but there has been a lot of pressure to increase the speed of innovation itself. The pressure comes from cultures, such as Chinese understanding of intellectual property, to the surfacing of global players from emerging markets such as India (IT, Cars) and China (Electronic, Cars). While Open Innovation has been heralded, it just adds another pillar to innovation management already dealing with product innovation and business modell innovation by optimizing the knowledge supply chain to the research and development department. Institutional Innovation, however, is strategic, in a sense that it is a long term goal since it requires a constant reinvention of the organisation from top to bottom. This only works if there exists an innovation culture in which emotions drive employees to discuss ideas, share and exchange their knowledge, receive support from management for the development of ideas. Whereas it is the management's foremost objective to maintain these emotions by boldly living the culture driving innovation as well as having the instruments at hand to manage the development progress of the ideas. This is by no means an easy tasks, as emotions are soft while decisions have to be made on hard facts.
So it is our attempt to classify how diversity as a soft variable can be put to use as indicating the progress of institutionalised innovation. Ultimately innovation cannot be planned. One only provides a channel in which the ressources can flow and self-organise.
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