Metawissen als Voraussetzung für den Wissensaustausch und die Kooperation beim Wissensmanagement

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1 Sonderdruck Metawissen aus: als Voraussetzung Zeitschrift für für den Medienpsychologie, Wissensaustausch und 15 (N.F. die Kooperation 3) 1, 3 12, beim Hogrefe-Verlag Wissensmanagement Göttingen 2003 Metawissen als Voraussetzung für den Wissensaustausch und die Kooperation beim Wissensmanagement Thomas Herrmann, Andrea Kienle und Natalja Reiband Zusammenfassung. Metawissen ist als eine Form der kognitiven Steuerung und Kontrolle ein förderlicher Faktor des Wissensmanagements. Diese Annahme wurde anhand der empirischen Daten einer explorativen Untersuchung (47 halbstrukturierte Interviews) in fünf Unternehmen deutlich, bei denen technische Systeme als Medium des Wissensaustauschs eingesetzt wurden. Es ergibt sich eine Differenzierung zwischen verschiedenen Aspekten des Metawissens der Akteure: Inhalte, Teilnehmer, Nutzungsverlauf, Selbstwirksamkeit, Kooperation, Strukturierung. Metawissen ergänzt die bekannten Erfolgskriterien oder Barrieren des Wissensmanagements und es kann helfen, die Beteiligung am Wissensaustausch zu steigern und die Qualität der kooperativ aufgebauten Wissensstrukturen zu sichern. Schlüsselwörter: Wissensmanagement, Wissensaustausch, Metakognition Meta-knowledge as pre-condition for knowledge sharing and cooperation in the context of knowledge management Abstract. Meta-knowledge can be considered as a kind of cognitive control which supports the exchange of knowledge. This assumption was found by the empirical data of an explorative analysis (47 semi-structured interviews) in five different enterprises where technical systems were employed as media for knowledge management. The results lead to a differentiation between six aspects of meta-knowledge referring to content, characteristics of the participants, process of usage, self-efficacy, cooperation and the way of structuring of content. Meta-knowledge completes the set of success criteria or obstacles for knowledge management. It can help to increase the participation in exchanging knowledge and to assure the quality of the cooperatively developed structures of knowledge. Key words: knowledge management, knowledge exchange, meta-cognition Einführung Wissensmanagement in Unternehmen wird zunehmend mit computerbasierten Informations- und Koordinationsplattformen unterstützt. Mit solchen Systemen will man Wissen ablegen, weiterentwickeln und innerhalb sowie zwischen Projekten verteilen. Wissensmanagement wird als kooperative Aufgabe angesehen, bei der die Mitarbeiter eines Unternehmens sowohl Wissen bereitstellen als auch abrufen. Computersysteme und -netze können die hierfür relevanten Formen der Kooperation, Kommunikation und Koordination unterstützen und wirken als Medium des Wissensmanagements. Die Akteure können die vielfältigen technischen Funktionen nutzen, sie müssen sie aber auch erlernen. Dabei ist nicht nur die Mensch- Computer-Interaktion relevant, sondern vor allem die angemessene organisatorische Integration der Funktionalität in die stattfindenden Kooperations- und Kommunikationsprozesse. Dieser Beitrag setzt die Diskussion zur Relevanz motivationaler und sozialpsychologischer beziehungsweise gruppendynamischer Faktoren für das Wissensmanagement als bekannt voraus. Er vertieft nicht die Akzeptanzproblematik oder die Rolle von Anreizen. Vielmehr konzentriert er sich aufgrund empirischer Ergebnisse auf die kognitiven Voraussetzungen, die unter dem Gesichtspunkt des Metawissens bei den Akteuren zum Gelingen des Wissensaustauschs beitragen können. Die Relevanz des Metawissens wird bisher vernachlässigt, obwohl es mit den bislang diskutierten Faktoren in enger Verbindung steht. Zunächst werden das hier zugrunde gelegte Verständnis von Wissensmanagement sowie die Relevanz einer soziotechnischen Perspektive und des Metawissens erläutert. Danach wird die Methode der empirischen Untersuchung dargestellt. Die Ergebnisse beschreiben sechs Formen des Metawissens, deren Bedeutung für das Wissensmanagement in der abschließenden Diskussion erörtert wird. DOI: //

2 4 Thomas Herrmann, Andrea Kienle und Natalja Reiband Wissensmanagement Unternehmen verfolgen mit dem Wissensmanagement verschiedene Ziele, von denen folgende besonders relevant sind: Verbesserung des Überblicks über die Kompetenzen der Belegschaft und direktere Nutzung dieser Kompetenzen, kontinuierliche Verfügbarkeit von Wissen auch beim Wechsel von Mitarbeitern, Einführung von Prozessen des organisationalen Lernens, bessere Nutzung elektronisch dokumentierter Kommunikationsvorgänge und Projektunterlagen als organizational memory. Wissensmanagement ist auf diese Ziele gerichtet und lässt sich als Bündelung und Abstimmung von organisatorischen, qualifizierenden, technischen und die Unternehmenskultur betreffenden Maßnahmen charakterisieren. In der Literatur wird Wissensmanagement sowohl als Gestaltungs- als auch als Analysegegenstand behandelt. Dabei sind verschiedene Disziplinen beteiligt, zum Beispiel die Betriebswirtschaft (s. etwa Probst, Raub & Romhardt, 1998) oder die Soziologie (z.b. Willke, 1998). Wir konzentrieren uns auf den Einfluss technischer Medien im Sinne fortgeschrittener Intra- und Internetfunktionalität. Die relevanten technischen Komponenten sind in Tabelle 1 aufgelistet. Die Basis bilden in der Regel Datenbanken Wissensarbeit Wissen zur Aufgabenbearbeitung nutzen Wissensmanagement Wissen evaluieren, Lücken identifizieren Wissen suchen und finden Wissen darstellen technische Komponenten des Wissensmanagements Wissen gewinnen und explizieren Wissen strukturieren und ablegen Wissen verteilen und kommunizieren Abbildung 1. Aufgaben der Wissensarbeit im Wissensmanagement. und Ordnerstrukturen, die das Dokumentenmanagement und das Abrufen und Ablegen von Daten unterstützen. Wissensmanagement kann durch eine technische Kommunikationskomponente gefördert werden, um Informationen nachzufragen oder etwa die Aufnahme bestimmter Inhalte in das System zu empfehlen. Jede einzelne Komponente für sich oder ihre lediglich additive Verfügbarkeit bilden noch kein Wissensmanagementsystem. Dieses entwickelt sich erst, wenn die Komponenten durch und mit weiteren Maßnahmen insbesondere organisatorischer Art integriert werden. Dann kann die Einheit eines soziotechnischen Systems entstehen. Um ein Wissensmanagementsystem zu realisieren, muss man die mit ihm verbundenen besonderen Aufgaben analysieren. Abbildung 1 zeigt eine mögliche Einteilung, die wir für sinnvoll halten. Diese Aufgaben des Wissensmanagements haben Wissen zum Gegenstand (im Sinne eines Metabezugs). Dieses Wissen wird für solche Aufga- Tabelle 1. Technische Komponenten des Wissensmanagements Technische Komponenten Wissensmanagementdes Wissensmanagements Aktivitäten (s. Abb. 1) Autorenwerkzeuge, gemeinsame Arbeitsbereiche, automatisches Vergleichen und Verschlagworten, Bewertungsfunktionen, Data-Mining-Systeme Datenbank, Ordnerstrukturen, Metadaten, Hyperlinks, Ontologien und Thesauri Shared Workspaces, Diskussionsforen & Chat-Rooms, Awareness- und Benachrichtigungsdienste, Prozesssteuerung und Hinweisdienste Personalisierung, Portale, Konvertierung in ein einheitliches Format (z.b. HTML oder XML), Multimediale Darstellung, WebDesign Volltextretrieval, Semantische Suche, Datenbanktechnologien, Agenten, semantische Ähnlichkeitsmaße, Navigationsunterstützung Bewertungsfunktionen, Protokollierungsmechanismen, Annotationsmechanismen Wissen gewinnen und explizieren Wissen strukturieren und ablegen Wissen verteilen und kommunizieren Wissen darstellen Wissen suchen, finden und abrufen Wissen evaluieren, Lücken identifizieren

3 Metawissen als Voraussetzung für den Wissensaustausch und die Kooperation beim Wissensmanagement 5 ben benötigt, deren Gegenstand die Lösung konkreter Probleme ist, die dem eigentlichen Geschäftszweck eines Unternehmens entsprechen (etwa Beratung zur Fehlerbehebung). Die Aktivitäten in Abbildung 1 werden durch die technischen Komponenten unterstützt und miteinander verknüpft. Wissen ablegen oder Wissen verteilen sind zwar in der Praxis übliche Bezeichnungen, die aber im Grunde unangemessen und höchstens metaphorisch zu verwenden sind. Man kann mit technischen Systemen nur Daten abspeichern und verteilen das Wissen entsteht kontextbezogen durch individuelle Interpretationsleistungen. Beim Ablegen von Daten hofft man, dass sie später so rezipiert werden, dass ihre Interpretation Vorstellungen hervorruft, die mit denen des ursprünglichen Wissensträgers korrelieren. Das Verhältnis zwischen Wissen und Daten ist zusätzlich problematisch, weil es Menschen schwer fällt, Aspekte ihrer Kompetenz zu explizieren und dies zum Teil auch gar nicht möglich ist. Dieses Problem und die Relevanz impliziten Wissens wurden mit Hinblick auf die Künstliche Intelligenzforschung am Beispiel von Expertensystemen bereits ausführlich erörtert. Es ist hier deshalb von Relevanz, weil die Fähigkeit und Bereitschaft, Wissen zu explizieren, bei den Beschäftigten vorhanden sein beziehungsweise erhöht werden muss, damit das Wissensmanagement funktioniert. Dies gilt auch für die Internalisierung von Wissen, das sich zyklisch mit der Externalisierung abwechseln muss, so dass sich in der Kooperation mit anderen Akteuren Wissen auf neuem Niveau entwickelt (s. Engeström, 1999; Nonaka & Takeuchi, 1995). Aufgrund der Transformationsprozesse zwischen Wissen und Daten und der nur partiellen Explizierbarkeit von Kompetenz sind Missverständnisse bei den Kommunikations- und Kooperationsprozessen des Wissensmanagements im Prinzip nicht ausschließbar (Herrmann, 2001; Ungeheuer, 1982). Sie können aber reduziert werden, wenn möglichst viel (Meta-)Wissen über das Wissen und den situativen Kontext bei denjenigen verfügbar ist, die Wissen austauschen und hierfür technische Unterstützung nutzen. Diese Vergegenwärtigung der kontextuellen und individuellen Vorbedingungen eines Kommunikationserfolges gelingt nach unserer Auffassung umso eher, je stärker die Kommunikationsprozesse und Mensch- Computer-Interaktionen in einer soziotechnischen Einheit miteinander verbunden sind. Wissensmanagement als soziotechnisches System Bei einem soziotechnischen System müssen strukturelle Merkmale gegeben sein, die eine dichte und längere Zeiträume überdauernde Integration der organisatorischen, qualifikatorischen und technischen Elemente gewährleisten. Das System Wissensmanagement kann nur funktionieren, wenn es eine Einheit bildet. In der langen Tradition des Konzeptes,soziotechnisches System (seit Trist & Bamforth, 1951) wurde dieser Aspekt vernachlässigt, dass ein System qua Definition eine Einheit repräsentieren muss. Die Bildung einer Einheit, innerhalb derer ein gemeinsamer Kontext, gemeinsame semantische Strukturen etc. erwartbar und eingrenzbar sind, ist aber für das Wissensmanagement zentral. Es wurde jedoch bislang nicht geklärt, wie technische und soziale Strukturen trotz ihrer Unterschiedlichkeit eine Einheit bilden können. Um das Erklärungsdefizit zu überwinden, bietet es sich an, auf die Theorie sozialer Systeme im Sinne von Luhmann (1993) zurückzugreifen. Er überträgt das Konzept der operational und informationell geschlossenen Systeme aus dem Bereich der Biologie (Maturana & Varela, 1987) auf soziale Systeme und kann so auch erklären, in welchem Sinne soziale Subsysteme eine Einheit bilden. Nach Luhmann (1993) werden soziale Systeme durch Kommunikationsprozesse konstituiert, die sich aufeinander beziehen, anschlussfähig sind und somit kontinuierlich Gelegenheit für neue Kommunikationen geben. Mit Hinblick auf soziotechnische Systeme lässt sich dieser Ansatz erweitern, indem man Mensch-Maschine-Interaktionen einbezieht. Auch das Wissensmanagement wird letztlich durch ein Geflecht von Kommunikationen zwischen den Teilnehmern und ihren Interaktionen mit den technischen Komponenten konstituiert. Diese Interaktionen und die Kommunikationen zwischen den Teilnehmern müssen wechselseitig anschlussfähig sein. Dies führt auch dazu, dass sich das System kontinuierlich erneuert. Diese kontinuierliche Erneuerung, die Luhmann (1993) an das Konzept der Autopoiesis anlehnt (Maturana & Varela, 1987), erfolgt ausschließlich nach Maßgabe der eigenen Strukturen des Systems und führt zu einer Abgrenzung gegenüber der Umwelt. Die Außenwelt kann an den Grenzen des geschlossenen Systems zwar Veränderungen erzeugen, die Interpretation dieser Veränderungen und die Reaktion auf sie werden jedoch innerhalb bestimmter Wahlmöglichkeiten ausschließlich durch das System bestimmt. Das Wissensmanagement als Ganzes entwickelt seine Struktur nach eigenen Gesetzmäßigkeiten, es ist selbstreferenziell und reproduziert seine eigene Struktur und damit auch seine eigenen Spielregeln kontinuierlich selbst. Selbstreferenzielle Systeme müssen so Luhmann (1993, S. 25) eine Beschreibung ihrer selbst erzeugen und auch benutzen. Hierdurch sehen wir eine Möglichkeit zu erkennen, ob soziale Strukturen und technische Komponenten zu der Einheit eines soziotechnischen Systems zusammengefügt sind: Das Wissensmanagementsystem selbst muss als Einheit in diesen Selbstbeschreibungen thematisiert werden, und diese müssen als Inhalte in dem System selbst wieder zu finden sein. Diese Inhalte können als Metawissen angesehen werden, das sich damit befasst, wie das Wissensmanagement eines konkreten Systems beziehungsweise Unternehmens funktioniert. Solche Beschreibungen können auch dazu beitragen, das gemeinsame Verständnis von Prozessen der Koordination, Kooperation und Kommunikation im Rahmen des Wissensmanagements zu unterstützen und auch die Bildung einer Vertrauensbasis sowie einer sozialen Identität der Gemeinschaft der am Wissensmanagement Beteiligten zu fördern (im Sinne der

4 6 Thomas Herrmann, Andrea Kienle und Natalja Reiband Konzepte community of practice und social identity bei Wenger, 2000). Metawissen Bei unserer Empirie sind wir auf die Relevanz des Wissens über Wissen gestoßen, das wir als Metawissen bezeichnen. Es kann im Kontext des psychologischen Konzeptes der Metakognition gesehen werden: Metawissen ist dasjenige Wissen, das die Metakognition unterstützt. Eine allgemeine Definition der Metakognition versteht diese als Denken über Denken (Kaiser & Kaiser, 1998). Nach Flavell (1992) werden zwei Dimensionen der Metakognition unterschieden: deklarative (metacognitive knowledge) und exekutive (metacognitive controlling und selfregulation). Für das Wissensmanagement ist unseres Erachtens der exekutive Aspekt relevant. Er beinhaltet zwei Prozesse: metakognitive Steuerung (self-regulation) und metakognitive Kontrolle (self-monitoring). Metakognitive Steuerung sorgt für die Planung, Regelung und Bewertung einer Aktivität (Nelson, 1999). Beispielsweise entscheidet man auf Basis der metakognitiven Steuerung, welche Strategie man für die Erledigung einer Aufgabe wählt oder wie man dabei die Zeit einplant. Beim Wissensmanagement sind entsprechend der metakognitiven Steuerung Fragen relevant, die die beteiligten Akteure mit Hilfe von Metawissen beantworten können, zum Beispiel: Wie plant und koordiniert man den kooperativen Wissensaustausch? Wie strukturiert man die Datenablage im System etc.? Im Kontext der metakognitiven Kontrolle stellt ein Individuum den Fortschritt einer Aufgabe oder die Richtigkeit ihrer Erfüllung fest oder entscheidet, ob man die Aufgabe weiterverfolgt (Nelson, 1999). Dieses Phänomen ist eng mit der Einschätzung der eigenen Kompetenz einer Person und ihrer Wirksamkeit im weiteren Verlauf des Handelns verbunden. Diese Selbstwirksamkeit (self-efficacy oder Kompetenzvertrauen), im Sinne der Kompetenzerwartung einer Person an sich selbst, wird durch frühere Erfahrungen einer Person (z.b. bestandene Prüfungen) beeinflusst (Bandura, 1997). Die Fokussierung auf das Phänomen der Metakognition bedeutet nicht, dass wir andere psychologische Ansätze etwa die Motivationstheorie im Kontext des Wissensmanagements als irrelevant ansehen. Wir wählen diesen Fokus vielmehr deshalb, weil er bislang in der Analyse des Wissensmanagements unterrepräsentiert ist. Tabelle 2. Übersicht über Anzahl der Interviews, Unternehmen der Fallstudie, eingesetzte WM-Systeme Unter- Branche Unter- Technisches Einsatzzweck Monate zwischen Anzahl der nehmen nehmens- System des Systems Systemeinführung Interviews größe und Interview U2 Tele LiveLink Verteilte 6 6 commerce Projektarbeit U3 Versicherung LiveLink Bereitstellung von Informationen aus einzelnen Abteilungen U1 IT-Beratung 200 LiveLink Unterstützung 2 14 ( der Projektcom/de/download/ akquisition index.html) U4 PR-Agentur 80 LotusNotes Ablage aller 12 4 ( Projekt- und lotus/product Kundens.nsf/fa_proho dokumente, mepage) Kommunikation U5 IT-Beratung 75 Württembergisches Ablage 2 5 und Forschung Intranetsystem aller Projekt- ( dokumente de/wm/wmg /index.html) Anmerkung: * Anzahl der Mitarbeiter in Deutschland.

5 Metawissen als Voraussetzung für den Wissensaustausch und die Kooperation beim Wissensmanagement 7 Fragestellung Bei unserer explorativen Studie sind wir durch viele Beispiele und Interviewaussagen auf die Relevanz des Metawissens für die Kooperation beim Austausch und bei der Strukturierung von Wissen gestoßen. Daher analysieren wir die Daten hier unter folgenden Fragestellungen: a) Welches Metawissen ist für die Kooperation beim Wissensaustausch notwendig? b) Welches Metawissen der Akteure ist für den kooperativen Aufbau von Wissen in einem Wissensmanagementsystem notwendig? Methodisches Vorgehen Untersuchungsfelder Die Untersuchungen im Rahmen des BMBF-geförderten Projektes WInn ( wurden in fünf Unternehmen im Jahre 2001 durchgeführt. Tabelle 2 beschreibt die Details der Interviews, der untersuchten Unternehmen und der eingesetzten Wissensmanagementsysteme (WM-Systeme). Insgesamt haben an den Interviews 47 Personen teilgenommen (30 männlich, 17 weiblich). 72 Prozent der Befragten hatten eine abgeschlossene Hochschulausbildung. Die Häufigkeiten in Prozent zu Alter und Ausbildung zeigt Abbildung 2. Zwischen den Unternehmen bestanden keine signifikanten Unterschiede bezüglich des Geschlechts (c 2 (4, N = 47) = 5.8, p >.10), des Alters (c 2 (4, N = 47) = 1.5, p >.10) und der Ausbildung (c 2 (4, N = 47) = 5.9, p >.10) nach dem Kruskal-Wallis- Test. Es wurden Personen mit unterschiedlichen Funktionen in ihrem Unternehmen interviewt: zehn Führungskräfte (Geschäfts- und Projektleiter/innen), 31 Mitarbeiter (Projekte, Abteilungen) und sechs Mitarbeiter/innen der Sekretariate. % % bis 20 Alter in Jahren Abbildung 2. Angaben zu Alter und Ausbildung der Interviewten mittl. Reife / Lehre Ausbildung Abitur Methode der Datenerhebung und Datenanalyse Die Daten wurden im Wesentlichen (neben Beobachtung und Dokumentenanalyse) mit halbstrukturierten, leitfadengestützten Interviews erhoben. Die Interviews wurden durch Gespräche zu technischen und organisatorischen Aspekten des Wissensmanagements mit den Verantwortlichen in den jeweiligen Unternehmen vorbereitet. Die Fragen bezogen sich auf 1. die Wege der Informationsbeschaffung, -ablage und -verteilung, 2. die Qualifizierung zur Nutzung des WM-Systems, 3. die Nutzung des WM-Systems und bestehende Nutzungsprobleme, 4. den Wissensaustausch im Rahmen des Wissensmanagements (Ist-Zustand des Wissensaustausches, Förderung des Wissensaustausches auf organisationaler und technischer Ebene, persönliche Wünsche zur Unterstützung des Wissensaustausches). Vorab wurde geklärt, was die Interviewten unter Wissensmanagement verstehen. Die Fragen des Interviews wurden zu jedem Thema zunächst unspezifisch gestellt, dann zunehmend auf die konkreten Maßnahmen oder Systemkonfigurationen fokussiert. Dadurch wurde Gelegenheit zu narrativen Schilderungen und zugleich eine Möglichkeit zur Konkretisierung der Antworten geschaffen. Die angewendete Methode des halbstrukturierten Interviews ermöglichte es, die Relevanz des Metawissens zu identifizieren und dessen Beschreibung durch die Auswertung der Daten zu vertiefen. Die qualitative Methode war angemessen, da für eine quantitative Untersuchung detaillierte Kenntnisse notwendig sind (Kluwe, 1988), die für die Praxis des Wissensmanagements nicht ausreichend vorlagen. Problematisch mag es erscheinen, dass die Interviewmethode voraussetzt, dass die Interviewten ihr Wissen verbalisieren können, während für das untersuchte Metawissen nicht unterstellt werden kann, dass es immer explizierbar ist. Hierzu ist zu betonen, dass die in den Interviews gestellten Fragen nicht direkt auf die Explizierung von Metawissen gerichtet waren, sondern auf die Probleme und das Verhalten beim Wissensaustausch unter Einsatz der technischen Komponenten. Die Antworten der Interviewten enthielten Aussagen über Defizite oder über positive Erfahrungen im Umgang mit eigenem und fremdem Wissen. Aus diesen verbalen Daten kann dann auf Wissensdefizite beziehungsweise -erfordernisse geschlossen werden, die abstrakt oder indirekt angesprochen werden, ohne dass konkrete Inhalte des Metawissens expliziert werden müssen. Studium

6 8 Thomas Herrmann, Andrea Kienle und Natalja Reiband Die Auswertung erfolgte mittels einer qualitativen Inhaltsanalyse (vgl. Bortz & Döring, 2002) in folgenden Schritten (Schmidt, 2000): a) Identifizierung der Relevanz von Metawissen und Bildung von entsprechenden Kategorien anhand der Interviews in Unternehmen 1. Einen Überblick zu den Kategorien gibt Tabelle 3 anhand von Definitionen und Beispielen. Durch Gespräche mit Experten auf dem Gebiet der wissenschaftlichen Analyse und Gestaltung von Wissensmanagementsystemen wurde die Sinnhaftigkeit des Schemas validiert und vor allem festgestellt, dass die einzelnen Kategorien zumindest aus qualitativer Sicht voneinander unabhängig sind. b) Sichtung des Datenmaterials und Zuordnung von Aussagen zu den jeweiligen Kategorien. Das Kategorienschema wurde auf das Datenmaterial angewandt, das aus den Antworten auf den 3. und 4. Fragekomplex (s. oben) bestand. Dabei waren vor allem die Fragen nach den Problemen und Erfolgsfaktoren des Wissensmanagements aufschlussreich. Zu den Kategorien 1 bis 5 wurden Aussagen gefunden, die das Metawissen direkt beschreiben oder auf seine Notwendigkeit hinweisen (vgl. Ankerbeispiele in Tabelle 3). Zu der Kategorie 6 Strukturierung zählten die Aussagen, die die Qualität der Inhaltsstrukturen im WM-System charakterisieren. Anschließend wurden Unternehmen, in denen Inhaltsstrukturen positiv bewertet wurden, mit solchen verglichen, in denen die Bewertung negativ ausfiel. c) Quantifizierung des Materials (Bestimmung der Anzahl der Personen, deren Aussagen einer Kategorie zugeordnet wurden). d) Rückspiegelung der Ergebnisse an das jeweilige Unternehmen und Diskussion der Ergebnisse mit Praktikern des Wissensmanagements. Tabelle 3. Kategorien des Metawissens Kategorie Definition Ankerbeispiele 1. Inhalte Metawissen über die im technischen System... [damit der Wissensaustausch vorhandenen Inhalte mittels des Systems klappt, sollten Kommentare die] Qualität der Inhalte vermitteln: sind die Inhalte glaubwürdig, aktuell, stimmt die Passage? 2. Teilnehmer Metawissen über die Teilnehmer... [wenn ich Informationen am Wissensmanagement, z. B. Autoren mittels des Systems austausche, von Inhalten, Beteiligten an einem brauche ich] aktuelle Informationen Diskussionsforum etc. über die Auslastung der Mitarbeiter: bei welchen Projekten ist die Person, welches Know-how sie hat. 3. Nutzungsverlauf Metawissen über den Umgang anderer Es wäre sinnvoll zu wissen, mit den im technischen System vorhandenen was mit meinen Angaben passiert. Inhalten (insbesondere die, die man selbst bereitstellt) 4. Selbst- Metawissen über die Wertigkeit, Nützlichkeit Würde erst mal passiv nutzen, wirksamkeit oder Wirkung des eigenen Wissens weiß nicht, ob ich etwas aus meinem für die anderen Systemnutzer Umfeld beitragen könnte. 5. Kooperation Metawissen über Regeln oder Absprachen Auf der ersten Stufe, einfache Funktionen hinsichtlich der Nutzung des Systems braucht man keine Schulungen. mit anderen Nutzern Auf der zweiten Stufe, wie die Zusammenarbeit im Team zu optimieren ist, braucht man Schulungen. 6. Strukturierung Metawissen darüber, wie man Inhalte (Bewertung der Qualität der inhaltlichen strukturiert, insbesondere wenn sie technisch Strukturen als Grundlage des Vergleichs abgespeichert und dargestellt werden zwischen Unternehmen) Informationen zu finden ist schwierig, es gibt zu viele Unterordner.

7 Metawissen als Voraussetzung für den Wissensaustausch und die Kooperation beim Wissensmanagement 9 Ergebnisse Kooperationskonstellationen Die untersuchten WM-Systeme waren durch unterschiedliche Kooperationskonstellationen gekennzeichnet. Diese organisatorischen Unterschiede ließen sich anhand der unterschiedlichen Konfiguration der Lese- und Schreibrechte bei den technischen Systemen erkennen. In Unternehmen 2 waren die einzelnen Projekte gegeneinander abgeschottet: Jeder Nutzer konnte innerhalb seines internen Projektbereichs eine Empfängergruppe definieren, Inhalte lesen und einstellen, jedoch nicht die Inhalte anderer Projekte sehen. In Unternehmen 3 wurden mittels des Systems Informationen und Dokumente unterschiedlicher Abteilungen für das gesamte Unternehmen bereitgestellt. Es wurden besondere Verantwortliche für die Dateneingabe in die Inhaltsbereiche einzelner Abteilungen benannt; auf diese Inhaltsbereiche hatten die meisten Mitarbeiter dann nur lesenden Zugriff. In anderen Fällen (U1, 4, 5) war ein Teil der Daten ausschließlich für die Dokumentation und Kommunikation innerhalb von Projekten zugänglich, während weitere Daten für andere Abteilungen oder das Gesamtunternehmen nutzbar waren. Ergebnisse zu Metawissen Im Folgenden werden die Ergebnisse der empirischen Analyse anhand der in Tabelle 3 erläuterten Kategorien dargestellt. Zusätzlich zeigt Abbildung 3, wie oft die Interviewten sich entsprechend der einzelnen Kategorien geäußert haben. Die sechste Kategorie (strukturierungsbezogenes Metawissen) wurde indirekt aus den Äußerungen in Verbindung mit den Konstellationen in den Unternehmen erschlossen und ist daher nicht quantifiziert. % Metawissen Die in drei Unternehmen gefundenen Aussagen zum Metawissen bezüglich der Selbstwirksamkeit (s. Einleitung zur Erläuterung dieses Konzeptes) befassen sich mit der Frage, welche Informationen eingestellt werden können oder sol- inhaltsbezogenes teilnehmerbezogenes nutzungsverlauf- selbst- kooperationsbezogenewirksamkeitsbezogenebezogenes Abbildung 3. Ergebnisse der Quantifizierung zu fünf Arten des Metawissens. Anzahl der Personen in Prozent Metawissen über die im System verfügbaren Inhalte Aussagen aus vier Unternehmen verdeutlichen, dass das Wissen über die Qualität und Aktualität der Inhalte eine Voraussetzung für die Nutzung des WM-Systems ist. Man will sich auf die Aktualität der erschließbaren Informationen verlassen können und von der Qualität der eingestellten Beiträge überzeugt sein. Wenn man weiß, dass die vorhandenen Inhalte für die eigene Arbeit nur von geringer Relevanz sind, dann wird das System als leer empfunden (71%, U1), was wiederum als wichtiger Grund für eine nur geringe Nutzung des technischen Systems angesehen wird. Metawissen über die Teilnehmer am Wissensmanagement Interviewte aller Unternehmen machten Aussagen, die sich dem teilnehmerbezogenen Metawissen zuordnen lassen. Sie beziehen sich auf Wissen über die Kompetenzprofile und beruflichen Schwerpunkte sowie über die organisatorische Zuordnung der beteiligten Akteure. Dieses Wissen über andere Benutzer ist nach Aussagen der Teilnehmer notwendig, um einen Ansprechpartner schnell (ohne Suchen und Fragen) zu finden. Weiterhin erleichtert es die Bewertung der eingestellten Inhalte und trägt zur Bildung von Vertrauen in die Kompetenz einzelner Akteure bei. Aufschlussreich sind die Aussagen zum Thema Anonymität eingestellter Beiträge, das sowohl auf Fürsprache als auch auf Ablehnung stieß. Letzteres zum Teil mit dem Argument, dass man wissen muss, von wem ein Beitrag stammt, damit man dessen Qualität anhand des Wissens über den Beitragenden beurteilen kann. Metawissen über den Nutzungsverlauf bezüglich der eingegebenen Daten In den Interviewaussagen wird deutlich, dass man wissen will, was mit den eingestellten Inhalten passiert: Wer liest die eingestellten Inhalte? Werden bestimmte Inhalte als interessant eingestuft? Zum Beispiel wollten die Koordinatoren im Unternehmen 3 wissen, wer die eingestellten Inhalte liest und wie diese Inhalte bewertet werden. Die Vermittlung dieses Meta- Unternehmen wissens soll mittels Feedback-Mecha- 1 nismen erfolgen. Es kann Anlass geben, 2 Inhalte zu verbessern, oder helfen, ihre 3 Wichtigkeit zu beurteilen. 4 5 Metawissen über die Selbstwirksamkeit mittels eigener Wissensbeiträge

8 10 Thomas Herrmann, Andrea Kienle und Natalja Reiband len. Zum Beispiel wurde geäußert: Es ist schwierig zu entscheiden, was reingestellt werden soll, auch Angst, was Falsches zu schreiben, sich zu blamieren. Es wird auch gesagt, dass man wissen müsse, welche negativen Konsequenzen dem Nicht-Einstellen des eigenen Wissens folgen können. Relevant in diesem Zusammenhang ist auch das Wissen um Strategien, wie man selbst wirksam zum Wissensaustausch beitragen kann. Metawissen zur Kooperation beim Wissensaustausch In drei Unternehmen wird die Relevanz kooperationsbezogenen Metawissens deutlich. Es betrifft die Regeln der effektiven Zusammenarbeit. So möchten die Teilnehmer (50%, U1, 2) wissen, wie die Zusammenarbeit im Team zu optimieren ist oder welche Kommunikationsregeln sinnvoll sind, zum Beispiel wie man auf Anfragen reagiert. Das Treffen von Vereinbarungen wird als wichtig erachtet, zum Beispiel zur Pflege und Aktualisierung von Inhalten des technischen Systems. Dieses Metawissen wurde zugleich als ein notwendiger Bestandteil der Qualifikationsmaßnahmen bei der Einführung des WM-Systems angesehen. Auch in der Forschung finden sich zahlreiche Hinweise, dass solche Vereinbarungen oder Konventionen für die Kooperation beim Wissensaustausch notwendig sind (z. B. Davenport & Prusak, 1998). Metawissen zur Strukturierung von Datensammlungen Die Beobachtungen in Unternehmen 2 und 3 weisen auf die Notwendigkeit des Metawissens über die geeignete Strukturierung der Inhalte hin. Das System im Unternehmen 2 enthielt nur abgeschlossene Projektbereiche. Die Mitarbeiter sollten die projektinternen Informationen selbstständig pflegen, wobei keine Vorgaben für die Strukturierung der Inhalte gegeben waren. Ebenso wurden im Unternehmen 3 für die Gestaltung der Inhalte keine Strukturierungsvorgaben gemacht, denen die gesondert benannten Verantwortlichen, die die Inhalte pflegten, hätten folgen können. Die Teilnehmer aus diesen beiden Unternehmen berichteten bezüglich der Nutzung des Systems über die zunehmende Unübersichtlichkeit der Inhalte (50%, U2, 3): Oft sind die Infos zu weit versteckt, man vermutet sie dort nicht, wo sie sein können. Der Vergleich zwischen den Organisationsformen des Wissensmanagements in diesen Unternehmen mit solchen Unternehmen, in denen die Probleme mit den Inhaltsstrukturen nicht bestanden, verdeutlicht die Relevanz des Metawissens über die geeignete Strukturierung der Datensammlung. Im Unternehmen 4 wurde eine Zuordnung der Inhalte auf der Kunden- und Themenebene explizit eingeführt, was das Auffinden der Informationen erleichterte. Im Unternehmen 1 wurde eine prozessorientierte Strukturierung der Inhalte vorgeschlagen auch dort wurden keine Schwierigkeiten bezüglich der Inhaltsstrukturen genannt. Bei Unternehmen 5 wurde deutlich, dass diejenigen Mitarbeiter einen Vorteil haben, die direkt an der Diskussion zur Gestaltung der Inhaltsstrukturen beteiligt waren. Es wird erkennbar, dass die Inhalte unübersichtlich gestaltet werden, wenn ihre Strukturierung nicht explizit thematisiert wird. In diesem Fall fehlt das entsprechende Metawissen, durch das die Mitarbeiter wissen, wie sie Dokumente und Prozesse anlegen und wo sie die Informationen holen. Diskussion In der hier vorgestellten Studie wurden erste Hinweise auf die Bedeutung von Metakognition und Metawissen der Akteure für den Erfolg der Kooperation bei Wissensmanagementsystemen gewonnen. Dabei wurde gezeigt, welche Arten des Metawissens für den kooperativen Aufbau der Wissensstrukturen und den Wissensaustausch förderlich sind: Sie sind bezogen auf den Inhalt, die Teilnehmer, den Nutzungsverlauf, die Selbstwirksamkeit, die Kooperation und die Strukturierung der Wissensbasis. Metawissen steht im Zusammenhang mit anderen Faktoren, die das Wissensmanagement beeinflussen. So kann sich Metawissen fördernd auf die Motivation zur Nutzung der technischen Komponenten des Wissensmanagements auswirken, da es einen sicheren und effizienten Umgang mit dem System für den Wissensaustausch ermöglicht und die Erfolgsbedingungen abschätzbar macht. Mit Bezug auf das selbstwirksamkeitsbezogene Metawissen kann man außerdem erklären, warum sich bestimmte Akteure offen für die Weitergabe von Wissen zeigen, während sich andere zurückhalten. Vor dem Hintergrund unserer empirischen Arbeit erscheint es uns auffällig, dass Beschäftigte dann ihr Wissen zurückhalten, wenn sie von der potenziell positiven Wirkung oder Bedeutung dieses Wissens nicht überzeugt sind oder sogar negative Rückmeldungen befürchten. Das Zurückhalten des Wissens lässt sich also nicht ausschließlich mit Annahmen erklären (z. B. von Below, 1999; Bullinger, Wörner & Prieto, 1997), denen zufolge die Akteure nach dem Prinzip des Homo-oeconomicus nach der Maximierung des Eigengewinns streben und nur dann in die Wissensbasis investieren, wenn sie mit einem sicheren Gewinn rechnen können. Solche Annahmen gehen von der nach unseren Ergebnissen fraglichen Voraussetzung aus, dass sich die Akteure des Wertes ihres Wissens bewusst sind. Ansätze zur Verbesserung des Wissensmanagements Die empirischen Ergebnisse können auch zur Verbesserung des Wissensmanagements in Unternehmen anregen. So ist es wichtig, dass Vereinbarungen und Konventionen für den Wissensaustausch unternehmensspezifisch entwickelt werden und das entsprechende Metawissen weitergegeben wird. Dieses kooperationsbezogene Metawissen ist insbesondere dann bedeutend, wenn das System die Projektarbeit unterstützen soll. Ferner kann das Metawissen über die Kompetenzen und Funktionen anderer Teilnehmer den gezielten Wissensaustausch unterstützen.

9 Metawissen als Voraussetzung für den Wissensaustausch und die Kooperation beim Wissensmanagement 11 So können Personen bei der Suche nach Wissen direkt angesprochen werden. Zugleich hilft das Wissen über die Autoren bestimmter Inhalte, die Relevanz der Inhalte einzuschätzen, und fördert somit inhaltsbezogenes Metawissen. Es empfiehlt sich umso mehr, Metawissen zur Kategorisierung und Strukturierung der Inhalte zu generieren und zu vermitteln, je größer der Kreis der Kooperierenden beim Wissensaustausch ist. Das selbstwirksamkeitsbezogene Metawissen war in demjenigen Unternehmen relevant, in dem die Nutzung des Systems sich noch in der Anfangsphase befand. Im Unterschied zu anderen Unternehmen gab es in dieser Phase keine Rollenverteilung und keine Vorgaben zur Gestaltung der Wissensablage. Es ist somit möglich, dass das selbstwirksamkeitsbezogene Metawissen insbesondere dann wichtig ist, wenn noch wenige Erfahrungen mit dem WM-System gemacht wurden, noch keine Rollenverteilung stattgefunden hat und wenn das System unternehmensweit genutzt werden soll. Eine wichtige Rolle spielt die technische und organisatorische Sicherstellung eines kontinuierlichen Feedbacks zum Nutzungsverlauf bezüglich der abgespeicherten Inhalte. Dabei sollte auch darstellbar sein, an welchen Stellen eines Arbeitsablaufs die abgespeicherten Informationen in der Zukunft sinnvoll genutzt werden können. Die Teilnehmer sollten befähigt und angeregt werden, aktiv Feedback zu geben, damit Metawissen über den Nutzungsverlauf sowohl im technischen System als auch in den Kommunikationsprozessen immer stärker präsent wird. Wenn der Austausch von Metawissen im Wissensmanagement selbst unterstützt wird und sich verstärkt, dann werden nach unserer theoretischen Analyse Prozesse der Selbstbeschreibung in Gang gesetzt. Diese Prozesse der Selbstbeschreibung und somit die Herausbildung des Metawissens können gezielt unterstützt werden, zum Beispiel in moderierten Workshops, in denen der Wissensaustausch unter Einsatz des WM-Systems thematisiert wird. Solche Methoden zur Unterstützung der Selbstbeschreibung können dazu beitragen, dass die technischen, organisatorischen und qualifikatorischen Komponenten des Wissensmanagements besser im Sinne der Einheit eines soziotechnischen Systems zusammenspielen. Ansätze für weitere Untersuchungen Die gefundene Struktur des Metawissens kann als Ausgangsbasis für weitere Untersuchungen dienen. Zunächst ist anhand einer quantitativen Studie und einer Faktorenanalyse zu überprüfen, ob die dargestellten sechs Kategorien von Metawissen erweitert oder reduziert werden müssen. Eine derartige Untersuchung erfordert darüber hinaus, dass man über weitere qualitative Erkenntnisse über die Aspekte des Metawissens beim Wissensmanagement verfügt. Zusätzlich sollte die tatsächliche Wirksamkeit des Metawissens auf den Wissensaustausch mittels des WM-Systems und auf den Aufbau der Inhaltsstrukturen im WM-System überprüft werden. Dies setzt eine Operationalisierung des kooperativen Wissensaustauschs und der Charakteristika der Inhaltsstrukturen voraus, so dass eine intersubjektive Bewertung ihrer Qualität ermöglicht wird (im Vergleich zu subjektiver Bewertung anhand der hier beschriebenen Interviews). Darauf aufbauend könnte man experimentell oder in Feldstudien die Wirksamkeit des Metawissens überprüfen. Von besonderem Interesse ist dann eine erweiterte Betrachtung, die die Wirksamkeit des Metawissens zu anderen Faktoren, wie etwa Motivation oder Akzeptanz, in Bezug setzt. Dabei sollte besonders darauf geachtet werden, wie der Kommunikationserfolg beim Wissensaustausch im Rahmen des Wissensmanagements beeinflusst wird. Eine solche Studie müsste auch konkrete und zuverlässige Aufschlüsse erbringen, wie man die organisatorische und technische Gestaltung des Wissensmanagements verbessern kann und wo die Möglichkeiten und Grenzen bei der Darstellung und Vermittlung des Metawissens selbst liegen. Literatur Bandura, A. (1997). Self-Efficacy. The exercise of control. New York: Freeman. Bortz, J. & Döring, N. (2002). Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler (3. Aufl.). Berlin: Springer. Bullinger, H.-J., Wörner, K. & Prieto, I. (1997). Wissensmanagement heute. Daten, Fakten, Trends. Stuttgart: Fraunhofer Institut für Arbeit und Organisation (IAO). Davenport, T. & Prusak, L. (1998). Working knowledge. How organisations manage what they know. Boston: Harvard Business School Press. Engeström, Y. (1999). 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10 12 Thomas Herrmann, Andrea Kienle und Natalja Reiband Probst, G., Raub, S. & Romhardt, K. (1998). Wissen managen. Wiesbaden: Gabler. Schmidt, C. (2000). Analyse von Leitfadeninterviews. In U. Flick, E. v. Kardoff & I. Steinke (Hrsg.), Qualitative Forschung. Ein Handbuch (S ). Reinbek: Rowohlt. Trist, E. & Bamforth, K. (1951) Some social and psychological consequences of the long wall method of coal getting. Human Relations, 4, Ungeheuer, G. (1982). Vor-Urteile über Sprechen, Mitteilen, Verstehen. In G. Ungeheuer (Hrsg.), Kommunikationstheoretische Schriften 1 (S ). Aachen: Rader. von Below, C. (1999). Wissen preisgeben: Die Angst der Experten vor dem Machtverlust. In C. Antoni & T. Sommerlate (Hrsg.), Report Wissensmanagement. Wie deutsche Firmen ihr Wissen profitabel machen (2. Aufl.) (S ). Düsseldorf: Symposion Publishing. Wenger, E. (2000). Communities of Practice. Cambridge: University Press. Willke, H. (1998). Systemisches Wissensmanagement. Stuttgart: Lucius & Lucius. Thomas Herrmann, Prof. Dr., geb in Frankenthal, Magister in Kommunikationsforschung 1983 in Bonn, Promotion Informatik (Software-Engineering) 1986 in Berlin, gegenwärtig Professor für Informatik und Gesellschaft an der Universität Dortmund. Aktuelle Forschungsschwerpunkte: Theorie soziotechnischer Systeme und ihre Anwendung in den Bereichen Prozessinnovation, Computer Supported Collaborative Learning und Wissensmanagement. Andrea Kienle, Dipl.-Inform., geb in Recklinghausen, Diplom Informatik 1997 in Dortmund, gegenwärtig wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fachgebiet Informatik & Gesellschaft, Fachbereich Informatik, Universität Dortmund. Aktuelle Forschungsschwerpunkte: Kommunikationstheorien, Computer Supported Collaborative Learning, Wissensmanagement. Natalja Reiband, Dipl.-Psych., geb in Prshevalsk, Diplom Psychologie 2000 in Tübingen, gegenwärtig wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fachgebiet Informatik und Gesellschaft, Fachbereich Informatik, Universität Dortmund. Aktuelle Forschungsschwerpunkte: Wissensmanagement, Wissensintegration beim Problemlösen in Gruppen, Arbeitsanalyse und Einführung technischer Systeme in Speditionen. Universität Dortmund Informatik & Gesellschaft, FB Informatik Lehrstuhl VI Dortmund herrmann@iug.cs.uni-dortmund.de kienle@iug.cs.uni-dortmund.de reiband@iug.cs.uni-dortmund.de

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