Einfluss komplexitätsbezogener Faktoren auf Innovation. Eine ... - AFA
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Anzahl neuer Anwender<br />
Master-Thesis, Mayrhofer (2013)<br />
Komplexitätsgrad für das zu untersuchende System, in unserem Fall des<br />
<strong>Innovation</strong>ssystems, zu interpretieren und zu „beurteilen“ ist.<br />
1 B<br />
Abb. 9: Diffusion eines <strong>Innovation</strong>smodells<br />
Früh Art der Anwender Spät<br />
Quelle: Rogers et al., 2005: 12<br />
Rogers et al. (2005) verbindet die Phasen der Diffussion eines<br />
<strong>Innovation</strong>smodells, die durch die Anzahl und die Art der Anwender (der<br />
<strong>Innovation</strong>) beschrieben wird (Abb.8 ), mit der Beschreibung eines komplexen<br />
(adaptiven) Systems (Abb. 9), das durch seinen Komplexitäts- und<br />
Ordnungsgrad beschrieben wird. Rogers et al. (2005) kombiniert die beiden<br />
Modelle, da in beiden Fällen: „local interactions in networks lead to the<br />
emergence of global structures and behaviors at the next-higher level of<br />
organization [77] “. Er weist weiter dar<strong>auf</strong> hin, dass bei beiden Modellen die<br />
jeweiligen Netzwerke [78] ihr globales Verhalten trotz „individual turnover“ stets<br />
beibehalten [79] . Wie aus den beiden oben dargestellten Abbildungen 8 und 9<br />
ersichtlich wird, korrespondieren die beiden Kurven, d.h. die Punkte<br />
2 B<br />
. Die Form der Glockenkurven lassen dar<strong>auf</strong> schließen,<br />
dass es in diesen Prozessen nur einen einzigen Extremwert gibt, der ein<br />
Maximum darstellt. Wie sind die Punkte <strong>auf</strong> den Kurven des komplexen<br />
(adaptiven) Systems und des Diffusionsmodells nun gemeinsam zu<br />
interpretieren? In den ersten Punkten herrscht vollkommene Ordnung<br />
( ) und noch kein Anwender findet Zugang zu einer <strong>Innovation</strong> ( ). Mit der<br />
Lockerung der Ordnung in Richtung Chaos ( in Richtung ), nimmt auch<br />
die Anzahl der neuen Anwender und der risikoreichen Anwender einer<br />
<strong>Innovation</strong> zu, wobei aber zunächst die risikolosen Anwender in der Überzahl<br />
bleiben ( in Richtung ). Der Anstieg folgt bis zum zweiten Punkt, der als<br />
[77] Rogers et al., 2005: 11<br />
[78] Hinweis: „Netzwerk“ im Modell der komplexen (adaptiven) Systeme meint das Netzwerk<br />
an Individuen, ohne das es nicht bestehen könnte. „Netzwerk“ im <strong>Innovation</strong>sdiffussionsmodell<br />
meint das Netzwerk der Anwender einer <strong>Innovation</strong> (z.B. Kunden). (Vgl. Rogers et<br />
al., 2005: 10)<br />
[79] Vgl. Rogers et al., 2005: 10<br />
28<br />
3 B