Einfluss komplexitätsbezogener Faktoren auf Innovation. Eine ... - AFA

Master-Thesis, Mayrhofer (2013)
einziger Extremwert das Maximum in beiden Kurven darstellt, der dritte
Punkt steht für Chaos ( ) und für keine weiteren Anwender ( ). In den
Punkten liegt der schmale Grat zwischen Chaos und Ordnung ( ), an
dem die meisten Anwender die Innovation annehmen und auch risikoreiche
Anwender stabilisiert sind ( ). „This is the location of complexity where
heterogeneity exists at the border of chaos - that area between simple systems
and chaotic systems“ [80] . Die Verbindung der Abbildungen 8 und 9 hat
interpretatives Potential: So ist es für Unternehmen unter dieser Perspektive
das Ziel, den Gewinn zu maximieren und ein Maximum an Anwender zu
gewinnen. Dazu ist für sie das Gleichgewicht zwischen Ordnung und Chaos, in
Abb. 8 der Punkt und in Abb. 9 der Punkt , wo risikoreiche Anwender
stabilisiert sind und ein Maximum an Anwendern herrscht, anzustreben. Jedes
Abfallen links oder rechts vom Maximum, bedeutet eine Einbuße des
Optimums (d.h. weniger Anwender der Innovation und entweder ein Abfallen
in Richtung Ordnung oder Chaos). Mithilfe dieser Eigenschaften lassen sich im
späteren Verlauf der Thesis komplexe Zustände in den Innovationssystemen von
Unternehmen und die Ergebnisse der Erhebung in geeigneter Art beurteilen.
Nicht nur Rogers et al. (2005) erkennt die Mitte zwischen Ordnung und Chaos
als stabilsten Punkt an. Auch Ebeling/Schweitzer (2007) erkennen diesen
entscheidenden Punkt, in ihrer Analyse jedoch aus einer ästhetisch
physikalischen Sich heraus. Sie verweisen zunächst auf Birkhoff (1932), der das
„ästhetische Empfinden bei der Wahrnehmung von Objekten“ [81] in drei Größen
unterteilt: Die Ordnung O, die Komplexität C und das ästhetische Maß M. Er
bringt die Größen in den Zusammenhang . Die Ordnung, als „Gefühl
des Gefallens am ästhetischen Objekt“ [82] , erhöht das Maß, wohingegen die
Komplexität, als die „Zeichenmenge, aus der ein Objekt besteht“ [83] das Maß
verringert. In weiterer Folge beschreibt Birkhoff (1932) mit Hilfe des
physikalischen Begriffs der Entropie ein Maß für Komplexität. Die Entropie ist
danach eine „Zustandsgröße, die in einem abgeschlossenen System solange
ansteigt, bis der Maximalwert erreicht ist. Dieser Gleichgewichtswert entspricht
einem Systemzustand mit der größten molekularen Unordnung. Der Abstand
von diesem Gleichgewichtswert kann somit (für abgeschlossene Systeme) als ein
Maß der im System vorhandenen Ordnung gesehen werden“ [84] . Mit Hilfe des
Begriffs der Informationsentropie, als „ein Maß für die Unbestimmtheit in einem
System“ [85] oder „ein Maß für die Information, die man benötigen würde, um den
[80] Rogers et al., 2005: 17
[81] Birkhoff (1932), In: Ebeling/Schweitzer, 2002: 47
[82] Birkhoff (1932), In: Ebeling/Schweitzer, 2002: 47
[83] Birkhoff (1932), In: Ebeling/Schweitzer, 2002: 47
[84] Birkhoff (1932), In: Ebeling/Schweitzer, 2002: 47
[85] Birkhoff (1932), In: Ebeling/Schweitzer, 2002: 48
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