awareness services in open-innovation-communities am beispiel eines fame-mirrors

TECHNISCHE UNIVERSITAT MUNCHEN

FAKULTAT FUR INFORMATIK

Diplomarbeit in Informatik

Awareness Services in

Open-Innovation-Communities

am Beispiel eines Fame-Mirrors

Nico Kaiser

FAKULTAT FUR INFORMATIK

DER TECHNISCHEN

UNIVERSITAT MUNCHEN

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Diplomarbeit in Informatik


Open-Innovation-Communities

am Beispiel eines Fame-Mirrors


Open-Innovation-Communities –

A Fame-Mirror-System as an Example

Nico Kaiser

Aufgabensteller : Prof. Dr. Johann Schlichter

Betreuer : Dr. Georg Groh, Michele Brocco

Abgabedatum : 15. Februar 2009

Ich versichere, dass ich diese Diplomarbeit selbstandig verfasst und nur dieangegebenen Quellen und Hilfsmittel verwendet habe.

Munchen, den 15. Februar 2009

(Nico Kaiser)

Kurzfassung

Der Open Innovation-Ansatz definiert sich als Gegenstuck zum traditionellen ver-tikalen Integrationsmodell bei der Entwicklung von Architekturen, Systemen undProdukten. Kernaspekt dieses Modells ist die Integration der Außenwelt in denInnovationsprozess, sowohl durch Integration externen Wissens, als auch durch Ex-ternalisierung internen Wissens. Im Kontext derartiger Innovationsnetzwerke gibtes eine Reihen von Aufgaben fur die Schaffung von Awareness, also von Informa-tionen, die die Akteure ubereinander haben.

Ziel der vorliegenden Diplomarbeit ist es, einen Uberblick uber Anforderungen,Moglichkeiten und Losungsansatze fur einen ”Fame-Mirror“, einen Awareness-Dienst fur offene Innovationsnetzwerke, aufzuzeigen und zu diskutieren.

Zu Anfang dieser Arbeit werden im Bereich ”Related Work“ zunachst grundlegendeKonzepte aus der Psychologie und aus dem Bereich des Community-Managementsvorgestellt. Das Kapitel ”Design-Aspekte“ liefert Beispiele aus der Praxis beste-hender Communities und deren Ansatze zur Schaffung von Awareness, sowie eineAuswahl von Losungsmoglichkeiten fur die Erhebung von Leistung in offenen In-novationsprozessen. Das Kapitel ”Systementwurf“ schließlich diskutiert, wie Visua-lisierungskonzepte fur den vorliegenden Fall genutzt werden konnen und geht aufmogliche Risiken beim Einsatz des Fame-Mirrors ein.

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis 4

1. Einleitung 6

1.1. Fragestellung des Fame-Mirrors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.2. Zielgruppe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.3. Funktionsweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.4. Querschnittsfragen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2. Related Work 9

2.1. Psychologische Hintergrunde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.1.1. Motivtypen aus dem Thematischen Apperzeptionstest . . . . . . . . . . 92.1.2. Kompensationsmodell von Kehr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122.1.3. Intrinsische und extrinsische Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.1.4. Flow-Erlebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.2. Open Innovation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.2.1. Einfuhrung und Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.2.2. Kernprozesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.2.3. Strategien zum Austausch von Innovationen . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2.3. Communities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212.3.1. Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212.3.2. Community Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222.3.3. Mitwirkung in Communities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242.3.4. Anreize und Rewards . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252.3.5. Beispiel Open Source-Community . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.4. Awareness und Reputation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 322.4.1. Awareness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 322.4.2. Reputation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

3. Design-Aspekte 42

3.1. Beispiele fur Leistungserhebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423.1.1. Bewertung von Beitragen in der Hacker-Kultur . . . . . . . . . . . . . . 433.1.2. Open Source-Projekte und Ohloh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453.1.3. Expertenmeinungen bei Experts Exchange . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

3.2. Beitragserfassung in Open Innovation-Prozessen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

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INHALTSVERZEICHNIS

3.2.1. Kreative und ingenieursmaßige Beitrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . 523.2.2. Objektive Messung und Community-Bewertung . . . . . . . . . . . . . . 533.2.3. Zeitpunkt der Leistungserhebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3.3. Beitragsbewertung in Dialogen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 593.3.1. Quantitative Heuristik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 593.3.2. Qualitative Ansatze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

3.4. Anforderungen an den Fame-Mirror . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

4. Losungsvorschlage und Systementwurf 67

4.1. Beispiele fur Bewertung in Dialogbasierten Systemen . . . . . . . . . . . . . . . 674.1.1. Innovationsprozesse in der Open Source-Entwicklung . . . . . . . . . . . 674.1.2. Ideen-Aufzeichnung mit IdeaStream . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

4.2. Visuelle Moglichkeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 754.2.1. Grundlegende Eigenschaften von Visualisierung . . . . . . . . . . . . . . 754.2.2. Soziale Visualisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 774.2.3. Visualisierung sozialer Netzwerke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

4.3. Visuelle Parameter fur den Fame-Mirror . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 804.3.1. Akteure und ihre Bewertung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 804.3.2. Darstellung von Beziehungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

4.4. Behandlung von Privatsphare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

5. Ausblick und offene Fragen 86

A. Interview 87

B. Quellcodes 89

B.1. Quellcode von extract.pl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89B.2. Quellcode von count.sh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91B.3. Beispielausgabe von count.sh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

Abbildungsverzeichnis 93

Tabellenverzeichnis 94

Literaturverzeichnis 95

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1. Einleitung

1.1. Fragestellung des Fame-Mirrors

Der Open Innovation-Ansatz definiert sich als Gegenstuck zum traditionellen vertikalen Inte-grationsmodell bei der Entwicklung von Architekturen, Systemen und Produkten. Kernaspektdieses Modells ist die Integration der Außenwelt in den Innovationsprozess, sowohl durch In-tegration externen Wissens, als auch durch Externalisierung internen Wissens.

Eine genauere Definition und Beschreibung von Open Innovation ist in Kapitel 2.2 zu finden.

Die Gemeinschaft aller in einen Open Innovation-Prozess einbezogenen Akteure kann als Com-munity betrachtet werden, die Akteure selbst als Mitglieder der Community.

Nach [29, S. 8ff.] ist eine Community (engl. ”Gemeinschaft“) charakterisiert durch folgendeEigenschaften:

• Die Mitglieder einer Community sind sich dessen ”bewusst“, ein Teil der Gemeinschaftzu sein. Dieses Bewusstsein wird als Awareness bezeichnet (oft auch als ”Bewusstheit“oder ”Gewahrsein“) und beinhaltet eine emotionale Bindung an die Community sowieden eigentlichen Willen, dazuzugehoren.

• Die Mitglieder haben ein gemeinsames Ziel, das als Motivation dient, sich aktiv in derGemeinschaft zu beteiligen.

• Die Mitglieder haben ein oder mehrere gemeinsame personliche Parameter, z.B.einen gemeinsamen Wohnort, Arbeitsplatz, o.A.

Genauer wird hierauf in Kapitel 2.3 eingegangen.

Eine zentrale Fragestellung besteht darin, zu untersuchen, wodurch Leute bewegt werden,einer Community beizutreten und aktiv an einem Open Innovation-Prozess teilzunehmen. Eswird untersucht, welche Anreize gegeben werden konnen, um eine Teilnahme attraktiv zumachen, wobei diese Anreize nicht nur monetare Anreize sind, sondern auch Werte wie Ruhm,Vertrauen und Macht.

In einem Innovationsprozess kann dies fur beide Seiten interessant sein, sowohl fur einen In-novator, der geeignete Mit-Innovatoren sucht, als auch fur einen Initiativbewerber, der amProzess teilnehmen will.

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1. Einleitung

Ziel des Fame-Mirrors ist es, einen Awareness-Dienst zur Verfugung zu stellen, der Akti-vitaten der Mitglieder innerhalb einer Community, ihren Ruhm und ihre Innovationsfahigkeitsichtbar macht und vergangene bzw. projektierte zukunftige Innovationen portratiert.

Mogliche Anwendungsgebiete des Fame-Mirror sind hierbei die Suche von ”Mit-Innovatoren“und Experten fur ein bestimmtes Thema zu ermoglichen, das Controlling der Aktivitateninnerhalb der Community (”Wer macht was?“) zu vereinfachen und allgemein einen Uberblickuber die Innovationsstruktur zu bekommen.

Aber auch die Schaffung von Anreizen spielt eine wichtige Rolle: das Sichtbarwerden der ei-genen Aktivitat und die Moglichkeit, durch entsprechende Leistungen zu ”offentlichem Ruhm“zu gelangen, dient als Motivation, zur Community beizutragen und z.B. in einen OpenInnovation-Prozess einzutreten bzw. die Aktivitat in einem Prozess fortzufuhren und weite-re Beitrage zu leisten.

1.2. Zielgruppe

Die Zielgruppe fur den Fame-Mirror ergibt sich aus der Aufgabenstellung und besteht aus denMitgliedern einer Open Innovation-Community.

Eine Beschrankung auf die eigentlichen ”Innovatoren“ innerhalb der Community wurde wenigSinn machen, denn beispielsweise konnten Mitglieder, die nicht direkt als Innovatoren auftreten,die Innovatoren bewerten und Einfluss auf deren ”Ruhm“ ausuben.

1.3. Funktionsweise

Die Funktionsweise des Fame-Mirrors lasst sich in mehrere Teilaspekte aufteilen:

Messung von Leistung

Es wird untersucht, welche Faktoren bei der Messung von Leistung Einfluss auf den Ruhm einesMitglieds haben. Des weiteren, in welcher Weise Eigenschaften wie Kompetenz (fachlich sowienicht-fachlich) und Vertrauen gemessen werden konnen, welche Art von Beitragen bewertetwird und wie die Granularitat bei der Messung ist.

Bewertung und Darstellung von Leistung

Bei der Bewertung von Aktivitaten und Leistungen kommt es darauf an, durch wen Leistungenbewertet werden. Erfolgt die Bewertung durch die Community-Mitglieder selbst oder durch

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1. Einleitung

externe Experten und spielt zusatzlich zur Quantitat der Leistungen auch die Qualitat eineRolle (und wie wird diese bestimmt und bewertet wird).

Abbildung von Dynamik

Bei der Modellierung von Ruhm wird die zeitliche Komponente berucksichtigt und damit dieFrage nach der ”Verganglichkeit von Ruhm“ behandelt. Hat ein Mitglied, das zu einem Zeit-punkt in der Vergangenheit ein bestimmtes Maß an Ruhm erworben hat, diesen auch zu einemspateren Zeitpunkt noch inne, oder ”verblasst“ dieser mit der Zeit? In der Auswertung undDarstellung im Fame-Mirror wird auch dieser Aspekt berucksichtigt.

1.4. Querschnittsfragen

Psychologische Aspekte

Zur Schaffung von Anreizen ist es notwendig, ein grundlegendes Verstandnis zu den Hinter-grunden von Motivation zu haben. In der Motivationspsychologie wird zwischen mehrerenMachttypen unterschieden, die unterschiedliche Auffassungen von Leistung, Macht und Moti-vation haben (vgl. Krug und Kuhl [45]).

Auch die Zusammenhange zwischen Awareness und Motivation bzw. Leistungsbereitschaftmussen bei der Darstellung von Leistung und Ruhm im Fame-Mirror beachtet werden.

Privacy-Aspekte

Bei der Messung und Darstellung von Leistung gibt es eine Reihe von Privacy-Aspekten, dienicht außer Acht gelassen werden durfen. Verschiedene Gruppen in einer Community (z.B.Innovatoren, Controller/Manager in einem Unternehmen) haben unterschiedliche Privatheits-anspruche und -vorbehalte.

Bei der Erhebung von Leistungen muss darauf geachtet werden, dass diese Anspruche nicht ver-letzt werden, indem z.B. Personendaten anonymisiert werden oder bestimmte Daten und Aus-wertungen nur fur den betreffenden Teilnehmer selbst sichtbar gemacht werden. Moglichkeitendes Missbrauchs mussen ausgeschlossen werden, z.B. sollte ein ”Ausspahen“ von Mitarbeiterndurch den Personalchef verhindert werden.

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2. Related Work

2.1. Psychologische Hintergrunde

Da psychologische Hintergrunde fur die Erfassung des Verhaltens von Menschen in Gemein-schaften, ihrer Bedurfnisse und ihrer Motivation wichtig sind, wird in diesem Kapitel ein Uber-blick uber grundlegende Konzepte aus dem Bereich der Verhaltens- und Motivationspsychologiegegeben.

2.1.1. Motivtypen aus dem Thematischen Apperzeptionstest

Die Frage, welche Faktoren das Verhalten von Menschen beeinflussen, ist in der Psychologie einwichtiger Forschungsgegenstand. Bereits Sigmund Freud beschaftigte sich damit, und in den1960er Jahren begannen die amerikanischen Psychologen David McClelland und John WilliamAkinson wissenschaftlich zu erforschen, wie sich Bedurfnisse auf das Denken und Handelnauswirken.

In zahlreichen Studien fanden sie heraus, ”dass sich Bedurfnisse unmittelbar im Denken undin der Wahrnehmung von Menschen niederschlagen“ [45, S. 19], und dass wir uns gedanklichumso mehr mit einem Bedurfnis beschaftigen, je starker es ist. Dies hat Einfluss auf Erle-ben, Wahrnehmung und Gedanken, die sich zunehmend auf dieses Bedurfnis zentrieren. Daunsere Erlebniswelt nicht unendlich viel Platz fur beliebig viele Bedurfnisse bietet, kommt eszwangslaufig zu Verdrangungsprozessen, wobei sich starkere Bedurfnisse gegenuber schwache-ren durchsetzen. Durch diese Wirkungsweise von Bedurfnissen – in der Motivationspsychologieauch Motive genannt – wird unser Verhalten bestimmt.

Weiterhin wurde ein umgekehrter Zusammenhang vermutet, namlich dass die Gedankenweltauch Einfluss auf die Motive hat. Mit Hilfe dem von Henry A. Murray entwickelten Thema-tischen Apperzeptionstests (TAT) wurde versucht, motivspezifische Gedankeninhalte zuermitteln, indem den Probanden Bildtafeln vorgelegt wurden, die Menschen in Alltagssitua-tionen zeigten. Zu diesen Bildern sollten die Betrachter eine Geschichte erzahlen, die ihnenunmittelbar dazu eingefallen ist. Diese Methode beruht darauf, dass nach dem FreudschenKonzept der Projektion eigene Wunsche und Bedurfnisse in andere hineinprojiziert werden.

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2. Related Work

Ein wichtiges Ergebnis des Thematischen Apperzeptionstests ist die Erkenntnis, dass sich diemenschliche Fantasie hauptsachlich auf drei Themenbereiche konzentriert – 80% der von denProbanden erzahlten Geschichten handelte von einem dieser Themenbereiche:

Leistungsmotiv

Das Leistungsmotiv (im englischen Original ”achievement motive“) beschreibt das Strebennach immer hoheren Leistungen. Wichtig hierbei ist, dass es sich um eigene Leistungenhandelt, nicht um ein Konkurrenzdenken. Leistungsmotivierte Menschen suchen sich selbstimmer großere Herausforderungen, setzen sich immer hohere Ziele (die allerdings realistischerreichbar und nicht ”zu schwierig“ sein mussen) und wollen immer perfekter werden. Deswegensind Leistungsmotivierte auch keine ”Teamplayer“, sondern arbeiten lieber allein an einemProblem, wodurch sie einen ”optimalen Schwierigkeitsgrad“ fur eine Aufgabe finden konnen,ohne Kompromisse eingehen zu mussen.

Als Beispiel wird von Krug und Kuhl [45] das sogenannte Surf-Phanomen angefuhrt:

”Wenn Sie das Surfen erlernen wollen und noch nie auf dem Brett gestanden haben,werden Sie wahrscheinlich bei Ihren ersten Bemuhungen . . . die Windstarke Nullbevorzugen. . . .

Wenn Sie nach einer gewissen Zeit Fortschritte gemacht haben und Brett und Segelbeherrschen, werden Sie einen leichten Wind schatzen . . . . Je großere FortschritteSie machen und je hohere Windstarken Sie beherrschen, umso drangender wird einneues Problem: wirkliche Erfolgserlebnisse werden zu immer selteneren Ereignis-sen (Fruhjahrs- oder Herbststurme) oder erfordern einen immer großeren Aufwand(Fahrt nach Kenia oder Hawaii). Wenn Sie jetzt noch Ihr notwendiges Maß an Her-ausforderung erleben wollen, mussen Sie umsteigen. Sie mussen die Sportart wech-seln. Und wenn es danach fur Sie keine Achttausender mehr zu bewaltigen gibt,mussen Sie eben wie Reinhold Messner die Wuste durchqueren oder sich durch dieAntarktis qualen.“ [45, S. 26]

Freundschaftsmotiv

Das Freundschaftsmotiv (im Original ”affiliation motive“1) wurde erstmals Ende der 1960erJahre wahrgenommen, in der Zeit des Vietnamkriegs und der Suche nach neuen Werten (”loveand peace“). Es unterscheidet sich stark vom Leistungsmotiv. Im Gegensatz zu diesem stehtbeim Freundschaftsmotiv nicht die Leistung im Mittelpunkt, sondern der Mensch. Freund-schaftliche Beziehungen dienen als Selbstzweck und sind viel wichtiger als herausforderndeAufgaben. Beziehungen werden als Endziel angesehen, nicht als Mittel zum Zweck.

1im Deutschen haufig auch mit Gesellungs- oder Anschlussmotiv ubersetzt

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2. Related Work

Freundschaftsmotivierten Menschen liegt viel daran, freundschaftliche Beziehungen – Naheund Kontakt – aufzubauen und zu pflegen, sie scheuen Konflikte, und ihnen ist es wichtig,andere nicht zu enttauschen oder zu verletzen. Sie sind ideale ”Teamplayer“, da sie sich starkfur den Zusammenhalt der Gruppe einsetzen. Sie gewahren gern Hilfe und emotionale Unter-stutzung und machen Zugestandnisse ”um des lieben Friedens Willen“. Allerdings reagierenFreundschaftsmotivierte sehr sensibel auf den Missbrauch ihres Vertrauens.

Machtmotiv

Die dritte Kategorie, die sich aus den Forschungen um den TAT ergab, ist das Machtmotiv. Umes besser beschreiben zu konnen, wurde es bei der Analyse des Tests aufgeteilt und ermittelt,wann sich Personen stark und machtig fuhlen. Mit einer entwicklungspsychologischen Betrach-tungsweise wurden vier Stadien identifiziert, die bei der Personlichkeitsentwicklung durchlaufenwerden2. Sie unterscheiden sich durch die Quelle der Macht und das Ziel der Macht (jeweilsman selbst oder andere – siehe Tabelle 2.1):

M1 – Kindheit: ”Stadium anlehnender Macht“, in dem man von anderen beschutzt wird (z.B.den großen Bruder) und dadurch Macht erlebt,

M2 – Pubertat: ”Stadium der selbstbezogenen Machtausubung“, in dem man eigenen Grenzensucht und nicht mehr durch andere Menschen beherrscht werden will,

M3 – Spate Jugend: ”Stadium der eigennutzigen Machtausubung“, in dem Einfluss auf ande-re ausgeubt wird, um personliche Ziele zu erreichen,

M4 – Reifes Erwachsenenalter: ”Stadium der gemeinnutzigen Machtausubung“, in dem Ein-fluss auf andere ausgeubt wird, um gemeinschaftliche Ziele zu erreichen.

Zur letzten Phase wird in der Literatur der Vergleich zur Politik gezogen: man ist ”nichtmehr der Herrscher, sondern der oberste Diener des Staates“ [45, S. 41], der sich fur dasWohl der Gesellschaft einsetzt.

Die drei aufgefuhrten Motive – Macht, Leistung, Freundschaft – beeinflussen unsere Wahrneh-mung, unser Denken, unser Fuhlen und unser Handeln. Zwar gibt es Situationen, in denen unterUmstanden abweichend vom erwarteten Motivverhalten des jeweiligen Typs gehandelt wird,insgesamt dient diese Abweichung jedoch sehr haufig als Mittel zum Zweck – zum Erreichenmotivtypischer Ziele.

2Hierbei kann es allerdings sein, dass ein Stadium ubersprungen wird, oder dass man in einem fruhen Reifesta-dium steckenbleibt. Auch schließen sich die vier Machtstadien nicht gegenseitig aus, vielmehr ist haufig eineKombination aus verschiedenen Machtstadien zu beobachten, z.B. sowohl personalisierte (spate Jugend) alsauch gemeinschaftliche (Reife) Machttendenzen.

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2. Related Work

Ziel der Macht

Quelle der Machtandere selbst

selbstM1 M2anlehnendes Machtstreben selbstbezogenes Machtstreben

andereM4 M3gemeinschaftsdienlichesMachtstreben

eigennutziges/personalisiertesMachtstreben

Tabelle 2.1.: Die verschiedenen Reifestadien/Facetten der Macht nach [45, S. 42]

2.1.2. Kompensationsmodell von Kehr

Hugo M. Kehr [40] untersucht den Zusammenhang zwischen Motiven, Fahigkeiten und dendaraus resultierenden Verhaltensweisen. Motive werden unterteilt in implizite und expliziteMotive, der Unterschied wird im Folgenden kurz zusammengefasst.

Implizite Motive

Als implizite Motive werden Motive bezeichnet, die in die Kategorie der Grundbedurfnissefallen. Auf Untersuchungen von McClelland und Atkinson verweisend bezeichnet Kehr impli-zite Motive als ”associative networks connecting situational cues with basic affective reactionsand implicit behavioral tendencies“, also meist unterbewusst wahrgenommene Bedurfnisse, die

”affektive Praferenzen“ zur Folge haben und haufig spontane Reaktionen hervorrufen.

Sie lassen sich unterscheiden in die in Kapitel 2.1.1 vorgestellten Motive Leistung, Freundschaftund Macht. Wie bereits oben beschrieben, konnen diese Motive nicht bewusst wahrgenommenwerden und mussen durch Versuche, wie beispielsweise den angesprochenen ThematischenApperzeptionstest, ermittelt werden.

Da implizite Motive unterbewusst immer prasent sind, beeinflussen sie Verhaltensweisen undVerhaltenstrends auf lange Sicht, auch wenn kurzfristig motivfremd gehandelt wird, um z.B.ein bestimmtes ”Zwischenziel“ zu erreichen.

Explizite Motive

Explizite Motive sind Motive, die sich von Menschen selbst auferlegt werden. Dadurch kannman sie bewusst wahrnehmen und erfassen. Als Werkzeug hierfur ware beispielsweise der vonDouglas N. Jackson entwickelte Personality Research Form (PRF) zu nennen. Hier wer-den grundlegende Personlichkeitseigenschaften abgefragt, mit besonderem Augenmerk auf dasLeistungs- und Sozialverhalten des Probanden.

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2. Related Work

Im Gegensatz zu den impliziten Motiven werden die expliziten Motive stark von sozialen An-forderungen beeinflusst. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der kognitiven Wahrnehmung inbestimmten Situationen sowie bei der Entwicklung von Zielen (”kognitive Praferenzen“).

Obwohl implizte und explizite Motive konzeptionell unabhangig voneinander sind, ist eineInteraktion dennoch moglich. Den Untersuchungen von McClelland zufolge konnen expliziteMotive beeinflussen, wie implizite Motive ausgedruckt werden. Kehr nennt als Beispiel einePerson, die stark vom (impliziten) Freundschaftsmotiv gepragt ist, sich aber auferlegt hat,in Einsamkeit zu leben (explizites Motiv) und dann zur indirekten Kontaktaufnahme Briefeschreibt, um mit anderen Personen zu kommunizieren.

Wo sich implizite und explizite Motive gegenseitig ausschließen, kann es zu Beeintrachtigungenkommen, die sich durch verminderte Arbeitsleistung, Unausgeglichenheit, bis hin zu gesund-heitlichen Problemen außern.

Subjektive Fahigkeiten

Ein weiteres wichtiges Konzept bei der Untersuchung von Motivation ist das der subjektivenFahigkeiten. Wahrend der amerikanische Psychologe Robert W. White [78] das Konzept derKompetenz als die Fahigkeit eines Organismus vorstellt, effizient mit seiner Umgebung zuinteragieren3, wird spater unterschieden zwischen tatsachlichen Fahigkeiten und denen, zudenen sich eine Person selbst fahig fuhlt (subjektive Fahigkeiten).

Neben sozialen Einflussen spielen besonders bereits erbrachte Leistungen eine wichtige Rolle.Wurde eine Aufgabe in der Vergangenheit bereits einmal erfolgreich bewaltigt, so erzeugt dieserErfolg in der Regel das Gefuhl, dass in Zukunft ahnlich gestaltete Aufgaben ebenfalls erfolgreichausgefuhrt werden konnen. Die Entwicklung von Absichten und Zielen wird also ebenfallsmaßgeblich beeinflusst.

Subjektive Fahigkeiten sind unabhangig von impliziten und expliziten Motiven. Sie sind je-doch allein nicht ausreichend, um ein bestimmtes Verhalten auszulosen. Um fur das Verhaltenrelevant zu werden, mussen diese Fahigkeiten zusammen mit entsprechenden Motiven auftre-ten. Mit der entsprechenden Motivation wiederum sind Menschen sogar fahig Aufgaben zubewaltigen, die ihre Fahigkeiten uberschreiten.

Kompensationsmodell

Sind alle drei Komponenten (implizite Motive, explizite Motive und subjektive Fahigkeiten)in ausreichendem Maß vorhanden, spricht man von Flow. Auf diesen Zustand wird in Kapi-tel 2.1.4 noch genauer eingegangen.

3Original:”an organism’s capacity to interact efficiently with its environment“

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2. Related Work

Fehlt eine der Komponenten so muss sie kompensiert werden. Fur diesen Zweck werden imKompensationsmodell der Motivation und Volition (”Compensatory model of work motivationan volition“, [40]) die Begriffe Volition und Problemlosung eingefuhrt:

Volition bezeichnet ”selbstregulierende Strategien zur Unterstutzung expliziter Ziele gegen im-plizite Verhaltensimpulse“ und kann auch mit ”Willenskraft“ oder ”Selbstkontrolle“ be-zeichnet werden. Volition ist notwendig, um mangelnde Motivation zu kompensieren, diedurch Diskrepanz zwischen impliziten und expliziten Motiven erzeugt wird.Sie hat einerseits die Aufgabe, explitize Handlungstendenzen zu unterstutzen, und ande-rerseits implizite Verhaltensimpulse, die gegen die Ausfuhrung der explizit motiviertenHandlung sprechen, zu unterdrucken. Sind implizite und explizite Motive bereits kongru-ent, so ist keine Regulierung zum Erreichen des Ziels notwendig.

Volition ist unabhangig von den subjektiven Fahigkeiten.

Problemlosung bezeichnet die Kompensation von mangelnden Fahigkeiten und bezieht sichz.B. auf unerwartete Schwierigkeiten. In der Script-Theorie werden routinemaßige Tatig-keiten und Ablaufe als ”scripts“ bezeichnet, bei einer Abweichung vom gewohnten/erlern-ten Ablauf (z.B. durch außere Einflusse, nicht erwartete Unterbrechungen, Fehler) wirdProblemlosung notwendig.Hierbei ist zur Problemlosung eine bewusste Aktion notwendig, ein bewusster Prozesszur Umgehung der aufgetretenen Schwierigkeiten innerhalb des routinierten Ablaufs.

Problemlosung ist unabhangig vom Verhaltnis zwischen impliziten und expliziten Moti-ven.

Abbildung 2.1.: Kompensationsmodell der Motivation und Volition nach Kehr [40]

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2. Related Work

In Abbildung 2.1 wird abschließend schematisch dargestellt, wie implizite Motive, expliziteMotive, subjektive Fahigkeiten und das Flow-Erlebnis zusammenhangen.

2.1.3. Intrinsische und extrinsische Motivation

Im Kompensationsmodell der Motivation und Volition wird eine Kongruenz des Verhaltensmit den affektiven Praferenzen (also den impliziten Motiven) als notwendige, aber nochnicht hinreichende Bedingung fur intrinsische Motivation identifiziert [40]. Zusammen mitkognitiven Praferenzen (also aktivierten expliziten Motiven) liegt eine hinreichende Bedingungfur intrinsische Motivation vor.

Intrinsische Motivation bezeichnet das Phanomen, eine Tatigkeit ”um seiner selbst willen“ zutun, unabhangig von Einflussen, Druck oder Belohnungen von außen (vgl. Ryan und De-ci [66]). Die Hintergrunde von intrinsischem Verhalten wurde bereits 1959 von Robert W.White [78] anhand von Tierversuchen untersucht, bei denen spielerische Erforschung derUmwelt ohne Druck von außen oder die Aussicht auf Belohnung beobachtet wurde. Auchbei Menschen wird die Wichtigkeit von intrinsischer Motivation durch die angeboreneNeugier, Verspieltheit und der Bereitschaft, Neues zu lernen, sichtbar.Teresa M. Amabile bezeichnet intrinsische Motivation neben den fur die Aufgabe not-wendigen Fahigkeiten als eine wichtige Schlusselvoraussetzung fur Kreativitat (vgl.Hennessey und Amabile [35, S. 11], Lakhani und Wolf [46, S. 5])4.

Extrinsische Motivation hingegen liegt vor, wenn eine Tatigkeit ausgeubt wird, um ein be-stimmtes Ergebnis zu erreichen (welches mit der Tatigkeit an sich nichts mehr zu tunhat). Die Tatigkeit ist nur noch das Instrument, wahrend sie bei der intrinsischen Motiva-tion selbst das Ziel ist. Die Natur des zu erreichenden Ziels kann sehr unterschiedlich sein.Von Ryan und Deci [66] wird das Beispiel eines Schulers aufgefuhrt, der seine Hausauf-gaben nur deswegen erledigt, um von den Eltern nicht bestraft zu werden. Er ist ebensoextrinsisch motiviert, wie ein anderer Schuler, der seine Hausaufgaben deswegen erledigt,weil er sie fur seine spatere Karriere als wichtig erachtet. Beide erledigen ihre Aufgabennicht, weil sie die Aufgaben an sich interessant finden, sondern weil sie als Instrumentdienen, ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

2.1.4. Flow-Erlebnis

Die Flow-Theorie wurde hauptsachlich von Mihaly Csikszentmihalyi, einem Psychologen an derUniversity of Chicago, beschrieben. Er untersuchte Voraussetzungen, Eigenschaften und Folgendes Flow-Erlebens unter anderem im Kontext von Kunst und Wissenschaft, sowie Sport oderkreativen Tatigkeiten wie literarischem Schreiben, etc.

4In Kapitel 2.3.4 (Seite 29) wird ebenfalls auf diesen Zusammenhang eingegangen

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2. Related Work

Flow bezeichnet den Zustand des volligen Aufgehens in einer Tatigkeit. Im Bezug aufdas Flow-Erleben wird gesagt:

”(. . . ) a good life is one that is characterized by complete absorption in what onedoes.“ [53, S. 89]

Hierbei liegt eine intrinsische Motivation vor, die Aktivitat ist selbstbezweckt (autotelisch),d.h. nicht das Ergebnis, sondern die Aktivitat selbst wird als Zweck wahrgenommen.

Voraussetzung fur das Erleben von Flow ist eine optimale Balance zwischen einer Heraus-forderung, die zu bewaltigen ist, und den bestehenden Fahigkeiten. Die Person muss derAufgabe gewachsen sein, sie darf mit der Aufgabe weder uberfordert sein (in diesem Fall istnach Kehr [40] ein hohes Maß an Problemlosung notwendig), noch darf sie mit der Aufgabeunterfordert sein (dann stellt die Aufgabe keine Herausforderung mehr dar und ist uninter-essant). Außerdem muss die Tatigkeit von den – durch implizite Motive hervorgerufenen –affektiven Praferenzen der Person unterstutzt werden. Weitere wichtige Voraussetzungen furdas Erleben von Flow sind nach Nakamura und Csikszentmihalyi [53] das Vorhandensein vonklaren Zwischenzielen, sowie von unmittelbarem Feedback uber den Fortschritt oder dasErgebnis der Tatigkeit.

Charakteristisch fur das Flow-Erlebnis ist eine stark fokussierte Konzentration auf dieaktuelle Tatigkeit ohne reflektierte Selbstwahrnehmung (d.h. die Person empfindet sich selbstnicht als ”social actor“) und somit die vollige Kontrolle uber die aktuelle Situation unddas Gefuhl, jederzeit richtig auf Ereignisse reagieren zu konnen. Auch zu beobachten ist eineVerzerrung im Zeitgefuhl, ”die Zeit vergeht schneller“.

Wohlbefinden und Gluck vs. materielle Entlohnung

In dem Artikel ”If we are so rich, why aren’t we happy?“ [11] untersucht Csikszentmihalyides Weiteren den Zusammenhang zwischen materiellem und subjektivem Wohlbefinden. Erkommt zu dem bekannten Ergebnis, dass Geld allein tatsachlich nicht glucklich macht. Zumeinen hat dies soziokulturelle Grunde, namlich dass sich durch die immer ungleichmaßigereVerteilung von Gutern und Reichtumern sogar ”relativ reiche Leute“ im Vergleich zu denReichsten ”relativ arm“ fuhlen, und dass es – kulturell bedingt – wenige alternative Werte gibt.Zum anderen werden psychologische Grunde aufgefuhrt . Die Eskalation von Erwartungen(im englischen Original: ”escalation of expectations“) fuhrt dazu, dass man nach dem Erreicheneiner bestimmten Stufe (z.B. bezogen auf das Einkommen) bald schon nicht mehr zufriedenist mit dem, was man hat und ”immer mehr“ haben will. Die psychische Energie konzentriertsich auf das Erreichen immer hoherer materieller Ziele und steht so fur andere Bereiche, diemaßgeblich fur Gluck und Wohlbefinden verantwortlich sind (z.B. Familie, Freunde, etc.) nichtmehr zur Verfugung. Materielle Ziele werden als Nullsummenspiel dargestellt: reich seinbedeutet, dass andere dafur arm sein mussen.

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2. Related Work

Als Alternative wird das Flow-Erlebnis angefuhrt, bei dem es kein Ende der Skala gibt, esist offen und unerschopflich: erfahrt eine Person Gluck durch eine bestimmte Tatigkeit, z.B.bei der Zubereitung mediterraner Gerichte, so bedeutet dies nicht, das jemand anderes dafurweniger Gluck erfahren kann.

2.2. Open Innovation

2.2.1. Einfuhrung und Definition

In Rudolf Eislers Worterbuch der philosophischen Begriffe [17] wird eine Idee bezeichnetals ”schopferischer Gedanke, Begriff, Gedanke, Grundgedanke, begriffliche Einheit, Leitmotiv,Endpunkt des begrundenden Denkens“. Um Ideen zu generieren, z.B. zur Losung von Pro-blemen oder zur Definition von Zielen, konnen Kreativitatstechniken wie Brainstormingunterstutzend eingesetzt werden.

Nimmt eine Idee (haufig wird auch von einem ”Einfall“ gesprochen) Gestalt an, kann sie zueiner Erfindung (Invention) werden. Damit wird die ”ursprungliche Entdeckung von tech-nologischen oder sozialen Neuerungen“ [77, S. 16] bezeichnet. Laut einer Entscheidung desBundesgerichtshofs [6] ist eine Erfindung die ”Lehre zum planmaßigen Handeln unter Einsatzbeherrschbarer Naturkrafte zur Erreichung eines kausal ubersehbaren Erfolges“. Es entstehtalso etwas, meist auf technischem Gebiet, das vorher noch nicht dagewesen ist. Im Gegensatzzur Erfindung steht die Entdeckung, bei der etwas gefunden wird, das zum Zeitpunkt derEntdeckung noch unbekannt, jedoch schon vorhanden war.

Entwickelt sich aus dieser Neuerung ein okonomisch verwertbares Produkt, bzw. hat sie all-gemein Auswirkungen auf den Produktionsprozess, so spricht man von Innovation (wortlichubersetzt aus dem Lateinischen: novus ”neu“ bzw. innovatio ”etwas neu Geschaffenes“). Jo-seph Schumpeter bezeichnet Innovation als ”Aufstellung einer neuen Produktionsfunktion“,bzw. ”Durchfuhrung neuer Kombinationen“ (von Produktionsleistungen) [68, S. 95]. Den Un-terschied zur Erfindung (Invention) beschreibt er folgendermaßen:

”Sie [Invention und Innovation] konnen von der gleichen Person getatigt werden,und sind auch haufig getatigt worden; aber das ist nur ein zufalliges Zusammen-treffen, das die Gultigkeit der Unterscheidung nicht beeintrachtigt. Personliche Fa-higkeiten – hauptsachlich intellektuelle im Falle des Erfinders, vorwiegend wollens-maßige im Falle des Unternehmers, der die Erfindung in die Innovation verwandelt– und die Methoden, mit denen der eine und der andere arbeitet, gehoren zu ver-schiedenen Spharen.“ [68, S. 93]

Innovationen werden haufig als ”ein Konigsweg zum Sichern des wirtschaftlichen Wohlstandes“[19, S. 367] bezeichnet, es geht also weniger um die Erfindung an sich, sondern vielmehr umverkaufbare Produkte und wirtschaftlichen Nutzen.

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2. Related Work

Das Konzept offener Innovationsprozesse wurde bereits im Jahr 1982 von Robert C. Allenuntersucht. Er beschrieb die Innovationsprozesse der Eisenindustrie im England des 19. Jahr-hunderts und pragte den Begriff der kollektiven Erfindung (Collective Invention). In diesemIndustriezweig wurden erstmals neue Erkenntnisse, Erfahrungen und Ideen fur Weiterentwick-lung von Maschinen und Produktionsprozessen zwischen einzelnen Unternehmen ausgetauscht,um Forschungs- und Entwicklungsarbeit zu sparen und auf die bestehende Erfahrung andereraufbauen zu konnen (vgl. Allen [2]).

Henry Chesbrough, Professor am ”Center for Open Innovation“ der University of California,definierte in ”Open Innovation: Researching a New Paradigm“ [7] erstmalig den Begriff OpenInnovation. Als Gegenteil des traditionellen vertikalen Integrationsmodells – interneForschungs- und Entwicklungsaktivitaten fuhren zu intern entwickelten Produkten, die durchdie Firma selbst vertrieben werden – wird Open Innovation wie folgt beschrieben:

”If pressed to express its definition in a single sentence, open innovation is the use ofpurposive inflows and outflows of knowledge to accelerate internal innovation, andexpand the markets for external use of innovation, respectively. Open Innovationis a paradigm that assumes that firms can and should use external ideas as well asinternal ideas, and internal and external paths to market, as the look to advancetheir technology. Open Innovation processes combine internal and external ideasinto architectures and systems.“ [7]

Bei der Entwicklung von Ideen wird also die Außenwelt in den Prozess mit einbezo-gen, um eine Erhohung des Innovationspotenzials zu erreichen. Mit den Worten des vomBundesministerium fur Bildung und Forschung geforderten Open-I Projekts [55] kann OpenInnovation als ”die freiwillige Teilnahme an Innovationsprozessen uber die Grenzen von Teams,Abteilungen und Organisationseinheiten hinweg“ verstanden werden.

2.2.2. Kernprozesse

Von Oliver Gassmann und Ellen Enkel [27] werden drei Kernprozesse des Open Innovation-Prozesses identifiziert (vgl. Abbildung 2.2):

Outside-in-Prozess: Wissen der Außenwelt wird in die eigene Entwicklung mit aufgenommen,externe Ideenquellen genutzt (z.B. Lieferanten und Kunden). Der Prozess basiert auf derErkenntnis, dass der Ort, an dem neues Wissen ensteht, nicht notwendigerweise derselbeist, an dem Innovationen entstehen.Durch die Einbeziehung externen Wissens wird Forschungs- und Entwicklungsarbeit ge-spart.

Inside-out-Prozess: Ideen werden der Außenwelt zur Verfugung gestellt. Insbesondere dieserProzess basiert auf der Annahme, dass der Ort, an dem Erfindungen gemacht werden,nicht notwendigerweise der ist, an dem sie genutzt und in Produkten eingesetzt werden.

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2. Related Work

Durch diese Vorgehensweise kann eine Auslagerung der Entwicklungsprozesse erreichtwerden (Ideen werden nur noch generiert, andere Unternehmen lizensieren diese und ent-wickeln Produkte), sowie die Etablierung von Standards uber die Unternehmensgrenzenhinweg gefordert werden.

Coupled Prozess: Dies ist die Kopplung der beiden Prozesse Outside-in und Inside-out, dieEntwicklung von Kooperationen zwischen Unternehmen, z.B. Allianzen, Joint Venturesoder Innovationsnetzwerken (eine Balance zwischen Geben und Nehmen ist notwendig!).

Outside-in Prozess:Wissens-/Ideengenerierungaußerhalb des Unternehmens• Kunden/Lieferanten- integration• Externes Technologie- sourcing

Outside-out Prozess:Ausbeutung außerhalb des Unternehmens• Lizensierung von IP• Multipiikation von Technologien• Cross Industry Innovation

Coupled Prozess:Verknüpfung des inside-out undoutside-in Prozesses zur gemeinsamenEntwicklung und Ausbeutung• Strategische Allianzen• Innovationsnetzwerke

Entwicklung

Abbildung 2.2.: Kernprozesse des Open Innovation-Ansatzes nach Gassmann und Enkel [27]

Als Hintergrund fur die immer haufiger in Unternehmen anzutreffende Einfuhrung von OpenInnovation-Prozessen wird beispielsweise von Gassmann und Enkel [27] der ”steigende Wett-bewerbsdruck durch hoheren Innovationsdruck bei gleichzeitig sinkenden F&E-Budgets“ ver-antwortlich gemacht.

2.2.3. Strategien zum Austausch von Innovationen

Zentrale Voraussetzung fur offene Innovationsprozesse sind Offenlegung und freier Aus-tausch von Informationen – wobei sich ”frei“ nicht zwingend auf eine kostenlose Verbreitungbeziehen muss: nach der Definition von Harhoff et al. [33] findet ein freier Austausch (im Origi-nal ”free revealing“) dann statt, wenn der Urheber einer bestimmten Information nicht direktvon den Aufwendungen derer profitiert, die sie ubernehmen.

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2. Related Work

Der freie Austausch widerspricht sogar der klassischen wirtschaftlichen Betrachtungsweise vonInnovation, die propagiert, dass eine Erfindung nur dann wirtschaftlich genutzt werden kann,wenn sie geheimgehalten, oder durch Patente geschutzt wird – eine Offenlegung ohne Gegen-leistung wird zunachst als Verlust angesehen, den es unter allen Umstanden zu vermeidengilt.

Harhoff [33] stellt mit einem Modell aus der Spieltheorie eindrucksvoll dar, dass es sich unterbestimmten Umstanden tatsachlich lohnt, Informationen frei fur Andere zur Verfugung zustellen, in manchen Fallen sogar fur direkte Konkurrenten:

Es wurden drei Strategien untersucht, wie mit Innovationen fur die Nutzung imeigenen Unternehmen umgegangen werden kann:

Lizensierung: Die Informationen werden durch Lizenzen geschutzt und Interessier-ten nach Bezahlung einer bestimmten Gebuhr zur Verfugung gestellt. Diesverhindert die unkontrollierte Verbreitung und bietet eine gewisse ”Entscha-digung“ fur die Offenlegung.Durch empirische Studien wurde allerdings belegt, dass diese Art Verbreitungkein besonders lohnendes Geschaft darstellt, wenn der Aufwand (z.B. Kostenfur die Patentierung) berucksichtigt wird.

Geheimhaltung: Die Informationen werden uberhaupt nicht verbreitet, sonderninnerhalb des Unternehmens gehalten.Gerade bei geistigem Eigentum ist die Geheimhaltung besonders schwierig,wenn nicht sogar unmoglich. Wird z.B. eine neue Technologie in Produktenverwendet, so wird sie spatestens bei der Markteinfuhrung dieser Produkte

”sichtbar“ und kann durch Interessierte (etwa Konkurrenten) genutzt werden.Alternativ wechseln Mitarbeiter eines Unternehmens zu einem anderen undnehmen das Wissen mit (unfreiwillige Offenlegung).

Offenlegung: Die Informationen werden frei zur Verfugung gestellt (freiwillige Of-fenlegung).Nach Allen und Harhoff gelten als Grunde zur Rechtfertigung dieses Vorgehensvor allem die gesteigerte Reputation (siehe Kapitel 2.4.2) und die Vermeidungvon Kosten fur die Geheimhaltung. Außerdem sind die Informationen nichtselten spezifisch auf die Umstande im offenlegenden Unternehmen angepasst,so dass eine Verwendung und Weiterentwicklung dem Unternehmen selbst wie-der zugute kommt (z.B. Standardisierung).Als Anreize und Rewards gelten ahnliche Faktoren wie bei der Teilnahme anCommunities, die in Kapitel 2.3.4 aufgefuhrt werden.

Harhoff kommt zu dem Ergebnis, dass die freie Offenlegung sehr wahrscheinlich ein verbreite-tes Phanomen werden konnte. Auch wenn in manchen Fallen die Offenlegung keine sinnvolleOption ist (bei hohen Transaktionskosten, Informationsasymmetrien, etc.), so ist es in vielen

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2. Related Work

Szenarien wirtschaftlicher, das bestehende Wissen zu teilen, als in jedem Unternehmen fursich auf gleiche oder ahnliche Erfindungen zu warten oder diese von anderen Unternehmen zulizensieren.

Ein besonderes Beispiel fur die freiwillige Offenlegung von Innovationen und Informationenfindet sich in der Free/Libre Open Source Software-Community: hier wird der Quell-text von Softwareprojekten frei zur Verfugung gestellt. So bekommt jeder Interessierte einenEinblick, wie die Software funktioniert, kann sie weiterentwickeln oder fur seine eigenen Zweckeanpassen. Der unbemerkte Einbau einer Hintertur wird praktisch unmoglich5, und auch Fehler(Bugs) werden schneller erkannt und behoben – die Software wird vertrauenswurdiger. Einegenauere Beschreibung der Free/Libre Open Source Software-Community und insbesondereauch der Anreize fur die Mitglieder wird in Kapitel 2.3.5 gegeben.

2.3. Communities

2.3.1. Definition

Der Begriff Community ist das englische Wort fur Gemeinschaft, Gemeinde, aber auchfur Gemeinsamkeit. Der Ursprung des Wortes liegt im Lateinischen communis (”mehre-ren oder allen gemeinsam“), welches sich wiederum aus dem Wort munia (”Leistungen“ oder

”Amtspflichten“) und der Vorsilbe com- (von cum – ”zusammen“) zusammensetzt. Im heu-tigen Verstandnis ist eine Community ”eine Gruppe von Personen, die gemeinsames Wissenentwickelt, Erfahrungen teilt und dabei eine eigene Identitat aufbaut“ [80].

Georg Groh [29] beschreibt eine Community mit folgenden Eigenschaften:

• Die Mitglieder einer Community sind sich dessen ”bewusst“, ein Teil der Gemeinschaftzu sein. Dieses Bewusstsein wird als Awareness bezeichnet (oft auch als ”Bewusstheit“oder ”Gewahrsein“) und beinhaltet eine emotionale Bindung an die Community sowieden eigentlichen Willen, dazuzugehoren.

• Zwischen den Mitgliedern gibt es enge soziale Beziehungen, mit besonderem Schwerpunktauf Kommunikationsbeziehungen.

• Die Mitglieder haben ein gemeinsames Ziel, das als Motivation dient, sich aktiv in derGemeinschaft zu beteiligen.

• Die Mitglieder haben ein oder mehrere gemeinsame personliche Parameter, z.B.einen gemeinsamen Wohnort, Arbeitsplatz, o.A. Die ortliche Komponente kann mit derheutigen Verbreitung von Informations- und Kommunikationsdiensten auch virtuell sein(vgl. Groß und Koch [30, S. 19]).

5Gerade bei sicherheitsrelevanter Software wie der Verschlusselungsplattform GnuPG ist dies besonders wichtig

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2. Related Work

Von Groß und Koch [30, S. 195] wird Community als ”Gemeinschaft von Benutzerinnen undBenutzern mit gleichen oder ahnlichen Interessen“ beschrieben, basis ist die intrinsische Mo-tivation der Mitglieder. Zusatzlich unterstellt Michael Koch [41] den Mitgliedern, dass sie inder Regel zusammenarbeiten, um sich gegenseitig zu helfen, z.B. durch den Austausch vonInformationen und das Teilen von gemeinsamen Ressourcen. Außerdem zeichnen sich Commu-nities dadurch aus, dass es eine gemeinsame Kultur gibt, gemeinsame Normen, Rituale undKonventionen.

Im Gegensatz zu einem Team ist eine Community in der Regel nicht organisiert, es gibt keinebindenden Absprachen uber die von den einzelnen Mitgliedern zu leistenden Beitrage, ubergemeinsame Artefakte (z.B. Dokumente, Arbeitsergebnisse), etc. Daher kann eine Communityuber eine viel großere Anzahl von Mitgliedern verfugen, die sich nicht zwingend personlichkennen mussen. Der Unterschied wird bereits in der Definition [30, S. 197] sichtbar, wo voneinem Team als ”Gruppe von Personen, die ein gemeinsames Ziel verfolgen“ gesprochen wird –das Ziel steht hier im Mittelpunkt, nach erreichen desselben konnte sich das Team prinzipiellauflosen.

2.3.2. Community Management

Durch die im vorangegangenen Kapitel ermittelte Eigenschaft von Communities, dass keineklare Struktur und Organisationsform festgelegt ist, die Mitglieder sich nicht zwangsweise per-sonlich kennen und sie unter Umstanden keine von vornherein festgelegten gemeinsamen ”di-rekten Ziele“ und Aufgabenbereiche haben, ergibt sich die Notwendigkeit, dass eine Communityverwaltet bzw. gefuhrt werden muss. Der allgemein etablierte Begriff hierfur ist Community-Unterstutzung bzw. Community Management.

Nach Groß und Koch [30] lassen sich die in Kapitel 2.1.3 vorgestellten Begriffe der intrinsischenund extrinsischen Motivation auf Community-Mitglieder ubertragen:

”Wegen des Fehlens einer klaren Organisation fehlt bei Communities haufig auch einklares extrinsisches Motivationssystem. Wegen der daraus folgenden Notwendigkeitintrinsischer Motivation sind Nutzungsanreize und eine moglichst einfache Nutzungwichtige Aspekte bei der Entwicklung und Unterstutzung fur Communities.“[30, S. 116]6

Im Zusammenhang mit Management allgemein als ”Fuhrung von Organisationen“ werdenvon Koch [41] funf Management-Funktionen aufgefuhrt: Planung, Organisation, Fuhrung,Koordination und Kontrolle.

6Hervorhebungen nicht im Original

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2. Related Work

Bezogen auf die Fuhrung von Communities (z.B. bei Online-Communities durch Adminis-tratoren) werden von Koch drei Basisfunktionen fur Community Management identifiziert:

Beobachtung: Hierbei geht es um die Erfassung von Informationen uber die Community,ihre Mitglieder und deren Aktivitaten. Diese Informationen haben sowohl fur die Admi-nistratoren einen Nutzen, etwa um Management-Entscheidungen daraus abzuleiten, alsauch fur alle Mitglieder der Community. Man spricht im letzteren Fall von CommunityAwareness, die gerade in sich zum Teil selbst organisierenden Zusammenschlussen einesehr hohe Bedeutung hat.

Moderation: Um die Einhaltung der in einer Community bestehenden Konventio-nen, Normen und Werte zu gewahren, bedarf es der Moderation. Dies kann durcheine zentrale Instanz, einen bestimmten ”Moderator“ geschehen, in vielen Fallen aberauch durch die Selbstregulation der Community unter Einbeziehung aller Mitglieder.

Motivation: Bei der Motivation geht es um Faktoren, die Mitglieder dazu bewegen, Beitrageinnerhalb der Community zu leisten. Aber auch neue Mitglieder zu gewinnen und dazu zubringen, der Community beizutreten fallt unter diesen Punkt. Die Grunde fur Beitrittund Teilnahme konnen von Person zu Person unterschiedlich sein – ihnen gemein ist dieTatsache, dass ein Mehrwert entsteht, also die Person etwas davon hat.Das Prinzip der Gegenseitigkeit oder Reziprozitat (engl. ”reciprocity“ – einer Personist in der Vergangenheit geholfen worden, oder sie erhofft, in der Zukunft Hilfe zu be-kommen) und das der Anerkennung (”appreciation“ – eine Person mochte als Experteanerkannt werden) sind wichtige Faktoren fur das Leisten von Beitragen in Communities.Sie werden in einem spateren Kapitel noch ausfuhrlicher behandelt.

Die Rolle des Community Managements kann je nach Art und Struktur der jeweiligen Commu-nity zu mehr oder weniger großen Teilen auf die Community-Mitglieder selbst verteilt werden,wie bereits bei der Funktion der Moderation erwahnt wurde.

Als Beispiele fur die Umsetzung von Community Management fur Online-Communities seidas Konzept der Social Software genannt. Sie kann verschiedene Funktionen erbringen, etwadas Aufzeigen von Community-Aktivitaten fur die Mitglieder (hierbei kommen die Prinzipi-en der Beobachtung und der Motivation zusammen, denn das Sichtbarmachen von Leistungkann auch als Motivation dienen), oder Hilfsmittel, die die Mitglieder bei der Zusammenarbeitunterstutzen, wie Wikis, Foren, Weblogs, etc.

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2. Related Work

2.3.3. Mitwirkung in Communities

Im vorherigen Kapitel wurde bereits die Frage aufgeworfen, was Personen dazu bewegt, in einerbestimmten Community beizutreten und dort Beitrage zu Leisten.

Sankarshan Mukhopadhyay, der als Entwickler, Consultant und Projektmanager in verschiede-nen Open Source Software-Projekten langjahrige Erfahrung gesammelt hat, zitiert in seinemWeblog den Yahoo!-Mitarbeiter Philip Tellis, der auf die Frage ”How to become an Open SourceContributor“ aus seinen eigenen Erfahrungen als Open Source Contributor erzahlt.

Als Antwort auf die Frage, wie man den Typ eines Webservers ermittelt, schickt erein kleines Programm httptype an eine Mailingliste. Aus dem positiven Feedbackvon anderen Listenmitgliedern entstand ein eigenes Projekt auf der OSS-Plattformfreshmeat.net. Das Programm wurde durch Anregungen und Patches von anderenBenutzern verbessert und fuhrte dazu, dass Tellis – ”bitten by the FOSS7 develop-ment bug“ – nach weiteren Moglichkeiten fur Engagement in der OSS-Communitysuchte (vgl. Tellis [75]).

Kevin Crowston und Isabelle Fagnot [10] von der Syracuse University untersuchten die Hinter-grunde fur die Teilnahme an offenen Communities (kontreter im Bezug auf Programmierung,Dokumentation und Bugreports in Open Source Software sowie Inhalte fur Weblogs und Wi-kipedia). Im Gegensatz zu vorherigen Betrachtungen werden hier verschiedene Stufen derMitwirkung definiert, durch die sich ein Mitglied einer Community bewegt:

Curiosity: Das Projekt ist ”sichtbar genug“, um die Aufmerksamkeit der Person auf sich zuziehen und die Neugier zu wecken. Ubersteigen Zeit und Fachwissen den Aufwand fureinen Beitrag, wird die Person vom passiven zum aktiven Mitglied und leistet einenersten Beitrag.

Sustained contribution: Ermuntert durch positive Ruckmeldungen auf erste Beitrage liefernmanche Mitglieder fortlaufend neue Beitrage an die Community, entweder in Form vonHilfeleistung, oder unter dem Verstandnis einer sozialen Bewegung (engl. ”socialmovement“, vgl. [10, S. 21]).Als mogliche Grunde kommen personliche Vorteile durch die Mitgliedschaft in Frage(”reward motives“), positive Wahrnehmung der Ziele der Gruppe (”collective motives“),sozialer Druck oder Ermutigung durch andere Mitglieder (”social motives“) oder eine ArtZusammengehorigkeitsgefuhl, ”Teil der Gruppe“ zu sein (”identification with the group“).Durch ”sustained contributions“ wird das Projekt ”sichtbarer“ und zieht weitere neueMitglieder an.

7FOSS: Free Open Source Software

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2. Related Work

Meta-contribution: Sehr wenige Mitglieder erreichen diese Stufe und gehoren damit zum Kernder Community, z.B. als Grundungsmitglieder, Administratoren, Maintainer, etc.Die Grunde, eine solche Rolle in einer Gemeinschaft anzunehmen werden in dem Streben,freiwillig Hilfe anzubieten und in der Identifikation mit der Gruppe gesehen.Mitglieder in dieser Stufe konnen Einfluss auf die Berechtigungen von Mitgliedern nied-rigerer Stufen nehmen, sowie deren ”Sichtbarkeit“ innerhalb des Projekts.

2.3.4. Anreize und Rewards

Im Folgenden wird genauer auf den in Kapitel 2.3.2 angesprochenen Mehrwert eingegangen,der durch Beitritt und Partizipation in einer Community fur die Mitglieder entsteht. DieserMehrwert wird in Form von Rewards wahrgenommen (engl. fur Belohnungen), die als An-reize (auch engl.: Incentives) dienen, Beitrage zu leisten.

Neben dem Prinzip der Gegenseitigkeit oder Reziprozitat (eine Person hat in der Vergan-genheit Hilfe erhalten und mochte dafur etwas ”zuruckgeben“, bzw. tragt etwas zur Communitybei und erhofft sich dadurch, spater selbst Hilfe bei einer bestimmten Aufgabe zu erhalten)wurde das Prinzip der Anerkennung (hohere Reputation, ein ”guter Ruf“ als Experte oderhilfsbereites Mitglied) bereits im Zusammenhang mit Community Management (Kapitel 2.3.2)erwahnt.

Allgemein kann unterschieden werden zwischen expliziten Rewards und soft rewards8:

Explizite Rewards

Zu den expliziten Rewards (auch ”hard rewards“ genannt) zahlen verschiedene Klassenvon Belohnungen. Ein Beispiel sind wirtschaftliche Belohnungen, wie die Aussicht aufBonuszahlungen, eine Gehaltserhohung oder Aktienoptionen. Fur die erbrachte Leistung wirdBezahlung als gerechter Ausgleich angesehen, wodurch Mitglieder einer Community motiviertwerden, Beitrage zu leisten. Die Bezahlung ist hierbei leistungsbezogen und kann auch dieQualifikation des Mitglieds mit einbeziehen (vgl. Hall [31]). Die Herausforderung bei dieser Artvon Belohnungen liegt darin, die erbrachte Leistung zu messen und zu bewerten.

Eine weitere Form von expliziten Rewards ist der Zugriff auf Informationen und Wissen:Um auf wertvolles Wissen innerhalb der Community zuzugreifen, muss als Gegenleistung auchWissen in die Community eingebracht werden. Hierdurch entsteht ein ”kollektiver Lernprozess“,der in vielen Fallen zu besseren Ergebnissen fuhrt, als der Versuch, proprietares Wissen zuisolieren. Fur Trittbrettfahrer (”free-rider“), die ohne eigene Beitrage erbracht zu haben auchkeinen Zugriff auf Community-Wissen erhalten, ist die Mitgliedschaft damit uninteressant.

8Da in der Fachliteratur das Wort Reward haufig unubersetzt ubernommen wird, wird hier bei feststehendenBegriffen wie

”soft rewards“ auf eine Ubersetzung verzichtet.

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2. Related Work

Die dritte Moglichkeit expliziter Belohnung sind erweiterte Karrieremoglichkeiten, die sichz.B. als Aufstiegschancen in Unternehmen oder der Aussicht auf weitere Auftrage eines Auf-traggebers darstellen. Unternehmen beispielsweise sollten Mitarbeiter sowohl fur die erbrachteLeistung, als auch fur ihren ”Beitrag an die Gemeinschaft“ – z.B. durch Hilfeleistungen anandere Mitarbeiter – belohnen. Dass dies nicht immer einfach ist, wird an einem von Hallzitierten Beispiel deutlich:

”When organizational members’ futures with the company are dependent on theexpertise they demonstrate, and not on the extent to which they actually helpothers, individuals will attempt to build up and defend their own hegemonies ofknowledge.“ [44, S. 140]

Soft rewards

Das Streben nach erhohter Reputation und einem ”hoheren Status“ ist eine tief im innerendes Menschen verankerte Eigenschaft. Durch die aktive Teilnahme in einer Community erhaltein Mitglied Bekanntheit und (angenommen die erbrachten Beitrage sind sinnvoll und nutzlich)eine hohere Reputation, einen guten Ruf.

Die Wirkung von Reputation ist hierbei laut Hall nicht auf einzelne Mitglieder beschrankt– durch ”gute Beitrage“ kann eine Community (etwa eine Newsgroup im Internet) hohereBekanntheit erlangen und wiederum neue Mitglieder anziehen.

Ein nicht zu unterschatzender Faktor ist außerdem die personliche Zufriedenheit, die man-che Menschen durch altruistisches und soziales Verhalten erhalten. Sie empfinden Genugtuungdarin, anderen zu helfen und genießen es, die positiven Ergebnisse ihrer Beitrage zu sehen (vgl.Hall [31]).

Eine Ubersicht uber explizite Rewards und soft rewards ist in Tabelle 2.2 noch einmal zusam-mengefasst.

Kategorie Reward BeispieleHard rewards wirtschaftliche Anreize Hoherer Lohn, Bonuszahlungen

Zugriff auf Informationen/Wissen Expertise eines anderen MitgliedsKarrieremoglichkeiten Forderung, Aussicht auf weitere Auftrage

Soft rewards Besserer Ruf Status-GewinnPersonliche Zufriedenheit Positive Resonanz auf Hilfestellung

Tabelle 2.2.: Rewards als Anreize zum Teilen von Wissen nach Hall und Graham [32, S. 237]

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2. Related Work

Beispiel: Cipher Challenge

In einer Untersuchung uber die Zusammenarbeit in Online-Communities stellen Hazel Hall undDianne Graham [32] einige interessante Erkenntnisse im Zusammenhang mit der Teilnahme anCommunities vor.

Betrachtet wurde die Cipher Challenge, ein Ratsel am Ende eines Buches uber Codes undCodebreaking (”The Code Book“ von Simon Singh), der es auf seiner Website [70] im Nach-hinein als ”The toughest code ever cracked“ bezeichnet. Als Preis fur den ersten Teilnehmer,der den Code entschlusselt, wurden £10.000 ausgesetzt, und zur Unterstutzung der Kommuni-kation zwischen den Teilnehmern wurde eine Yahoo! Group eingerichtet, uber die Nachrichtenausgetauscht werden konnten.

Durch Analyse der Inhalte im Forum der Yahoo! Group sowie mit Hilfe von Fragebogen undInterviews wurden die Beitrage untersucht. Es wurde zunachst vermutet, das dass der Haupt-grund fur den Beitritt der Gruppe im Zugriff auf Informationen uber den zu brechendenCode liegt. Es wurden jedoch nicht nur Nachfragen oder Antworten zu generellen Program-mierproblemen oder spezifischen Problemen rund um die Aufgabe gefunden. Diese Art vonBeitragen stellte zwar klar die Initial-Motivation fur die erstmalige Benutzung der Plattform,gab es dennoch sehr viele wiederkehrende Benutzer. Bei Umfragen wurde nach dem Zugriffauf Informationen der Uberblick uber den eigenen Fortschritt (im Vergleich zu anderen)als einer der wichtigsten Argumente fur die Benutzung genannt. Und obwohl man sich in die-sem Umfeld – schließlich ging es um £10.000 Preisgeld – vor Konkurrenten schutzen musste,gab es eine auf Gegenseitigkeit basierende Moral, den Wunsch, der Community ”etwaszuruckzugeben“ (vgl. Reziprozitat).

”As one interviewee stated: I think people share out of a sort of communal interest.They did not want to be selfish. . . There was a naive community spirit, working tobeat a commoe foe.“ [32, S. 241]

Somit ergaben sich zwei Typen von Nachrichten: (1) Nachfragen zur Informationsbeschaffung(mit dem Angebot, zu einem spateren Zeitpunkt ebenfalls etwas Beizutragen, ”etwas zuruck-zugeben“) und (2) die Frustration uber Trittbrettfahrer und Lob/Bewunderung fur die, dieviel Beitrugen. Letztere handelten nicht ausschließlich aus altruistischen Grunden, sondern dieAnerkennung von anderen Mitgliedern fuhrte zu erhohter Reputation und personlicher Zufrie-denheit – ”soft rewards“, die in diesem Fall einfacher zu erreichende Zwischenziele darstellten,als der Gewinn des Ratsels.

Trotz der offensichtlichen Bereitschaft einzelner, ihren Rivalen zu helfen (”apparent willing-ness of individuals to help their rivals“, [32, S. 243]) wurde tatsachliches Wissen (im Gegen-satz zu Informationen) nur in kleinen, weniger offentlichen Gruppen generiert. Aufgrund derKonkurrenzsituation wurden nur wenige ”kritische Informationen“ zwischen den Teilnehmernausgetauscht, so dass Hall und Graham [32] von ”co-operating, but not collaborating“ sprechen

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2. Related Work

und die Funktion des Forums mit ”exchanging information rather than knowledge“ bezeichnetwird9.

Beispiel: Ein HYRIWYG-Anreizsystem

Ein interessantes Anreizsystem stellen Ana Bicharra Garcia und Leandro Neumann Ciuffo [26]vor: als Empfehlungssystem fur eine Online-Videothek wird ein HYRIWYG-System vorgestellt.HYRIWYG steht hier bei fur ”How You Rate Influences What You Get“.

Das System basiert auf dem Prinzip von Collaborative Filtering und somit der Annah-me, dass Benutzer, die in der Vergangenheit etwas fur gut befunden haben, auch in der Zu-kunft ahnliche Dinge fur gut befinden werden. Im konkreten Fall wurden die Kunden desOnline-Videoverleihs dazu aufgefordert, Bewertungen fur die Filme abzugeben, aus denen in-dividuelle Empfehlungen (Filmvorschlage) generiert wurden. In verschiedenen Phasen wurdenunterschiedliche Arten der Belohnung fur abgegebene Bewertungen untersucht:

1. Freiwillige Bewertung ohne besondere Belohnung

2. Geschenke als Belohnung fur die 10 aktivsten Bewerter

3. Kinogutschein pro 50 bewertete Filme

4. Verleihgutschein (beliebiger Film) pro 40 bewertete Filme

5. Verleihgutschein (festgelegter Film) pro 40 bewertete Filme

Wahrend der 2. Phase blieb die Anzahl der Bewertungen ungefahr gleich gegenuber der in der1. Phase, jedoch wurde beobachtet, dass die Anzahl der Bewertungen durch die, die nach derersten Geschenk-Ausschuttung nicht zu den Top-10 gehorten, weniger wurde.

In Phase 3 und 4 gab es einen Anstieg bei der Anzahl der Bewertungen, jedoch wurde erwie-sen, dass zunehmend falsche Bewertungen abgegeben wurden (z.B. alle Filme gleich bewertetwurden).

In Phase 5 wurde die Auswahl des Pramien-Films nicht mehr den Kunden uberlassen, sonderndurch das Bewertungssystem ein Film vorgeschlagen. Wurden bei den bisher geliehenen Filmenehrliche Bewertungen abgegeben, erhielten demnach die Kunden als Pramie dafur einen Film,der mit relativ hoher Wahrscheinlichkeit ihrem Geschmack entsprach.Erste Ergebnisse der Untersuchungen suggerieren, dass hier tatsachlich sowohl eine hohe Anzahlvon Bewertungen, als auch eine geringe Anzahl von falschen ”Dummy-Bewertungen“ erzieltwurde, zwei Faktoren, die fur ein Empfehlungssystem sehr wichtig sind.

9Letztendlich wurde die Aufgabe von einem Team aus funf Schweden gelost, deren aktive Beteiligung imDiskussionsforum tatsachlich nur sehr gering war.

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2. Related Work

Rewards gegen intrinsisches Interesse

Auf der Website des GNU-Projekts der Free Software Foundation [42] befindet sich im Bereich

”Philosophy“ ein Artikel des amerikanischen Autors Alfie Kohn, der sich mit dem Zusammen-hang von Produktivitat und Rewards befasst. Getragen durch Studien, die unter Anderem imBereich von Kindergarten und Schulen, aber auch an Studenten durchgefuhrt wurden, kommter zum Ergebnis, dass gerade im kreativen Bereich eine Belohnung zur Verringerung desintrinsischen Interesses an einer Aufgabe fuhren konnen.

Die Psychologin Teresa M. Amabile lies Grundschulkinder Geschichten erfinden und Collagenbasteln und erkannte, dass diejenigen, denen von vornherein eine Belohnung10 dafur verspro-chen wurde, die am wenigsten kreativen Arbeiten ablieferten:

”Young children who are rewarded for drawing are less likely to draw on their ownthat are children who draw just for the fun of it. Teenagers offered rewards forplaying word games enjoy the games less and do not do as well as those who playwith no rewards. Employees who are praised for meeting a manager’s expectationssuffer a drop in motivation.“ (Kohn [42] nach Hennessey und Amabile [35])

Ahnliche Ergebnisse wurden bei Studenten erzielt, die poetische Texte schreiben sollten, sowiebei alteren Schulern, die jungere unterrichteten. Kohn identifiziert drei Hauptgrunde fur dieseBegebenheit:

• Die Aussicht auf die Belohnung bewirkt eine enge Fokussierung auf die Aufgabe,sie wird so schnell wie moglich und ohne große Risiken erledigt.

• Es entsteht das Gefuhl, durch die Belohnung kontrolliert zu werden und in seinerEigenstandigkeit eingeschrankt zu sein.

• Durch die explizite Belohnung kann intrinsisches Interesse verringert werden, dieFreude an der Aufgabe geht verloren, und man arbeitet nur noch, um die Belohnung zubekommen.

Er verweist außerdem auf weitere Studien von Edward L. Deci, die ahnliche Ergebnisse imZusammenhang mit Wettbewerb erzielen: Schuler, die gegeneinander antraten, um ein Puzzlezu losen, taten sich bei der Losung schwerer, als diejenigen, bei denen es bei der Losung nichtdarum ging, wer als erster fertig war.

Auch Bruno Frey und Margit Osterloh [22] kommen zum Ergebnis, dass Pay for Performance(”Entlohnung nach der individuellen und spezifischen Leistung“) bei komplexen Tatigkeiten dieunverzichtbare intrinsische Arbeitsmotivation verdrangt und damit Wissensubertragung undKreativitat behindert. Dieses Entlohnungsmodell ist geeignet fur die Entlohnung einfacherTatigkeiten und fur ”Einkommensmaximierer“, nicht jedoch fur Arbeitnehmer mit komplexen

10Gemeint ist hier eine explizite Belohnung, siehe oben in diesem Kapitel

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2. Related Work

Tatigkeiten, die innerlich mit der Firma verbunden sind oder ihre Erfullung in der Arbeitsuchen.

2.3.5. Beispiel Open Source-Community

Free/Libre Open Source Software ist eine Bezeichnung fur freie (free) und Open SourceSoftware. Richard Stallman beschreibt den wichtigen Unterschied zwischen Free Softwarevon Open Source Software darin, dass Free Software eine komplette Bewegung beschreibt,die Benutzern und Entwicklern bestimmte Rechte und Freiheiten einraumt (”free as speech“im Gegensatz zu ”free as beer“), wohingegen sich der Begriff Open Source Software aufdie Entwicklungsweise, den frei zuganglichen Quelltext, bezieht und daher einige Aspekte derFree Software nicht beinhaltet (einige Open Source Lizenzen werden von der Free SoftwareFoundation als zu restriktiv angesehen)11. Um beide Bewegungen zusammenzufassen und denAspekt der Freiheit zu unterstreichen, wurde ”Libre“ mit in die Bezeichnung aufgenommen unddie Abkurzung FLOSS12 geboren.

Im FLOSS Final Report [38] der University of Maastricht wurde im Jahr 2002 diese Artvon Software, ihr Einfluss auf Unternehmen, sowie bestehende Community und ihre Mitglie-der erforscht. Befragt wurden 2.784 Entwickler, neben demografischen Daten wurden auchorganisatorische arbeitsbezogene Themen erfasst. Besonders interessant in diesem Zusammen-hang sind die Ergebnisse des FLOSS-Reports im Bezug auf die Motivation der Entwickler, derFLOSS-Community beizutreten bzw. darin zu bleiben.

Als Grunde fur den Beitritt wurden hauptsachlich folgende genannt:

• Der Erwerb von (Fach-)Kenntnissen und Wissen wird als wichtigster Grund furden Beitritt genannt (78,9% der Befragten gaben dieses Motiv an)

• Die Bereitschaft, Wissen und Kenntnisse auszutauschen ist zweitwichtigstes Mo-tiv (49,8%)

Diese Motive fuhren auch die Liste der Grunde in der Community zu bleiben an, aller-dings gewinnt im weiteren Verlauf der Mitgliedschaft das Austausch-Motiv stark an Bedeutung(67,2%). Weitere Grunde sind

• der Wille, Produkte anderer Entwickler weiterzuentwickeln und zu verbessern –eine zentrale Eigenschaft von quelloffener Software (39,8% bzw. 33,7%) sowie

• der Wunsch, zur Szene dazuzugehoren (35,5% bzw. 30,6%)

11Details zur Unterscheidung sind dem Artikel der Free Software Foundation zu entnehmen: [72]12Der Klarheit halber wird im Verlauf dieser Arbeit diese Abkurzung anstelle der in manchen Quellen verwen-

deten”F/OSS“ oder

”FOSS“ benutzt

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2. Related Work

Im Jahr 2003 wurde von Karim R. Lakhani und Robert G. Wolf am MIT der sogenannte

”Hacker-Survey“ [46] verfasst, der sich im Zusammenhang mit Free/Open Source Softwarespeziell mit der Motivation der Entwickler befasst, Beitrage zur Community zu leisten.

Im Gegensatz zu vorherigen Forschungen, die extrinsische Faktoren wie bessere Jobs oder Kar-rieremoglichkeiten (”Hard rewards“, siehe Tabelle 2.2) als Motivationstreiber fur den Beitrittzur Community auffuhren, wurde hier die intrinsischer Motivation (also als ”wie kreativ“eine Tatigkeit wahrgenommen wird) als weit wichtigerer Motivator identifiziert.

Anhand einer Web-basierten Umfrage unter 684 Entwicklern aus 287 Projekten wurde ermit-telt, dass der Hauptgrund, Beitrage fur ein Projekt zu leisten, auf intrinsischer Motivationbasiert:

• ”Project code is intellectually stimulating to write“ wurde mit 44,9% vor dem(extrinsischen) Motivator des Kenntniserwerbs (41,8%) als wichtigster Beitrittsgrundangegeben.

• Die ethische Einstellung, dass Software-Quellcode offen sein sollte und

• die wahrgenommene Verpflichtung, der Community etwas zuruckzugeben (beidesebenfalls intrinsische Motivatoren!), sind weitere wichtige Faktoren.

Bezogen auf die Kreativitat gaben 61% der Befragten an, in einem FLOSS-Projekt eineKreativitat zu erfahren, die von keiner anderen ihrer Tatigkeiten ubertroffen wird (hierbeibestand kein statistischer Unterschied zwischen bezahlten und freiwilligen Entwicklern).Flow-Erfahrungen wie der Verlust der Zeitwahrnehmung beim Schreiben von Programmcodekonnten bei 73% der Entwickler festgestellt werden.

Zu einem ahnlichen Ergebnis kommen Osterloh et al. [56], die zwei Erklarungen liefern, ”warumProgrammierer freiwillig zu einem offentlichen Gut beitragen“:

Extrinsische Grunde fur einen Beitrag zu einer Community liegen in der Investition inReputation oder der Anpassung von Software an eigene Bedurfnisse um Nutzen darauszu ziehen (”eigennutzige, kalkulierende Individuen“). Bei genauerer Betrachtung werden dreiTypen von Mitgliedern sichtbar, die dieser Klasse zuzuordnen sind:

Kommerzielle Unternehmen: Durch die Unterstutzung von Open Source-Projektenkonnen Komplementarprodukte (z.B. Dienstleistungen rund um die Software)angeboten werden, mit denen Profit erwirtschaftet wird.

Entwickler fur den Eigenbedarf: Software wird an eigene Bedurfnisse angepasstund die Weiterentwicklung veroffentlicht, da der Aufwand fur eine Veroffent-lichung im Internet gering ist und die Chance, dass Fehler gefunden werdenoder die Chancen, dass die Software wiederum erweitert wird, gut sind.

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2. Related Work

Investoren in Reputation: Durch die Demonstration der eigenen Fahigkeiten wirdReputation generiert, die indirekt genutzt wird, um Geld zu verdienen (z.B.um Arbeitgeber zu uberzeugen, um eine bessere Bezahlung zu bekommen,oder um Zugang zu interessanteren Projekten zu erhalten).

Intrinsische Grunde fur einen Beitrag liegen beim Spaß am Programmieren, an der Freudean der Tatigkeit selbst, oder der Uberzeugung, ”zu einer guten Sache beizutragen“. Osterlohet al. [56] fuhren zwei weitere Typen von Mitgliedern auf, die in diese Kategorie passen:

Reziprokateure: Da im Allgemeinen die Mitglieder einer Community nicht gegen-seitig identifizierbar sind, kann hier keine Austauschbeziehung (”Wie du mir,so ich dir“) erwartet werden. Stattdessen tritt das in Kapitel refsub:rewardsbereits erwahnte Prinzip der Gegenseitigkeit ein: ”The person I help may neverbe in the position to help me, but someone else might be“ [65, S. 49].

Homo ludens: Hier ist das wichtigste Motiv fur die Mitwirkung der Spaß an denAktivitaten selbst. Das Schreiben von Code beispielsweise kann bei Program-mierern ein ”Flow-Erlebnis“ hervorrufen (vgl. Kapitel 2.1.4). Dadurch konnenBeitrage nicht als Kosten angesehen werden, sondern stellen den Nutzen dar.

Eric S. Raymond, amerikanischer Programmierer und bekannter Autor in der Open Source-Szene, beschließt seinen Essay ”The Cathedral and the Bazaar“ [60] uber die Funktionsweiseder Open Source-Community mit folgender Feststellung:

”Our creative play has been racking up technical, market-share, and mind-sharesuccesses at an astounding rate. We’re proving not only that we can do bettersoftware, but that joy is an asset.“ [60]

2.4. Awareness und Reputation

2.4.1. Awareness

Allgemein versteht man unter Awareness13

”die gegenseitige Information fur Akteure ubereinander“ – sie dient nach Gross und Koch ”zur Reduktion von Unsicherheit und zur spontanenKommunikation“ [30, S. 25].

In der psychologischen Betrachtung des Bewusstseinssystems (”consciousness“) durch Csiks-zentmihalyi werden aus der Flut von Informationen, der eine Person ausgesetzt ist, zunachstvon der Aufmerksamkeit (”attention“) die wichtigen und relevanten ausgewahlt und her-ausgefiltert. Diese gefilterten Informationen erreichen die Awareness, die er als ”the system13Manchmal auch mit

”Bewusstheit“ oder

”Gewahrsein“ ubersetzt – in dieser Arbeit wird der Begriff Awareness

beibehalten

32

2. Related Work

encompassing all of the processes that take place in consciousness, such as thinking, willing,and feeling about information (i.e. cognition, motivation and emotion)“ [53, S. 91] bezeichnet.

In einem vorherigen Kapitel wurde bereits eine Definition von Community gegeben. Wahrenddie Mitglieder eines Teams meist sorgfaltig anhand ihrer Fahigkeiten, Kompetenzen und mog-liche Beitrage zum Erreichen eines bestimmten Ziels ausgesucht werden und – sowohl inhaltlichals auch ortlich – eng zusammenarbeiten, ist eine Community eher charakterisiert durch vieleunterschiedliche Mitglieder, die keine gemeinsame Organisationsstruktur haben und sich nochnicht einmal zwingend personlich kennen mussen.

Dadurch fehlt innerhalb einer typischerweise stark verteilten Community der in typischen Um-gebungen fur Teams gegebene Zusammenhalt, das Wissen uber vorhandene Kompeten-zen und Aktivitaten, das beispielsweise in gemeinsamen Buroumgebungen, beim Mittages-sen oder bei Meetings ausgetauscht wird. Dieses Wissen wird in diesem Zusammenhang mitAwareness bezeichnet.

”[Awareness] is part of the glue that allows groups to be more effective than indi-viduals“ [67, S. 8]

Seul Greenberg und Carl Gutwin [28] fuhren vier Arten von Awareness auf:

Informelle Awareness: Information uber Mitarbeiter, deren Tatigkeitsbereich und ihre Er-reichbarkeit (also Informationen, die man typischerweise uber Mitarbeiter hat, die imselben Buro arbeiten)

Soziale Awareness: Information uber Aufmerksamkeit einer Person, ihren emotionalen Zu-stand und ihre Interessen (wahrnehmbar z.B. durch Augenkontakt, Gesichtsausdruckund Korpersprache)

Awareness uber die Gruppenstruktur: Informationen uber Rolle und Verantwortlichkeiten ei-ner Person innerhalb einer Gruppe

Awareness uber den Arbeitsbereich (workspace awareness): Informationen uber die Zusam-menarbeit mit anderen Akteuren innerhalb des Arbeitsbereichts, d.h. uber die Interaktionmit anderen Benutzern, deren Kompetenzen, Aktivitaten und Absichten, etc.

Da sie maßgeblich zum Erfolg von Gruppen beitragt, spielt Awareness – insbesondere WorkspaceAwareness – eine wichtige Rolle im Rahmen von Community-Unterstutzung und Computer-Supported Cooperative Work (CSCW).

Zum einen fordert sie allgemein die Motivation zur Zusammenarbeit zwischen den Mitglie-dern, zum anderen dient sie als nutzliches Hilfsmittel sowohl bei der Suche nach Expertiseinnerhalb einer Gruppe (z.B. unterstutzt durch den ”Expertise Recommender“ von McDonaldund Ackermann [50], der fur ein bestimmtes Problem mogliche Experten vorschlagt und dabeiverschiedene Heuristiken anwendet) als auch bei der Forderung von neuen Kontakten (z.B.

33

2. Related Work

Erleichterung der informellen Kommunikation durch Sichtbarmachen von Tatigkeiten, Arbeit-spausen; vgl. Schlichter [67, S. 8]).

Besonders bei der raumlich verteilten Zusammenarbeit, so wie sie bei Communities sehr haufigauftritt, ist die Schaffung von Awareness ein zentrales Anliegen, das den Einsatz von techni-schen Hilfsmitteln, der sogenannten Awareness-Unterstutzung, notwendig macht.

Anforderungen an Awareness-Systeme

Bei der Modellierung Awareness unterstutzender Systeme gibt es einige Anforderungen furdie Erfassung, Verarbeitung und Prasentation von Informationen. Volkmar Pipek [59, S. 171]nennt vier Hauptanforderungen:

Geringer Aufwand: Beim Erfassen von Ereignissen sollte kein oder nur ein Geringer Zusatz-aufwand entstehen, der Nutzen, der durch die Erfassung und die Bereitstellung vonAwareness-Informationen entsteht, muss hoher sein als der anfallenden Aufwand.

Periphere Darstellung: Der vorherige Punkt kann ebenso auf die Prasentation der Awareness-Informationen ausgeweitet werden. Filterung der Ereignisse und deren Darstellung solltevom Benutzer konfiguriert werden konnen, nicht benotigte Informationen sollten auchnicht angezeigt werden, um die Ablenkung gering zu halten.

Endbenutzermanipulierbarkeit: Die Komponenten des Systems sollten durch den Benutzerselbst angepasst werden konnen.

Transparenz und Privatsphare: Benutzer sollten in der Lage sein, zu ermitteln und gemaßden eigenen Privatheitsanspruchen zu kontrollieren, welche Daten erfasst werden und inwelcher Granularitat dies geschieht.

Das Pipeline-Modell eines Awareness-Systems

Um den Zusammenhang der einzelnen Komponenten eines Awareness-Systems darzustellen,wurde das Konzept des Pipeline-Modells entwickelt. Im in Abbildung 2.3 gezeigten Systemwerden Aktivitaten der Benutzer in Form von Ereignissen an das System gemeldet, entlangder Pipeline verarbeitet und gefiltert und auf der rechten Seite an andere Benutzer gemeldet.

1. Individuelles Interesse: Hier wird angepasst, uber welche Ereignisse ein Benutzer be-nachrichtigt werden mochte (Interessensprofil)

2. Privatsphare des Produzenten: Uber diesen Filter wird bestimmt, welche der eigenenEreignisse ein Nutzer uber sich preisgeben will (Privatsphare)

3. Historie: Sie speichert Ereignisse persistent in einer Datenbank (z.B. fur AsynchroneEreignisinformation)

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2. Related Work

Abbildung 2.3.: Pipeline-Modell fur die Unterstutzung von Gruppenwahrnehmung nach Fuchsund Ludwin [24, S. 53]

4. Globale Konfiguration: Organisatorische Regeln zur Ereignisverteilung (z.B. grund-satzliche geheimhaltung bestimmter Ereignisse oder Speicherung in der Historie)

5. Benutzerschnittstelle: Integration der Benachrichtigungen in die Arbeitsumgebungdes Benutzers (z.B. zur Vermeidung von Ablenkung)

Basierend auf dem Pipeline-Modell wurde von Pipek, Nuderscher und Won [59] das ExpertiseAwareness Concept (eXACt) entwickelt. Anstatt um reine Community-Unterstutzung bedientdieses System den Bereich des Wissensmanagements. Es geht weniger um die Darstellungvon Arbeitsaufgaben und Arbeitskontexten anderer, sondern um die Unterstutzung von ”pe-ripherer Wahrnehmung von Experise beim Nutzer des Systems“. Das eXACt-Modell beruck-sichtigt die Tatsache, dass es von Benutzer zu Benutzer Unterschiede bei der Interpretationder Ereignisse geben kann, die zu unterschiedlichen Reaktionen fuhren konnen. Neben Senso-ren, die Ereignisse erfassen ohne sie zu interpretieren und Indikatoren, die diese tatsachlichenEreignisse in ”interpretierbare“ Ereignisse umformen, wurden zusatzlich Hypothesenerzeugereingefuhrt, die aus einem oder mehreren Indikatoren eine Hypothese formulieren und diesein die Awareness-Pipeline schicken (diese wiederum ahnelt der in Abbildung 2.3 beschriebe-nen, einschließlich der jeweiligen Filter). Benutzer konnen dabei individuell Hypothesen, die

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2. Related Work

sie als unglaubwurdig ansehen, ausschließen, bestimmte Hypothesen uber sich selbst blockieren(Privatheitsfilter), oder eigene Hypothesen hinzufugen und mit Indikatoren verbinden.

Umsetzung von Awareness-Systemen

Die konkrete Umsetzung von Awareness-Systemen fur Gruppen, Communities oder ganze Un-ternehmen kann auf verschiedene Arten geschehen.

Prasenz-Awareness Systeme wie z.B. Instant Messaging Systeme stellen hauptsachlichVerfugbarkeitsinformationen uber Mitglieder einer Gruppe zur Verfugung. Durch das Sicht-barwerden von anderen Gruppenmitgliedern (haufig zusammen mit Statusinformationen wie

”beschaftigt“, ”abwesend“ oder ”bereit“) wird das Knupfen von Kontakten und die spontaneKommunikation in Form von Text-Sofortnachrichten erleichtert. Technisch sind solche Syste-me als Software-Client auf den Benutzer-Rechnern umgesetzt, die mit einem (ggf. verteilten)Server kommunizieren. Beispiele hierfur sind das OSCAR-Protokoll (ICQ und AOL InstantMessenger), Skype (proprietar) oder das offene XMPP-Protokoll (z.B. Jabber, Google Talk).[30, S. 67]

Ambient Interfaces zielen speziell auf die oben genannte Anforderung der peripheren Dar-stellung ab, also die Anforderung, dass der Aufwand fur Bereitstellung und Wahrnehmungvon Awareness-Informationen fur den Benutzer so gering wie moglich ist. Sie prasentierenAwareness-Informationen zum Teil außerhalb des Computers. Beispiele hierfur sind das vonWisneski entwickelte ambientROOM-System, das je nach Intensitat der beobachteten Aktivita-ten kleine oder großere Wasserwellen auf die Decke des Raums projiziert, oder bei bestimmtenEreignissen Gerausche aus der Natur abspielt. [30, S. 70]

2.4.2. Reputation

Unter Reputation versteht man Ruf oder Ruhm (engl. ”fame“) einer Person (in anderemKontext auch eines Produktes, einer Organisation, einer Gruppe oder einer Institution). ImGegensatz zum eigenen Bild von sich selbst bezeichnet die Reputation also die von anderenwahrgenommene Kompetenz. Aus der Reputation lassen sich Vermutungen uber das zu-kunftige Verhalten der betreffenden Person aufstellen, uber ihre Glaubwurdigkeit, ihreVertrauenswurdigkeit und ihre Verlasslichkeit. Eine hohe Reputation (”gute Ruf“) istsomit erstrebenswert.

Besonders dann, wenn keine objektive Aussage uber die Qualitat gemacht werden kann(etwa bei einer asymmetrischen Informationsverteilung zwischen bewertendem und be-wertetem Akteur), gewinnt die Reputation eine hohe Bedeutung bei der Bewertung. Durch siekann die Asymmetrie ausgeglichen werden.

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2. Related Work

Die Voraussetzung fur einen sinnvollen Einsatz von Reputation fur die Bewertung ist, dassdas Verhalten des zu bewertenden Akteurs beobachtbar ist und es einen Zusammenhangzwischen vergangenen und zukunftigen Verhaltensweisen gibt – nur dann lasst sich aus vergan-genen Aktionen eine Annahme uber zukunftige Aktionen ableiten (vgl. Schwalbach [69]).

Reputation als Statussymbol

In den Publikationen von Eric S. Raymond uber die Hacker- und Open Source-Kultur wirddie Reputation als ein wichtiges Vermogen eines Programmierers (”Hackers“) identifiziert. Umihre Wichtigkeit in derartigen Communities zu verstehen, wird ein Zusammenhang zwischender Hacker-Kultur und der Schenkokonomie (”Kultur des Schenkens“) aufgebaut:

Zur Organisation von Guterknappheit und Bedurfnissen werden drei allgemeineAnsatze aus Anthropologie und Wirtschaft aufgefuhrt:

Bei der Befehlshierarchie, bei der die Guter durch eine zentrale Autoritat ver-waltet und verteilt (sowie durch den Einsatz von Gewald verteidigt) werden, leitetsich der soziale Status aus der Fahigkeit, Gewalt auszuuben, ab. Das starksteMitglied hat den hochsten Rang.

Beim Tauschhandel, bei dem fur jede Leistung eine Gegenleistung erwartet wird,geht der soziale Status hauptsachlich daraus hervor, was das jeweilige Mitglied be-sitzt, mit welchen seiner (nicht zwingend materiellen) Gutern es Handel betreibenkann.

Ein drittes, im Alltag meist etwas schwieriger zu erfassendes Modell ist das derSchenkokonomie. Im Gegensatz zu den beiden anderen Modellen basiert die-ser Ansatz nicht auf Knappheit, sondern ist in Kulturen zu beobachten, in de-nen bestimmte Guter im Uberfluss vorhanden sind, z.B. bei den Ureinwohnernvon Gegenden, in denen die benotigten Lebensmittel aufgrund der Klimaverhalt-nisse reichlich vorhanden sind, jedoch auch im Showbusiness und in sehr reichenGesellschaftsschichten. Aufgrund der fehlenden Knappheit macht hier weder dasBefehlsmodell noch das Tauschmodell Sinn, daher werden Guter ohne erkennba-re Gegenleistung weitergegeben. Vielmehr kommt das Prinzip der Reziprozitatzum Einsatz – anstatt einer materiellen Gegenleistung werden soziale oder im-materielle Gegenleistungen wie Dank, Karma oder Ansehen bzw. Reputationangenommen.

Raymond schlagt hier den Bogen zur Open Source-Kultur, die er in die Kategorie der Schen-kokonomien einordnet, da keine wirkliche Knappheit bezuglich der eingesetzten Ressourcen(Speicherplatz, Netzwerkbandbreite oder Rechenleistung) besteht und die erzeugte Softwarekostenlos weitergegeben wird. Als einziges Mittel, Erfolg zu messen, bleibt die Reputation,

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2. Related Work

die daher – wie bereits in vorherigen Kapitel festgestellt – ein wichtiger Anreiz fur die Teilnah-me an Communities ist.

Linus Torvalds gibt in einem Interview mit dem Internet-Journal First Monday [76] an, dassReputation fur ihn personlich anfangs zwar kein großer Anreiz fur die Entwicklung des Linux-Kernels gewesen sei, jedoch spater neben dem Spaß-Faktor (”look at what I’ve done – isn’t thisneat?“) eine wichtige Rolle spielte:

”The ‘fame and reputation’ part came later, and never was much of a motivator,although it did of course to some degree enable me to work on it without feelingguilty about neglecting my studies (. . . ).“ [76]

Internet-Transaktionen und eBay

Ein sehr bekanntes und erfolgreiches System zur Darstellung von Reputation von Benutzerninnerhalb einer Community ist das des Internet-Auktionshauses eBay, das von Resnik et al. [64]naher betrachtet wird.

Obwohl die einzelnen Auktionen nicht alle einzeln von dem Betreiber uberwacht werden, stehtseit Jahren ein sehr vertrauenswurdiges System fur Online-Versteigerungen zur Verfugung, dasvon Millionen von Menschen genutzt wird und bei dem es nur in relativ wenigen Einzelfallenzu Missbrauch und Problemen wie Betrug kommt.

eBay lasst nach dem Abschluss einer Auktion Kaufer und Verkaufer sich gegenseitig bewerten,wobei jeder den anderen mit −1, 0 oder 1 (fur negativ, neutral und postiv) bewerten kann14.Andere Plattformen wie Yahoo! oder Amazon erlauben Bewertungen mit einer Skala (1–5)oder ahnliche Mechanismen, ihre Gemeinsamkeit ist jedoch, dass es notwendig ist, Vertrauenzwischen Fremden herzustellen.

Bei wiederholten Interaktionen mit bereits bekannten Partnern spricht Robert Axelrod vom

”shadow of the future“ [4], der Erwartung, dass bei zukunftigen Interaktionen die Vergangenheitdes Gegenubers berucksichtigt wird (vergleichbar mit dem bereits besprochenen Prinzip derReziprozitat). Da sich bei großen Communties wie eBay die Geschaftspartner meist nichtkennen und in sehr vielen Fallen auch innerhalb der Community noch keinen Kontakt hatten,hilft dies hier nicht weiter.

Durch ein Reputationssystem wird dieser ”shadow of the future“ auch in derartigen Com-munties wiederhergestellt, durch die Bereitstellung von offentlichen Bewertungen werden dieVorteile langfristiger Beziehungen zwischen den Geschaftspartnern auf die Einzeltransaktionen

14Inzwischen wurde das Bewertungssystem dahingehend angepasst, dass ein Verkaufer einen Kaufer nur nochpostitiv oder gar nicht bewerten kann, um das Phanomen der

”Rachebewertungen“ (Kaufer nutzt schlechte

Bewertung um sich seiner Pflicht der Bezahlung zu entziehen) zu vermeiden. Diese Anpassung wird imReferenzierten Artikel noch nicht berucksichtigt.

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2. Related Work

Abbildung 2.4.: Positive eBay-Bewertungen in einem Benutzerprofil

(zwischen moglicherweise Fremden) ubertragen. Die geringe Aussagekraft einer Einzelbewer-tung wird durch die Menge kompensiert (eBay etwa zeigt die Bewertungen aller bisherigenTransaktionen eines Benutzers an).

Anforderungen an Reputationssysteme

Es werden drei grundlegende Eigenschaften eines Reputationssystems herausgestellt(vgl. Resnik et al. [64]):

Langlebige Entitaten: Um das Auftreten zukunftiger Interaktionen uberhaupt erstzu ermoglichen, mussen Akteure uber langere Zeit im System vertreten sein.

Bewertungen der Interaktionen werden gesammelt und verteilt: Informationen ubervergangene Interaktionen mussen in der Zukunft sichtbar gemacht werden.

Fruhere Bewertungen beeinflussen Entscheidungen: Die Reputation der Interak-tionspartner muss bei zukunftigen Interaktionen eine Rolle spielen.

Herausforderungen bei Reputationssystemen

Der Aufbau eines allgemeinen Reputationssystems kann in drei Phasen eingeteilt werden:

Bewertungen sammeln: In der Phase des Sammelns besteht die Hauptschwierigkeit darin,die Teilnehmer nach einer abgeschlossenen Transaktion dazu zu motivieren, (sinnvol-les und ehrliches) Feedback abzugeben. Als ein Hauptmotivator dient hier wiederdie Erwartung, ebenfalls von anderen Teilnehmern (sinnvoll und ehrlich) bewertet zu

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2. Related Work

werden in einer zukunftigen Transaktion.Auch auf die Behandlung von negativ verlaufenen Transaktionen muss geachtet werden:ein Teilnehmern konnte eine negativ ausfallende Bewertung ”verschweigen“, aus Angst,ebenfalls eine negative Bewertung zu bekommen.

Bewertungen zuordnen: Eine Herausforderung bei der Zuordnung von Bewertungen stel-len Namensanderungen dar. Da haufig Benutzernamen gewahlt werden, die Pseudonymesind, ist es einfach, bei negativen Bewertungen einen neuen – unbelasteten – Benutzeranzulegen (”whitewashing“).Desweiteren wird von Resnik et al. die Portabilitat von Bewertungen zwischen ver-schiedenen Systemen angesprochen. Die Verknupfung derartiger Daten in zwei unter-schiedlichen Systemen gestaltet sich als sehr schwierig, besonders wenn politische Grundeebenfalls eine Rolle spielen (z.B. bei unterschiedlichen Betreibern wie bei Amazon undeBay).

Bewertungen prasentieren: Die Auswertung und Prasentation von Bewertungen hat dieAufgabe, eine Aussage uber die Reputation (in diesem Fall insbesondere die Vertrauens-wurdigkeit) eines Teilnehmers zu treffen und damit bei der Entscheidungsfindung andererTeilnehmer Einfluss zu nehmen.Bei einer aggregierten Darstellungsweise der bisherigen Bewertungen eines Teilneh-mers (z.B. die Summe der positiven abzuglich der Summe der negativen Bewertungen)gehen unter Umstanden wichtige Informationen verloren, wie z.B. die Beschaffenheit derzu den einzelnen Bewertungen gehorenden Transaktionen, oder die Vertrauenswurdigkeitder bisherigen Bewerter selbst.

Reputation in mehrschichtigen P2P-Systemen

Von Fourquet et al. [21] wird der Aufbau eines Reputationssystems fur Peer-to-Peer Systemevorgestellt, das in mehrschichtigen Communities15 mit Hilfe von Reputation zur Entstehungvon Vertrauen und Transparenz beitragt, Anreize fur ”gutes Benehmen“ liefert und dieQualitat der Inhalte verbessert:

Die Reputation eines Mitglieds wird hierbei dargestellt durch den Rang innerhalbdes Systems, in dem sie sich befinden.

Neue Mitglieder werden zunachst in einen niedrigeren Rang (nicht den niedrigsten)eingeordnet und konnen durch das Leisten eigener Beitrage ihren Rang und damitihren Ruf verbessern. Die Beitrage werden von ranghoheren Mitgliedern bewertetund bei einer positiven Bewertung steigt das Mitglied in einen hoheren Rang auf.Bei schlechter Bewertung von Beitragen durch hoherrangige Mitglieder kann sichder Rang analog dazu verschlechtern.

15Jedes Mitglied hat einen bestimmten Rang, dieser wird dargestellt durch die Schicht, in der sie sich befinden

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2. Related Work

Um einen Anreiz dafur zu bieten, tatsachlich den Aufstieg in einen hoheren Ranganzustreben, werden manche Informationen nur fur Mitglieder verfugbar gemacht,die einen bestimmten Mindestrang erreicht haben.

In dem beschriebenen System haben somit besonders neue Mitglieder eine hohe Motivation,gute Inhalte zu liefern – ”free-riding“ (der Zugriff auf hochwertige Informationen fur neue Mit-glieder, die keine Leistung erbringen) wird so vermieden. Durch die Tatsache, dass neue Mit-glieder mit einem niedrigen Rang in das System einsteigen, wird zusatzlich ein ”whitewashing“bei schlecht bewerteten Beitragen unterbunden: meldet sich ein schlecht bewerteter Benutzerneu am System an, anstatt seinen bisheringen Zugang weiterzunutzen, hat er daduch keinenMehrwert, da er sich mit diesem neuen Zugang ebenfalls erst wieder einen guten Ruf aufbau-en muss. Vertrauen entsteht nun durch das Fehlen einer zentralen vertrauenswurdigen Partei,die die Informationen uber die Teilnehmer (z.B. ihren Rang) speichert. Stattdessen wird einPeer-to-Peer Ansatz verfolgt, die Informationen uber einen erfolgten Beitrag wird bei jenemTeilnehmer (manipulationssicher) gespeichert, dessen Rang dadurch beeinflusst wird.

Die mit diesem Mechanismus durchgefuhrten Experimente belegen, dass es sich hierbei umeinen sehr vielversprechenden Ansatz handelt, der auch den besonderen Herausforderungendezentraler Systeme standhalt.

Resnik fasst die oben genannten theoretischen und praktischen Schwierigkeiten beim Aufbaueines zuverlassigen Reputationssystems zusammen mit der Feststellung, dass Reputationssys-teme zwar theoretisch nicht besonders gut funktionieren konnen, diese aber in der Praxiserstaunlich gute Dienste leisten. Er wandelt das beruhmte Zitat von Winston Churchill zurDemokratie16 ab in:

”Reputation systems are the worst way of building trust, except for all those otherways that have been tried from time to time.“ [64]

16Originalzitat aus einer Rede im House of Commons im Jahr 1947:”(. . . ) democracy is the worst form of

Government except all those other forms that have been tried from time to time.“ [37]

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3. Design-Aspekte

Bei der Konzeptionierung eines Awareness-Dienstes mussen mehrere Themenkomplexe in dieUberlegungen zum Design einfließen. Zunachst stellt sich die Frage uber die Eingabedaten, dieals Quellmaterial dem Dienst zur Verfugung gestellt werden. Das in Kapitel 2.4.1 vorgestellteModell eines Awareness-Dienstes bezeichnet diese Eingabedaten als Ereignisse. Sie mussenentsprechend den Anforderungen an den Dienst ausgewahlt, entsprechend verarbeitet und ingeeigneter Form prasentiert werden.

Beobachtet man die in einer Community auftretenden Ereignisse, so konnen diese folgender-maßen klassifiziert werden: einerseits gibt es strukturbezogene Ereignisse, wie den Eintritt undden Austritt von Mitgliedern. Anderer seits gibt es leistungsbezogenen Ereignisse. Diese stellenden ”Beitrag“ eines Community-Mitglieds an die Gemeinschaft dar und sind fur die vorliegendeArbeit von besonderem Interesse.

Der fur die Unterstutzung von Awareness relevante Zusammenhang liegt darin, dass Beitrage,die von Community-Mitgliedern erbracht werden (in diesem Kapitel auch als ”Leistungen“bezeichnet), in geeigneter Weise gemessen bzw. erfasst werden und mit entsprechenden Mittelnso bewertet und prasentiert werden sollen, dass sie eine den Anforderungen des jeweiligenAnwendungsfalls gerecht werdende Darstellung ergeben.

Das folgende Kapitel diskutiert die Erhebung von Beitragen im von dieser Arbeit behan-delten Kontext von Open Innovation-Communities. Es werden Moglichkeiten zur Bewertungder Daten vorgestellt und abschließend die Anforderungen an den Fame-Mirror Awareness-Dienst zusammengefasst.

3.1. Beispiele fur Leistungserhebung

Die Wikipedia-Enzyklopadie bezeichnet Leistung (im Sinne von ”Arbeitsleistung“ in der Oko-nomie) als ”das Ergebnis einer zielgerichteten Anstrengung pro Zeiteinheit bei bestimmterArbeitsqualitat“ [79]. Eng im Zusammenhang mit der Leistung steht der Begriff der Pro-duktivitat, der das ”Verhaltnis des Produktionsergebnisses (Mengenausstoß) zum Einsatz anProduktionsfaktoren (Mengeneinsatz)“ [12] bezeichnet und damit die Effizienz beschreibt.

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3. Design-Aspekte

Die Messung bzw. Erhebung von Leistung findet in verschiedensten Formen und Zusam-menhangen statt und gestaltet sich je nach Branche (und damit den verfugbaren Messgroßen)unterschiedlich.

Besonders interessant im Zusammenhang dieser Arbeit sind Communities, bei denen offeneInnovationsprozesse zum Einsatz kommen. In Kapitel 2.2 wurde bereits das zentrale KonzeptOpen Innovation vorgestellt.

Da derartige offene Communities haufig auch einen verteilten Charakter haben, d.h. dieMitglieder sich an verschiedenen Orten befinden, gibt es fur eine sinnvolle Kommunikationzwischen den Mitgliedern bestimmte Voraussetzungen. Um einen Uberblick uber die Prozes-se zu haben, zu Koordination und Steuerung, bedarf es eines Kommunikationssystems,mit der Eigenschaft, dass alle beiteiligten Akteure miteinander in Verbindung stehen konnen.Dies beinhaltet den Zugriff auf die entstehenden Produkte an sich (auch ”Artefakte“genannt), jedoch insbesondere auch auf die ausgetauschten Informationen, etwa bei derKonzeption und dem Entwurf dieser Artefakte. Kommunikationsbeitrage und Artefakte sindalso als zentrale Entitaten anzusehen (im Folgenden auch ”Beitrage“ genannt), sie konnen aufverschiedene Arten erfasst und bewertet werden.

Fur ausgewahlte offene Communities werden hier Beispiele fur Messung und Bewertung vonBeitragen gegeben.

3.1.1. Bewertung von Beitragen in der Hacker-Kultur

Eric S. Raymond beschreibt in seinem Essay Homesteading the Noosphere [61] die Hacker-Kultur und setzt sie mit der Lockeschen Theorie von Grundbesitz in Verbindung, deren Ansatzezum Erwerb, zur Ubertragung und zum Verlust von Anspruch auf Land sind zum großen Teilauf die Gebrauche der Hacker-Szene ubertragbar.

Er definiert Beitrage durch die Entwicklung von Software, das Schreiben neuen Codes(z.B. ein komplett neues Software-Projekt, das innerhalb der Community veroffentlich wird)oder das Erweitern eines bestehenden Projekts und die anschließende Veroffentlichung dieserErweiterung fur die Community.

Uber die Bewertung von Beitragen in der Hacker-Szene und dem daraus resultierendenAnsehen (Reputation) beobachtet er, dass sich eine bestimmte Kultur entwickelt hat, dieer mit folgenden Regeln beschreibt (ubernommen aus der deutschen Ubersetzung von Ray-mond [61], Kapitel 13, Gantar [62]):

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3. Design-Aspekte

1. Wenn meine Software den von mir geweckten Erwartungen nicht entsprechen kann, istsie nichts wert – egal, wie clever und originell sie ist.

Anm. d. A.: Wird beispielsweise eine Software vom Entwickler als ”stabil“ bezei-chet, wird auch erwartet, dass sie stabil lauft. (Instabile) Entwicklungsversionensind erlaubt und erwunscht, allerdings mussen sie entsprechend gekennzeichnetsein.

2. Software, die die Noosphere erweitert, ist besser als Software, die existierende Funktio-nalitat wiederholt.

Anm. d. A.: Mit ”Noosphere“ ist hier der ”Raum aller denkbaren Gedanken“gemeint – eine genauere Definition wird im Anhang von Raymond [61] gegeben.Die hohere Bewertung von neuen Funktionen gegenuber dem Reimplementie-ren bereits bestehender Projekte ist nicht in allen Fallen gegeben: wird einebestehende Technologie aus dem Closed-Source Bereich (die damit dem Einsatzbzw. den Erweiterungen der Open Source-Szene nicht zur Verfugung steht) mitOpen Source-Mitteln ”nachgebaut“, kann dies sehr wohl zu einem hohen Anse-hen fuhren (als Beispiel wird in der Literatur der Nachbau des SMB-Protokollsim Rahmen des Samba-Projekts genannt).

3. Software, die in eine bedeutende Distribution ubernommen wird, ist besser als solche,die das nicht schafft. Software, die von allen bedeutenden Distributionen ubernommenwird, genießt das hochste Ansehen.

Anm. d. A.: Mit ”Distribution“ ist eine Zusammenstellung mehrerer Software-Pakete zu einem Gesamtpaket gemeint. Beispielsweise wird das Linux-Betriebssystemfast ausschließlich in Form von Distributionen verbreitet, die sich je nach Ein-satzzweck, Umfang und Zielgruppe sehr unterscheiden konnen.Wird ein Software-Projekt in die Auswahl einer weit verbreiteten Distributionaufgenommen (etwa weil es neue Funktionen zur Verfugung stellt und fur einenGroßteil der Zielgruppe interessant sein konnte, oder weil es aufgrund von ho-herer Qualitat eine andere Komponente in der Distribution ersetzt), bedeutetdies einen starken Anstieg der Verbreitung und tragt dadurch maßgeblich zurReputation bei.

4. Verwendung ist die ehrlichste Form der Anerkennung – und Category Killers geltenmehr als austauschbare Abklatsche.

Anm. d. A.: Wird ein Software-Projekt von vielen Anwendern eingesetzt, sospricht dies implizit fur seine Qualitat.

”Category Killers“ sind Projekte, die so gut sind, dass sie in ihrem Einsatz-gebiet als Standard gelten und von vielen Anwendern ohne Nachfrage nachAlternativen ubernommen werden.

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3. Design-Aspekte

5. Fortgesetzte Muhe mit harter, langweiliger Arbeit (. . . ) ist lobenswerter als sich dieRosinen (leichte und lustige Hacks) herauszupicken.

Anm. d. A.: Die Beschaftigung mit ”uninteressanten“, aber notwendigen Aufga-ben (z.B. Fehlersuche oder Dokumentation), widerspricht in einem bestimmtenMaß der Motivation vieler Mitglieder der Hacker-Community (”Spaß am Pro-grammieren“). Daher wird die tatsachliche, langerfristige Beschaftigung mitderartigen Tatigkeiten von der Community besonders honoriert und verhilftdem Mitglied uber die Zeit zu einem hoheren Ansehen, als es die Mitgliedergenießen, die nur kleinere, einfache zu realisierende Projekte entwickeln.

6. Nichttriviale Erweiterungen der Funktion sind besser als Low Level Patches undDebugging.

Anm. d. A.: Kurzfristig betrachtet ist der Reward fur eine einmalige Aktiongroßer (z.B. beim Einbringen eines neuen Features fur ein Programm). Beruck-sichtigt man jedoch die zeitliche Komponente, zahlt es sich aus, fortwahrendkleinere, auf den ersten Blick uninteressante, jedoch notwendige Beitrage zuliefern, etwa das Fehlersuchen und -beheben in bestehenden Projekten.

3.1.2. Open Source-Projekte und Ohloh

Zur Katalogisierung von Open Source-Projekten wurde im Jahr 2006 von den beidenehemaligen Microsoft-Mitarbeitern Jason Allen und Scott Collison das Projekt Ohloh als Web-basierter ”Open Source Intelligence Service“ [54] vorgestellt. Die Betreiber sehen das Projektals ”a way to provide more visibility into software development“.

In der Pressemitteilung [54] werden folgende Funktionen angekundigt:

Echte Informationen: Daten werden sowohl durch Analyse des Quellcodes, als auch durchUberwachung des (in Open Source-Projekten ohnehin meist offentlichen) Quellverwal-tungssystems gesammelt

Aktuelle Informationen: Die gesammelten Daten werden standig automatisch erneuert, sodass jederzeit eine aktuelle Ubersicht entsteht

Vergleichsubersicht: Projekte konnen anhand einiger bestimmter Metriken miteinander ver-glichen werden

Suchmoglichkeiten: Zur Suche nach Projekten und Kategorien werden leistungsvolle Hilfsmit-tel zur Verfugung gestellt

Automatisierte Datensammlung: Durch automatisierte Vorgange werden neue Projekte schnellin die Ohloh-Datenbank aufgenommen

45

3. Design-Aspekte

Im November 2008 umfasste die Ohloh-Datenbank uber 166.000 Entwickler und uber 21.000Projekte, darunter alle beruhmten Open Source-Projekte wie Mozilla Firefox, Subversion, Apa-che HTTP Server, MySQL und der Linux-Kernel.

Abbildung 3.1.: Zeitleistenansicht uber Beitrage von Linus Torvalds1

Die Besonderheit von Ohloh gegenuber anderen Analyse-Werkzeugen liegt nicht nur darin, dassmit der Analyse von Daten aus Quellcodeverwaltungssystemen auch zeitliche Ablaufe erfasstwerden und damit die gesamte offentlich zugangliche Geschichte des Projekts (Abbildung 3.1zeigt den zeitlichen Verlauf von Beitragen von Kernel-Entwickler Linus Torvalds), sondernvor allem auch darin, dass eine Community-Komponente aufgenommen wird, die bei derBewertung von Entwicklern eine wichtige Rolle spielt.

Ursprunglich wurde die Ohloh-Datenbank mit den 5.000 beliebtesten Open Source-Projektenangelegt, die Beliebtheit wurde dabei durch die Popularitat im Index der Yahoo! Suchmaschi-ne bestimmt. Nach wie vor wird die Anzahl der Web-Links auf einzelne Projekte in derenBeliebtheit in der Ohloh-Datenbank eingerechnet (vgl. Taft [74]).

In der Entwickler-Ubersicht (Abbildung 3.2) hat jeder Entwickler einen bestimmten Rang, jehoher der Rang eines Entwicklers ist, desto weiter oben in der Liste wird er angezeigt. DerRang setzt sich aus zwei Komponenten zusammen:

1http://www.ohloh.net/projects/linux/contributors/13490492286633 [Stand: 12. November 2008]2http://www.ohloh.net/projects/linux/contributors [Stand: 12. November 2008]

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http://www.ohloh.net/projects/linux/contributors/13490492286633

http://www.ohloh.net/projects/linux/contributors

3. Design-Aspekte

Abbildung 3.2.: Contributor-Ubersicht im Linux-Kernel-Projekt2

Anzahl der Commits: Eine quantitative Bewertung des Entwicklers. Gemessen wird die An-zahl der Commits, die unter dem Benutzernamen des Entwicklers im dem projekteigenenQuellcodeverwaltungssystem registriert sind (genauer gesagt: die Anzahl der geandertenZeilen, unter Berucksichtigung von Kommentaren und Eigenschaften der verwendetenProgrammiersprache).

KudoRank: Eine Community-basierte Bewertung des Entwicklers, die aus der Vergabe unddem Erhalt sogenannter ”Kudos“3 errechnet wird. Diese konnen am ehesten mit Aner-kennungspunkten verglichen werden, die ein Entwickler einem anderen Entwickler gebenkann.

3von engl.”kudo“, umgangssprachlich fur

”Auszeichnung“ oder

”Kompliment“

47

3. Design-Aspekte

Fur die Berechnung des KudoRank gelten folgende Regeln [47]:

1. The more Kudos you receive, the higher your KudoRank becomes.Je mehr Kudos ein Entwickler empfangen hat, desto hoher ist sein KudoRank.

2. Your influence increases as your KudoRank improves.Je hoher der KudoRank eines Entwicklers ist, desto mehr zahlen die Kudos, die er vergibt.

3. Giving away more Kudos dilutes your opinion.Je mehr Kudos ein Entwickler vergibt, desto weniger zahlen die einzelnen Kudos.

4. Stacks improve KudoRank.(Fur diese Betrachtung weniger interessant und nur der Vollstandigkeit halber aufgefuhrt)

Insgesamt handelt es sich also um eine sowohl auf harten Fakten basierte Leistungsmessungder einzelnen Entwickler anhand von Code-Artefakten in Quellcodeverwaltungssystemen derjeweiligen Projekte, als auch um eine Community-basierte Leistungsmessung auf Basis der vonanderen Entwicklern vergebenen Kudos.

Dass diese Datenbank als interessante Datenquelle fur weitere Forschungen benutzt werdenkann, beweisen beispielsweise Oliver Arafat und Dirk Riehle von SAP Research. Sie untersuchendie ”Commit Size Distribution of Open Source Software“ [3], also die Verteilung der Großevon einzelnen Beitragen (Commits) in Open Source-Projekten und benutzen zur Erhebungder Daten die Datenbank des Ohloh-Projekts, wodurch es ihnen moglich ist, auf eine sehr großeDatenbasis zuzugreifen, die keinen besonderen Schwerpunkt auf ein bestimmtes Projekt odereine bestimmte Klasse von Projekten (z.B. durch eine bestimme Firma finanzierte Projekte)hat. Dadurch kann ein reprasentatives Ergebnis fur den aktuellen Stand der Open Source-Software erreicht werden.

Bill Snyder [71] stellt hingegen zur Diskussion, ob die bei Ohloh eingesetzte Bewertung vonEntwicklern anhand der Anzahl ihrer Beitrage am Quellcode eines Projekts wirklich sinnvollist. Einerseits kann nicht genau bestimmt werden, welchen Beitrag an einem Stuck Code einEntwickler tatsachlich hat – etwa im Falle wenn ein einzelner Entwickler die Beitrage anderersammelt und sie zusammen der Quellcodeverwaltung ubergibt. Andererseits besteht das Pro-blem, dass sehr ausfuhrlicher, evtl. sogar besonders umstandlicher und dadurch langerer, Codehoher bewertet wird, als kurzer, eleganter Code. Die Ohloh-Betreiber entgegnen dem zum Einenmit der Einbeziehung der oben beschriebenen Community-Wertung Kudos und zum Anderenmit der Beobachtung, dass die Beschaffenheit von Beitragen innerhalb eines Projekts meistahnlich ist: ”We understand the limitations of the data, but commits are generally uniformacross a project“, wird einer der Grunder zitiert. Zudem wird mit dem Programm Ohcount4

ein Werkzeug zur Verfugung gestellt, mit dem die Beitragsbewertung anhand von geandertenCodezeilen auch außerhalb der Ohloh-Plattform nachvollziehbar moglich wird.

4http://labs.ohloh.net/ohcount [Stand: 1. November 2008]

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http://labs.ohloh.net/ohcount

3. Design-Aspekte

Ein weiterer von Snyder erwahnter Kritikpunkt ist die Einschrankung der Privatsphareder Entwickler. Durch die Sammlung von verfugbaren Daten uber einen Entwickler lasstsich ein umfangreiches – jedoch nicht zwingend vollstandiges – Bild uber seine Aktivitatenaufbauen. Auch Martin Hasselmann kritisiert auf seiner Website [34] das Vorgehen von Ohloh,personenbezogene Daten zu sammeln und in Zusammenhang zu setzen, ohne eine praktikableMoglichkeit zu bieten, dies von vornherein zu verhindern:

”I started contributing to Free Software projects, since I like to improve my tools,since I working on exciting code. I never contributed for turning into a person ofpublic interesst – like services in the style of ohloh.net obviously assume. “ [34]

Die Antwort der Ohloh-Betreiber [9] bietet hierfur keine unmittelbare Losung. Es wird al-lenfalls auf die Transparenz als eine der Starken der FLOSS-Gemeinde hingewiesen, darauf,dass die gesammelten Informationen ohnehin offentlich zuganglich sind (auch das Recht derfreien Meinungsaußerung und daraus resultierend die Freiheit, offentliche Informationen zukommentieren und zu analysieren), sowie der Hinweis gegeben, den eigenen Namen nicht zuBeitragen (wie Quellcode) hinzuzufugen, falls nicht gewunscht wird, dass er mit dem Projektin Zusammenhang gesetzt wird.

3.1.3. Expertenmeinungen bei Experts Exchange

Experts Exchange ist eine Online-Wissensdatenbank fur Computer-bezogene Themen. Be-nutzer konnen in einer immer umfangreicher werdenden Datenbank Antworten auf IT-Problemesuchen oder neue Fragen stellen, die von anderen Benutzern beantwortet werden.

Die ”How it Works“-Seite von Experts Exchange [18] beschreibt die Funktionsweise der Platt-form folgendermaßen5:

1. Ein Mitglied kann in der uber 2,2 Millionen Losungen umfassenden Experts Exchange-Datenbank nach Antworten fur seine Fragen suchen.

2. Wenn keine Losung fur das Problem in der Datenbank gefunden wird, kann es als neueFrage gestellt werden.

3. Die aus erfahrenen IT-Experten bestehende Community arbeitet umgehend an einer Lo-sung des Problems.

4. Der Fragesteller akzeptiert die Losung und vergibt Punkte an den Experten, der dieAntwort verfasst hat.

5. Die Losung wird in der Datenbank von Experts Exchange gespeichert.

5Ubersetzung des Autors; Quelle: Experts Exchange-Website [18]

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3. Design-Aspekte

Jedes Mitglied der Experts Exchange-Community kann sowohl als Fragesteller als auch alsExperte auftreten. Um die Suche nach Antworten zu erleichtern und die Datenbank sinnvollzu strukturieren, werden Fragen in sogenannte ”Zonen“ eingeteilt, die das Themengebiet derFrage beschreiben.

Der Fragesteller gewichtet abhangig von seiner Einschatzung bezuglich des Schwierigkeitsgra-des der Aufgabe die Frage mit einer Punktzahl zwischen 20 und 500 (”Question points“).Andere Mitglieder konnen nun weiterfuhrende Kommentare oder aber eine Losung fur dasProblem anhangen. Die Frage wird in der Datenbank als ”beantwortet“ gekennzeichnet undder Fragesteller wahlt eine Losung als ”Top-Antwort“ aus, die bei einer zukunftiger Suche nachahnlichen Stichwortern als erste Antwort fur diese Frage angezeigt wird.

Die Bewertung fur Antwort und Experten setzt sich nun aus zwei Faktoren zusammen:

• Die gegebene Losung wird vom Fragesteller mit A, B oder C gewichtet, je nachdem alswie umfangreich oder akkurat er die Losung einstuft.

• Diese Gewichtung dient als Faktor fur die Punktzahl fur den Experten, der die Fragebeantwortet hat (”Expert point“): er bekommt die vom Fragesteller definierten ”Ques-tion points“, multipliziert mit 4 (A), 3 (B) oder 2 (C), auf seinen bisherigen Punktestandaddiert.

Desweiteren wird ein Ranking uber alle Fragen und deren Losungen erstellt, in dessen Berech-nungen neben den ”Expert points“ unter Anderem auch der Rang des losenden Experten, dieAnzahl der Kommentare und die Anzahl der verschiedenen beitragenden Experten miteinflie-ßen.

Abbildung 3.3.: Experts Exchange ”Hall of Fame“, Ansicht des Jahres-Rankings6

50

3. Design-Aspekte

Abbildung 3.4.: Experts Exchange-Profil des Mitglieds ”capricorn1“7

Der durch Beantwortung von Fragen angesammelte Punktestand eines Experten dient zumEinen zu seiner Einordnung in eine Rangordnung, die in einem ”Hall of Fame“ genanntenUberblick uber alle Experten in allen Zonen angezeigt wird (siehe Abbildung 3.3). Zum Anderenbekommt ein Experte je nach Punktestand verschiedene Zertifikate fur eine bestimmte Zone(z.B. ”Master“ fur 50.000 in einer einzigen Zone gesammelte Punkte, ”Guru“ fur 150.000 Punkte,bis hin zur ”Legend“ fur 100.000.000 Punkte8). Mit erreichten Zertifikaten kann ein Experte aufseiner offentlich erreichbaren Profilseite seinen Kenntnisstand in den jeweiligen Fachgebietenanzeigen (siehe Abbildung 3.4). Durch die Punktzahl und die erreichten Zertifikate wird dieReputation dargestellt. Es ist bekannt, dass diese Informationen von Firmen zum Findenvon Experten tatsachlich genutzt werden (Im Weblog des Microsoft Exchange Teams [36] wirdExperts Exchange als eine Quelle bei der Suche nach Kandidaten fur das Microsoft MostValuable Professional (MVP) Programm angegeben).

6http://www.experts-exchange.com/ [Stand: 2. Februar 2008]7http://www.experts-exchange.com/M_597073.html [Stand: 2. Februar 2008]8Die beiden hochsten Zertifikate

”Technocrat“ und

”Legend“ wurden allerdings bisher noch nie vergeben.

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http://www.experts-exchange.com/

http://www.experts-exchange.com/M_597073.html

3. Design-Aspekte

Untersucht man die Motivation, zur Experts Exchange-Community beizutragen, erkennt manzwei Standpunkte:

Fragesteller sind durch das offensichtliche Ziel, eine Antwort zu bekommen, motiviert, Lo-sungsansatze und Kommentare auf die gestellte Frage so lange weiterzuverfolgen, biseine fur sie passende, zufriedenstellende Losung gefunden ist.

Experten sind durch die Aussicht auf Punkte (und die dem Erreichen von Ruhm, Reputa-tion und Karrierezielen nutzlichen Zertifikate) motiviert sinnvolle (und dadurch hoherbewertete) Antworten zu geben.

3.2. Beitragserfassung in Open Innovation-Prozessen

Bei der Erfassung von Beitragen in Open Innovation-Prozessen ist es zunachst notwendig, einenUberblick uber die Moglichkeiten zu erhalten, wie Beitrage erfasst und wie erfasste Beitragebewertet werden konnen, um fur die Darstellung von Leistung – und letztendlich Reputationbzw. Ruhm (”Fame“) – nutzlich zu sein. Im Folgenden werden folgende Fragen behandelt:

• Welche Art von Beitragen wird erfasst?

• Wie tragen die erfassten Beitrage zur Bewertung bei?

• Wann finden Erfassung und Bewertung statt?

In der vorliegenden Arbeit soll die Beitragserfassung in Open Innovation-Prozessen, die inKapitel 2.2 bereits beschrieben wurden, diskutiert werden. Der Fokus des Open Innovation-Konzepts liegt – wie bereits in der Definition erwahnt – bei der Entwicklung von Ideen.Diese werden maximal bis zur Businessplan-Reife unterstutzt, d.h. eine etwaige Umsetzungeiner Idee, eine Implementierung, fallt nicht in den behandelten Betrachtungsbereich.

3.2.1. Kreative und ingenieursmaßige Beitrage

Es ist also notwendig, eine Definition zu entwickeln, welche Art von Beitragen in OpenInnovation-Prozessen bewertet werden konnen.

In Kapitel 2.2 wurde neben den Begriffen Idee und Invention der Begriff der Innovationdefiniert, bei der es sich um eine Neuerung handelt, die zu einem okonomisch verwertbarenProdukt fuhren kann. Diese Neuerung kann als ”Durchfuhrung neuer Kombinationen“ vonProduktionsleistungen gesehen werden, es wird also davon ausgegangen, dass das ”Neue“ bereitsexistiert und nur neu interpretiert oder in einen neuen Kontext gestellt werden muss. Im Bezugauf Boris Groys und Michael Thompson, die sich beide mit der Philosophie befassen, wird vonWahren [77] ein Zusammenhang zwischen dem Alten und dem Neuen hergestellt:

52

3. Design-Aspekte

”Das Neue ist, so konnte man sagen, also immer schon da und uberall moglich. Esist als Moglichkeit oder als Nicht-Moglichkeit angelegt, wobei dies nicht bedeutet,dass es quasi verdeckt herumliegt und nur noch erkannt werden muss. Wir mussendas Neue vielmehr durch unser Tatigwerden entstehen bzw. sich entwickeln las-sen – darin liegt, so Groys, unsere Aufgabe als Schopfer, Gestalter, Kreator oderInnovator.“ [77, S. 11]

Zusammen mit einer allgemeinen Definition von Kreativitat – der ”Fahigkeit schopferischenDenkens und Handelns“ [82] – kann dieses im obenstehenden Zitat erwahnte ”Tatigwerden“ alskreativer Beitrag zu einem Innovationsprozess interpretiert werden.

Den Gegensatz dazu stellen ingenieurmaßige Beitrage dar. Sie sind charakterisiert durch einalgorithmusartiges Vorgehen, der Abarbeitung vorher definierter Ablaufe ohne Grundlegende

”Neuentwicklungen“ in der Handlungsweise. Abweichungen von einer vorgegebenen Methodikwerden bei dieser Definition von ingenieurmaßigem Vorgehen nicht erwartet – kreative Leistungspielt also hier keine Rolle.

Diese Unterscheidung lasst sich nun auf das Open Innovation-Umfeld ubertragen und hilft beider Entscheidung, welche Beitrage fur die Leistungsbewertung interessant sind. Durch OpenInnovation wird die Ideen-Generierung unterstutzt, im Innovationsprozess reicht diese Un-terstutzung bis maximal an die Businessplan-Reife heran. Die Implementierung und Umsetzungin konkrete Produkte ist also nicht enthalten, daher kann fur diese Betrachtung die Klasse deringenieurmaßigen Beitrage außer Acht gelassen werden und eine Konzentration auf Messungund Bewertung von kreativen Beitragen erfolgen.

3.2.2. Objektive Messung und Community-Bewertung

Im folgenden Kapitel werden grundsatzliche Fragestellungen zur Messung von Leistung behan-delt. Dabei ist zunachst interessant, wie sich Beitrage uberhaupt charakterisieren lassen, wiesie greifbar und messbar werden, und mit welchen Methoden sie bewertet werden konnen.

Volumenbasierte Bewertung

Ein sehr grundlegendes Prinzip bei der Leistungsmessung ist das der volumenbasierten Mes-sung. Hierbei werden die geleisteten Beitrage gezahlt, die Bewertung einer Person ergibtsich aus der Anzahl der geleisteten Beitrage – man kann von einem quantitativen Ansatzsprechen.

Fur diese Art der Leistungsmessung ist von zentraler Bedeutung, wie die Große ”Beitrag“ de-finiert ist. Im Umfeld der Softwareentwicklung konnte ein ”Check-in eines Code-Fragments indas Repository der Versionverwaltung“ als ein Beitrag gezahlt werden, bezogen auf die Ent-

53

3. Design-Aspekte

wickler wurde derjenige am besten bewertet, der die meisten Check-ins fur das Softwareprojektgeliefert hat.

Strukturierung und Gewichtung

Die volumenbasierte Messung hat allerdings einen – in manchen Fallen entscheidenden – Nach-teil: der Inhalt der einzelnen Entitaten ist fur die Messung nicht relevant. Fur das Bei-spiel im vorherigen Absatz bedeutet dies, dass alle Check-ins in die Versionsverwaltung gleichgewichtet werden, unabhangig davon, ob es sich nur um einen Tippfehler in einem Code-Kommentar handelt, oder ob ein komplettes neues Modul enwickelt wurde.

Es gibt mehrere Moglichkeiten fur eine inhaltliche Gewichtung von Beitragen:

Ein Beitrag kann ggf. in mehrere Stucke unterteilt werden, z.B. in Losungen fur ein Teilpro-blem des ursprunglichen Problems. Diese Einzelstucke werden jeweils gleich bewertet, womitsich dieser Ansatz auf den oben genannten volumenbasierten Ansatz zuruckfuhren lasst.

Im in Kapitel 3.1.2 vorgestellten Ohloh-Projekt zur Bewertung von Open Source-Projektenund -Entwicklern dient anstatt der Anzahl der Quellcode-Check-ins pro Entwickler die Anzahlder geanderten Code-Zeilen als Bewertungsgrundlage. Auch wenn es nach wie vor einen quali-tativen Unterschied geben kann – eine Code-Zeile kann aus einer einfachen Bildschirmausgabebestehen, oder aber aus einer komplizierten, fur das Programm kritischen, Berechnung – spieltdies im Fall von Ohloh keine Rolle (”commits are generally uniform across a project“, vgl. auchdie Kritik von Bill Snyder am Ende des Kapitels 3.1.2).

Ein weiterer Ansatz ist die Einteilung von Beitragen in verschiedene Kategorien. Denkbarware etwa die Definition von ”leichten“ und ”schwierigen“ Problemen, deren Losungen analogdazu in entsprechende Kategorien eingeteilt werden. Diese Kategorien konnen entweder jeweilsmit einem Gewicht versehen sein (z.B. ”schwierige Beitrage zahlen doppelt“) und mit diesemGewicht zu einer Gesamtbewertung pro Person fuhren, oder aber bei der Prasentation derBewertungsergebnisse getrennt aufgefuhrt sein. Letzteres ist besonders dann interessant,wenn die Beitragskategorien sich nicht gegeneinander gewichten lassen, es aber dennoch wichtigist, sie zu unterscheiden: es kann wichtig sein, zu erkennen, ob eine Person viele ”leichte“Probleme gelost hat, oder eher wenige ”schwierige“ Probleme – im Kapitel uber Bewertungenin der Hacker-Kultur wird Eric Raymond mit der These zitiert, dass ”Fortgesetzte Muhemit harter, langweiliger Arbeit (. . . ) lobenswerter [ist] als sich die Rosinen (leichte und lustigeHacks) herauszupicken“ (vgl. Kapitel 3.1.1, Seite 45).

Ein ausfuhrlicheres Beispiel fur eine Kategorisierung von Beitragen wird in Kapitel 3.3 bei derBewertung von Dialogen gegeben.

Daruber hinaus bleibt fur den jeweiligen Anwendungsfall zu klaren, ob die Gewichtung oderEinteilung eines Beitrags in eine bestimmte Kategorie nachtraglich anderbar sein muss,

54

3. Design-Aspekte

z.B. wenn im Laufe der Zeit erkannt wird, dass ein zunachst trivial erscheinender Beitrag vielweitreichendere Folgen hat, als zunachst vermutet. Auch lasst sich ein Szenario konstruieren,in dem ein solcher Anderungsvorgang wiederum selbst als Beitrag gesehen werden kannund bei der Bewertung berucksichtigt werden muss.

Berucksichtigung des Zeitfaktors

Der Einfluss von Zeit auf die Messung und Bewertung von Leistung ist ebenfalls zu diskutieren.Betrachtet werden zwei Aspekte:

Die Reaktionszeit kann in bestimmten Kontexten eine wichtige Rolle spielen. Als Beispiel seiein Hilfe-Forum genannt: hier bietet es sich an, Teilnehmer mit einer kurzeren Reaktionszeit(d.h. schnellerer Hilfestellung bei Fragen oder Problemen) hoher zu bewerten, als solche, diesehr lange zum Antworten brauchen.

Ein weiterer Aspekt im Zusammenhang mit Zeit und ihrem Einfluss auf die Leistungsbewertungist die Gegebenheit, dass sich die Bewertung im Laufe der Zeit verandern kann. Ein heutegeleisteter Beitrag konnte je nach Anwendungsfall in einiger Zeit noch genauso viel ”wert sein“,oder auch inzwischen vollig wertlos geworden sein. Selbiges gilt bei der Bewertung von Personen– in manchen Fallen ist es nicht sinnvoll, eine Person, die vor langer Zeit einen ”guten Beitrag“geleistet hat, immernoch genauso zu bewerten, wie zur damaligen Zeit. Ubertragen gesehen

”verblasst“ Ruhm nach einiger Zeit.

Bewertung von Beitragen und Bewertung von Personen

Bei der Bewertung von Leistung stellt sich eine grundlegende Frage, die bereits in den vorhe-rigen Absatzen angeschnitten wurde: der Zusammenhang zwischen der Bewertung vonEinzelbeitragen und der Bewertung von Personen.

In den bisher vorgestellten Szenarien wurde als gegeben betrachtet, dass von der Erfassung vonEinzelbeitragen auf die Bewertung von Personen geschlossen werden kann – und damit ihreEinordnung in eine Rangfolge. Bei der volumenbasierten Bewertung wurde die Bewertung einerPerson durch die Summe der geleisteten Beitrage vorgenommen, bei der Berucksichtigung derZeit kam jedoch bereits die Frage auf, ob dies sinnvoll ist, oder ob gewisse zusatzliche Faktoreneine Rolle spielen sollten.

Betrachtet man Szenarien, in denen der Wert eines Beitrags uber die Dauer gleichbleibt, kanneine Bewertung einer Person durch die Summe ihrer Beitrage sinnvoll sein – schließlich hat sie indiesem Fall uber die Zeit immer mehr Leistungen erbracht, die nicht ”verfallen“. Es sind jedochKonstellationen denkbar, in denen eine solche Bewertung nicht unbedingt aussagekraftig genugist. Betreibt man diese Form der Leistungserhebung uber einen langeren Zeitraum, so sind

”Beitragsspitzen“ nicht mehr sichtbar: Personen, die zu einem Zeitpunkt einen besonders

55

3. Design-Aspekte

hoch bewerteten Beitrag geleistet haben, unterscheiden sich in ihrer abschließenden Bewertungnicht mehr von anderen, die kontinuierlich kleinere Beitrage geleistet haben.

Mogliche Losungansatze fur diese Gegebenheit bestehen in der Unterscheidung bestimmterZeitabschnitte, fur die die erbrachten Leistungen gesammelt und zugeordnet werden:

Kontinuierliches Zeitfenster: Bei der Verwendung eines kontinuierlichen Zeitfensters werdenLeistungen uber eine bestimmten vorher festgelegten Zeitspanne bis zum aktuellen Zeit-punkt kumuliert.

So bietet etwa die bereits vorgestellte Plattform Experts Exchange in einer ”Hall of Fame“nicht nur eine Ubersicht uber die insgesamt bestbewertetsten Mitglieder, sondern aucheine Liste der Top-Mitglieder der vergangenen Woche, des vergangenen Monats und desvergangenen Jahres (siehe Abbildung 3.3, S. 50).

Diskrete Zeitabschnitte: Bei der Einteilung in diskrete Zeitabschnitte werden Leistungen biszum Ende eines bestimmten Zeitraums gesammelt und in eine Bewertung eingebracht,nach Ablauf des Zeitraums wird mit der Zahlung neu begonnen.

Diese Art der Einteilung kommt bei der Ermittlung des ”Mitarbeiters des Monats“ zumEinsatz, bei der die Monatsgrenzen die Zeitabschnitte fur die Bewertung festsetzen. Ein

”Mitarbeiter des Monats Mai“ hat durch besonders gute Leistungen im Mai keinen Vorteilfur die Ernennung zum ”Mitarbeiter des Monats Juni“, fur diese Aufstellung verfallenseine im Mai erbrachten Leistungen nach einem Monat.

Subjektive Bewertung durch die Community

Eine weitere wichtige Frage, die in diesem Zusammenhang auftritt, ist die Frage, durch wendie Bewertung erfolgt.

Die automatisierte Bewertung durch einen festgelegten Algorithmus ist nur in manchenFallen moglich, z.B. wenn es um das konkrete Zahlen von Einzelbeitragen geht. Sobald jedochBeitrage hinsichtlich ihres Inhalts unterschieden werden mussen, funktioniert diese Vorgehens-weise nur noch eingeschrankt. Das vorher genannte Beispiel von ”leichten“ und ”schwierigen“Problemen ist im Allgemeinen nicht mehr durch einen vorgegebenen Algorithmus los-bar. Der Inhalt eines Problems (bzw. eines Beitrags, der zum Problem gehort) muss inter-pretiert werden, damit eine Aussage uber die Schwierigkeit getroffen werden kann. DieseInterpretation ist abhangig vom jeweiligen Kontext und somit meist nicht durch eine Heu-ristik durchfuhrbar. Ahnliches gilt bei der Einteilung in verschiedene Kategorien. Hier ist esim Allgemeinen ebenfalls sehr schwierig, einen Automatismus zu finden, der die Einteilungubernimmmt.

In vielen Fallen ist eine rein automatische Bewertung auch gar nicht wunschenswert, sondernes kommt darauf an, wie der Beitrag von den anderen Teilnehmern (der Community)

56

3. Design-Aspekte

wahrgenommen wird. Diese subjektive Wahrnehmung unterscheidet sich nicht selten vonder objektiven Bewertung, die ein Algorithmus leisten kann. Besonders die bisherige Leistungeiner Person hat in diesem Fall haufig einen nicht zu unterschatzenden Einfluss auf die subjek-tive Bewertung neuer Beitrage. Beitrage eines Softwareentwicklers, der in der Vergangenheitguten Code entwickelt und sich dadurch einen gewissen ”guten Ruf“ angeeignet hat, werdenin der Zukunft von der Community unter Umstanden als besser gewertet, als die eines neuen,unbekannten Entwicklers, oder die eines solchen mit eher ”schlechterem Ruf“. Dieser Fall istin Abbildung 3.2 (Seite 47) zu erkennen, in der fur Linus Torvalds zwar weniger Quellcode-Commits gezahlt wurden, er jedoch dennoch eine hohere Community-Bewertung bekommenhat als Andrew Morton.

Mit den Kombinationsmoglichkeiten der subjektiven und objektiven Bewertung sind mehrereModelle denkbar, die fur die Bewertung von Personen eingesetzt werden konnen:

1. Jeder Beitrag wird automatisch nach einem festgelegten Algorithmus bewertet, dieBewertung einer Person wird automatisch aus der Bewertung der von ihr geleiste-ten Beitrage errechnet (ggf. unter Berucksichtigung von Zeitraumen). Eine Community-Bewertung findet hier nicht statt.

2. Jeder Beitrag wird durch die Community bewertet, die Bewertung einer Person wirdwiederum automatisch nach einem festgelegten Schema aus den von ihr geleistetenBeitragen errechnet.

Dieses Modell wird bei der Experts Exchange-Plattform eingesetzt: hier konnen Mitglie-der die Schwierigkeit eines Problems festlegen, die spater Einfluss auf das Gewicht derBewertung hat, und Antworten und Losungen fur das Problem werden ebenfalls vonMitgliedern gewichtet. Daraus wird eine Punktzahl errechnet (z.B. 200 Punkte bei einer

”Top-Losung“ fur ein ”200-Punkte-Problem“), die dem Autor der Losung angerechnetwird.

3. Jeder Beitrag wird automatisch bewertet, zusatzlich wird die Person von der Com-munity unabhangig von konkreten Beitragen bewertet.

Als Beispiel, in der dieses Modell umgesetzt wird, sei das Ohloh-Projekt genannt: zu-satzlich zur Aufsummierung der geanderten Code-Zeilen pro Entwickler, wird mit derVergabe von ”Kudos“ (vgl. Kapitel 3.1.2) getrennt davon eine Bewertung durch die Com-munity vorgenommen. Aus der Kombination dieser beiden Einflusse wird der Rang desEntwicklers bestimmt.

4. Sowohl jeder Beitrag, als auch die Person selbst wird durch die Community bewertet.Dieses Modell ist eine Kombination aus den beiden vorherigen Modellen.

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3. Design-Aspekte

3.2.3. Zeitpunkt der Leistungserhebung

Nachdem Moglichkeiten aufgezeigt wurden, welche Art von Beitragen erfasst werden konnenund wie sie in eine Bewertung einfließen konnen, soll nun kurz darauf eingegangen werden, zuwelchem Zeitpunkt die Erfassung und Bewertung stattfinden kann.

Fur einige der besprochenen Erfassungs- und Bewertungsarten ergibt sich der Zeitpunkt bereitsintuitiv.

Werden Einzelbeitrage erfasst (z.B. fur eine einfache volumenbasierte Bewertung), so kanndies kontinuierlich geschehen, eine Ubersicht etwa uber die Gesamtanzahl der verandertenCodezeilen pro Softwareentwickler kann prinzipiell bei jeder Anderung im Quellcode-Repositoryaktualisiert werden, ahnliches gilt beim Zahlen von Beitragen in einem Diskussionsforum oderbei der Verwendung eines Dialog-Aufzeichungs-Werkzeugs, wie dem in einem spateren Kapitelvorgestellten.

Soll neben bzw. anstatt der quantitativen Bewertung eine qualitative Aussage uber Ein-zelbeitrage gemacht werden, gestaltet sich die Situation jedoch bereits schwieriger. Bei einerKlassifizierung von Beitragen in verschiedene Kategorien oder einer Gewichtung hangt der mog-liche Zeitpunkt einer Bewertung stark davon ab, durch wen die Klassifizierung/Gewichtungstattfinden kann und wann diese Einteilung geschehen kann: konnen Beitrage automatischeingeteilt werden (durch einen feststehenden Algorithmus, der keiner individuellen Bewertungdurch eine Person bedarf), so kann analog dazu eine automatische Bewertung errechnet werden,so dass ebenfalls eine kontinuierliche Bewertung moglich ist. Bei der Bewertung durch die Com-munity, d.h. eine Einteilung oder Gewichtung durch andere Personen, hangt der Zeitpunkt vonder Verfugbarkeit dieser Bewerter ab. In der Experts Exchange-Plattform (vgl. Kapitel 3.1.3)ist die Vergabe von ”Expert points“ fur den Verfasser einer Problemlosung erst dann moglich,wenn der Fragesteller die Frage als ”gelost“ gekennzeichnet und die Gewichtung der Problem-losung (Kategorien A-C) festgelegt hat (er muss dies nicht sofort tun, sondern kann die Fragenoch prazisieren oder auf eine alternative Losungsmoglichkeit von einem anderen Expertenwarten).

Bei einer Kombination von quantitativer und qualitativer Bewertung (wie sie in den meistenCommunity-unterstutzten Bewertungssystemen auftaucht) kann ein mehrstufiger Prozesszum Einsatz kommen. In Kapitel 3.3 werden Mechanismen skizziert, bei denen Beitrage direktnach ihrer Entstehung automatisch erfasst und in einem zweiten Schritt durch Mitglieder derCommunity in Kategorien eingeteilt werden.

In manchen Fallen hangen allerdings quantitative Erfassung und Community-Bewertung nichtzusammen, wie etwa beim Ohloh-Projekt, in dem Quellcode-Anderungen quantitativ erfasstwerden, Personen jedoch zusatzlich nicht unmittelbar abhangig von diesen erfassten Beitrageneine qualitative Bewertung durch die Community erhalten konnen (in Form von ”Kudos“). Hierist – je nach Einsatzgebiet – eine kontinuierliche Auswertung moglich: mit einem Festgeleg-

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3. Design-Aspekte

ten Algorithmus wird der Rang eines Mitglieds anhand der Anzahl der bisherigen Quellcode-Commits (quantitative Messung) und der Anzahl der bisher empfangenen Kudos (unter Beruck-sichtigung ihres Gewichts) errechnet und in einer standig aktualisierten Contributor-Ubersichtpro Projekt aufgefuhrt (siehe Abbildung 3.2).

3.3. Beitragsbewertung in Dialogen

An dieser Stelle werden Moglichkeiten der Beitragsmessung im Kontext der Innovationsforde-rung vorgestellt. Um die Innovationsfahigkeit in Communities zu untersuchen, deren Hauptzielder Austausch von Ideen ist, ist es notwendig, eine Strategie zur Bestimmung der ”Innovativi-tat“ – und dadurch eine Strategie zur ”Bewertung“ – von Beitragen zu entwickeln.

Der Meinungsaustausch mit Hilfe eines geeigneten Kommunikationsmedium ist in derartigenGemeinschaften das Hauptmittel zur Bekanntmachung, Weiterentwicklung und Diskussion vonIdeen. Dieses Medium kann ein Brainstorming-Gesprach zwischen Teilnehmern sein, die aneinem Tisch sitzen, aber auch ein Online-Diskussionforum, bei dem die Teilnehmer sich nichtgegenseitig sehen, sondern ausschließlich durch ihre Beitrage sichtbar werden.

Es werden hier verschieden Arten von Beitragserfassung speziell bei der Betrachtung von Dia-logen behandelt. Spezielles Augenmerk auf die Kommunikation soll insbesondere deshalb ge-worfen werden, da im Zusammenhang mit offenen Innovationsprozessen Leistung haufig (undin vielen Fallen ausschließlich) auf diese Art gemessen werden kann. Bei der Entwicklung vonInnovationen gibt es schließlich noch keine konkreten Arbeitsprodukte, keine Artefakte, andenen Leistung und Beitrag gemessen werden konnte.

Um die Beitragsbewertung in Dialogen uberhaupt erst zu ermoglichen, mussen die Beitrage derTeilnehmer auf geeignete Weise erfasst werden und sinnvoll auswertbar sein. Wie bereits mehr-fach erwahnt, ist eine der wichtigsten Voraussetzungen fur das Funktionieren einer verteiltenCommunity ein sinnvolles Kommunikationssystem, das meist uber Technologien wie E-Mail,Mailinglisten oder Online-Diskussionsforen realisiert ist. Wird keine ”verteilte“ Communitybetrachtet, bzw. ist ein sinnvoll nutzbares Online-Kommunikationsmedium nicht vorhandenoder wird nicht gebraucht, so mussen fur die Erfassung von Beitragen andere Mittel gefundenwerden. In Kapitel 4.1.2 wird beispielsweise ein Werkzeug zur Unterstutzung von Ideenfin-dungsprozessen fur kleinere Gruppen vorgestellt.

3.3.1. Quantitative Heuristik

In Kapitel 3.2.2 wurde als erstes Bewertungskriterium fur Beitrage eine volumenbasierter An-satz vorgeschlagen. Gezahlt werden die geleisteten Beitrage, was zu einer Betrachtung fuhrt,die umgangssprachlich mit ”wer mehr redet, hat mehr Beitrag“ ausgedruckt werden kann.

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3. Design-Aspekte

Dies wirft zwei Fragen auf. Einerseits muss festgelegt sein, wie ein ”Beitrag“ definiert ist.Die Antwort auf diese Frage hangt mitunter vom verwendeten Medium ab und davon, wel-che Daten sinnvollerweise zusammengefasst als Einheit betrachtet und als Beitrag bezeichnetwerden konnen. Zieht man als Beispiel ein Online-Diskussionsforum heran, sind mehrere Mog-lichkeiten denkbar. Die intuitivste Form wird in den meisten solcher Foren bereits durch dieBezeichnung ”Beitrag“ suggeriert: ein zusammenhangendes Stuck Text, das ein Teilnehmer ver-fasst hat, und das als eine Einheit in das Forum gestellt wird (haufig als ”Posting“ bezeichnet).Dies ist vergleichbar mit einem Zettel als Anschlag an einem schwarzen Brett. In diesem Textwird das gesamte Anliegen des Teilnehmers beschrieben.

Diese Ansicht lasst sich in beide Richtungen variieren, die Diskussion in besagtem Online-Forum kann sowohl mit einer hoheren Granularitat betrachtet werden, als auch mit einerniedrigeren. Erhoht man die Granularitat, ist ein Beitrag nicht mehr ein gesamtes Posting,sondern beispielsweise ein Absatz in einem Posting, ein Satz oder ein Wort. Im Extremfallwird die Anzahl der Beitrage mit der Anzahl der Buchstaben (oder auch Bytes) gleichgesetzt.Bei niedrigerer Granularitat werden mehrere Postings zusammengefasst (z.B. ”Der Teilnehmerhat Beitrage zu X verschiedenen Unterthemen geschrieben“ oder ”Der Teilnehmer ist in Y ver-schiedenen Foren aktiv“), bis hin zu einer großtmoglichen Verallgemeinerung ”Der Teilnehmerhat an der Diskussion teilgenommen bzw. nicht teilgenommen“.

Die zweite Frage ist, ob zwei Beitrage, die unter Berucksichtigung der eben erwahnten Gra-nularitatsstufe identifiziert wurden, ”gleich viel wert“ sind, oder ob eine Klassifizierung derBeitrage notwendig ist.

Das Ohloh-Projekt (siehe Kapitel 3.1.2) zieht im quantitativen Teil der Bewertung (im Ge-gensatz zur Community-Bewertung der Entwickler) nicht etwa die ”Anzahl der Commits“ inein Quellcode-Repository als Grundlage heran, sondern die ”Anzahl der geanderten Code-Zeilen“. Dass jedoch (auch nach der von Ohloh vollzogenen ”Bereinigung“ durch den Abzugvon Kommentaren und Leerzeilen) Quellcode unterschiedlich ausfuhrlich, unnotig kompliziert,oder sehr kurz und elegant, beschaffen sein kann, wird in der Zahlung nicht berucksichtigt. Furdiesen Zweck reicht dies aus. Eine qualitative Bewertung von Software-Quellcode ware nur sehrschwierig umsetzbar. Die Betreiber des Projekts begrunden zudem diese Entscheidung damit,dass sich die Unterschiede im Quellcode zumindest innerhalb eines Projekts relativieren undinsgesamt ungefahr gleich beschaffen sind.

Nicht immer kann diese Argumentation einen Verzicht auf eine inhaltliche Betrachtung derBeitrage rechtfertigen.

60

3. Design-Aspekte

3.3.2. Qualitative Ansatze

In vielen Fallen ist eine inhaltliche Betrachtung von Beitragen wichtig fur eine sinnvolleBewertung. Grundlagen hierfur wurden bereits in Kapitel 3.2.2 begrundet. Eine inhaltlicheUnterscheidung von Beitragen ist dann notwendig, wenn die inhaltliche Qualitat von Bei-tragen bei der Bewertung eine Rolle spielen soll, also ob ein Beitrag – speziell im Kontext vonDialogen – ”innovativ“ oder ”weniger innovativ“ ist.

Die Unterscheidung zwischen ”innovativ“ und ”weniger innovativ“, bzw. eine Bewertungsart,die (ggf. diskrete) Zwischenstufen zwischen ”innovativ“ und ”nicht innovativ“ implementiert,deckt jedoch nur einen Teil der moglichen Anforderungen an ein geeignetes Bewertungssystemvon Dialogen ab. Oft reicht eine derartige Einteilung nicht aus oder liefert keine ausreichendflexible Basis fur eine sinnvolle Darstellung der Bewertungsergebnisse fur verschiedene Zielgrup-pen. Die in Kapitel 3.1.1 aufgefuhrten Bewertungskriterien fur Beitrage in der Hacker-Kulturliefern hierfur Beispiele: die Identifizierung von ”fortgesetzter Muhe“ (die in Punkt 5 als ”lobens-werter als sich die Rosinen (. . . ) herauszupicken“ angesehen wird) sowie die Unterscheidungvon ”nichttrivialen Erweiterungen“ gegen ”Low Level Patches und Debugging“ erfordern einedetailliertere, mehrdimensionale Betrachtung der Beitrage.

Hierfur werden Beitrage nicht nur anhand eines Kriteriums (z.B. der Innovativitat) beurteilt,sondern angenommen, dass es verschiedene Arten/Kategorien von Beitragen gibt.

Kategorien fur Diskussionsbeitrage

Die Bestimmung von Kategorien in technisch unterstutzten Dialogen (z.B. beim Einsatz vonMailinglisten, Online-Foren oder Werkzeugen zur Aufzeichnung von Diskussionen) ist nichtimmer einfach, die Beschaffenheit der betrachteten Community spielt dabei eine wichtige Rolle.Eine mogliche Aufteilung von Beitragen in innovationsbezogenen Communities ware folgende:

Initiale Idee: Der Verfasser einer initialen Idee liefert einen Beitrag, der sich mit

”etwas Neuem“ befasst. Er hat sich Gedanken zu einem bestimmten Themaoder Themenkomplex gemacht und diese fur die Community in Worte gefasst.Beitrage dieser Art sind in einer innovationsorientierten Umgebung die wich-tigsten, jedoch nicht die einzigen relevanten.

Aufgreifender Kommentar: Ein aufgreifender Kommentar nimmt sich – wieder Name bereits sagt – eines schon vorher bestehenden Beitrags an undfuhrt diesen weiter. Die ursprungliche Idee der vorhandenen Beitrage wird inaufgreifenden Kommentaren weiter diskutiert und ausgearbeitet, Alternativenvorgeschlagen und bewertet.

61

3. Design-Aspekte

Problemhinweis: Die Kategorie der Problemhinweise ist der der eben genann-te aufgreifenden Kommentare sehr ahnlich, auch diese Beitrage greifen einbestehendes Thema auf und liefern weitere Informationen oder Aspekte. Indiesem Zusammenhang kann die getrennte Betrachtung von (in irgendeinerWeise konstruktiven!) Beitragen zu Problemen bei der weiteren Behandlungeines Themas, oder auch im Hinblick auf die Umsetzung einer Idee, sinnvollund hilfreich bei der zielfuhrenden Auswertung des Dialogs sein.

Umsetzungstipp: Die vorangegangenen Beitragskategorien beziehen sich nur aufdie Findung von Ideen. Diese ist bei der Bewertung von innovativen Prozessensehr wichtig, jedoch lassen sich auch in solchen Communities, die sich nichtunmittelbar mit der Umsetzung von Ideen auseinandersetzen (wie etwa bei ge-nannten Open Innovation-Prozessen, die Ideen nur bis zur Businessplan-Reifeunterstutzen), Beitrage beobachten, die bereits Hinweise auf eine mogli-che Umsetzung geben. Da solche Hinweise mitunter Einfluss auf die weitereDiskussion einer Idee haben konnen (z.B. weil ein Vorschlag erwiesenermaßentechnisch nicht umsetzbar ist), wurde hier die Entscheidung gefallt, fur sie eineeigene Kategorie einzufuhren.

Nicht relevanter Beitrag: Fur alle restlichen Beitrage wird eine Kategorie ”nichtrelevant“ eingefuhrt. In diese fallen Beitrage, die keine Relevanz fur den In-novationsprozess haben, also Beitrage, die nicht zum Thema passen, ggf. auchNachfragen, die nur dem Verstandnis des einzelnen Mitglieds dienen, etc.

Der hier gegebene Kategorisierungsvorschlag kann sowohl erweitert als auch verallgemeinertwerden. Als Verallgemeinerung bietet sich die Zusammenfassung generierender bzw. bewer-tender Kategorien an, wobei die Sinnhaftigkeit dieser Zusammenfassung wieder stark vomAnwendungsfall abhangt. Fur jede dieser beschriebenen Kategorien ist jedoch auch eine wei-tere Unterteilung in Unterkategorien denkbar, die getrennt betrachtet und bewertet werdenkonnen. Es stellt sich allerdings die Frage, ob eine weitere Unterteilung in zu viele zu ahnli-che Kategorien sinnvoll und wunschenswert ist – spatestens bei der Entscheidung daruber, aufwelche Art Beitrage in die Kategorien eingeteilt wird, wird dies deutlich.

Da die Inhalte eines Beitrags im Allgemeinen in keiner strukturierten Form vorliegen, konnensie nicht von einem Algorithmus automatisch in Kategorien eingeteilt werden. Mit den zurVerfugung stehenden technischen Mitteln z.B. einer Mailingliste oder eines Diskussionsforumsist es hochstens moglich, eine Aussage daruber zu treffen, ob ein Beitrag (Posting) als Antwortauf einen anderen Beitrag (Reply) gekennzeichnet wurde (diese Kennzeichnung ist jedoch inmanchen Umgebungen auch nicht zuverlassig moglich, da z.B. manche E-Mail-Programme diefur die Zuordnung notigen Daten aus Nachrichten entfernen).

62

3. Design-Aspekte

In der Forschung wird bereits an automatisierten Verfahren zur Identifikation von Inhaltsklas-sen in Diskussionsbeitragen gearbeitet. Gerade auf dem Bereich der linguistischen Verfahrenzur automatischen Textklassifizierung und der Erkennung von Meinungen und Aussagen an-hand von Wortern, Phrasen oder Satzen (Sentiment Analysis, vgl. Pang et al. [57]) gibt esinteressante Fortschritte. Da es jedoch im allgemeinen Fall noch sehr schwierig ist, mit ei-nem automatisierten Ansatz zufriedenstellende Ergebnisse zu erreichen, wird an dieser Stellevon einer Bestimmung der Beitragskategorie durch die Community ausgegangen (imAbschnitt ”Subjektive Bewertung durch die Community“ des Kapitels 3.2.2 wurde bereits aus-fuhrlicher auf die Bewertung von Leistung durch die Community eingegangen).

Bewertung von Beitragen und Personen

Die fur den Bewertungsvorgang relevante Frage ist nun, wie aus den kategorisierten Beitrageneiner Person eine Bewertung der Person selbst abgeleitet werden kann. Zunachst mussgeklart werden, wie eine Gesamtbewertung fur einen einzelnen Beitrag entsteht, hierfurwerden drei Ansatze naher betrachtet:

1. Beitragsbewertung anhand der Kategorie:Jedem Beitrag wird eine Kategorie zugewiesen (Abbildung 3.5, oben links).

Fur die Bewertung einer Person anhand ihrer Beitrage muss entweder festgelegt wer-den, welche Gewichtung die verschiedenen Kategorien untereinander haben, so dass z.B.initiale Ideen ein besonders starkes Gewicht bekommen, ”nicht relevante“ Beitrage eingeringes Gewicht, etc., oder aber bei der Darstellung der Ergebnisse nach Kategorien un-terschieden wird (dann entsteht allerdings keine Gesamtbewertung pro Person, sonderneine Bewertung pro Person pro Kategorie).

2. Beitragsbewertung anhand der Kategorie und einer Intensitat:Jedem Beitrag wird eine Kategorie und eine Intensitat zugewiesen (Abbildung 3.5,oben rechts). Diese kann z.B. bezeichnen, ”wie gut“ eine ”initiale Idee“ ist.

Dieses Modell ist eine Verallgemeinerung des ersten Modells, bei dem nur eine Kategoriezugewiesen wird: wird die Intensitat auf einen Wert festgelegt, entspricht dieser Fall demvorherigen. Analog dazu erfolgt die Bewertung von Personen wie im ersten Fall, allerdingszusatzlich unter Einbeziehung der Intensitat als Gewicht.

3. Beitragsbewertung anhand einer Intensitat pro Kategorie:Anstatt einem Beitrag eine bestimmte Kategorie zuzuweisen wird eine Intensitat proKategorie vergeben (Abbildung 3.5, unten).

Auch dieses Modell ist eine Verallgemeinerung des vorherigen. Lasst man nur in einer derKategorien die Vergabe einer Intensitat zu, erhalt man den vorherigen Fall. Man kannalso wie in den vorherigen Fallen entweder eine Auswertung pro Kategorie anstreben,

63

3. Design-Aspekte

bei der die Intensitaten einbezogen werden, oder aber eine Gesamtbewertung errechnen,indem zusatzlich die Kategorien nach einem global festgelegten Schema gewichtet werdenund ein Gesamtwert bestimmt wird.

Bei der Verwendung dieses Modells wird der Erhebungsvorgang an sich komplizierter,schließlich muss fur jede der Kategorien eine Intensitat erhoben werden, jedoch ist dieZuweisung einer einzelnen Kategorie zu einem Beitrag in manchen Szenarien nur schwermoglich, da z.B. ein Beitrag mehrere Unteraspekte behandeln kann (z.B. eine Nachrichtin einem Forum, die sowohl eine neue Idee beinhaltet, als auch eine andere Idee kommen-tierend aufgreift).

Beitrag

Kategorie Initiale Idee

Beitrag

Kategorie Initiale Idee

Intensität 5

Beitrag

Initiale Idee

Kommentar

Problemhinweis

Umsetzung

Nicht relevant

10

0

3

0

0

Abbildung 3.5.: Bewertungskriterien fur Beitrage

3.4. Anforderungen an den Fame-Mirror

Bevor im weiteren Verlauf dieser Arbeit die behandelten Grundlagen in einen Entwurf fur einenAwareness-Service (Fame-Mirror) ubergehen konnen, werden an dieser Stelle die Anforderun-gen an einen derartigen Dienst zusammengetragen und erlautert.

Der Fame-Mirror stellt einen Awareness-Dienst dar, und damit ein Werkzeug fur Mitglie-der einer Open Innovation-Community, mit dem es moglich ist, Großen wie Ruhm undInnovationsfahigkeit der Community-Mitglieder zu messen und darzustellen.

64

3. Design-Aspekte

Die Zielgruppe des Fame-Mirrors besteht dabei aus den Mitgliedern der Open Innovation-Community selbst. Aus ihren unterschiedliche Funktionen innerhalb der Community ergebensich verschiedene Anforderungen und Einschrankungen. Sowohl bei der Erfassung der Ein-gangsgroßen (wie den tatsachlich geleisteten messbaren Beitragen oder der eher subjektivenBewertung durch andere Mitglieder), als auch bei der Darstellung der Ergebnisse ist es not-wendig, die unterschiedlichen Bedurfnisse der Benutzer zu berucksichtigen.

Im Folgenden werden mogliche Anwendungsfalle und die sich daraus ergebenden Anforde-rungen und Einschrankungen aufgefuhrt.

Unterstutzung der Motivation

Die Schaffung von Awareness soll Mitglieder dazu motivieren, Beitrage zur Communityzu leisten. Durch eine geeignete Bewertung der Leistungen (quantitativ wie qualitativ) undeine sinnvolle Darstellung der Bewertungen, kann ein Mitglied erkennen, wie seine Beitragevon der Community wahrgenommen werden.

Je nach Motivationstyp kann das Mitglied die Darstellung dieser Ergebnisse fur sich selbstbenutzen, um sich mit anderen zu vergleichen (und sich z.B. durch einen besseren Platz in derRangordnung von anderen Mitglieder abzusetzen), oder aber die Auswirkung der eigenenLeistung auf die Bewertung durch die Community im zeitlichen Vergleich zu betrachten (umz.B. die eigene Leistung und Reputation zu verfolgen).

Schaffung von Transparenz

Eine weitere Aufgabe ist es, Transparenz uber die geleisteten Beitrage und deren Wahrneh-mung zu erzeugen. Geleistete Beitrage werden durch die Veroffentlichung fur andere Mitglieder

”sichtbar“ gemacht.

Dies hilft zum einen den Mitglieden selbst, die Vorgange innerhalb der Community besserbeobachten zu konnen und einen Uberblick zu erhalten. Durch die permanente Speiche-rung lassen sich auch nach langerer Zeit noch Aussagen uber bestimmte Beitrage einer Personmachen und eine Art ”Beitragsbuchhaltung“ betreiben (z.B. bei der Zuordnung von Benut-zernamen zu Code-Anderungen bei der Quellcode-Verwaltung in Software-Projekten).

Zum anderen wird es außenstehenden Personen ermoglicht, einen Uberblick uber die Strukturder Community zu bekommen, Unterstutzung fur Controlling zu erhalten und bestimmteManagement-Entscheidungen aufgrund der Bewertung von einzelnen Mitgliedern zu treffen.Hierzu zahlen etwa die Vergabe von Pramien fur besonders verdiente Mitglieder.

65

3. Design-Aspekte

Aufzeigen von Trends

Zur Schaffung von Awareness gehort auch das Aufzeigen von Trends. Durch die vom Fame-Mirror verbesserte Transparenz innerhalb der Community konnen aktuelle, besonders in-teressante Themenfelder identifiziert werden, in denen gute Beitrage zu einem besondersschnellen Ruhm-Zuwachs fuhren.

Hierbei ist es auch wieder vom Motivationstyp des jeweiligen Mitglieds abhangig, ob esBeitrage zu einem Themengebiet liefert, das zum aktuellen Zeitpunkt besonders hoch bewertetwird, oder ob es sich in einem Gebiet beteiligt, das eher langfristigere kleinere Aufgaben bietet.

Aufbau von Vertrauen

Durch die Darstellung des Ruhms (”Fame“) innerhalb der Community wird es moglich, einenZusammenhang zwischen der Selbstdarstellung eines Mitglieds und seiner Wahrnehmungdurch die restliche Community zu bilden.

So konnen Aussagen uber die Vertrauenswurdigkeit getroffen und daraus weitere Entschei-dungen abgeleitet werden, die beispielsweise die Vergabe von Aufgaben oder die Akquise alsInnovationspartner betreffen.

Suche nach geeigneten Partnern

Eng im Zusammenhang mit den beiden vorher genannten Anforderungen steht der Wunschnach einer Moglichkeit, innerhalb der Community geeignete Partner zu finden.

”Geeignet“ kann sich hierbei sowohl auf die Fahigkeiten und den Tatigkeitsbereich eines Mit-glieds beziehen (bei der Suche eines Experten fur eine besondere Aufgabe), als auch auf seineArbeitsweise und die Art seiner Beitrage (etwa fur die Erledigung von Routineaufgaben zurSuche eines zuverlassigen Arbeiters, der eher selten als Ideengeber auftritt).

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4. Losungsvorschlage und Systementwurf

4.1. Beispiele fur Bewertung in Dialogbasierten Systemen

4.1.1. Innovationsprozesse in der Open Source-Entwicklung

Um die in Kapitel 3.3 eingefuhrte Einteilung von Diskussionbeitragen in Dialog-orientiertenSystemen an Beispielen zu testen, wurden verschiedene Projekte aus der Open Source-Szenebetrachtet. Das Konzept quelloffener Software kann als interessantes und weit verbreitetesAnwendungsgebiet offener Innovationsprozesse gesehen werden.

Innovationen treten in Open Source-Projekten in verschiedenen Kontexten auf und werden aufunterschiedliche Art und Weisen behandelt. Bei derartigen Softwareprojekten ist es fur jedenmoglich, sich Zugang zum Quellcode zu verschaffen, und eigene Anderungen vorzuneh-men. Diese werden entweder nur fur den eigenen Bedarf verwendet (z.B. wenn es sich um sehrspezielle Anderungen fur eine bestimmte Plattform handelt), oder fließen in den Hauptent-wicklungsstrang der Software zuruck und werden Teil des offiziellen Projekts – auf die Grundevon Mitwirkung in Open Source-Projekten wurde bereits in Kapitel 2.3.5 eingegangen.

Da in der vorliegenden Arbeit jedoch auf Innovationsprozesse eingegangen wird, die hochstensbis zur Businessplanreife reichen, d.h. insbesondere die Implementierung nicht beinhalten, bie-tet es sich an, Innovationen auf einer fruheren Ebene zu betrachten. Diese ist in der Planungund Koordination von Anderungen und Neuentwicklungen im Bezug auf ein Projektzu finden. Diese Planung geschieht in der Open Source-Community im Allgemeinen ebenfallsoffentlich. Zwar gibt es bei den meisten Projekten einen mehr oder weniger festen Entwick-lerstamm, der das Projekt betreut (”Maintainer“), bestimmte Richtungen und Richtlinien furdie Entwicklung vorgibt und einen hohen Einfluss auf strategische Entscheidungen hat, jedochist es in sehr vielen Fallen fur die Offentlichkeit moglich, diese Entscheidungsfindungsprozessenicht nur einzusehen, sondern auch aktiv daran teilzunehmen.

Bharat Mediratta, einer der Grunder und ”Principal Developer“ der verbreiteten und ausgereif-ten Open Source Fotogalerie-Anwendung Gallery [51], stand dankenswerterweise fur ein kurzesInterview per E-Mail zur Verfugung (siehe Anhang A). Er berichtet uber Innovationsprozesseim Gallery-Projekt:

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”Innovation happens all over, in a variety of ways. Sometimes it manifests in theform of developers having ideas about how to improve the product that we have,sometimes it’s a long-festering problem that we try to find a new way to resolve.Sometimes they bubble up via the forums or on the mailing lists. We do as muchdiscussion as we can on the -devel mailing list so that things are out in the openand we try to do the rest on irc. We don’t have too many private conversations ifwe can avoid it, although since most people don’t participate on irc or read the irclogs there is some stuff that most people miss.“

Es wird also versucht, so vielen Menschen wie moglich einen einfachen Zugang zu innovativenProzessen innerhalb der Community zu bieten. Die erwahnte (gallery)-devel Mailingliste1

dient hierbei als ein zentrales Kommunikationsmedium, das laut der offiziellen Entwicklung-Website des Projekts fur ”Discussion on development directions, proposed features, implemen-tation details“ [25] genutzt wird. Innovationsrelevante Beitrage sind also vor allem an dieserStelle zu suchen. Der Einsatz einer ”Development“-Mailingliste gehort nicht nur beim Galle-ry-Projekt zum Innovations- und Entwicklungsprozess, sondern ist als gangige Praxis bei denmeisten mittleren bis großen Open Source-Projekten anzutreffen.

Fur die Betrachtung und Bewertung innovativer Beitrage anhand dieses Mediums er-geben sich jedoch zwei Schwierigkeiten:

• Die Entwicklung und Diskussion von Ideen und Innovationen geschieht nicht ausschließ-lich im dafur eingerichteten Medium. Gerade vor dem Hintergrund des offenen und frei-willigen Charakters von Open Source-Projekten lauft Kommunikation bei innovativenProzessen oft auf einer sehr pragmatischen Ebene ab und beinhaltet nicht selten kurzle-bige und/oder private Kanale wie Instant Messaging:

”We use whatever we can. SF.net’s bug tracker, Chandler, the wiki, our forums,mailing lists, irc, Trac, Skype to name a few. We are very pragmatic in ourapproach to share information.“

Auch wenn die Ergebnisse solcher privaten Absprachen haufig als Zusammenfassung andie Mailingliste geschickt werden, findet in diesem Fall die eigentliche Diskussion an eineranderen Stelle statt und ist nicht oder nur sehr eingeschrankt fur eine Bewertung vonProzessen oder Entwicklern nutzbar.

• Zusatzlich zu strategischen Diskussionen uber neue Funktionen und Anderungen an derSoftware werden in ”Development“-Mailinglisten haufig auch Implementationsdetails be-handelt und Support-Anfragen gestellt. Fur letztere wird in vielen Open Source-Projektenzwar ein Bugtracker als geeigneteres Werkzeug zur Verfugung gestellt, jedoch werden sol-che Anfragen nicht selten an ”Development“-Mailinglisten gestellt.

1Das gallery-devel Mailinglisten-Archiv ist im Internet unterhttps://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/gallery-devel verfugbar.

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https://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/gallery-devel


Um ein geeigneteres Beispiel fur eine Anwendung der in Kapitel 3.3 entworfenen Bewertungs-moglichkeiten zu erhalten, wird ein Projekt betrachtet, das sich weniger mit einem konkretenProdukt befasst, sondern mehr mit der Entwicklung eines Konzepts, das in Produkten ver-schiedener Art eingesetzt (implementiert) werden kann.

Zur Anschauung dient eine Community, die sich mit der Entwicklung und Verbreitung se-mantischer Annotationen von HTML und XHTML befasst. Das Microformats-Projekt [52](dt. ”Mikroformate“) stellt fur verschiedene Inhaltstypen Konzepte zur Verfugung, die es Ent-wicklern von Webseiten erlauben, Inhalte wie Termine, Kontaktinformationen oder sozialeBeziehungen mit bestimmten Attributen zu kennzeichnen, so dass sie von anderen Anwendun-gen (z.B. Suchmaschinen, Adressbucher, etc.) automatisch erkannt und interpretiert werdenkonnen.

Im Folgenden wird die offene und unmoderierte Diskussions-Mailingliste microformats-discuss2

naher betrachtet, die als Hauptkommunikationsmedium den Entwicklungsprozess von Mikro-formaten unterstutzt. Die Archive der Mailingliste stehen auch hier frei zur Verfugung undkonnen fur eine automatisierte Verarbeitung in Form von mbox-Archivdateien heruntergeladenwerden. Die Anzahl von Nachrichten im Jahresarchiv der Mailingliste (insgesamt 1.563 Mails imJahr 2008) mag zunachst zu gering erscheinen, um eine sinnvolle Auswertung vorzunehmen. Eswurde dennoch die Entscheidung fur dieses Beispiel gefallt, da die Microformats-Communityeine real existierende und funktionierende Gemeinschaft zur Entwicklung von Innovationendarstellt und es in vielen vergleichbaren Konstellationen eine ahnlich geringe Anzahl von Teil-nehmern und Beitragen in Ideenfindungsprozessen gibt (beispielsweise wenn sich im Kontexteiner großeren Community nur ein bestimmter Kreis von Mitgliedern an der Diskussion umstrategische Fragen und neuen Ideen beteiligt).

Zunachst erfolgt eine Auswertung im rein quantitativen Sinn, d.h. durch das Zahlen vonBeitragen und der Bestimmung der Anzahl von Beitragen pro Teilehmer (vgl. Kapitel 3.3.1).Bezuglich der Granularitat bringt die Form des betrachteten Diskussionsmediums bereitseine geeignete Definition von Beitrag mit sich: als ein Beitrag wird eine einzelne Nachricht(Mail) an die Mailingliste bezeichnet.

Uber den ”From:“-Header lassen sich nun die E-Mails zu Personen zuordnen und eine Aussagedaruber treffen, welche Person wie viele Beitrage zur Diskussion geleistet hat. Mit einem Perl-Skript3 wurden die einzelnen Mails aus dem kompletten Mailinglisten-Archiv des Jahres 2008extrahiert und der Absender ermittelt. Aus der Anzahl der gesendeten E-Mails pro Absenderlasst sich eine Rangordnung uber die Aktivitat der Mitglieder auf der Mailingliste herstellen,Tabelle 4.1 zeigt die 10 haufigsten Absender des Archivs.

2Das microformats-discuss Mailinglisten-Archiv ist im Internet unterhttp://microformats.org/mailman/listinfo/microformats-discuss/ verfugbar.

3Der Quellcode der zur Extraktion der Absenderadressen verwendeten Skripte ist im Anhang B dieser Arbeitzu finden. Als Eingabedaten wurden die zwolf Monatsarchive der Mailingliste von o.g. Adresse bezogen undzusammengefasst.

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http://microformats.org/mailman/listinfo/microformats-discuss/


Name Beitrage

Toby A Inkster 151Andy Mabbett 139Martin McEvoy 107Scott Reynen 52Ben Ward 50David Janes 48Manu Sporny 44Brian Suda 37Michael Smethurst 35Guillaume Lebleu 34

Tabelle 4.1.: Top 10 insgesamt auf der microformats-discuss Mailingliste

Diese Ansicht bietet bereits einen ersten Uberblick uber die Aktivitaten der Mitglieder derMicroformats-Community auf der Mailingliste. Deutlich zu erkennen ist ein großer Vorsprungder drei aktivsten Mitglieder, Toby A Inkster, Andy Mabbett und Martin McEvoy, der aufPlatz 3 immer noch mehr als doppelt so viele Nachrichten beigetragen hat wie Scott Reynenauf Platz 4.

Um nun eine erste Kategorisierung der Beitrage zu erreichen, wurde das Skript um eineFunktion erweitert, die Nachrichten in ”initiale Nachrichten“ und ”Antwortnachrichten“ un-terscheiden kann. Eine ”initiale Nachricht“ ist dabei eine Mail, die nicht als Antwort auf eineandere Mail geschickt wurde, alle verbleibenden Nachrichten sind demnach ”Antwortnachrich-ten“, die – wie in Anhang B zu sehen ist – mit Hilfe der Header-Informationen als Antwortenidentifiziert werden: bei der Existenz einer der Kopfzeilen ”In-Reply-To:“ oder ”References:“bzw. bei einem Betreff, der die Kennzeichnung ”Re: “ (Reply) beinhaltet wird eine Nachrichtals Antwort gewertet.

Auch diese Einteilung kann automatisch vorgenommen werden, fur die Tabellen 4.2 und 4.3wurden die 1.563 Mails des Jahresarchivs in 349 initiale und 1.214 Antwortnachrichten aufge-teilt und wieder eine Top 10-Liste der haufigsten Absendernamen erstellt. Man erkennt auf denersten Blick, dass Toby A Inkster bei weitem der aktivste ”Initialschreiber“ ist, und mehr alsdreimal so viele Diskussionsfaden anfing als Andy Mabbett auf dem 2. Platz. Inkster tauchtdafur auf der ”replier“-Liste erst auf Platz 3 auf, mit nur gut halb so vielen Beitragen wie derSpitzenreiter.

An dieser Stelle muss erwahnt werden, dass die automatische Erkennung von Antworten hiernur sehr rudimentar durchgefuhrt wurde. Die Klassifizierung durch die erwahnten Kopfzeilenund die ”Re: “-Kennzeichung im Betreff ist fur diesen Fall ausreichend akkurat, jedoch kannes in anderen Umgebungen, etwa in internationalen Mailinglisten, oder beim Einsatz vieler

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Name Beitrage

Toby A Inkster 89Andy Mabbett 26Manu Sporny 15Martin McEvoy 14Ben Ward 12Thomas Loertsch 8Sarven Capadisli 8Costello, Roger L. 8David Janes 6Thom Shannon 5

Tabelle 4.2.: Top 10 ”initial poster“ auf der microformats-discuss Mailingliste

Name Beitrage

Andy Mabbett 113Martin McEvoy 93Toby A Inkster 62Scott Reynen 51David Janes 42Ben Ward 38Brian Suda 35Guillaume Lebleu 33Andre Luıs 32Michael Smethurst 30

Tabelle 4.3.: Top 10 ”replier“ auf der microformats-discuss Mailingliste

unterschiedlicher Mail-Programme, notwendig sein, eine andere Heuristik einzusetzen, um denFall abzudecken, dass die entsprechenden Antwort-Kopfzeilen nicht gesetzt werden oder an-statt dem ”Re: “-Prafix eine internationale Version (wie z.B. ”AW: “ bei manchen deutschenProgrammen) verwendet wird. Auch im vorliegenden Fall musste der Kompromiss getroffenwerden, auf die genannten Methoden zur Erkennung zu setzen, denn bei genauerer inhaltlicherBetrachtung stellten sich einige der Initialnachrichten als Antworten heraus. Da diese Antwor-ten aber aus technischer Sicht neue Nachrichten sind (z.B. entstanden durch Zusammenfassenmehrerer Aspekte aus anderen Mails fur die Eroffnung eines neuen Themas), erweist sich dieserKompromiss als tragfahig.

In der Praxis bietet sich der Einsatz dedizierter Analysewerkzeuge an. Fur die Verarbeitungvon Mailinglisten, Wiki-Seiten, BibTeX-Bibliographien und Diskussionsforen wurde beispiels-

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weise der Data-Multiplexer-Demultiplexer (DMD) entwickelt, der sich des Problems der Da-tenaufbereitung annimmt. Die Daten uber Beitrage in verschiedenen Medien konnen mit demDMD gesammelt und mit einer ”user-merge“ genannten Funktion ”bereinigt“ werden. DieseBereinigung entscharft insbesondere das Problem der Namenserkennung und -Zuordnung, dassich daraus ergibt, dass Mitglieder einer Community in unterschiedlichen Medien verschiede-ne Namen, Schreibweisen, Pseudonyme und E-Mail-Adressen verwenden. Da bei empirischenAnalysen besondere Sorgfalt angebracht ist, wurde im Fall dem DMD auf eine vollautoma-tische Losung verzichtet, sondern vielmehr ein Werkzeug zur Unterstutzung entwickelt (vgl.Zeini [85]).

Auch eine zeitliche Betrachtung ist moglich. Fur die Tabelle 4.4 wurde zunachst wie gehabtdie Top 10-Liste der haufigsten Absender im Monat Januar 2009 ermittelt. Zusatzlich wurdeaus dem Archiv der 6 vorherigen Monate eine ”durchschnittliche Aktivitat“ fur die MonateJuli bis September 2008 ermittelt, die sich aus der durchschnittlichen Anzahl von Nachrichtenpro Monat ergibt. Die Differenz der Aktivitat der Mitglieder von ihrer ”durchschnittlichenAktivitat“ ist im Bild als ”Abweichung“ gekennzeichnet und lasst erkennen, welche der aktivenMitglieder im Januar mehr bzw. weniger beigetragen haben als in den Vormonaten. Deutlich zuerkennen ist im aufgefuhrten Beispiel die signifikant zuruckgegangene Beteiligung von MartinMcEvoy, sowie der Anstieg der Aktivitat bei einigen Mitgliedern (bzw. dem Hinzukommenneuer Teilnehmer, die in den Vormonaten uberhaupt keine Nachrichten an die Mailinglistegeschickt hatten).

Name Beitrage Durchschnitt Abweichung

Toby A Inkster 8 8.2James Tindall 6 1.2Ben Ward 6 3.8Mr. Meitar Moscovitz 4 0.0Aleksander Kmetec 4 0.0Thomas Loertsch 3 2.5David Janes 3 1.7Tantek Celik 2 3.2Martin McEvoy 2 10.5Manu Sporny 2 2.7

Tabelle 4.4.: Beitrage auf der microformats-discuss Mailingliste im Vergleich zum Vormonat

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4.1.2. Ideen-Aufzeichnung mit IdeaStream

Mit IdeaStream wurde an der TU Munchen eine Plattform zur computerbasierten Unterstut-zung kreativer Problemlosungsprozesse entwickelt. Mit Hilfe verschiedener Kreativitatstechni-ken, die mit Hilfe von webbasierten Interfaces umgesetzt werden, konnen Teams in unterschied-lichen Umgebungen Problemlosungen erarbeiten.

Bei intern durchgefuhrten Test-Sitzungen wurde das IdeaStream-Werkzeug eingesetzt, um Ant-worten auf die Frage zu finden: ”Welche Moglichkeiten gibt es, Studiengebuhren sinnvoll ein-zusetzen?“. In je drei Gruppen zu je vier Benutzern wurden in verschiedenen Phasen Ideengesammelt, auf einer grafischen Oberflache angeordnet um Zugehorigkeiten abzubilden und imLaufe des Prozesses angepasst und verandert (z.B. durch Anderung der Beschreibung der Ideeoder durch Verschieben auf der grafischen Oberflache).

Dankenswerterweise wurde ein Abbild der IdeaStream-Datenbank fur die Untersuchung imRahmen dieser Diplomarbeit zur Verfugung gestellt. Interessant in diesem Zusammenhangsind insbesondere die Relationen fur ”Ideen“ und ”Aspekte“:

Ideen sind hierbei allgemeine Einfalle zum Thema, also in diesem Kontext zum sinnvollenEinsatz von Studiengebuhren, wie z.B. ”Lehre verbessern“, ”Horsaalausstattung“ oder

”Gastvortrage“.

Aspekte sind konkretere Umsetzungsideen, die sich auf die Ideen beziehen. Aspekte, die in denTest-Sitzungen fur Idee ”Lehre verbessern“ gefunden wurden, beinhalten z.B. ”Schaffungvon mehr Tutorgruppen“, ”Uberfullte Horsale aufteilen“, ”Technisches Equipment an-schaffen“.

Bei Anderungen an Ideen oder Aspekten (Verschieben, zuordnen, etc.) wird in der Datenbankeine neue Version der jeweiligen Entitat angelegt, der der Veranlasser der Anderung zugeord-net wird. Dadurch wird sehr detailliert festgehalten, welcher Benutzer an welchen Ideen undAspekten welche Anderungen vorgenommen hat. Durch diese Versionierung sind im vorliegenDatenbank-Snapshot 2.146 Ideen-Eintrage zu finden, von denen 285 keine Vorgangerversionhaben, d.h. ”neue“ oder ”initiale“ Ideen beschreiben, und entsprechend 1.861 Versionseintrage,die aus bereits existierenden Ideen durch Veranderung entstanden. Außerdem existieren 3.142Aspekt-Eintrage, von denen 465 keine Vorgangerversion haben (”initiale Aspekte“), sowie 2.677aus Anderungen hervorgegange Aspekte.

Aufgrund dieser Struktur ist es also moglich, das Anlegen und das Verandern von Aspektenund Ideen als verschiedene Vorgange zu identifizieren und als Beitrage den jeweiligen Benutzernzuzuordnen. Auch wenn es ohne einen Bewertungsvorgang, der die Community zur Identifika-tion von Beitragsarten nicht moglich ist, eine Aufteilung in die Kategorien aus Kapitel 3.3.2vorzunehmen, so konnen dennoch analog zur dort erwahnten Verallgemeinerung der Katego-rien die Beitrage eingeteilt werden in ”generierende“ bzw. ”bewertende“ Beitrage. Trennt mandabei Ideen und Aspekte entstehen vier Kategorien:

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• Einbringen einer neuen Idee

• Anderung an einer Idee

• Einbringen eines neuen Aspekts

• Anderung an einem Aspekt

Diese Einteilung kann nun wieder auf die einzelnen Benutzer angewendet werden, wodurcheine Ubersicht uber die pro Benutzer geleisteten Beitrage, aufgeteilt in die vier Arten von Bei-tragen, entsteht. Tabelle 4.5 zeigt eine Liste der aktiven Benutzer4 bei der Behandlung desStudiengebuhren-Problems, absteigend sortiert nach der Anzahl ihrer Beitrage (insgesamt).Die Grafische Darstellung in Tabelle 4.6 zeigt die Beitragsarten als Balken neben den Benut-zernamen, wobei die Anteile der eben geannten Kategorien als unterschiedliche Schattierungen(in der Reihenfolge wie oben aufgezahlt) dargestellt werden und bei der Lange der Balken allevier Beitragsarten gleich gezahlt wurde.

NameIdeen Aspekte

Summeneu geandert neu geandert

User 4 (Gruppe 12) 28 207 51 476 762User 4 (Gruppe 10) 38 278 56 345 717User 2 (Gruppe 12) 27 185 51 309 572User 1 (Gruppe 12) 25 182 44 248 499User 2 (Gruppe 10) 28 155 54 246 483User 2 (Gruppe 11) 41 231 44 165 481User 3 (Gruppe 12) 20 168 45 242 475User 3 (Gruppe 10) 25 142 43 198 408User 4 (Gruppe 11) 18 120 28 182 348User 3 (Gruppe 11) 16 109 22 138 285User 1 (Gruppe 11) 17 81 25 127 250

Tabelle 4.5.: Beteiligung der Benutzer an Ideenfindungsprozessen der IdeaStream-Plattform

Dabei werden die Unterschiede im Nutzungsverhalten bereits sichtbar. Der Teilnehmer ”User 2(Gruppe 11)“ beispielsweise, der zwar viele neue Ideen und Ideen-Anderungen in den Krea-tivprozess eingebracht hat, hat im Gegensatz dazu verhaltnismaßig wenige Anderungen anAspekten vorgenommen. Dadurch belegt er nur einen 6. Platz in der so erstellten Rangfolge.Eine getrennte Darstellung der einzelnen Beitrags konnte hier einen besseren Uberblick geben,wenn es gewunscht wird, die Teilnehmer bezuglich der Kategorien zu beurteilen. Werden dieseunabhangig voneinander dargestellt (also nicht als zusammengesetzte Balken), wird es moglich,beispielsweise Teilnehmer zu finden, die zwar besonders viele initiale Ideen einbringen, jedochbei Anderungsprozessen an bestehenden Ideen und Aspekten eher wenig beitragen.

4Am Test-Durchlauf waren nur 11 Benutzer aus drei Gruppen mit je 3-4 Benutzern beteiligt

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Name Beteiligung

User 4 (Gruppe 12)User 4 (Gruppe 10)User 2 (Gruppe 12)User 1 (Gruppe 12)User 2 (Gruppe 10)User 2 (Gruppe 11)User 3 (Gruppe 12)User 3 (Gruppe 10)User 4 (Gruppe 11)User 3 (Gruppe 11)User 1 (Gruppe 11)

Tabelle 4.6.: Grafische Darstellung von Tabelle 4.5

Unterschiedliche Arten der Darstellung von Beteiligung und der daraus resultierenden Bewer-tung werden im folgenden Abschnitt vorgestellt.

4.2. Visuelle Moglichkeiten

In den oben behandelten Beispielen wurden bereits erste Ansatze einer grafischen Darstellungvon Beitragen gegeben. An dieser Stelle wird das Thema Visualisierung detaillierter behan-delt, verschiedene Konzepte und Moglichkeiten vorgestellt und im Zusammenhang mit den inKapitel 2 eingefuhrten psychologischen Grundlagen diskutiert.

4.2.1. Grundlegende Eigenschaften von Visualisierung

Die grundsatzliche Aufgabe von Visualisierung ist es, ”abstrakte Daten (...) und Zusam-menhange in eine graphische bzw. visuell erfassbare Form zu bringen“ [83]. Die Notwendigkeitdazu ergibt sich aus der Tatsache, dass wir nicht in Abstraktionen denken, sondern unsereDenkweise metaphorisch beeinflusst ist und auf Erfahrungen aus der Umgebung basiert. DieseAssoziationen sind daher immer abhangig von kulturellen und umfeldbedingten Faktoren beimBetrachter, eine ”neutrale Visualisierung“, die unabhangig von der subjektiven Wahrnehmungdes Betrachters ist, kann es daher nicht geben.

Farben und Formen haben jedoch immer einen großen Einfluss auf Wahrnehmung und In-terpretation der durch sie dargestellen Daten. Visuell dargestellte Begebenheiten konnen vielleichter aufgenommen und verglichen werden, als die reinen Daten (”Ein Bild sagt mehr als tau-send Worte“) – wobei diese ”reine Darstellung“ (z.B. in nuchterner Textform oder als Zahlen)

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nach Judith Donath [14] ebenfalls wieder visuell evokativen (also Assoziationen erweckenden)Charakter hat (in diesem Fall konnte die nuchterne Textform die Assoziation zu eher business-artiger Nuchternheit hervorrufen). Auch subtile Details wie Achsenbeschriftungen oder dieOrientierung eines Diagramms haben unter Umstanden einen starken Einfluss auf die Inter-pretation.

Die zentralen Fragen bei der Visualisierung sind, was dargestellt wird und wie dargestelltwird, so dass die wesentlichen Informationen sichtbar werden. Donath [16] beschreibt vierEinflussgroßen, die bei der Auswahl einer passenden Visualisierung eine Rolle spielen:

Datenauswahl: Hier wird ermittelt, welche Daten zur Verfugung stehen und wie diese Datenbeschaffen sind. Welche Daten fur die Visualisierung verwendet werden, wird durch dieZielsetzung der Darstellung festgelegt. Fur eine Darstellung von Online-Konversationenetwa gibt es aus linguistischer Sicht andere Anforderungen als aus Marketing-Sicht. Diessollte bereits bei der Auswahl der zu erhebenden Daten beachtet werden.

Datenerhebung: Bei der Datenerhebung wird festgelegt, woher die Daten stammen. Im vonDonath [16] behandelten Beispiel von der Visualisierung von Online-Konversationen kon-nen die Daten ausschließlich aus dem aufgezeichneten Text stammen (der z.B. durchgeeignete Algorithmen bewertet wird), oder aber zusatzlich durch Bewertung der Teil-nehmer beeinflusst sein (Community-Bewertung, vgl. Kapitel 3.2.2).

Datenzuordnung: Die Datenzuordnung legt fest, wie die Darstellung an sich gestaltet ist, wiesich Farbe, Form und Ort von Darstellungsobjekten aus den Daten ergeben. Die Auswahlvon Darstellungsobjekten erscheint auf den ersten Blick willkurlich und aus formalerSicht vollig austauschbar (z.B. bei der Verwendung von Farben), jedoch ist der evokativeAspekt von Visualisierungen nicht zu unterschatzen – Farben, Formen und Positionenwerden intuitiv mit bestimmten Eigenschaften assoziiert, so wie sich beispielsweise furdie Darstellung von ”wutenden Beitragen“ in einer Unterhaltung die Farbe rot bessereignet als die Farbe blau, oder runde Formen sich fur die Darstellung von harmonischenElementen oder Begebenheiten eher anbieten als spitze oder eckige Formen.

Auswirkungen: Abschließend ist zu uberlegen, welchen Einfluss die Visualisierung auf die Ziel-gruppe hat. Beim bereits mehrfach genannten Beispiel von Online-Unterhaltungen [16]wird gefragt, wie Visualisierung dazu verwendet werden kann, Unterhaltungen zu ”ver-bessern“, oder auch um einen Mehrwert durch ein ubersichtlicheres Konversations-Archivzu generieren.

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4.2.2. Soziale Visualisierung

Von dieser allgemeinen Definition lasst sich der Begriff der sozialen Visualisierung ableiten.Damit wird ein uber die allgemeine Definition hinausgehende Darstellung sozialer Informatio-nen bezeichnet: ”We call our approach social visualization, which we define as the visualizationof social information for social purposes“ [16]. Mit dieser Art von Visualisierung wird es demBetrachter also ermoglicht, Ruckschlusse auf soziale Begebenheiten der visualisierten Daten zuziehen.

Wie schon fur den allgemeinen Fall beschreiben, besteht bei der sozialen Visualisierung ebenfallsdie Herausforderung darin, eine Menge von Informationen so auszuwahlen und aufzubereiten,dass die relevanten Informationen sichtbar werden. Jedoch hat man es hier haufig mit ungenau-em und subjektiv beeinflusstem Ausgangsmaterial zu tun. Im Vergleich zu einer allgemeinenDatenvisualisierung ist die soziale Visualisierung bei schlecht gewahlten Darstellungsformendaher viel anfalliger fur Fehlinterpretationen und Missverstandnisse.

Im Beispiel der Online-Konversationen besteht die Schwierigkeit darin, dass Unterhaltungenmehr als nur der Austausch von Informationen sind. Sie sind viel mehr komplexe soziale In-teraktionen, die neben den eigentlich ausgetauschten Wortern subtile Bestandteile haben, wieWortwahl und Satzbau, aber auch soziale Muster bei den Konversationsteilnehmern an sich.Diese Faktoren sind bei einer neutralen Betrachtung der einzelnen Nachrichten nicht sichtbar,aber dennoch wichtig bei einer akkuraten Visualisierung der Unterhaltung (vgl. Donath [14]).

Gestaltungselemente

Jurgen Pfeffer [58] beschreibt mogliche Gestaltungselemente und greift hierbei auf die Arbeitvon Mackinlay [48] zur Visualisierung relationaler Informationen zuruck. Bei der Behandlungsozialer Netzwerke gibt es dabei einige Einschrankungen, die die Gestaltungsmoglichkeiten imGegensatz zu Mackinlays allgemeinen Betrachtungen einschranken (z.B. durch die Gegebenheit,dass das Element der Positionierung bereits durch die Darstellung der Beziehungsinformationvergeben ist). Somit bleiben die in Tabelle 4.7 gezeigten Gestaltungselemente ubrig.

Quantitativ Ordinal NominalGroße Farbsattigung FarbtonFarbsattigung Farbton TexturFarbton Textur FarbsattigungTextur Große FormenFormen Formen Große

Tabelle 4.7.: Gestaltungselemente fur soziale Netzwerke (absteigend nach Eignung sortiert)nach Pfeffer [58, S. 235] und Krempel [43]

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PeopleGarden

Fur die Darstellung von Online-Konversationen wurde von Rebecca Xiong und Judith DonathPeopleGarden [84] vorgestellt. Damit wird visualisiert, wie sich ein Benutzer in einer Unter-haltung (z.B. einem Online-Forum) verhalt, wie lange er ihr beiwohnt und wie viele Nachrichtener verfasst.

Ein Benutzer wird dabei durch ein blumenahnliches Gebilde reprasentiert, das aus einem Stan-gel und Blutenblattern besteht. Fur jede Nachricht, die er schreibt, bekommt diese sogenannte

”PeopleFlower“ ein zusatzliches Blutenblatt, wobei zusatzlich durch die Farbe des Blattesunterschieden werden kann, ob es sich um eine initiale Nachricht oder eine Antwort auf einebestehende Nachricht handelt. Je langer sich der Benutzer in der Konversation aufhalt, destolanger wird der Stangel seiner entsprechenden PeopleFlower. Dadurch wird auf eingangige Artund Weise sowohl die zeitliche Dimension abgebildet, als auch die Aktivitat des Benutzers.

Abbildung 4.1 zeigt die Visualisierungen zweier Online-Foren durch PeopleGarden. Auf derlinken Seite ist eine einzelnes sehr dominantes Mitglied erkennbar, an der Unterhaltung aufder rechten Seite hingegen nehmen mehrere Benutzer mit unterschiedlichem Nutzerverhaltenteil.

Abbildung 4.1.: Visualisierung von Online-Konversationen mit PeopleGarden [14, S. 47]

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Ein weiteres Verfahren im der sozialen Visualisierung ist das Loom-Projekt [16], das sichmit der Visualisierung von Usenet-Gruppen befasst. Dabei werden sowohl Aktivitaten ein-zelner Mitglieder dargestellt, als auch die interaktion zwischen innerhalb der Gruppe, z.B. beiAntworten auf Nachrichten. Dadurch wird die Gruppenstruktur erkennbar (z.B. lange und kur-ze Diskussionsfaden), sowie die Rolle einzelner Mitglieder (z.B. Gruppenanfuhrer, hilfsbereiteTeilnehmer oder solche, die eher selten Antworten auf ihre Beitrage bekommen).

4.2.3. Visualisierung sozialer Netzwerke

Soziale Netzwerke konnen als Graphen, bestehend aus Knoten und Kanten, gesehen werden:

Knoten sind hierbei die Akteure, also z.B. die Benutzer, Teilnehmer, oder allgemein Personen,die im Netzwerk beteiligt sind, in manchen Fallen jedoch auch andere Entitaten wieLander, Unternehmen oder Artefakte.

Kanten zwischen den Knoten stellen Beziehungen zwischen den Akteuren dar. Diese Be-ziehungen konnen unterschiedlicher Natur sein. Bei symmetrischen Beziehungen werdenungerichtete Kanten (dargestellt als Linien) bei asymmetrischen Beziehungen gerichteteKanten (dargestellt als Pfeile) verwendet.

Intensitaten der Beziehungen konnen zusatzlich durch unterschiedliche Kantenstarkendargestellt werden.

Durch diese Sichtweise erhalt man ein formales Modell, das es ermoglicht, ”die Struktur einesNetzwerks numerisch in einer Matrix abzubilden und zu analysieren“ [58, S. 227]. Bei einernumerischen Abbildung ist es jedoch nicht moglich, zusatzliche Attribute von Knoten darzu-stellen, die Hauptaufgabe liegt klar in der Darstellung von Beziehungen.

Verfahren zur Anordnung von Knoten

Die Entscheidung uber das Layout einer Netzwerkvisualisierung, also uber die Positionierungder Knoten und Kanten, ist von großer Bedeutung. Pfeffer [58] stellt hierbei heraus, dassaußer bei der Visualisierung trivialer Netzwerke immer eine Verfalschung auftritt, da essich um eine ”Projektion einer mehrdimensionalen Realitat in eine 2- oder 3-dimensionaleVisualisierung handelt“ [58, S. 230]. Aufgrund der meist komplexen Struktur sozialer Netzwerkesind deren Graphen so gut wie nie planar (also ohne Linienkreuzungen). Die Aufgabe vonLayoutalgorithmen ist es daher, eine Entscheidung uber die Position von Knoten und Kantenzu treffen und dabei die Verfalschung so gering wie moglich zu halten.

Einen Ansatz zur Anordnung von Knoten bei der Darstellung sozialer Netzwerke liefern mul-tidimensionale Skalierungsverfahren mit Distance scaling wie z.B. Spring-Embedder Al-gorithmen (auch ”Feder-Algorithmen“ genannt). Dabei werden die Kanten des Graphen durch

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Federn ersetzt, die jeweils eine bestimmte Federkonstante haben, also eine optimale Lange.Kamada und Kawai [39] implementieren dies durch die Anpassung der euklidischen Distanzender Darstellung an die Pfaddistanzen. Dieses Verfahren ist allerdings sehr rechenaufwandig.Einen besser skalierbaren Ansatz liefern Fruchterman und Reingold [23], bei deren Algorith-mus Knoten nur von ihren verbundenen Nachbarn angezogen und von allen anderen Knotenabgestoßen werden.

Der Vorteil dieser Algorithmen besteht darin, dass sie aufgrund ihrer Feder-Eigenschaften dazutendieren, Gebiete auszufullen und Uberlappungen zu vermeiden. Allerdings wird dabei unterUmstanden die Struktur des Netzwerks verfalscht.

Weitere Verfahren fur die Visualisierung sozialer Netzwerke sind sogenannte klassische mul-tidimensionale Skalierungsverfahren, die im Gegensatz zur Distance scaling-Variante einglobales Optimum besitzen, d.h. bei deren Berechnung immer das gleiche (optimale) Ergebniserreicht wird (siehe auch Pfeffer [58], Brandes und Pich [5]).

4.3. Visuelle Parameter fur den Fame-Mirror

4.3.1. Akteure und ihre Bewertung

Fur das Einsatzgebiet des Fame-Mirrors lassen sich zunachst zwei Elemente ausmachen, diebei der Visualisierung von Bedeutung sind:

• Zentrale Entitat in der Darstellung sind die Akteure selbst, die Mitglieder der betrach-teten Community bzw. die Teilnehmer am Innovationsprozess.

• Fur jeden dieser Akteure wird eine Bewertung nach bestimmten Kriterien der erfasstenLeistungen errechnet. In Kapitel 3.3 wurden einige Ansatze zur Bewertung von Leistungin Dialog-basierten Umgebungen gegeben, die eine Gesamtbewertung nach der Mengeder geleisteten Beitrage beinhaltet, bzw. eine (automatische oder Community-basierte)Einteilung in Kategorien.

Mit diesen Daten lasst sich bereits eine einfache Visualisierung umsetzen. In Kapitel 4.1.2wurde fur die Teilnehmer an einer Mailingliste eine Tabelle erstellt, die die ”Aktivitat“ in einembestimmten Zeitraum darstellt, z.B. Tabelle 4.1 (Seite 70) fur die Anzahl der Nachrichten imgesamten Jahr 2008. In dieser Tabelle wurde außerdem bereits eine Rangordnung festgelegt,die sich intuitiv aus der Anzahl der Nachrichten ergibt.

Kategorisierte Leistungen

Umfangreicher wird eine Visualisierung kategorisierter Daten, etwa wenn bei Diskussions-beitragen unterschieden wird zwischen initialen Beitragen und Antworten, so wie bei der Be-

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trachtung der IdeaStream-Daten in Kapitel 4.1.2. Tabelle 4.6 ist bereits eine einfache Darstel-lung derartig kategorisierter Beitrage. Dabei wurde allerdings die Rangordnung ausschließlichaufgrund der insgesamt geleisteten Beitrage festgelegt, was durch die Form des Diagrammssichtbar wird. Die Anteile der jeweiligen Beitragsarten werden zusammengesetzt und erge-ben pro Person eine Gesamtbewertung, die sich in der Lange des zusammengesetzten Balkenszeigt.

Auf diese Weise lassen sich Darstellungen generieren, die beispielsweise einen ”Mitarbeiterdes Monats“ kennzeichnen, oder die Top 10 der insgesamt am besten bewertetsten Mitgliederauflisten.

Alternativ konnen bei kategorisierten Bewertungen die Anteile fur die einzelnen Kategoriengleichwertig nebeneinander angezeigt werden, was fur den vorliegenden Fall die Darstellungvon vier Werten pro Person bedeuten wurde. In diesem Fall ist zu klaren, wie eine Rangordnungzwischen den Personen zustande kommen kann, und ob dies uberhaupt noch erwunscht ist(die Rangordnung kann sich schließlich stark unterscheiden, je nachdem welche Kategorie alsGrundlage zur Bestimmung des Rangs verwendet wird).

Fur die in Kapitel 4.1 vorgestellte Aufteilung der geleisteten Beitrage in die beiden Kategori-en ”initiale Beitrage“ und ”Antwortbeitrage“ ist eine Darstellung ahnlich der oben erwahntenPeopleFlower -Metapher denkbar, bei der initiale Beitrage in rot und Antworten in blau darge-stellt werden. Bei der Einteilung von Beitragen in mehr Kategorien wird die Darstellung durchFarben jedoch schnell unubersichtlich, ebenso ist das Verhaltnis zwischen den Bewertungen inden unterschiedlichen Beitragsarten nicht mehr sichtbar. Abbildung 4.2 stellt Teilnehmer einerCommunity mit Bewertungen in vier unterschiedlichen Kategorien nebeneinander dar. Da dieBalken die selbe Basis haben, wird so ein Vergleich in jeder dieser Kategorien moglich.

Abbildung 4.2.: Darstellung von Teilnehmern und Beitragen

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Anwendungsfalle

Dieser Aspekt des Fame-Mirrors richtet sich auf die Sichtbarmachung von Leistung unddadurch die Schaffung von Awareness, die ”gegenseitige Information fur Akteure uber einander“(vgl. Kapitel 2.4.1). Beitrage von Mitgliedern der Community werden erfasst und bewertet,und je nach Bewertungskriterien wird hier die objektive Bewertung, die tatsachlich messbareLeistung, gemessen durch Zahlen und Kategorisieren von Beitragen, sowie die subjektiveWahrnehmung, also Ruhm, bzw. Reputation des Mitglieds, ermittelt durch Einbeziehungder Community-Meinung, sichtbar. Dies ist, wie in Kapitel 2.3.4 dargestellt, ein sehr wichtigerAnreiz fur Beitritt und Beteiligung.

Daruber hinaus lassen sich fur die verschiedenen Kategorien Aussagen uber die Rolle von Mit-gliedern innerhalb der Community treffen und somit Transparenz schaffen. Nimmt man die inKapitel 3.3.2 vorgestellten Kategorien fur Diskussionsbeitrage als Beispiel, so ist anhand einerkategorisierten Darstellung erkennbar, ob ein Mitglied eher nur neue Ideen beisteuert, oder obes eher selten neue Aspekte einfuhrt und dafur ofter auf bestehenden Ideen aufbaut. Auch sindMitglieder identifizierbar, die durch viele ”nicht relevanten“ Beitrage auffallen. Indirekt wirdbeim Betrachter der Visualisierung somit eine Wahrnehmung der Kompetenz hervorgerufen,unter anderem bei Management-Entscheidungen zum Tragen kommen kann.

Nimmt man die Erkenntnisse aus den psychologischen Hintergrunden uber Motivation (Kapi-tel 2.1) hinzu, so wird offensichtlich, dass dieses Sichtbarwerden von Leistung aus mehrerenGrunden zur Motivation beitragen kann. Leistungsmotivierte Personen konnen ihre eigeneLeistung messen und eine Vorstellung bekommen, wie ihre eigenen Leistungen von der Com-munity wahrgenommen werden. Aber auch fur eher machtmotivierte Personen kann dieseDarstellung von Interesse sein. Zum einen im Zusammenhang mit dem vorgestellten Konzeptder ”anlehnenden Macht“ – bei der Suche nach einem ”starken Partner“ fur eine Zusammen-arbeit. Und zum anderen zur Machtausubung selbst – um sich selbst im Vergleich zu anderendurch seine eigene Leistung zu profilieren, die Leistung von anderen (z.B. des bestbewertetstenMitglieds) als Messlatte fur die eigene Leistung zu sehen.

4.3.2. Darstellung von Beziehungen

Zusatzlich zu den Akteuren und den von ihnen erbrachten Leistungen an sich gibt es nochweitere Parameter, die im Hinblick auf die Zielsetzung des Fame-Mirrors nicht außer Achtgelassen werden durfen.

• Eine weitere erfassbare Große sind die Projekte bzw. im Open Innovation-Umfeld dieInnovationen, in die ein Akteur involviert ist. Fur jeden Akteur kann ermittelt werden,an welchen Innovationen er beteiligt ist.

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• Akteure konnen sich außerdem Organisationen oder Institutionen (z.B. Firmen) zu-ordnen lassen, fur die sie tatig sind.

Durch diese beiden Großen lassen sich die Akteure auf zwei unterschiedliche Arten in Be-ziehung zueinander setzen, wodurch die Community als soziales Netzwerk angesehenwerden kann. Die Zugehorigkeiten sind prinzipiell unabhanig voneinander, gerade im OpenInnovation-Umfeld ist es gangige Praxis, dass Personen aus verschiedenen Organisationen amselben Projekt bzw. der selben Innovation arbeiten.

Verschiedene Perspektiven auf Beziehungen

Je nach gewahlter Visualisierungsart fur die unterschiedlichen Ebenen von Beziehungen inner-halb der Community entstehen verschiedene Moglichkeiten, jedoch auch bestimmte Heraus-forderungen. Werden in der Darstellung die Personen jeweils mit der entsprechenden Zuge-horigkeit markiert, z.B. durch Tags, wird fur einen bestimmten Benutzer sofort sichtbar, zuwelchen Organisationen er gehort und an welchen Innovationen er beteiligt ist. Ein Uberblickaus Sicht einer bestimmten Organisation bzw. einer bestimmten Innovation ensteht hierdurchjedoch nicht. Dies kann durch die Verwendung der in Kapitel 4.2.3 genannten Ansatze zurNetzwerkvisualisierung gelost werden. Allerdings ist zu beachten, dass durch die beidenSichtweisen (Innovationen bzw. Organisationen) auch zwei zu visualisierende soziale Netzwer-ke entstehen, die durch derartige Ansatze nicht sinnvoll gleichzeitig dargestellt werden konnen.

Da zu einem Zeitpunkt nur fur jeweils eine der beiden Sichtweisen eine geeignete Visualisierunggefunden werden kann, bietet es sich an, verschiedene Sichten auf die Community zu ermog-lichen und dem Benutzer des Fame-Mirrors eine Moglichkeit zu geben, zwischen den Sichtenumzuschalten. Er erhalt so eine Ansicht, in der nur die Beteiligung an Innovationen dargestelltwird und die Akteure entsprechend so angeordnet werden, dass an gleichen Innovationen betei-ligte Akteure naher beieinander stehen. Die Einbeziehung der Organisationszugehorigkeit kannhierbei durch Tags geschehen und ggf. mit einer zusatzlichen Filterfunktion ausgestattet wer-den, die es erlaubt die Ansicht auf Teilnehmer einer bestimmten Organisation zu beschranken.Analog funktioniert die andere Sicht, in der die Zugehorigkeit zu Organisationen als sozialesNetzwerk dargestellt wird und ggf. zusatzlich die Innovationen als Tags angezeigt werden.

Anwendungsfalle

Die Darstellung von Beziehungen zwischen Community-Mitgliedern ist zum einen nutzlich furdie Schaffung von Transparenz bezuglich der Struktur der Community. Es wird auf diese Wei-se sichtbar, welche Teilnehmer zusammen an welchen Innovationen arbeiten, was eine Suchenach geeigneten Ansprechpartnern fur ein bestimmtes Thema erleichtert.

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Zusammen mit der Darstellung von Leistung und damit von Beitragsarten fur bestimmte In-novationen oder Organisationen konnen Trends erkannt werden, z.B. besonders interessanteInnovationen, in die zu einem bestimmten Zeitpunkt viele konstruktive Beitrage einfließen.Externe Betrachter, die erwagen in die Community einzutreten und selbst Beitrage zu leis-ten, konnen so interessante Themenfelder identifizieren und – je nach Motivationstyp – zuentsprechenden Innovationen beitragen.

4.4. Behandlung von Privatsphare

Bei der Unterstutzung von Awareness spielt komplementar zur Bereitstellung von Informa-tionen uber andere Teilnehmer die eigene Privatsphare eine wichtige Rolle. Von Groß undKoch [30] wird Privatsphare im Kontext von Computer-supported Cooperative work folgen-dermaßen definiert:

”Moglichkeit eines Individuums, den Fluss von bzw. die Verfugbarkeit von Informa-tionen zu seiner Personlichkeit (personliche Attribute und Aktivitaten) zu kontrol-lieren. Hierzu gehort sowohl das Gewahrsein daruber, welche Information verfugbarist als auch die Einflussnahme auf die Verfugbarkeit.“ [30, S. 196]

Das Beispiel von Martin Hasselmann im Zusammenhang mit der Beitragserfassung von OpenSource-Projekten durch Ohloh (siehe Kapitel 3.1.2, Seite 48) macht den Konflikt zwischenTransparenz und Privatsphare deutlich.

Ausgehend von den Anforderungen an den Fame-Mirror aus Kapitel 3.4 (Seite 64) lassen sichmehrere Aspekte betrachten.

Die durch den Fame-Mirror geschaffene Transparenz darf nur soweit die Privatsphare ein-schranken, wie es von den betroffenen Benutzern zugelassen wird. Werden Beitrage zur Leis-tungsbewertung erfasst und im Zusammenhang mit personlichen Daten des Urhebers gespei-chert, so ist besondere Vorsicht geboten. Einerseits mussen Mitglieder ermitteln und kontrollie-ren konnen, welche Informationen uber sie erfasst werden. Dies gilt nicht nur fur objektiverfassbare Leistungsdaten wie die Anzahl von Beitragen bei Diskussionen, sondern insbesondereauch fur Community-basierte Bewertungen, die fur Mitglieder oder deren Leistungen erhobenwerden. Andererseits mussen Mitglieder daruber informiert sein und gegebenenfalls einschran-ken konnen, welche Personen in welcher Weise Zugriff auf die erfassten Daten haben. BeimEinsatz in einem Unternehmen beispielsweise sind Vorbehalte der Mitarbeiter gegenuber einerumfassenden Beitragserfassung und -auswertung durch Vorgesetzte denkbar, da dieses Systemfur eine weitreichende Uberwachung der Arbeitsvorgange missbraucht werden konnte, die dazueingesetzt wird, Mitarbeiter mit quantitativ eher wenigen oder qualitativ niedrig bewertetenBeitragen zusatzlich zu benachteiligen, etwa durch Gehaltskurzungen, etc.

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Ein denkbarer Losungsansatz besteht darin, dass die Benutzer des Fame-Mirror bei der Visua-lisierung nur Informationen uber sich selbst und uber Personen der gleichen Organisationenbzw. Innovationen bekommen. Die restlichen Personen waren anonymisiert darzustellen, wo-durch zwar eine Aussage uber Große und Vernetzung getroffen werden kann, jedoch keinepersonlichen Daten (z.B. die Namen der Personen) sichtbar werden.

Der Einsatz ausreichender Zugriffs- und Schutzmechanismen ist bei einer konkreten Umset-zung des Fame-Mirror Services sicherzustellen, um die Akzeptanz durch die Benutzer nicht zugefahrden.

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5. Ausblick und offene Fragen

In der vorliegenden Arbeit wurden grundlegende Konzepte fur den Entwurf eines Awareness-Dienstes behandelt, psychologische und Hintergrunde dargestellt und im Bezug auf OpenInnovation-Communities verschiedene Losungsmoglichkeiten diskutiert.

Fur eine konkrete Implementierung des Fame-Mirrors bleiben einige Aspekte offen, die andieser Stelle kurz erwahnt werden:

• Der genau Ablauf der Leistungs- und Bewertungserfassung ist im Hinblick auf die Ziel-Community zu klaren. Dabei ist es ausschlaggebend, ob eine kontinuierliche Erfassungmoglich ist, oder ob Leistungen bzw. Bewertungen zu bestimmten Zeitpunkten abgefragtoder eingereicht werden mussen.

• Bei der Einteilung von Beitragen in Kategorien ist zu ermitteln, ob die in Kapitel 3.3.2vorgeschlagene Einteilung umsetzbar ist, oder ob sie fur die entsprechende Communityerweitert oder verandert werden muss.

• Die Visualisierung zeitlicher Ablaufe wurde im Rahmen dieser Arbeit nicht erfasst. Esist noch zu klaren, ob und wie zeitliche Faktoren, wie die ”Verganglichkeit von Ruhm“ inder Visualisierung zum Ausdruck kommen konnen.

• Die Visualisierung von Personen und ihren Beziehungen zueinander kann moglicherweiseum eine Gruppierungsfunktion erweitert werden. Personen mit ahnlichen Kompetenzenoder ahnlichen Tatigkeiten (Innovationen) konnen je nach Ansicht zusammengefasst wer-den. Hierbei sind gunstige Navigationskonzepte bei der Zusammenfassung und Erweite-rung der Gruppen zu suchen.

Bei der Bestimmung der fur die Implementierung relevanten Parameter ist darauf zu achten,dass der Fame-Mirror – gemaß den Anforderungen an ein Awareness-System – einen moglichstgeringen Zusatzaufwand bei der Erfassung verursacht, aber dennoch die Innovationsprozesseinnerhalb der Community in einem ganzheitlichen Umfang abbildet und so als sinnvolles undernstgenommenes Werkzeug zur Schaffung von Awareness beitragt.

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A. Interview

Bharat Mediratta, Gallery Project

Bharat Mediratta ist einer der Grunder und ”Principal Developer“ des Gallery-Projekts [51],einer beliebten und verbreiteten Web-Anwendung zur Verwaltung von Online-Bildergalerienauf Open Source-Basis. Er stellte sich freundlicherweise fur ein strukturiertes Interview zuInnovationsprozessen in dem von ihm betreuten Gallery-Projekt zur Verfugung. Das Interviewwurde am 4. Februar 2009 per E-Mail durchgefuhrt.

1. How do ”innovation processes“ in your project work? How are new ideasabout the project itself, about its strategic goals, directions and also smal-ler technical details generated, collected and discussed? Are there differenttypes of such discussions (e.g. public mailing list, E-Mails, private ‘offline’discussions, board meetings, etc.)?

Innovation happens all over, in a variety of ways. Sometimes it manifests in the form ofdevelopers having ideas about how to improve the product that we have, sometimes it’sa long-festering problem that we try to find a new way to resolve. Sometimes they bubbleup via the forums or on the mailing lists. We do as much discussion as we can on the-devel mailing list so that things are out in the open and we try to do the rest on irc. Wedon’t have too many private conversations if we can avoid it, although since most peopledon’t participate on irc or read the irc logs there is some stuff that most people miss. Onenotable exception was the Gallery 3 sprint which we did in person for logistical reasons(hard to sprint via email/irc) and while we tried to capture and publish material fromthere, obviously a lot of things happened without total transparency.

2. What types of communication occur in these processes and what technicalaids do you use to support these processes (e.g. discussion boards, Wiki)?

We use whatever we can. SF.net’s bug tracker, Chandler, the wiki, our forums, mailinglists, irc, Trac, Skype to name a few. We are very pragmatic in our approach to shareinformation.

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A. Interview

3. Is there a tool or ”repository“ that handles or stores all ”contributions“ madeduring innovation processes (e.g. all proposals are copied to a mailing list,saved as RFCs, etc.)?

Not really. We do try to expose as much as we can on -devel when we can and store stuffin the wiki, but small things fall through the cracks and we often times have to circle backa few times to make sure we’ve covered everything. In a volunteer organization driven bylimited-time contributions, this is about all we can do.

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B. Quellcodes

B.1. Quellcode von extract.pl

Das Perl-Skript extract.pl extrahiert Absendernamen aus einem E-Mail-Archiv im mbox-Format1. Dabei kann per Kommandozeilen-Option ausgewahlt werden, ob ”initiale“ Nachrich-ten ausgewertet werden, oder Nachrichten, die Antworten (”replies“) auf andere Nachrichtensind (bzw. durch Kombination der Optionen auch alle E-Mails). Die Unterscheidung erfolgtdabei uber die In-Reply-To Kopfzeile der jeweiligen E-Mail.

1 #!/usr/bin/perl

2 #

3 # Liest Absendernamen aus mbox -Datei.

4 #

5 # Unterscheidung zwischen "initial posts" und "replies" durch

6 # Header "In-Reply -To"

7

8 use strict;

9 use vars qw { $opt_h $opt_i $opt_r };

10 use Getopt ::Std;

11 getopts("hir");

12

13 # Hilfe fuer Kommandozeile

14 if ($opt_h) {

15 print "Usage: extract -senders [-i] [-r] [-h] filename\n";

16 print " -i show initial message\n";

17 print " -r show reply messages\n";

18 print " -h show this help\n";

19 exit 1;

20 }

21

22 my $file = ’&STDIN’;

23 $file = $ARGV [0] if (defined($ARGV [0]));

24 open (IN, "<$file") || die "Could not open $file: $!\n";

25

26 my $sender = "";

27 my $subject = "";

28 my $is_reply = 0;

29 while (<IN >) {

30 # Neue Mail , Daten zuruecksetzen

31 /^From / and ($sender ne "") and do {

1Siehe http://www.qmail.org/qmail-manual-html/man5/mbox.html

89

http://www.qmail.org/qmail-manual-html/man5/mbox.html

B. Quellcodes

32 if (( $is_reply && $opt_r) ||

33 (! $is_reply && $opt_i)) {

34 print sanitize($sender) . "\n";

35 }

36 $sender = "";

37 $subject = "";

38 $is_reply = 0;

39 };

40

41 # Erste "From: "-Zeile in einer Mail

42 /^From\: (.*)/ and ($sender eq "") and do {

43 $sender = sanitize($1);

44 };

45

46 # Betreff extrahieren

47 /^ Subject \: (.*)/ and ($sender ne "") and do {

48 $subject = $1;

49 };

50

51 # Nachricht ist eine Antwort auf andere Nachricht

52 ($sender ne "") and (

53 /^In-Reply -To\: .+/ or

54 /^ References \: .+/ or

55 /^ Subject \: .*?Re\: .+/) and do {

56 $is_reply = 1;

57 };

58 }

59 # Infos zur letzten Mail ausgeben

60 if (( $is_reply && $opt_r) ||

61 (! $is_reply && $opt_i)) {

62 print sanitize($sender) . "\n";

63 }

64

65 # Mail -Adressen vereinheitlichen

66 sub sanitize($) {

67 $_ = shift;

68 chomp;

69 #s/(.*?) at (.*?) $(.*?) $/£3 <£{1}\@£{2}>/;

70 #s/<(\S*?) ...\@(\S+) >/<£1***\@£2 >/;

71 s/(.*?) at (.*?) $(.*?) $/$3/;

72 return $_;

73 }

Listing B.1: extract.pl

90

B. Quellcodes

B.2. Quellcode von count.sh

Das UNIX Shell-Skript count.sh stellt eine einfache Statistik fur ein E-Mail-Archiv im mbox-Format zusammen. Eine Ubersicht uber die 10 haufigsten Absender wird fur a) Nachrichtenohne Antwort (”initiale Postings“), b) Antworten auf andere Nachrichten (”replies“) und c) AlleNachrichten generiert und ausgegeben. Eine Beispielausgabe des Skript fur das Jahresarchivder microformats-discuss Mailingliste ist in Anhang B.3 abgebildet.

1 #!/bin/sh

2 #

3 # Zaehlt Nachrichten in einer mbox -Datei

4 #

5 # Zeigt Top 10 poster pro Kategorie (reply , initial) an.

6

7 DIR=‘dirname $0‘

8

9

10 # ----- Initial posts

11

12 echo "\nInitial post count:"

13 $DIR/extract.pl -i $1 |

14 wc -l # Zeilen zaehlen

15

16 echo "\nTop 10 initial posters"

17 $DIR/extract.pl -i $1 |

18 sort | # Sortieren (fuer uniq)

19 uniq -c | # Doppelte entfernen und Anzahl anzeigen

20 sort -rn | # numerisch absteigend sortieren

21 head -10 # Top 10 anzeigen

22

23

24 # ----- Reply posts

25

26 echo "\n\nReply post count:"

27 $DIR/extract.pl -r $1 | wc -l

28

29 echo "\nTop 10 reply posters"

30 $DIR/extract.pl -r $1 | sort | uniq -c | sort -rn | head -10

31

32 # ----- Overall posts

33

34 echo "\n\nOverall post count:"

35 $DIR/extract.pl -ri $1 | wc -l

36

37 echo "\nTop 10 overall posters"

38 $DIR/extract.pl -ri $1 | sort | uniq -c | sort -rn | head -10

39

40 echo

Listing B.2: count.sh

91

B. Quellcodes

B.3. Beispielausgabe von count.sh

1

2 Initial post count:

3 349

4

5 Top 10 initial posters

6 89 Toby A Inkster

7 26 Andy Mabbett

8 15 Manu Sporny

9 14 Martin McEvoy

10 12 Ben Ward

11 8 Thomas Loertsch

12 8 Sarven Capadisli

13 8 Costello , Roger L.

14 6 David Janes

15 5 Thom Shannon

16

17

18 Reply post count:

19 1214

20

21 Top 10 reply posters

22 113 Andy Mabbett

23 93 Martin McEvoy

24 62 Toby A Inkster

25 51 Scott Reynen

26 42 David Janes

27 38 Ben Ward

28 35 Brian Suda

29 33 Guillaume Lebleu

30 32 =?ISO -8859 -1?Q?Andr=E9_Lu=EDs?=

31 30 Michael Smethurst

32

33

34 Overall post count:

35 1563

36

37 Top 10 overall posters

38 151 Toby A Inkster

39 139 Andy Mabbett

40 107 Martin McEvoy

41 52 Scott Reynen

42 50 Ben Ward

43 48 David Janes

44 44 Manu Sporny

45 37 Brian Suda

46 35 Michael Smethurst

47 34 Guillaume Lebleu

Listing B.3: count-example.txt

92

Abbildungsverzeichnis

2.1. Kompensationsmodell der Motivation und Volition . . . . . . . . . . . . . . . . 142.2. Kernprozesse des Open Innovation-Ansatzes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.3. Pipeline-Modell fur die Unterstutzung von Gruppenwahrnehmung . . . . . . . 352.4. Positive eBay-Bewertungen in einem Benutzerprofil . . . . . . . . . . . . . . . . 39

3.1. Zeitleistenansicht uber Beitrage von Linus Torvalds . . . . . . . . . . . . . . . . 463.2. Contributor-Ubersicht im Linux-Kernel-Projekt . . . . . . . . . . . . . . . . . . 473.3. Experts Exchange ”Hall of Fame“, Ansicht des Jahres-Rankings . . . . . . . . . 503.4. Experts Exchange-Profil des Mitglieds ”capricorn1“ . . . . . . . . . . . . . . . . 513.5. Bewertungskriterien fur Beitrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

4.1. Visualisierung von Online-Konversationen mit PeopleGarden . . . . . . . . . . 784.2. Darstellung von Teilnehmern und Beitragen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

93

Tabellenverzeichnis

2.1. Die verschiedenen Reifestadien/Facetten der Macht . . . . . . . . . . . . . . . . 122.2. Rewards als Anreize zum Teilen von Wissen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

4.1. Top 10 insgesamt auf der microformats-discuss Mailingliste . . . . . . . . . . 704.2. Top 10 ”initial poster“ auf der microformats-discuss Mailingliste . . . . . . . 714.3. Top 10 ”replier“ auf der microformats-discuss Mailingliste . . . . . . . . . . 714.4. Beitrage auf der microformats-discuss Mailingliste im Vergleich zum Vormonat 724.5. Beteiligung der Benutzer an Ideenfindungsprozessen der IdeaStream-Plattform 744.6. Grafische Darstellung von Tabelle 4.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 754.7. Gestaltungselemente fur soziale Netzwerke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

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http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Visualisierung&oldid=53251049

awareness services in open-innovation-communities am beispiel eines fame-mirrors

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open innovation ist

systemen und produkten

einfhrung und denition

open sourceprojekte

anreize und rewards2

akteure und ihre bewertung