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Modellierung von Handlungswissen aus fragmentiertem und heterogenem Rohdatenmaterial durch inkrementelle Verfeinerung in einem Regelbanksystem

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Psychologie des Alltagshandelns, 9 (2): 33-48 (November 2016)

Abstract

Neben explizit dargestellten Geschäftsprozessen und Verfahrensregeln gibt es in Organisationen häufig nicht dokumentiertes Handlungswissen in Form informeller Vorgehensregeln. Dieses Wissen lässt sich meist nicht mit dem expliziten vergleichen, da es nicht in einheitlicher Weise erhoben werden kann und zudem meist fragmentiert in verteilten Quellen (Individuen, Gruppen) vorliegt. Die hier vorgestellte Methode soll es ermöglichen, unterschiedlich erhobene Vorgehensregeln durch ein inhaltsanalytisches Verfahren zunächst in ein einheitliches Format zu überführen. Dieses bildet die Grundlage zur Verwaltung der Regeln im deduktiven Datenbanksystem DDBASE, mit dessen Hilfe die einzelnen Vorgehensregeln schon bei der Eingabe analysiert und dann bei der Auswertung verknüpft werden können. Das vorgestellte System unterstützt neben der grafischen Repräsentation auch automatisches Schließen, sodass Schlussfolgerungen gebildet und Widersprüche erkannt werden können. Durch die stetige Erweiterung der Regeln können so neue Thesen in das Gesamtbild eingebracht werden, welches somit über den Umfang einer einzelnen Studie hinausgeht. Als Ergebnis kann so auf Organisationsebene informelles Wissen mit „offiziellen“ Regeln verglichen und Organisationsentwicklungsprozesse exakter modelliert werden.

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