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Open Access
Smart Services for Knowledge Integration - ontologiebasierte Dienste zur Unterstützung der kollaborativen Wissensarbeit in Innovationsnetzwerken
(2012) Hirsch, Manuel; Fischer, Thomas (Prof. Dr. rer. pol., habil. Ing.)
In kollaborativen Innovationsprojekten gilt der zielgerichtete Einsatz der Ressource Wissen zunehmend als essenzieller Erfolgsfaktor. Die hier vorgestellte Arbeit am Zentrum für Management Research der DITF Denkendorf reflektiert daher die praktische Relevanz eines ontologiebasierten Integrationsansatzes zur aktiven Unterstützung der kollaborativen Wissensarbeit in Innovationsnetzwerken, insbesondere in sogenannten Smart Networks als intellektuelle, organisatorische und technologische Strukturform. Ontologien sind spezielle semantische Modelle, mit deren Hilfe das Wissen in Smart Networks expliziert, strukturiert, formalisiert, kommuniziert und regelbasiert ausgewertet werden kann. Aus Sicht der Managementforschung lassen sich für Smart Networks drei Schwerpunkte formulieren: (1) die angemessene Teilung und Weiterentwicklung von Wissen, (2) die zielführende Organisation von Netzwerkstrukturen und Abstimmungsprozessen sowie (3) die flexible Unterstützung der kollaborativen Wissensarbeit durch moderne Informations- und Kommunikationstechnologien. Im Kontext sich ständig verändernder Wissensstrukturen, regional verteilter Partner und heterogener IT-Systeme sehen sich Smart Networks Akteure daher meist mit vielschichtigen Wissensintegrations-, Abstimmungs- und Kommunikationsproblemen konfrontiert. Als Beitrag zur Lösung dieser Smart Networks Problemfelder, werden in der vorliegenden Arbeit Ontologien sowohl passiv – als formale Wissensmodelle zur Erschließung der Domäne „Kollaborative Innovation“ – als auch aktiv – als direkt interpretierbare Servicemodelle zur Unterstützung der Wissensarbeit in Netzwerken – eingesetzt. In Anlehnung an die Ontology Driven Architecture Idee des W3C wird hierzu die Ontology-driven Service Development (OSD) Methode zur bedarfsgerechten Entwicklung ontologiebasierter Dienste, sogenannter Smart Services, konzipiert und im Rahmen des Innovationsprojektes AVALON erprobt. Smart Services sind wissensbasierte IT-Dienste, deren Funktionalitäten durch formal-semantische Modelle spezifiziert werden. Da semantische Modelle in speziellen Laufzeitumgebungen direkt interpretiert und ausgewertet werden können, ist zur Bereitstellung von Smart Services keine Implementierung in Form von Softwarecode nötig. Die Entwicklung dieser Dienste erfolgt vielmehr grafisch, ausgehend von konkreten Fragestellungen (Performance Questions) der Wissensarbeiter einer Domäne. Die Gesamtheit der in AVALON formulierten Servicemodelle wird dazu genutzt, die Domäne „Kollaborative Innovation“ generisch als Collaborative Innovation Ontology zu beschreiben und zur Wiederverwendung in anderen Kollaborationsinitiativen bereitzustellen. Mithilfe einer speziellen Smart Service Modellierungsumgebung sowie angepasster Evaluierungs- und Optimierungsstrategien, können Smart Services direkt von Domänenexperten ohne fundierte Software- oder Ontologiekenntnisse erstellt werden. Dank ihrer Konformität mit dem Web Service Standard, sind Smart Services zudem leicht in die bestehende IT-Architektur etwa von Innovationsnetzwerken integrierbar. Ein neu entwickeltes grafisches Web-Interface erlaubt zudem, Smart Services automatisch zu orchestrieren und für die Nutzung in verteilten Projektkonsortien bereitzustellen. Damit genügt der hier vertretene Serviceentwicklungsansatz nicht nur aktuellen wissenschaftlichen Prinzipien, sondern auch den praktischen Anforderungen kleiner und mittlerer Unternehmen in Innovationsprojekten. Im Vergleich zum derzeitigen Stand der Forschung ist hervorzuheben, dass Ontologien in dieser Arbeit nicht nur zur semantischen Beschreibung einer Wissensdomäne (vgl. Ontology Engineering) oder als schlichtes Bindeglied zwischen konventionellen IT-Services (vgl. Semantic Web Services) eingesetzt werden. Durch Kombination von Semantic Modelling und Service Engineering Prinzipien werden Ontologien hier vielmehr sowohl zur Analyse, Spezifikation, Konzeptualisierung und Formalisierung von Servicefunktionen, als auch zur informationstechnischen Bereitstellung entsprechender Smart Services verwendet. Dank einer ganzheitlichen Entwicklungsperspektive können dabei die wechselnden Bedarfe von Unternehmensnetzwerken im Entwicklungs- bzw. Produktionskontext explizit berücksichtigt werden. Damit liefert die vorliegende Promotionsschrift nicht nur einen signifikanten Beitrag zur aktuellen Forschungsdiskussion über die praktische Anwendung formaler Ontologien, sondern auch konkrete Handlungsimplikationen für ein wissensorientiertes Netzwerkmanagement von morgen.
Open Access
Strategisches Umweltverhalten - Beiträge von Kybernetik und Spieltheorie zur Modellierung umweltökonomischer Fragestellungen
(2007) Berkemer, Rainer; Fischer, Thomas (Prof. Dr. rer. pol., habil. Ing.)
Umweltprobleme sind oft durch eine Vielzahl von Beteiligten gekennzeichnet, die sich in ihrem Verhalten gegenseitig beeinflussen. Beispielhaft kann hier die Situation des Straßenverkehrs in einer Großstadt benannt werden. Wenn ganz viele Akteure betrachtet werden, verringert sich aber wieder die Relevanz des strategischen Aspekts, denn dann genügt häufig die Kenntnis des durchschnittlichen Verhaltens. Am interessantesten sind also Fälle, bei denen viele, aber nicht ganz viele, betroffen sind – und (damit komplex genug) mehr als zwei Beteiligte vorhanden sind. Deshalb wird als einleitendes Beispiel eine Situation mit drei Fischzüchtern vorgestellt, die sich zu ihrem gemeinsamen Vorteil auf die Errichtung einer Kläranlage verständigen könnten. Das Konzept des strategischen Verhaltens wird dann eingeführt, um zu zeigen, dass die Finanzierung häufig scheitern wird, weil die Akteure private Information strategisch motiviert zurückhalten. Ein solches Verhalten ist individuell rational, führt aber kollektiv betrachtet zu ineffizienten Resultaten. Solche Situationen werden allgemein als „social dilemmas“ bezeichnet, und viele Umweltprobleme haben eine solche Struktur. Zweck der Arbeit ist es, ein Simulationstool zu entwickeln, das zur Untersuchung von Sozialen Dilemmata geeignet ist. Zwei Grundlagenkapitel (zu Spieltheorie und Umweltökonomie) beschreiben zunächst die benötigten Begriffe und Konzepte. Das Kapitel zur Spieltheorie beschreibt kritisch die Rationalitätsanforderungen der traditionellen Spieltheorie. Außerdem werden die Grundzüge der evolutionären Spieltheorie beschrieben. Das Kapitel zur Umweltökonomie definiert verwendete Begriffe, etwa öffentliche Güter, externe Effekte, Pareto-Effizienz und Coase Theorem. Kapitel 4 beschreibt die Konzipierung des Simulationstools. Ausgehend von den Grundlagenkapiteln wird zunächst ein Anforderungskatalog abgeleitet. Dann findet die Modellierung der Problemstrukturen statt, wobei öffentliche Güter mit ihren Zustandsvariablen im Mittelpunkt stehen. Eine Modellierung der Prozessgesichtspunkte sowie das generelle Ablaufschema der Simulation schliessen dieses Kapitel ab. Der Hauptteil der Arbeit beschäftigt sich mit zwei Anwendungsbeispielen (Kapitel 5 und 6). Der erste Anwendungsfall (Optimale Kontrollfrequenz in einem Inspektionsspiel) ist ein einfaches Zwei-Personenspiel, das sich daher gut eignet, um die Vorgehensweise beim Einsatz des Simulationstools zu demonstrieren. Das Inspektionsspiel besitzt nur ein gemischtes Nash-Gleichgewicht, das leicht berechnet werden kann. Die Simulationsergebnisse zeigen aber, dass eine solche statische Betrachtung nicht ausreicht. Der dynamische Prozess weist starke Fluktuationen auf, was bedeutet, dass die Verschmutzungswerte phasenweise erheblich über dem berechneten Wert liegen. Des Weiteren wird eine mögliche Intervention des Gesetzgebers in die Spielstruktur untersucht. Dabei kommt es zu scheinbar paradoxen Effekten, weil ein dauerhaftes Absenken der Umweltverschmutzung so nicht erreicht wird. Mit Hilfe einer analytischen Nachbetrachtung werden die Simulationsergebnisse plausibel gemacht. Dabei kann auch die Analogie zur Lotka-Volterra-Gleichung aus der Populationsökologie gezeigt werden. Die eigentliche Herausforderung besteht beim zweiten Anwendungsfall (Strategisches Verhalten bei der Finanzierung einer Kläranlage). Hierzu wird das Beispiel aus der Einleitung wieder aufgegriffen und so verallgemeinert, dass eine beliebig große Anzahl von Fischzüchtern modelliert werden kann. Außerdem wird der Bezug zum Coase Theorem hergestellt. Mit der Simulation werden Größeneffekte (Anzahl der Spieler) sowie die Effekte heterogener Nutzenverteilung untersucht. Die Ergebnisse zeigen eine gute Übereinstimmung mit den theoretischen Überlegungen von Olson in seinem Buch „The Logic of Collective Action“. Das Hauptproblem besteht darin, dass private Information strategisch eingesetzt werden kann und es deshalb zu verfälschten Nutzenangaben kommt. Dieses Problem wurde seit den 1970er Jahren erkannt und führte zu einem eigenen Theoriezweig „Mechanism Design“. Das Problem strategischer Falschangaben kann mit den dabei entwickelten Methoden zwar theoretisch vollständig gelöst werden, aber es bleibt unklar, wie stark die Funktionsweise der Mechanismen beeinträchtigt wird, wenn Abstriche von der Annahme vollständiger Rationalität gemacht werden. Zwei der aus der Literatur bekannten Mechanismen werden dazu mit Hilfe des Simulationsansatzes untersucht: Der Clarke-Groves-Mechanismus und der Mechanismus von Rob. In beiden Fällen kommt man zum Ergebnis, dass auch unter der Annahme begrenzter Rationalität die prinzipielle Funktionsweise erhalten bleibt. Je mehr Beteiligte aber involviert sind, umso schwieriger wird es zu lernen, dass sich Abweichungen von der wahren Nutzenangabe nicht lohnen. Auch experimentelle Untersuchungen stimmen recht gut mit den vorgestellten Simulationsergebnissen überein. Zusammenfassend kann aus den Anwendungsbeispielen gefolgert werden, dass mit Veränderungen der Spielstrukturen Eingriffe in dynamische Systeme verbunden sind und dass Situationen mit strategischer Interdependenz ihre besonderen Eigenarten haben. Spieltheorie und Kybernetik sollten zusammen zu einem Verständnis solcher Systeme beitragen.