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Im ersten Blog fiel es mir nicht leicht, das Thema zu verstehen bzw. die Übersicht zu gewinnen. Dieser Blog zieht Bilanz, was seither geschah.
DMDM, was heisst es nun?
Dieser Blog heisst DMDM, weil die kollektive Intelligenz einer Community bzw. einer Menge von Menschen die Macht über ihre Umwelt gibt, z.B. über Unternehmen. Kurz die Macht der Massen. Genauere Erklärungen gibt es im Blog „Noch eine offene Frage klären: Zusammenhang von DMDM und kollektiver Intelligenz?“.
Fragestellung beantworten
Die Fragestellung aus dem Blog „Fokus – …” lautet: In welchen Bereichen von Unternehmen kann kollektive Intelligenz erfolgreich eingesetzt werden? Welche Mitglieder bzw. Stakeholder der Firma haben dann die “Macht”? Sie kann wie folgt beantwortet werden:
Tabelle: Bereiche von Unternehmungen, in welchen kollektive Intelligenz erfolgreich umgesetzt wird (Quelle: Viele wissen mehr als Einer, S. 37-142)
Erklärungen zu den Beispielen von Unternehmen aus der Tabelle:
- Dienstleistungs- /Produktentwicklung ist z.B. bei Nikoli die Entwicklung und Verbesserung von Rätselarten durch Leser (S. 42ff).
- Kundendienst /-betreuung am Beispiel Cookshack: Diese Firma stellt mit 25 Mitarbeitern Öfen für den häuslichen und gewerblichen Gebrauch her, z.B. Grillöfen. Der Kundendienst funktioniert vor allem (neben dem realem Kundendienst) über Foren. Da helfen Kunden Kunden und es werden Rezepte und Zubereitungstipps ausgetauscht (S. 63fff).
- Marketing am Beispiel P&G mit Vocalpoint und Tremor. Dabei werden Mütter und Teenager für Mundpropaganda genutzt (S. 79fff). Es sei laut Knox, CEO von Vocalpoint, die stärkste Form des Marketings, wenn eine Empfehlung von einem vertrauenswürdigen Freund kommt (S. 81). Die ethische Korrektheit von solchen Methoden werde ich hier nicht thematisieren. Der Blog ConnectedMarketing.de hat dazu einen Eintrag: P&Gs Tremor unter Druck.
- Produktion am Beispiel iStockphoto funktioniert dadurch, dass Mitwirkende Fotos in marktreifem Format und beschlagwortet bei dieser Website platzieren, damit es da verkauft wird (S. 99fff).
- Finanzierung am Beispiel Prosper: Bei Prosper vergibt eine Community bzw. ein Teil der Community der Kredite (S. 199fff).
- Management und Strategie: In diesem Bereich funktioniert kollektive Intelligenz erst bedingt. Bei TEB (= TheBusinessExperiment) suchte die Community die Geschäftsidee aus, stellt das Management und entwickelt das Produkt. Leider scheiterte es am Ende. Bei Cambrain ist es nicht nur die Community, welche alles regelt, sondern auch Angestellte von Cambrain. Es ist somit nur beschränkt die Community, welche alles selber regelt. Daher ist es auch kein makelloses Beispiel für kollektive Intelligenz im Management und bei der Strategie. Libert und Spector sagen, dass diese Beispiele es noch offen lassen, ob eine Community erfolgreich Managementaufgaben übernehmen kann. Alle anderen Unternehmensfunktionen können jedoch durch kollektive Intelligenz ausgeübt werden, meinen die Autoren (S. 135fff).
In einigen dieser Bereiche gab es kollektive Intelligenz schon vorher, ohne Technologie, aber die Technologie hat die Macht dieser Masse noch „vergrössert”. Beispiele siehe Blog „Gute Beispiele von Anwendungen kollektiver Intelligenz in Unternehmen“.
Die mittlere Spalte beantwortet die Frage: Welche Mitglieder bzw. Stakeholder der Firma haben dann die “Macht”?
Die Community (können auch Kunden darunter sein) oder Kunden haben die Macht. Mit dem Begriff Macht ist dabei das gemeint, was im Blog „Noch eine offene Frage klären: Zusammenhang von DMDM und kollektiver Intelligenz?” steht.
Reflexion
Mit den kommenden Gedanken zu meiner Arbeit möchte ich meinen Blog abschliessen:
Zwischendurch hatte ich das Gefühl, dass ich es nicht schaffen würde, rechtzeitig auf den 24. März meine Lektion halten zu können. Daraus habe ich für zukünftige Arbeiten gelernt:
- Zuerst einmal, dass ich die Zeit besser einteilen und planen muss. Ich habe zum Beispiel zu lange gewartet, bis ich mit Lesen begann, obwohl ich schon einige Literatur (seien es auch nur Websites) hatte. Zu warten, bis ich alles gehabt hatte, war nicht unbedingt schlau. Wenn ich es in Zukunft anders mache, werde ich auch nicht so sehr unter Druck kommen. Ausserdem komme ich auch weniger unter Druck, wenn ich regelmässig daran arbeite und es nicht immer aufschieben, weil ich zuerst anderes machen will. Mir Zeit nehmen für Arbeiten, sie einplanen, das muss ich unbedingt noch lernen. Auch dann daran arbeiten, wenn ich glaube, dass ich eigentlich keine Zeit habe.
- Ich brauchte lange, bis ich verstand, was DMDM nun sein soll und welchen Fokus ich dafür nehmen soll. Zeitweise war ich orientierungslos. Ich wollte es aber nicht wirklich wahrhaben und der Gedanke, den Dozenten zu fragen, kam mir auch zu spät. Bei einer anderen Arbeit werde ich nun hoffentlich genug früh erkennen, dass ich feststecke und Unterstützung brauche. Und dann ausserdem die Ursache dafür suchen und trotzdem weiterlesen bzw. weiterarbeiten, weil sich das Problem nur dadurch löst, dass ich weiterarbeite. Denn wenn ich aufhöre und es aufschiebe, dann bringt mich dies nur unter Zeitdruck.
- Mich interessiert oft sehr vieles an einem Thema. So auch bei diesem. Eigentlich wollte ich noch einen Teil von “Smart Mobs” und “Die Weisheit der Vielen” lesen. Oder ich wollte noch die Videos des MIT Center of Collective Intelligence, oder jene zu den Büchern “Die Weisheit der Vielen“, “Viele Wissen mehr als Einer” und ihren Autoren ansehen. Ausserdem hätte ich vielleicht auch noch Twitter ausprobiert, vor allem wegen Howard Rheingold. Aber ich musste auch merken, dass nicht alles geht und musste mich darum einschränken.
Zur Information: In verschiedenen Blogeinträgen sind Gedanken zur Lektion drin. Manche davon wurden umgesetzt, andere wiederum nicht. Jene, die nicht umgesetzt wurden, passten schliesslich nicht ins Lektionskonzept und blieben darum nur Ideen.
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Um den Bogen zu den ersten drei Blogeinträgen zu schliessen, geht es in diesem um die Fragen, welche in den ersten Blogeintragen aufgetreten sind.
In den Blogeinträgen „Schlau werden aus dem Thema – …“, „Auf den Spuren von kollektiver Intelligenz” und „Ein neuer Blickwinkel auf DMDM” gibt es einige Fragen, die mir unklar waren. Gewisse davon sind in anderen Blogeinträgen ganz oder zum Teil beantwortet worden. Zum Beispiel das Begriffschaos (Synonym, Oberbegriff, …) wurde im Blog „Kollektive Intelligenz – Begriffsdefinition” zu einem gewissen Teil bearbeitet.
All diese Fragen, ob nun beantwortet oder nicht, stehen jetzt zum Schluss für mich aber nicht mehr im Vordergrund. Mit Ausnahme der folgenden Frage: Wie ist der Zusammenhang zwischen DMDM und kollektiver Intelligenz? Diese Frage ist Gegenstand dieses Blogeintrages.
Im Blog „Ein neuer Blickwinkel auf DMDM” greife ich das Thema Zusammenhang zum ersten Mal in dieser Form auf. Auch im Blog „Kollektive Intelligenz – Begriffsdefinition” ist es im Abschnitt “3. Synonyme” wieder erwähnt. In diesem Blogeintrag möchte ich diese Gedanken nun abschliessen.
Die Annahme ist folgende: Kollektive Intelligenz ist eine Voraussetzung für die Macht einer Masse. Anders ausgedrückt: Kollektive Intelligenz befähigt die Masse Macht über manches zu haben. Ich versuche nun diese Annahme mit Beispielen aus dem Buch „Viele Wissen mehr als Einer” zu bestätigen.
Um die Beispiele zu veranschaulichen wird ein Modell benutzt, das schon in der Lektion zum Einsatz kam. Vorerst werden die Symbole erklärt:
= Individuum
= Masse, die kollektive
Intelligenz besitzt
→ = dies führt zu
Macht über …
= Umwelt (kann daraus
für etwas Spezifisches)
= Unternehmen (ist ein Bsp.
etwas ganz Spezifisches sein)
Modell: Zusammenhang DMDM und kollektive Intelligenz (selber zusammengestellt von Regula Trachsler)
Ganz allgemein erklärt, bedeutet dieses Modell, dass Individuen in einer Masse kollektive Intelligenz besitzen, da sie zusammen (kollektiv) eine Aufgabe lösen und dabei intelligent scheinen. Dann trifft die folgende Definition des MIT Center of Collective Intelligence zu: Gruppe(n) aus Individuen, die Tätigkeiten kollektiv lösen, so dass es intelligent scheint. Diese kollektive Intelligenz der Gruppe (= Masse) gibt ihr Macht über die Umwelt. Die Umwelt ist z.B. ein Unternehmen.
Ein Beispiel für diese Macht der Intelligenz der Masse (Begriff von Rob May verwendet in Viele Wissen mehr als Einer S. 137): die Community (Masse) von Nikoli (Abschnitt „The bond between puzzle creator and solver”) sind die Leser dieses Rätselheftes. Sie dürfen laut Libert und Spector Ideen für neue Rätselarten einreichen und auch Rückmeldungen sowie kritische Anmerkungen einsenden (S. 42ff). Sie helfen Nikoli ihre Produkte zu entwickeln. Zusammen (im Kollektiv) scheinen die Leser in der Community intelligent. Das bedeutet, dass sie kollektive Intelligenz besitzen. Diese kollektive Intelligenz gibt ihnen Macht gegenüber Nikoli (dem Unternehmen) Verbesserungen vorzuschlagen und auch durchzusetzen. Denn wenn viele Leser derselben oder ähnlichen Meinung sind, dann ist es für Nikoli besser, dies zu erfüllen. Ansonsten verlieren sie das Vertrauen ihrer Community und damit auch die guten Ideen, die (kostenlose) Hilfe der Leser. Im Endeffekt verlieren sie die kollektive Intelligenz.
Auch andere Unternehmen wie Procter & Gamble mit Vocalpoint oder Cookshack mit ihrem Kundendienst bestätigen das Modell.
Zudem bestätigen nachfolgende Literaturstellen aus „Viele wissen mehr als Einer” die Annahme:
- Im Web 1.0 war es üblich, Daten für sich selbst zu horten. Das Gegenteil machen die Erfinder des Web 2.0 (S. 21). „Sie sind überzeugt, dass Informationen umso wertvoller werden, je mehr Menschen sie nutzen” (S. 21). Die Internetnutzer besitzen somit die Macht, etwas zu verbessern. Als Beispiel dafür kann die Produktentwicklung von Firefox, dem Open-Source-Webbrowser von Mozilla, oder das Beispiel Betriebssystem Linux genannt werden (S. 21).
- Cambrain House nutzt eine Community um Geschäftsideen zu entwickeln. Die konkurrenzfähigsten Ideen werden in einem Wettbewerb ermittelt. Dabei ist der Wettbewerb ein Filter, bei dem die Intelligenz der Massen genutzt wird, um die zu diesem Zeitpunkt beste Geschäftsidee von der Community zu ermitteln. Hier hat die kollektive Intelligenz die Macht die beste Idee zu bestimmen (S. 30).
Mit diesen Beispielen bestätigt sich die Annahme. Es ist jedoch damit nicht allgemeingültig. Denn es müsste eine strukturiertere Untersuchung gemacht werden. Trotzdem bin ich mir nun jedoch sicherer, als ich es noch im Blog „Kollektive Intelligenz – Begriffsdefinition” (3. Abschnitt Synonyme) war.
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Folgende Beispiele haben mich fasziniert:
Aus der Liste “Examples of collective intelligence“ von MIT CCI haben mich spontan folgenden Firmen/Projekte interessiert:
- Assignement Zero, weil es das Prinzip der Community von “Viele wissen mehr als Einer” aufgreift. Leider ist diese Community nicht (mehr) aktiv.
- Citizendium, weil es zu einem der bekanntesten Beispiele der kollektiven Intelligenz gehört, nämlich zu Wikipedia, aber Citizendium selber ist nicht bekannt (siehe auch USA Today).
- InnoCentive, weil ich davon im Buch “Viele wissen mehr als Einer” auch schon gelesen habe (S. 34).
- Kiva, weil es mich interessiert, ob eine solche Entwicklungshilfe zu Selbshilfe führt und besser ist, als alles bisherige. Zudem bin ich auch erstaunt, dass es Social Banking auch in der Entwicklunghilfe gibt, denn zum ersten Mal habe ich von Social Banking im Unterricht gehört und das ist erst einige Wochen her, als es um das Thema Social Banking (Motto: Webciety) der Cebit von 2009 ging.
- StumpleUpon, weil es mit dem Thema Suchmaschine die Informationswissenschaft betrifft.
- The Ontolog, weil es mit dem Thema Ontologien und Semantik die Informationswissenschaft betrifft.
Diese Beispiele sind meist nicht gewinnorientierte Organisationen. Trotzdem habe ich sie hier kurz aufgeführt, weil sie mich interessiert haben. Aber ich werde sie darum wahrscheinlich nicht für die Lektion gebrauchen.
Eine Line einfügen
Aus dem Buch “Viele wissen mehr als Einer” haben mich spontan in der Aufzählung unten stehende Firmen/Projekte interessiert. Das Buch stellt sechs Möglichkeiten von Communitys vor, bei denen die kollektive Intelligenz für einen bestimmten Zweck genutzt wird. Die Bereiche sind: Dienstleistungs- /Produktentwicklung, Marketing, Kundendienst /-betreuung, Produktion, Finanzierung, Management und Strategie. Daraus wähle zu jedem Bereich mindestens ein Beispiel aus, das auch für die Lektion interessant sein könnte:
- Von F&E hin zu F&Wir: Eine Firma lebt und stirbt mit dem, was sie anbietet. Darum ist es verständlich, wenn Führungskräfte die Kontrolle über die Art der Güter, die sie verkaufen, nicht aufgeben wollen. Aber im Zusammenhang mit kollektiver Intelligenz ist zu sagen, dass Kunden auch ein Interesse haben an den Gütern. Zudem ist es ziemlich sicher, dass der Kunde das mag, was die Community schafft. Denn die Community besteht aus Kunden. Darum ist es eine kluge Entscheidung die Kunden diktieren zu lassen, was verkauft wird (S. 41). Falls man diesen Schritt jedoch macht, dann sollte man sich bewusst sein, dass Mitarbeiter diese Community als Bedrohung ansehen. Ein Manager muss die Absichten unmisserverständlich klar machen. Und auch nie die Ideen der eigenen Mitarbeiter ignorieren und ihnen auch Anreize geben (S. 47). Beispiel für diesen Bereich sind:
Logo Nikoli (Quelle: http://www.nikoli.com/en/)
- Nikoli, weil es so ungewöhlich war auf Rätsel zu treffen (S. 42f).
- Linden Lab, da ich nie an Second Life und kollektive Intelligenz eine interessante Kombination ist (S. 48fff).
- Wie können wir dem Wir helfen?: Communitys unterstützen Kundenbetreuung. Die Gründe, warum Kunden sich eher gegenseitig helfen, sind folgende: Wartezeiten am Telefon, Weiterleitungen, Kosten für den telefonischen Support, Kunden wollen als Experten anerkannt werden. Aber auch für Firmen ist es von Vorteil. Sie sparen Geld, indem Kundendienstmitarbeiter für andere Arbeiten frei werden und gleichzeitig eine Community von Stammkunden besteht, welche auch für Produkttests und anderes angezapft werden kann. Die Frage ist nur: Geben die Kunden die richtige Antwort oder beschreiben sie die Vorzüge der Konkurrenz? Verweisen sie auf den Kundendienstmitarbeiter, wenn es defekte Waren gibt? Wo ist die Grenze zwischen Community als Kundendienst und Angestellte als Kundendienst (S. 61fff)? Ein Beispiel für diesen Bereich ist:
- COOKSHACK, weil es zeigt, dass auch kleine Firmen von der kollektiven Intelligenz profitieren können (S. 63fff).
- Der Kunde als Verkäufer: Studien haben ergeben, dass sich Konsumenten von heute weite mehr auf das verlassen, was Freunde zu einem Produkt sagen, als auf die Reklame. Mundpropaganda ist aber eine alte Angelegenheit, die schon zu Zeiten der Ägypter eingesetzt wurde. Der Einsatz von Crowdsourcing in einem Marketingprogramm ist jedoch revolutionär. Zudem auch dass es extrem viele Menschen mobilisiert und diese so gut wie keine Bezahlung erhalten. Der Nachteil ist, dass die Firmen jedoch keine Kontrolle darüber haben, was die Empfehler tatsächlich sagen. Studien bei Amerikanern zeigen jedoch, dass sie in ihren Gesprächen über Markenartikel im Verhältnis sechs zu eins positiv darüber sprechen (S. 79fff). Ein Beispiel für diesen Bereich ist:
Logo Vocalpoint (Quelle: http://site.vocalpoint.com/guest/index.html)
- Procter & Gamble mit Vocalpoint, weil es ein beeindruckendes Beispiel ist laut Autoren (S. 79fff).
- Procter & Gamble mit Vocalpoint, weil es ein beeindruckendes Beispiel ist laut Autoren (S. 79fff).
- Der Kunde als Produzent: Hier heisst Crowdsourcing, dass Unternehmen mit Inhalten von Community-Mitgliedern (können auch
Kunden sein) versorgt werden, nicht von Mitarbeitern. Dafür gibt es folgende Beispiele:
- iStockphoto, weil es ein gutes Beispiel ist (leuchtet mir mehr ein als Zebo.com) (S. 99fff).
- Zebo.com, weil es unglaublich scheint, dass es so etwas gibt – aber es existiert (S. 103fff)!
- Willkommen bei der Weltbank des Wir: Die Gemeinschaft als Geldgeber gab es schon vor siebzehnhundert Jahren in China. Oder seit Jahrhunderten in der Karibik, Afrika, Korea und Vietnam als “Money Pools”, wobei Mitglieder einen festen Betrag pro Monat beisteuern und dafür abwechselnd die Geschäftssumme am Ende des Monats abholen. Die folgende Firma ist aus dieser Idee entstanden (S. 199fff):
- Bei Prosper vergibt die Community unter ganz bestimmten Bedingungen Kredite. Prosper ist eine Anwendung von Wikinomics, weil es eine Aufgabe an eine Community abgibt. In diesem Fall ist die Aufgabe die Finanzierung (S. 119fff).
- Jeder kann ein C-We-O sein: Dabei geht es darum, ob eine Community ein Unternehmen leiten und strategische Entscheidungen treffen kann. Zum Beispiel Entscheidungen, welche Produkte und Dienstleistungen anzustreben sind (S. 135fff). Beispiele aus diesem Bereich sind:
- TheBusinessExperiment.com (TBE) scheiterte mit der Geschäftsidee Askspace.com. Askspace.com ist nun ein Blog Askspace.blogspot.com (S. 135fff).
- Cambrainhouse hat eine abgeschwächte Version von der Idee C-We-O, aber es funktioniert.
Weitere Beispiele kollektiver Intelligenz auf der Hauptseite des Handbook of Collective Intelligence und in der Liste “Examples of collective intelligence“.
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- Blog Collective Intelligence: Search Clicks sagten den Wahlsieg von Obama voraus vom 6. Nov. 2008: Das Thema diese Blogs ist die kollektive Intelligenz im Zusammenhang mit der Präsidentschaftswahl in den USA 2008 und Google Search Trends. Da dies aber nicht zu meinem Fokus gehört, werde ich nicht näher darauf eingehen.
- Blog Dass Kollektive Intelligenz funktioniert, macht Executives stutzig vom 7. Nov. 2008: “Die erste Einstellung von Executives ist eigentlich immer Stutzigkeit, ein bisschen Missglauben, wenn sie von Collective Intelligence hören” (Wagner). Diesen Unglauben gegenüber kollektiver Intelligenz legen sie jedoch ab, wenn Wagner das Beispiel “Wer wird Millionär” mit dem Publikumsjoker erklärt.
“Professor Wagner sagt: Jeder hat das schon einmal gesehen und ist erstaunt, dass 50% des Publikums die richtige Antwort “wissen”, was ja nicht der Fall ist, sondern was nur so aussieht. Die Einsicht ist verblüffend, dass die grosse Masse den Experten voraus ist. Diesen Effekt erklärt er uns wie folgt[, kollektive Intelligenz ist]:- Die Leute wissen nicht, was die richtige Antwort ist, aber sie können falsche Antworten ausschliessen … Das ist Information.
- Wenn ich genug Leute habe, eine grosse “Masse”, dann kommt die richtige Antwort wie Luftblasen in die Höhe.
- Falsche Antworten werden zwar auch noch als richtig angesehen, das ist dann das Rauschen (noise)…. Aber das Signal (signal), die beste Antwort, kommt dann hervor”.
Wer wird Millionär (Quelle: http://tinyurl.com/c5r9b6)
Analog kann das Prinzip von “Wer wird Millionär” im Geschäftsalltag nun z.B. folgende Anwendung finden: Wenn die alternativen A (= 3 Monate), B (= 6 Monate), C (= 9 Monate) und D (= 12 Monate) Schätzungswerte für den Zeitpunkt sind, wann ein Produkt fertig wird, so können gewisse Daten ausgeschlossen werden. Somit sind die übrigen Datenwerte wahrscheinlicher. Genau durch diese Aggregation kommt die beste Antwort zum Vorschein. Dies ist das Millionärsprinzip – somit auch kollektive Intelligenz - angewandt im Geschäftsleben.
Um an den Blog Begriffsdefinitionen zum Thema DMDM anzuknüpfen: das Prinzip von “Wer wird Millionär” würde in der Grafik der Typen von kollektiver Intelligenz der Cognition entsprechen: Die Masse ist besser als Experten.
- Blog Glauben Executives an Prediction Markets? vom 21. Nov. 2008: Hierbei wird der Prediction Market erläutert. Da dies vom Fokus ausgeschlossen wurde, wird nicht näher darauf eingegangen.
- Blog Industrialisierung der Wissensproduktion (Teil 4 von 9) vom 5. Dez. 2008: Die Analogie, dass es eine Industrialisierung bei Informations- und Wissensprodukten gäbe, bestätigt Wagner eher nicht. Er sieht die Analogie in der kollektiven Intelligenz vielmehr in der “Intelligenzpumpe“. Dieses Thema ist auch nicht weiter relevant für den Fokus dieses Blogs.
- Blog Wiki-Zauber: Viele neue Paare Augen (Teil 5 von 9) 12. Dez. 2009: In diesem Gespräch geht es um die Prinzipien von Wikis, die es einer “Masse” – d.h. auch vielen Amateuren – ermöglichen, ein Produkt von hoher Qualität zu schaffen. Unter anderem mit dem “Eyeballs-Prinzip”. Wikipedia gehört nicht zu den Beispielen kollektiver Intelligenz, welche im Blog vertieft diskutiert werden. Es wäre schon möglich das Thema Wikipedia mit Unternehmen in Bezug zu bringen, denn ich weiss von zwei Bibliotheken, die solche Wikis als Wissensmanagement anwenden. Aber ich habe mich entschieden andere Beispiele von Unternehmen und kollektiver Intelligenz vorzustellen, und darum werde ich nicht näher darauf eingehen. Es könnte jedoch sein, dass es als Einstieg durchaus sinnvoll ist mit diesem bekannten Phänomen anzufangen. Dasselbe gilt für den Blogeintrag Dass Kollektive Intelligenz funktioniert, macht Executives stutzig, der auch als Einstieg dienen kann.
Wikipedia Concept Map (Quelle: http://tinyurl.com/dhsagz)
- Blog Weisheit der Vielen: Gut genug oder haargenau (Teil 6 von 9) 19. Dez. 2009: Die Qualität der Resultate von kollektiver Intelligenz z.B. in Wikipedia ist nicht Gegenstand dieses Blogs und wird hier darum nicht näher erläutert.
- Blog Alchemie der Aggregierung von Light Knowledge (Teil 7 von 9) 26. Dez. 2009: “Wagner sagt: Ich würde Knowledge Light so beschreiben: Das sind Informationsteilchen, die der Einzelne preisgeben kann, ohne grosse Mühe, diese sind sehr einfach wegzugeben. Jeder gibt nur so einen kleinen Teil – das kann man nicht einmal als Knowledge bezeichnen, sondern als Datenpunkt. Und die Gruppe weiss auf einmal viel mehr durch die Aggregierung. Oftmals, in Unternehmen, fällt es uns so schwer, alle Richtlinien zu kennen, ein gesamtes Regelwerk zu beschreiben. Aber wenn jeder ein bisschen schreibt, was dem Einzelnen leicht fällt, und wir das dann aggregieren können, auf einmal haben wir enorm viel.” Diese Aggregation funktioniert jedoch nicht nach dem Prinzip der Alchemie, sondern nach jener der “Intelligenzpumpe“.
Dies widerum ist ein Beispiel für kollektive Intelligenz in Unternehmen. - Blog Ein Wiki ist festgehaltene Diskussion (Teil 8 von 9) 2. Jan. 2009: Da dieser Beitrag das Thema Prediction Markets und Conversational Knowledge Management geht, ist es nicht relevant für diesen Blog. Das Thema Cluetrain Manifest käme dem Fokus schon näher, aber da es wieder ein Thema für sich ist, wäre es zu viel, dies auch noch zu behandeln.
- Blog Wann Kollektive Intelligenz nicht funktionieren kann (Teil 9 von 9) 9. Jan. 2009: Dieser Inhalt ist nun im Gegensatz zu den meisten anderen auch für meinen Blog sehr interessant. Die Frage, was ist hinderlich für eine Anwendung kollektiver Intelligenz. Wagner nennt zwei Faktoren:
- “Speziell in meinem Erfahrungsraum (Anm.: in China wohnend) ist das Aussprechen seiner eigenen Meinung in einer Gruppe nicht immer das kulturell Richtige. Z.B. wird, wenn der Chief Executive etwas sagt und man im gleichen Raum ist, eifrig genickt. Das sieht man auch oftmals in Unternehmen. … Es ist eben so wichtig, dass es eine Vielfalt von Meinungen gibt, die auf einer Vielfalt von Theorien beruhen, und auf einer Vielfalt von Information, und dass die nicht abgesprochen werden.
Selbst solche Techniken wie Synectics haben dieses Prinzip. In der divergierenden Phase dürfen die Teilnehmer der Expertengruppe nicht miteinander sprechen. Wir wissen ja, dass ‘Group Think‘ dann doch die Meinungsvielfalt zerstört und damit nicht die Qualität erzielt, die wir wirklich brauchen. - Als K.O.-Punkt 2 führt er an:
Man kann nicht aus Unwissen Wissen machen. Ich sagte vorher, oftmals kann man irgendetwas Falsches aus vielen Möglichkeiten ausschliessen. Aber nur Raten, am Ende aggregiert, ist immer noch Raten. Etwas Wissen muss da sein. Man kann aus ein bisschen Wissen Wissen machen”.
- “Speziell in meinem Erfahrungsraum (Anm.: in China wohnend) ist das Aussprechen seiner eigenen Meinung in einer Gruppe nicht immer das kulturell Richtige. Z.B. wird, wenn der Chief Executive etwas sagt und man im gleichen Raum ist, eifrig genickt. Das sieht man auch oftmals in Unternehmen. … Es ist eben so wichtig, dass es eine Vielfalt von Meinungen gibt, die auf einer Vielfalt von Theorien beruhen, und auf einer Vielfalt von Information, und dass die nicht abgesprochen werden.
Gedanken zur Lektion:
Wie bereits erwähnt, kann sowohl der Video des Blogs Dass Kollektive Intelligenz funktioniert, macht Executives stutzig, als auch derjenige des Blogs Wiki-Zauber: Viele neue Paare Augen (Teil 5 von 9) als Einstieg ins Thema dienen. Denn es sind Anwendungen von kollektiver Intelligenz, welche wir kennen, vielleicht nicht als kollektive Intelligenz, aber sie sind uns bekannt. Und mit etwas einzusteigen, wo Zuhörer an ihre Erfahrungen und Alltag anknüpfen können, ist für den Lernprozess gut. Allenfalls, nicht nur im Sinne von Stoffvermittlung, auch als Auflockerung, könnte ich mit der Klasse eine Runde ”Wer wird Millionär” spielen. Dann ist nicht nur der Erinnerungseffekt, sondern wenn es klappt, dann auch gleich eine direkte Erfahrung der kollektiven Intelligenz durch den Publikumsjoker.
Falls das Video Wiki-Zauber: Viele neue Paare Augen (Teil 5 von 9) abgespielt würde, müsste ich darauf hinweisen, auf was geachtet werden soll: Und zwar auf das Erfolgsrezept von Wikipedia (Eyeballs). Zudem müsste ich die Begriffe Eyeballs und Wisdom of Crowds vorher klären.
Das Vidoe Wann Kollektive Intelligenz nicht funktionieren kann (Teil 9 von 9) könnte als Auflockerung im Theorieteil Einzug finden. Aber ich weiss, dass ich nicht alles machen kann. Das sind auch erst Ideen. Vielleicht ergibt sich noch etwas anderes.
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Ich hoffe doch, dass mein nachstehender Fokus keine absurde Idee ist. Denn nach ausgiebigen Überlegungen folgt nach dem ersten Entwurf des Fokus nun der endgültige Fokus.
Fokus
- Der Blog DMDM befasst sich mit dem theoretischen Hintergrund der kollektiven Intelligenz und
- zeigt Beispiele von kollektiver Intelligenz in Zusammenhang mit gewinnorientierten Organisationen.
Umschlagbild "Viele wissen mehr als Einer" (Quelle: http://tinyurl.com/c3b4vt)
Fragestellung
In welchen Bereichen von Unternehmen kann kollektive Intelligenz erfolgreich eingesetzt werden? Welche Mitglieder bzw. Stakeholder der Firma haben dann die “Macht”? (Da es ja um DMDM geht).
Ausklammern
Ich werde im Rahmen dieses Blogs und der Lektion nicht darauf eingehen, welche anderen Konzepte – ausser der kollektiven Intelligenz – auch noch zur Macht der Masse führen können (wie ich es z.B. im Blogeintrag “Neuer Blickwinkel auf DMDM” noch verfolgen wollte). Mit dem Konzept kollektiver Intelligenz ist genug Stoff vorhanden, um Bände zu füllen. Und da dies nicht der Zweck dieser Auseinandersetzung ist, werden Bereiche, die nichts mit kollektiver Intelligenz und Unternehmen zu tun haben ausgeschlossen. Zudem werden im Zusammenhang mit kollektiver Intelligenz und Organisationen bzw. Wirtschaft folgende Inhalte auch ausgeklammert: Prediction Markets (siehe dazu auch BACKonTheFuture), Wissensmanagement und kollektive Intelligenz, Google (als Beispiel einer Firma, welche kollektive Intelligenz nutzt), kollektive Intelligenz analysieren, programmieren und nutzen, Open Source, bekannte Beispiele (z.B. Dmoz, Del.icio.us), politische Organisationen.
Aufbau der Blogeinträge
- Definitionen
- Lektürenzusammenfassungen von: BACKonTheFuture, Handbook of Collective Intelligence des MIT Center of Collective Intelligence, Viele wissen mehr als Einer, ev. noch Videos des MIT oder andere Videos
- Offene Fragen klären und Reflexion
