Erforschung und Entwicklung von Communities

Wie können wir eine Community verstehen? Wir führen mit Bewohnern Gespräche und fragen sie einfach „Was ist für dich Tepito?“ Eine offene Kurzbefragung von ca. 50 Personen war die Datenbasis, die von Märk (1995) durchgeführt und von Märk und Zelger (1999) mit GABEK^® analysiert wurde. Für alle fünf Bereiche intentionaler Objekte wird wenigstens ein Ergebnis dargestellt. Darauf werden die Ergebnisse über Tepito zu einer einheitlichen logisch zusammenhängenden Gesamtsicht vereinigt.

Mit diesem ersten Beispiel wird gezeigt, dass bereits eine einfache Kurzbefragung zu einem klaren Bild einer komplexen sozialen Situation führen kann, wenn die Texte systematisch ausgewertet werden.

Mit GABEK^® werden die verbalen Daten zuerst analysiert, dann systematisiert und schließlich zu einer Gesamtsynthese zusammengefasst.

Im Abschn. 3.1 werden erste theoretische Grundlagen für eine qualitative Textanalyse durch GABEK^® präsentiert. Normalsprachliche Äußerungen sind Sätze, die man kurz im Bewusstsein behalten kann. Sätze sind nach Wittgenstein (1971, S. 43) die minimalen Elemente der Bedeutung. Darum werde ich einzelne Sätze oder kurze Textabschnitte als Grundelemente für die semantische Analyse verwenden. Sätze können durch ungerichtete Graphen abgebildet werden, in denen die Schlüsselbegriffe des Satzes vollständig miteinander verbundene Knoten sind. Dabei werden jene lexikalischen Begriffe einbezogen, die man erfassen muss, um den Sinn des Satzes zu verstehen. Die Kanten repräsentieren subjektive Sinnzusammenhänge des Sprechers. Der Satz als ganzer ist das, was für den Sprecher „Sinn macht“, den er mitteilen will. Alle Sätze der gesamten verfügbaren verbalen Datenbasis bilden zusammen ein komplexes Gesamtnetz, das sowohl subjektive Sinnzusammenhänge als auch intersubjektiv verwendete Bedeutungszusammenhänge enthält.

Die Kanten des Begriffsnetzes werden durch die Anzahl der Sätze, in denen die entsprechenden Begriffspaare vorkommen, gewichtet. Wenn man nur die hoch gewichteten Kanten herausgreift, das heißt die Begriffspaare, die häufig verwendet werden, können allgemeine Bedeutungszusammenhänge selektiert werden, die häufige linguistische Interaktionen der Community charakterisieren. Das gewichtete Begriffsnetz wird als Assoziationsnetz der Community aufgefasst, da dessen Kanten die Assoziationsbahnen anzeigen, die in den Texten der Community am häufigsten vorkommen. Begriffsnetze dienen für alle Operationen der Textanalyse durch GABEK^® als Grundlage.

Im Unterabschnitt 3.2 werden formale Eigenschaften von Begriffsnetzen besprochen. GABEK^®-Netze erfüllen die Bedingungen einer „kleinen Welt“ mit „skalenfreien Strukturen“, die Steyvers und Tennenbaum (2005) als universelle Merkmale von semantischen Netzen auffassen. Um GABEK^®-Netze mit anderen linguistischen Netzen zu vergleichen, werden die formalen Indikatoren angewandt, die Steyvers und Tennenbaum (2005) zur Analyse semantischer Netze vorschlagen. Darüber hinaus wird sich die Gewichtung der Kanten als ein vielfältig anwendbares Merkmal erweisen, das zur stufenweisen Komplexitätsreduktion von GABEK^®-Netzen verwendet wird.

Im Abschn. 3.3 geht es um die Frage, wie das Wachstum von linguistischen Netzen erklärt werden kann. Die meisten Autoren denken dabei daran, dass neue Begriffe zu einem Netz hinzugefügt werden, und verbinden damit das Prinzip des „preferential attachments“, das besagt, dass neu hinzugefügte Begriffe vor allem mit jenen Begriffen im Netz verbunden werden, die schon viele Verbindungen aufweisen. Dieses Prinzip des „preferential attachments“ von Barabasi und Albert (1999) führt dazu, dass die skalenfreie Struktur auch im wachsenden Netz erhalten bleibt. Jedoch führt es nicht zu Strukturen einer „kleinen Welt“. Mit GABEK^® zeigt sich, dass die Grundvoraussetzung, dass es beim Wachstum von Netzen um die Hinzufügung von Begriffen handle, nicht hinreicht. Wenn wir hingegen annehmen, dass linguistische Netze durch neue Sätze erweitert werden, dann werden nicht nur Begriffe, sondern auch Kanten hinzugefügt. Damit ergibt sich ein modifiziertes Prinzip des „preferential attachment“, das sowohl zur Erhaltung von skalenfreien Strukturen als auch zu „kleinen Welten“ führt. Dies kann als eine Konsequenz der Auffassung Wittgensteins gesehen werden, der Sätze und nicht Begriffe als minimale Einheiten der Bedeutung auffasst.

Im Abschn. 3.1 wird die Grundstruktur der Darstellung von Texten durch linguistische Netze erklärt. Die theoretisch-formal orientierten Abschn. 3.2 und 3.3 dienen dazu, GABEK^®-Netze mit anderen linguistischen Netzen, die in der Literatur beschrieben werden, zu vergleichen. Diese sind für Leser gedacht, die sich für Themen der formalen Netzwerkanalyse interessieren.

GABEK^®-Netze können dazu verwendet werden, die Bedeutung von Begriffen zu klären, wie sie in der Community verwendet werden. Es können Begriffe sein, die an geschichtliche Ereignisse der Gemeinschaft erinnern, die einen Konflikt anzeigen, oder es können symbolhafte Begriffe sein, die besondere Leistungen der Gemeinschaft hervorheben, auf die man stolz ist. Es können auch Begriffe sein, die Missverständnisse hervorrufen, da sie die Gesprächsteilnehmer an unterschiedliche Erfahrungen erinnern.

Als Beispiel für eine Begriffsexplikation wird der Begriff „Arbeitszeitmodell B“ analysiert. Es handelt sich um einen Begriff, der in drei Forschungsabteilungen der Daimler AG in Berlin kontrovers diskutiert wurde. Er bezeichnete eine neue Arbeitszeitregelung, die einheitlich in allen drei Niederlassungen eingeführt werden sollte. Die verbale Datenbasis wurde erhoben durch einen Brief des Unternehmens an alle betroffenen Mitarbeiter mit drei Fragen zur Arbeitszeitregelung. Deren Antworten wurden mit GABEK^® ausgewertet. Das Beispiel zeigt, dass Konflikte manchmal bereits durch die Klärung eines problematischen Begriffs gelöst werden können.

Nach einem vorbereitenden Unterabschnitt über „theoretische Begriffe“ wird der wissenschaftstheoretische Weg beschrieben, der zur Klärung des Begriffs und damit zur Lösung des Konflikts geführt hat.

Zunächst wird das komplexe Begriffsnetz gebildet, das die gesamte verbale Datenbasis abbildet. Dann werden Sätze selektiert, in denen der zu klärende Begriff „Arbeitszeitmodell B“ (das Explicandum) vorkommt. Im Gesamtnetz werden dessen Nachbarbegriffe grafisch dargestellt, die in sehr vielen Sätzen gemeinsam mit dem Explicandum vorkommen. Viele dieser Begriffe der Nachbarschaft des Explicandums sind auch untereinander durch viele Sätze miteinander verbunden. Dadurch entsteht eine Reihe von Textgruppen oder Bedeutungsclustern, die miteinander durch gemeinsame Begriffe verbunden sind. Über die Sätze jedes einzelnen Bedeutungsclusters wird eine Zusammenfassung gebildet. Diese Zusammenfassungen führen zu theoretischen Prinzipien, die zusammen den Begriff „Arbeitszeitmodell B“ erklären. Anhand der Beschreibung einer speziellen Situation – hier der „Teamarbeit“ – wird schließlich die Widerspruchsfreiheit der Prinzipien und die Anwendbarkeit des Begriffes nachgewiesen.

Auf der Grundlage der Begriffsanalyse konnte der Konflikt zwischen den drei Niederlassungen sowie zwischen Personalleitung und Betriebsrat mit der Einführung einer neuen Arbeitszeitregelung gelöst werden.

Im Unterschied zu einem theoretischen Begriff, der von den meisten Personen, die dieselbe Sprache sprechen, ähnlich verwendet wird, sind Ontologien grundsätzliche Überzeugungen über die Struktur der Lebenswelt, die von den meisten Mitgliedern der Community vertreten werden. Es handelt sich um unterschwellig vorausgesetzte Meinungen, oft auch unbewusste Voraussetzungen des Redens und Überlegens. Um bloß jene Meinungen aus dem Begriffs- und Aussagennetz herauszufiltern, die fast alle Mitglieder vertreten, werden aus dem Gesamtnetz jene Kanten selektiert, die besonders hoch gewichtet sind, die in vielen Texten vorkommen. Man geht also ähnlich vor wie bei der Begriffsanalyse, jedoch wird nun das gesamte Netz und nicht nur die Nachbarschaft eines problematischen Begriffes betrachtet. Und es werden nun die Texte betrachtet, die hinter den hoch gewichteten begrifflichen Verbindungen zu finden sind. Sie werden auf ihre Konsistenz hin überprüft und zusammengefasst. Man betrachtet also nicht bloß die unmittelbaren begrifflichen Verbindungen um einen vorgegebenen Begriff. Anders ausgedrückt heißt dies, dass alle niedrig gewichteten begrifflichen Verbindungen einfach gelöscht werden. Dadurch erhält man ein einfacheres linguistisches Netz von geringerer Komplexität.

Als Beispiel wird zunächst einmal ein Projekt über die österreichische Landwirtschaft besprochen, bei dem 24 einstündige Interviews ausgewertet wurden. Das Ergebnis sind fünf Zusammenfassungen, die weitgehend stabile Überzeugungen eines Großteils der Landwirte wiedergeben.

Da das linguistische Gesamtnetz, das alle verbalen Daten eines Projekts repräsentiert, zur Analyse von Begriffen und zur Darstellung von Ontologien in dessen Komplexität reduziert werden muss, geht es in zwei weiteren Projekten um die Frage, wie weit eine Komplexitätsreduktion sinnvoll ist. Durch eine hohe Komplexitätsreduktion gehen ja auch Inhalte verloren. Daher werden nun bereits bekannte Texte analysiert, bei denen die Angemessenheit der Analyseergebnisse beurteilt werden kann. Das Ziel dieser zwei Projekte ist die Überprüfung der Zuverlässigkeit und Gültigkeit des Vorgehens, wenn teils automatische Auswertungsschritte eingesetzt werden. Im ersten dieser zwei Projekte wird die Frage beantwortet, was wir wissen sollten, wenn wir uns mit den Israeliten unterhalten wollten, die vor 3200 Jahren aus Ägypten ausgezogen sind. Das heißt: welche waren ihre Presuppositionen, ihre selbstverständlichen Voraussetzungen, über die sie nicht sprechen mussten, da sie für alle selbstverständlich waren. Als Datenbasis wird hier der „Pentateuch“ verwendet, das sind die fünf Bücher von Moses im Alten Testament. In der Folge dieses Projekts werden Überlegungen über den Grad der Komplexitätsreduktion angestellt: Je mehr man die Komplexität reduziert, umso stabiler sind die Überzeugungen, die man findet. Wenn die Komplexitätsreduktion jedoch zu weit geht, gehen mehr und mehr Inhalte verloren. Daher wird ein berechenbarer Punkt vorgeschlagen, über den man mit der Komplexitätsreduktion nicht hinausgehen sollte.

Im nächsten, auch sehr umfangreichen Projekt wird erkundet, ob durch eine automatische Grundkodierung relevante Inhalte verloren gehen. Das heißt: Findet man noch die wichtigsten relevanten Inhalte? Um diese Frage zu beantworten, wurden die Evangelien und die Apostelgeschichte des Neuen Testaments analysiert und mit dem Nicäno-Konstantinopolitanischen Glaubensbekenntnis verglichen, das von allen christlichen Kirchen anerkannt wird. Tatsächlich liefert die GABEK^®-Analyse trotz der sehr starken Komplexitätsreduktion und der automatischen Grundkodierung Ergebnisse, die mit den Glaubenssätzen vergleichbar sind. Bloß zwei Glaubenssätze haben sich durch die GABEK^®-Analyse nicht auffinden lassen.

Insgesamt konnte durch die zwei letzten automatisch kodierten Projekte die GABEK^®-Methodologie zur Darstellung von Ontologien bestätigt werden. Und es konnte ein optimaler Parameter der Komplexitätsreduktion für beliebige Projekte bestimmt werden.

Bis jetzt wurde eine verbale Datenbasis ausgewertet, indem inhaltlich zusammenhängende Textgruppen selektiert und zusammengefasst wurden. In Kap. 6 geht es um die Frage, ob wir verbale Textgruppen besser verstehen können, wenn wir sie auf eine bestimmte Art und Weise strukturieren. Das Kapitel umfasst drei sehr unterschiedliche Unterabschnitte.

Zuerst wird die Theorie der Gestaltwahrnehmung von Carl Stumpf (1939) dargestellt. Vielleicht können Strukturprinzipien der Wahrnehmung auf sprachliches Verstehen übertragen werden. Stumpf sieht das Wesentliche der Gestaltbildung im Vermögen, Beziehungen zwischen Sinnesinhalten zu erfassen. Eine Gestalt ist für ihn ein Ganzes von Beziehungen, wobei das Beziehungsgefüge als etwas Abstraktes aufgefasst wird, das auf neue empirische Gegebenheiten übertragen werden kann. In Analogie zu den Prinzipien, die Stumpf für Wahrnehmungsgestalten aufstellt, ist es möglich, verbale Daten in Form von linguistischen Gestalten zu strukturieren, bei denen wiederholt verwendete Begriffe Beziehungen zwischen den Sätzen anzeigen, in denen sie vorkommen. Damit entstehen Satzgruppen, die ein sinnvolles Ganzes bilden, so wie eine Wahrnehmungsgestalt auch ein zusammenhängendes Ganzes darstellt.

Im zweiten sehr ausführlichen Teilabschnitt wird die begriffliche Struktur dreier Tagträume analysiert. Es handelt sich um kurze Texte, die in wenigen Minuten spontan hingeschrieben worden sind, sodass die Textproduktion nicht rational kontrolliert werden konnte. Überraschend ist, dass die Texte formale Strukturen aufweisen, die weit über die Regeln Stumpfs hinausgehen. Durch die Wiederholung einiger Wörter kommt bei den Tagträumen eine Symmetrie der Texte zustande, die sowohl den Zusammenhang aller Textteile aufzeigt, sodass ein sinnvolles Ganzes entsteht, als auch die Relevanz einzelner Sätze erkennen lässt. Interessant ist, dass nicht die wiederholten Inhalte hoch relevant zu sein scheinen, sondern das einmalig Gesagte. Symbole, die nur einmal auftauchen, scheinen für die Autorin des Textes besonders wichtig zu sein. Sie werden von anderen Texten eingerahmt und durch die Umrahmung ausgezeichnet. Auf diese Weise wird durch formale Strukturen eine Gewichtung der Inhalte erzeugt. Die Analyse der Tagträume wird sehr ausführlich dargestellt, weil wir damit zu formalen Strukturen kommen, die sich auch für die Analyse von Texten anderer Art als fruchtbar erweisen werden. So dient der Abschn. 6.2 als eine heuristische Basis für die formale Konstruktion von linguistischen Gestalten oder allgemein für die Wissensorganisation, die ich ausführlich im Kap. 8 behandeln werde.

Im dritten Teil von Kap. 6 wird gezeigt, wie sowohl das Prinzip von Stumpf als auch das strukturelle Ergebnis der Tagtraumanalyse in einem beispielhaften Kunstwerk realisiert wurden. Dazu wird als Beispiel die Kirche San Vitale in Ravenna beschrieben. Die berühmten Bilder aus dem 6. Jahrhundert sind dort so angeordnet, dass sie symmetrisch aufeinander verweisen, wodurch ein Rahmen entsteht, durch den das zentrale Christusbild in der Concha der Kirche besonders hervorgehoben wird.

Die aufgezeigten strukturellen Zusammenhänge können auf vorerst ungeordnete Textgruppen angewendet werden. Wie ich im Kap. 8 zeigen werde, wurden durch die Analyse der Tagträume formale Strukturen aufgefunden, die ich in den formalen Regeln zur sprachlichen Gestaltbildung formal präzisieren und zur logisch-hierarchischen Wissensorganisation anwenden werde.

Das Verfahren GABEK^® befasst sich grundsätzlich mit der Frage, wie ungeordnete verbale Daten in einen sinnvollen Zusammenhang gebracht werden können. Eine Voraussetzung für die Sinnhaftigkeit ist, dass sich die verbalen Äußerungen auch auf eine erfahrene Lebenswelt beziehen oder dass sie in eine Meinungswelt eingebunden sind, dass es also jemanden gibt, für den sie „Sinn machen“. Nun sind Meinungen und Einstellungen unterschiedlicher Personen sehr verschieden. Daher wird hier die Frage gestellt, wie sich Meinungen verschiedener Personen gegenseitig ergänzen können, ob sie sich überschneiden oder eher isoliert ohne Bezug zueinander vorkommen. Nun hat sich schon bei den ersten Experimenten gezeigt, dass auch Texte einer divergenten Diskussion sich um einige wenige zentrale Begriffe anordnen lassen, die häufig verwendet werden, auch wenn diese Begriffe sehr unterschiedlich verstanden wurden (das allererste Begriffsnetz, das damals erzeugt wurde, siehe in Zelger 1991, S. 260).

In einem späteren Versuch habe ich Studierende in einem Proseminar gebeten, gut gehende Barbetriebe in Innsbruck aufzusuchen und die Gäste darüber zu befragen, warum sie das Lokal besuchen. Damit sollten sie die Frage beantworten: „Was ist für Barbesucher in Innsbruck ein ‚In-Lokal‘?“ Das Ergebnis war eine sehr kleine Datenbasis mit nur 54 kurzen Antworten. Es ist wohl die kleinste Datenbasis, die je mit GABEK^® ausgewertet worden ist. Sie führte zur Erkenntnis, dass auch sehr kurze Antworten unterschiedlicher Personen zu neuen Erkenntnissen führen können. Sie werden hier verwendet, um zu zeigen, wie „linguistische Gestalten“ aus kleinen Datenmengen gebildet werden, wie daraus eine übergeordnete Hypergestalt geformt wird, die als Mini-Gestaltenbaum aufgefasst werden kann. Damit zeigt sich, dass bereits durch wenige verbale Daten ein möglicher Handlungsraum beschrieben werden kann, der auch für pragmatische Entscheidungen – in diesem Fall für die Führung von Bars – von Bedeutung sein kann.

Im Folgenden wird die Frage vertieft, ob durch die Strukturierung der verbalen Daten in Form von linguistischen Gestaltenbäumen auch theoretisches Wissen generiert wird. Es ist die Frage, ob wir durch linguistische Gestaltbildung lernen und ob das Gelernte auf unterschiedliche neue Situationen anwendbar ist. Das Kap. 8 richtet sich vor allem an Leser, die an Wissenschaftstheorie interessiert sind.

Nach Vorüberlegungen über zwei konkurrierende wissenschaftstheoretische Auffassungen über Theorien werden die Kriterien angegeben, die nach Mario Bunge (1967) von allen Theorien erfüllt werden müssten. Seine Kriterien beziehen sich teils auf das logisch geordnete Aussagensystem einer naturwissenschaftlichen Theorie, teils auf das Begriffssystem der Theorie, teils auf deren formal-logische Struktur. Es wird gezeigt, dass alle notwendigen Kriterien Bunges von einer linguistischen Hypergestalt erfüllbar sind. Unterschiede zwischen sprachlichen Hypergestalten und naturwissenschaftlichen Theorien zeigen sich jedoch im Anwendungsbereich, der bei der sozialwissenschaftlichen Forschung begrenzt ist. Zweitens unterscheiden sich sozialwissenschaftliche Hypergestalten von naturwissenschaftlichen Theorien dadurch, dass mit qualitativen Aussagen einer Hypergestalt keine quantitativen Beziehungen zwischen den Phänomenen beschrieben werden können. In Bezug auf die formale Grundstruktur unterscheiden sich sozialwissenschaftliche Hypergestalten von naturwissenschaftlichen Theorien dadurch, dass die Identifizierung von Widersprüchen bei GABEK^® dem Anwender überlassen bleibt, da softwaremäßig eine viel schwächere „Protologik“ verwendet wird, die zur Fokussierung der Aufmerksamkeit, aber nicht zur Aufdeckung von Widersprüchen verwendet wird.

Im Unterschied zu anderen qualitativen sozialwissenschaftlichen Forschungsmethoden wird gezeigt, wie die Ergebnisse einer GABEK^®-Anwendung empirisch überprüft werden können. Der Test qualitativer Forschungsergebnisse folgt in GABEK^® einer detaillierten Testmethodologie. Wenn die verbale Datenbasis umfangreich genug ist, dann können die Theoreme, die sich in Hypergestalten ergeben, anhand neuer Daten bestätigt oder widerlegt werden. In manchen Fällen zeigt sich, dass weitere Daten zu einem Test der Ergebnisse erforderlich sind. Als Beispiel wird ein GABEK^®-Projekt von Waibel (2010) angeführt, in dem Auswirkungen der vorübergehenden Einstellung von Interim Managern in acht unterschiedlichen Organisationen auf die Unternehmen untersucht wurden. Einige der Forschungsergebnisse konnten auf der Grundlage der gesamten Datenbasis bestätigt werden, andere wurden widerlegt, und für manche zeigt sich, dass weitere Daten zur Überprüfung nötig wären.

Durch die Erweiterung der verbalen Daten aus einem vergleichbaren Anwendungsbereich können die Ergebnisse von Hypergestalten auch vorsichtig verallgemeinert werden. Im letzten Unterabschnitt des Kap. 8 wird gezeigt, wie die begriffliche Struktur einer Hypergestalt dazu verwendet wird, um neue Anwendungen in neuen Anwendungsbereichen zu suchen. Da eine direkte Übertragbarkeit der Ergebnisse eines Sozialprojekts auf eine neue Community normalerweise nicht erwartet werden darf, wird versucht, begriffliche Zusammenhänge, die sich ergeben haben, partiell in Bezug auf die neue Community neu zu interpretieren und partiell anzuwenden. Als Beispiel wird die Evaluierung eines sehr erfolgreichen Sozialprojekts in Australien verwendet. Es wird gezeigt, wie man Erkenntnisse, die in Australien gewonnen wurden, in einer österreichischen oder deutschen Sozialinstitution partiell anwenden kann.

Damit wird in Anlehnung an Stegmüller (1973) ein Vorgehen vorgeschlagen, das von den Naturwissenschaften auf die Sozialwissenschaften übertragen werden kann. Es ist ein Vorgehen, das den Fortschritt der Wissenschaften in der Suche nach neuen partiellen potenziellen Anwendungen bisheriger Theorien sucht. Für die Sozialwissenschaften ist es ein Lernweg, der über ständige Gestaltbildung und den Aufbau von Gestaltenbäumen führt, die immer wieder neu entwickelt und neu überprüft werden.

Im vorangehenden Kapitel ging es um die Entwicklung sozialwissenschaftlicher Theorien, um deren Überprüfung und Anwendung. Dabei wurden linguistische Hypergestalten als Einheiten der Erkenntnis aufgefasst, sozusagen als „Portionen“ der Erkenntnis, die Zusammenhänge zwischen Wissenselementen darstellen. Hier soll die Frage beantwortet werden, ob einzelne Personen durch ihre Erfahrung auch linguistische Begriffsnetze, linguistische Gestalten und Hypergestalten ausbilden, die von anderen Personen gelernt werden können. Da ich mir einen ursprünglichen Lernprozess als Gespräch vorstelle, soll weiter gefragt werden, ob Begriffsnetze und linguistische Hypergestalten in normalen Gesprächen – bewusst oder unbewusst – auch auf weitere Personen übertragen werden können.

Anhand einer speziellen Situation in einem Unternehmen wird gezeigt, wie mittels GABEK^® Erfahrungen eines Experten jungen Mitarbeitern des Unternehmens vermittelt wurden. Die Erhebung des Erfahrungswissens erfolgte in drei Phasen durch Gespräche. Die Darstellungen des Experten wurden zunächst als Assoziations- oder Begriffsnetze dargestellt, die dem Experten in der nächsten Phase anstelle von Fragen wieder vorgelegt wurden. Da die Begriffsnetze seine persönlichen Assoziationen wiedergaben, war es für ihn nicht schwierig, über weiterführende Erfahrungen und Erkenntnisse zu berichten.

Die Textanalyse erfolgte nach üblichem GABEK^®-Muster in Form eines Gestaltenbaumes, aber auch von Begriffsnetzen und Kausalnetzen, die in einem Handbuch zusammengestellt wurden.

Der dritte Abschnitt bringt Hinweise, wie die Ergebnisse als Lernbuch Verwendung finden.

Wenn wir wissen wollen, wie einzelne Personen mit anderen Personen ein Gespräch führen und dadurch lernen können, dann sollten wir uns erst einmal überlegen, wie die individuelle Wissensverarbeitung zustande kommt. Ich erinnere an die Auffassung von Moravcsik (1983), der betont hat, dass mentale Prozesse weder direkt beobachtbar noch der Introspektion zugänglich sind, wie bereits in der Einleitung dargelegt wurde. Tatsächlich erfolgt die menschliche Wissensverarbeitung im Wesentlichen unbewusst, selbst wenn wir meinen, dass wir sie bewusst steuern. Sergin (1992) nimmt in seinem Modell menschlicher Informationsverarbeitung an, dass die unbewusste Wissensverarbeitung durch parallele Prozesse zustande kommt. Im Gegensatz dazu kann die bewusste Wissensverarbeitung als serielle Repräsentation selektierter Inhalte aufgefasst werden, die von der unbewussten Verarbeitung dem Bewusstsein angeboten werden.

Beide Systeme der Wissensverarbeitung erbringen Integrationsleistungen der zunächst diskret vorgegebenen Erfahrungen. So wird angenommen, dass Texte ständig parallel aus den verbalen Basisdaten gebildet und fraktal organisiert werden. Basisdaten sind für eine einzelne Person sprachliche Äußerungen, die diese Person im Laufe ihres Lebens gedacht, gehört oder ausgesprochen hat. Um Äußerungen einer anderen Person zu verstehen, ist es nötig, eigene schon vorhandene Erfahrungen neu zu verarbeiten. Es wird hier die spekulative Frage gestellt, ob im Unbewussten ständig parallel Gestaltenbäume entwickelt werden – oder wenigstens ineinander verschachtelte Wissensnetze. Im Gegensatz dazu ist das Bewusstsein die Fähigkeit, einzelne mentale Inhalte seriell zu fokussieren und zu sinnvollen Ganzheiten zu verbinden.

Es ergibt sich daraus ein Modell, das notwendige Interaktionen zwischen den zwei Subsystemen annimmt. Die zwei Systeme der Erfahrungsverarbeitung steuern sich gegenseitig. Das Bewusstsein führt durch die Fokussierung der Aufmerksamkeit zu einer augenblicklichen Aktivierung eines bewusstseinsfähigen Bereichs im Unbewussten. Und das unbewusste System versorgt das Bewusstsein mit möglichen Antworten. Es liefert subjektiv sinnvolle Verkettungen verbaler Einzeldaten, die zur Lösung von Problemen erforderlich sind.

Im Folgenden werden Träume analysiert, die unbewusst erzeugt werden. Dabei stellt sich heraus, dass längere Träume gestalthafte Eigenschaften aufweisen. Dies ist ein Hinweis darauf, dass das unbewusste Informationsverarbeitungssystem Integrationsleistungen erbringt, die zu gestaltähnlichen Strukturen führen (vgl. Kap. 10). Kurze Träume erscheinen jedoch eher als Splitter, die die formalen Bedingungen für sprachliche Gestalten (vgl. Abschn. 8.​2.​3) nicht erfüllen.

Im zweiten Abschnitt wird ein Prozessmodell entwickelt, das eine unbewusste Generierung von Träumen nachbildet. Anhand eines Beispiels wird gezeigt, wie Traumelemente und kurze Träume oder andere Texte zu neuen gestaltförmigen Textgruppen verbunden werden können, die in formaler Hinsicht mit tatsächlichen Träumen vergleichbar sind.

Schließlich wird im dritten Abschnitt dargelegt, wie gestalthaft aggregierte Träume zu einer Traumgeschichte umgeschrieben werden können, in der die Person, von der die Träume stammen, ein für sie subjektiv sinnvolles Orientierungs-, Verstehens- oder Handlungskonzept entdecken kann.

Man kann dieses Kapitel als Ergänzung zum Abschn. 6.​2 lesen, in dem drei Wachfantasien analysiert wurden. Längere Träume lassen ähnliche gestalthafte Strukturen erkennen wie die analysierten Tagträume. Traumgeschichten, die aus einzelnen Träumen gestalthaft gebildet werden, können in der Psychotherapie Verwendung finden. Es handelt sich um eine Vernetzung von Einzelträumen, die eine Orientierung des Patienten unterstützen können.

Da das Gespräch die Grundform des Lernens ist, wird die Frage gestellt, wie ein Dialog simuliert werden kann, wenn die betroffenen Personengruppen nicht zusammenkommen können oder wollen.

Wenn menschliche Wissensverarbeitung unbewusste und bewusste Prozesse voraussetzt, wie es in Kap. 10 beschrieben wurde, so gilt dies auch für den Dialog zwischen unterschiedlichen Personen oder Gruppen. Daher wird im Folgenden zuerst gezeigt, wie man sich eine unbewusste Verarbeitung von Texten vorstellen kann. In einem Dialog werden kleine Satznetze erzeugt und wie Puzzleteile zu einem Ganzen zusammengefügt. Dies kann im simulierten Dialog mit GABEK^® auch automatisch erfolgen. Doch können automatisch weder Widersprüche zwischen den Texten erkannt noch können Zusammenfassungen von Textgruppen automatisch formuliert werden.

Wenn man einen Dialog zwischen unterschiedlichen Personengruppen simulieren will, der zu konsistenten Textgruppen führen soll und als pragmatisch anwendbares Wissensergebnis zusammengefasst werden kann, so ist es nötig, dass wenigstens zwei Repräsentanten der Personengruppen immer wieder überlegen, wie sie auf Äußerungen ihrer Gesprächspartner reagieren sollen. Das heißt, sie müssen immer wieder die Ziele der beteiligten Personengruppen ins Auge fassen und sich überlegen, wie mögliche Gesprächsergebnisse in der Praxis zur Problemlösung angewendet werden können. Wenn verbale Daten der beteiligten Personengruppen mit GABEK^® bereits ausgewertet vorliegen und in Form von Gestaltenbäumen zur Verfügung stehen, so führt ein simulierter Dialog sehr viel schneller zu einer möglichen Problemlösung. Als Beispiel dienen Interviews, die in der Sozialorganisation Boystown, die jetzt „Yourtown“ heißt, mit Betreuern und betreuten Jugendlichen in Australien durchgeführt wurden. Es sind die verbalen Daten, die bereits im Kap. 8 über die Weiterentwicklung der Sozialwissenschaften verwendet worden sind.

Die Simulation von Dialogen im Verfahren GABEK^® kann zusätzlich mit einer rudimentären Metakommunikation erweitert werden. Das heißt, dass die Repräsentanten der zwei Personengruppen einander auch mitteilen, ob sie einen Vorschlag des je anderen akzeptieren oder nicht, ob sie eine Erklärung wünschen oder ob sie den Dialog beenden möchten. Beim Beispiel der Sozialorganisation Boystown führte ein so geführter simulierter Dialog zwischen betreuten Jugendlichen und Mitarbeitern zu einer Konkretisierung der offiziellen Vision der Sozialorganisation.

Schließlich wird im Abschnitt „Governance of Communities“ die Frage gestellt, welche Aufgaben für einen Leiter der Community folgen, wenn Probleme durch die Simulation von Gesprächen gelöst werden sollen. Es wird die Auffassung vertreten, dass der Leiter dafür sorgen soll, dass das Gespräch in der Organisation nicht abbricht. Darüber hinaus wird er die Kohärenz und Anwendbarkeit von Dialogergebnissen beurteilen und Möglichkeiten für eine partielle Umsetzung suchen.

Anhand eines Beispiels wird gezeigt, wie der simulierte Dialog zur Vorbereitung politischer Entscheidungen dienen kann.

Das Problem, das im Beispiel gelöst werden soll, bezieht sich auf den Zweitsprachenunterricht an Südtirols Schulen. Es gibt dazu seit Jahrzehnten kontroverse politische Einstellungen, die von der deutschen, der italienischen und der ladinischen Sprachgruppe in Südtirol vertreten werden. Hier wird die Frage gestellt, wie der Zweitsprachenunterricht gestaltet werden kann, so dass die meisten Südtiroler damit einverstanden sind.

Als empirische Grundlage werden verbale Daten des qualitativen Forschungsprojekts „Identität und Zukunftsperspektiven der Sprachgruppen in Südtirol“ verwendet. Es handelt sich um ein Projekt aus den Jahren 1998–1999, bei dem je 90 Kurzinterviews mit italienischen, ladinischen und deutschsprachigen Südtirolern und 30 Interviews mit Personen aus gemischtsprachigen Familien ausgewertet wurden, also 300 Kurzinterviews insgesamt. Obwohl nicht nach dem Zweitsprachenunterricht gefragt wurde, sondern nach Erfahrungen im Zusammenleben der drei Sprachgruppen, enthalten die Interviews auch Meinungen über das Erlernen der zweiten und/oder dritten Landessprache. Die Interviews sind mit dem qualitativen Verfahren GABEK^® ausgewertet worden. Es wurde eine logisch-hierarchische Systematisierung der verbalen Daten erarbeitet, die zu drei „Gestaltenbäumen“ führte. Diese dienen als Grundlage für die Simulation von Gesprächen zwischen den Sprachgruppen. Außerdem stehen Bewertungs- und Kausalkodierungen aller Texte zur Verfügung (die Bewertungskodierung habe ich zu einem späteren Zeitpunkt überarbeitet).

Durch den simulierten Dialog sollte die Frage beantwortet werden, ob nicht schon vor 20 Jahren auf der Grundlage der Befragungsergebnisse der Deutsch- und Italienisch-Unterricht an den Schulen Südtirols im Sinne aller drei Sprachgruppen verbessert werden hätte können.

Es wird gezeigt, wie die Simulation von Gesprächen anhand der gegebenen verbalen Daten von einem Ladiner, einer Italienerin und einer deutschsprachigen Südtirolerin durchgeführt wurde, zu welchen Ergebnissen sie führte und wie auf deren Grundlage erfolgversprechende politische Entscheidungen getroffen werden können.

Im Folgenden wird ein Beispiel für die praktische Durchführung eines GABEK^®-Projekts beschrieben. Damit wird mit einem ausführlichen Projektbeispiel an die Kurzbeschreibung des Verfahrens vom Abschn. 1.​2 angeknüpft.

Es befasst sich mit sechs Schulzentren in Bremen und Bremerhaven, in denen nach einer gesetzlichen Vorgabe ein Reformprozess eingeleitet werden sollte. Damit wurde das Ziel verfolgt, „Regionale Berufsbildungszentren (ReBiz) als eigenverantwortlich handelnde Organisationseinheiten zu Innovations- und Kompetenzträgern zu etablieren … Der Anspruch, die Leistungsfähigkeit von Schulen durch verstärkte Eigenverantwortung zu erhöhen, erfordert veränderte Organisations- und Steuerungsstrukturen. Deshalb hat sich ein Teilprojekt der Organisationsentwicklung unter besonderer Berücksichtigung kollegialer Beteiligung zugewendet“ (Platter 2009) (Reinhard Platter war damals Referatsleiter für die ministeriellen und schulbetrieblichen Aufgaben im beruflichen Bildungswesen.). In den Kap. 14 und 15 werden Verlauf und Ergebnisse des GABEK^®-Projekts „ReBiz III“, am Beispiel zweier Schulen beschrieben.

Das Kap. 14 kann als Beispiel für eine GABEK^®-Anwendung im Bereich der Organisationsentwicklung gelesen werden. Der erste Abschn. 14.1 zeigt, wie die Datenerhebung zu einem ersten Überblick über die Gesamtsituation geführt hat. Im Abschn. 14.2 werden die Themen durch Bewertungen gewichtet. Darauf wird in 14.3 die Auswahl von Schwerpunkten zur Organisationsentwicklung in zwei Schulzentren beschrieben. Dieser erste Entscheidungsprozess erfolgte im Rahmen von Feedbackworkshops an den beteiligten Schulen. Die Ergebnisse in zwei Schulzentren zeigen, dass sich deren Schwerpunkte zu einem guten Teil überschneiden. Gleiche Schwerpunkte werden aber an verschiedenen Schulen unterschiedlich begründet. Im Abschn. 14.4 werden die ausgewählten Schwerpunkte anhand der zugrunde liegenden Texte interpretiert. Schließlich wird in 14.5 gezeigt, wie die Argumente für die gewählten Schwerpunkte einer Schule zusammenhängen und wie sie durch Bildung eines Gestaltenbaumes systematisiert werden können. Mit der logischen Systematisierung aller Argumente wird deutlich, dass eine Schule aus der Argumentation anderer Schulen lernen kann.

Im vorangehenden Kap. 14 wurde berichtet, wie durch ein Projekt der Schulentwicklung in sechs Schulzentren in Bremen und Bremerhaven Schwerpunkte für die zukünftige Entwicklung festgelegt werden konnten. Basis dafür waren 64 Interviews, die mit den Schulleiterinnen und Schulleitern sowie mit Lehrpersonen der sechs Schulen geführt worden waren. Nun haben die befragten Lehrpersonen nicht nur Beschreibungen und Bewertungen der aktuellen Situation zum Ausdruck gebracht, sondern sie äußerten auch viele Wirkungsannahmen und Vermutungen über kausale Einflüsse. Auf der Grundlage ihres Erfahrungswissens haben sie damit auch auf mögliche Veränderungsprozesse hingewiesen. Vom GABEK^®-Team wurden in einem weiteren Arbeitsschritt alle Wirkungsvermutungen kodiert, da viele davon auf mögliche Maßnahmen zu einer positiven Beeinflussung von Schwerpunkten verweisen. Die konkreten Vorschläge für Maßnahmen wurden für jeden beschlossenen Schwerpunkt aller sechs Schulen grafisch dargestellt und besprochen.

Anhand von Pfeildiagrammen, die für jeden Schwerpunkt Einflussmöglichkeiten darstellen, konnten in Umsetzungsworkshops von jeder Schule Maßnahmen ausgewählt werden, die mit Bezug auf den aktuellen Entwicklungsstand der Schule angemessen erschienen. Diese ausgewählten Maßnahmen wurden darauf in Leitungsgremien und in den Kollegien der Schulen reflektiert, angepasst oder ergänzt. Im Abschn. 15.1 wird dargestellt, wie ein Umsetzungsworkshop durchgeführt wird, bei dem es um die Auswahl von Maßnahmen an einer Schule geht. In Abschn. 15.2 werden Projektergebnisse einer Beispielschule präsentiert. Um Reibungsverluste bei der Umsetzung der Maßnahmen zu vermeiden, wird gezeigt, wie von den für die Durchführung verantwortlichen Personen Teams gebildet werden, wenn sich deren Maßnahmen in ihren Folgen überschneiden. Auf der Grundlage der verbal formulierten Daten werden kleine Arbeitsgruppen empfohlen, so dass bei geringem Zeitaufwand Synergieeffekte von Maßnahmen entstehen.

Abschließend wird in Abschn. 15.3 gezeigt, wie die Ergebnisse des Projektes für die Schulbehörde und auch für Schulen, die nicht beteiligt waren, Anregungen zur Organisationsentwicklung bieten. (Siehe dazu Schulz et al. 2008)

Im Kap. 14 und 15 ging es um die Organisationsentwicklung von sechs Schulen des Landes Bremen durch Eigenentscheidungen der Schulen. Die Schulbehörde, die Rahmenbedingungen festsetzt und Ressourcen verteilt, wurde in Bremen nicht in das Projekt einbezogen, obwohl eine umfassende Schulentwicklung durch das Zusammenwirken aller am besten gefördert wird. Der Reformprozess wurde von unten, von den Schulen selbst, eingeleitet, nachdem sie die Freiheiten dazu durch eine neue Gesetzgebung erhalten hatten.

Im Gegensatz dazu wird im Folgenden ein Beispiel präsentiert, bei dem versucht wurde, von oben nach unten wesentliche Restrukturierungen durchzusetzen. Es ging dabei um die Umsetzung des österreichischen Universitäts-Organisationsgesetzes (UOG) 1993, das zehn Jahre in Kraft blieb und vom Universitätsgesetz 2002 sowie später vom Universitätsrechts-Änderungsgesetz 2009 abgelöst wurde. Im Sinne der Umsetzung des UOG 1993 versuchten Senat und Rektor einer österreichischen Universität, die Strukturen der Fakultäten durch Institutszusammenlegungen zu verändern, um die Verwaltung zu vereinfachen und deren Effizienz zu erhöhen. Um den Mitarbeitern entgegenzukommen, wurde in einer Fakultät eine Mitarbeiter- und Studentenbefragung durchgeführt. Die Auswertung der Antworten mit GABEK^® führte zu einem linguistischen Gestaltenbaum auf der Basis von 2578 Textabschnitten (Abschn. 16.1). Wenn man bloß die Spitze des Gestaltenbaumes in Betracht zieht, erhält man ein Bild der Fakultät – „aus der Ferne“. Es enthält aber bereits die hoch relevanten Merkmale, über die es viele Texte gibt. Sie werden durch Bewertungen gewichtet und im „Gestaltgraph“ in ihrem Zusammenhang auch grafisch dargestellt. Damit entsteht eine erste Sicht der Fakultät, die sich aus der Befragung ergibt (Abschn. 16.2). Im darauffolgenden Abschnitt werden zwei Variablen des Gestaltgraphs „von der Nähe“ und im Detail betrachtet. Es geht darum, welche Folgen von großen oder kleinen Instituten, bzw. von Zusammenlegungen, erwartet werden (Abschn. 16.3). Da die Zusammenlegung von Instituten eine bestehende oder eine erwünschte Zusammenarbeit voraussetzt, werden die Äußerungen, die sich auf die Zusammenarbeit zwischen Instituten beziehen, eigens kodiert und durch Clusteranalyse in eine Distanzmatrix transformiert. Es ergeben sich Institutspaare und -triples, die wegen ihrer Nähe zueinander am ehesten für Institutszusammenlegungen in Frage kommen (Abschn. 16.4). Die tatsächliche Fakultätsentwicklung zeigt, dass ausschließlich Institute vereinigt wurden, die einen niedrigen Distanzwert zueinander aufwiesen (Abschn. 16.5). Da eine erfolgreiche Strukturreform nicht durch Implementierung einer oder weniger Maßnahmen erreicht wird, werden im Abschn. 16.6 die Grundwerte und Oberziele der Mitarbeiter als Grundlage für eine erfolgreiche Weiterführung der Organisationsentwicklung dargestellt. Es wird ein methodischer Weg dargestellt, der von hoch relevanten Grundwerten und Oberzielen zur Formulierung eines Leitbildes führt. Als Kern des Leitbildes ergibt sich eine gewünschte – nicht hierarchisch organisierte – Form der Zusammenarbeit, bei einer von den Instituten unabhängigen flexiblen Struktur (Abschn. 16.7). Ich halte drei Prinzipien der Zusammenarbeit für zentral, die mehr Kooperation und weniger Konkurrenz zwischen den Beteiligten zur Folge haben (Abschn. 16.8). Abschließend wird gezeigt, wie eine derart verstandene Zusammenarbeit pragmatisch in einer Universität umgesetzt werden kann. Damit wird anhand eines Beispiels gezeigt, dass eine Strukturreform von oben durch Erkundung von Werten, Zielen und Erfahrungen der betroffenen Mitarbeiter ergänzt werden sollte, um in der Praxis auch zum Erfolg zu führen (Abschn. 16.9).

Ergebnisse eines GABEK^®-Projekts werden meist dargestellt in einem umfangreichen Bericht und anschließend in einem Kurzbericht, der einer breiteren Leserschaft zugemutet werden kann. Es stellt sich dabei die Frage: Wie kann ein Bericht zu Verbesserungen in der Realität führen? Offenbar gibt es für die Umsetzung von Projektergebnissen sehr viele Möglichkeiten. Um verschiedene Arten der Umsetzung von GABEK^®-Ergebnissen wenigstens anzudeuten, beschreibe ich im Folgenden fünf sehr unterschiedliche Projektbeispiele.

In Abschn. 17.1 wird berichtet, wie der Projektbericht im Unternehmen Abfallwirtschaft Tirol Mitte immer wieder zurückgestellt, aber auch immer wieder hervorgeholt und für Vorschläge genutzt wurde. Der Bericht ist dabei als ein Katalysator für Veränderungen bezeichnet worden.

Im Abschn. 17.2 diente der GABEK^®-Bericht zur Klärung von Grundwerten und Zielen eines regionalen Krankenhauses. Es wurde eine Reihe von Seminaren und Workshops durchgeführt, die schließlich zur Festlegung eines Leitbildes für das Krankenhaus Brixen führten.

Im Abschn. 17.3 wird gezeigt, wie „regionale Identität“ verstanden wird und wie mit GABEK^® die regionale Identität eines Tales erforscht werden kann. Nach einem Projekt über das Zillertal wurde der Bericht zunächst nur von wenigen Personen wahrgenommen. Es dauerte Jahre, bis man sich dessen besann und die Inhalte in Form eines Theaterstücks fruchtbar machte. Das Theaterstück „Der Zillertaler“ von Martina Keiler wurde 19 Mal aufgeführt und führte zum Nachdenken über die Entwicklung der Region.

Im Projekt des Abschn. 17.4 ging es um die Erarbeitung eines Konzeptes zur Betreuung alter Menschen in den abgelegenen Südtiroler Ortschaften der Gemeinden Stilfs, Taufers, Graun und Mals. Es wurde ein Vorschlag zur Schaffung einer „Assistenzplattform“ entwickelt, durch die für Frauen aus den Dörfern Arbeitsmöglichkeiten in Teilzeit geschaffen werden sollten. Zur Überprüfung des Vorschlages wurde ein Pilotprojekt umgesetzt, das zur allgemeinen Zufriedenheit verlief.

Im Abschn. 17.5, geht es um Erfahrungen, die Entscheidungspersonen beim Bau des riesigen Pumpspeicherwerks Kops II gemacht hatten, das von den Illwerken in Vorarlberg gebaut worden war. Ca. 30 Maßnahmen, die sich als zentral erwiesen, wurden einige Jahre später beim Bau des vergleichbar großen Obervermuntwerkes umgesetzt.

Da sich Wissen immer auf Zusammenhänge zwischen Wissenselementen bezieht, wurde das Wissen von Mitgliedern einer Community durch unterschiedliche semantische Netze beschrieben. Es waren Begriffsnetze, deren Kanten und Knoten gewichtet wurden, Kausalnetze, die Vermutungen über Einflüsse und Auswirkungen zusammenfassen, Handlungsnetze, die Maßnahmen-Ziel-Beziehungen verschiedenen Akteuren zuordnen und Gestaltenbäume, die das Erfahrungswissen einer Community auf verschiedenen Komplexitätsstufen zusammenfassend wiedergeben. Dabei muss es für jeden Zusammenhang mindestens eine Person geben, die den Zusammenhang begründen kann und die glaubt, dass die Beziehung zwischen den Wissenselementen zur Erklärung oder Orientierung in einer zukünftigen Lebenssituation anwendbar sein wird.

Nun ändert sich das verfügbare Wissen in einer Community ständig durch Gespräche. Und Gespräche sind auch die Basis für Veränderungen von Organisationen. Um einen Überblick über die Veränderungen zu gewinnen, müssen wir die Gespräche, die die Veränderungen begleiten, wenn möglich in Echtzeit in das ständig sich anpassende Wissensnetz einbeziehen. Damit knüpfe ich an die Überlegungen an über das Wachsen von Begriffsnetzen und Gestaltenbäumen (siehe Kap. 3) und an deren Nutzen für die Mitglieder der Community in der aktuellen Situation. Insgesamt stelle ich mir ein Vorgehen vor, bei dem die Mitglieder einer Organisation ständig mit ihren Kunden, aber auch untereinander und mit der Führung „im Gespräch bleiben“, wobei die Gespräche in das Wissensnetz eingespeist werden.

Um ein solches Wissenssystem aufzubauen, benötigen wir zunächst einmal eine verbale Datenbasis, die die Ausgangssituation des Wissens der Community abbildet oder wenigstens ein Initialkonzept über die Community. Dieses Initialkonzept wird auch Aussagen über die Zielsetzung der Organisation enthalten und über die Vermittlung von Werten, die die Community für ihre Mitglieder oder für eine angebbare Personengruppe vorsieht. GABEK^® dient als Verfahren dazu, den „Mehrwertstrom“ durch ein lernendes Wissenssystem aufrecht zu erhalten, den eine Organisation ihren Mitgliedern oder ein Leistungsanbieter seinen Kunden anbieten. Nach Dethloff (2016), von dem ich den Begriff „Mehrwertstrom“ übernommen habe, kommt es vor allem darauf an, dass die Kernleistungen der Organisation nicht gestört werden. Das heißt, der Mehrwertstrom soll aufrecht erhalten werden. (In Bezug auf das Zusammenwirken von Leistungsanbietern und Kunden wurde ich von Conny Dethloff (2016) beeinflusst, der bei der Jahreskonferenz der Gesellschaft für Vernetztes Denken und Komplexitätsmanagement e. V. in Königstein am 23.09.2016 zum Thema „Komplexitätsmanagementhandhabung bei OTTO“ einen Vortrag hielt.)

Ich werde im Folgenden fünf GABEK^®-Module für ein lernendes Wissenssystem beschreiben, die eine Aufrechterhaltung des Mehrwertstromes einer Organisation unterstützen. Dazu werden die einzelnen Operationen angegeben, die durchgeführt werden, um eine ständige Anpassung des Wissenssystems an die Veränderungen der Community zu erreichen. Dabei denke ich an einen Ablauf, bei dem sich automatische Prozesse der Wissensverarbeitung mit persönlichen Entscheidungen abwechseln. Wir müssen also angeben, was durch Software gesteuert wird und wo persönlich eingegriffen werden muss. WinRelan^® erweist sich dabei als Protosoftware, die die erforderlichen Tools zur Entwicklung einer für das Netz konzipierten Software NetRelan zur Verfügung stellt.

Das erste von fünf Modulen ist GABEK^®-Search. Es unterstützt sowohl das Suchen nach Informationen in der Datenbasis als auch das Hinzufügen neuer Texte. Experten der Organisation verwenden GABEK^®-Search, um Antworten auf situationsbezogene Fragen zu finden. Antworten erhalten sie durch Textgruppen, die ein Problem des Leistungsanbieters betreffen und die sich gegenseitig ergänzen, also Pregestaltgruppen (siehe Kap. 12). Die Nutzer des Suchsystems können auch eigene Ideen, die bei ihrer individuellen Arbeit auftauchen, in Normalsprache einbringen und der Datenbasis hinzufügen. Dadurch entsteht ein ständig wachsendes Wissens- oder Begriffsnetz (vgl. Kap. 3) als Datenbasis I.

Das zweite Modul, nämlich GABEK^®-Knowledge-Organisation, bleibt dem Management vorbehalten. Es geht dabei um die Vereinfachung und Integration der Erkenntnisse. Die Pregestaltgruppen von Texten, die von den Experten bereitgestellt wurden, werden durch das System GABEK^®-Knowledge-Organisation nach den Regeln der Gestaltbildung (siehe Kap. 8) kurz zusammengefasst. Das Management bestimmt die Themen und stellt die Fragen, zu denen Zusammenfassungen gebildet werden. Da die Synthese von Texten nicht nur über Textgruppen der Datenbasis, sondern auch auf der übergeordneten Ebene über schon gebildete Zusammenfassungen erfolgt, kann das Ergebnis ein Gestaltenbaum mit logisch-hierarchisch geordneten kurzen Texten sein. Im Unterschied zur verbalen Datenbasis sind Gestaltenbäume sehr viel einfacher und kürzer zu lesen. Dadurch erleichtern sie den Überblick über komplexe Situationen, die in der Community als besonders wichtig erachtet werden. Und deren Texte sind stabiler als die authentischen Texte der Datenbasis. Das heißt, sie ändern sich im Ablauf des Lebenszyklus der Community nur langsam. Auch gibt es im Gegensatz zu den Texten der Basisdaten für jeden Text des Gestaltenbaums eine Begründung durch eine authentische Textgruppe der Datenbasis. Daher dienen Gestaltenbäume zur Begründung von Meinungen und von Entscheidungen.

Das dritte Modul, nämlich GABEK^®-Decision-Support ist ein Instrument des Vorstands oder der Führung der Community. Es werden Grundwerte und strategische Ziele formuliert, die in der aktuellen Situation mögliche zukünftige Entwicklungswege vorzeichnen. Als Basis für die Entscheidungen des Vorstands über Zukunftsperspektiven dienen die Bewertungen und Kausalaussagen, die in den Zusammenfassungen der Gestaltenbäume zum Ausdruck kommen. Dabei geht es im Normalbetrieb darum, Grundwerte, strategische Ziele und Zukunftsvisionen zu formulieren, die von Leistungsanbietern, Experten und Management mitgetragen werden können. Der Vorstand übermittelt seine Perspektiven dem Management für die Auswahl von Teilbereichen zur Gestaltbildung. Sie dienen der Fokussierung der Aufmerksamkeit des Managements bei der Zusammenfassung von Textgruppen. Der Vorstand unterstützt das Management und bietet Orientierungshilfen an.

Für das vierte Modul GABEK^®-Quality-Control sind die strategischen Ziele des Vorstands die Grundlage. Sie werden durch einen Evaluierungsbeauftragten mit den Zielen und Qualitätsansprüchen der Mitarbeiter verglichen. Der Evaluierungsbeauftragte zeigt weiße Flecken der „Wissenslandkarte“ auf, für die keine Antworten verfügbar sind, und gibt Bereiche an, zu denen im Sinne der Zielerreichung neue verbale Daten erhoben werden sollen. Er befasst sich mit Erfahrungen und Einstellungen der Mitarbeiter und formuliert Qualitätskriterien für die Informationsweitergabe und Wissensorganisation.

Das fünfte Modul ist das System GABEK^®-Monitoring. Es wird nur von Zeit zu Zeit eingesetzt, um Veränderungen der Wertschätzung durch Kunden frühzeitig festzustellen und mit der Eigenwahrnehmung der Community zu vergleichen. Auf der Grundlage eines Berichtes über die Leistungen und den Service des Leistungsanbieters wird ein Begriffsnetz erzeugt, das zur Befragung von Kunden genutzt wird. Ein Vergleich der Eigenbewertung und der Fremdbewertung durch potenzielle Kunden zeigt, ob sich die Bedürfnisse der Kundschaft verändert haben, ob sich die Organisation daran anpassen kann und gegebenenfalls, welche Veränderungen erforderlich sind, um den Mehrwertstrom für Kunden auch in Zukunft aufrechterhalten zu können.

Ich werde im Folgenden die fünf GABEK^®-Module der Wissensorganisation zur Organisationsentwicklung eingehend beschreiben und jeweils ein Beispiel darlegen, das mit WinRelan^® erzeugt wurde. Im Beispiel geht es um die Weiterentwicklung des Wissens über Lüftungssysteme mit Wärmerückgewinnung, auf der Grundlage von Erfahrungen der Mieter einer Wohnanlage und der Bewohner von Einfamilienhäusern.