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Einführung und Betrieb Virtueller Gemeinschaften als Innovations-Diffusionsprozess

  • Jan Marco Leimeister
Chapter
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Part of the Informationsmanagement und Computer Aided Team book series (IMCAT)

Zusammenfassung

Die Einführung und der Betrieb von Virtuellen Gemeinschaften für Patienten im deutschen Gesundheitssystem lassen sich als Diffusionsprozess einer Innovation in einem sozialen System beschreiben. Dieses Kapitel geht der Frage nach, wie Entwicklung, Einführung und Betrieb Virtueller Gemeinschaften aus Sicht der Innovationsforschung ausgestaltet werden können und welche Aspekte die Diffusion einer Virtuellen Gemeinschaft im Gesundheitsbereich positiv beeinflussen können. Zu dieser Frage kann die Diffusionsforschung einige Hinweise geben, auf die, wie in Abbildung 4–1 dargestellt, zum Zwecke der Ableitung von Erfolgsfaktoren Virtueller Gemeinschaften im Gesundheitswesen eingegangen wird.

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Literatur

  1. 45.
    Die bedeutendste Arbeit zur Diffusionsforschung stammt aus dem Bereich der Agrarsoziologie und wurde von Ryan/Gross (1943) durchgeführt. Sie verwendeten auch erstmalig quantitative Verfahren um die Diffusion einer Innovation zu erfassen. Rogers bezeichnet ihre Arbeit als die Bedeutendste für die Difirusionstheorie (Rogers 1995a, S. 45 f.).Google Scholar
  2. 46.
    Vgl. dazu Metcalfe (1988, S. 561): „Adoption analysis considers the decisions taken by agents [...] to incorporate a new technology into their activities. It is concerned with the process of decision-making, and leads to propositions linking the nature and timing of adoption decisions to specified characteristics of adopters [...] or their sociometric position within a communication network. [...] By contrast, diffusion analysis is concerned with how the economic significance of a new technology differs over time.” Google Scholar
  3. 48.
    Für eine weitergehende und detaillierte definitorische Erfassung des Begriffs Innovation und eine genauere Systematisierung siehe bspw. Roth (1993, S. 40 ff.).Google Scholar
  4. 49.
    Es gibt selbstverständlich hierzu auch andere Meinungen, so unterschiedet bspw. Rogers (1995a, S. 90 f.) acht Typen von Innovationsforschungen.Google Scholar
  5. 50.
    Vgl. hierzu auch Rogers (1995, S. 409): „Instead of asking, as much past research has done: „ What variables are related to innovativeness? [...] future investigations need to ask: What are the effects of adopting innovations?” Google Scholar
  6. 51.
    In der Literatur gibt es darüber hinaus eine Vielzahl weiterer Ansätze der Einteilung von Diffusions- und Innovationsforschung, einen Überblick geben bspw. Rogers (1995) oder Chin/Marcolin(2001).Google Scholar
  7. 52.
    Rogers (1995, 206 f.) hingegen führt an, dass die Art der Innovationsentscheidung selbst entscheidenden Einfluss auf den Diffusionsprozess hat, vgl. dazu auch Kapitel 4.3.2.Google Scholar
  8. 53.
    So beschreibt bspw. Schmidt (1976) den Einfluss autoritärer Maßnahmen in Organisationen auf den Innovationsentscheidungsprozess und den Diffusionsprozess.Google Scholar
  9. 55a.
    Zum Begriff des Diffusionsagenten (auch Change Agent genannt) vgl. bspw. (Rogers 1995a, S. 27): „A change agent is an individual who influences client’ innovation-decision in a direction deemed desirable by a change agency”. Google Scholar
  10. 55b.
    Kaas (1973, S. 49 f.) hingegen bezeichnet die Diffusionsagenten auch als Meinungsfuhrer.Google Scholar
  11. 56.
    Die Fehleinschätzungen zu den Potenzialen von Innovationen generell und zu Computern im Besonderen verdeutlicht folgendes Zitat von Thomas Watson, Vorstandsvorsitzender von IBM aus dem Jahre 1943: “I think there is a world market for maybe five computers”. Google Scholar
  12. 57.
    Traditionell befasst sich dieser Ansatz schwerpunktmäßig mit technologischen Innovationen auf aggregierter Ebene (Brown 1981, S. 193 f.).Google Scholar
  13. 58.
    vgl. hierzu bspw. auch Rogers (1995, S. 405): „In spite of the importance of consequences, they have received little study by diffusion researchers“. “We can describe consequences and establish categories for classifying consequences, but we cannot predict when and how these consequences will happen”. Google Scholar
  14. 59.
    Hierunter fassen Gopalakrishnan/Damanpour (1997, S. 21) Forscher, die Innovationen als sich kontinuierlich entwickelnden mehrstufigen Prozess im Kontext sozialer Systeme verstehen. Diese Perspektive ist für die Ableitung von Erfolgsfaktoren der Einführung von Innovationen in soziale Systeme besonders geeignet, da sie sich mit der zeitlichen Abfolge von Aktivitäten beschäftigt und daher für Praktiker besonders fruchtbar ist (vgl. hierzu auch (Klein 2002, S. 222)).Google Scholar
  15. 60.
    Eine kompakte und verständliche Darstellung der Vorgehensweise zur Erstellung einer Theorie mittlerer Reichweite finden sich bei Schenk (2002, S. 371 f.) u. Schmidt (1976, S. 13 ff.).Google Scholar
  16. 61.
    Insbesondere für diese Erweiterung auf Innovations-Diffusion in Organisationen wird Rogers oftmals kritisiert. Dies wird insbesondere in den Veröffentlichungen der bekanntesten Forschungsgruppen wie der Diffusion Interest Group in Information Technology (DIGIT) sowie der International Federation for Information Processing Working Group 8.6 (IFIP WG 8.6) deutlich, vgl. hierzu bspw. die ersten IFIP WG 8.6Arbeitspapiere, bspw. (Levine 1994; Kautz/Pries-Heje 1996; McMaster et al. 1997) oder McMaster (2001), der diese ersten Veröffentlichungen analysiert.Google Scholar
  17. 62.
    Zu den verschiedenen Dimensionen des Begriffs Innovation vgl. auch Schenk (2002, S. 374 f).Google Scholar
  18. 63.
    Die Adoptionsrate ist definiert als die relative Geschwindigkeit, mit welcher die Mitglieder des sozialen Systems die Innovation übernehmen (Rogers 1995, S. 22).Google Scholar
  19. 64.
    Andere Autoren betonen auch weitere Erfolgsfaktoren. So ergänzen bspw. Tornatzky/Klein (1982) die fünf Faktoren von Rogers um Kosten (cost), Kommunizierbarkeit (communicability), Teilbarkeit (divisibility), Profitabilität (profitability), und soziale Anerkennung (social approval).Google Scholar
  20. 65.
    Vgl. hierzu auch die Ausführungen von Hättich (2003).Google Scholar
  21. 66.
    Die folgenden Ausführungen beziehen sich auf Rogers (ebenda, S. 24 ff.).Google Scholar
  22. 67.
    Klein (2002, S. 231) merkt hierzu an, dass Meinungsfuhrerschaft eine informelle Eigenschaft ist, weil sie i. d. R nicht expliziert wird, sondern die Summe kongruenter Interpretationsleistungen des sozialen Systems darstellt.Google Scholar
  23. 68.
    Im Gegensatz hierzu versteht Rogers den Begriff der Diffusion als (Kommunikations-) Prozess über eine Innovation durch bestimmte Kanäle unter Mitgliedern eines sozialen Systems im Zeitverlauf (Rogers 1995a, S. 5), vgl. hierzu auch Kapitel 4.1.Google Scholar
  24. 69.
    Adoption bezeichnet bei Netzeffektgütern die Nutzung, nicht etwa der Kauf des innovativen Gutes (Schoder 1995, S. 70; Weiber 1992, S. 60).Google Scholar
  25. 70.
    Der originäre Nutzen bei Singulärgütern umfasst den Nutzen aus Beschaffenheit und Verwendungszweck. Der derivative Nutzen ist bei Netzeffektgütern im engeren Sinne ein zusätzlicher Nutzen aus der Verbreitung komplementärer Güter, Serviceleistungen und Standards im sozialen System (primär indirekte Netzeffekte), bei Systemgütern ein ausschließlicher Nutzen aus den Interaktionsmöglichkeiten über technisch standardisierte bzw. kompatible physische Netzwerke (primär direkte Netzeffekte) (Schoder 1995, S. 11 ff.; v. Westarp/Wendt 2000). Netzeffektgüter sind infolgedessen durch nachfragerspezifische, Systemgüter durch nachfragerübergreifende Technologien charakterisiert (Weiber 1992, S. 41 ff.).Google Scholar
  26. 71.
    Rogers (1995, S. 313) definiert die kritische Masse als „the point at which enough individuals have adopted an innovation so that the innovation’s further rate of adoption becomes selfsustaining.“.Google Scholar

Copyright information

© Deutscher Universitäts-Verlag GmbH/GWV Fachverlage Wiesbaden 2005

Authors and Affiliations

  • Jan Marco Leimeister

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