Projekt Coltero - HTW Chur

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Projekt
Coltero

Projekt auf einen Blick

Ziel ist die Entwicklung eines immateriellen Gratifikationssystems zum freiwilligen Wissensaustausch im kollaborativen Wissensmanagement. Algorithmen zur automatischen Analyse von Textbeiträgen identifizieren in einem Social-Media-Enterprise-Tool Wissensträger und deren Verbindungen zu Themen, Dokumenten und Personen, die dann in interaktiven Wissenslandkarten visualisiert werden.

Ausgangslage

In der heutigen Informations- und Wissensgesellschaft basiert die Wertschöpfung in Unternehmen zum Grossteil auf dem Einsatz von Wissen. Die Fähigkeit, Wissen zu identifizieren, zu erwerben bzw. selbst zu entwickeln sowie im Unternehmen und am Markt in Form von neuen Produkten und Dienstleistungen umzusetzen, stellt eine Schlüsselqualifikation bzw. einen essenziellen Wettbewerbsfaktor dar. Das Nichtweitergeben von Wissen führt dazu, dass vorhandene Wissenspotenziale in Unternehmen nicht optimal genutzt, einmal generiertes Wissen nicht transparent gemacht und Recherchen und Projekte unabhängig voneinander mehrmals durchgeführt werden. Um einen freiwilligen Wissensaustausch zu gewährleisten, müssen Randbedingungen geschaffen werden, die alle Beteiligten dazu veranlassen, ihr Wissen zu (ver-)teilen.

Projektziel

Das Coltero-Projekt hat zwei Ziele: Zum einen sollen neue Formen von Wissenslandkarten zur Identifizierung von Wissensträgern (Expertinnen und Experten) realisiert werden und zum anderen wird ein immaterielles Incentive-System entwickelt, das Mitarbeitende dabei unterstützt, Wissen von anderen Unternehmensmitgliedern abzurufen und ihr eigenes Wissen zu teilen. Dass ein solcher Wissensaustausch im privaten Bereich funktioniert, ist seit Langem bekannt. Beispiele hierfür sind sogenannte Newsgroups, Foren oder soziale Netzwerke wie Facebook. Hier tauschen Personen freiwillig ihr Wissen aus und helfen sich gegenseitig. Die Idee ist es nun, diese Effekte zu nutzen und sie auf den Unternehmenskontext zu übertragen.

Umsetzung

Zur Umsetzung dieser Ziele wird ein Softwaremodul entwickelt, das über die vorhandene Schnittstelle der Kollaborationsplattform Atlassian Confluence angebunden wird. Dadurch erhält die Plattform die Funktion einer innovativen Wissensmanagementsoftware. Mit Hilfe einer automatischen Analyse der Mitarbeiterkommunikation werden die Wissensträger und deren Beziehungen automatisch identifiziert und dargestellt. Die Berücksichtigung und Auswertung von expliziten Aktivitäten wie gestellte Fragen oder ausformulierte Antworten, Kommentare und Bewertungen liefern detaillierte Kenntnisse über die Kernkompetenz der Nutzerinnen und Nutzer. Dabei werden beispielsweise folgende Methoden eingesetzt:

  • Beziehungsclustering (Analyse der Wechselbeziehungen): Hier werden die Verbindungen zwischen den Usern und deren produzierte Inhalte analysiert.
  • Themenclustering (Analyse der Themen): Durch die Analyse von Wörtern, Sätzen und Dokumenten, die von den Usern im Kollaborationstool produziert wurden, erfolgt eine automatische Gruppierung in unterschiedliche Themencluster.

Resultate

Wissenslandkarten müssen zunehmend dynamisch und interaktiv gestaltet werden. Dabei werden nicht nur einfach Personen oder Dateiorte dargestellt, sondern auch die Beziehungen der Mitarbeitenden im Zusammenhang mit ihrem Wissen. Auch wird deren Wissensaustausch visualisiert. So kann z. B. aufgezeigt werden, welche Personen zu bestimmten Themen immer angesprochen werden und mit wem sie interagieren. Wissen im Unternehmen schnell zu identifizieren und zu managen ist ein wesentlicher Bestandteil der Entscheidungsfindung. Dieser Prozess reduziert die Risiken und hilft Unternehmen und Investoren bei der Optimierung ihrer Geschäftsstrategien und Ressourcenallokation.

Es arbeitete folgender ehemaliger Mitarbeiter der HTW Chur an diesem Projekt mit:

  • Sascha Beck

    Weiterführende Information

    Publikationen

    • Semar, Wolfgang; Odoni, Fabian; Mastrandrea, Elena: Kennzahlen und Visualisierungen zur Analyse des personalen Wissensaustauschs in Unternehmen. In: Information. Wissenschaft & Praxis. Berlin: De Gruyter, 68(2-3), S. 133-138, 2017.
    • Semar, Wolfgang; Mastrandrea, Elena; Odoni, Fabian: Development of a Benchmark System for Collaborative Online Knowledge Management Systems. In: Maria, Gäde; Violeta, Trkulja; Vivan, Petras (Eds.): Everything Changes, Everything Stays the Same? Understanding Information Spaces. Proceedings of the 15th International Symposium of Information Science (ISI 2017), Berlin, 13.-15. March 2017. Glückstadt: Verlag Werner Hülsbusch, pp. 158-163, 2017; Volltextversion
    • Odoni, Fabian; Semar, Wolfgang; Mastrandrea, Elena: VICI – Visualization of Collaboration in Social Enterprise Software Systems. In: Maria, Gäde; Violeta, Trkulja; Vivan, Petras (Eds.): Everything Changes, Everything Stays the Same? Understanding Information Spaces. Proceedings of the 15th International Symposium of Information Science (ISI 2017), Berlin, 13.-15. March 2017. Glückstadt: Verlag Werner Hülsbusch, p. 386-388, 2017; Volltextversion
    • Schweizerisches Institut für Informationswissenschaft (SII), Jahresbericht, Ausgabe 2016, S. 12-13.