Die “ursprünglichen” zwei Säulen (im Englischen: legs oder pillars – “bipedal nature of science”) von Wissenschaft (bzw. der wissenschaftlichen Methoden) sind in diesem Zusammenhang Theorie (oder Modell) und Experiment. Eine wissenschaftliche Theorie ist ein erklärendes Rahmenwerk für eine Menge von (natürlichen) Phänomenen (Beschreibung von Ursache/Wirkungs-Zusammenhängen). Um nützlich zu sein sollte eine Theorie existierende Beobachtungen erklären und zugleich Vorhersagen für zukünftige Beobachtungen machen. Experimente werden genutzt um Theorien zu prüfen oder zu falsifizieren, oder auch um Daten für die Aufstellung einer neuen Theorie zu gewinnen.

Moshe Vardi führt in seinem Editorial nun aus, dass in letzter Zeit vor allem in Informatik-Kreisen immer mehr von einer dritten und sogar vierten Säule der Wissenschaft gesprochen wird.

Die dritte Säule (“third leg of science”) sei “computational science” oder einfach nur “computation” mit den Beispielen der numerischen Lösung komplizierter Gleichungssysteme und der massiven analytischen Simulationen.

Als vierte Säule wird hin und wieder zusätzlich die “usage of advanced computing capabilities to manipulate and explore massive datasets” genannt – also Data Mining im weitesten Sinne.

Aber erweitert das wirklich die auf Theorie und Experiment basierende Wissenschaft? Meiner und Vardis Meinung nach nicht. Denn bei beiden “neuen Säulen” geht es doch eigentlich “nur” um neue Methoden zur Darstellung von Theorien/Modellen und zur Generierung von Vorhersagen daraus.

Rhett Allain schreibt dazu sehr schön im Wired Blog: “It is important to remember the bipedal nature of science. Create models. Compare models with real life. Maybe the model is a conceptual model, maybe it is a model based on vector calculus, maybe it is a calculation in phython. They are all models. There is no third leg.”

Interessant ist für mich eher die Diskussion, wie konstruktionistische Methoden in die Wechselwirkung zwischen Theorie und Experiment einzuordnen sind. Aber das ist Stoff für einen andere Post.

Beim Aufarbeiten meines Still-to-read-Stapels habe ich eben einen sehr spannenden Artikel zu diesem Thema gelesen, den ich hier empfehlen und kurz kommentieren möchte: “Gill G, Bhattacherjee A. Whom are we Informing? Issues and Recommendations for MIS Research from an Informing Sciences Perspective. MIS Quarterly. 2009;33(2):217-235.”

This paper provides an introspective assessment of the current state of management information systems as a research discipline using the “lens” of the informing sciences. Based on this assessment, we observe that the degree to which MIS research is informing its key external clients – practitioners, students, and researchers in other disciplines – has declined over the years. This problem is particularly acute with respect to informing practitioners. Unfortunately, practitioner support may be critical in making up for lost resources caused by declining student enrollments. Despite this dire prognostication, we believe that it is possible to reverse this trend. Drawing upon cognitive science and diffusion of innovations research, we analyze the source of the problem and then present five recommendations aimed at leading MIS journals, scholars, and professional societies for improving the ability of MIS research to engage and inform its external clients.

Der Artikel ist also in einem der Leuchttürme des “Rigor-Lagers”, dem MISQ erschienen. Er behandelt aber die Entwicklungen in der Wissenschaftsdisziplin MIS und der Zeitschrift MISQ sehr kritisch. So thematisiert er insbesondere das Problem, dass MIS (zumindest in den USA) den Kontakt zu den Praktikern verliert. U.a. zeigen die Autoren dies daran auf, an wie vielen MISQ-Artikeln Praktiker beteiligt sind – ein Trend, der nach Hochphasen inzwischen die Null erreicht hat.

Neben der schön geführten Diskussion, die auch auf nationale Unterschiede eingeht und dabei die deutsche Wirtschaftsinformatik besonders herausstellt, gefällt mir an dem Beitrag aber besonders, dass das Problem klarer herausgearbeitet wird als in anderen Beiträgen.

So stellen die Autoren drei Herausforderungen dar, denen sich eine Wissenschaftsdisziplin stellen muss:

• “Research challenge” – Welche Fragen sollen beantwortet werden und wie soll dabei vorgegangen werden?
• “Resource challenge” – Wo bekommt man die Finanzierung her, die für die Forschungsaktivitäten notwendig ist?
• “Informing challenge” – Wie stellt man sicher, dass die Forschungsergebnisse zu den “Kunden” gelangen?

Als Kunden bei der “Informing challenge” werden sowohl Studierende, WIssenschaftler aus anderen Disziplinen als auch Praktiker gesehen. Und bei all diesen Zielgruppen geht die Sichtbarkeit von MIS-Ergebnissen zurück.

Die Autoren argumentieren, dass die “Informing challenge” die am schlechtesten verstandene Herausforderung (in der Wirtschaftsinformatik) ist und dass hier noch viel Arbeit notwendig ist. Fallstudien und die (Weiter-)Entwicklung der Fallstudienmethodik werden als ein Lösungsbeitrag genannt. Und da sind wir wieder am Anfang, d.h. bei (unseren) Aktivitäten wie www.e20cases.org und KoFoBIS. Die Probleme mit Fallstudien zur Gewinnung wissenschaftlicher Erkenntnisse werden inzwischen in verschiedenen Beiträgen diskutiert/relativiert (z.B. in Flyvbjerg B. Five Misunderstandings About Case-Study Research. In: Seale C, Gobo G, Gubrium JF, Silverman D Qualitative Research Practice.Vol 12. London: Sage; 2004:420-434.). Unabhängig davon bleibt aber der Fakt, dass sich Fallstudien und Geschichten allgemein viel besser zur Kommunikation von Erkenntnissen, also zur Adressierung der “Informing challenge” eignen als andere Darstellungen. Da ist zwar noch viel zu tun, aber wir sind wohl auf dem richtigen Weg.

In diesem Zusammenhang wird immer wieder gerne auf den englischsprachigen Raum verwiesen, in dem das ja schon seit langem “erfolgreich” praktiziert wird, und an dem man sich orientieren muss. Wenn man aber etablierte Mitspieler aus dem amerikanischen Hochschulsystem fragt, wie sie die aktuellen Entwicklungen in Deutschland finden (z.B. hinsichtlich Kriterien bei Berufungen), dann hört man von denen, dass das mal wieder “typisch Deutsch” sei. Nirgendwo sonst ist alles so auf eine Kennzahl fokussiert wie bei uns.

Prof. Dr. Peter Mertens von der Universität Erlangen Nürnberg hat sich dieses Themas angenommen und ein sehr schönes Essay dazu verfasst, das er am 9.11.2009 an der WU Wien vorgetragen hat:

zehnkampf-des-hochschullehrers.pdf

Die zehn Disziplinen, die Mertens identifiziert, und von denen häufig leider nur eine massiv als Kennzahl zur Bewertung herangezogen wird, sind:

1. Lehre, Betreuung von Studierenden, darunter Beschaffung von Praktikantenplätzen im In- und Ausland
2. Erarbeiten von Lehrbüchern und anderen Lehrmaterialien
3. Forschung und Ergebnistransfer in die Wissenschaft – Veröffentlichung in wissenschaftlichen Organen, auch international, Kongresse
4. Forschung und Ergebnistransfer in die Praxis – Veröffentlichung in Praktikerorganen, Vorträge, (MBA-)Kurse, Kooperationsprojekte, Patente, Lizenzen
5. Forschung und Ergebnistransfer in Politik und Gesellschaft – Mitwirkung in Gremien, Politikberatung, Auftritt in Medien
6. Standortförderung, Hilfe bei Unternehmensgründung („Spin-offs“) und deren Nutzung für die Ausbildung von Studierenden
7. Selbstverwaltung in der Universität
8. Selbstverwaltung in der Fachgemeinschaft – Gremien, Herausgeberkreise von Fachzeitschriften, vielfältige Gutachten
9. Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses
10. Drittmittelakquisition

Ganz vollständig ist diese Liste meiner Meinung nach leider auch noch nicht. Es fehlt mir eine elfte Disziplin, die auch viel Energie und Erfahrung erfordert: “Projekt- und Personalmanagement”. Man könnte argumentieren, dass das doch “nur” ein Unterpunkt zu “10) Drittmittelakquisition” sei. Ich sehe aber einen deutlichen Unterschied zwischen der Akquise von Projekten und deren erfolgreicher und effizienter Durchführung (und des damit verbundenen Zeit/Ressourcen und Personalmanagements).

Interessant finde ich neben der Fokussetzung auf wenige dieser Disziplinen in den Bewertungsmaßstäben auch die Fokussetzung beim Aus- und Weiterbildungsangebot für Hochschullehrer. Wo – ausser vielleicht am guten Vorbild der eigenen akademischen Lehrer – lernt man denn an heutigen Universitäten etwas zu effizientem Management, zu Lehre oder zu gutem Ergebnistransfer in die Praxis und Gesellschaft? Aber das hängt ja zusammen – eine andere Anreizsetzung würde auch zu einer veränderten Nachfrage und einem veränderten Angebot bei diesen Punkten führen.

Ali Arbia zitiert auf ScienceBlogs eine Studie von ‘The Monkey Cage’ über die “Sexiness” der Vertreter und Vertreterinnen verschiedener Wissenschaftsfachrichtungen. Interessant dabei ist erstens, dass die Sexiness von ALLEN Wissenschaftlern negativ ist … hmmmm … aber besonders negativ sind mal wieder die Informatiker (oder “Computerwissenschaften” wie es in der Übersicht heisst). Hinter uns ist nur noch die Chemie – und sogar die Buchhaltung (was ist denn das für eine Wissenschaft?) ist vor uns … Seufz …