[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=__2a_nieXK4[/youtube]

Als ersten zerstörenden Faktor nennt Professor Wagner:
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.

Eine interessante Erfahrung aus seiner Arbeit mit Studierenden ist:  Die Graduate-Studierenden, die im Betriebsleben stehen, sind im Vergleich zu den jüngeren Undergraduate-Studierenden oftmals die besseren Schätzer. Das ist ganz erstaunlich (selbst wenn es um so etwas geht, wie die Anzahl der Erdnüsse in einem Gefäss zu schätzen). Ich weiss nicht warum, aber sie tun es. Und das ist oftmals der Unterschied zwischen Wisdom of Crowds bestätigt oder nicht bestätigt.

[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=VkQclXoM39o[/youtube]

• Die Verspätung in der Produktentwicklung ist in allen Unternehmen ein Thema. Das Projekt Boeing 787 Dreamliner lieferte ein Beispiel, dass die Collective-Intelligence-Prognose zum Projektabschluss treffender als die der Unternehmensleitung war. Professor Wagner schildert: „Wo Boeing zunächst sagte: Ja, den Zeitplan, den wir vorgegeben haben, den kriegen wir schon hin, musste die Unternehmensspitze einen Monat später angeben: Wir haben uns geirrt, wir sind zu spät dran. Und sechs Monate später mussten sie es wieder zugeben. Die Prediction Markets (öffentlicher, in USA, wo die Teilnehmer um Geld spielen) wussten es schon im September. Die angenommene Wahrscheinlichkeit, dass Boeing den Termin schaffen würde, lag nur bei 25%. Diese Tatsache über Collective Intelligence zu hören, ist beeindruckend für Leute in Unternehmen.“
• Wagner erzählt weiter von seiner bereits einige Jahre zurückliegenden Erfahrung mit einem Unternehmen, in dem Reorganisationen im Gange waren: „Es gab kein ‚Geheimnis‘ in dem Unternehmen, was nicht in den öffentlichen Diskussionsforen besprochen wurde … wieviele Leute entlassen werden würden, wie die Umstrukturierung vorging. Im Internet gab es nie etwas zu finden.
• Dies nun führt Wagner zu einer prominenten These des Cluetrain Manifest: „Markets are Conversations“ bzw. Märkte sind Gespräche. Er sagt: Aber eigentlich ist alles Wissen Konversation. Ich spreche oftmals auch von ‚Conversational Knowledge Management‘, Knowledge Management in der Konversation. Und Wikis sind eigentlich festgehaltene, eingefrorene Diskussion; und so sollte es auch sein, dass Wissen nicht ein Produkt ist, das im Nachhinein entsteht oder was nach Projektende von der Arbeitsgruppe dokumentiert wird. Nein: Das Wissen sollte sich selbst dokumentieren, während wir ein Projekt durchführen. Dann ist das auf einmal da. Denn nur dann kann das Unternehmen es schaffen, mit dem Wissen mitzuhalten.

[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=7jdEToOY6n8[/youtube]

Hier aus dem Gespräch die wesentlichen Erläuterungen, welches „Light Knowledge“ wie und zu was verwandelt wird. 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.
• Ist es das Gleiche? (Anm.: gemeint ist die Analogie zur Alchemie, die sozusagen aus Pech Gold machen will). Nein, ist es nicht! Ich möchte wirklich wieder dieses Energie/Entropie-Beispiel nehmen: Die Energie, oder die Information, ist schon enthalten; aber sie ist niederwertig. Durch diese „Intelligenzpumpe“ (vgl. Interview-Teil 4) reichern wir die Intelligenz von diesem „Knowledge Light“ an. Das was enthalten ist, wird verbessert.
• Da wird nicht aus Nichtwissen Wissen, sondern da wird aus kleinem Wissen grosses Wissen.

[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=xhzXWX-WASg[/youtube]

• Eine Messlatte, das „Gut-genug-“ mit dem „Haargenau-Prinzip“ zu vergleichen, ist für ihn die Gegenüberstellung von Wikipedia und Citizendium, das den Anspruch hat, durch einen besseren Prozess der Qualitätssicherung bessere Artikel herzustellen. Wagner sagt: Die Artikel sehen erstaunlich gleich aus. Citizendium benutzt auch Wikipedia als ihr Basismaterial. Ich sehe nicht, dass der Prozess so qualitätssteigernd ist, und er ist eben lange nicht so schnell.
• Auch noch eine Sache, die wir lernen müssen ist: Als Akademiker sagen wir immer: das muss die reine klare Wahrheit sein, da darf nichts falsch sein. Aber als Menschen arbeiten wir doch häufig mit Informationen, die gut genug sind. … Wir müssen uns im täglichen Leben ja immer mit unvollständigen Informationen durch die Welt schlagen … und auch mit Informationen, die … teilweise falsch sind.

[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=WIooWSP8Amo[/youtube]

Die Kernaussagen in dieser Unterhaltung sind:

• Seit den späten 90er Jahren war das typische Informationsaustauschsystem im Wissensmanagement das Diskussionsforum (Discussion Forum). Da sah man, die Fragestellung fing immer interessant an; dann kam oft noch eine Verständnisfrage, dann kamen gute Antworten. Wenn der Thread, dieser Faden dann länger wird, sagen manche nur „dem stimme ich zu“ oder „das stimmt nicht“. Damit sinkt die Durchschnittsqualität des Fadens im Laufe der Zeit. Die ersten fünf, sechs oder zehn Antworten sind eigentlich hochwertig, danach nimmt die Wertigkeit ab.
  Wenn es einen Moderator gibt, dann hat der im Forum viel Arbeit. Er kann auch nicht unbedingt Sachen herauslöschen aus dem Thread, z.B. Antwort 10, wenn sich Antwort 11 darauf bezieht; dann stimmt das nicht mehr, dann ist der Faden zerbrochen.
  Eine andere leidige Sache ist noch, dass beispielsweise Antwort 11 die Antwort 10 kopiert, um darauf einzugehen.
• Das war das Schöne an den Wikis. Bei den Wikis gibt es keinen Faden, keine Wiederholung, da gibt es nur eine Antwort. Und wenn jemand die Antwort verbessern will, schreibt er etwas dazu.
  Wenn man dem zustimmen will, kann man es eventuell in eine Diskussionsseite (Talk Page) dazuschreiben. Wenn man etwas ändern will, schreibt man es in den Artikel rein. Damit ist der Artikel in sich selbst von weitaus höherer Qualität als die Durchschnittsqualität eines Diskussionsfadens.
• Dann kommen natürlich die „Eyeballs“. Das Prinzip erkannte Linus Torvalds, der Erfinder des Linux. Es ging um Software-Fehler. Es ist für einen Softwareentwickler furchtbar schwierig, alle Fehler zu sehen. Einige Fehler finden sich erst nach Jahren.
  Wir alle kennen das, wenn wir einen Artikel schreiben. Nach dem zehnten Mal Durchlesen sehen wir nicht mehr, welche Fehler darin sind. Ein neues Paar Augen kann etwas sehen, was wir nicht mehr sehen. Und viele neue Paare Augen finden die skurrilsten Fehler. Und darum sind viele Paare Augen besser als ein Paar geschulte Augen.
• Wenn wir auf das Millionärsspiel-Prinzip zurückgehen (siehe: Dass Kollektive Intelligenz funktioniert …): Die Zuschauer wissen nicht alles, sie wissen aber einen Fall, der falsch ist. Im Wiki sehen sie: hier in diesem Spezialfall stimmt der Artikel nicht. Viele Augen, die immer die Spezialfälle, die falsch sind, ausschliessen können, erhöhen damit die Qualität des Produktes.
• Genial ist, dass man keine E-Mail-Korrespondenz mit dem Autor führen muss, denn zwei Wiki-Prinzipien sind: Sofort Publizieren, d.h. wenn ich den Knopf drücke, kann die Welt das sehen. Damit ist sofort meine Änderung sichtbar und damit änderbar. Und die anderen können wiederum ruck-zuck gleich redigieren. Sofort erhält man Rückmeldung.

Vertiefende Literatur:
Majchrzak, Ann; Wagner, Christian: The Wiki in Your Company: Lessons for Collaborative Knowledge Management. APC (Advanced Practices Council of the Society for Information Management) Sponsored Report, Dec. 2006 (gemäss diesen Angaben: available at no fee through APC Manager  @simnet.org).

[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=j9Vci2Es9Bk[/youtube]

Die Kernaussagen sind zusammengefasst diese:

• In der Industrialisierung wurde erreicht, dass relativ hochkomplizierte mechanische Produkte von Leuten erstellt wurden, die eigentlich relativ wenig Wissen hatten. Das war ja das Prinzip: Angelernte konnten ein Auto bauen. So kommt die Analogie auf, dass wir heute auch wenig Wissende hochkomplizierte Informationsprodukte bauen lassen, wie Enzyklopädien.
• Aber diese kollektive Intelligenz ist nur ein Teilgebiet dieses Wissensmanagements (WM). Der Grossteil des WM fokussiert sich eigentlich immer noch darauf, traditionellere Wissensprodukte zu erstellen, sagen wir Internet-Anwendungen, oder so etwas. Da ist die Industrialisierung nicht so der Punkt.
• Die Analogie für die kollektive Intelligenz sehe ich so: Das ist für mich wie eine Art Wärmepumpe: Die Wärmepumpe entzieht dem Boden Energie, der relativ wenig Energie hat. Indem wir mit dieser Wärmepumpe diese Energie auf eine höhere Stufe stellen, wird die damit nutzbar. Was wir mit der kollektiven Intelligenz machen ist eigentlich relativ wenig. Wir haben viel Information, aber mit einem geringen Informationsgehalt. Und wir benutzen wie eine „Intelligenzpumpe„, um den Informationsgehalt damit zu erhöhen.
• WM allgemein, das sind so Prozesse wie Wissensaustausch und die Wissensverteilung, diese WM-Systeme an die Masse zu geben, … sie so zu vereinfachen, dass es ein Enduser-Wissensmanagement gibt, das ist der erste Schritt. Dann werden wir nachher sehen, dass diese kollektive Intelligenz als Seiteneffekt auf einmal aufkommen kann.

Was Interesse, aber auch relativ grossen Widerstand hervorruft, sind Prediction Markets. Lassen Sie sich diese hier im Gespräch mit Prof. Dr. Christian Wagner erklären.

[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=mpUorhfB1Pc[/youtube]

P.S.: Die Fotos im Hintergrund stammen von Marc Progin (vgl. Interview-Vlog mit Diashow)

Es fällt den Leuten schwer zu glauben, wie Prognosen von Wahlsiegen, Sportergebnissen oder auch Ereignissen in der Entscheidungsfindung bei Unternehmen über eine Lotterie und mit Geldeinsatz funktionieren können:

• Prediction Markets können besser sein als Fokusgruppen
• Spielgeld oder richtiges Geld, das macht keinen so grossen Unterschied
• die „Könner“ (die das Wissen haben) spielen darum, auf der Rangliste ganz oben zu sein. Sie wollen gewinnen, wenn es darum geht, ihr Wissen zu zeigen.

Mit dem Wahlsieg von Obama hat sich Collective Intelligence – wie ebenso bereits im Gespräch und Blogpost zu Google Search Trends gezeigt – gleichermassen in der Ausprägung eines Prediction Markets bewährt. Als Visiting Professor hat Prof. Dr. Christian Wagner unsere Studierenden des Kurses „Knowledge Management in Global Business“ noch am Tag vor der Wahl auf diese Daten des Intrade Prediction Markets hingewiesen:

Die erste Einstellung von Executives ist eigentlich immer Stutzigkeit, ein bisschen Missglauben, wenn sie von Collective Intelligence hören. Dass diesem ersten Eindruck durch gut gewählte Beispiele Einsichten folgen, hören wir in diesem und in weiteren Ausschnitten aus einem Gespräch mit Prof. Dr. Christian Wagner.

[youtube]http://de.youtube.com/watch?v=RlEiltuYxxo[/youtube]
Stutzig werden bedeutet ja inne halten und offen sein für potentielle Aha-Effekte. Einen solchen Aha-Effekt ruft regelmässig das Beispiel „Wer wird Millionär“ hervor. Das gibt es auf der ganzen Welt.

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:

• 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.

Das ist ganz erstaunlich, … das ist was passiert.

Zum morgigen „Case-Friday-Tag“ startet eine neunteilige Vlog-Serie über Collective Intelligence bzw. Wisdom of Crowds, wie auch oft gesagt wird. Im Interview mit Prof. Dr. Christian Wagner, der diese Prinzipien schon viele Jahre im Kontext von Wissensmanagement und Innovation praxisnah erforscht, werden typische Fragen und Aussagen, die Sie wie viele andere vielleicht noch stutzig machen, erklärt.

Den Einstieg bildet einmal der Schluss unseres Gesprächs, in dem von der damals noch bevorstehenden Präsidentenwahl in USA die Rede war. Mit dem Wahlsieg von Obama hat sich eine Hypothese von Professor Wagner – und ein Anwendungsfall von Collective Intelligence – quasi bestätigt.

[youtube]http://de.youtube.com/watch?v=6oyIjEppQgE[/youtube]

Was Wagner im Bereich der Manifestationen von Kollektiver Intelligenz in jüngster Zeit besonders überraschend findet, ist die Fähigkeit der Clicks – also des Google-Search-Verhaltens der Leute – so viele zukünftige Ereignisse vorherzusehen. Es sieht so aus, als ob Google Search Trends uns die Wahl voraussagt, meint er.

Als Visiting Professor hat Prof. Dr. Christian Wagner seine Erkenntnisse und Erfahrungen zu „Collective Intelligence“ und zu  „Disruptive Innovation“ mit unseren Studierenden des Kurses „Knowledge Management in Global Business“ geteilt. Ihnen hat er noch am Tag vor der Wahl diese Daten zukommen lassen:

P.S.: Die Fotos im Hintergrund stammen von Marc Progin (vgl. Interview-Vlog mit Diashow)