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Welchen Einfluss haben die Wissenschaften auf die Entstehung von Innovationen?

Welchen Einfluss haben die Wissenschaften auf die Entstehung von Innovationen?

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Abschlussberichte > Abschlussbericht 6. Initiative > Welchen Einfluss haben die Wissenschaften auf die Entstehung von Innovationen?

Holger Kienle

Innovation im digitalen Ökosystem
Inhaltsverzeichnis
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Problem: Die Wissenschaften sind ein Akteur (siehe auch: Wer sind die AkteurInnen und welche Möglichkeiten und Verantwortung haben sie?) im digitalen Ökosystem, der an der Entstehung von Innovationen beteiligt sein kann. Grundsätzlich gilt: Das Wesen von Wissenschaft ist Erkenntnisgewinn. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage, ob das Produzieren von Innovation von den Wissenschaften als Kernaktivität gefordert werden soll oder nicht. Wenn ja, dann stellt sich die weitere Frage, wie Innovationen gezielt gefördert bzw. Hemmnisse abgebaut werden können (siehe auch: Wie kann und sollte digitale Innovation gesteuert werden?).

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Kontext: Wissenschaftliche Forschung kann mit Hilfe von Pasteur’s_Quadrant in verschiedene Stoßrichtungen unterteilt werden (siehe Abbildung; siehe auch Denning, Peter J., Flatlined, 2002). Motivation für Forschung kann unterschieden werden in die Suche nach neuen fundamentalen Erkenntnissen (Grundlagenforschung, Wissenschaft als Selbstzweck, pure basic research) oder die Lösung eines bereits mehr oder weniger klar identifizierten Problems (angewandte Forschung, pure applied research). Bei letzterem Ansatz ist die Forschung stark von potentiellen Einsatzmöglichkeiten geleitet. Grundsätzlich können beide Wege zu Innovationen führen, wobei nur bei ersterem Ansatz eine reine Erfindung/Entdeckung – die dann nicht in eine Innovation mündet – als ein (wissenschaftlicher) Erfolg angesehen werden kann. (Plakativ ausgedrückt: Wenn Grundlagenforschung unmittelbar in eine Produkt- oder Serviceinnovation mündet, dann hat sie ihren Auftrag verfehlt.) Forschung kann beide Wege vorteilhaft kombinieren, sowohl, um als Ergebnis Innovationen zu schaffen, als auch, um generelle Prinzipien, Methoden und Techniken abzuleiten (use-inspired basic research). Universitäre Forschung ist fast immer inkrementell/evolutionär – und nicht revolutionär –, auch wenn manche Förderstellen in ihren Forschungsaufrufen der Paradigmenwechselmanie verfallen sind. (siehe: Meyer, Bertrand, Long Live Incremental Research!, 2011. Dort auch: „it is understandable that the research funders want people to innovate. But telling [researchers] that every project has to be epochal [...] will not achieve this result.“)

Spannungsfelder: Generell lässt sich sagen, dass akademische Strukturen nicht unbedingt einen guten Nährboden für Innovationen darstellen, da Innovation keinen primären Anreiz im wissenschaftlichen Umfeld darstellt – Faktoren und Metriken wie Publikations- und Zitierzahlen sowie erhaltene Preise eines Forschers oder einer Forscherin sind gewichtiger für dessen/deren Reputation in den Wissenschaften. (In manchen Fächern wird Reputation durch weitere Faktoren bestimmt, die einen direkteren Bezug zu Innovationen haben (z. B. Patente in den Ingenieurwissenschaften).) Die Hürde für eine erfolgreiche Publikation ist im Allgemeinen „nur“ eine neue Erfindung/Entdeckung – unabhängig davon, ob es sich dabei auch um eine Innovation handelt oder nicht. Die Ausbildung und der Werdegang eines Wissenschaftlers/einer Wissenschaftlerin machen ihn zum Spezialisten/ sie zur Spezialistin für Publikationen (publish or perish). Umgekehrt sind die WissenschaftlerInnen am erfolgreichsten, die das „Reputationsspiel“ am besten beherrschen (z. B. durch publons). Bei diesem Spiel sind Innovationen eher hinderlich, da sie zusätzlichen Aufwand bedeuten, der anderswo besser investiert wäre. Daher wird die Entscheidung der WissenschaftlerInnen, Innovationen zu produzieren, primär aus eigenem Antrieb erfolgen und für ihn/sie sogar eher mit potentiellen Nachteilen verbunden sein.

Lösungen: Der hohe Spezialisierungsgrad von WissenschaftlerInnen führt dazu, dass sie eher geeignet sind, neue Ideen, Prinzipien und Paradigmen zu generieren, als Produkte zur Marktreife zu bringen. Es gibt zahlreiche Modelle zum Technologietransfer, die dabei helfen sollen, Brücken zwischen den Wissenschaften und anderen AkteurInnen zu schlagen. Diese Ansätze sind hilfreich, aber der Transfer von Ergebnissen erweist sich nach wie vor oft als schwieriger als gedacht (siehe auch: Unterscheiden sich digitale Innovationen von traditionellen Innovationen und könnten sie von einer speziellen Förderung profitieren?). Das Triple Helix Model verfolgt die Vision einer „Enterpreneur-Uni“ durch enge Kollaboration zwischen Universität, Industrie und Staat. Ein anderer Ansatz besteht in einem Prozess, der verschiedene Interessen(gruppen) durchweg integriert und somit spätere integrative Aktivitäten (die dann als „Nachgedanke“ stattfinden) minimiert oder gar überflüssig macht. Google verfolgt z. B. einen Forschungsansatz von „maximally connecting research and development“ mit dem Ziel, „to minimize or even eliminate the traditional technology transfer process“. (siehe: Spector, Alfred / Norvig, Peter / Petrov, Slav, Google’s Hybrid Approach to Research, Communications of the ACM, Vol. 55 No. 7, Pages 34-37.) Eine andere wichtige Rolle der Wissenschaft, die weiter gestärkt werden könnte, besteht in der „Innovationsfolgenabschätzung“, d. h. darin, Chancen und Risiken von Innovationen systematisch zu analysieren (siehe auch: Wie kann und sollte digitale Innovation gesteuert werden?).

Fazit: Wissenschaft und Innovation sind miteinander verflochten und können daher nicht isoliert betrachtet werden. Dabei ist das Verhältnis zwischen Innovation und Erkenntnisgewinn, das die Wissenschaften hervorbringen sollten, eine Weichenstellung, die politisch und gesellschaftlich zu diskutieren ist – gerade im Kontext des digitalen Ökosystems. Damit Innovationen in den wissenschaftlichen Bereichen, wo diese auch explizit gewünscht werden, voll zur Entfaltung kommen können, müssen sich die Anreizstrukturen verändern, sowohl im akademischen Umfeld, in dem der Forscher tätig ist, als auch innerhalb der wissenschaftlichen Gemeinschaft. Generell gilt aber: Die Hoffnung, dass die Wissenschaft direkt Innovationen im großen Stil befeuert, sollte nicht zu sehr geschürt werden. (Management-Guru Peter Drucker benennt sieben Innovationsquellen: the unexpected; the incongruity; innovation based on process needs; changes in industry or market structure; demographics; changes in perception, mood and meaning; new knowledge. Die Wissenschaften tragen nur zum Bereich „new knowledge“ bei – und dieser Punkt steht bei Drucker an letzter Stelle.)

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