Das Design-Science Paradigma - ein konstruktionsorientierter Forschungsansatz

Die wissenschaftliche Literaturgrundlage der Aufgabestellung bezog sich auf den Beitrag von Hevner et al.: „Design Science in Information Systems Resarch“ (2004) und den Beitrag von Hevner: „A Three Cycle View of Design Science Research“ (2007). Dabei sollen die zentralen Inhalte und Prinzipien vorgestellt werden. Im Speziellen wird dabei das Design-Science Paradigma von dem Verhaltenswissenschaften-Paradigma abgegrenzt. Zusätzlich wird der Informationssystembegriff und der Artefakt-Begriff dargestellt. In Hevner et al. (2004) wird ein Framework vorgestellt, welches im Verlauf der Aufgabe illustriert und beschrieben wird. Die von Hevner et al. (2004) konzipierten Guidelines werden vorgestellt und an einem Beispiel erläutert. Schlussendlich wird zu den Guidelines und dem Framework kritisch Stellung bezogen werden.

Motivation: 

Die Zwei vorherrschenden Paradigmen der „Information Systems Research“ sind das Verhaltenswissenschaften-Paradigma und das Design-Science Paradigma. Die Verhaltenswissenschaften versuchen durch die Entwicklung und Überprüfung von Theorien betriebswirtschaftliches Verhalten vorauszusagen und zu erklären (vgl. Hevner et al. 2004, S. 75). Der Kern des Design-Science Paradigmas ist das Erstellen und Evaluieren von innovativen IT-Artefakten, um betriebswirtschaftliche Probleme zu lösen (vgl. Hevner et al. 2004, S. 77). Im Kern stehen sich damit Wahrheit und Nutzen gegenüber (vgl. Hevner et al. 2004, S. 80).

Um die Akzeptanz und Leistungsfähigkeit der Design-Science Forschung  gegenüber der Verhaltenswissenschaft zu gewährleisten wurde ein Framework und Guidelines entwickelt (vgl. Hevner et al. 2004 S. 75). Es ist notwendig klare und konsistente Definitionen, Guidelines und Ergebnisse in Design-Science Projekten zu erzielen, um einen erkenntnisfortschritt zu erreichen und so im Gegenzug die Akzeptanz der Design-Science Forschung zu steigern (vgl. Hevner 2007, S. 1).

Zentrale Untersuchungsergebnisse: 

Begriffsabgrenzungen:

Das Design-Science Paradigma beruht auf ingenieurswissenschaftlichen Tätigkeiten. Dabei werden zur Lösung betrieblicher Probleme neue und innovative IT-Artefakte konstruiert und evaluiert (vgl. Hevner et al. 2004, S. 76). Dem gegenüber steht die Verhaltenswissenschaft, welche ihren Ursprung in der Naturwissenschaft hat. Es werden Theorien entwickelt, die betriebliche Probleme prognostizieren und erklären sollen (vgl. Hevner et al. 2004, S. 76).

Ein IT-Artefakt wird als Konstrukt, Modell, Methode oder Instanz dargestellt und dient der Veranschaulichung betrieblicher Problemstellungen (vgl. Hevner et al. 2004 S. 77). Das Informationssystem dient innerhalb der Organisation der Verbesserung der Effektivität und der Effizienz und wird von gestalterischen Entscheidungen beeinflusst (vgl. Hevner et al. 2004, S. 77).

Framework:

Das Information Systems Research Framework (vgl. Abbildung 1) besteht aus drei Ebenen: Realwelt, Design-Science Forschung und Wissenbasis. Diese stehen durch die drei Zyklen Relevanz, Konstruktion und Rigorosität miteinander in Verbindung (Hevner 2007 S. 1). Mithilfe des Frameworks soll sichergestellt werden, dass nützliche Artefakte und Methoden, ausgehend von wirtschaftlichen Problemstellungen und Anforderungen entwickelt werden. Darauf aufbauend soll eine breite Wissensbasis angelegt werden, die der Forschung dient (vgl. Hevner et al. 2004, S. 79-81).

Die Realwelt besteht aus Menschen, Organisationen und der genutzten Technik. Menschen werden durch Rollen und ihre Fähigkeiten charakterisiert. Eine Organisation besteht aus der Unternehmensstrategie und ihren Prozessen. Die Technik umfasst die Infrastruktur und die Anwendungen, die eingsetzt werden (vgl. Hevner et al. 2004, S. 79).

Die Design-Science Forschung hat zwei Hauptaufgaben, zum einen die Konstruktion und Entwicklung von Theorien und Artefakten und zum anderen die Rechtfertigung und Bewertung von Artefakten, mithilfe von Simulationen und Analysen (vgl. Hevner et al. 2004, S. 79-80).

Die Wissensbasis besteht aus Grundlagen, welche Theorien, Frameworks, Modellen und Methoden sind und Methodologien, welche Maßnahmen und Datenanalysen enthalten (vgl. Hevner et al. 2004, S. 80).

Design-Science Research wird durch die Zyklen Relevanz, Rigorosität und Konstruktion verkörpert (vgl. Hevner 2007, S. 1). Dabei sind die Aktivitäten Relevanz und Rigorosität längerfristige Kreisläufe. Der Konstruktionsprozess sollte mehrmals durchlaufen werden und besteht aus kürzeren Iterationen (vgl. Hevner et al. 2004, S. 4).

Der Relevanzzyklus verbindet die Realwelt und die DS-Forschung. Dabei werden aus der Realwelt Anforderungen spezifiziert, Problemstellungen herausgefiltert und Potentiale abgeleitet, die in der Design-Science Forschung gelöst werden sollen (vgl. Hevner 2007, S. 3). Aus der Design-Science Forschung fließen anwendungsorientierte Beiträge zurück in die Realwelt, die dort getestet und mit den Anforderungen abgeglichen werden. Testdurchläufe sind notwendig, da Anforderungen häufig nicht korrekt oder unvollständig erhoben werden und so Probleme verhindert werden sollen (vgl. Hevner 2007, S. 2-3).

Der Rigorositätszyklus verbindet die Design-Science Forschung und die Wissenbasis. Die Ergebnisse der DS-Forschung fließen in die Wissenbasis ein und können dann für die Wissensanwendung weiter genutzt werden. Durch den Rückgriff auf die Wissensbasis kann die Innovation und die Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen sichergestellt werden (vgl. Hevner 2007, S. 3-4).

Der Konstruktionszyklus ist die Iteration zwischen Entwicklung und Bewertung von Artefakten. Es werden solange alternative Artefakte erschaffen und gegen ihre Anforderungen abgeglichen bis eine Sättigung eintritt und die Resultate in der Realwelt getestet werden oder in die Wissenbasis einfließen. Grundlage der Konstruktion und der Bewertung sind der Relevanz- und der Rigorositätszyklus. Zwischen der Konstruktion und der Bewertung eines Artefakts sollte ein Gleichgewicht angestrebt werden (vgl. Hevner 2007, S.4-5).


Abb. 1: Information Systems Research Framework in Anlehnung an Hevner et al. 2004 S. 80; Hevner 2007 S. 2

Guidelines:

Für diese Forschungsmethodik werden sieben Richtlinien aufgezeigt, die in Zusammenhang mit dem Framework stehen, um die forschenden Personen, sowie die am Ergebnis interessierten Personen zu unterstützen (vgl. Hevner et al. 2004, S. 82-90):

  1. Erschaffung eines innovativen Artefakts:

    Die Design Science Forschung zielt auf die Erstellung eines IT-Artefakts ab, welches ein wichtiges Unternehmensproblem anspricht. Dabei muss dieses ausführlich beschrieben sowie die Einführung bzw. Anwendung aufgezeigt werden. Ein IT Artefakt kann in Form eines Konstrukts, eines Modells, einer Methode oder einer Instanziierung vorliegen (vgl. Hevner et al. 2004, S. 82-84).

  2. Relevanz der Problemstellung:

    Für die Design Science Forschung ist es wichtig, dass ein relevantes Unternehmensproblem direkt angesprochen wird, da eine Veränderung und Lösung dieses Problems durch die Forschung hervorgerufen werden soll. Es soll vermieden werden, dass Unternehmensressourcen verschwendet werden ohne einen Nutzen für das beteiligte Unternehmen zu erbringen (vgl. Hevner et al. 2004, S. 84-85).

  3. Evaluation von Forschungsresultaten:

    Ein wichtiger Bestandteil der Design Science Forschung ist es, die Nützlichkeit, die Qualität sowie die Effizienz der erstellten Artefakte aufzuzeigen. Dies geschieht durch die Nutzung vorhandener, bei anderen Artefakten bewährter Methoden. Diese Evaluationsmethoden untersuchen das Artefakt auf verschiedene festgelegte Kriterien und machen es vergleichbar (vgl. Hevner et al. 2004, S. 85-87).

  4. Beitrag zum Erkenntnisfortschritt:

    Design Science Forschung ist erst dann effektiv, wenn ein deutlicher Beitrag zur Erweiterung der bestehenden Wissensbasis erfolgt. Dabei können drei Arten des Beitrages eingeteilt werden: Das Artefakt selbst, das Wissen über die Konstruktion des Artefakts sowie die Entwicklungsmethoden des Artefakts (vgl. Hevner et al. 2004, S. 87).

  5. Rigorosität der Forschungsarbeiten:

    Bei der Konstruktion sowie bei der Evaluation der Artefakte ist es wichtig, rigoros vorzugehen. Dies Bedeutet, dass die vorhandene Wissensbasis genutzt wird und eine Nachvollziehbarkeit der Entwicklung des Artefakts sichergestellt wird (vgl. Hevner et al. 2004, S. 87-88).

  6. Konstruktion von Artefakten als Suchprozess:

    Die Design Science Forschung ist ein iterativer Prozess. Das Ziel ist es das beste, effektivste Artefakt für die Problemlösung zu finden. Dabei werden zunächst nur Teile des Problems betrachtet, welche dann optimal gelöst werden und im Anschluss zur gesamten Problemlösung führen. Ein wichtiger Bestandteil dieses Suchprozesses ist die Entwicklung von Alternativen und Erweiterungen für das bestehende Artefakt. Diese werden dann gegen die Anforderungen getestet und es wird gezeigt, ob eine Verbesserung stattfindet. Im Laufe dieses sich wiederholenden Prozesses wird eine optimale Lösung gesucht (vgl. Hevner et al. 2004, S. 88-90).

  7. Kommunikation der Forschungsresultate:

    Die Forschungsergebnisse müssen jeder interessierten Personengruppe effektiv präsentiert werden. Dabei ist es wichtig zu unterscheiden, wie viel Wissen die Personengruppen mitbringen und an welche Merkmale der Forschung diese interessiert sind. So ist eine technisch orientierte Leserschaft eventuell mehr an der Entwicklung des Artefakts interessiert, während eine management orientierte Leserschaft mehr an den benötigten Ressourcen und Ergebnisse interessiert sein könnte (vgl. Hevner et al. 2004, S. 90).

Beispiel zur Veranschaulichung: 

Zur Veranschaulichung der Guidelines haben Hevner et al. drei Forschungsartikel in Bezug auf die Guidelines untersucht. Das hier vorgestellte Beispiel stammt von Markus, Majchrzak und Gasser (2002), welches eine Designtheorie für die Entwicklung eines Informationssystems zur Unterstützung von emergenten Wissensprozessen (EKP = Emergent Knowledge Processes) aufzeigt (vgl. Hevner et al. 2004, S. 95-97):

  1. Erschaffung eines innovativen Artefakts:

    Das innovative Artefakt ist eine Software mit dem Namen „TOP Modeler“. Diese ist ein OLAP Werkzeug für die Unterstützung emergenter Wissensprozesse. Die Software besteht aus mehreren Modulen wie bspw. einem User-Interface, einem Query-Generator und einem Analysemodul.

  2. Relevanz der Problemstellung:

    Für die Darstellung der Relevanz wurden verschiedene Managementaktivitäten beschrieben, welche durch EKPs angesprochen werden. Dabei wurde ebenfalls gezeigt, dass diese für viele Organisationen entscheidend sein könnten.

  3. Evaluation von Forschungsresultaten:

    Die direkte formelle Evaluation des Artefaktes wurde aufgrund von fehlenden vergleichbaren Artefakten ausgelassen. Jedoch wurde in diesem Zusammenhang nochmal auf die Darstellung der Nützlichkeit des Artefaktes eingegangen.

  4. Beitrag zum Erkenntnisfortschritt:

    Als Beitrag wird die Software selbst dargestellt sowie die zugrunde gelegten Design Grundsätze. Diese Grundsätze sollen einen Anreiz für eine spätere Evaluation und Übertragbarkeit auf weitere Informationssystementwicklungen bilden.

  5. Rigorosität der Forschungsarbeiten:

    Markus et al. verwenden theoretische Grundlagen der IS-Design-Theorie sowie Grundlagen der Organisationsdesigntheorie. Für die Entwicklung wurde das „Action Research Paradigma“ verwendet. Für die Evaluation wurden Kennzahlen aus der Literatur hinzugezogen.

  6. Konstruktion von Artefakten als Suchprozess:

    Um ein Bestmögliches Ergebnis zu erhalten, wurde die Software iterativ entwickelt. Das iterative Vorgehen und die Entwicklung verschiedener Prototypen war ein zentraler Bestandteil der vorgestellten Arbeit.

  7. Kommunikation der Forschungsresultate:

    Es wurden die „TOP Modeler“ Software sowie die Design Grundsätze der Software vorgestellt. In diesem Zusammenhang wurde die Innovation und neuen Möglichkeiten erläutert sowie neue Forschungsaufgaben aufgezeigt. Die technischen Details wurden jedoch ausgelassen, sodass technisch interessierte Leser die Software nicht direkt nachbauen können.

Bedeutung für Wissenschaft und Praxis: 

Der Aufsatz "Design Science in Information Systems Research", den Hevner et al. (2004) verfasst haben ist ein viel beachteter und einflussreicher Beitrag zum wissenschaftlichen Selbstverständnis des "Information Systems Research" (vgl. Zelewski 2007, S. 72).

Zelewski (2007) bezieht sich in seiner Publikation "Kann Wissenschaftstheorie behilflich für die Publikationspraxis sein? - Eine kritische Auseinandersetzung mit den "Guidelines" von Hevner et al" primär auf die von Hevner im Jahr 2004 erstellten Guidelines sowie sein wissenschaftstheoretisches Rahmenkonzept und führt in diesem Zusammenhang mehrere Kritikpunkte auf.

Die Argumentation von Hevner et al. verengt sich auf eine Gegenüberstellung vom konstruktionsorientierten Paradigma und dem verhaltenswissenschaftlichen Paradigma. Diese Tatsache eweist sich laut Zelewski als problematisch, da Hevner et al. seiner Auffassung nach das Verständnis vortragen, dass das verhaltenswissenschaftliche Paradigma "ausschließlich empirische Phänomene beobachtet und mittels quantitativer, vor allem statistischer Methoden analysiert" (vgl. Zelewski 2007, S. 86). Zelewski schließt daraus, dass nicht das verhaltenswissenschafltiche Paradigma, sondern das empirisch-quantitative Paradigma beschrieben wurde.

In diesem Zusammenhang kritisiert Zelewski weiter, dass Hevner et al. dem verhaltenswissenschaftliche Paradigma unterstellen, es hätte das primäre Ziel, erklärende Theorien oder Theorien zur Prognose des Verhaltens von Menschen und Organisationen zu entwickeln (vgl. Zelewski 2007, S. 87).

Die dritte Kritik von Zelewski betrifft die Gegenüberstellung vom Design Science Paradigma und dem verhaltenswissenschaftlichen Paradigma. Hevner et. al suggerieren, dass sich die beiden Paradigmen gegenseitig ausschließen, jedoch überlappen sich die beiden Paradigmen laut Zelewski. Er führt an, dass das verhaltenswissenschaftliche Paradigma ein "grundlegender Teil"  des konstruktionsorientierten Paradigmas ist. Laut Zelewski nähert man sich durch das regelmäßige iterative Vorgehen im Framework von Hevner et al. wieder an die Naturwissenschaften an, da Theorien dort regelmäßig geprüft werden und man im konstruktionsorientierten Zusammenhang auch das erstellte Artefakt als eine Art Theorie ansehen kann, die innehrlab der Iterationen geprüft wird (vgl. Zelewski 2007, S. 88).

Speziell bei den Guidelines kritisiert Zelewski, dass diese nicht überschneidungsfrei seien. Beispielsweise die erste und die zweite Guideline zielen auf einen sehr ähnlichen Zweck ab. Die erste Guideline besagt sinngemäß, dass ein brauchbares Artefakt produziert werden soll, welches ein relevantes Problem im Unternehmen anspricht. Die zweite Guideline zielt auf die Relevanz und sagt aus, dass die Design Science Forschung ein relevantes Problem fokussieren soll. Weiterhin kommt die Forderung nach dem Einsatz von streng wissenschaftlichen Methoden sowohl in der dritten, als auch in der fünften Guideline vor (vgl. Zelewski 2007, S. 102-103).

Venable setzt sich in seinem Paper "Design Science Research Post Hevner et al: Criteria, Standards, Guideslines, and Expectations" speziell mit den von Hevner et al. (2004) aufgestellten Guidelines auseinander und beurteilt diese. Ihm fehlt beispielsweise die Erwähnung von neuen oder überarbeiteten Theorien als Design Artefakt oder Forschungsbeitrag innerhalb der Guidelines (vgl. Venable 2010, S. 4).

Er geht weiterhin darauf ein, dass andere Wissenschaftler in einer Veröffentlichung herausgefunden haben, dass die Evaluation im Ansatz von Hevner et al. der größte Schwachpunkt ist, da keine qualitativen Froschungsmethoden in der Evaluation vorgesehen sind. Weiterhin sei es schwer, die sechste Guideline (Design as a Search Process) in der Evaluation ausreichend zu adressieren (vgl. Venable 2010, S. 5).

Venable fand in seinem Artikel heraus, dass die Guidelines nicht gleich wichtig sind und dass die Guidelines "zu mechansisch", "zu dogmatisch" und "zu simpel für die Nutzung als Checkliste" sind, obwohl Hevner et al. ihre Guidelines selbst als Evaluationsinstrument adressiert haben. Ergänzend sei zu beachten, dass die Wichtigkeit der Guidelines abhängig vom Kontext, von der Art des Artefakts und dem Forschungsbereich sind (vgl. Venable 2010, S. 8).

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