Strategien für die Durchführung von Design Science Research

Der erste Teil der Aufgabenstellung ist das Lesen des zu untersuchenden wissenschaftlichen Textes Distinguishing and contrasting two strategies for design science research von Juhani Iivari. Zudem gilt es, sich in den dort zitierten Quellen Hintergrundwissen anzueignen. Auf dieser Basis soll die Motivation des Autos erläutert werden.

In dem Text von Iivari werden zwei Strategien für Design Science Research (DSR) vorgestellt, die zu vergleichen sind. Jeweils wird ein anschauliches Beispiel aus der Softwareentwicklung dargestellt. Die Beispiele werden anhand von 16 Dimensionen erläutert, in denen sich die beiden Strategien differenzieren. Die Dimensionen gehen ebenfalls aus dem Text hervor. Zudem werden Implikationen des Autors für Foscher zusammengefasst und hinterfragt.

Motivation: 

Ein junges Thema der Wirtschaftsinformatik ist “Design Science Research“. Dieser Forschungsansatz ist eine rigorose, relevante und gestaltungsorientierte Herangehensweise zur Problemlösung und wird als konstruktionsorientierte Methode eingeordnet. Eine Idee, die sich hinter dieser Methode verbirgt, ist das Entwerfen und Evaluieren von innovativen IT-Artefakten unter Berücksichtigung der Praxisrelevanz, mit Hilfe eines iterativen und adaptiven Vorgehens.

IT-Artefakte können nicht einfach verallgemeinert werden und sind unter anderem im Grad der Individualität kategorisiert. Ein Beispiel dafür ist die Einteilung in Standard (Einsatzmöglichkeiten für viele Anwender mit gleichen Anforderungen) oder speziell (für einzelne  Anwender mit spezifischen Anforderungen).

Dadurch entsteht ein grundlegendes Problem und stellt die Frage in den Raum: „Wann ist welches Vorgehen bzw. welche Strategie sinnvoll?“

Ziel

Die Arbeit wurde erstellt, da es laut Iivardi noch keine Gegenüberstellung der beiden DSR-Strategien gibt. Beide Strategien werden anhand von 16 Dimensionen gegenübergestellt und verglichen. Der Autor versucht durch den Artikel die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der beiden Strategien zu verdeutlichen. Iivardi verdeutlicht mit dieser Arbeit die Wichtigkeit, sich vor einer Forschungsarbeit mit den Unterschieden der beiden DSR-Strategien auseinanderzusetzen und für die eigene Arbeit die passende Strategie zu wählen.  Forscher sollen durch diesen Artikel einen Überblick über die jeweiligen Vor- und Nachteile erhalten. (Iivari, J., 2015)

Zentrale Untersuchungsergebnisse: 

Der Autor beschreibt 16 Dimensionen, in denen sich die beiden Strategien voneinander unterscheiden. Im Folgenden wird näher auf die Unterschiede bezüglich der Dimmensionen eingegangen.

Dimension 1. Researcher-client relationship

Strategie 1: Die Verbindung zu einem Ausgangspunkt z.B. in Form von einem Kunden mit einem Interesse an einem bestimmten Anwendungsgebiet ist möglich, jedoch ist diese Option keine Voraussetzung.

Strategie 2: Voraussetzung für diese Strategie ist ein Bezugspunkt, der als Ausgangspunkt für die Unternehmung gilt.

Dimension 2. Major problems to be addressed

Strategie 1: Zielt auf ein Problem ab, das eine Domäne bzw. Klasse bildet. Diese Domäne bzw. Klasse kann durch eine Ansammlung von mehreren sich überschneidenden Problemen aus der Praxis zusammengesetzt werden.

Strategie 2: Betrifft ein spezifisches Problem, das keine Domäne bzw. Klasse bildet, sondern sich im Bestfall von einem ableiten oder auf eins zurückführen lässt.

Dimension 3. Typical uncertainty of a DSR

Strategie 1: Eine Vorhersage, wie hoch der Innovationsgrad oder die Komplexität der Anwendung des Lösungskonzepts sein wird, ist nur schwer bestimmbar. Dieses Risiko könnte dazu führen, dass das Ergebnis bzw. Lösungskonzept wertlos ist.

Strategie 2: Ein mögliches Problem könnte sein, dass das spezifische Lösungskonzept, das ein spezielles Problem eines Kunden betrifft, keine Weiterverwendung in der Praxis oder Forschung findet.

Ergebnis Phase 1

Ergebnis: Die erste Phase „Kontext“ zeigt mit Hilfe der ersten drei Dimensionen, welcher Ausgangspunkt für die Durchführung benötigt wird, welche Ziele die Strategie verfolgt und grenzt sich von anderen Themen ab, um damit einen Rahmen erkenntlich zu machen.

In der Dimension 1 unterscheiden sich die Strategien darin, dass Strategie 2 z. B. mit einem Kunden als Zielgruppe startet, wohingegen Strategie 1 sich die Frage stellen muss: „Wer ist meine mögliche Zielgruppe?“

In der Dimension 2 ist das Ziel, für beide Strategien im Bestfall ein Lösungskonzept für eine Domäne bzw. Klasse von Problemen zu finden. Dabei hat Strategie 2 den Vorteil, das Problem direkt unverfälscht in der Praxis zu begegnen. Strategie 1 hat meist das Problem, das Problem aus Quellen heranzuziehen die verfälscht sind, z.B. beschreiben Protokolle oft nicht die Umwelt in der sich das Problem bewegt und können dadurch die mögliche Ausgangsquelle verschleiern.

In der Dimension 3 ist Strategie 2 im Vorteil aufgrund bereits vorhandener Fremdmittel durch die dritte Partei. Strategie 1 als Forschungsauftrag ist meist auf die Selbstfinanzierung und die spätere Vermarktung angewiesen.

Dimension 4. Artefacts built

Strategie 1: Theoretisches grundlegendes Konzept für ein IT-Meta-Artefakt als Beitrag für die Forschung, das als Ausgangspunkt für die Ableitung von weiteren IT-Artefakten geeignet ist. Diese IT-Artefakte zielen auf einen möglichen Einsatz in der Praxis ab.

Strategie 2: Ein implementierungsfähiges IT-Artefakt bzw. IT-System für den praktischen Einsatz in der Realwelt, das darauf abzielt ein spezielles Kundenproblem zu lösen. Ebenso wird auch hier auf die Wiederverwendung gezielt.

Dimension 5. Primary role of the real system implementation

Strategie 1: Die Umsetzung des IT-Artefakt als Realwelt-System kann als sogenanntes „Proof-Of-Concept“ verwendet werden, um kritische Punkte wie z.B. die Wirtschaftlichkeit zu klären.

Strategie 2: Das geplante IT-Artefakt dient primär der Lösung eines bestimmten Problems. Weiterhin kann es als Ausgangspunkt für Evaluationsfragen oder Forschungsfragen genutzt werden.

Dimension 6. Nature of the target IT artefacts

Strategie 1: Ziel ist es, ein generisches Artefakt bzw. System zu entwickeln, das ein breites Feld von bestimmten Themen abdecken kann.

Strategie 2: Die primäre Eigenschaft des Artefakts ist die Lieferung einer Lösung zu einem bestimmten Problem, jedoch ist ein weiteres Ziel die Erweiterbarkeit des Systems, um weitere Probleme zu lösen.

Dimension 7. Typical nature of the IT meta-artefacts

Strategie 1: Das IT-Metaartefakt sollte sich durch einen hohen Grad von Innovation auszeichnen und Ausgangspunkt für technische Neuerungen aus den unterschiedlichsten Bereichen der IT sein, wie z.B. Hard- und Software.

Strategie 2: Mögliche Ziele, eines möglichen IT-Metaartefakts innerhalb der Strategie 2 sind neue, innovative Design Prinzipien.

Dimension 8. Innovativeness

Strategie 1: Der Innovationsgrad des IT-Metaartefakts ist nur schwer abschätzbar und kann sich zwischen wertlos und wertvoll bewegen. Grund ist die Frage der Verwendungsmöglichkeit von gewonnenen Know-How für die Wissenschaft.

Strategie 2: Diese Strategie bewegt sich zwischen dem Beitrag der Wissenschaft und Wirtschaft. Diese Parteien bestimmen auch den Grad der Innovation der Artefakte. Während die Wissenschaft neue Probleme und Lösungen aus der Praxis entdeckt, die in der reinen Theorie unentdeckt bleiben, könnte ebenfalls die Wirtschaft gleichzeitig theoretisches Know-How gewinnen, das durch reine praktische Erfahrung nicht erlangt werden könnte.

Dimension 9. Practical relevance

Strategie 1: Beschäftigt sich primär mit der Theorie auf dem Gebiet der Wissenschaft und stellt dadurch auch Verbindungen zur Praxis her. Durch diese Vorgehensweise variiert der Beitrag zur Praxis sehr stark.

Strategie 2: Bewegt sich hauptsächlich nah an Problemen aus der Praxis und hat damit einen sehr engen Bezug und hohen Beitrag zur Praxis.

Ergebnis Phase 2

Die zweite Phase „Ergebnisse“ umfasst fünf Dimensionen, die das IT-Artefakt als Ergebnis aus unterschiedlichen Perspektiven beschreibt. Damit wird der Beitrag und die Verwendungsmöglichkeit zu Praxis und Theorie oder Wissenschaft und Wirtschaft verdeutlicht.

Alle Dimensionen zusammengefasst, ergeben z.B. folgende Ergebnisse.

Strategie 1 entwickelt zwei Arten von Artefakten. Erstens ein konzeptionelles IT-Metaartefakt und zweitens ein IT-Artefakt als mögliche Umsetzung für ein Realwelt-System.

Strategie 2 liefert drei Arten von Artefakten. Erstens ein IT-Artefakt als Realwelt-System für ein bestimmtes Problem, zweitens ein konzeptionelles IT-Metaartefakt als Forschungsbeitrag und drittens weitere IT-Artefakte für andere Anwendungsgebiete.

Dadurch wird deutlich das Strategie 2 auf Artefakte setzt, die eine hohe Praxistauglichkeit nachweisen können.

Dimension 10. Major process driver

Strategie 1: Der immer wiederkehrende Input, der einen Transformationsprozess erlebt, ist das IT-Metaartefakte als Lösung für eine Domäne bzw. Klasse von Fragen. Dieser wird durch die Möglichkeit der Iteration durch verschiedene oder sich selbst wiederholende Phasen bis zu einem bestimmten Punkt weiterentwickelt.

Strategie 2: Im Kern der Strategie steht die Erfahrung, die durch unterschiedliche Methoden erweitert wird, bis sich daraus eine praxistaugliche Lösung entwickelt.

Dimension 11. Research methods

Strategie 1: In der Entstehungsphase des IT-Metaartefakts werden Forschungsmethoden aus dem Bereich Design-Science-Research und in der Evaluationsphase empirischen Methoden verwendet.

Strategie 2: Zu Beginn, wenn der Austausch zwischen Forscher und Kunde stattfindet, werden Forschungsmethoden wie Action Research oder Action Design Research verwendet. Bei der Entwicklung des Lösungskonzepts verwenden beide Strategien Methoden aus dem Bereich Design-Science-Research und schließt am Ende oft mit empirischen Forschungsmethoden wie z.B. Feldtests ab.

Dimension 12. Generalization

Strategie 1: Wie aus Dimension 2 entnommen werden kann, ist die Entwicklung einer Domäne bzw. Klasse von Problemen Bestandteil der Forschungsfrage, die der Ausgangspunkt für Strategie 1 ist.

Strategie 2: Die Bildung einer Domäne bzw. Klasse aus einer Menge von Problemen besteht aus fünf Phasen und ist ein sinnvoller aber optionaler Bestandteil der Strategie 2.

  1. Phase 1: identifiziere Probleme bei der Realisierung der Lösung.
  2. Phase 2: kategorisiere erkannte Probleme.
  3. Phase 3: identifiziere gewonnene Erkenntnisse aus der Entwicklung und Umsetzung des Lösungskonzepts.
  4. Phase 4: kategorisiere gewonnene Erkenntnisse.
  5. Phase 5: finde Verbindung zwischen Kategorien von Problemen und Erkenntnissen.

Ergebnis Phase 3

Die dritte Kategorie „Prozess“ beschreibt Kernthemen, die beim Entwerfen und dem darauffolgenden Evaluieren aufkommen, mit Hilfe von drei Dimensionen.

In Dimension 10 zeigt sich, dass Strategie 1 durch einen stetigen Entwicklungsprozess getrieben wird und im Kern des Ganzen steht ein IT-Metaartefakt. Dagegen wird in Strategie 2 die gewonnene Erfahrung im Bezug zur Frage „Was ist die Lösung?“ auf dem Lösungsweg verwendet, um das IT-Artefakt so lange anzupassen, bis die Antwort gefunden ist.

In Dimension 11 bedienen sich beide Strategien situationsabhängig unterschiedlicher Forschungsmethoden, die sich auch überschneiden.

In Dimension 12 ist der Kern die Generalisierung bzw. Bildung einer Klasse von Problemen. Dieser ist ein fester Bestandteil vom Ausgangspunkt der Strategie 1 bereits und benötigt damit keine nähere Betrachtung. Strategie 2 kann eine Generalisierung anstreben um den Nutzen der Strategie weiterhin zu erhöhen.

Dimension 13. Access to a client

Strategie 1: Es besteht keinerlei Voraussetzung für eine dritte Partei.

Strategie 2: Diese Strategie bezieht sich auf einen bestimmten Ausgangspunkt, der in Verbindung mit einer dritten Partei steht. Damit ist die Voraussetzung und Abhängigkeit zu einem Kunden festgelegt.

Dimension 14. Expertise needed

Strategie 1: Setzt meist auf Disziplinarität.

Strategie 2: Verwendet meist Multi- oder Interdisziplinarität.

Dimension 15. Research team

Strategie 1: Die Größe einer Forschungsgruppe reicht von einer Person bis zu mehreren größeren Gruppen. Dabei gilt zu beachten, dass dabei nicht alle Beteiligten ein Interesse an der Forschung haben.

Strategie 2: Eine übliche Arbeitsgruppengröße besteht aus 3 bis 10 Personen. Meist werden bei der Implementierung der Lösung weitere Personen herangezogen.

Dimension 16. Time and cost

Strategie 1: Der Ressourcenrahmen wird durch das Forschungsziel bzw. die Forschungsfrage im Zusammenhang mit dem IT-Metaartefakt bestimmt. Eine mögliche Realisierung der gewonnenen Artefakte als Ganzes oder nur zum Teil ist oft zeit- und kostenintensiv.

Strategie 2: Der Ressourcenrahmen ist durch die dritte Partei gegeben und geregelt. Eine intensive Integration der durchführenden Parteien in das Projektgeschehen führt zu einer hohen Kosten- und Zeitintensität.

Ergebnis Phase 4

Die vierte und letzte Kategorie „Ressourcen Anforderungen“ beinhaltet vier Dimensionen, die eine Aufstellung der notwendigen Ressourcen zur Durchführung darstellt.

Dimension 13 zeigt, dass Strategie 1 keinerlei Abhängigkeit zu einer dritten Partei besitzt. Dagegen ist der Zugang zu einer dritten Partei für die Strategie 2 essenziell. Grund dafür ist, dass diese dritte Partei der Ausgangspunkt für die Unternehmung ist. Das bedeutet, dass die Forschungsgruppe wissen muss, was das Problem ist. Ohne diesen Zugang an Information von dieser dritten Partei ist eine Durchführung nicht möglich.

Dimension 14: Strategie 2 verwendet Disziplinen die übergreifend sind, nicht nur auf der Basis Austausch von Ergebnissen, sondern auch Denkweisen, Methoden und weitere werden überschnitten. Strategie 1 bleibt einer Disziplin treu und vertieft diese weiter bei Bedarf.

Dimension 15 zeigt, dass es in Verbindung zur Kerngruppengröße wesentliche Unterschiede zwischen den Strategien gibt, aber beide diese erweitern, wenn es um eine Realisierung geht.

Dimension 16 lässt erkennen, dass der Unterschied der Strategien in der Abhängigkeit liegt. Geht es um Zeit und Kosten, sind beide Strategien auf Augenhöhe. Geht es um Kontrolle und Unabhängigkeit ist Strategie 1 klar im Vorteil, weil diese nicht in ein Projektgeschehen eingebunden werden müssen und die Budgetkontrolle in den eigenen Händen liegt.

(Iivari, J., 2015)

Beispiel zur Veranschaulichung: 

Strategie 1

Für Strategie 1 eignen sich Framework-Communities als ein Beispiel. Parteien in unterschiedlichen Größen, die bis über 1.000.000 Mitglieder zählen, sammeln Informationen zu Problemen aus dem Bereich der Software-Entwicklung und arbeiten gemeinsam an der Entwicklung dieser Frameworks.

Diese gewonnenen Informationen werden dazu verwendet, Probleme und Lösungen zu kategorisieren und daraus generische IT-Metaartefakte zu entwickeln. Sie können innerhalb der Frameworks dann schnell und unkompliziert verwendet werden.

Diese IT-Metaartefakte werden innerhalb eines Frameworks umgangssprachlich als Werkzeug bezeichnet.

Bei einer Kategorisierung von Problemen und Lösungen wurde erkannt, dass für unterschiedlichste Software-Projekte eine eindeutige und einfache Benutzeridentifikation unverzichtbar ist. Dies bedeutet, dass eine große Anzahl von Projekten von diesem Thema betroffen waren.

Dazu gehör - wie aus Facebook, Youtube und weiteren Portalen bekannt - die Registrierung, der Login und Logout. Auf dieser Grundlage entwickelte die Laravel Community das Werkzeug „auth“, dass in diesem Fall das IT-Meta Artefakt wiederspiegelt. Dieses Werkzeug kann flexibel auf die eigenen Bedürfnisse bzw. Probleme angepasst und anschließend als Lösung eingesetzt werden.

Weiterhin ist diese Vorgehensweise in der Forschung in Verbindung mit der Software-Entwicklung auch als Design Pattern bekannt. Darunter ist die Wiederverwendung von sich von wiederholenden Entwurfsmustern zu verstehen.

Strategie 2

Ein gutes Beispiel aus der Praxis für Strategie 2 ist die kürzlich entdeckte Sicherheitslücke, die als Meltdown bezeichnet wird.

Die Sicherheitslücke, die bei Intel-Prozessoren entdeckt wurde, erlaubt es einem Angreifer sensible Informationen aus Speicherbereichen auszulesen, die im Normalfall nicht zugänglich sein dürfen. Im Auftrag von Intel wurde eine Lösung für diese Sicherheitslücke entwickelt. Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse wurden weitere CPUs anderer Hersteller mit einer ähnlichen Architektur überprüft. Dies ergab, dass AMD-Prozessoren eine ähnliche Sicherheitslücke aufweisen, die als Spectre bezeichnet wird. Dies bedeutet, dass die Lösung in diesem Fall das IT-Artefakt ist, das im Auftrag von Intel entwickelt wurde. Dieses wurde zu einem IT-Metaartefakt generalisiert und kann nun auf andere Hersteller wie AMD angewendet werden.

(BSIFB, 2018)

Bedeutung für Wissenschaft und Praxis: 

In dem Text von Iivari werden zwei verschiedene Forschungsstrategien vorgestellt, für die der Autor Implikationen für Forscher aufstellt. Die Absicht des Textes sei es, dass Forschern die zwei unterschiedlichen DSR-Strategien bewusst werden und dass Strategien von Forschern reflektiert werden. Das soll bezwecken, dass Forscher eine geeignete Strategie für ihre Forschung wählen. Beide Strategien hätten Vor- und Nachteile. Diese seien aktuell noch nicht klar zu definieren, da es bei Strategie vor allem an Erfahrung in der Praxis mangelt. Daher sei es wünschenswert, eine Forschungstradition mit Strategie 2 aufzubauen, sodass hier Erfahrungswerte gesammelt und die Stratigie besser bewertet werden kann. Der Autor sagt voraus, dass die Popolarität von Strategie 2 in dem Feld der Informationssysteme steigen und somit zum WIssenszuwachs in diesem Forschungsfeld beitragen werde.

Die Unterscheidung der Strategien helfe, die Beziehung zwischen Action Research (AR) und DSR zu verstehen: AR sei eine wichtige Forschungsmethode, die Strategie 2 adaptiert. Zudem diffenrenziere sich AR stark von Strategie 1. Zu DSR wird gesagt, dass dies mehr eine Forschungsorientierung, als eine Forschungsmethode sei.

Strategie 1 werde hauptsächlich von akademischen Interessen geregelt und initiiert, sodass sie sich hauptsächlich in Universitätsumgebungen wiederfindet. Sie sei daher disziplinbasiert und werde hauptsächlich durch Peer-Reviews aufrechterhalten. Im Gegensatz dazu sei Strategie 2 eher lösungsorientiert. Hier generiere sich Wissen in einem Anwendungskontext, der sich auf das gesamte Umfeld beziehe, in dem wissenschaftliche Probleme entstehen, Methoden entwickelt, Ergebnisse verbreitet und Verwendungen definiert werden. Bei der Wahl von Strategie 2 gäbe es Risiken, die es zu beachtet gilt: Hierbei löse der Forscher ein Problem für einen Kunden in der Hoffnung, dass dieses Problem ein DSR-Problem ist. Allerdings sei vorher nicht klar, inwieweit die Problemlösung einen relevanten Beitrag in der Forschung leistet. Das Projekt könne sich zu sehr auf die unmittelbaren Probleme eines Kunden beziehen, sodass die Problemlösung eventuell nicht verallgemeinert werden könne. Das Risiko werde dabei erhöht, da eine intensive Einbindung in das Projekt über einen längeren Zeitraum notwendig sei und sich dadurch auch die Kosten erhöhen.

Allerdings gäbe es auch Vorteile von Strategie 2 gegenüber Strategie 1. Die Durchfühung von Strategie 2 ermögliche Zugang zu praxisrelevanten Problemen, die möglicherweise zu einem DSR-Beitrag führen. Dieser wäre dann in der Praxis verankert und somit für die Praxis relevant. Zudem sei die Arbeit mit multidisziplinären Teams interessant und anregend.

Der Autor gibt keine klare Empfehlung für eine der beiden Strategien. Es wäre für die Forschung im allgemeinen von Vorteil, wenn in Zukunft Forschungsprojekte der Strategie 2 sorgfältiger durchgeführt würden. Forscher sollten hierbei die angewandten Strategien und Methodiken beachten und dokumentierten. So könne eine Tradition von DSR nach Strategie 2 aufgebaut und Erfahrungswerte gesammelt werden.

(Iivari, J., 2015)

 

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