Anja Christine Wagner | UEBERflow
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© a c w Ex p e r t I n n e n - B e f r a g u n g 210 • Kooperation: Vertrauen kann sich besser in freien Märkten ohne zentrales Regelwerk entfalten. Um zu positiven Entscheidungen der Weisheit der Vielen zu gelangen, sollten allerdings gewisse Rahmenbedingungen gegeben sein (ebd.): 1. Diversität: Heterogene Gruppen mit jeweils individuellem Kenntnisstand sind eine wesentliche Voraussetzung kollektiver Intelligenz. 2. Unabhängigkeit: Die einzelnen Meinungen sollten nicht von anderen Personen abhängig sein. 3. Dezentralisierung: Lokales und spezialisiertes Wissen des Einzelnen ist erforderlich, um die Weisheit der Vielen aufzubauen. 4. Aggregation: Konkrete Mechanismen ermöglichen die Synästhesierung des kollektiven Wissens aus den verschiedenen Einzelmeinungen. Während kollektive Intelligenz eher dem theoretisch analytischen, philosophischen Raum entspringt, beschreibt Crowdsourcing die Übernahme von Open-Source- Prinzipien auf sozio-kulturelle Phänomene aus pragmatischer Perspektive. So lassen sich z.B. Jobs in einer offenen Ausschreibung outsourcen, so dass diese Aufgabe statt einer klar definierten Person von einer unspezifizierten Personengruppe erledigt werden kann (Howe 2008). Oder über ein kollektives Ausbalancieren von persönlichen Erfahrungen und Datenspuren lassen sich den einzelnen NutzerInnen die maschinell ausgelesenen und algorithmisch als Empfehlung zusammen gefügten Daten als Mehrwert darreichen (Segaran 2008). Abschließend lässt sich in diesem Rahmen feststellen: Um die kollektive Intelligenz temporär verbundener Personen im Rahmen strukturierter wissenschaftlicher Methoden nutzen zu können, bedarf es einiger Grundregeln. Im nächsten Kapitel soll abschließend diskutiert werden, wie die hier interessierenden Fragestellungen im Rahmen der vorliegenden Arbeit methodisch bewältigt werden können. 4.1.3.2 A BSC HLIES SEN DE S METHODE N-DESIGN Oben wurde festgestellt, dass in dieser Arbeit eine Delphi-ExpertInnen-Befragung im Rahmen der Szenariotechnik eine geeignete Forschungsmethode darstellt, um eine erste Orientierung zu erhalten, wie sich die offenen Fragen aus Kapitel 3.4.3 tendenziell beantworten liessen. Angesichts der interdisziplinären Anlage dieser Arbeit und dem Bedeutungsrückgang von persönlicher Expertise in der Netzwerkgesellschaft, gilt es anschließend, die subjektiven Vorstellungen einzuordnen in die „objektiven“ bildungspolitischen Rahmenbedingungen. Vor diesem Hintergrund wäre jetzt zu fragen, wie sich eine selbstorganisierte, emergente ExpertInnen-Gruppe für eine Delphi-Studie finden liesse, die zwar zentralen, von der Autorin vorgegebenen Fragestellungen folgt, ihre spezifische
© a c w Ex p e r t I n n e n - B e f r a g u n g 211 Diskurs-Form aber selbst wählt. Sofern für die vorliegende Analyse keine Möglichkeit besteht, digitale Netzwerkeffekte aufgrund algorithmischer Formeln oder technologischer Systeme zu nutzen, schliessen sich große, webgestützte Samples aus. Eine Real-Time-Delphi-Analyse als webbasierte Kommunikationsplattform einer interdisziplinären ExpertInnen-Gruppe mit kollektiver (Schwarm-)Intelligenz ermöglicht einen guten Kompromiss. • Zum einen entspricht die Delphi-Methode einer kontrollierten Debatte einer begrenzten Gruppe und dient weniger der Wahrheitssuche, sondern der Bewertung bzw. dem Austausch. Insofern wird der Frage der Zusammensetzung der gezielt zufälligen Gruppe eine entscheidende Bedeutung zukommen. • Zum anderen ermöglicht ein webbasierter Zugang einen offenen Austausch der Meinungen sowohl in flexibler, archivierter, jederzeit modifizierbarer Form als auch in Echtzeit. Indem einer asynchronen Runde eine synchrone Online-Ko- Präsenzrunde angeschlossen wird, können die Vorteile der anonymen Delphi- Methode mit dem unmittelbaren Feedback der anderen ExpertInnen in einem überschaubaren Zeitrahmen verknüpft werden. • Des Weiteren besteht die Möglichkeit bei der Auswahl der beteiligten ExpertInnen, diese selbst weitere Personen für die Untersuchung vorschlagen zu lassen, um eine heterogene Gruppe zusammenzustellen. Als Projektionsfläche der interdisziplinären RTD-Untersuchung soll ein hypothetisches Szenario dienen, das auf den theoretischen Ausarbeitungen der Kap. 2 und 3 beruht. Dieses Szenario wird in Form eines zukünftigen Leitbildes formuliert, um eine Vorausschau zu ermöglichen, in dessen Zeitrahmen sich noch politische Handlungsempfehlungen formulieren lassen. Für dieses szenarische Leitbild werden dann aus den in Kapitel 3.4.3 aufgeworfenen offenen Fragen konkrete Thesen abgeleitet, die sich mittels eines standardisierten Fragebogens evaluieren lassen. Anschließend werden die sich aus dieser Untersuchung generierenden Maßnahmenpakete im Kontext der internationalen Bildungspolitik-Forschung reflektiert. Schließlich sollen die Ergebnisse als Fundus für die Entwicklung alternativer Szenarien aufbereitet werden, die als Grundlage für mögliche bildungspolitische Interventionen dienen können und auch neue Forschungsfragen formulieren helfen. 4.2 VORBEREITUNG DER REAL-TIME-DELPHI- UNTERSUCHUNG Die leitende Frage dieser Arbeit lautet: Welche (globalen) bildungspolitischen Maßnahmen sind erforderlich, um sozial exkludierten Personen den Kompetenzerwerb zu ermöglichen, der benötigt wird, um über eine positive UX in benutzergenerierten,
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allerdings gewisse Rahmenbedingungen gegeben sein (ebd.):<br />
1. Diversität: Heterogene Gruppen mit jeweils individuellem Kenntnisstand sind eine<br />
wesentliche Voraussetzung kollektiver Intelligenz.<br />
2. Unabhängigkeit: Die einzelnen Meinungen sollten nicht von anderen Personen<br />
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3. Dezentralisierung: Lokales und spezialisiertes Wissen des Einzelnen ist<br />
erforderlich, um die Weisheit der Vielen aufzubauen.<br />
4. Aggregation: Konkrete Mechanismen ermöglichen die Synästhesierung des<br />
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Während kollektive Intelligenz eher dem theoretisch analytischen, philosophischen<br />
Raum entspringt, beschreibt Crowdsourcing die Übernahme von Open-Source-<br />
Prinzipien auf sozio-kulturelle Phänomene aus pragmatischer Perspektive. So lassen<br />
sich z.B. Jobs in einer offenen Ausschreibung outsourcen, so dass diese Aufgabe statt<br />
einer klar definierten Person von einer unspezifizierten Personengruppe erledigt<br />
werden kann (Howe 2008). Oder über ein kollektives Ausbalancieren von persönlichen<br />
Erfahrungen und Datenspuren lassen sich den einzelnen NutzerInnen die maschinell<br />
ausgelesenen und algorithmisch als Empfehlung zusammen gefügten Daten als<br />
Mehrwert darreichen (Segaran 2008).<br />
Abschließend lässt sich in diesem Rahmen feststellen: Um die kollektive Intelligenz<br />
temporär verbundener Personen im Rahmen strukturierter wissenschaftlicher<br />
Methoden nutzen zu können, bedarf es einiger Grundregeln. Im nächsten Kapitel soll<br />
abschließend diskutiert werden, wie die hier interessierenden Fragestellungen im<br />
Rahmen der vorliegenden Arbeit methodisch bewältigt werden können.<br />
4.1.3.2 A BSC HLIES SEN DE S METHODE N-DESIGN<br />
Oben wurde festgestellt, dass in dieser Arbeit eine Delphi-ExpertInnen-Befragung im<br />
Rahmen der Szenariotechnik eine geeignete Forschungsmethode darstellt, um eine<br />
erste Orientierung zu erhalten, wie sich die offenen Fragen aus Kapitel 3.4.3<br />
tendenziell beantworten liessen. Angesichts der interdisziplinären Anlage dieser Arbeit<br />
und dem Bedeutungsrückgang von persönlicher Expertise in der Netzwerkgesellschaft,<br />
gilt es anschließend, die subjektiven Vorstellungen einzuordnen in die „objektiven“<br />
bildungspolitischen Rahmenbedingungen.<br />
Vor diesem Hintergrund wäre jetzt zu fragen, wie sich eine selbstorganisierte,<br />
emergente ExpertInnen-Gruppe für eine Delphi-Studie finden liesse, die zwar<br />
zentralen, von der Autorin vorgegebenen Fragestellungen folgt, ihre spezifische