TY - THES A1 - Grum, Marcus T1 - Construction of a concept of neuronal modeling N2 - The business problem of having inefficient processes, imprecise process analyses, and simulations as well as non-transparent artificial neuronal network models can be overcome by an easy-to-use modeling concept. With the aim of developing a flexible and efficient approach to modeling, simulating, and optimizing processes, this paper proposes a flexible Concept of Neuronal Modeling (CoNM). The modeling concept, which is described by the modeling language designed and its mathematical formulation and is connected to a technical substantiation, is based on a collection of novel sub-artifacts. As these have been implemented as a computational model, the set of CoNM tools carries out novel kinds of Neuronal Process Modeling (NPM), Neuronal Process Simulations (NPS), and Neuronal Process Optimizations (NPO). The efficacy of the designed artifacts was demonstrated rigorously by means of six experiments and a simulator of real industrial production processes. N2 - Die vorliegende Arbeit addressiert das Geschäftsproblem von ineffizienten Prozessen, unpräzisen Prozessanalysen und -simulationen sowie untransparenten künstlichen neuronalen Netzwerken, indem ein Modellierungskonzept zum Neuronalen Modellieren konstruiert wird. Dieses neuartige Konzept des Neuronalen Modellierens (CoNM) fungiert als flexibler und effizienter Ansatz zum Modellieren, Simulieren und Optimieren von Prozessen mit Hilfe von neuronalen Netzwerken und wird mittels einer Modellierungssprache, dessen mathematischen Formalisierung und technischen Substanziierung sowie einer Sammlung von neuartigen Subartefakten beschrieben. In der Verwendung derer Implementierung als CoNM-Werkzeuge können somit neue Arten einer Neuronalen-Prozess-Modellierung (NPM), Neuronalen-Prozess-Simulation (NPS) sowie Neuronalen-Prozess-Optimierung (NPO) realisiert werden. Die Wirksamkeit der erstellten Artefakte wurde anhand von sechs Experimenten demonstriert sowie in einem Simulator in realen Produktionsprozessen gezeigt. T2 - Konzept des Neuronalen Modellierens KW - Deep Learning KW - Artificial Neuronal Network KW - Explainability KW - Interpretability KW - Business Process KW - Simulation KW - Optimization KW - Knowledge Management KW - Process Management KW - Modeling KW - Process KW - Knowledge KW - Learning KW - Enterprise Architecture KW - Industry 4.0 KW - Künstliche Neuronale Netzwerke KW - Erklärbarkeit KW - Interpretierbarkeit KW - Geschäftsprozess KW - Simulation KW - Optimierung KW - Wissensmanagement KW - Prozessmanagement KW - Modellierung KW - Prozess KW - Wissen KW - Lernen KW - Enterprise Architecture KW - Industrie 4.0 Y1 - 2021 ER - TY - THES A1 - Chujfi-La-Roche, Salim T1 - Human Cognition and natural Language Processing in the Digitally Mediated Environment N2 - Organizations continue to assemble and rely upon teams of remote workers as an essential element of their business strategy; however, knowledge processing is particular difficult in such isolated, largely digitally mediated settings. The great challenge for a knowledge-based organization lies not in how individuals should interact using technology but in how to achieve effective cooperation and knowledge exchange. Currently more attention has been paid to technology and the difficulties machines have processing natural language and less to studies of the human aspect—the influence of our own individual cognitive abilities and preferences on the processing of information when interacting online. This thesis draws on four scientific domains involved in the process of interpreting and processing massive, unstructured data—knowledge management, linguistics, cognitive science, and artificial intelligence—to build a model that offers a reliable way to address the ambiguous nature of language and improve workers’ digitally mediated interactions. Human communication can be discouragingly imprecise and is characterized by a strong linguistic ambiguity; this represents an enormous challenge for the computer analysis of natural language. In this thesis, I propose and develop a new data interpretation layer for the processing of natural language based on the human cognitive preferences of the conversants themselves. Such a semantic analysis merges information derived both from the content and from the associated social and individual contexts, as well as the social dynamics that emerge online. At the same time, assessment taxonomies are used to analyze online comportment at the individual and community level in order to successfully identify characteristics leading to greater effectiveness of communication. Measurement patterns for identifying effective methods of individual interaction with regard to individual cognitive and learning preferences are also evaluated; a novel Cyber-Cognitive Identity (CCI)—a perceptual profile of an individual’s cognitive and learning styles—is proposed. Accommodation of such cognitive preferences can greatly facilitate knowledge management in the geographically dispersed and collaborative digital environment. Use of the CCI is proposed for cognitively labeled Latent Dirichlet Allocation (CLLDA), a novel method for automatically labeling and clustering knowledge that does not rely solely on probabilistic methods, but rather on a fusion of machine learning algorithms and the cognitive identities of the associated individuals interacting in a digitally mediated environment. Advantages include: a greater perspicuity of dynamic and meaningful cognitive rules leading to greater tagging accuracy and a higher content portability at the sentence, document, and corpus level with respect to digital communication. N2 - Zunehmend bauen Organisationen Telearbeit als zentrales Element ihrer Geschäftsstrategie auf. Allerdings führt die Wissensverarbeitung in solchen digital vermittelnden -weitegehend aber nicht interaktiv strukturierten- Kontexten zu Schwierigkeiten. Dabei liegt die wesentliche Herausforderung für wissensbasierte Organisationen nicht in der Frage, wie Individuen mithilfe von Technologien zusammenarbeiten sollten, sondern darin, wie effektiv die Zusammenarbeit und ein effektiver Wissensaustausch zu erreichen sind. Gegenwärtige Untersuchungen fokussieren weit mehr auf Technologien selbst als auf den menschlichen Voraussetzungen von kognitiven Fähigkeiten und Präferenzen bei der online basierten Zusammenarbeit. Genauso ist der Umstand noch nicht hinreichend berücksichtigt worden, dass Natural Language Processing (NLP) den generellen Begleiterscheinungen von Sprache wie Missverständnissen und Mehrdeutigkeiten unterworfen ist. Diese Arbeit setzt auf vier wissenschaftlichen Feldern auf, die in der Verarbeitung und Interpretation von großen, teils unstrukturierten Datenmengen wesentlich sind: Wissensmanagement, Kognitionswissenschaft, Linguistik und Künstliche Intelligenz. Auf dieser breiten Grundlage wird ein Modell angeboten, das auf verlässliche Art, den nicht-deterministischen Charakter von Sprache betont und vor diesem Hintergrund Verbesserungspotentiale digital gestützter Zusammenarbeit aufzeigt. Menschliche Kommunikation kann entmutigend unpräzise sein und ist von linguistischer Mehrdeutigkeit geprägt. Dies bildet eine wesentliche Herausforderung für die computertechnische Analyse natürlicher Sprache. In dieser Arbeit entwickle ich unter Berücksichtigung kognitiver Präferenzen von Gesprächspartnern den Vorschlag für einen neuen Interpretationsansatz von Daten. Im Rahmen dieser semantischen Analyse werden Informationen zusammengeführt, die sowohl den zu vermittelnden Inhalt als auch die damit verbundenen sozialen und individuellen Kontexte, sowie die Gruppendynamik im Online-Umfeld einbeziehen. Gleichzeitig werden Bewertungstaxonomien verwendet, um das Online-Verhalten sowohl auf individueller wie gruppendynamischer Ebene zu analysieren, um darin Merkmale für eine größere Effektivität der Kommunikation zu identifizieren. Es werden Muster zur Identifizierung und Messung wirksamer Methoden der Interaktion in Hinblick auf individuelle kognitive und lernpsychologische Präferenzen bewertet. Hierzu wird der Begriff einer Cyber-Cognitive Identity (CCI) vorgeschlagen, der unterschiedliche Wahrnehmungsprofile kognitiver und lernpsychologischer Stile verschiedener Individuen beschreibt. Die Bezugnahme auf solche kognitiven Präferenzen kann das Wissensmanagement in geografisch verteilten, kollaborativen digitalen Umgebungen erheblich erleichtern und damit das Wissensaustausch verbessern. Cognitive Labeled Latent Dirichlet Allocation (CLLDA) wird als generatives Wahrscheinlichkeitsmodell für die automatische Kennzeichnung und Clusterbildung von CCI-gewonnenen Profilen verwendet. Dabei dominieren methodologisch die Kognitionstypen gegenüber den Wahrscheinlichkeitsaspekten. Mit der Einführung und Weiterverarbeitung des CCI-Begriffs wird der bisherige Forschungsstand um ein fundiertes Verfahrensmodell erweitert, das eine Grundlage für sich potentiell anschließende Forschungsarbeiten und praktische Anwendungen bietet. KW - cognitive science KW - natural language processing KW - knowledge management KW - thinking styles KW - artificial intelligence KW - Kognitionswissenschaft KW - Verarbeitung natürlicher Sprache KW - Wissensmanagement KW - Denkstile KW - künstliche Intelligenz Y1 - 2020 ER - TY - THES A1 - Fischer, Caroline T1 - Knowledge Sharing in the Public Sector T1 - Wissensteilung im öffentlichen Sektor BT - How and why public employees share their knowledge at the workplace and how to foster that behavior? BT - Wie und warum teilen öffentlich Beschäftigte ihr Wissen am Arbeitsplatz und wie kann dieses Verhalten gefördert werden? N2 - This dissertation examines the activity of knowledge sharing by public employees in the workplace. Building on the Rubicon model of human behavior formation, I use a threefold approach to analyze the knowledge-sharing process: public employees’ motivation to share knowledge, their intention to share, and knowledge sharing behavior as such. The first article maps the knowledge-sharing behavior of public employees. It builds a typology of behavioral patterns and shows that public employees mainly share their knowledge responsively and directly with a knowledge receiver rather than an information medium. The second article elaborates on the construct of knowledge-sharing motivation and develops a scale to measure this kind of work motivation in a selective and domain-specific way. Data from three studies indicate three dimensions of knowledge-sharing motivation, namely appreciation, growth and altruism, and tangible rewards. Based on these dimensions, the third article analyzes whether the satisfaction of public employees’ underlying needs can foster ther knowledge-sharing intention. The study indicates that both tested treatments (appreciation by co-workers, benefits in a performance appraisal) positively affect knowledge-sharing intention if it is explicit knowledge that ought to be shared. However, no effects of either treatment can be found if implicit knowledge is shared. Hence, to foster sharing of explicit knowledge, the analyzed motivation-enhancing rewards can be used in public management practice. To enhance implicit knowledge sharing, ability- and opportunity-enhancing management instruments are discussed. All in all, this dissertation integrates a micro-level perspective on human knowledge sharing into a meso-level perspective on organizational knowledge management. It adds to the literature on workplace behaviors of public employees and knowledge management and aims to incorporate knowledge sharing and management into the public administration and management literature. N2 - Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Wissensteilung von Mitarbeiter*innen der öffentlichen Verwaltung am Arbeitsplatz. Basierend auf dem Rubikon-Modell der menschlichen Verhaltensformierung nutze ich einen dreiteiligen Ansatz zur Analyse des Prozesses der Wissensteilung: die Motivation von Verwaltungsmitarbeiter*innen ihr Wissen zu teilen, ihre Intention zu teilen und das eigentliche Wissensteilverhalten. Der erste Artikel kartiert Wissensteilverhalten von Verwaltungsmitarbeiter*innen. Er erstellt eine Typologie von Verhaltensweisen und zeigt, dass Wissen vor allem auf Nachfrage und direkt mit Wissensnehmer*innen geteilt wird statt mit einem Trägermedium. Der zweite Artikel bearbeitet das Konstrukt der ‚Motivation Wissen zu teilen‘ und entwickelt eine Skala zur Messung dieser Art von Arbeitsmotivation, die bereichspezifisch ist und sich von Verhalten abgrenzt. Die Erhebungen zeigen drei Dimensionen der Motivation Wissen zu teilen auf: Anerkennung, Entwicklung und Altruismus, und materielle Belohnung. Auf Basis dieser Dimensionen, analysiert der dritte Artikel ob die Befriedigung der zugrundeliegenden Bedürfnisse die Intention von Verwaltungsmitarbeiter*innen Wissen zu teilen fördert. Beide getesteten Interventionen (kollegiale Anerkennung, Vorteil in Leistungsbewertung) erhöhen die Intention zu teilen wenn explizites Wissen geteilt werden soll. Soll implizites Wissen geteilt werden, zeigen beide Interventionen keine Effekte. Daher können die getesteten motivationsstärkenden Anreize genutzt werden um explizite Wissensteilung zu fördern. Zur Erhöhung impliziter Wissensteilung werden Managementinstrumente diskutiert, die individuelle Fähigkeiten stärken und Gelegenheiten zur Wissensteilung erhöhen. Alles in allem integriert diese Arbeit eine Mikrolevel-Perspektive menschlichen Verhaltens in eine Mesolevel-Perspektive auf organisationales Wissensmanagement. Sie trägt zur Literatur zum Arbeitsverhalten von Verwaltungsmitarbeiter*innen und zur Wissensmanagementliteratur bei and bringt das Thema der Wissensteilung in die verwaltungswissenschaftliche Literatur ein. KW - public management KW - knowledge sharing KW - knowledge management KW - knowledge sharing motivation KW - scale development KW - survey experiment KW - öffentliche BWL KW - Wissensteilung KW - Wissensmanagement KW - Motivation zur Wissensteilung KW - Skalenentwicklung KW - Survey-Experiment Y1 - 2020 ER -