Innovationen sind für viele Unternehmen essentiell und entscheiden über deren Wettbewerbsvorteil und Erfolg. Insbesondere bei der Entwicklung von komplexen Produkten, wie hybriden Leistungsbündeln, sind Unternehmen auf eine effektive Zusammenarbeit in Teams angewiesen, da diese Produkte nur durch eine Integration der unterschiedlichen Fähigkeiten und des domänenspezifischen Wissens der Mitarbeiter optimal entwickelt werden können. Die Innovationsleistung von Teams hängt u.a. von den im Team ablaufenden Prozessen ab, wie metaanalytisch gezeigt wurde (vgl. Hülsheger & Anderson, 2009). Aufbauend auf dem Modell für Teamprozesse von Marks et al. (2001) wurde in der vorliegenden Studie angenommen, dass das Zusammenspiel und die Abfolge von Transitions-, Aktions- und interpersonellen Prozessen in Zusammenhang mit der Innovationsleistung eines Teams stehen. In der Studie (N=290 Personen) wurde der Zusammenhang zwischen verschiedenen Mustern der unterschiedlichen Teamprozesse und der Innovationsleistung mithilfe von Methoden des Maschinenlernens in Form eines Fuzzy Modells extrahiert. Die mathematisch formale Darstellungsform der Modelle ermöglicht computergestützte Simulationsstudien und Parameteroptimierung; die mögliche Interpretation durch Regeln in „Wenn…, dann…“-Form ermöglicht das Überprüfen von Hypothesen. Durch Verwendung dieser Methode konnte in der Studie gezeigt werden, dass ganz spezifische Muster aller drei Teamprozesse mit besonders guter, andere Muster hingegen mit mangelnder Innovationsleistung zusammenhängen.
Hülsheger, U. M., & Anderson, N. (2009). Team-level predictors of innovation at work: a comprehensive meta-analysis spanning three decades of research. Journal of Applied Psychology, 94, 1128–1145. doi:10.1037/a0015978
Marks, M. A., Mathieu, J. E., & Zaccaro, S. J. (2001). A temporally based framework and taxonomy of team processes. Academy of Management Review, 26, 356-376. doi:10.2307/259182
Kongress- / Buchtitel:
49. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie