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Resumo:
ZUSAMMENFASSUNG Von der „Chaosgruppe“ zur lernenden Organisation. Fallstudien zur Induzierung und Verbreitung von Innovation in ländlichen Kleinorganisationen im Buruli (Zentral-Uganda). Die oft fehlende Nachhaltigkeit landwirtschaftlicher Projekte in Afrika allgemein und in Buruli (Zentral-Uganda) insbesondere gab den Anstoß zu der Forschung, die der vorliegenden Dissertation zugrunde liegt. Ein häufiger Grund für das Scheitern von Projekten ist, dass die lokale Bevölkerung die landwirtschaftliche Innovation als Risiko für die Ernährungssicherheit der Familie betrachtet. Die vorliegende Arbeit ist daher ein Beitrag zur Suche nach einem Weg zur Nachhaltigkeit, der dieser Tatsache Rechnung trägt. Als Forschungsmethode wurden die Gruppendiskussion und die Beobachtung mit den beiden Varianten „teilnehmender Beobachter“ und „beobachtender Teilnehmer“ gemäß Lamnek(1995b) angewendet. Es stellte sich heraus, dass die ablehnende Haltung der Zielbevölkerung landwirtschaftlicher Innovation gegenüber durch finanzielle Anreize, Seminare oder die Überzeugungskunst von Mitarbeitern der Entwicklungsorganisationen kaum behoben werden kann, sondern nur durch den Einbezug der Menschen in einen von ihnen selbst gesteuerten Risikomanagementprozess. Die Prozessberatung von Schein (2000) und die nichtdirektive Beratung von Rogers (2010) haben sich im Rahmen unserer Untersuchung für die Motivierung der Bevölkerung für eine risikobewusste Entwicklungsinitiative von großem Nutzen erwiesen ebenso wie für die Beschreibung dieses Prozesses in der vorliegenden Studie. Die untersuchten Gruppen wurden durch diesen innovativen Ansatz der Entwicklungsberatung in die Lage versetzt, das Risiko von Innovation zu analysieren, zu bewerten und zu minimieren, ihre Zukunft selbst in die Hand zu nehmen und in einem sozialen, ökonomischen und physischen Umfeld zu gestalten sowie auf Veränderungen im Laufe der Umsetzung angemessen zu reagieren. Der Erwerb dieser Fähigkeit setzte eine Umwandlung einfacher Bauerngruppen ohne erkennbare Strukturen in strukturierte und organisierte Gruppen voraus, die einer lernenden Organisation im ländlichen Raum entsprechen. Diese Transformation bedarf als erstes eines Zugangs zur Information und einer zielorientierten Kommunikation. Die Umwandlung der Arbeitsgruppe zu einer lernenden Bauernorganisation förderte die Nachhaltigkeit des Gemüseanbauprojekts und das Risikomanagement und wurde so zu einem konkreten, von der Umwelt wahrgenommenen Beispiel für die Zweckmäßigkeit des oben beschriebenen Forschungsansatzes. Die Herausbildung einer lernenden Organisation ist dabei nicht Mittel zum Zweck, sondern ist selbst das zu erreichende Ziel. Die Beobachtung, Begleitung und Analyse dieses Umwandlungsprozesses erfordert einen multidisziplinären Ansatz. In diesem Fall flossen agrarwissenschaftliche, soziologische, linguistische und anthropologische Perspektiven in die partnerschaftlich ausgerichtete Forschung ein. Von der Entwicklungspolitik erfordert dieser Ansatz einen neuen Weg, der auf der Partnerschaft mit den Betroffenen und auf einer Entemotionalisierung des Entwicklungsvorhabens basiert und eine gegenseitige Wertschätzung zwischen den Akteuren voraussetzt. In diesem Prozess entwickelt sich im Laufe der Zeit die „lernende“ Bauernorganisation auch zu einer „lehrenden“ Organisation und wird dadurch eine Quelle der Inspiration für die Gesamtgesellschaft. Die Nachhaltigkeit von ländlichen Entwicklungsprojekten wird damit maßgeblich verbessert.
Resumo:
In this paper, we discuss Conceptual Knowledge Discovery in Databases (CKDD) in its connection with Data Analysis. Our approach is based on Formal Concept Analysis, a mathematical theory which has been developed and proven useful during the last 20 years. Formal Concept Analysis has led to a theory of conceptual information systems which has been applied by using the management system TOSCANA in a wide range of domains. In this paper, we use such an application in database marketing to demonstrate how methods and procedures of CKDD can be applied in Data Analysis. In particular, we show the interplay and integration of data mining and data analysis techniques based on Formal Concept Analysis. The main concern of this paper is to explain how the transition from data to knowledge can be supported by a TOSCANA system. To clarify the transition steps we discuss their correspondence to the five levels of knowledge representation established by R. Brachman and to the steps of empirically grounded theory building proposed by A. Strauss and J. Corbin.