Innovation, Creativity, and Positive Psychological Capital: Examining the Relationships in Adolescents, Employees and Entrepreneurs

Innovation ist für das Überleben von Firmen und die Entwicklung von Ländern wesentlich, weil sie entscheidend für einen erhöhten Marktanteil und wettbewerbsfähigen Vorsprung ist (Baer & Frese, 2003; Dodgson, Gann & Salter; George & Zhou, 2011; Kleysen & Street, 2001). Gleichzeitig steht Innovation in engem Zusammenhang mit Erkenntnisfortschritten (West & Altink, 1996). Konzepte, die mit Innovation zu tun haben, beinhalten innovatives Verhalten und Kreativität. Kreativität ist die Produktion von neuen und nützlichen Ideen (Amabile, 1998), und Innovation ist die Umsetzung dieser neuen und nützlichen Ideen (Amabile, 1998; West, 2002). Diese Dissertation besteht aus fünf Abhandlungen, die sich mit den beiden Bereichen des Managements und der positiven Psychologie beschäftigen. Im Einzelnen verbindet die Dissertation Forschungen aus dem Bereich der positiven Psychologie mit Forschungen der Innovation, wie auch der pädagogischen Psychologie, um Antworten auf Forschungsfragen zu finden, die sich damit beschäftigen, was es ist, das die Kreativität von Mitarbeitern, Unternehmern und Jugendlichen und ihr positives psychologisches Kapital steigert (PsyCap). Luthans und seine Kollegen (2007, S.3) definieren das psychologische Kapital oder PsyCap als „den positiven psychologischen Entwicklungszustand einer Einzelperson, welcher wie folgt beschrieben wird: (1) Selbstvertrauen haben (Selbstwirksamkeit), um sich Herausforderungen zu stellen und den notwendigen Aufwand aufzubringen; (2) Eine positive Attribution (Optimismus) in Bezug auf gegenwärtigen und zukünftigen Erfolg; (3) Ziele anstreben und, wenn notwendig, die Wege zu den Zielen ändern, um Erfolg zu erreichen (Hoffnung); (4) Im Falle von Problemen und Missgeschicken standhalten und wieder zurückkommen (Widerstandsfähigkeit), um Erfolg zu erreichen.“

Capturing Emergent Semantics from Social Annotation Systems

The ongoing growth of the World Wide Web, catalyzed by the increasing possibility of ubiquitous access via a variety of devices, continues to strengthen its role as our prevalent information and commmunication medium. However, although tools like search engines facilitate retrieval, the task of finally making sense of Web content is still often left to human interpretation. The vision of supporting both humans and machines in such knowledge-based activities led to the development of different systems which allow to structure Web resources by metadata annotations. Interestingly, two major approaches which gained a considerable amount of attention are addressing the problem from nearly opposite directions: On the one hand, the idea of the Semantic Web suggests to formalize the knowledge within a particular domain by means of the "top-down" approach of defining ontologies. On the other hand, Social Annotation Systems as part of the so-called Web 2.0 movement implement a "bottom-up" style of categorization using arbitrary keywords. Experience as well as research in the characteristics of both systems has shown that their strengths and weaknesses seem to be inverse: While Social Annotation suffers from problems like, e. g., ambiguity or lack or precision, ontologies were especially designed to eliminate those. On the contrary, the latter suffer from a knowledge acquisition bottleneck, which is successfully overcome by the large user populations of Social Annotation Systems. Instead of being regarded as competing paradigms, the obvious potential synergies from a combination of both motivated approaches to "bridge the gap" between them. These were fostered by the evidence of emergent semantics, i. e., the self-organized evolution of implicit conceptual structures, within Social Annotation data. While several techniques to exploit the emergent patterns were proposed, a systematic analysis - especially regarding paradigms from the field of ontology learning - is still largely missing. This also includes a deeper understanding of the circumstances which affect the evolution processes. This work aims to address this gap by providing an in-depth study of methods and influencing factors to capture emergent semantics from Social Annotation Systems. We focus hereby on the acquisition of lexical semantics from the underlying networks of keywords, users and resources. Structured along different ontology learning tasks, we use a methodology of semantic grounding to characterize and evaluate the semantic relations captured by different methods. In all cases, our studies are based on datasets from several Social Annotation Systems. Specifically, we first analyze semantic relatedness among keywords, and identify measures which detect different notions of relatedness. These constitute the input of concept learning algorithms, which focus then on the discovery of synonymous and ambiguous keywords. Hereby, we assess the usefulness of various clustering techniques. As a prerequisite to induce hierarchical relationships, our next step is to study measures which quantify the level of generality of a particular keyword. We find that comparatively simple measures can approximate the generality information encoded in reference taxonomies. These insights are used to inform the final task, namely the creation of concept hierarchies. For this purpose, generality-based algorithms exhibit advantages compared to clustering approaches. In order to complement the identification of suitable methods to capture semantic structures, we analyze as a next step several factors which influence their emergence. Empirical evidence is provided that the amount of available data plays a crucial role for determining keyword meanings. From a different perspective, we examine pragmatic aspects by considering different annotation patterns among users. Based on a broad distinction between "categorizers" and "describers", we find that the latter produce more accurate results. This suggests a causal link between pragmatic and semantic aspects of keyword annotation. As a special kind of usage pattern, we then have a look at system abuse and spam. While observing a mixed picture, we suggest that an individual decision should be taken instead of disregarding spammers as a matter of principle. Finally, we discuss a set of applications which operationalize the results of our studies for enhancing both Social Annotation and semantic systems. These comprise on the one hand tools which foster the emergence of semantics, and on the one hand applications which exploit the socially induced relations to improve, e. g., searching, browsing, or user profiling facilities. In summary, the contributions of this work highlight viable methods and crucial aspects for designing enhanced knowledge-based services of a Social Semantic Web.

Ansätze einer akteursbasierten Innovationserklärung

Mit der vorliegenden Arbeit soll ein Beitrag zu einer (empirisch) gehaltvollen Mikrofundierung des Innovationsgeschehens im Rahmen einer evolutorischen Perspektive geleistet werden. Der verhaltensbezogene Schwerpunkt ist dabei, in unterschiedlichem Ausmaß, auf das Akteurs- und Innovationsmodell von Herbert Simon bzw. der Carnegie-School ausgerichtet und ergänzt, spezifiziert und erweitert dieses unter anderem um vertiefende Befunde der Kreativitäts- und Kognitionsforschung bzw. der Psychologie und der Vertrauensforschung sowie auch der modernen Innovationsforschung. zudem Bezug auf einen gesellschaftlich und ökonomisch relevanten Gegenstandsbereich der Innovation, die Umweltinnovation. Die Arbeit ist sowohl konzeptionell als auch empirisch ausgerichtet, zudem findet die Methode der Computersimulation in Form zweier Multi-Agentensysteme Anwendung. Als zusammenfassendes Ergebnis lässt sich im Allgemeinen festhalten, dass Innovationen als hochprekäre Prozesse anzusehen sind, welche auf einer Verbindung von spezifischen Akteursmerkmalen, Akteurskonstellationen und Umfeldbedingungen beruhen, Iterationsschleifen unterliegen (u.a. durch Lernen, Rückkoppelungen und Aufbau von Vertrauen) und Teil eines umfassenderen Handlungs- sowie (im Falle von Unternehmen) Organisationskontextes sind. Das Akteurshandeln und die Interaktion von Akteuren sind dabei Ausgangspunkt für Emergenzen auf der Meso- und der Makroebene. Die Ergebnisse der Analysen der in dieser Arbeit enthaltenen fünf Fachbeiträge zeigen im Speziellen, dass der Ansatz von Herbert Simon bzw. der Carnegie-School eine geeignete theoretische Grundlage zur Erfassung einer prozessorientierten Mikrofundierung des Gegenstandsbereichs der Innovation darstellt und – bei geeigneter Ergänzung und Adaption an den jeweiligen Erkenntnisgegenstand – eine differenzierte Betrachtung unterschiedlicher Arten von Innovationsprozessen und deren akteursbasierten Grundlagen sowohl auf der individuellen Ebene als auch auf Ebene von Unternehmen ermöglicht. Zudem wird deutlich, dass der Ansatz von Herbert Simon bzw. der Carnegie-School mit dem Initiationsmodell einen zusätzlichen Aspekt in die Diskussion einbringt, welcher bislang wenig Aufmerksamkeit fand, jedoch konstitutiv für eine ökonomische Perspektive ist: die Analyse der Bestimmungsgrößen (und des Prozesses) der Entscheidung zur Innovation. Denn auch wenn das Verständnis der Prozesse bzw. der Determinanten der Erstellung, Umsetzung und Diffusion von Innovationen von grundlegender Bedeutung ist, ist letztendlich die Frage, warum und unter welchen Umständen Akteure sich für Innovationen entscheiden, ein zentraler Kernbereich einer ökonomischen Betrachtung. Die Ergebnisse der Arbeit sind auch für die praktische Wirtschaftspolitik von Bedeutung, insbesondere mit Blick auf Innovationsprozesse und Umweltwirkungen.

Dynamic Injection of Scribble Features into Graphical Diagram Editors

Almost everyone sketches. People use sketches day in and day out in many different and heterogeneous fields, to share their thoughts and clarify ambiguous interpretations, for example. The media used to sketch varies from analog tools like flipcharts to digital tools like smartboards. Whereas analog tools are usually affected by insufficient editing capabilities like cut/copy/paste, digital tools greatly support these scenarios. Digital tools can be grouped into informal and formal tools. Informal tools can be understood as simple drawing environments, whereas formal tools offer sophisticated support to create, optimize and validate diagrams of a certain application domain. Most digital formal tools force users to stick to a concrete syntax and editing workflow, limiting the user’s creativity. For that reason, a lot of people first sketch their ideas using the flexibility of analog or digital informal tools. Subsequently, the sketch is "portrayed" in an appropriate digital formal tool. This work presents Scribble, a highly configurable and extensible sketching framework which allows to dynamically inject sketching features into existing graphical diagram editors, based on Eclipse GEF. This allows to combine the flexibility of informal tools with the power of formal tools without any effort. No additional code is required to augment a GEF editor with sophisticated sketching features. Scribble recognizes drawn elements as well as handwritten text and automatically generates the corresponding domain elements. A local training data library is created dynamically by incrementally learning shapes, drawn by the user. Training data can be shared with others using the WebScribble web application which has been created as part of this work.