Lost in Research - Wissensmanagement in komplexen (psychoanalytischen) Forschungsprojekten

Die Wissenschaft weist im Zuge der Entwicklung von der Industrie- zu einer Wissensgesellschaft einschneidende Veränderungen in der Wissensordnung auf, welche sich bis hin zu einem zunehmenden Verlust der wissenschaftlichen Selbststeuerungsmechanismen bemerkbar machen und einen veränderten Umgang mit dem generierten Wissensschatz erfordern. Nicht nur Änderungen in der Wissensordnung und -produktion stellen die Psychoanalyse vor neue Herausforderungen: In den letzten Jahrzehnten geriet sie als Wissenschaft und Behandlungsverfahren zunehmend in die Kritik und reagierte mit einer konstruktiven Diskussion um ein dem Forschungsgegenstand – die Untersuchung unbewusster Prozesse und Fantasien – adäquates psychoanalytisches Forschungsverständnis. Die Auseinandersetzung mit Forderungen gesellschaftlicher Geldgeber, politischer Vertreter und Interessensgruppen wie auch der wissenschaftlichen Community stellt die Psychoanalyse vor besondere Herausforderungen. Um wissenschaftsexternen wie -internen Gütekriterien zu genügen, ist häufig ein hoher personeller, materieller, finanzieller, methodischer wie organisatorischer Aufwand unabdingbar, wie das Beispiel des psychoanalytischen Forschungsinstitutes Sigmund-Freud-Institut zeigt. Der steigende Aufwand schlägt sich in einer zunehmenden Komplexität des Forschungsprozesses nieder, die unter anderem in den vielschichtigen Fragestellungen und Zielsetzungen, dem vermehrt interdisziplinären, vernetzten Charakter, dem Umgang mit dem umfangreichen, hochspezialisierten Wissen, der Methodenvielfalt, etc. begründet liegt. Um jener Komplexität des Forschungsprozesses gerecht zu werden, ist es zunehmend erforderlich, Wege des Wissensmanagement zu beschreiten. Tools wie z. B. Mapping-Verfahren stellen unterstützende Werkzeuge des Wissensmanagements dar, um den Herausforderungen des Forschungsprozesses zu begegnen. In der vorliegenden Arbeit werden zunächst die veränderten Forschungsbedingungen und ihre Auswirkungen auf die Komplexität des Forschungsprozesses - insbesondere auch des psychoanalytischen Forschungsprozesses - reflektiert. Die mit der wachsenden Komplexität einhergehenden Schwierigkeiten und Herausforderungen werden am Beispiel eines interdisziplinär ausgerichteten EU-Forschungsprojektes näher illustriert. Um dieser wachsenden Komplexität psychoanalytischer Forschung erfolgreich zu begegnen, wurden in verschiedenen Forschungsprojekten am Sigmund-Freud-Institut Wissensmanagement-Maßnahmen ergriffen. In der vorliegenden Arbeit wird daher in einem zweiten Teil zunächst auf theoretische Aspekte des Wissensmanagements eingegangen, die die Grundlage der eingesetzten Wissensmanagement-Instrumente bildeten. Dabei spielen insbesondere psychologische Aspekte des Wissensmanagements eine zentrale Rolle. Zudem werden die konkreten Wissensmanagement-Tools vorgestellt, die in den verschiedenen Forschungsprojekten zum Einsatz kamen, um der wachsenden Komplexität psychoanalytischer Forschung zu begegnen. Abschließend werden die Hauptthesen der vorliegenden Arbeit noch einmal reflektiert und die geschilderten Techniken des Wissensmanagements im Hinblick auf ihre Vor- und Nachteile kritisch diskutiert.

The Human in the Loop: User Participation in Self-Adaptive Software

Self-adaptive software provides a profound solution for adapting applications to changing contexts in dynamic and heterogeneous environments. Having emerged from Autonomic Computing, it incorporates fully autonomous decision making based on predefined structural and behavioural models. The most common approach for architectural runtime adaptation is the MAPE-K adaptation loop implementing an external adaptation manager without manual user control. However, it has turned out that adaptation behaviour lacks acceptance if it does not correspond to a user’s expectations – particularly for Ubiquitous Computing scenarios with user interaction. Adaptations can be irritating and distracting if they are not appropriate for a certain situation. In general, uncertainty during development and at run-time causes problems with users being outside the adaptation loop. In a literature study, we analyse publications about self-adaptive software research. The results show a discrepancy between the motivated application domains, the maturity of examples, and the quality of evaluations on the one hand and the provided solutions on the other hand. Only few publications analysed the impact of their work on the user, but many employ user-oriented examples for motivation and demonstration. To incorporate the user within the adaptation loop and to deal with uncertainty, our proposed solutions enable user participation for interactive selfadaptive software while at the same time maintaining the benefits of intelligent autonomous behaviour. We define three dimensions of user participation, namely temporal, behavioural, and structural user participation. This dissertation contributes solutions for user participation in the temporal and behavioural dimension. The temporal dimension addresses the moment of adaptation which is classically determined by the self-adaptive system. We provide mechanisms allowing users to influence or to define the moment of adaptation. With our solution, users can have full control over the moment of adaptation or the self-adaptive software considers the user’s situation more appropriately. The behavioural dimension addresses the actual adaptation logic and the resulting run-time behaviour. Application behaviour is established during development and does not necessarily match the run-time expectations. Our contributions are three distinct solutions which allow users to make changes to the application’s runtime behaviour: dynamic utility functions, fuzzy-based reasoning, and learning-based reasoning. The foundation of our work is a notification and feedback solution that improves intelligibility and controllability of self-adaptive applications by implementing a bi-directional communication between self-adaptive software and the user. The different mechanisms from the temporal and behavioural participation dimension require the notification and feedback solution to inform users on adaptation actions and to provide a mechanism to influence adaptations. Case studies show the feasibility of the developed solutions. Moreover, an extensive user study with 62 participants was conducted to evaluate the impact of notifications before and after adaptations. Although the study revealed that there is no preference for a particular notification design, participants clearly appreciated intelligibility and controllability over autonomous adaptations.