Allen-Kurve

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Die Allen-Kurve ist eine grafische Repräsentation der Kommunikationstheorie, die die exponentielle Abnahme des Kommunikationsaufkommens von Ingenieuren darstellt, je weiter sie voneinander entfernt sind. Sie wurde in den späten 1970er Jahren von Professor Thomas J. Allen des Massachusetts Institute of Technology entdeckt.

Eine damit in Beziehung stehende und hoch-signifikante Entdeckung Allens war die Identifizierung der Schlüsselrolle sogenannter „Information Gatekeepers“. Häufig wurden solche Gesprächspartner von der Verwaltung übersehen, obwohl sie wichtige Konzepte zwischen genau den richtigen Menschen und genau den anderen richtigen Menschen vermittelten.

Entdeckung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Während der späten 1970er Jahre untersuchte Allen in einem Projekt, wie sich die Distanz zwischen Ingenieurbüros auf die Häufigkeit der Verwendung technischer Kommunikationsmittel auswirkte. Das Ergebnis dieser Untersuchung ist die heute als Allen-Kurve bekannte Darstellung, die eine starke negative Korrelation zwischen der physischen Distanz und der Kommunikationsfrequenz zwischen Arbeitsplätzen offenbarte. Die Entdeckung zeigte auch eine kritische Distanz von 50 Metern für eine wöchentliche technische Kommunikation auf.

Diese Entdeckung wurde ursprünglich in Allens Buch Managing the Flow of Technology dokumentiert.[1]

Jüngere Entwicklung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Wegen der schnellen Verbreitung des Internets und dem starken Rückgang von Telekommunikationskosten, wurde in jüngerer Zeit die Beobachtung der Allen-Kurve infrage gestellt. Im von Allen mitverfassten Buch The Organization and Architecture of Innovation untersuchte Allen diese Frage und kommt zu dem Schluss, dass das Gleiche immer noch gilt. Er schreibt:[2]

“For example, rather than finding that the probability of telephone communication increases with distance, as face-to-face probability decays, our data show a decay in the use of all communication media with distance (following a "near-field" rise).”

„Statt, zum Beispiel, herauszufinden, dass die Wahrscheinlichkeit von Kommunikation via Telefon mit zunehmender Distanz ansteigt, da die Wahrscheinlichkeit von Angesicht-zu-Angesicht-Situationen abnimmt, zeigen unsere Daten einen Abfall bei der Verwendungshäufigkeit aller Kommunikationsmedien mit zunehmender Distanz (nach einem Anstieg im „Nahbereich“).“[2]

Er führt weiter aus:

“We do not keep separate sets of people, some of whom we communicate with by one medium and some by another. The more often we see someone face-to-face, the more likely it is that we will also telephone that person or communicate by another medium.”

„Wir leben nicht in verschiedenen Gruppen von Menschen, einige, mit denen wir über ein bestimmtes Medium und einige, mit denen wir über ein anderes kommunizieren. Je öfter wir jemanden von Angesicht zu Angesicht sehen, desto wahrscheinlicher ist es, dass wir diesen Menschen auch anrufen oder über ein anderes Medium mit ihm kommunizieren.“[2]

Bedeutung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Aufgrund der anerkannt weitreichenden Bedeutung von Kommunikation für Innovation, wurde die Allen-Kurve in der gesamten Management-Literatur zum Thema Innovation zitiert und gelehrt.[3][4][5][6][7]

In der Geschäftswelt hatte dieses Prinzip einen sehr starken Einfluss in vielen Bereichen, wie in der gewerblichen Architektur (siehe zum Beispiel das Decker Engineering Building in New York, das Steelcase Corporate Development Center in Michigan, das BMW Forschungs- und Innovationszentrum in München und die Gläserne Manufaktur von Volkswagen in Dresden[8]) sowie im Projekt-Management.[9][10]

Weblinks[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Thomas J Allen. In: Faculty and Staff. MIT Engineering Systems Division (ESD), archiviert vom Original am 21. April 2015;.
  • Thomas J Allen. In: Faculty and Research. MIT Sloan, archiviert vom Original am 6. Februar 2012;.

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  1. Thomas J. Allen: Managing the flow of technology: technology transfer and the dissemination of technological information within the R & D organization. MIT Press, Cambridge (Mass.) / London 1984, ISBN 0-262-51027-8 (mitpress.mit.edu – Beschreibung des Verlags).
  2. a b c Thomas J. Allen, Gunter W. Henn: The organization and architecture of innovation. Managing the flow of technology. Butterworth-Heinemann, Amsterdam 2007, ISBN 978-0-7506-8236-7, S. 58 (eingeschränkte Vorschau in der Google-Buchsuche).
  3. 15.980J / ESD.933J Organizing for Innovative Product Development Spring 2007. Massachusetts Institute of Technology, archiviert vom Original am 2. April 2008; abgerufen am 25. März 2008.
  4. Architecture and Communication in Organizations. Massachusetts Institute of Technology, abgerufen am 11. Februar 2016.
  5. Management of Technology and Innovation. California Institute of Technology, archiviert vom Original am 18. April 2008; abgerufen am 25. März 2008.
  6. Hsinchun Chen: Organizational Learning and Knowledge Generation. (ppt) University of Arizona, archiviert vom Original am 12. April 2016; abgerufen am 11. Februar 2016.
  7. RAD Lab. Communication for Inspiration vs. Distance and Walls. University of California, 13. November 2015, abgerufen am 19. Mai 2021.
  8. Gunter Henn: Transparent Factory Dresden: the event of assembling a car. Prestel, München / London 2002, ISBN 3-7913-2540-X, S. 64.
  9. Herbsleb, James; Mockus, Audris; Finholt, Thomas A.; Grinter, Rebecca E.: An Empirical Study of Global Software development. (PDF) International Conference on Software Engineering, 2001, abgerufen am 19. Mai 2021 (englisch).
  10. David L. Cleland, Roland Gareis: Global Project Management Handbook: Planning, Organizing and Controlling International Projects. 2. Auflage. McGraw-Hill Publishing, New Yor 2006, ISBN 0-07-146045-4, S. 575.