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Influence of the system size on the rate of combinatorial innovation production
Nino Lauber
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Physik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Physik
Betreuer*in
Stefan Thurner
DOI
10.25365/thesis.56066
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-22746.52639.314568-1
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Innovation kann als ein kombinatorischer Prozess formuliert werden, bei dem Objekte aus einer Menge kombiniert werden, um neue Objekte zu erzeugen. Diese werden anschließend zu der Menge an Objekten hinzugefügt und können wiederum zu weiteren neuen Objekten rekombiniert werden. In manchen Fällen ist dies ein sozialer Prozess, in dem diese Rekombinationen von einer zusammenarbeitenden Personengruppe, einer Gruppe von Mitarbeitern, ausgeführt wird. Dieser soziale Aspekt von Innovation ist bei der Entstehung neuem Wissens oder Methoden besonders evident, welche in der Regel stattfindet, wenn Personen ihr aktuelles Wissen und ihre Ideen austauschen und kombinieren, um neues Wissen zu erzeugen. Damit dies geschieht ist Kommunikation zwischen den Mitarbeitern notwendig. In der Sozialpsychologie kann allerdings häufig ein Phänomen beobachtet werden, welches als Ringelmann Effekt bezeichnet wird. Dieses besagt, dass wenn solche Gruppen anwachsen, der zunehmende Koordinations- und Kommunikationsbedarf die Rate reduziert, mit der erfolgreiche Kommunikation zwischen den Mitarbeitern stattfindet. Dadurch kommt es zu weniger innovativem Austausch und einer Abnahme in der Produktion von Neuem. Innerhalb dieser Masterarbeit wird ein simples, kombinatorisches Innovations-Model implementiert, welches die Rekombination von Wissen durch eine Gruppe von Agenten simuliert. Des weiteren wird eine Analyse von empirischen Daten aus Open-Source-Software Projekten durchgeführt. Ziel ist es, das Auftauchen des Ringelmann Effektes im Model zu studieren und diese Erkenntnisse unter Berücksichtigung der Daten zu diskutieren.
Abstract
(Englisch)
Innovation can be formulated as a combinatorial process where objects from a set are combined to create new objects. These are in turn added to the set of objects and can again be recombined to create further new objects. In some instances this is a social process in which the recombination is performed by a group of people working together which can be referred to as a group of collaborators. This social aspect of innovation is especially evident in the the creation of new knowledge or methods which mostly happens when people exchange and combine their current knowledge and ideas to create new knowledge. For this to take place communication between collaborators is necessary. In social psychology, however, one can often observe a phenomenon called the Ringelmann effect which states that as groups grow in size the increasing coordination and communication overhead reduces the rate at which successful communication among the collaborators takes place. This ultimately leads to less innovative exchanges and a decline in novelty production. Within this thesis a simple combinatorial innovation model, simulating the recombination of knowledge elements by a set of agents, is implemented and studied. Additionally, an analysis of data from open-source-software projects is conducted. The aim is to study the emergence of the Ringelmann effect in the model and discuss the findings with regard to the data set.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Innovation Dynamics Agent Based Modelling Expanding State Space Adaptive Systems Combinatorial Processes
Schlagwörter
(Deutsch)
Innovations-Dynamik Agenten-Basiertes Modellieren Wachsender Zustandsraum Adaptive Systeme Kombinatorische Prozesse
Autor*innen
Nino Lauber
Haupttitel (Englisch)
Influence of the system size on the rate of combinatorial innovation production
Paralleltitel (Deutsch)
Einfluss der Systemgröße auf die Rate der Kombinatorischen Innovations Produktion
Publikationsjahr
2019
Umfangsangabe
67 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Stefan Thurner
Klassifikation
33 Physik > 33.90 Physik in Beziehung zu anderen Fachgebieten
AC Nummer
AC15510753
Utheses ID
49526
Studienkennzahl
UA | 066 | 876 | |