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Effects of sticky reputation in organizational learning
Dmitry Alabyan
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Markus Georg Reitzig
DOI
10.25365/thesis.78798
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-31019.02215.181666-9
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit untersucht, wie „klebrige Reputationen“ – hartnäckige und manchmal veraltete Vorstellungen von Expertise – das Lernen und die Anpassungsfähigkeit von Organisationen beeinflussen. Aufbauend auf James G. Marchs (1991) grundlegendem Explorations- und Exploitationsmodell führt die Forschung einen aktualisierten Simulationsrahmen ein, der zwischenmenschliche Kommunikation, Reputationsträgheit und Expertenhierarchie berücksichtigt. Das überarbeitete Modell zielt darauf ab, Organisationsdynamiken zu erfassen, die in der sich ständig verändernden realen Welt besser anwendbar sind. Eine Reihe von Experimenten untersucht, wie Organisationen unter verschiedenen Konfigurationen lernen: unterschiedliche Sozialisationsgrade und die Mechanismen selbst, Expertenbeförderungen, Umweltschocks und deren Zeitpunkt. Die Ergebnisse veranschaulichen, wie zwischenmenschliche Netzwerke die kurzfristige Wissensverbreitung beschleunigen, aber auch unkontrolliert mit den Organisationszielen kollidieren können. Darüber hinaus kann die Förderung von Experten zur Stabilisierung des Wissensprozesses beitragen, allerdings nur, wenn der Einfluss gut dosiert und zeitgerecht erfolgt. Umweltstörungen, selbst moderate, zeigen langfristige negative Auswirkungen, und ein strategischer Zeitpunkt interner Umstrukturierungen erweist sich für eine effektive Erholung als entscheidend. Die Ergebnisse bieten praktische Auswirkungen auf die Organisationsgestaltung und unterstreichen die Bedeutung eines Gleichgewichts zwischen horizontalen und vertikalen Lernstrukturen sowie die Notwendigkeit einer kritischen Neubewertung von Fachwissen in sich schnell verändernden Umgebungen.
Abstract
(Englisch)
This thesis investigates how “sticky reputations” — persistent and sometimes outdated perceptions of expertise — influence organizational learning and adaptability. Drawing on James G. March’s (1991) foundational model of exploration and exploitation, the research introduces an updated simulation framework that incorporates interpersonal communication, reputational inertia, and expert hierarchy. The revised model aims to capture organizational dynamics that are more applicable in the constantly changing real world. A series of experiments explore how organizations learn under different configurations: varying degrees of socialization and the mechanisms themselves, expert promotions, environmental shocks and their timing. Results illustrate how interpersonal networks can accelerate short-term knowledge diffusion, but also misallign with organizational goals when left unchecked. Additionally, expert promotion can assist in the stabilization of the knowledge process, but only when influence is well-calibrated and timely. Environmental disruptions, even moderate ones, demonstrate long-term negative effects, and strategic timing of internal restructuring proves essential for effective recovery. The findings offer practical implications for organizational design, highlighting the importance of balancing horizontal and vertical learning structures and the need for critical re-evaluation of expertise in fast-changing environments.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Strategisches Management Agentenbasierte Modellierung Organisationales Lernen klebrige Reputationen Exploration und Exploitation
Schlagwörter
(Englisch)
Strategic Management Agent-Based Modelling Organizational Learning Problem of Sticky Reputations Exploration and Exploitation
Autor*innen
Dmitry Alabyan
Haupttitel (Englisch)
Effects of sticky reputation in organizational learning
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
39 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Markus Georg Reitzig
AC Nummer
AC17591627
Utheses ID
76147
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |