Wissenschaftslandkarte Informationsmanagement; Mapping the intellectual structure of information management;

1 Einleitung

Der Entwicklungsschub im Bereich der In-formationstechnologien und das gestiegeneBewusstsein fur die Bedeutung von Infor-mation fuhrten dazu, dass bereits Anfangder achtziger Jahren die Notwendigkeitempfunden wurde, bestehende Infor-mationspotenziale besser auszuschopfenund die dafur einzusetzenden Informa-tionstechnologien zu beherrschen. Fur eineReihe von Autoren stellt der so genannte„Paperwork Reduction Act“ von 1980,durch den die Bundesbehorden in denUSA per Gesetz zur Einfuhrung vonInformationsmanagement (IM) verpflichtetwurden, einen Meilenstein bei der Entste-hung des IM-Konzepts dar [vgl. zum Bei-spiel Berg96; BrKo88; LSR95]. Auch wennman sich dieser Meinung nicht anschließt,so ist unbestritten, dass Informations-management seit vielen Jahren ein wichti-ges Forschungsgebiet darstellt.

Mittlerweile liegen zahlreiche Veroffentli-chungen zum Informationsmanagementvor, was auch mit einer inflationaren Ver-wendung dieses Terminus technicus ver-bunden war. Von einer einheitlichen Be-griffsverwendung kann aber nach wie vorkeine Rede sein. Ziel dieses Aufsatzes ist esherauszuarbeiten, welche Ansatze unterdem Label „Informationsmanagement“ zufinden sind. Nachdem davon ausgegangenwird, dass es sich bei Informations-management um ein inter-, zumindest aberum ein multidisziplinares Forschungs-gebiet handelt, sollen daruber hinaus jeneDisziplinen identifiziert werden, die sichmit dieser Thematik beschaftigen. Da eine

herkommliche Literaturanalyse immer dieGefahr einer gewissen Subjektivitat in sichbirgt und daher grundlegendenwissenschaftlichen Kriterien wie intersub-jektiver �berprufbarkeit [Wohl69, 59ff]nicht genugen kann, wurde ein objek-tiveres Verfahren verwendet: eine sziento-metrische Studie.

2 Szientometrie

In einem Artikel zum State-of-the-Art derSzientometrie definiert Van Raan diesefolgendermaßen: „Scientometric research isdevoted to quantitative studies of scienceand technology“ [VanR97, 205]. Die Szien-tometrie befasst sich also mit der Anwen-dung exakter Messmethoden bei der Un-tersuchung der Wissenschaft. Sie ist damiteine mogliche Art der Untersuchung derWissenschaft. Die Anwendungsgebietesind außerst vielfaltig. Sie lassen sich grobin folgende Bereiche einteilen: [Lawa81,302ff]

& Ermittlung unterschiedlicher Charakte-ristika der Literatur (zum Beispiel einerbestimmten wissenschaftlichen Diszip-lin): Wachstum, Halbwertszeit, lander-weise Vergleiche, etc.

& Auswahl und Beurteilung von Buch-und Zeitschriftenbestanden,

& wissenschaftshistorische, -soziologischeund sonstige Anwendungen.

Von Bedeutung ist die Szientometrie wei-ters fur Forschungsforderung undForschungsevaluierung [WWS88].

WIRTSCHAFTSINFORMATIK 45 (2003) 1, S. 7–16

Der Autor

Christian Schlogl

a. o. Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Mag. Dr.Christian Schlogl,Universitat Graz,Institut fur Informationswissenschaft,Universitatsstraße 15/F3,A-8010 Graz,Tel. +43 316 380-3566 oder -3560,Fax +43 316 380-9575,E-Mail: [email protected]

WissenschaftslandkarteInformationsmanagement

WI – Aufsatz

In diesem Beitrag wird anhand einer Auto-ren-Kozitationsanalyse die formale Wis-senschaftskommunikation im Bereich desInformationsmanagements genau durch-leuchtet. Es wird quasi eine Art „Sozio-gramm von Druckerzeugnissen“ [Stoc85,308] erstellt, das auf der Grundlage von Zi-taten die Struktur der formalen Kommuni-kationsbeziehungen innerhalb des Infor-mationsmanagements darstellt. SozialeAspekte der Wissenschaftskommunikationbleiben dabei freilich unberucksichtigt.

Einer Kozitationsanalyse liegt die Annah-me zugrunde, dass zwei Dokumente in ei-nem Zusammenhang stehen, wenn sie vondemselben Dokument zitiert werden, alsogemeinsam auf der Referenzliste eines (an-deren) Dokuments stehen. Der Vorteil vonKozitationsanalysen besteht darin, dass dieKozitationshaufigkeiten nicht zu einembestimmten Zeitpunkt festgelegt sind, son-dern sich im Zeitablauf andern. Wenn alsoeine neue Publikation erscheint, welchezwei Dokumente zitiert, die einer Kozita-tionsanalyse zugrunde liegen, so schlagtsich das in den Kozitationshaufigkeiten derbeiden Dokumente nieder. Bei der so ge-nannten bibliografischen Kopplung, beider zwei Dokumente dann in einemZusammenhang stehen, wenn sie dasselbeDokument zitieren, ist die Starke desZusammenhangs hingegen bereits zumZeitpunkt der Publikation gegeben. ImGegensatz dazu spiegeln Kozitationsmus-ter die �nderungen der Wissenschaft bzw.der untersuchten Disziplin wider [Smal73,265].

Fur Kozitationsanalysen auf Dokumenten-ebene sind ublicherweise große Datenmen-gen erforderlich [McCa90, 433]. Sie sinddementsprechend aufwandig und dahergroßteils dem Institute for Scientific Infor-mation1 (ISI1) vorbehalten. Bei einer Au-toren-Kozitationsanalyse sind die Autorendie Analyseeinheit. Autor darf allerdingsnicht im buchstablichen Sinn verstandenwerden, sondern als eine Menge von Publi-kationen, die allgemein mit diesem inZusammenhang gebracht wird. [WhGr81]verwenden dafur die Bezeichnung „bodyof writings“ bzw. „oeuvre“. Aus der An-zahl der Kozitate von Autorpaaren konnendie Beziehungen zwischen den einzelnenAutoren (je mehr Kozitate desto großerder Zusammenhang (aus der Sicht derzitierenden Autoren)) und letztlich ge-meinsame Forschungsbereiche ermitteltwerden. Seit der Vorstellung der Methodedurch [WhGr81] wurden zahlreiche der-

artige Studien in den unterschiedlichstenTeilbereichen der Wissenschaft durch-gefuhrt, unter anderem in der Infor-mationswissenschaft [WhMc98] und hierspeziell im Bereich des Information Retrie-val [DCF99], in der Kommunikationswis-senschaft [Pais90], in der Wissenschafts-,Technologie- und Gesellschaftsforschung[WhGr82], in der Wissenschaftssozio-logie/-kommunikation [Kark96], in derHeirats- und Familienforschung [BSM90],in der Humangenetik [McCa89], imInnovationsmanagement [CRM89], im Be-reich von MIS [Culn86; Culn87] und inder Organisationsforschung [COC90].

3 Studie

Der durchgefuhrten Autoren-Kozitations-analyse lag in Anlehnung an [McCa90] fol-gender Ablauf zugrunde:

1. Auswahl der Autoren2. Ermittlung der Kozitationshaufigkeiten3. Erstellung der Kozitationsmatrix und

Transformation in die Korrelations-matrix

4. multivariate Analyse und Interpretationder Ergebnisse

5. Validierung.

3.1 Auswahl der Autoren

Bei einer Autoren-Kozitationsanalysemussen zunachst die Autoren bestimmtwerden. Diese konnen einer Reihe vonQuellen entnommen werden. Unter ande-rem kommen �bersichtsarbeiten, Lehr-bucher, Review-Artikel oder Mitglieder-verzeichnisse dafur in Frage [McCa90,434]. Die hier vorliegende szientometrischeUntersuchung folgte der Vorgehensweisevon [DCF99]. Demnach wurden die amoftesten zitierten Autoren aus jenen Pub-likationen ermittelt, die zuvor durch eineTitelstichwortsuche selektiert wurden.Konkret umfasste die Vorauswahl solcheArtikel, die im Titel entweder die Bezeich-nung „Information Management“ oder„Information Resource(s) Management“enthielten. Als Datenbasis dienten der So-cial Science Citation Index1 (SSCI1) undder Science Citation Index1 (SCI1). Dadiese beiden Datenbanken am verwendetenHost seit 1972 (http://library.dialog.com/bluesheets/html/bl0007.html, 2001-09-12,Abruf am 2002-01-11) bzw. 1974

(http://library.dialog.com/bluesheets/html/bl0034.html, 2001-11-12, Abruf am2002-01-11) verfugbar sind und es bereitsam Beginn der achtziger Jahre zu einemsprunghaften Anstieg der IM-Literaturkam [Schl01, 32], war eine zeitliche Ein-schrankung bei der Suche nicht notwendig.

Folgende Grunde waren fur die Vor-gehensweise bei der Auswahl der Autorenausschlaggebend:

& SCI1 und SSCI1 wurden deshalb ver-wendet, weil mithilfe dieser Datenban-ken Zitationsanalysen moglich sind undder gesamte Bereich des Informations-managements inhaltlich abgedeckt wird.Durch die breite fachliche Ausrichtungsind diese Datenbanken gut geeignet,unterschiedliche Aspekte des Informati-onsmanagements herauszuarbeiten. Er-wahnt werden muss allerdings, dass essich um US-amerikanische Produktehandelt, die das amerikanische Wissen-schaftssystem bevorzugen. Speziell diedeutschsprachige Betriebswirtschafts-lehre und die Wirtschaftsinformatik sindim SSCI1 nur sehr schwach vertreten.Da es zu den Zitationsdatenbanken desInstitute for Scientific Information1

aber kein deutschsprachiges Pendantgibt, konnte dieses Problem nicht um-gangen werden.

& Fur die Suche der Kernpublikationensollten moglichst „neutrale“ Bezeich-nungen gewahlt werden. Im konkretenFall wurden „INFORMATIONMANAGEMENT“ und „INFORMA-TION RESOURCE(S) MANAGE-MENT“ als Suchterme verwendet.(Ausgeschlossen wurde die Bezeichnung„INFORMATION MANAGEMENTSYSTEM(S)“, da eine Vorabrechercheergab, dass die gefundenen Publikatio-nen vor allem Software und wenigerkonzeptionelle Aspekte des Informa-tionsmanagements behandelten.) Durchdiese Festlegung sollten alle IM-Ansatzedie gleiche Chance haben, als solcheidentifiziert zu werden. Beispielsweisehatte die Bezeichnung „IT-Manage-ment“ primar technologische IM-As-pekte zutage gebracht.Eine alternative Vorgehensweise hattedarin bestanden zu versuchen, alle mog-lichen Bezeichnungen bei der Suche zuberucksichtigen, die im Bereich desInformationsmanagements ublich sind.Abgesehen davon, dass ein derartigesUnterfangen mit einem sehr großenAufwand verbunden sein kann, ware


8 Christian Schlogl

das Ergebnis durch eine „unausgewo-gene“ Auswahl der Suchbegriffe maß-geblich mitbeeinflusst worden.

& Aus demselben Grund wurde bei derBestimmung der IM-Kernpublikationenauch keine Zitationssuche durchgefuhrt.Bei einer solchen hatte man von einigenStandardpublikationen ausgehen mus-sen. Wenn nun die Auswahl derStandardwerke nicht reprasentativ ge-wesen ware, dann hatte die Gefahr be-standen, dass letzten Endes nicht alleDimensionen (Anwendungsgebiete, An-satze, etc.) des Informationsmanage-ments ermittelt worden waren [siehe da-zu auch McCa90, 433]. Dies vor allemdann, wenn einzelne Bereiche desInformationsmanagements nicht oderkaum aufeinander Bezug nehmen. Tat-sachlich wird auf diesen Sachverhalt inder Literatur hingewiesen [Trau89, 257].

& Da sich die zu untersuchende Doku-mentenmenge primar mit IM-Inhaltenauseinander setzen sollte, wurde eineTitelwortsuche verwendet. Eine Suchenach Schlagworten kam aufgrund derschlechten Qualitat der Beschlagwor-tung und ihrer Verwendung erst ab1991 nicht in Frage. Die Titelwortsuche(wie auch die Einschrankung auf einigewenige Suchterme) erfolgte im Be-wusstsein, dass dadurch zunachst nurein Teil der relevanten Artikel lokali-siert wird. Da es sich dabei aber um dieVorauswahl der IM-Literatur, insbeson-dere der IM-Kernautoren handelte, undbei der anschließenden Zitatenanalyseder Fokus wieder „ausgeweitet“ wurde,kann diese Begrenzung in Kauf genom-men werden.

& Bei den Quellenartikeln unterscheidetdas ISI1 zwischen verschiedenenDokumenttypen: Artikel, Review-Arti-kel, Buchbesprechung, Editorial, usw.Da nur (wissenschaftliche) Aufsatze be-rucksichtigt werden sollten, wurde dieAbfrage auf diese eingeschrankt.

Die Online-Recherchen wurden am 12.und 31. Juli 2001 auf dem Host vonDIALOG1 durchgefuhrt. (Die konkreteAbfrage lautete: SELECT ( (INFORMA-TION () MANAGEMENT (NOT W)SYSTEM?) OR (INFORMATION () RE-SOURCE? ( ) MANAGEMENT))/ART/TI) Die Treffermenge umfasste nach Ent-fernung der Dubletten (48 Dokumentekamen sowohl im SCI als auch im SSCIvor) 553 Artikel. Diese IM-Kernpublika-tionen – sie werden nachfolgend „IM-Ar-tikel“ bezeichnet – enthielten insgesamt

5076 Referenzen. Aus diesen wurden die25 am oftesten zitierten Autoren (mit gro-ßer gleich acht erhaltenen Zitaten) ermittelt(siehe Tabelle 1). Diese stellten den Aus-gangspunkt fur die Autoren-Kozitations-

analyse dar. Die Entscheidung auf „gro-ßenordnungsmaßig“ 25 Autoren erfolgtedeshalb, weil sich damit unterschiedlicheAnsatze einer Disziplin oder eines For-schungsgebiets bereits gut aufzeigen lassen.


Kernpunkte fur das Management

In diesem Beitrag werden anhand einer Autoren-Kozitationsanalyse die wesentlichen Di-mensionen des Informationsmanagements (IM) herausgearbeitet. Die wichtigsten Ergebnisselassen sich wie folgt zusammenfassen:

& Im Bereich des IM kann zwischen technologie- und informationsorientierten Ansatzenunterschieden werden.

& Technologieorientierte IM-Ansatze beschaftigen sich primar mit dem effizienten undeffektiven Einsatz von computerbasierten Informationssystemen und den sich daraus fureine Organisation ergebenden Moglichkeiten. Sie fallen in den Wirkungsbereich vonMIS (Wirtschaftsinformatik).

& Informationsorientierte IM-Ansatze haben den Fokus auf Information per se. Die Gestal-tung von computerbasierten Informationssystemen wird bei diesen Ansatzen, die denInformationswissenschaften zuzuordnen sind, kaum thematisiert.

& Zwischen technologie- und informationsorientierten IM-Ansatzen ist es in der Vergangen-heit kaum zu Beruhrungspunkten gekommen.

Stichworte: Informationsmanagement, Autoren-Kozitationsanalyse, Szientometrie, infor-mationsorientierte Informationsmanagement-Ansatze, technologieorientierte Informations-management-Ansatze

Tabelle 1 Von den IM-ARTIKELN am haufigsten zitierte Autoren

Rang Zitate Autor Rang Zitate Autor

1 33 HORTON F(W) 14 10 MINTZBERG H

2 17 CRONIN B 15 9 HAMMER M

3 16 PORTER ME 15 9 NOLAN RL

3 16 MARCHAND D(A) 15 9 VICKERS P(H)

5 15 DRUCKER P(F) 15 9 CASH J(I)

6 14 MCFARLAN FW 19 8 DAVENPORT TH

6 14 SIMON H(A) 19 8 DICKSON GW

6 14 ROCKART J(F) 19 8 ROBERTS N

9 13 EARL M(J) 19 8 TRAUTH E(M)

9 13 SYN(N)OTT W(R) 19 8 DAVIS G(B)

11 12 WILSON T(D) 19 8 SPRAGUE R(H)

12 11 LUCAS HC 19 8 TAYLOR R(S)

12 11 MARTIN J

Wissenschaftslandkarte Informationsmanagement 9

Dabei halt sich der Aufwand fur die Erhe-bung der Kozitationshaufigkeiten in Gren-zen (im konkreten Fall 300 Recherchen).Grundsatzlich hatte die Auswahl aber auchauf alle jene Autoren ausgeweitet werdenkonnen, die zum Beispiel ofter als sechsmalzitiert wurden.

Wie aus Tabelle 1 ersichtlich ist, stammendie Autoren ausschließlich aus anglo-amerikanischen Landern. Dies bestatigtdie ursprungliche Vermutung, wonach dieISI-Zitationsdatenbanken auch im Bereichdes Informationsmanagements das US-amerikanische Wissenschaftssystem starkbevorzugen.

3.2 Ermittlung der Kozitations-haufigkeiten

Im nachsten Schritt werden die Kozita-tionshaufigkeiten erhoben. Da die Bestim-mung der Autoren aus den IM-Artikelnerfolgte, hatten daraus auch die Kozita-tionshaufigkeiten ermittelt werden konnen.Wegen der relativ geringen Anzahl der IM-Artikel (und der Referenzen davon) waredies aber kaum praktikabel gewesen. Ausdiesem Grund wurden die Kozitate, wiebei Autoren-Kozitationsanalysen allge-mein ublich, aus der gesamten Datenbankrecherchiert.

Fur die Ermittlung der Zitationshaufig-keiten stellt DIALOG1 den CA-Befehl(CA ¼ Cited Author) zur Verfugung.Beispielsweise werden durch den Befehl„SELECT CA ¼ PORTER ME“ alle Ar-tikel recherchiert, die PORTER ME zitierthaben. Synonyme (zum Beispiel PORTERME und PORTER M) wurden nicht be-rucksichtigt, was aber, wie ein Vergleichmit [Schl01] zeigte, kaum Auswirkungenauf das Ergebnis hatte. Die Zitationshau-figkeiten der einzelnen Autorenpaare er-halt man durch eine UND-Verknupfung,zum Beispiel „SELECT CA ¼ PORTERME AND CA ¼ DAVENPORT TH“.Dadurch sollte auch gewahrleistet sein,dass (fast) keine Homonyme berucksich-tigt werden. Die Wahrscheinlichkeit, dasszwei verschiedene Autoren mit demselbenNamen mit einem Kernautor des unter-suchten Forschungsbereichs kozitiertwerden, ist namlich selbst in den umfang-reichen Zitationsdatenbanken des ISI1 ge-ring.

3.3 Erstellung der Kozitations-matrix und Transformationin die Korrelationsmatrix

Tabelle 3 (siehe Anhang) zeigt die Kozita-tionsmatrix, die aus der Recherche derKozitationshaufigkeiten resultierte. Ummogliche „Instabilitaten“ aufgrund von ge-ringen Kozitationshaufigkeiten zu vermei-den, konnen bestimmte Grenzwerte defi-niert werden, die Autoren uberschreitenmussen, um fur die weiteren Analysen be-rucksichtigt zu werden. Bei der vorliegen-den Kozitationsmatrix waren auf jeden FallTrauth und Vickers von einem derartigenSchwellenwert betroffen gewesen. Da dasWeglassen dieser beiden Autoren auf dierestlichen Ergebnisse keine Auswirkungenhatte (es wurden zwei Verarbeitungslaufedurchgefuhrt), wurden sie aus der Kozita-tionsmatrix nicht entfernt.

Im nachsten Schritt werden die Rohdatenin �hnlichkeitsmaße transformiert. Da essich bei den Kozitationshaufigkeiten umkardinalskalierte Merkmale handelt, wirdder Korrelationskoeffizient von Pearsonverwendet. Das Ergebnis ist die Korre-lationsmatrix (siehe Tabelle 4 im Anhang –bei der Berechnung wurden in Anlehnungan White fur die Eintrage in der Haupt-diagonale folgende Werte verwendet: diehochsten drei Kozitationshaufigkeiten desjeweiligen Autors dividiert durch zwei[WhGr81, 165]). In dieser haben Autoren,die mit anderen Autoren oft „kozitiert“werden, eine stark positive Korrelationund dadurch aus der Sicht der zitierendenAutoren eine große �hnlichkeit. Die Kor-relationsmatrix druckt also die �hnlichkeitvon Kozitationsprofilen aus. Durch denKorrelationskoeffizienten werden somitauch große Unterschiede zwischen Auto-ren mit einer sehr hohen Zahl an erhalte-nen Zitaten und solchen, die zwar ins-gesamt weniger Zitate bekommen haben,dafur aber ein ahnliches Kozitationsprofilaufweisen, beseitigt [McCa90, 436]. Diesist besonders bei Kozitationsanalysen vonBedeutung, die sich uber mehrere(Teil-)Disziplinen erstrecken. Da dasZitierverhalten in verschiedenen (Teil-)Dis-ziplinen sehr unterschiedlich sein kann[z. B. Korw95, 271] – beispielsweise ist diedurchschnittliche Zitationshaufigkeit in derManagementliteratur deutlich hoher als beiinformationswissenschaftlichen Publika-tionen -, ist eine derartige „Nivellierung“gerade hier sinnvoll.

3.4 Multivariate Analyse undInterpretation der Ergebnisse

Zur Datenauswertung werden bei einerAutoren-Kozitationsanalyse disjunktiveClusteranalyse, Faktorenanalyse und mul-tidimensionale Skalierung verwendet[McCa90]. Nachfolgend werden die Er-gebnisse der beiden letztgenannten multi-variaten Verfahren vorgestellt. Der Fak-torenanalyse wurde deshalb der Vorzuggegeben, weil im Gegensatz zur (disjunk-tiven) Clusteranalyse ein Autor auf mehre-re Faktoren laden kann und dadurch dievolle Breite eines Autors zum Ausdruckgebracht wird. Die multidimensionale Ska-lierung bietet gegenuber der Clusteranalysedie Vorteile der besseren Anschaulichkeitaufgrund der grafischen Darstellung sowiedes hoheren Informationsgehalts, weil dieAutorenpositionen im zweidimensionalenRaum bereitgestellt werden.

3.4.1 Faktorenanalyse

Techniken der Faktorenanalyse (bei derAutoren-Kozitationsanalyse wird im All-gemeinen die Hauptkomponentenanalysemit orthogonaler Varimax-Rotation ver-wendet) versuchen, die zwischen den Ori-ginalvariablen beobachteten Beziehungendurch eine kleinere Zahl von abgeleitetenVariablen, die so genannten Faktoren, zuerklaren. Ein Faktor wird von einer Mengevon Autoren gebildet, die auf ihn laden, diealso wesentlich zu seiner Bildung beitra-gen. Er stellt somit Gemeinsamkeiten, inder Regel gemeinsame Fachbereiche, vonAutoren dar (wie diese durch die zitieren-den Autoren wahrgenommen werden).

Tabelle 2 zeigt das Ergebnis der Haupt-komponentenanalyse mit orthogonaler(Varimax) Rotation. Daraus ist ersichtlich,dass sechs Faktoren insgesamt 85,4% derGesamtvarianz erklaren. (In Anlehnung anMcCain wurden nur Faktoren mit einemEigenwert von großer oder gleich eins zurInterpretation der Ergebnisse verwendet.Die Autoren wurden einem Faktor nurdann zugeordnet, wenn sie auf diesen miteinem Wert von großer +0,5 bzw. kleiner�0,5 luden [McCa90, 440].) Den großtenTeil der Varianz erklart Faktor 1 (aufgrundder Erhebung der Kozitationshaufigkeitenaus der gesamten Datenbank muss beachtetwerden, dass die Hohe der erklarten Va-rianz nicht nur die Bedeutung des jeweili-gen Faktors im Rahmen des Informations-managements sondern auch die Starke der


10 Christian Schlogl

jeweiligen Disziplin (bzw. das Ausmaß ih-rer Berucksichtigung in den ISI-Zitations-datenbanken) zum Ausdruck bringt). Essind dies Autoren aus dem Bereich vonManagement Information Systems (MIS).Ein sehr enger Zusammenhang besteht mitFaktor 3, der unter anderem daraus ersicht-lich ist, dass Nolan und Rockart auf beideFaktoren laden. Der Grund fur diese starkeBeziehung besteht darin, dass es sich auchbei Faktor 3 um MIS-Autoren handelt.Das diesen Faktor konstituierende Elementbesteht aber darin, dass sich diese Wissen-schaftler in einem starkeren Maße mit demstrategischen Einsatz von Informations-technologie auseinander gesetzt haben.Dies trifft insbesondere auf Cash, McFar-lan und Earl zu.

Faktor 2 wird durch Management-Autorengebildet, von denen speziell Mintzberg,Simon, Drucker und Porter sehr hochladen. Bei der Erhebung der Koziations-haufigkeiten fur „Martin J“ kam die Ho-monymproblematik zum Tragen, wodurchauch die Faktorenzuordnung teilweise ver-falscht worden sein durfte. Konkret han-delt es sich um zwei Autoren mit dem-selben Namen: den Verfasser einer Reihevon „MIS-Bestsellern“ [zum Beispiel Ma-Le89; Mart89/90] und einen gleichnamigenWissenschaftler, der schwerpunktmaßig imBereich der Organisationssoziologie und-psychologie geforscht hat. Fur das Infor-mationsmanagement die großere Bedeu-tung hat erstgenannter Autor, womit voneiner primaren Zuordnung zu Faktor 1auszugehen ist.

Faktor 4 setzt sich mit Wilson, Taylor, Ro-berts und Cronin aus Informationswissen-schaftlern zusammen, die alle ahnlich hochladen. Faktor 5 reprasentiert die „IM-Klas-

siker“. Horton, Marchand und Synnottsind jene Autoren, die die ersten bedeuten-den Monografien zum Thema verfasst ha-ben. Davenport und Hammer bilden des-halb einen eigenen Faktor, weil sie in einemhohen Maße gemeinsam zitiert wurden.Dies durfte teilweise darauf zuruckzufuh-ren sein, dass sich beide Autoren mit Fra-gen des Business Process Reengineeringbeschaftigt haben. Weiters waren beideWissenschaftler mehrere Jahre an derselbenFakultat tatig.

3.4.2 Multidimensionale Skalierung

Bei der multidimensionalen Skalierungwerden die Autoren auf der Basis von�hnlichkeitsmaßen in einem mehrdimen-sionalen Raum dargestellt. BeiAutoren-Kozitationsanalysen ist ein zwei-dimensionaler „Wissenschaftsraum“ ub-lich.

Die Anordnung der Autoren erfolgt nachfolgenden Grundsatzen:

& Autoren mit hohen Kozitationshaufig-keiten werden in geringen Abstandenzueinander positioniert. Autoren, diegroße Unterschiede aufweisen, werdenin der Wissenschaftslandkarte in großerEntfernung voneinander gezeichnet.

& Autoren, die Beziehungen zu vielen an-deren Autoren haben, werden im Zen-trum lokalisiert. Hingegen werden Au-toren, die zu den meisten anderenAutoren keine Verbindung haben, peri-pher dargestellt. Dem entsprechendkann man zwischen zentralen undperipheren Fachbereichen/-gruppen un-terscheiden [McCa90, 437f].

Neben der grafischen Darstellung derKozitationsbeziehungen wird die multi-

dimensionale Skalierung dazu verwendet,die hervorspringenden Dimensionen zuidentifizieren, die fur die Positionierungder Autoren ausschlaggebend sind. EineClusterung der Autoren wird bei diesemVerfahren nicht vorgenommen.

Bild 1 zeigt die resultierende Wissen-schaftslandkarte zum Informationsmana-gement. Fur die Berechnungen wurde dasALSCAL-Modul von SPSS verwendet.Die Gruppenziehung erfolgte aufgrund derEinschatzung des Autors der hier vorlie-genden Arbeit. Im Gegensatz zu fruherenGepflogenheiten wurde dabei eine hierar-chische (zweistufige) Darstellung derGruppenzugehorigkeiten vorgenommen.Wenn man die Wissenschaftslandkarte aufdem hochsten Verdichtungsgrad inter-pretiert, erkennt man drei Hauptdiszi-plinen, die sich mit Fragen des Informa-tionsmanagements auseinander setzen:Management- bzw. Betriebswirtschafts-lehre, MIS und Informationswissenschaf-ten.

Im oberen Bereich von Bild 1 sind Autorenaus der Management- bzw. Betriebswirt-schaftslehre angesiedelt. Diese Autoren ha-ben zwar nicht direkt im Bereich desInformationsmanagements publiziert, da-fur aber wichtige betriebswirtschaftlicheGrundlagen dafur erarbeitet. Dieser Clus-ter stellt somit unterschiedliche Einflussevon Seiten der Managementliteratur spe-ziell auf die MIS-Disziplin dar, zumBeispiel von der Organisationslehre(Mintzberg und Hammer), von der verhal-tensorientierten Betriebswirtschaftslehre(Simon) oder von der strategischen Unter-nehmensfuhrung (Porter). Drucker deckt,verglichen mit den anderen Autoren, einbreiteres Spektrum ab.


Tabelle 2 Ergebnis der Hauptkomponentenanalyse

Faktor 1MIS/allgem.

Faktor 2Management

Faktor 3MIS/strategisch

Faktor 4Informationswiss.

Faktor 5IM-Klassiker

Faktor 6Davenport & Hammer

Eigenwert: 5,2erkl. Varianz: 20,7%

4,216,90%

3,413,6%

3,413,6%

2,710,8%

2,49,8%

Davis 0,92 Mintzberg 0,95 Cash 0,87 Wilson 0,88 Marchand 0,89 Davenport 0,86Lucas 0,88 Simon 0,92 McFarlan 0,86 Taylor 0,86 Horton 0,84 Hammer 0,83Dicksen 0,83 Drucker 0,89 Earl 0,7 Roberts 0,83 Synnott 0,67Nolan 0,70 Porter 0,88 Rockart 0,55 Cronin 0,75Sprague 0,69 Martin 0,56 Nolan 0,55Rockart 0,67Martin 0,58


Auf der rechten Seite sind die MIS-Auto-ren (fur die Autoren von MIS undInformationswissenschaft wurde je ein Ba-siswerk ins Literaturverzeichnis aufgenom-men) angesiedelt. Diese setzen sich groß-teils aus den Autoren von Faktor 1 undFaktor 3 zusammen. Durch die Wissen-schaftslandkarte ist das „Naheverhaltnis“zwischen diesen beiden Faktoren guterkennbar. Wie bereits erwahnt wurde,handelt es sich bei Faktor 3 ebenfalls umMIS-Autoren. Diese haben aber deshalbauf einen eigenen Faktor geladen, weil siesich intensiv mit dem strategischen Einsatzvon Informationstechnologie beschaftigthaben.

Den MIS-Autoren wurde auch Davenportzugerechnet, obwohl dieser Autor deutlichnaher bei den Betriebswirten geplottetwurde, was darin begrundet liegt, dass die-ser Autor mit fast allen anderen Manage-ment-Autoren, insbesondere aber mitHammer, sehr hohe Kozitationswerte hat.Aufgrund seines Forschungsprofils wurdeDavenport aber den MIS-Autoren zuge-wiesen. Nicht zuletzt leistete er mit seinerMonografie [Dave94] einen wichtigen Bei-trag zum Informationsmanagement. ImUnterschied zur Faktorenanalyse wurdenden MIS-Autoren auch noch Trauth, dieaufgrund der geringen Kozitationshaufig-keiten auf keinen Faktor laden konnte, undSynnott zugeordnet. Die Zuweisung von

Synnott, der zunachst den IM-Klassikernzugerechnet wurde, lasst sich sowohldurch sein berufliches Umfeld als auchdurch den Inhalt seiner Veroffentlichungen[z. B. Synn87] rechtfertigen.

Auf der linken Seite handelt es sich um Au-toren aus dem Gebiet der Informations-wissenschaften. Neben den bereits bei derFaktorenanalyse identifizierten Autorenwurden diesem Cluster auch noch Vickers,der aufgrund der geringen Kozitationswer-te bei der Faktorenanalyse ebenfalls keineBerucksichtigung fand, Horton und Mar-chand zugerechnet. Hortons Naheverhalt-nis zu den Informationswissenschaftlernlasst sich neben seinen Publikationen da-raus ableiten, dass er jahrelang in fuhrenderFunktion in der „International Federationfor Information and Documentation“ tatigwar. Gemeinsam mit Marchand hat er einwichtiges Grundlagenwerk im Bereich desInformationsmanagements [MaHo86] ver-fasst.

Wie bereits erwahnt wurde, dient die mul-tidimensionale Skalierung auch zur Identi-fizierung der Dimensionen, die letztlich dieAnordnung der Autoren bestimmen. Aufder horizontalen Achse handelt es sich da-bei um die „Ingredienzen“ des Informa-tionsmanagements. Auf der linken Seite istdies primar Information per se, speziell de-ren Vermittlung und Nutzung. Autoren,

die hier lokalisiert wurden, beschaftigensich also mit informationsorientiertenAspekten des Informationsmanagements.Hingegen setzen sich die Autoren auf derrechten Seite mit (computerbasierten)Informationssystemen, speziell deren Pla-nung, Konzeption, Einfuhrung sowie (ef-fektivem und effizientem) Einsatz in Orga-nisationen und den sich daraus ergebendenMoglichkeiten auseinander. Auch wenn dieAnwendung von Informationstechnologie(und nicht etwa diese selbst) und das volleAusschopfen der sich dadurch ergebendenMoglichkeiten im Vordergrund stehen,werden diese Beitrage unter der Bezeich-nung „technologieorientiertes Informations-management“ subsumiert.

Etwas schwieriger ist die Interpretation derAuspragungen auf der vertikalen Achse.Am oberen Pol befinden sich Autoren,welche allgemeine (betriebswirtschaftliche)Grundlagen fur das Informationsmanage-ment erarbeitet haben, die mehr oder weni-ger stark in die IM-Literatur Eingang fan-den. Am unteren Ende wurden durchHorton, Marchand und Synnott hingegenumfassende und konkrete Informations-management-Konzepte erarbeitet. Damitlasst sich die Dimension der vertikalenAchse mit „Starke des IM-Bezugs“ be-schreiben.

Besonders auffallig ist, dass das Zentrumder Wissenschaftslandkarte vollig unbe-setzt ist, was bei derartigen Studien unub-lich ist. Der Grund durfte daran liegen,dass es zwischen informations- und tech-nologieorientierten IM-Ansatzen kaum zuBeruhrungspunkten gekommen ist. Amehesten konnen noch die IM-Klassikerdiese Bruckenfunktion wahrnehmen.

3.5 Problembereiche

Im Folgenden werden einige kritischePunkte der durchgefuhrten Autoren-Kozi-tationsanalyse angesprochen:

Bei den ISI-Zitationsdatenbanken handeltes sich um US-amerikanische Produkte. Esist daher nicht verwunderlich, dass dasanglo-amerikanische Wissenschaftssystembevorzugt wird. Wie die Auswahl derAutoren zeigte, trifft dies auch auf dasInformationsmanagement zu. Unter den 25am meisten zitierten Autoren kommt keineinziger Wissenschaftler aus dem deutsch-sprachigen Raum. Wenn man daruber


Bild 1 Wissenschaftslandkarte zum Informationsmanagement


hinaus berucksichtigt, dass Wirtschafts-informatik und MIS ein unterschiedlichesWissenschaftsverstandnis haben, dann las-sen sich die vorliegenden Ergebnisse, wennuberhaupt, dann nur sehr eingeschranktauf den deutschen Sprachraum ubertragen.Weitere Krititkpunkte betreffen dieschlechte Datenqualitat der ISI-Zitations-datenbanken sowie den Umstand, dass beiden Referenzen nur der Erstautor ver-zeichnet wird.

Wie bereits erwahnt wurde, war die Anzahlder IM-Artikel (und der Referenzen da-von) relativ gering. Auffallend war auchdie geringe Konzentration bei den zitiertenAutoren. Dies konnte negative Auswir-kungen auf die Autoren-Kozitationsana-lyse insofern gehabt haben, weil die Gren-ze zur Auswahl der Autoren nicht scharfgenug gezogen werden konnte. Es ware al-so moglich, dass weitere wichtige Autorenbei der Autoren-Kozitationsanalyse nichtberucksichtigt wurden. Ein Hauptgrundfur das relativ homogene Zitierverhaltendurfte in der multidisziplinaren Natur desInformationsmanagements liegen. Dadurch„dominieren“ (bei der Anzahl der verfass-ten Publikationen oder der Anzahl der er-haltenen Zitate) wenige Autoren nicht dasgesamte Informationsmanagement, sondernjeweils nur einen Teilbereich davon. Fur dasInformationsmanagement fallt die Konzen-tration dadurch insgesamt geringer aus.

Ein generelles Problem besteht bei Zitaten-analysen darin, dass Zitate naturgemaß indie Vergangenheit wirken. Die Ergebnissehaben daher immer einen mehr oder weni-ger starken historischen Charakter. BeiZitatenanalysen uber verschiedene Diszipli-nen muss zusatzlich berucksichtigt werden,dass das Zitierverhalten in verschiedenenForschungsbereichen unterschiedlich seinkann [Korw95, 271]. Dieser Sachverhaltkann fur die ISI1-Zitationsdatenbankenmithilfe des so genannten „Impact Factor“untersucht werden. Dieser gibt an, wie oftein Artikel, der in einer Zeitschrift in denbeiden vorangegangenen Jahren erschienenist, im Folgejahr durchschnittlich zitiertwurde [Garf94]. Ein Vergleich fur das Jahr2000 ergab, dass der Impact-Faktor bei denMIS-Zeitschriften deutlich hoher ist als beirelevanten IM-Zeitschriften auf dem Gebietder Informationswissenschaften. Dadurchwurden MIS-Autoren bei der Auswahl furdie Autoren-Kozitationsanalyse bevorzugt.Weiters lassen sich so die hoheren Kozitati-onswerte der Management- und MIS-Au-toren teilweise erklaren.

4 Schlussfolgerungen

Aufgrund der Ergebnisse der Autoren-Ko-zitationsanalyse sind MIS (Wirtschafts-informatik) und die Informationswissen-schaften jene Disziplinen, die sichunmittelbar mit Fragen des Informations-managements auseinander setzen. DieInformationswissenschaften konzentrierensich dabei primar auf die Informations-inhalte, wahrend der Fokus von MIS imoptimalen Einsatz von computergestutztenInformationssystemen in Organisationen,speziell in Unternehmen liegt. Dabei gehtes nicht nur um Effizienzsteigerungen.Durch den strategischen Einsatz vonInformationstechnologie soll (daruber hi-naus) die Wettbewerbsposition der jewei-ligen Organisation verbessert werden.

Im Rahmen der durchgefuhrten sziento-metrischen Untersuchung traten auch eini-ge Unzulanglichkeiten auf. Dazu zahlenu. a. die zum Teil schlechte Datenqualitatund die anglo-amerikanische Dominanzder ISI-Zitationsdatenbanken. Als ein Vor-teil von szientometrischen Unter-suchungen wurde ursprunglich ihre große-re Objektivitat ins Treffen gefuhrt. Dieseist aber nur bedingt gegeben. Speziell beider Auswahl der Autoren kann eine sub-jektive Einflussnahme nicht ausgeschlossenwerden. Die Interpretation der Ergebnissekann uberhaupt nur auf der Grundlage vonpersonlichen Meinungen erfolgen, auchwenn einer zu willkurlichen AuslegungGrenzen (durch die berechneten Faktoren,Cluster und Anordnungen im „Wissen-schaftsraum“) gesetzt sind. Ein hoheresMaß an Objektivitat ließe sich dadurch er-reichen, dass die Autorenauswahl und dieInterpretation der Ergebnisse von mehre-ren Wissenschaftlern der untersuchten Dis-ziplin vorgenommen werden. Selbst wennman von einer personlichen Einflussnahmeeinmal absieht, so ist auch eine objektiveDarstellung des gesamten Systems der Wis-senschaft, bzw. eines Teilbereichs davon,aufgrund der Mangel der ISI-Zitations-datenbanken nicht moglich.

Trotz aller Unzulanglichkeiten kann derNutzen von szientometrischen Analysennicht von der Hand gewiesen werden. IhreStarke besteht vor allem in der Verdichtungvon großen Datenmengen, zum Beispiel inForm einer Wissenschaftslandkarte. Da-durch konnen Aspekte der untersuchtenForschungsbereiche herausgearbeitet wer-den, die sonst vielleicht nicht beruck-

sichtigt worden waren. Da sich nicht alleProblembereiche umgehen lassen, konnenszientometrische Studien aber nur ergan-zend eingesetzt werden. Spatestens bei derInterpretation der Ergebnisse sind detail-lierte Kenntnisse des untersuchten Wissen-schaftsgebietes erforderlich.

Danksagung

Fur die kompetente Unterstutzung bei derOnline-Recherche bedankt sich der Autorsehr herzlich bei Frau Dr. Mayerl von derInformationsvermittlungsstelle der Univer-sitatsbibliothek Graz.

Literatur

[Berg96] Bergeron, P.: Information Resources Ma-nagement. In: Annual Review of InformationScience and Technology 31 (1996), S. 263–300.

[BrKo 88] Broadbent M., Koenig M. E. D.: Infor-mation and Information Technology Manage-ment. In: Annual Review of Information Scienceand Technology 23 (1988), S. 237–270.

[BSM90] Bayer, A. E.; Smart, J. C.; McLaughlin,G. W.: Mapping Intellectual Structure of a Scien-tific Subfield through Author Cocitations. In:Journal of the American Society for InformationScience 41 (1990) 6, S. 444–452.

[CaKo85] Cash, J. I.; Konsynski, B. R.: IS RedrawsCompetitive Boundaries. In: Harvard BusinessReview, 63 (1985) March/April, S. 134–142.

[COC90] Culnan, M. J.; OReilly, Ch.; Chatman,J.: Intellectual Structure of Research inOrganizational Behavior, 1972–1984: A Coci-tation Analysis. In: Journal of the AmericanSociety for Information Science 41 (1990) 6,S. 453–458.

[CrDa91] Cronin, B.; Davenport, E.: Elements ofInformation Management. Scarecrow Press,Metuchen, NJ 1991.

[CRM89] Cottrill, C. A.; Rogers, E. M.; Mills, T.:Co-Citation Analysis of the Scientific Literatureof Innovation Research Traditions. In: Knowled-ge: Creation, Diffusion, Utilization 11 (1989),S. 181–208.

[Culn86] Culnan, M. J.: The Intellectual Develop-ment of Management Information Systems,1972–1982: A Co-Citation Analysis. In: Ma-nagement Science 32 (1986) 2, S. 156–172.

[Culn87] Culnan, M. J.: Mapping the IntellectualStructure of MIS, 1980–1985: A Co-CitationAnalysis. In: MIS Quarterly, September 1987,S. 341–354.

[DaOl85] Davis, G. B.; Olson, M. H.: ManagementInformation Systems: Conceptual Foundations,Structure, and Development. 2. Aufl., McGraw-Hill, New York 1985.

[Dave94] Davenport, Th.: Saving ITs Soul – Hu-man-Centered Information Management. In:Harvard Business Review 72 (1994) 2, S.119–131.



[DCF99] Ding, Y.; Chowdhury, G.; Foo, S.: Map-ping the Intellectual Structure of InformationRetrieval Studies: An Author Co-Citation Ana-lysis, 1987–1997. In: Journal of Information Sci-ence 25 (1999) 1, S. 67–78.

[DLWN84] Dickson, G. W.; Leitheiser, R. L.; Wet-herbe, J. C.; Nechis, M.: Key Information Sys-tems Issues for the 1980s. In: MIS Quarterly 8(1984) 3, S. 135–159.

[Earl89] Earl, M. J.: Management Strategies for In-formation Technology. Prentice Hall, New York,1989.

[Garf94] Garfield, E.: The Impact Factor. In: Cur-rent Contents, 20. Juni 1994.http://www.isinet.com/isi/hot/essays/journalcitationreports/7.html,Abruf am 2002-01-11.

[Hort85] Horton, F. W.: Information ResourcesManagement: Harnessing Information Assets forProductivity Gains in the Office, Factory andLaboratory. Prentice Hall, Englewood Cliffs,N.J. 1985.

[Kark96] Karki, R.: Searching for Bridges betweenDisciplines: An Author Co-Citation Analysis onthe Research into Scholarly Communication. In:Journal of Information Science 22 (1996) 5,S. 323–334.

[Korw95] Korwitz, U.: Welchen „Rang“ hat einWissenschaftler? In: Nachrichten fur Dokumen-tation 46 (1995), S. 267–272.

[Lawa81] Lawani, S. M.: Bibliometrics: Its Theo-retical Foundations, Methods and Applications.In: Libri 31 (1981) 4, S. 294–315.

[LSR95] Lewis, B. R.; Snyder, C. A.; Rainer, R. K.:An Empirical Assessment of the InformationResource Management Construct. In: Journal ofManagement Information Systems 12 (1995) 1,S. 199–223.

[Luca90] Lucas, H. C.: Managing Information Ser-vices. Macmillan, New York 1990.

[MaHo86] Marchand, D. A.; Horton, F. W.: Info-trends: Profiting from your Information Resour-ces. Wiley, New York 1986.

[MaLe89] Martin, J.; Leben, J.: Strategic Informati-on Planning Methodologies. 2. Aufl., PrenticeHall, Englewood Cliffs 1989.

[Mart89/90] Martin, J.: Information Engineering –A Trilogy. Bd. 1: Introduction, Bd. 2: Planningand Analysis, Bd. 3: Design and Construction.Prentice Hall, Englewood Cliffs 1989 und 1990.

[McCa89] McCain, K.: Mapping Authors in In-tellectual Space: Population Genetics in the1980s. In: Communication Research 16 (1989) 5,S. 667–681.

[McCa90] McCain, K.: Mapping Authors in Intel-lectual Space: A Technical Overview. In: Journalof the American Society for Information Science41 (1990) 6, S. 433–443.

[McFa84] McFarlan, F. W.: Information Technolo-gy Changes the Way You Compete. In: HarvardBusiness Review 62 (1984) 3, S. 98–103.

[Nola73] Nolan, R. L.: Managing the ComputerResource: A Stage Hypothesis. In: Communica-tion of the ACM 16 (1973) Juli, S. 339–405.

[Pais90] Paisley, W.: An Oasis Where Many TrailsCross: The Improbable Cocitation Networks ofa Multidiscipline. In: Journal of the AmericanSociety of Information Science 41 (1990) 6,S. 459–468.

[RoWi87] Roberts, N.; Wilson, T. D.: InformationResource Management: A Question of Attitudes.

In: International Journal of Information Ma-nagement 7 (1987) 2, S. 67–75.

[Rock79] Rockart, J. F.: Chief Executives DefineTheir Own Data Needs. In: Harvard BusinessReview 57 (1979) March/April, S. 81–93.

[Schl01] Schlogl, Ch.: Bestandsaufnahme Informa-tionsmanagement: Eine szientometrische, quali-tative und empirische Analyse. Gabler EditionWissenschaft, Deutscher Universitats-Verlag,Wiesbaden 2001.

[Smal73] Small, H.: Co-Citation in the ScientificLiterature. A New Measure of the Relationshipbetween Two Documents. In: Journal of theAmerican Society for Information Science 24(1973) 5, S. 265–269.

[SpMc02] Sprague, R. H.; McNurlin, B. C.: Infor-mation SystemsManagement in Practice. 5. Aufl.,Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J. 2002.

[Stoc85] Stock, W.: Die Bedeutung der Zitatenana-lyse fur die Wissenschaftsforschung. In: Zeit-schrift fur allgemeine Wissenschaftstheorie 16(1985) 2, S. 304–314.

[Synn87] Synnott, W. R.: The Information Weapon.Winning Customers and Markets with Tech-nology. Wiley, New York 1987.

[Tayl86] Taylor, R. S.: Value-Added Processes inInformation Systems. Ablex, Norwood 1986.

[Trau89] Trauth, E. M.: The Evolution of Informa-tion Resource Management. In: Information andManagement 16 (1989) 5, S. 257–268.

[VanR97] Van Raan, A. F. J.: Scientometrics: State-of-the-Art. In: Scientometrics 38 (1997) 1,S. 205–218.

[Vick84] Vickers, P.: Information Management: APractical View. In: ASLIB Proceedings 36 (1984)6, S. 245–252.

[WhGr81] White, H. D.; Griffith, B. C.: AuthorCocitation: A Literature Measure of IntellectualStructure. In: Journal of the American Societyfor Information Science 32 (1981) 5, S. 163–171.

[WhMc98] White, H. D.; McCain, K. W.: Visuali-zing a Discipline: An Author Co-Citation Ana-lysis of Information Science, 1972–1995. In:Journal of the American Society for InformationScience 49 (1998) 4, S. 327–355.

[Wils94] Wilson, T. D.: Tools for the Analysis ofBusiness Information Needs. In: Aslib Proceed-ings 46 (1994) 1, S. 19–23.

[Wohl69] Wohlgenannt, R.: Was ist Wissenschaft.Vieweg, Braunschweig 1969.

[WWS88] Winterhager, M.; Weingart, P.; Sehringer,R.: Die Cozitationsanalyse als bibliometrischesVerfahren zur Messung der nationalen und insti-tutionellen Forschungsperformanz. In: Daniel,H.-D.; Fisch, R. (Hrsg.): Evaluation von For-schung: Methoden – Ergebnisse – Stellung-nahmen. Universitatsverlag Konstanz, Konstanz1988, S. 319–358.


Abstract

Mapping the intellectual structure of information management

In this paper, the main dimensions of information management are analysed by means ofauthor cocitation. The article is structured as follows: After a short introduction, the methodused in the study will be described. This will be followed by the structure of the study. Accord-ing to the results of the analysis, a distinction can be made between technology-orientedand information-oriented information management approaches. Technology-oriented ap-proaches deal primarily with the efficient and effective use of computer-based informationsystems. They are in the domains of Management Information Systems (MIS) and businessinformatics. Information-oriented approaches focus mainly on information, with special at-tention given to its transfer and use. The design of computer-based information systems ispractically ignored by these approaches, which are in the field of information science.

Keywords: information management, author cocitation analysis, scientometrics, informa-tion-oriented information management approaches, technology-oriented information man-agement approaches



Anh

ang

Tabe

lle3

Kozitatio

nsmatrix

Cash

Cronin

1Cronin

Davenpo

rt43

3Davenpo

rt

Davis

335

13Davis

Dickson

341

1368

Dickson

Drucker

3314

8216

18Drucker

Earl

615

8629

2530

Earl

Ham

mer

452

401

2515

136

76Ham

mer

Horton

320

48

38

50

Horton

Lucas

524

2311

715

517

3328

13Lucas

Marchan

d4

76

43

86

220

13Marchan

d

Martin

302

4484

4054

4110

010

625

Martin

McFarlan

141

449

8066

3910

253

812

811

68McFarlan

Mintzbe

rg46

372

5160

355

8814

88

895

154

72Mintzbe

rg

Nolan

502

2179

5122

4026

711

613

6412

746

Nolan

Porte

r18

922

120

4934

293

114

192

970

1610

523

388

081

Porte

r

Robe

rts0

191

11

71

17

43

41

161

8Ro

berts

Rockart

905

8612

479

6084

8310

116

1211

616

013

911

717

12

Rockart

Simon

139

3486

7422

720

595

922

129

3480

635

338

1476

Simon

Spragu

e21

113

6555

1216

213

833

5543

8438

390

9218

5Sp

ragu

e

Synn

ott

116

411

79

134

1518

1214

156

1521

319

16

Synn

ott

Taylor

226

510

210

41

239

147

49

611

147

181

6Taylor

Trau

th3

35

75

14

56

64

73

64

42

103

24

4Trau

th

Vickers

19

12

00

21

103

22

31

14

31

10

34

0Vickers

Wilson

321

42

33

145

57

26

1029

414

309

481

035

14



Tabe

lle4

Korrelationsmatrix

Cash

Cronin

�0,213

Cronin

Davenpo

rt0,22

7�0

,244

Davenpo

rt

Davis

0,28

––,438

(*)

�0,065

Davis

Dickson

0,24

2––,458

(*)

�0,094

,761

(**)

Dickson

Drucker

0,23

70,04

10,32

50,02

70,04

5Drucker

Earl

,671

(**)

�0,308

,539

(**)

0,24

20,17

70,33

8Ea

rl

Ham

mer

0,26

�0,231

,960

(**)

�0,037

�0,072

,471

(*)

,568

(**)

Ham

mer

Horton

�0,309

,569

(**)

––,403

(*)

�0,232

�0,277

�0,209

�0,395

––,404

(*)

Horton

Lucas

0,35

3––,481

(*)

�0,08

,860

(**)

,953

(**)

0,03

70,26

7�0

,054

�0,259

Lucas

Marchan

d0,09

60,22

3�0

,169

�0,057

�0,084

�0,054

�0,009

�0,162

,729

(**)

0,01

4Marchan

d

Martin

0,28

6�0

,39

0,30

7,624

(**)

,410

(*)

,503

(*)

,457

(*)

,411

(*)

�0,319

,483

(*)

�0,165

Martin

Mcfarlan

,864

(**)

�0,28

0,16

6,546

(**)

,464

(*)

0,18

8,724

(**)

0,19

9�0

,271

,625

(**)

0,18

9,430

(*)

McFarlan

Mintzbe

rg0,28

60,01

50,17

10,18

30,19

1,834

(**)

0,37

80,32

8�0

,195

0,20

8�0

,06

,630

(**)

0,27

7Mintzbe

rg

Nolan

,513

(**)

––,416

(*)

0,00

5,754

(**)

,615

(**)

0,02

5,430

(*)

0,02

2�0

,212

,800

(**)

0,20

7,473

(*)

,794

(**)

0,11

5Nolan

Porte

r,500

(*)

�0,038

0,27

40,15

50,15

4,822

(**)

,564

(**)

,423

(*)

�0,217

0,21

50,00

9,604

(**)

,469

(*)

,933

(**)

0,21

9Po

rter

Robe

rts�0

,329

,685

(**)

�0,252

�0,354

�0,298

0,09

8�0

,318

�0,215

0,14

2�0

,349

�0,174

�0,177

�0,371

0,17

8––,401

(*)

0,07

7Ro

berts

Rockart

,654

(**)

––,444

(*)

0,28

8,764

(**)

,585

(**)

0,32

4,697

(**)

0,35

�0,363

,715

(**)

0,03

8,735

(**)

,834

(**)

,420

(*)

,792

(**)

,539

(**)

––,398

(*)

Rockart

Simon

0,08

2�0

,082

0,05

60,25

0,27

1,749

(**)

0,20

90,20

6�0

,209

0,26

5�0

,188

,634

(**)

0,10

6,936

(**)

0,07

,810

(**)

0,21

30,34

Simon

Spragu

e0,07

7�0

,372

�0,057

,650

(**)

,599

(**)

0,22

20,08

4�0

,006

�0,323

,614

(**)

�0,234

,577

(**)

0,22

4,458

(*)

0,35

30,28

9�0

,153

,510

(**)

,620

(**)

Spragu

e

Synn

ott

,398

(*)

�0,142

�0,123

0,30

70,19

9�0

,042

0,28

3�0

,11

0,31

70,31

4,609

(**)

0,15

4,506

(**)

�0,02

,493

(*)

0,10

1––,426

(*)

,412

(*)

�0,169

�0,046

Synn

ott

Taylor

�0,367

,814

(**)

�0,319

�0,291

�0,333

�0,077

––,407

(*)

�0,313

,586

(**)

�0,354

0,24

5�0

,297

�0,383

�0,027

�0,358

�0,136

,685

(**)

––,445

(*)

�0,001

�0,227

�0,243

Taylor

Trau

th0,01

8�0

,326

0,09

50,37

90,24

1�0

,119

0,13

30,09

0,07

0,25

50,13

80,31

50,12

�0,006

0,23

60,02

2�0

,34

0,34

9�0

,014

0,07

70,24

8�0

,201

Trau

th

Vickers

�0,219

,610

(**)

�0,27

�0,348

�0,374

�0,279

�0,298

�0,299

,630

(**)

�0,364

0,20

5�0

,393

�0,234

�0,209

�0,309

�0,213

0,25

4––,430

(*)

�0,261

�0,394

0,00

2,408

(*)

�0,305

Vickers

Wilson

�0,197

,515

(**)

�0,158

�0,15

�0,121

0,15

3�0

,09

�0,131

�0,001

�0,156

�0,23

0,03

3�0

,192

0,35

3�0

,241

0,20

1,829

(**)

�0,188

,417

(*)

0,12

4––,466

(*)

,710

(**)

�0,299

0,10

4

*sign

ifika

ntfurp

�0,95

**sign

ifika

ntfurp

�0,99
