Forschung in komplexen und komplizierten Kontexten

 Cynefin ist ein von David Snowden entwickeltes Framework, welches helfen soll, komplexe Systeme und Probleme zu analysieren und zu verstehen. Der Begriff "Cynefin" stammt aus dem Walisischen.

Cynefin is a Welsh word meaning “haunt”, “habitat”, “acquainted”, “accustomed”, “familiar”. It carries with it a sense of rootedness—temporal, physical, cultural or spiritual.

- David Snowden et al. (2020)

Das Cynefin-Framework wird häufig in Bereichen wie Management, Entscheidungsfindung und Problemlösung verwendet, um Probleme zu verstehen und effektive Entscheidungen zu treffen. Es werden vier Kontextarten unterschieden.

Abbildung in Anlehnung an Simon French (2008), S. 1

• Einfache Kontexte: Hier sind Probleme klar definiert und es gibt klare Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Lösungen für Probleme und Fragestellungen können auf etablierten Regeln und standardisierten Verfahren bzw. Wissen leicht gefunden werden.

• Komplizierter Kontext: Ursache-Wirkungs-Beziehungen sind nicht klar bekannt und offensichtlich wie im einfachen Kontext. Fachwissen und Analyse sind erforderlich, um Probleme zu identifizieren. Das Sammeln und Analysieren von Informationen aus verschiedenen Quellen ist zur Problemlösung notwendig.

• Komplexer Kontext: Ereignisse sind unvorhersehbar und haben keine offensichtlichen Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Es gibt viele Unbekannte. Experimente und Tests sind notwendig, um Probleme und Fragen zu verstehen und anzugehen.

• Chaotischer Kontext: Hier sind Probleme unvorhersehbar, auch weil Zusammenhänge und Regeln nicht bekannt sind. Die Situation ist oft von Krisen oder dringenden Situationen geprägt. Diese Kontexte sind Krisen, die es einzudämmen gilt. Es bleibt keine Zeit für sorgfältige Forschung und Überlegungen.

Wie kann uns das in der Wissenschaftskommunikation helfen?

Das Cynefin-Framework ist ausgesprochen hilfreich, um die eigene Forschung, das Thema und die Fragestellung zu analysieren und einzuordnen. Den Zusammenhang zur Wissenschaft und Forschung hält French wie folgt fest:

„Contexts in the complex and certainly in the chaotic spaces tend to be novel. Repeatability lies at the heart of the Scientific Method: scientific knowledge is that which is based upon observations in repeatable circumstances. One can only verify scientific theories if they can be tested again and again in identical circumstances and shown to explain and predict behaviours of systems: i.e. as Cynefin suggests, cause and effect can be understood and predicted.”
- French (2008), S. 3

Während des Forschungsprozess und besonders am Anfang eines solchen, befinden wir uns also in einem Kontext, in dem wir Kausalitäten, Zusammenhänge und Wahrscheinlichkeiten noch nicht kennen. Diese gilt es experimentell und forschend zu erarbeiten. Hier befinden wir uns entweder in einem komplexen oder komplizierten Umfeld. Dies hängt vom Inhalt und der Fragestellung der Forschung ab.

Ziel ist es, aus der Unsicherheit heraus zu treten. Kausalität, Effekte, Regeln und Zusammenhänge sollen bestätig werden und somit dauerhaft in ein simples Umfeld überführt werden.

Für die Kommunikation gilt daher: Das Thema bzw. die Inhalte, die mit einem beliebigen Publikum geteilt werden sollen, immer mit Blick auf den simplen Kontext erklärt werden sollten. Man muss bestimmtes Wissen und Kenntnisse beim Publikum voraussetzen, um darauf aufbauend, das eigene Thema erklären zu können. Klar, kann das Publikum auch aus Wissenschaftler:innen bestehen, die ein sehr großes Fachwissen haben, auf dem man aufbauen kann.

Wie genau diese Übertragung für Ihr Forschungsthema funktionieren kann, bespreche ich gerne mit Ihnen in einem kostenlosen Einzelgespräch über diesen Link.

Autorin: Dr. Anna Kollenberg

Veröffentlicht: 14. April 2023

Foto von Jean-Philippe Delberghe auf Unsplash

Simon French  (2008) Multiple Criteria Decision Aiding. European Working Group. Series 3, no17. 1-5.

David Snowdon et al. (2020) CYNEFIN AND ITS WELSH ROOTS. https://thecynefin.co/library/cynefin21-cynefin-and-its-welsh-roots/