Netwerken van ideeën, vernieuwing, en interdisciplinariteit

Netwerken van ideeën, vernieuwing, en interdisciplinariteit

Wat hebben de relativiteitstheorie, de genetica, de drukpers en calculus met elkaar gemeen? Het zijn allemaal ideeën die in hun tijd zo vooruitstrevend waren dat ze vrijwel automatisch toegeschreven werden aan hun bedenker: Einsteins relativiteitstheorie, de Mendeliaanse genetica, Gutenbergs drukpers, Newtons of Leibniz’ calculus. Newton zelf erkende echter al dat ook deze ideeën niet op zichzelf stonden, maar voortkwamen uit een reeds bestaande ideeënwereld: “Als ik verder heb gezien dan anderen, komt dat doordat ik op de schouders van reuzen stond.” Ideeën komen dus voort uit bestaande ideeën. Maar wat is het achterliggende mechanisme? En waarom ontstonden deze ideeën juist bij deze mensen?

Recombinant knowledge growth

De kern van de theorie van recombinant knowledge growth is de aanname dat bestaande ideeën op meerdere manieren gecombineerd kunnen worden tot nieuwe ideeën, onder de voorwaarde dat deze bestaande ideeën publiek zijn (Weitzman, 1996). Op basis van deze aanname alleen zou men echter verwachten een homogene groei te zien in publieke kennis, terwijl kennisgroei bij uitstek langs specifieke paden lijkt plaats te vinden (Carnabuci & Bruggeman, 2009). De kennisontwikkeling langs deze paden heeft geleid tot het ontstaan van verschillende technologische domeinen, die gekarakteriseerd worden door een verschillende mate van groei. In de laatste decennia is er bijvoorbeeld een sprongsgewijze kennistoename geweest in de biotechnologie terwijl de kennistoename in de auto-industrie incrementeel was.

De wijze waarop bestaande ideeën leiden tot nieuwe ideeën binnen technologische domeinen kan het best weergegeven worden aan de hand van een eenvoudige triade, waarbinnen de knooppunten (nodes) technologische domeinen voorstellen en de verbindingen (arcs) tussen en binnen deze domeinen het verzamelen van bestaande ideeën weergeven


Figuur 1. Verschillende combinaties zijn mogelijk binnen en tussen technologische domeinen (Carnabuci & Bruggman, 2009; afbeelding gebruikt met toestemming).

Deze figuur toont aan dat nieuwe uitvindingen in een bepaald domein een gevolg zijn van het gebruiken van bestaande ideeën binnen dat domein, en eventuele ideeën uit andere domeinen. In domein A zijn 30 uitvindingen gedaan, waarvoor 25 bestaande uitvindingen uit het eigen domein gebruikt zijn, 30 uit B en 20 uit C. In deze figuur is een duidelijk verschil te zien tussen C, waar de gebruikte kennis voor een groot deel uit ideeën uit het eigen domein, bestaat, en A, waar de ideeën uit het eigen domein een minderheid zijn. Deze constatering leidt de mechanismen van specialisatie en brokering in.

Specialisatie versus brokerage

Wanneer een domein op het gebied van kennis voortborduurt op een homogene set van nauw gerelateerde bestaande ideeën is een domein gespecialiseerd. Tegengesteld hieraan zijn domeinen die voortbouwen op een heterogene set van diffuse bestaande kennis, die brokeren, als kennismakelaar optreden (Carnabuci & Bruggeman, 2009). Dit wordt weergegeven in figuur 2, dat een continuüm weergeeft, met een hoge brokerage op de ene pool en een hoge specialisatie op de andere.


Figuur 2. Van A tot D, toenemende specialisatie van een technologisch domein (Carnabuci & Bruggeman, 2009; afbeelding gebruikt met toestemming).

Wanneer figuur 2 vergeleken wordt met figuur 1, is te zien dat node C uit figuur 1 zich meer in de richting van hoge specialisatie (D) bevindt, terwijl A meer een broker is.

Aan de hand van patentdata is onder andere aangetoond dat brokering domeinen in de toekomst meer ideeën genereren dan meer gespecialiseerde domeinen en dat het proces van specialisatie gepaard gaat met het efficiënt genereren van deze ideeën. Deze efficiënte groei bestaat tot op het punt dat het gebrek aan verse ideeën uit andere domeinen deze groei afremt en uiteindelijk zelfs tegenwerkt (Carnabuci & Bruggeman, 2009). Het voortborduren op een set weinig gerelateerde ideeën leidt tot het genereren van creatieve en innovatieve nieuwe ideeën. Het voortborduren op een innovatief idee en het combineren met gerelateerde ideeën leidt daarentegen tot het efficiënt genereren van nieuwe gerelateerde ideeën. tot op het punt dat een set ideeën uitgeput is en nieuwe ideeën nodig zijn voor verdere ontwikkeling

Drukpers

Uiteindelijk zijn het echter geen technologische domeinen die nieuwe ideeën genereren, maar de mensen die de informatie binnen deze domeinen verwerken. Hoe kunnen deze twee niveaus aan elkaar gekoppeld worden? Hoe kan aan de hand van brokering en specialisatie op het niveau van het individu de ontwikkeling van ideeën op het niveau van het technologische domein verklaard worden?

Een indicatie hiervoor kan gehaald worden uit het boek Guns, Germs, and Steel: The Fates of Human Societies, aan de hand van het voorbeeld van Gutenberg, de uitvinder van de drukpers (Diamond, 1997). Diamond stelt hier dat de combinatie van kennis van voor die tijd relatief ongerelateerde vakgebieden als drukken, printen, metaalbewerking, inkt en het alfabet Gutenberg in staat stelde om tot het innovatieve idee van een drukpers te komen (Diamond, 1997). Laten we, ter verduidelijking, het cognitieve kennisnetwerk van Gutenberg vergelijken met die van een willekeurige hypothetische monnik uit die tijd (figuur 3).


Figuur 3. Boven: een versimpelde schematische weergaven van het cognitieve kennisnetwerk van Gutenberg. Onder: een versimpelde schematische weergaven van het cognitieve kennisnetwerk van een hypothetische monnik. De lege bolletjes geven kennis weer en de omcirkelde delen zijn kennisdomeinen (afbeelding door Martin Olsthoorn).

Wanneer we kijken naar het kennisnetwerk van Gutenberg, zien we dat het de specifieke kennisopmaak van Gutenberg was die hem in staat heeft gesteld zijn uitvinding te doen. Het is enkel door het combineren van ideeën uit de vijf weergegeven domeinen dat hij tot het idee van de drukpers heeft kunnen komen. Ter vergelijking, de monnik, hoewel bijzonder geleerd op het gebied van literatuur en de letteren, en met de nodige kennis over de samensteling van inkt, mist de cruciale kennis van bijvoorbeeld metaalbewerking die nodig was om tot de uitvinding van de drukpers te komen.

Wanneer we de weergegeven kennisnetwerken vergelijken met de theorie van recombinant knowledge growth, valt op dat de kennisstructuur van Gutenberg bij uitstek geschikt is voor het redeneren vanuit een set heterogene kennis en ideeën, terwijl de monnik beter uitgerust is om voort te borduren op een set homogene ideeën. Met andere woorden, Gutenberg is uitstekend uitgerust om tussen verschillende kennisdomeinen te brokeren, terwijl de monnik beter uitgerust is voor specialiseren binnen een bepaalde set domeinen.

Een mogelijke conclusie uit het bovenstaande en een interessante hypothese voor nader onderzoek zou zijn dat diffuse en heterogene ideeën vanuit verschillende domeinen de cognitieve structuur van productontwikkelaars binnen brokering domeinen zo beïnvloeden, dat zij beter uitgerust zijn om tot vernieuwende ideeën te komen. De homogene set van ideeën waar de productontwikkelaars binnen specialiserende domeinen mee werken, heeft dan het tegenovergestelde effect en beïnvloedt deze productontwikkelaars zo dat ze juist goed in staat zijn tot het verder specialiseren op een bestaand idee.

Interdisciplinariteit

De stap van het bovenstaande naar interdisciplinariteit is klein: wanneer de wereld van academische opleidingen en curricula wordt bekeken, is het dan niet mogelijk een zelfde structuur te ontdekken als die van technologische domeinen? Het ligt voor de hand dat binnen een dergelijke structuur, waarin bijvoorbeeld economische, natuurwetenschappelijke, sociale, psychologische, medische en interdisciplinaire opleidingen de verschillende domeinen vormen, er meer specialiserende en meer brokering domeinen zijn. De ene studie speelt nu eenmaal meer leentjebuur bij verwante en minder verwante studies dan de andere.

Met deze notie in het achterhoofd zou het interessant zijn om te kijken naar de positie van interdisciplinaire studies in dit netwerk, en dan voornamelijk naar de hoge mate van brokering die je deze studies vanuit hun achterliggende gedachte zou toedichten. Vanuit de conclusies van Carnabucci & Bruggeman (2009) over brokering en specialiserende domeinen, en de conclusies omtrent Gutenberg, zou je vervolgens verwachten dat interdisciplinair opgeleide wetenschappers beter uitgerust zijn om vernieuwende ideeën te genereren; een hypothese die aan de hand van citaatnetwerken goed te testen moet zijn.

Noten en/of literatuur

Carnabuci, G. en J. Bruggeman, ‘Knowledge Specialization, Knowledge Brokerage and the Uneven Growth of Technology Domains’, Social Forces, Vol. 88, 2, pp. 607–642, 2009.

Diamond, J., Guns, Germs and Steel; The Fates of Human Societies, London, 1997.

Weitzman, M.L., ‘Recombinant Growth’, Quarterly Journal of Economics, Vol. 113, 2, pp. 331–360, 1998.

Martin Olsthoorn heeft en bachelor Bèta Gamma gevolgd met een major in de sociologie. Momenteel volgt hij een master sociologie met een specialisatie op het gebied van arbeid en organisatie. Naast zijn studie is Martin onder andere penningmeester en redacteur bij Blind.

Leave a Reply

Your email address will not be published.