| Lizenz: Veröffentlichungsvertrag für Publikationen ohne Print on Demand (1MB) |
- URN zum Zitieren dieses Dokuments:
- urn:nbn:de:bvb:355-epub-405646
- DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
- 10.5283/epub.40564
| Dokumentenart: | Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation) |
|---|---|
| Open Access Art: | Primärpublikation |
| Datum: | 27 Juli 2020 |
| Begutachter (Erstgutachter): | Prof. Dr. Guido Schryen |
| Tag der Prüfung: | 23 Juli 2019 |
| Institutionen: | Nicht ausgewählt |
| Stichwörter / Keywords: | Wissenschaftlicher Einfluss, Wirtschaftsinformatik, Literaturübersichten, Gestaltungsorientierte Wirtschaftsinformatik |
| Dewey-Dezimal-Klassifikation: | 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik |
| Status: | Veröffentlicht |
| Begutachtet: | Ja, diese Version wurde begutachtet |
| An der Universität Regensburg entstanden: | Ja |
| Dokumenten-ID: | 40564 |
Zusammenfassung (Englisch)
Since its inception, the Information Systems discipline has been striving to develop impactful papers that contribute to cumulative knowledge development. Yet, there is a surprising lack of insights on how scientific impact can be accomplished and to which extent this impact represents a substantial engagement with, and extension of the knowledge contributions of the original papers. Especially ...
Zusammenfassung (Englisch)
Since its inception, the Information Systems discipline has been striving to develop impactful papers that contribute to cumulative knowledge development. Yet, there is a surprising lack of insights on how scientific impact can be accomplished and to which extent this impact represents a substantial engagement with, and extension of the knowledge contributions of the original papers. Especially for review articles and design science research, there are both competing conceptions of what makes these papers impactful and a lack of empirical evidence that would inform this debate. Furthermore, there is a latent skepticism as to whether this sometimes staggering impact of review articles actually represents knowledge development. In a similar way, it is unclear how and to which extent design science research has stimulated meaningful, cumulative knowledge development in information systems. The goal of this thesis is therefore to (1) explain and to (2) distinguish the scientific impact of review articles and design science research. Specifically, the first goal considers overall scientific impact as the dependent variable whose association with antecedent factors is analyzed by regression methodologies. The second goal zooms in on the concept of scientific impact and considers it as a relation between citing and cited papers that is explored through methodologies of manual content analysis and machine learning classification. With Paper 1, I develop the foundation of knowledge development through review articles by crystallizing their contributions and aligning them with their underlying knowledge conversion processes in an overarching framework. This framework is based on the abstraction and codification of knowledge and thereby integrates two essential dimensions of knowledge development. Overall, the foundation developed in the first paper informs the underlying conception of knowledge development of both review articles and citing papers. Addressing the first goal, Papers 2 and 3 develop and test scientometric impact models explaining the scientific impact of review articles and design science research, respectively. Beyond common control variables related to the journal and author level, they offer distinct insights for each type of paper. For review articles, I identify strong effects related to methodological transparency and the development of a research agenda, which vary depending on the type of review. For design science research, I show that theorization and novelty drive scientific impact. Concerning the second goal, Papers 4 and 5 distinguish different types of scientific impact of review articles and design science research, respectively. To analyze the different types of impact that review articles have on their overwhelming number of citing papers, I develop machine learning classifiers. Specifically, I distinguish ideational impact, which corresponds to a substantial engagement with and development of the knowledge contributions of the review article, from perfunctory impact, which corresponds to more trivial connections to the review article. In a similar, though not automated way, I analyze the types of impact of information systems design theories, a particular type of design science research. These analyses primarily focus on whether follow-up research tests and extends these theories. Based on our content analysis, I identify an alarming paucity of follow-up research in this area and develop specific guidelines for the design science community to address this challenge. The thesis concludes with an overview of the research contributions, implications for research practice, future research opportunities, and final remarks.
Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)
Die Entwicklung einflussreicher Forschung, die zur kumulativen Wissensbildung beiträgt, ist ein zentrales Ziel der Wirtschaftsinformatik. Gleichzeitig ist ein unzureichender Kenntnisstand darüber festzustellen, wie wissenschaftlicher Einfluss erreicht werden kann und zu welchem Grad wissenschaftlicher Einfluss einer substantiellen Auseinandersetzung mit zitierten Arbeiten und kumulativer ...
Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)
Die Entwicklung einflussreicher Forschung, die zur kumulativen Wissensbildung beiträgt, ist ein zentrales Ziel der Wirtschaftsinformatik. Gleichzeitig ist ein unzureichender Kenntnisstand darüber festzustellen, wie wissenschaftlicher Einfluss erreicht werden kann und zu welchem Grad wissenschaftlicher Einfluss einer substantiellen Auseinandersetzung mit zitierten Arbeiten und kumulativer Wissensentwicklung entspricht. Insbesondere bei Literaturübersichten und gestaltungsorientierten Arbeiten gibt es gleichzeitig unterschiedliche Auffassungen darüber, was diese Arbeiten einflussreich macht, und wenig literaturanalytische Evidenz, die im wissenschaftlichen Diskurs herangezogen werden kann. Es wird teilweise bezweifelt, inwiefern der enorme Einfluss einiger Literaturübersichten tatsächlich kumulativer Wissensentwicklung entspricht. Bei der gestaltungsorientierten Forschung ist unklar, inwiefern die Wirtschaftsinformatik kumulative Wissensentwicklung erzielt hat. Das Ziel der Arbeit ist daher, den wissenschaftlichen Einfluss von Literaturübersichten und gestaltungsorientierter Wirtschaftsinformatik zu erklären und zu unterscheiden. Bei der ersten Zielstellung wird wissenschaftlicher Einfluss im Rahmen von Regressionsanalysen durch verschiedene unabhängige Variablen erklärt. Bei der zweiten Zielstellung wird das Konzept des wissenschaftlichen Einflusses im Rahmen qualitativer Zitationssatzanalysen in ideellen und oberflächlichen Einfluss unterschieden.
In Artikel 1 wird die durch Literaturübersichten erzielte Wissensentwicklung in ihren elementaren Beiträgen differenziert und anhand der zugrundeliegenden Wissenskonversionsprozesse in einem übergreifenden Framework systematisiert. Das Framework unterscheidet Wissensbeiträge hinsichtlich ihres Abstraktionsgrades und dem Grad zu dem implizites Wissen expliziert wird. Im Ergebnis dient der erste Artikel als Grundlage um Wissensentwicklung in den folgenden Arbeiten konzeptionell zu fassen.
Die erklärende Zielstellung wird in Artikel 2 für Literaturübersichten und in Artikel 3 für die gestaltungsorientierte Forschung in der Wirtschaftsinformatik adressiert. Zusätzlich zu den üblichen Kontrollvariablen wird in den Modellen ein Fokus auf die Paper-spezifischen Variablen und Ergebnisse gelegt. Bei Literaturübersichten wird ein starker Effekt bei methodischer Transparenz und bei der Entwicklung einer Forschungsagenda, jeweils in Abhängigkeit des Typs der Literaturübersicht, festgestellt. Bei der gestaltungsorientierten Forschung führen ein höherer Grad der Theoriebildung und Innovation zu einem höheren wissenschaftlichen Einfluss.
Die unterscheidende Zielstellung wird in Artikel 4 für Literaturübersichten und in Artikel 5 für die gestaltungsorientierte Forschung verfolgt. Um den enormen Einfluss von Literaturübersichten zu analysieren wird ein Verfahren des maschinellen Lernens implementiert. Die Zielvariable unterscheidet dabei ideellen Einfluss, d.h. die substantielle Nutzung zitierter Arbeiten, von oberflächlichem Einfluss. In ähnlicher Weise wird der Einfluss von gestaltungsorientierter Wirtschaftsinformatik, insbesondere von Design Theorien unterschieden. In den Analysen wird dabei ein Fokus auf die Erweiterung und Überprüfung von Theorien gelegt. Auf Grundlage unserer Inhaltsanalysen wird ein alarmierend geringer Umfang ideellen Einflusses festgestellt. Entsprechende Empfehlungen für die zukünftige Forschung werden abgeleitet.
Im letzten Teil enthält die Arbeit einen Überblick über die Forschungsbeiträge, Implikationen für zukünftige Forschung, und abschließende Bemerkungen.
Metadaten zuletzt geändert: 24 Mrz 2021 16:58
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