Neuronal-organisationales Axon
Neuroökonomie
Basiswissen
Eine reale Organisation aus Menschen und Technik soll mit Hilfe von Methoden künstlicher neuronaler Netze leistungsfähiger gemacht werden. Dazu wird ein real-organisationales Neuron modelliert. Das ist hier kurz skizziert.
Die Idee eines Axons
Reduzierte Informationsmenge und großer Verteilerkreis: reale biologische Nervenzellen, sogenannte Neuronen, haben oft eine große Anzahl zuführender Informationskanäle: die Dendriten. Sie haben aber nur einen nach außen führenden Informationskanal, das Axon. Das Axon kann sich später verzweigen, aber auch dann wird es für alle Empfänger (Zielneuronen) immer nur dieselbe Information in Form eines Erregungspotentials weiterleiten. Diese Grundeigenschaft eines Axons findet ihre Entsprechung auch in künstlichen neuronalen Netzen im Sinne einer Computersoftware. Lies mehr dazu unter Axon ↗
Axone in menschlichen Organisationen
Biologische und softwarebasierte Axone haben möglicherweise eine funktionale Entsprechung in menschlichen Organisationen. Auch dort lassen sich viele Prozesse finden, bei denen einzelne strukturelle Bauteile (Mitarbeiter, Server, Programme, Abteilungen) immer wieder große zufließende Informationsmengen intern verarbeiten und dann in stark reduziertem Umfang an einen großen Verteilerkreis weiterleiten. Dazu hier ein Beispiel.
Axone im Internet
Das wesentliche Merkmal eines biologischen Axons innerhalb eines biologischen neuronalen Netzwerkes ist, dass das Ausgangssignal eines Senderneurons über die Verästelung des Axons (Dendriten) in gleicher Form an viele Empfängerzellen geleitetet werden kann. Genau dieselbe Funktion für Nachrichtendienste, Bloginhalte, Wettervorhersagen oder Börsenkurse hat die Internettechnologie des Content-Syndication ↗
Beispiel: Personalabteilung wählt Mitarbeiter aus
Hier ist die gesamte Personalabteilung das Neuron. Ihm fließen eine große Anzahl von Informationen über viele formale und informelle Kanäle zu: Bewerbungsschreiben, Fachzeitschriften, Anforderungen anderer Abteilungen, Rückmeldungen über vergangene Entscheidungen, Anweisungen höherer Hierarchiebenen, Vorgaben und Wünsche des Betriebsrates, der Gleichstellungsbeauftragten oder der Öffentlichkeitsarbeit sind nur einige Beispiele. Diese große Menge zufließender Information wird innerhalb der Personalabteilung oft intensiv bearbeitet: Analysen von Bewerbungsschreiben, Diskussionen zu einzelnen Bewerbern, Nachschlagen von Anweisungen und Normen etc. Am Ende werden vielleicht 500 Bewerbungen inklusive der gesamten damit verbundenen Informationsarbeit auf wenige Byte Information reduziert: den Namen der neu eingestellten Person. Das ist die Informationsreduktion. Die Informationsarbeit besteht nicht in der Erzeugung von mehr Information sondern in der Vernichtung bedeutungsloser Information (ausgesonderte Bewerber). Diese reduzierte Information wird letztendlich an einen größeren Verteilerkreis verschickt: Zielabteilung des Bewerbers, Rechtsabteilung, Lohnbuchhaltung, Betriebsrat, Gleichstellungsbeauftragte, Hausmeister (Büro einrichten), Betriebsarzt (Kartei anlegen), Sekretariate (Kontaktdaten) etc. etc.
Offene Frage: Kontextabhängigkeit
Eine Personalabteilung kann an verschiedenen betrieblich wiederkehrenden Aufgabenstellungen beteiligt sein: Personalauswahl, Budgetplanung, strategische Planung, Öffentlichkeitsarbeit etc. Je nach Aufgabenstellung ändern sich dann die Inhalte und Adressatenkreise der axonalen Ausgänge. Was genau ein Axon im organisationalen Kontext ist sollte deshalb nicht starr an eine organisationale Struktureinheit (Abteilung, Arbeitsplatz) gebunden werden sondern an bestimmte wiederkehrende. Siehe auch Neuronal-organisationale Aufgabe[n] ↗
Offene Frage: Lernalgorithmus
Vielen Analogien zwischen biologischen oder technischen neuronalen Strukturen einerseits und organisationalen Strukturen andererseits fehlen konkrete Vorschläge, wie Lernalgorithmen aussehen könnten. Im obigen Beispiel der Personalauswahl etwa können bestimmten Adressaten mit der Zeit überflüssig sein. Ihnen dennoch Informationen zukommen zu lassen belastet einmal die Hard- und Software der Kommunikationsnetze wie auch die Aufmerksamkeit der Zielpersonen (oder Algorithmen). Eine lernfähige neuronale Organisation braucht hier einen Mechanismen, der erkennt, zu welchen Adressaten eine Information geliefert werden muss und zu welchen eher nicht, und zwar abhängig von der jeweiligen Aufgabe. Siehe auch neuronal-organisationale Backpropagation ↗
