Serendipität im Innovationsprozess: Wie unerwartete Ereignisse zu großen Entdeckungen führen

2.2 Relevanz

Die Existenz von Serendipität im Forschungsprozess wirft die Frage nach deren Bedeutung auf. Daraus können Implikationen für den angemessenen Aufwand bei der Erforschung und Bemühungen zur Förderung abgeleitet werden. Da diese Arbeit Serendipität gemäß der ursprünglichen Definition als die Bezeichnung des ganzen Prozesses versteht, der zu einer Entdeckung führt, soll demnach gefragt werden, wie hoch deren Anteil im Verhältnis zu beabsichtigten und bereits ex ante angestrebten Forschungsergebnissen ist und nicht, wie stark der Einfluss der Serendipität innerhalb eines Prozesses ist.

Dass Serendipität bei der Generierung neuer Ideen von Relevanz ist und damit auslösendes Moment für Innovationen sein kann, wird in der wissenschaftlichen Debatte anerkannt. Zahlreiche Publikationen erläutern bedeutende historische Entdeckungen, bei denen zufällige Einflüsse in Form von Serendipität eine Rolle spielten (Cannon 1945: 66 ff.; Roberts 1989; Schneider 2002). Es finden sich viele interessante Beispiele, die Aufschluss über die Natur der Forschung und die dynamischen, von reziproken Effekten beeinflussten Prozesse geben, die zu Entdeckungen und neuartigem Wissen führen. Für Rosenman (1988: 187 ff.) kommt Serendipität eine Schlüsselrolle bei der Wahrheitsfindung zu. So sei ein Großteil der wichtigsten und revolutionären Entdeckungen in Medizin und Biologie nur in Verbindung mit Serendipität möglich gewesen. Kuhn (1970: 57) betont in seinem einflussreichen Buch „The Structure of Scientific Revolutions“ die Bedeutung von Entdeckungen durch unerwartete Ereignisse mit den Worten „[…] discovery through accident, a type that occurs more frequently than the impersonal standards of scientific reporting allow us easily to realize.“ Er geht damit indirekt auf die Art der Darstellung in wissenschaftlichen Veröffentlichungen ein, die eine Evaluation der Bedeutung zufälliger Ereignisse und Serendipität erschwert und später Gegenstand der Problemanalyse ist. Das Bemühen um weniger anekdotische, quantifizierbare Analysen des Einflusses von Zufallsprozessen allgemein und Serendipität im Speziellen bleibt jedoch marginal. Dennoch kann ein kurzer Überblick über die Ergebnisse der bisher vorhandenen Ansätze helfen, die Bedeutung besser einzuschätzen und Serendipität als Komponente im Innovationsprozess zu evaluieren.

Campanario (1996) unternahm den Versuch, bei „Citation Classics“ der Current Contents Datenbank (d.h. besonders oft zitierten und folglich einflussreichen wissenschaftlichen Publikationen) den Anteil der Entdeckungen zu messen, bei denen Serendipität eine Rolle spielte. Wissenschaftler bekommen bei Aufnahme eines ihrer Papers in die „Citation Classics“ die Möglichkeit, dem Paper einen persönlichen Kommentar über den Verlauf der Forschungen und die Umstände der Entdeckung hinzuzufügen. Die Analyse dieser Kommentare betrachtet Campanario als Möglichkeit, die oben angesprochene Diskrepanz zwischen Darstellung und originärer Begebenheit der Entdeckung teilweise aufzulösen und somit Serendipität besser messbar zu machen. Bei 8,3 Prozent der analysierten Kommentare konnte er den Einfluss von Serendipität nachweisen, am häufigsten im Bereich der Life Sciences. Das moderate Ergebnis ist hier weniger interessant als der Ansatz Campanarios, wissenschaftliche Entdeckungen in ihrem ursprünglichen Ablauf zu untersuchen und zu evaluieren.

Dunbar (1999) begleitete ein Jahr lang die Laborarbeit in Forschungsinstituten und fand bei dieser Form der Untersuchung, die er selbst als „InVivo Science“ bezeichnet, heraus, dass mehr als die Hälfte der Versuche der Wissenschaftler zu unerwarteten Ergebnissen führten (223 von 417 Ergebnissen). Er zeigt, dass dies verschiedene Gründe haben kann, wie beispielsweise Fehler in der Konzeption oder Durchführung des Versuchs, und somit nicht zwangsläufig mit einer bedeutsamen Entdeckung verbunden sein muss. Dennoch gibt es Aufschluss über die Häufigkeit des Unerwarteten im Forschungsprozess und eröffnet einen beträchtlichen Möglichkeitsraum für Serendipität in der Empirie.

Auch Van Andel (1994: 643) quantifiziert seine Überlegungen und sieht im Bereich der kommerziell erfolgreichen Innovationen einen Anteil von 20 Prozent, bei denen eine Entdeckung gemacht wurde, bevor eine Nachfrage für die resultierende Erfindung existierte, die Lösung also vor dem konkreten Problembewusstsein entstand. Bei auch nur annähernder Korrektheit dieser Angabe und in Anbetracht der Tatsache, dass ein hoher Neuheitsgrad regelmäßig radikale Veränderungen im Unternehmen bewirkt und hohe Mittelaufwendungen erfordert (Hauschildt und Salomo 2007: 21 ff.), ist festzustellen, dass die Managementforschung diese Phänomene zu verstehen suchen muss. Das Gegenteil wäre ein Versäumnis, das in der Praxis zu finanziell schwerwiegenden Fehlern und nicht ausreichend zielorientierten Innovationsbemühungen führen könnte.

Abschließend lässt sich festhalten, dass Serendipität nachweislich eine Rolle bei der Entstehung neuen Wissens spielt (Foster und Ford 2003: 336). Dies zeigt sich an zahlreichen Entdeckungen von großer historischer und auch kommerzieller Bedeutung (Brown 2005: 1230). Dennoch bleibt die genaue Messung ein Engpass in der Literatur, der eine Quantifizierung vorerst nicht ermöglicht und weiteren Forschungsbedarf offenbart.

2.3 Emergenz und kontingente Prozessumwelt – Die Rolle des Zufalls bei Suchprozessen

Um Serendipität als Konzept zu verstehen und beeinflussbare Komponenten identifizieren zu können, muss zunächst die Umwelt, in der Inventionen und unter Umständen Innovationen entstehen, betrachtet werden. Erst die Existenz emergenter, nicht determinierter Rahmenbedingungen ermöglicht Serendipität, da diese laut Definition durch etwas Unerwartetes und Überraschendes ausgelöst wird. Als vorbereitende Überlegung für die Analyse von Serendipität wird zunächst die Rolle und Akzeptanz kontingenter und somit nicht antizipierbarer Ereignisse als grundlegende Voraussetzung für eine vertiefende Erforschung der Thematik hervorgehoben.

Die Ursprünge der betriebswirtschaftlichen Theorie waren geprägt von dem Bestreben, Prozesse kontrollierbar zu machen und Unternehmen möglichst anhand von linearen Modellen planen und steuern zu können. Ein bekannter Ausfluss dieses Verständnisses findet sich im von Frederick Taylor begründeten Scientific Management (Schreyögg und Koch 2007: 6 ff.). Kritik an solch starren, plandeterministischen Modellen übte schon früh Mintzberg, der emergente Strömungen als strategisch relevant klassifizierte und ihnen Einfluss auf die realisierte Strategie zusprach (Mintzberg 1973). Bis heute beanstandet er regelmäßig ein zu planorientiertes Verständnis von Managementprozessen (Mintzberg und Waters 1985; Mintzberg und Westley 2001). Tatsächlich gewinnen nichtlineare Prozesse und komplexe Umwelten in der jüngeren wissenschaftlichen Diskussion zunehmend an Akzeptanz. So werden Organisationen nicht mehr als ausschließlich formal gestaltet betrachtet, sondern als komplexe Gebilde, in denen sowohl intendierte als auch implizite, also emergente Steuerungsprozesse am Wirken sind (Schreyögg 2003: 417 ff.). Mendonca et al. (2008: 7) heben die Relevanz von überraschenden Ereignissen hervor und sprechen Zufall und Glück auch in organisationalen Abläufen eine bedeutende Rolle zu. So seien konstante formale Verknüpfungen innerhalb von Organisationen brüchig und häufig in ihrer Stabilität überbewertet. Verstärkte Aufmerksamkeit auf Organisation „as a process of becoming rather than being“ (S. 7) sei eine Möglichkeit, die chaotische und unsichere Umwelt als relevanten Teil der Organisationstheorie zu erfassen. Auch in der populärwissenschaftlichen Literatur erfährt die Bedeutung zufälliger Ereignisse und deren problematisches Verhältnis zur Wissenschaft wachsende Aufmerksamkeit, zuletzt beispielsweise durch die Bücher von Taleb (2004, 2010).

Die Vielfalt an Einflussfaktoren, die zu Inventionen und im weiteren Verlauf zu Innovationen führen, vereint Elemente aus zahlreichen wissenschaftlichen Domänen wie Psychologie, Soziologie, den Naturwissenschaften und, besonders im organisationalen Kontext, betriebswirtschaftlichem Steuerungsbestreben. Diese sind alle für ein umfassendes Verständnis von Belang. So bezeichnet Thom (1992: 9 ff.) Innovationen als dynamische, nicht-lineare Prozesse und legt der Analyse für eine möglichst realitätsnahe Darstellung das komplexe Menschenbild zugrunde. Für Vollmer und Wehner (2007: 34) stehen Wissensprozesse in engem Zusammenhang mit der Generierung von Innovationen und seien als „soziale Prozesse“ zu sehen, bei denen „viele Einflussgrößen kaum oder gar nicht bekannt“ sind. Dieses Bild der komplexen und nicht-deterministischen Prozessumwelt ermöglicht die grundsätzliche Akzeptanz zufälliger Ereignisse und den Bedarf ihrer Untersuchung. Nun schließt der Zufall als Einflussgröße nicht aus, dass sich auf andere Komponenten des Prozesses Kontrolle ausüben lässt und sich damit Verbesserungen in der Handhabung der nicht steuerbaren Elemente oder deren Auswirkungen erzielen lassen. Im Folgenden wird gezeigt, dass das auf Serendipität zutrifft und diese, wie Mendonca et al. (2008: 29) formulieren, eine Rolle in der Erklärung von Organisationsprozessen spielt und „a relevant research topic per se “ ist. In der Darstellung der Barrieren wird später erläutert, dass ein zu starres und analytisch orientertes Verständnis der Wissenschaft und der organisationalen Praxis, das mitunter immer noch vorherrscht, hemmend auf den potentiellen Nutzen von Zufallsereignissen wirken kann.

2.4 Serendipität in Innovationsprozessen

Die vorliegende Arbeit analysiert das Konzept der Serendipität im Zusammenhang mit der Erforschung und dem Management von Innovationen. Dafür ist es in einem weiteren Schritt notwendig zu erörtern, wie sich Serendipität und Innovation logisch verknüpfen lassen. Hierzu wird gefragt, welche Merkmale Innovationen charakterisieren und welcher Bezug sich zum wissensbildenden Charakter von Serendipität herstellen lässt.

Einigkeit über den Begriff Innovation besteht in der Literatur nicht, die Interpretation variiert je nach Perspektive und Anwendungsbezug. Hauschildt und Salomo (2007: 3 f.) geben eine Übersicht verschiedener definitorischer Ansätze und betonen die „Neuartigkeit“ als grundlegendes Merkmal einer jeden Innovation. Dabei gehe „neuartig“ über „neu“ hinaus und bezeichne eine Änderung der Art und nicht nur dem Grade nach. Dies findet sich auch in der von Hauschildt und Salomo (2007: 7) vorgeschlagenen Ausgangsdefinition wieder: „Innovationen sind qualitativ neuartige Produkte oder Verfahren, die sich gegenüber einem Vergleichszustand merklich […] unterscheiden.“ Konkreter und verstärkt betriebswirtschaftlich definieren Pleschak und Sabisch (1996: 1, Herv. im Orig.) Innovation als „die Durchsetzung neuer technischer, wirtschaftlicher, organisatorischer und sozialer Problemlösungen im Unternehmen. Sie ist darauf gerichtet, Unternehmensziele auf neuartige Weise zu erfüllen. “

Die verschiedenen Formen der Darstellungen von Innovation, beispielsweise die populären Prozessmodelle (Verworn und Herstatt 2000) sowie die definitorischen Ansätze zeigen, dass die Ideenfindung und die Kreation neuen Wissens der Ausgangspunkt eines jeden Innovationsprozesses sind, da so die Bedingung der „Neuartigkeit“ erfüllt wird. So stellen Innovationen für Vollmer und Wehner (2007: 31) „stets Vergegenständlichungen neuer Wissensstrukturen dar“, und zwar bis hin zur Kommerzialisierung der neuartigen Produkte und Prozesse und der Marktdurchdringung als abschließender Phase. Auch Witt (1996: 20) verweist auf Informationen als Ausgangspunkt von Innovationen und Koch (2009: 190) bezieht sich auf Innovationen „als das Ergebnis von kreativen Prozessen“. Nonaka (2007: 1) betrachtet die Fähigkeit zu kontinuierlicher Wissensgenerierung, schneller Dispersion des Wissens innerhalb der Unternehmung und der Umsetzung in neue Produkte als das maßgebliche Merkmal innovativer Unternehmen. Somit lässt sich die Erzeugung neuen Wissens als kritisches Merkmal und auslösendes Ereignis von Innovationsprozessen identifizieren. Da Serendipität stark vereinfacht als Konzept beschreibbar ist, das Erkenntnisse hervorbringt und somit zur Erweiterung des bestehenden Wissens beiträgt, kann sie in diesem Zusammenhang als wissensbildende Komponente (Foster und Ford 2003: 336) in den Innovationsprozess eingegliedert werden und ist damit besonders in der Frühphase von Innovationen relevant. Folglich wird in der Arbeit diese betrachtet, während die weiteren betriebswirtschaftlichen Prozessschritte von Innovationen wie beispielsweise Marktforschung oder Finanzierung vernachlässigt werden.

Unternehmen investieren große Summen in Forschung und Entwicklung^[1] und haben angesichts der Wettbewerbsvorteile, die aus innovativen Produkten und entsprechenden Alleinstellungsmerkmalen am Markt entstehen, ein Interesse daran, Innovationen zu managen und verfügbare Mittel gezielt und erfolgsversprechend einzusetzen (Witt 1996: 1 f.). In der Phase der Wissensbildung und Ideenentwicklung, die grundlegend vom kreativen Input der Beteiligten abhängt, existiert ein Spannungsverhältnis zwischen Unvorhersagbarkeit und dem Streben nach Steuer- und Planbarkeit (Brown 2005: 1230 ff.). Insbesondere im Rahmen von Grundlagenforschung lässt sich das Ergebnis der Bemühungen nur sehr begrenzt vorhersagen, bei revolutionären Veränderungen (Pleschak und Sabisch 1996: 2 ff.) mitunter überhaupt nicht. Laut Vollmer und Wehner (2007: 1) weisen Innovationsprozesse „in eine nur wenig bestimmbare Zukunft“. Taleb (2010) diskutiert die Unvorhersagbarkeit geschichtlicher Ereignisse unter Zuhilfenahme des statistischen Gesetzes der iterierten Erwartungen und argumentiert in Anlehnung an Popper (1979), dass technische Innovationen grundsätzlich nicht vorherzusagen seien. Serendipität spiele bei diesen eine bedeutsame Rolle. Bei konsequenter Anwendung des Gedankenganges von Taleb (2010) wäre sogar zu fragen, ob die zufällige Komponente nicht der einzige denkbare Auslöser für vorher gänzlich unbekannte Phänomene und damit originäre Innovationen ist. Es ist zu bedenken, welche Implikationen schon allein aus der Erkenntnis und Akzeptanz der Tatsache resultieren, dass die Entstehung von neuem Wissen, das zu Innovationen führt, niemals gänzlich der Kontrolle des Managements unterliegen kann. Da die Innovationsliteratur Serendipität nur zögerlich aufgreift, ist es zielführend, bei der Analyse auf Publikationen aus anderen Bereichen der Betriebswirtschaft sowie anderen wissenschaftlichen Disziplinen zu rekurrieren und nach Analogien und übertragbaren Faktoren zu suchen. Auffällig ist dabei die verstärkte Aufmerksamkeit und Akzeptanz, die Serendipität in naturwissenschaftlichen Feldern erfährt (Brown 2005: 1230) und die auch mit der Feststellung Van Andels (1994: 644) korreliert, Serendipität ereigne sich häufiger in stark empirischen Forschungsbereichen wie Chemie, Medizin oder Technik, was die Anerkennung des Phänomens in diesen Feldern fördere.

3 Systematisierung des Serendipitätsprozesses

3.1 Identifikation der Elemente

Für die Detailbetrachtung der einzelnen Elemente der Serendipität werden die Facetten von Walpoles Definition aufgegriffen und verschiedenen Erklärungsansätzen in der Literatur gegenübergestellt. Da eine Vielfalt verschiedener Begriffe und je nach Betrachtungswinkel unterschiedliche Vorschläge zur Konzeption vorliegen, ist es dem Verständnis und den Zielsetzungen der Arbeit dienlich, diese auf die Ausgangsdefinition von Walpole zurückzuführen und in Form einer Synthese zu verdichten.

Walpole definiert Serendipitäten als Entdeckungen, mittels Zufall und Sagazität, nach denen ursprünglich nicht gesucht wurde (Van Andel 1994: 633). Aus der Definition geht die Auffächerung des Phänomens in verschiedene Elemente hervor. Anhand dieser wird Serendipität im Folgenden systematisiert, um danach in der Diskussion zu prüfen, wo Einflussnahme denkbar ist und welche Potenziale sich daraus ergeben. Aus der Vielfalt verschiedener Publikationen zum Thema Serendipität werden dabei vornehmlich die konzeptionellen Darstellungen von Dew (2009) und Martello (1992, beide Serendipität und Entrepreneurship), Mendonca et al. (2008, Serendipität in Organisationen) und Van Andel (1994, Identifikation genereller Muster) herangezogen und, wo nötig, präzisierend von anderen Konzepten ergänzt. Eine der Definition genügende Systematisierung von Serendipität lässt sich erst durch die Verknüpfung der Prozesskomponenten mit den eher statischen Elementen wie etwa den psychologischen Faktoren ermöglichen. Die Kombination der verschiedenen Komponenten wird entlang der Zeitachse erläutert, da sich so der Entstehungsprozess einer Entdeckung, die der Definition von Serendipität entspricht sowie die Vielfalt der Einflussfaktoren übersichtlich darstellen lassen. Die dafür notwendige Formalisierung erfordert einen gewissen Grad der Abstraktion, der zudem das Verständnis und damit die Analyse vereinfacht.

Die Betrachtung der Definitionen offenbart drei konstitutive Elemente. Es ist zu beachten, dass erst das gemeinsame Vorliegen aller beschriebenen Merkmale hinreichend ist, um eine Entdeckung als Serendipität zu qualifizieren:

- Prozesscharakter als Eigenschaft der Such- oder Forschungsaktivität

Die drei Prinzen, die Walpole zu seiner Wortschöpfung inspirierten, begaben sich auf Reisen, waren ständig in Bewegung und voller Forscherdrang. Erst Suche und Aktivität ermöglichten damit ihre zahlreichen Entdeckungen (Austin 1978: 71).

- Beobachtung eines zufälligen Ereignisses in der Peripherie

Die Entdeckung wird verursacht von überraschenden Ereignissen zufälligen Charakters („by accident“), die sich ergo vor ihrem Auftreten nicht im Fokus des Suchenden befanden („not in quest of“). Ausnahme hiervon bleibt die oben erwähnte Pseudoserendipität, bei der die Kombination der anderen Komponenten zu einem unerwarteten Lösungsweg für ein anvisiertes Problem führt.

- Sagazität („sagacity“)

Unter diesem Begriff werden in der Gesamtschau der Literatur eine Vielzahl von Charaktereigenschaften subsumiert, die auf die Fähigkeit Bezug nehmen, unerwartete Ereignisse im Rahmen des Suchprozesses zu erkennen und durch Scharfsinn und Assoziationsvermögen zu neuem Wissen zu transformieren.

Aufgrund der Komplexität ist es in Anbetracht des prozessualen Charakters der Suche ein sinnvoller und der Analyse dienlicher Schritt, diesen Punkt der Definitionen in zwei Komponenten zu untergliedern, die sich im Zeitablauf vor und nach dem Eintreten des auslösenden zufälligen Ereignisses einordnen lassen und sich in ihrem Bezugspunkt unterscheiden. Während bei der vorbereitenden Sagazität die allgemeinen Rahmenbedingungen für die Wahrnehmung geschaffen werden, zeigt sich die erkenntnisbildende Sagazität erst im Akt der Transformation einer konkreten Beobachtung zu einer Erkenntnis und damit folglich erst nach dem Auftreten des auslösenden Ereignisses.

3.2 Detailbetrachtung der Komponenten

3.2.1 Prozesscharakter als Eigenschaft der Suchaktivität

Serendipität entsteht immer im Rahmen eines Forschungs- oder Suchaufwandes, also einer zumindest bedingt zielgerichteten Handlung. Martello (1992: 80 f.) spricht von „activity“ und erkennt darin die Basis für Serendipität. Denrell et al. (2003: 989) nennen dies „course of an energetic quest“. Van Andel (1994) betrachtet diesen Teil weniger als eigenständige Komponente, verwendet aber regelmäßig den Begriff „finding“ und impliziert damit sowohl inhaltlich als auch grammatikalisch ein aktives Suchverhalten als Vorbedingung. Wesentlich zentraler integrieren dagegen Mendonca et al. (2008) den Suchaufwand in ihre Darstellung der Serendipität: „Search for Problem A“ ist ein konstitutives Merkmal, das im Zusammenspiel mit den später diskutierten Faktoren zu einer Lösung für Problem B führt. Sie zeigen die Kausalverknüpfung der Suche und des auslösenden Zufallsereignisses sehr anschaulich anhand von Beispielen: „Columbus discovered America because he was looking for the Orient. Fleming discovered penicillin because of his research on influenza” (S. 4, Herv. des Autors). Illustrativ formuliert ist es also die Suchanstrengung, diese gezielte Bewegung in eine Richtung, die ein unerwartetes Zusammentreffen mit dem Zufall ermöglicht und damit zu einer Änderung der Zielsetzung hin zu etwas zunächst nicht Antizipiertem führt. Bei Austin (1978: 78) findet sich der Prozesscharakter als „general exploratory behaviour“ mit dem Zusatz: „Chance favors those in motion”. Er bringt zum Ausdruck, dass glückliche Zufälle zwar durchaus ohne Forschungs- oder Suchanstrengungen auftreten könnten, dann aber nicht den Kriterien für Serendipität genügten. Im Folgenden soll hierzu konsistent das generelle Suchverhalten als Bedingung für Serendipität betrachtet werden.

Dabei ist die für die Darstellung gewählte Vereinfachung zu beachten: Auch eine zielgerichtete Suche ist ein komplexer und nichtlinearer Ablauf (McBirnie 2008: 601), der in der Realität keine Gerade darstellt, sondern nur bezüglich des anvisierten Endpunktes determiniert ist.

3.2.2 Vorbereitende Sagazität

Dieser erste Part der logischen Applikation des Begriffs Sagazität („sagacity“) beschreibt den mentalen Rahmen, in dem der Suchprozess und das überraschende Ereignis stattfinden. Laut Dew (2009: 736) bedeutet Sagazität „acute mental discernment and a keen practical sense.“ Damit grenzt er ab zwischen der Rolle der Sagazität vor dem Ereignis und danach. Aufgrund der prozessualen Darstellung wählt der Autor die Zweiteilung des in der Literatur sehr facettenreich interpretierten Begriffs Sagazität, um damit bessere Verständlichkeit zu ermöglichen und die Unterschiede und die variierende Relevanz hervorzuheben, die sich im zeitlichen Ablauf durch die verschiedenen Konnotationen des Begriffs ergeben. Der zweite Teil lässt sich zeitlich nach dem Eintreten des auslösenden Ereignisses lokalisieren und wird deshalb in der Gliederung der Arbeit auch an dieser Stelle diskutiert. Die Übergänge sind indes fließend und es kann zu Überschneidungen und fallspezifisch unterschiedlichen Gewichtungen kommen.

Ein im Zusammenhang mit der Darstellung von Serendipität vielfach zitierter Ausspruch stammt von Louis Pasteur aus dem 19. Jahrhundert: „Chance favours only the prepared mind“ (bspw. in Austin 1978: 72; Rosenman 1988: 191; Martello 1992: 81) und findet sich auch in der Definition von Merton (1958: 12) wieder. Dew (2009: 736) spricht inhaltlich kongruent von „prior knowledge“. Jeder Suchende hat ein gewisses Blickfeld, einen kognitiven Bereich, innerhalb dessen seine Wahrnehmung greift. Mendonca et al. (2008: 13) verwenden für diesen Bereich den Begriff Peripherie und präzisieren: „periphery is where attention is not“ (Vergleiche hierzu in der Ausgangsdefinition: „not in quest of“). Sie bezeichnet folglich den Bereich des Blickfeldes, der zwar nicht im Fokus, aber dennoch wahrnehmbar ist.

Die Peripherie wird durch vielfältige und nicht vollständig analysierbare Faktoren aus der Vergangenheit des Individuums und gegebenenfalls der Organisation determiniert. Damit ist festzustellen, dass nicht alle zufälligen Ereignisse mit dem Potenzial, einen Erkenntnisprozess auszulösen, dies auch tatsächlich tun, sondern nur solche, die sich innerhalb des kognitiven Sichtfelds der suchenden Person oder Gruppe befinden. Analog zur Entwicklung von Pfaden, die den „Möglichkeitsraum“ (Vollmer und Wehner 2007: 2) für die Entstehung von Neuem einengen und dem Einfluss vorhergegangener Ereignisse unterliegen (Koch 2009: 193 ff.), lässt sich der periphere Bereich betrachten, innerhalb dessen der Zufall Aufmerksamkeit erregen kann, die dann zu einer genaueren Exploration und eventuell einer neuen Erkenntnis führt (de Rond und Thietart 2007). Weiter lässt sich argumentieren, dass sich dieser perspektivische Möglichkeitsraum im Zeitablauf eines Suchprozesses verengen kann, weil die Flexibilität sinkt und das Maß der Zielorientierung des Prozesses wächst. Damit wäre die Wahrscheinlichkeit für Serendipität zu Beginn von Forschungsbemühungen generell als höher einzuschätzen (Mendonca et al. 2008: 18).

Es handelt sich bei diesem Teil der unter Sagazität zusammengefassten Eigenschaften also um alle nicht-zielgerichteten Charakteristiken, die die Peripherie determinieren, innerhalb der sich etwas Zufälliges ereignen muss, um wahrgenommen und nicht übersehen zu werden. Dies ist in der Regel eng verknüpft mit dem persönlichen Hintergrund des Individuums, beispielsweise in Form von Kultur, Ausbildung und wissenschaftlichem Spezialgebiet sowie dessen Erfahrung. Eine Einflussnahme auf das Ausmaß der Peripherie ist jedoch im Rahmen von Ausbildung, Zielsetzungen, Flexibilität und der Beschaffenheit der organisationalen Umwelt möglich (Mendonca et al. 2008: 13 f.). Eine vertiefende Besprechung findet sich bei der Untersuchung der Barrieren und den Möglichkeiten zu deren Überwindung.

[...]

^[1] Beispielsweise betrug der Forschungsaufwand von BASF laut Geschäftsbericht 2010 konzernweit 1.492 Millionen Euro oder 2,3 Prozent des Gesamtumsatzes und die Gesamtausgaben für Forschung und Entwicklung in Deutschland beliefen sich 2009 auf 67.015 Millionen Euro (Destatis 2009).