Durch die immer schnelleren Veränderungen im Markt stehen Organisationen vor der Aufgabe ihre intra-organisationalen Kommunikationsnetzwerke effizient an die gegebenen Anforderungen anzupassen (Brass et al., 2004). Teams nehmen als kooperative Basiseinheiten eine wesentliche Rolle ein, um die gesetzten Ziele der Organisationen zu erreichen und es konnte nachgewiesen werden, dass die Kommunikationsstruktur innerhalb und zwischen Teams deren Performance signifikant beeinflusst (Balkundi & Harrison, 2006). Die meisten dieser Studien analysieren jedoch statische Netzwerke, obwohl sich Teams auf Grundlage der dynamischen Interaktionen zwischen Akteuren über die Zeit entwickeln (Katz et al., 2004). In dieser Arbeit wird daher der Frage nachgegangen, wie sich dynamische Teamnetzwerke über die Zeit entwickeln und wie sich diese Netzwerke auf die Team Performance auswirken (Zenk, Stadtfeld & Windhager, 2010).
Um diese Frage zu beantworten wurde ein integratives Modell für dynamische Teamnetzwerke entwickelt, das auf Modellen von Organisations- und Kommunikationsnetzwerken basiert (vgl. Monge & Contractor, 2003). Im Gegensatz zu Konzepten von statischen Netzwerken wurden für dieses Modell einzelne Interaktionen über die Zeit (event data) verwendet (Butts, 2008), die beispielsweise durch Emails bei virtuellen Teams repräsentiert werden (Zenk & Stadtfeld, 2010).
Um das integrative Teammodell empirisch anzuwenden wurde ein Organisationslaboratorium durchgeführt, in dem 97 Akteure in 18 Teams über 10 Wochen kooperierten und zwei entwickelte Organisationskulturen in dieser Zeit fusionierten. Auf Basis von weiterentwickelten Methoden (Visual Network Analytics, Ego-Netzwerke und Exponential Random Graph Models) konnten sowohl die Teamnetzwerke vor und nach der Fusion analysiert werden (Team Change), als auch die kontinuierliche Entwicklung der virtuellen Interaktionen innerhalb dieser Phasen (Team Evolution).Faster changing markets mean that organizations are confronted with the task of efficiently adapting their intra-organizational communication networks to the given demands (Brass et al., 2004). Teams, as the basic collaborative units in organizations, play a crucial role in accomplishing organizational goals, and studies indicate that the communication structures within and between teams significantly affect their performance (Balkundi & Harrison, 2006). However, although teams develop based on the dynamic interactions of actors over time, most such studies analyze static networks (Katz et al., 2004). Consequently, the research question raised in this thesis is how dynamic team networks evolve over time, and how these networks affect the performance of teams (Zenk, Stadtfeld & Windhager, 2010).
To answer this question, an integrative model of dynamic team networks was developed based on organizational and communicational network models (Monge & Contractor, 2003). In contrast to static network concepts, each interaction between actors (event data) was taken into account for this model (Butts, 2008), based on, for example, emails in virtual teams (Zenk & Stadtfeld, 2010).
An organizational laboratory in which 97 actors in 18 teams collaborated over a period of 10 weeks was used to apply the integrated team model in an empirical setting in which two developed organizational cultures were merged. Based on further developed methods (primarily visual network analytics, ego networks and exponential random graph models) the team networks prior to and after the merger could be analyzed (team change) as well as the continuous development of virtual interactions between the actors during these phases (team evolution)
