Kreativität, Innovation, Entrepreneurship

Von Springer Gabler

Von welchen personbezogenen und situativen Rahmenbedingungen hängen Kreativität, Innovation und Entrepreneurship ab? Welche Charakteristika und Prozesse sind zu berücksichtigen, um individuelle Kreativität in Teaminnovation münden zu lassen? In welcher Weise können Führung und Promotoren Innovationen unterstützen? Welche Rolle spielt Diversity im Rahmen von Innovation und Entrepreneurship? Von welchen kulturellen Wertorientierungen und –praktiken hängt die Innovativität eines Landes ab?

• Sprache: Deutsch
• Herausgeber: Springer Gabler
• Erscheinungsdatum: 23. Okt. 2013
• ISBN: 9783658025519

Buchvorschau

Diana E. Krause (Hrsg.)Kreativität, Innovation, Entrepreneurship201310.1007/978-3-658-02551-9_1

© Springer Fachmedien Wiesbaden 2013

1. Zum Verständnis von Kreativität am Arbeitsplatz: Ein Überblick zu verschiedenen Ansätzen der Kreativitätsforschung

Jing Zhou¹  und Christina E. Shalley²

(1)

Rice University, Houston, USA

(2)

Georgia Tech University, Atlanta, USA

1.1 Hintergrund

1.2 Untersuchungssetting, Forschungsdesign und Messung der Kreativität

1.2.1 Laborforschung und Kreativitätsmessung

1.2.2 Quantitative Feldstudien

1.2.3 Qualitative Feldstudien

1.2.4 Mehrebenendesign

1.3 Motivationaler Ansatz

1.4 Kognitiver Ansatz

1.4.1 Stufen des kreativen Denkprozesses

1.4.2 Der Einfluss personbezogener Charakteristika auf kreative Kognition

1.4.3 Kreativität als geplantes Verhalten vs. unbewusster Gedankenprozess

1.4.4 Sozialer Aspekt von Kreativität

1.4.5 Kognition auf Teamebene

1.4.6 Mehrebenen

1.5 Affektiver Ansatz

1.5.1 Positiver Affekt und Kreativität

1.5.2 Negativer Affekt und Kreativität

1.5.3 Gemeinsame Effekte positiven und negativen Affekts

Literatur

Zusammenfassung

Auf gesellschaftlicher Ebene ist Kreativität ein wesentlicher Faktor für wirtschaftliches Wachstum und soziale Entwicklung (Florida 2004; Schumpeter 1939). Kreativität ist ferner auf den Ebenen von Individuen, Teams und Organisationen ein Schlüsselfaktor für Leistung, Unternehmertum, Wachstum und Wettbewerb (Amabile 1996; Oldham und Cummings 1996; Shalley 1991; Woodman et al. 1993; Zhou 1998; Zhou und Shalley 2008a).

Aus dem Amerikanischen übersetzt von Katharina Rodgers.

Auf gesellschaftlicher Ebene ist Kreativität ein wesentlicher Faktor für wirtschaftliches Wachstum und soziale Entwicklung (Florida 2004; Schumpeter 1939). Kreativität ist ferner auf den Ebenen von Individuen, Teams und Organisationen ein Schlüsselfaktor für Leistung, Unternehmertum, Wachstum und Wettbewerb (Amabile 1996; Oldham und Cummings 1996; Shalley 1991; Woodman et al. 1993; Zhou 1998; Zhou und Shalley 2008a). Diese theoretische Annahme erfährt immer mehr vielversprechende, wenn auch zu diesem Zeitpunkt noch stark suggestive Bestätigung durch empirische Studien (Gilson 2008). In den letzten zehn Jahren sind zahlreiche ausführliche Überblicksarbeiten zu Kreativität in Organisationen erschienen. Ziel dieses Artikels ist daher nicht, die bisher untersuchten Variablen aufzulisten oder die Ergebnisse und Designs früherer Untersuchungen im Detail zu beschreiben, sondern bisherige Theorien und Forschungsstränge zu kategorisieren. Wir gehen dabei auf drei Arten psychologischer Prozesse ein: Motivation, Kognition und Affekt. Mit der Kategorisierung bestehender Theorien und bisheriger Untersuchungen in diese drei Kategorien, die verschiedene Aspekte psychologischer Prozesse repräsentieren, hoffen wir, anderen Forschern dabei zu helfen, ein tieferes Verständnis für kreativitätsfördernde und -hemmende Faktoren zu erlangen und nachvollziehbar zu machen, wie diese Faktoren Kreativität beeinflussen. Noch wichtiger scheint die Frage zu sein, warum diese Effekte überhaupt auftreten. Aufgrund dieser Zielsetzung berücksichtigen wir innerhalb der jeweiligen konzeptionellen Kategorien nur repräsentative Studien und weisen kurz auf weitere Studien hin, was eine Anregung zur weiterführenden Lektüre sein mag. Es wurden solche Studien berücksichtigt, die (a) direkt am Arbeitsplatz oder (b) in einer kontrollierten Umgebung (wie einem Verhaltenslabor) mithilfe von Untersuchungsvariablen, die einen klaren Bezug zu Kreativität am Arbeitsplatz aufweisen, durchgeführt wurden.

Interessierte Leser seien an dieser Stelle auf einige weiterführende, ausführliche Publikationen der letzten Jahre verwiesen: Anderson et al. (2004); Mumford und Gustafson (1988); Shalley et al. (2004) und Zhou und Shalley (2003) sowie eine veröffentlichte Ausgabe des Handbook of Organizational Creativity, herausgegeben von Zhou und Shalley (2008b), das sich mit Theorien und Untersuchungen zu Kreativität am Arbeitsplatz befasst.

1.1 Hintergrund

In diesem Abschnitt präsentieren wir eine allgemeinakzeptierte Definition von Kreativität und diskutieren ihr Verhältnis zum Konzept der Innovation. Darüber hinaus geben wir einen kurzen Überblick über die wichtigsten Methoden, die im Hinblick auf organisationales Verhalten in der Organisationspsychologie zur Erforschung von Kreativität eingesetzt werden.

Definition von Kreativität

Kreativität bezieht sich auf die Produktion von neuen und nützlichen Ideen für Produkte, Dienstleistungen, Prozesse und Arbeitsabläufe (z. B. Amabile 1996; Oldham und Cummings 1996; Shalley 1991; Woodman et al. 1993; Zhou 1998). Im Hinblick auf Kreativität am Arbeitsplatz sind sowohl Neuheit als auch Nützlichkeit grundlegende Bedingungen, damit etwas als kreativ gilt. Wenn eine der beiden Bedingungen nicht zutrifft, kann eine Idee nicht als kreativ beurteilt werden. Sie kann zwar einzigartig und neu sein, gilt aber nicht als kreativ, wenn sie nicht zugleich nützlich und realisierbar ist und Potential zur Wertschöpfung hat. Sollte beispielsweise ein NASA-Ingenieur, der für das Mars-Programm tätig ist, ein Raumschiff entwerfen, mit dem Astronauten zum Mars geschickt werden, würde dies die NASA als eine nützliche Idee betrachten, da sie das Design auch für die Konstruktion eines Raumschiffes adaptieren könnte, mit dem Astronauten zum Mond fliegen können. Wenn jedoch die Ingenieure des Mars-Programms vorschlagen würden, dass die Astronauten mit Fahrrädern zum Mars fahren sollten, wäre das keine nützliche Idee (obwohl sie neu und einzigartig wäre). In der Tat, was für eine absurde Vorstellung! In dieser Hinsicht unterscheidet sich Kreativität in der organisationalen Verhaltensforschung und der Organisationspsychologie von jener Definition von Kreativität, die Forscher anderer Disziplinen verwenden.

Kreativität kann von einzelnen Mitarbeitern oder einem Team von Mitarbeitern ausgehen. Mitarbeiter in verschiedenen Tätigkeitsbereichen sowie in allen funktionalen Bereichen und auf allen Ebenen einer Organisation haben das Potenzial, bei der Arbeit kreativ zu sein (Amabile 1996; Oldham und Cummings 1996; Shalley et al. 2000; Woodman et al. 1993; Zhou 1998), wenn auch individuelle Unterschiede hinsichtlich des Ausmaßes ihres Potenzials bestehen. Der Grad der festgestellten Kreativität kann variieren: von etwas, das zwar neu, aber nur ein wenig besser als das bereits Bekannte ist, bis zu etwas, das eine radikal neue und andersartige Idee, ein Produkt oder einen Prozess darstellt. Ein verwandtes Konzept ist Innovation. Der primäre Unterschied zwischen Kreativität und Innovation ist folgender: Während der Schwerpunkt bei Kreativität auf der Erzeugung von sowohl neuen als auch nützlichen Ideen von Einzelpersonen und Teams liegt, meint Innovation vorrangig die Implementierung von neuen Ideen oder Praktiken innerhalb einer Einheit oder Organisation. Das Six-Programm beispielsweise war ein Ergebnis von Kreativität bei Motorola, da es dort erfunden wurde. Bei General Electric hingegen war es eine Innovation, da die ursprüngliche Idee bzw. das Programm woanders entwickelt worden war (also bei Motorola), General Electric jedoch implementierte das Programm innerhalb des Unternehmens. Insofern kann Innovation Ideen umfassen, die außerhalb einer Organisation aufgekommen sind, Kreativität jedoch impliziert, dass die Mitarbeiter der Organisation involviert sind. Insofern kann man von Organisationen, die die Kreativität ihrer Mitarbeiter effizient fördern und nutzen, sagen, dass sie die Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter wirksamer einsetzen. Das bringt einen größeren Wettbewerbsvorteil mit sich.

1.2 Untersuchungssetting, Forschungsdesign und Messung der Kreativität

In der Forschung werden hauptsächlich Laborexperimente, quantitative Feldstudien und qualitative Feldstudien zur Untersuchung von Kreativität eingesetzt. Jede dieser Untersuchungsformen wird im Folgenden diskutiert.

1.2.1 Laborforschung und Kreativitätsmessung

Es ist ein einzigartiges Merkmal experimenteller Kreativitätsforschung, dass die Versuchsaufgaben eher komplex und offen als einfach und logarithmisch berechenbar, oder mit leicht nachvollziehbaren Richtig-Falsch-Aussagen aufgebaut sein müssen (Amabile 1996; McGraw 1978; Zhou und Shalley 2003). Beispiele für Aufgaben, die in mehr als drei Laborversuchen angewandt wurden und in direktem oder indirektem Zusammenhang mit Kreativität am Arbeitsplatz stehen können, umfassen (a) Amabiles (1996) künstlerische Problemlösungsaufgaben und verbale Aufgaben; (b) Torrance (1974) ungewöhnliche Anwendungsaufgaben (unusual uses task); und (c) Problemlösungsaufgaben, die speziell auf häufig auftretende Probleme am Arbeitsplatz abgestimmt sind, beispielsweise Shalleys (1991) Notizaufgabe. Viele Studien, die Aufgaben der ersten oder letzten Kategorie anwenden, folgen Amabiles konsensualer Diagnosemethode zur Evaluierung und Messung des kreativen Outputs der Untersuchungsteilnehmer. Studien der zweiten Kategorie verwenden hingegen andere Kriterien, die wir später diskutieren werden.

Amabile und ihre Kollegen verwenden drei Arten von Aufgaben in ihren Kreativitätsforschungsprogrammen: künstlerische Aufgaben (z. B. Erstellen von Collagen und Zeichnungen), Problemlösungsaufgaben (z. B. Entwicklung von Produktideen) und verbale Aufgaben (z. B. Verfassen von Gedichten oder Geschichten, Amabile 1996). Diese Aufgaben wurden bereits mit Schulkindern, Künstlern, Studenten und Teilnehmern an MBA-Programmen erprobt. Amabile (1979) führte beispielsweise ein Experiment durch, bei dem die Teilnehmer dazu aufgefordert wurden, eine Collage zu erstellen. Hierfür gab die Untersuchungsleitung jedem Teilnehmer ein Stück Karton, eine Tube Klebstoff und buntes Papier. Anschließend wurde die Kreativität der erstellten Collagen mithilfe der konsensualen Diagnosemethode von Amabile (1979) gemessen. Diese Methode basiert auf einer operationalen Definition von Kreativität. Kreativität ist demnach das Ausmaß, in dem das Ergebnis einer Arbeitsaufgabe von einem Raterpanel (ein Gremium von Sachverständigen) als kreativ bewertet wird. Die Rater müssen fähig und dazu geeignet sein, die gestellte Aufgabe zu beurteilen. Darüber hinaus müssen ihre Bewertungen zuverlässig sein. In diesem speziellen Fall bestand das Raterpanel aus einer Auswahl an Künstlern, die mit der Erstellung von Collagen vertraut waren. Diese beurteilten die erstellten Collagen unabhängig voneinander hinsichtlich mehrerer auf Kreativität bezogener Dimensionen, wie die Neuheit der Idee, die Neuheit des Materialeinsatzes und die Komplexität. Darauf aufbauend wurde ein Gesamtkreativitätswert erstellt, indem die normierten Bewertungen der einzelnen Dimensionen kombiniert und ein Interraterreliabilitätsindex errechnet wurde. Da dieser Index eine zufriedenstellende Interraterreliabilität (z. B. größer als 0,70) aufwies, wurde der Mittelwert der einzelnen Bewertungen dieses Raterpanel errechnet, um einen Kreativitätswert für jeden Untersuchungsteilnehmer zu erstellen.

Bei Torrance (1974) ungewöhnlicher Anwendungsaufgabe wird den Untersuchungsteilnehmern die Aufgabe gestellt, ausgefallene Anwendungsmöglichkeiten für Objekte wie Ziegelsteine, Zeitungen, Reifen und Kleiderbügel zu finden. Ausgehend von der Annahme, dass divergentes Denken und Kreativität eng miteinander verbunden sind (Guilford 1956), benutzen die Forscher üblicherweise ein Set verschiedener Indikatoren, um die Kreativität der Untersuchungsteilnehmer im Verhältnis zur gestellten Aufgabe zu messen. Diese Indikatoren sind dieselben wie jene, die in Untersuchungsdesigns mit Denkaufgaben und Gruppen-Brainstorming verwendet werden (z. B. Paulus 2008). Sie können Folgendes umfassen: Gewandtheit (z. B. die Gesamtanzahl nicht redundanter Verwendungszwecke, die für das Objekt generiert wurden), Flexibilität (z. B. wie viele unterschiedliche Kategorien von Ideen generiert wurden), Ausarbeitung (z. B. inwieweit und wie detailliert die Ideen entwickelt waren) und Originalität (z. B. das Ausmaß, in dem die Ideen ungewöhnlich oder statistisch selten sind). Die von den Untersuchungsteilnehmern eingeholten Antworten werden auf allen oder einem ausgewählten Set dieser Dimensionen von den Ratern bewertet. Wenn die Interraterreliabilität zufriedenstellend ist (z. B. größer als 0,70), wird für jede der Dimensionen ein Mittelwert aus den Beurteilungen der Rater errechnet. Obwohl diese Aufgabe eine auf divergentes Denken fokussierte Messung ermöglicht, ist zu beachten, dass Wortflüssigkeit erforderlich ist, um einen hohen Grad an divergentem Denken und Kreativität feststellen zu können. Insofern impliziert diese Aufgabe, dass Wortflüssigkeit eine entscheidende Komponente von Kreativität ist, wobei dies jedoch eine eher enge Definition von Kreativität darstellt (Amabile 1996). Außerdem kann kritisiert werden, dass die Aufgabenstellung der ungewöhnlichen Anwendungsaufgabe den Kreativitätsanforderungen am Arbeitsplatz, die häufig auftreten, nicht entspricht. Daraus schließen wir, dass – im Unterschied zur gängigen Definition, dass Kreativität neue und nützliche Ideen hervorbringt – einige frühere Laboruntersuchungen Kreativität nur hinsichtlich der Wortflüssigkeit (z. B. Torrance 1974) und Komplexität (z. B. Amabile 1979) gemessen haben. Die Definition und die Messbarmachung von Kreativität müssen sich decken. Wir empfehlen, dass Forscher bei der Erstellung zukünftiger Forschungsdesigns klare Begründungen für die Wahl ihrer Indikatoren für die Messung von Kreativität anführen, zusätzlich zu jenen, die der Definition von Kreativität nahestehen (wie Neuheit, Nützlichkeit und Gesamtkreativität).

Einige Forscher bevorzugen jedoch die Anwendung von Problemlösungsaufgaben, welche die in Organisationen häufig auftretende Kreativität, wie die Lösung von Managementproblemen (z. B. Shalley 1991) oder die Entwicklung neuer Produkte (z. B. Pearsall et al. 2008), angemessen repräsentieren. Shalley (1991) entwickelte beispielsweise eine Notizaufgabe, bei der eine Reihe von Problemen aus dem Bereich des Human Ressource Managements geschildert wird. Die Untersuchungsteilnehmer werden dazu aufgefordert, die Rolle des Leiters der Personalabteilung zu übernehmen und kreative Lösungsansätze für die gestellten Aufgaben zu entwickeln. In Anlehnung an Amabiles (1996) konsensuale Diagnosemethode wird ein Panel passender Rater zusammengestellt (z. B. Studenten, die bereits signifikante Erfahrungen im Managementbereich aufweisen). Dieses Raterpanel wird dazu aufgefordert, die von den Untersuchungsteilnehmern generierten Ideen und Lösungsansätze hinsichtlich ihres Ausmaßes an Kreativität zu beurteilen. Wenn die Beurteilungen der Rater reliabel sind (die Interraterreliabität z. B. über 0,70 liegt), wird ein Notiz- und Rater-Durchschnittswert aus den Beurteilungswerten (Ratings) errechnet, um einen Gesamtwert der Kreativität zu bestimmen.

Im Einklang mit der Definition von Kreativität ersuchen die Forscher manchmal auch die Rater zu bewerten, inwiefern die Ratings der Beurteiler in Bezug auf die Lösungen der Untersuchungsteilnehmer zu Shalleys (1991) Notizaufgabe (a) nützlich und (b) neu sind. Die Forscher errechnen die Interraterreliabilität der Nützlichkeits- und Neuheits-Ratings. Wenn die Reliabilitätswerte über 0,70 liegen, ziehen die Forscher den Rating-Durchschnittswert der Notizen und Rater heran, um einen neuen Gesamtnützlichkeits- und Gesamtneuheitswert zu bestimmen. Da Kreativität per definitionem sowohl neu als auch nützlich sein muss, multiplizieren die Forscher schließlich die ermittelten Nützlichkeits- und Neuheitswerte, um einen aussagekräftigen Kreativitätswert zu bestimmen. Dieser Ansatz wurde in Zhou und Oldham (2001) angewandt. Statt nur die Interraterreliabilität allein zu berechnen, verwenden Forscher oft auch einen präziseren Ansatz, indem sie neben der Interraterreliabilität auch die Interraterübereinstimmung berechnen. Dieses Vorgehen liegt darin begründet, dass die Interraterreliabilität jenes Ausmaß wiedergibt, in dem die Bewertungen der Beurteiler konsistent oder parallel sind, während die Interraterübereinstimmung jenen Grad angibt, mit dem die Rater den Antworten der Untersuchungsteilnehmer dieselben Bewertungen zuschreiben (vgl. Zhou und Shalley 2003). Die Berechnung beider Indizes kann einen umfassenderen Überblick über die Kompatibilität der Bewertungen der Rater geben als die Berechnung nur eines dieser beiden Indizes. Eine Veranschaulichung dieses Ansatzes findet sich bei Zhou (1998).

Wenn Forscher untersuchen möchten, wie sich kontextuelle Faktoren oder das Zusammenspiel zwischen kontextuellen Faktoren und individuellen Unterschieden auf Kreativität auswirken, werden in der Regel Laborexperimente durchgeführt. Um das Design eines Laborexperiments zu verdeutlichen, sei an dieser Stelle eine von Zhou (1998) geleitete Untersuchung vorgestellt. Aus Platzgründen und um die wichtigsten Bestandteile des Laborexperimentdesigns hervorzuheben, konzentrieren wir uns auf eine der Haupthypothesen dieser Studie, anstatt alle untersuchten Hypothesen und Ergebnisse in ihrer Komplexität und ihrem Gesamtumfang zu besprechen. Unter Zuhilfenahme des motivationalen Ansatzes formulierte Zhou die Hypothese, dass Feedbackvalenz und Feedbackstil interagieren und Kreativität so beeinflussen, dass Menschen die höchste Kreativität zeigen, wenn sie positives Feedback im informativen Stil erhalten, und die geringste Kreativität aufweisen, wenn sie negatives Feedback in einem kontrollierenden Stil erhalten. Feedbackvalenz wird definiert als das positive oder negative Resultat des Vergleichs zwischen dem kreativen Output eines Menschen und den normativen oder situationsbedingten Kriterien. Feedbackstil wird als die Art und Weise definiert, in der das Feedback gegeben wird: informativ oder kontrollierend.

In einem Laborexperiment mit einem 2 × 2-Faktorendesign manipulierte Zhou (1998) sowohl die Feedbackvalenz als auch den Feedbackstil auf jeweils zwei Ebenen: positiv und negativ bzw. informativ und kontrollierend. Die Untersuchungsteilnehmer wurden per Zufall den vier experimentellen Bedingungen zugeordnet (positives Feedback im informativen Stil, positives Feedback im kontrollierenden Stil, negatives Feedback im informativen Stil und negatives Feedback im kontrollierenden Stil). Sie bearbeiteten die oben angeführte Notizaufgabe von Shalley (1991). Unter Zuhilfenahme der konsensualen Diagnosemethode von Amabile (1996) bat Zhou drei Beurteiler, die von den Teilnehmern vorgebrachten Lösungsvorschläge in den Notizen hinsichtlich ihrer Kreativität zu bewerten. Die Interraterreliabilität betrug 0,71 (Jones et al. 1983; Shrout und Fleiss 1979; Tinsley und Weiss 1975) und gab damit an, dass die Bewertungen der Beurteiler konsistent und parallel waren. Die Interraterübereinstimmung war ebenso zufriedenstellend, x²(1, N = 210) = 14,33 p < 0,05 (Lawlis und Lu 1972; Tinsley und Weiss 1975). Die Ergebnisse der Interraterreliabilität und der Interraterübereinstimmung waren geeignet, die Mittelwerte der Raterbewertungen zu berechnen, um damit einen Gesamtwert der Kreativität zu bestimmen. Ergebnisse aus einer Regressionsanalyse, die die Kreativität maß, nachdem die Untersuchungsteilnehmer ihr Feedback erhalten hatten (die Hauptmanipulation), dienten als abhängige Variable, und die Feedbackvalenz sowie der Feedbackstil dienten als unabhängige Variable. Beide bestätigen die oben aufgestellte Haupthypothese (∆R ² = 0,01, p < 0,05).

Dieser Überblick über die drei Ansätze der Kreativitätsforschung (motivational, kognitiv und affektiv) zeigt, dass in einem Großteil früherer Studien (vor 2000), die vom motivationalen Ansatz geleitet waren, Laborstudien verwendet wurden. Obwohl Laborstudien weiterhin durchgeführt werden, werden Untersuchungen in letzter Zeit vermehrt als Feldstudien mit Korrelationsdesigns konzipiert. Laboruntersuchungen wurden auch in vielen vom kognitiven Ansatz beeinflussten Studien verwendet. Obwohl Studien nach dem affektiven Ansatz sowohl von experimentellen als auch von korrelativen Designs Gebrauch machen, ist es interessant, dass, abgesehen von zwei Ausnahmen (Amabile et al. 2005; Madjar et al. 2002), die meisten Untersuchungen, die eine Beziehung zwischen positiven Affekten und Kreativität bestätigten, im Labor durchgeführt wurden, während die meisten Untersuchungen, die fördernde Effekte von negativen Affekten, oder gemeinsame Auswirkungen von positiven und negativen Affekten (mit Ausnahme von Fong 2006) nachwiesen, in Feldstudien durchgeführt wurden.

Ob ein experimentelles Untersuchungsdesign in einem Verhaltenslabor, und ein korrelatives Design oder eine Längsschnittstudie in Organisationen verwendet werden soll, ist natürlich von den Prioritäten und dem Fokus der Forschung abhängig, und es ist ein Trade-off zwischen der Möglichkeit die Variablen auf saubere Art und Weise zu manipulieren und der Herstellung von Kausalität und Berücksichtigung externer Validität (Zhou und Shalley 2003). Als Forschungszweig in der organisationalen Verhaltensforschung und Organisationspsychologie ist die Kreativitätsforschung noch jung, sodass noch zahlreiche interessante Forschungsfragen zu beantworten und viele Erkenntnisse zu erlangen sind (Shalley und Zhou 2008). Daraus folgt, dass verschiedenste Arten von Untersuchungsdesigns und -methoden, wie Laborexperimente, Korrelations- und Längsschnittanalysen im Feld, und experimentelle Feldstudien, einen wertvollen Beitrag zur Forschung liefern.

1.2.2 Quantitative Feldstudien

Immer mehr Studien werden in Arbeitsorganisationen durchgeführt. Diese Feldstudien sind eher korrelative Querschnittstudien, wobei typischerweise die Befragungsmethode verwendet wird, um Daten von Mitarbeitern, und in einigen Fällen auch Vorgesetzten, zu erfassen. In diesen Untersuchungen ist meist Kreativität die abhängige Variable. Gemessen wird sie in der Regel, indem die Vorgesetzten der im Fokus der Untersuchung stehenden Mitarbeiter darum gebeten werden, einen Befragungsbogen mit einer Kreativitätsskala auszufüllen. Um ein typisches quantitatives Feldforschungsdesign zu veranschaulichen, soll an dieser Stelle eine Studie vorgestellt werden, die von Oldham und Cummings (1996) durchgeführt wurde. Da wieder das Design der Feldstudie wesentlich ist, konzentrieren wir uns wieder auf eine der Haupthypothesen der Studie, anstatt uns mit der gesamten Untersuchung detailliert auseinanderzusetzen. Dem motivationalen Ansatz für Kreativität folgend, stellten Oldham und Cummings (1996) die Hypothese auf, dass kreative Persönlichkeit, Aufgabenkomplexität und Führung kreativitätsbezogen insofern interagieren, als Mitarbeiter dann das höchste Maß an Kreativität aufweisen, wenn sie eine kreative Persönlichkeit haben, komplexe Arbeitsaufgaben bewältigen und einen unterstützenden, nicht-kontrollierenden Vorgesetzten haben. Die Forscher baten Mitarbeiter, Fragebogen auszufüllen, die ihre kreative Persönlichkeit, die Aufgabenkomplexität, und auch die Unterstützung und Kontrolle durch deren Vorgesetzte erfassten. Die Vorgesetzten wiederum füllten weitere Fragebogen aus, mit welchen sie die Kreativität ihrer Mitarbeiter beurteilten. Die Ergebnisse der Regressionsanalyse bestätigen die zuvor angeführte Hypothese (∆R ² = 0,05 p < 0,05).

Für die Messung von Kreativität in Feldstudien ist Oldham und Cummings (1996) 3-Itemskala (Items siehe Appendix in Oldham und Cummings 1996) unter den am häufigsten verwendeten Skalen, ebenso wie Scott und Bruces (1994) 6-Itemskala (Gesamtskala siehe Appendix in Scott und Bruce 1994); Tierney et al. (1999) 9-Itemskala (Items siehe Appendix in Tierney et al. 1999); und Zhou und Georges (2001) 13-Itemskala (alle Items siehe Appendix in Zhou und George 2001). Diese Skalen wiesen in der Regel ausreichende Validitäten und Reliabilitäten auf. Oldham und Cummings berichten beispielsweise von einem Cronbachs-Alpha von 0,90 ihrer Skala, Scott und Bruce weisen einen Cronbachs-Alpha von 0,89 aus, Tierney et al. errechneten einen Cronbachs-Alpha von 0,95 ihrer Skala, und Zhou und George kamen auf einen Wert von 0,96. Bisher erschienen jedoch kaum auf Skalenentwicklung und Zwischenskalenvergleiche fokussierte Studien (Zhou und Shalley 2003). Wenn Stichproben aus einem Pool von Forschern und Ingenieuren, die in der Forschungs- und Entwicklungsfunktion tätig sind, gezogen werden, und Daten, wie Archivdaten (z. B. Anzahl der erlangten Patente), einer Organisation verfügbar sind, werden auch diese herangezogen. In ähnlichen Studien zu anderen Verhaltensweisen oder -auswirkungen in Organisationen lag die von vielen Kreativitätsstudien erklärte Varianz (R ²) der Kreativität zwischen niedrigen und mittleren Zehnerwerten, meist nicht über 0,20.

Die Frage, ob die Messung der persönlichen Einschätzung der Untersuchungsteilnehmer hinsichtlich ihres eigenen Engagements bei kreativen Aktivitäten den Wert der Kreativitätsforschung steigern würde, beschäftigt die Feldforschung zu Kreativität immer wieder. Kreativität ist laut einigen Forschern ein Prozess (Drazin et al. 1999) und die jeweiligen Mitarbeiter sind selbst die ersten, die sich ihres Engagements in kreativen Aktivitäten bewusst sind, während andere, wie beispielsweise Vorgesetzte oder Kollegen, deren Kreativität eher zu einem späteren Zeitpunkt, also nachdem ein kreatives Resultat vorliegt, bemerken und beobachten. Um den Kreativitätsprozess vollständig verstehen zu können, bedarf es daher auch eines Nachweises, wie Menschen ihre eigene Kreativität einschätzen und darüber berichten (Hocevar 1981; Hocevar und Bachelor 1989). Zu diesem Zweck wurden in mehreren neueren Studien die untersuchten Mitarbeiter auch gebeten, über ihre eigene Kreativität bei der Arbeit zu berichten (Carmeli und Schaubroeck 2007; Kark und Carmeli 2008; Shalley et al. 2009; Zhou et al. 2008).

Im Vergleich zu experimentellen Laboruntersuchungen haben Feldstudien, die in Arbeitsorganisationen und mit Stichproben realer Mitarbeiter als Probanden durchgeführt werden, das Potenzial generalisierbarer zu sein und größere externe Validität zu gewährleisten. Feldstudien sind jedoch nicht unbedingt besser als experimentelle Laboruntersuchungen. So zum Beispiel waren die meisten Feldstudien bisher aufgrund von Einschränkungen bezüglich des Zugangs, der Durchführbarkeit und der Ressourcen als Querschnittsuntersuchungen angelegt. Normalerweise werden die Mitarbeiter gebeten, Fragebogen zur Messung der unabhängigen Variablen auszufüllen, während die Vorgesetzten zeitgleich eigene Fragebogen zur Beurteilung der Kreativität ihrer Mitarbeiter ausfüllen (detaillierte Beschreibungen des üblichen Feldstudiendesigns zu Kreativität siehe Zhou und Shalley 2003). Aufgrund dieses Querschnittdesigns können viele Studien die Richtung der Kausalität von Kreativität nicht eindeutig festlegen. So haben die Forscher erkannt, dass es notwendig ist, vermehrt Längsschnittstudien und Feldexperimente durchzuführen. Wie jedoch Zhou und Shalley (2003) aufzeigen, waren diese präziseren Designs aufgrund von Ressourcen- und Zugänglichkeitsbeschränkungen bisher selten (Ausnahmen: Amabile und Conti 1999; Amabile et al. 2005).

1.2.3 Qualitative Feldstudien

Obwohl die meisten in der Literatur dokumentierten Feldstudien quantitativer Art sind, erschienen auch einige qualitative Feldstudien, wie die von Hargadon und Sutton (1997) und Hargadon und Bechky (2006). Um ein solches Untersuchungsdesign zu veranschaulichen, soll an dieser Stelle eine qualitativen Feldstudie vorgestellt werden, welche in einer Designfirma vorgenommen wurde und in Hargadon und Sutton (1997) dargestellt wird. Basierend auf ihren Beobachtungen vor Ort, Interviews und Archivdaten, entwickelten diese Forscher ein den Grundlagen der Grounded Theory entsprechendes Modell, in dem sie beschreiben und erklären, wie die Designfirma ihre Netzwerke und ihr organisationales Gedächtnis einsetzt, um kreative Produkte zu entwickeln. Die Firma nutzte die Vorteile ihrer Netzwerkposition (als Dienstleister für Unternehmen in 40 Branchen) sowie ihrer organisationalen Gedächtnissysteme und Routinen. Sie agierte als Technologievermittler, indem sie Technologien erlernte und sowohl Wissen als auch Technologien zu einem anderen Ort, wo sie als neu und nützlich definiert wurden, transferierte, und indem sie auch bereits bekannte Technologien, Wissen und Materialien auf neue und nützliche Art miteinander kombinierte.

Da die Disziplin der Kreativitätsforschung relativ jung ist (Shalley und Zhou 2008) und da gut durchgeführte qualitative Studien bahnbrechende Einblicke generieren könnten (Eisenhardt 1989), sollten mehr qualitative Untersuchungen durchgeführt werden, um quantitative Studien zu ergänzen.

Zu beachten ist, dass in den hier besprochenen Laboruntersuchungen und quantitativen Feldstudien die Messung der Kreativität im Einklang mit der Definition von Kreativität als Ergebnis steht, und nicht als individuelle Unterschiede oder Kreativitätspotenzial von Einzelpersonen definiert wird. Forschern, die Kreativität als das Potenzial von Menschen, nicht als ein tatsächliches Ergebnis oder eine Verhaltensreaktion messen möchten, stehen für diese Messung verschiedene Skalen des Selbstberichts zur Verfügung. Gough (1979) beispielsweise entwickelte die kreative Persönlichkeitsskala, wobei er ein Set von Eigenschaften verwendete, um kreative von unkreativen Persönlichkeiten zu unterscheiden.

Man kann auf den Faktor „Offenheit für neue Erfahrungen" im Fünf-Faktorenmodell der Persönlichkeit (Costa und McCrae 1992) zurückgreifen, um das Kreativitätspotenzial zu messen. Es bedarf jedoch des Hinweises, dass die Ergebnisse in Bezug auf die Korrelationen zwischen den einzelnen der fünf Faktoren (z. B. Offenheit für neue Erfahrungen, Gewissenhaftigkeit, Verträglichkeit, emotionale Stabilität und Extraversion) im Fünf-Faktoren-Persönlichkeitsmodell mit Kreativitätsaspekten vermischt wurden. Einerseits stand in den Studien, die Künstler mit Nicht-Künstlern oder Wissenschaftler mit Nicht-Wissenschaftlern verglichen, innerhalb der fünf wesentlichen Persönlichkeitsfaktoren (nicht nur in einem oder zwei ihrer Subkomponenten), der Faktor „Offenheit für neue Erfahrungen am konsistentesten im Zusammenhang mit Kreativität (Feist 1998, 1999). Menschen mit einem hohen Grad an „Offenheit für neue Erfahrungen sind aufgeschlossen, neugierig und nicht traditionsgebunden. Sie sind flexibler bei der Aufnahme von Informationen, wie auch bei der Kombination von neuen und unzusammenhängenden Ideen und haben ein größeres Bedürfnis nach neuen Erfahrungen und Perspektiven. Andererseits stand der Faktor „Offenheit für neue Erfahrungen" in Studien mit gewöhnlichen Mitarbeitern in Unternehmen (z. B. weder Künstler noch Wissenschaftler) in keinem direkten Zusammenhang mit Kreativität (z. B. George und Zhou 2001). Als Feist (1998) Künstler mit Nicht-Künstlern verglich, belegte er interessanterweise, dass Künstler über einen niedrigeren Grad an Gewissenhaftigkeit verfügen als Nicht-Künstler. Im Unterschied dazu zeigten Wissenschaftler beim Vergleich von Wissenschaftlern mit Nicht-Wissenschaftlern einen höheren Grad an Gewissenhaftigkeit als Nicht-Wissenschaftler. Zusätzlich zeigte sich an dieser Stelle, dass Wissenschaftler mit einem höheren Selbstbewusstsein, einer Subkomponente von Extraversion, ausgestattet waren.

Einige Forscher orientierten sich am Problemlösestil von Personen als Prädiktor für deren Kreativität (z. B. Jabri 1991; Kirton 1976, 1994). Kirtons (1976) adaptive Innovationstheorie postulierte, dass jeder einen bevorzugten Problemlösestil hat. Er schlug ein bipolares Kontinuum kognitiver Stile vor, mit Adaptoren und Innovatoren an den gegenüberliegenden Enden des Kontinuums. Beim Lösen von Problemen bevorzugen Adaptoren bereits bekannte Vorgangsweisen und Paradigmen, während Innovatoren bereit sind, Risiken auf sich zu nehmen und sich über traditionelle Vorgangsweisen hinwegzusetzen, um einzigartige Lösungen zu entwickeln. Insofern stellt diese Skala ein Messinstrument für problemlösende, mehr oder weniger kreative Verhaltensweisen dar. Dabei wird angenommen, dass jene, die kreativer sind, eher zu Innovation beitragen.

1.2.4 Mehrebenendesign

In einer kürzlich erschienenen Abhandlung über zukünftige Richtungen der Kreativitätsforschung am Arbeitsplatz weisen Zhou und Shalley (2008b) darauf hin, dass die Mehrebenenforschung eine der vielversprechendsten Disziplinen der zukünftigen Forschung ist. Mithilfe der Integration früherer Theorien und Forschungsergebnisse in Bezug auf Leistungsorientierung, Eigenschaftsaktivierung und Teambildung, entwickelten und testeten beispielsweise Hirst et al. (2009) ein Mehrebenenmodell. Dabei ging es darum, wie und warum (a) individuelle Unterschiede der Zielorientierung die Kreativität des Menschen beeinflussen, und wie (b) Zielorientierung auf der individuellen Analyseebene und das Teambildungsverhalten auf der gruppenorientierten Analyseebene interagieren, um die Kreativität zu beeinflussen. Die Ergebnisse zeigten, dass (a) Lernzielorientierung positiv mit Kreativität korreliert; (b) Lernzielorientierung mit dem Teambildungsverhalten interagiert, wenn das Teambildungsverhalten hoch ist, sodass das Lernziel in einer kubischen Relation zu Kreativität steht, das heißt, dass die Lernzielorientierung dann eine stärkere, positive Korrelation aufweist, wenn der Grad an Kreativität mittelmäßig, und nicht höher oder niedriger, ist; und (c) die Zielorientierungsperspektive insofern mit Teambildungsverhalten korreliert, als die Zielorientierung positiv mit der Kreativität korreliert, wenn das Teambildungsverhalten hoch ausgeprägt ist. Das gesamte Mehrebenen-Interaktionsmodell erklärt 10 % der Varianz der Kreativität.

Zusammenfassend kann man feststellen, dass Forscher bisher Laboruntersuchungen, quantitative Feldstudien und qualitative Feldstudien durchführten, um Kreativität zu untersuchen, wobei jede der Methoden Stärken und Schwächen aufweist (siehe Zhou und Shalley 2003 für eine detailliertere Diskussion zu diesem Thema). Wie bei den meisten Forschungsthemen zu organisationalem Verhalten und Organisationspsychologie wäre der Einsatz multipler Methoden vorteilhaft. Bei der folgenden Besprechung bisheriger Theorien und empirischer Erkenntnisse hinsichtlich Kreativität am Arbeitsplatz wird Kreativitätsforschung in drei wesentliche Ansätze unterteilt, welche die drei allgemeinen Arten psychologischer Prozesse (motivational, kognitiv und affektiv) darstellen.

1.3 Motivationaler Ansatz

Amabiles (1996) Komponententheorie der Kreativität unterstreicht die Rolle der Motivation bei der Verstärkung oder Verringerung der Kreativität. Dieser Theorie zufolge müssen drei Komponenten zutreffen, damit jemand einen hohen Grad an Kreativität aufweist: (a) fachspezifisches Wissen und damit verbundene Fähigkeiten; (b) kreativitätsrelevante Fertigkeiten und Strategien (diese sind ein eingeschränktes Set an Fertigkeiten, verglichen mit jenem, das als kreative Kognition später in diesem Kapitel beschrieben wird); und (c) intrinsische Motivation, um an der Aufgabe zu arbeiten. Die dritte Komponente, die intrinsische Motivation, ist jene Motivationsart, die sich aus dem Interesse und der Neugierde eines Menschen, seinem Engagement und der Befriedigung, sich mit seiner Aufgabe auseinanderzusetzen, ergibt (Amabile 1996). Von der intrinsischen Motivation sagt man, dass sie eine grundlegende Komponente von Kreativität ist. Unabhängig davon über wie viel Wissen oder wie viele Fertigkeiten man auf einem bestimmten Gebiet verfügt, und unabhängig davon wie sehr man „außerhalb der Box" denkt und kreative Ideen entwickelt, ohne intrinsische Motivation kann man sich nicht ganz auf die Aufgabe einlassen und beharrlich daran weiterarbeiten. Die Komponententheorie schafft also die Voraussetzung für die Untersuchung der Mitarbeiterkreativität, indem eine motivationale Perspektive eingenommen und die Rolle der intrinsischen Motivation betont wird.

Innerhalb der drei Ansätze, die zur Untersuchung der Kreativität am Arbeitsplatz verwendet wurden, erfuhr der motivationale Ansatz die meiste Aufmerksamkeit der organisationalen Verhaltensforschung, was an einer beeindruckenden Fülle von Erkenntnissen zu diesem Thema ersichtlich ist (Shalley et al. 2004; Zhou und Shalley 2003). In den meisten Studien, die von einem motivationalen Ansatz hinsichtlich des Verständnisses von Kreativität ausgehen, wurde nicht direkt das Verhältnis zwischen Motivation und Kreativität selbst untersucht (siehe aber Shalley und Perry-Smith 2001; Shin und Zhou 2003 als Ausnahmen). Vielmehr stützen sie sich auf den motivationalen Ansatz, um Kontextfaktoren, welche intrinsische Motivation entweder ankurbeln oder einschränken und infolgedessen Kreativität fördern oder hemmen, zu identifizieren. Dafür ist vor allem die Theorie der kognitiven Bewertung von Nutzen.

Ob sich ein Kontextfaktor unterstützend oder schwächend auf die intrinsische Motivation auswirkt, ist laut der Theorie der kognitiven Bewertung (Deci und Ryan 1980, 1985) davon abhängig, ob dieser Faktor informativ oder kontrollierend ist. Ist der Kontextfaktor informativ, fühlen sich Menschen eher kompetent und selbstbestimmt, sodass ihre intrinsische Motivation eher hoch ist. Ist ein Kontextfaktor jedoch kontrollierend, ist es wahrscheinlicher, dass sich jemand nicht selbstbestimmt, sondern unter Druck gesetzt und von äußeren Faktoren eingeschränkt, also fremdbestimmt, fühlt. Infolgedessen ist es wahrscheinlicher, dass die intrinsische Motivation dieser Person gering ist. Deshalb postuliert ein motivationaler Ansatz zu Kreativität, dass informative Kontextfaktoren die Kreativität fördern, während kontrollierende Kontextfaktoren die Kreativität einschränken.

Zusätzlich zur Untersuchung der Effekte von Kontextfaktoren auf Kreativität bedienten sich einige der bisherigen Studien, welche einen motivationalen Ansatz verfolgten, auch eines interaktionalen Ansatzes zum Verständnis von Kreativität, indem sie die Effekte von Interaktionen zwischen kontextuellen und persönlichen Faktoren auf Kreativität untersuchten. Eine der ausführlichsten konzeptionellen Studien, die den interaktionalen Ansatz zu Kreativität diskutiert, stammt von Woodman et al. (1993). Woodman et al. (1993) nehmen an, dass sowohl Kontextfaktoren als auch Faktoren individueller Unterschiede die Kreativität von Mitarbeiten beeinflussen. Sie betonen, dass sich Forscher, anstatt kontextuelle und individuelle Faktoren getrennt voneinander zu untersuchen, auf die Interaktion zwischen den beiden Faktorenarten konzentrieren müssten, um Kreativität am Arbeitsplatz vollkommen verstehen und vorhersagen zu können. Die Faktoren individueller Unterschiede, welche sie aufzählen, umfassen folgende: kognitive Fähigkeiten oder Stile bei Carrol (1985, in Woodman et al. 1993), wie zum Beispiel assoziative und figurale Flüssigkeit; Persönlichkeitsmerkmale bei Barron und Harrington (1981), wie unter anderem weitgefächerte Interessen, Freude an Komplexität und Energiegeladenheit; intrinsische Motivation und Wissen, vor allem fachspezifisches Wissen laut Amabile (1996); und positive oder negative Effekte früherer Erfahrungen laut B. S. Stein (1989). Um Konsistenz mit der Literatur und eine klare Darstellung sicherzustellen, wird an dieser Stelle auf frühere Abhandlungen (z. B. Shalley et al. 2004) Bezug genommen und der Ausdruck personbezogene Faktoren verwendet, um Charakteristika und Eigenschaften einzelner Mitarbeiter, wie deren Disposition (z. B. stabile Persönlichkeitsmerkmale), Fähigkeiten (z. B. kognitive Fähigkeiten) und Wissen, zu beschreiben. Der Ausdruck Kontextfaktoren wird verwendet, um situative Faktoren (z. B. Führungs- und Managementmethoden, Beziehung zu Vorgesetzten, und Beziehung zu Kollegen), welche im Arbeitsumfeld einzelner Mitarbeiter präsent sind, zu beschreiben.

Kontextfaktoren und Kreativität

Sich auf den zuvor besprochenen motivationalen Ansatz zu Kreativität und den oft verwendeten interaktionalen Ansatz stützend, untersuchten viele Forscher die Beziehungen zwischen verschiedenen Kontextfaktoren und Kreativität, ebenso wie Interaktionseffekte zwischen kontextuellen und personbezogenen Faktoren. In den folgenden Absätzen, werden einige dieser repräsentativen Studien besprochen. Die drei bereits erwähnten Skalen zur Kreativitätsmessung von Oldham und Cummings (1996), Tierney et al. (1999) und Zhou und George (2001) sind die in der Forschung am häufigsten verwendeten Skalen zur Messung von Kreativität, wenn es um Kontextfaktoren und Kreativität geht. Es ist von großer Bedeutung, dass die Studien dazu, welche in diesem Abschnitt erwähnt werden, sich mit Kreativität und nicht Routineleistungen befassen. Dieser Fakt ist aus den theoretischen Argumenten dieser Studien ersichtlich. Auf der Basis von Kreativitätstheorien wurden unabhängige Variable ausgewählt und Hypothesen über deren Beziehungen untereinander erstellt. In der Tat ließen die empirischen Ergebnisse darauf schließen, dass die unabhängigen Variablen Kreativität und Routineleistungen unterschiedlich beeinflussen. Oldham und Cummings (1996) beispielsweise, zeigten auf, dass die Haupteffekte und die Interaktionseffekte der unabhängigen Variablen (kreativitätsrelevante personbezogene Charakteristika, Aufgabenkomplexität, nicht-kontrollierende Führung, unterstützende Führung) für Messungen der Kreativität und der Routineleistungen unterschiedlich sind.

Führungsverhaltensweisen

Einer der auffälligsten Kontextfaktoren in Bezug auf die Beeinflussung der Kreativität bei Mitarbeitern ist der Führungsstil oder das Verhalten, das Vorgesetzte zeigen (Amabile und Conti 1999; Amabile et al. 1996; Amabile und Gryskiewicz 1989; Amabile et al. 2004; Andrews und Farris 1967; Frese et al. 1999; George und Zhou 2001; Oldham und Cummings 1996; Shalley und Gilson 2004; Shin und Zhou 2003; Stahl und Koser 1978; Tierney und Farmer 2002, 2004). Der motivationale Ansatz legt nahe, dass die intrinsische Motivation der Mitarbeiter eher erhalten oder erweitert wird – und die Mitarbeiter infolgedessen einen höheren Grad an Kreativität am Arbeitsplatz aufweisen –, wenn das Führungsverhalten informativ ist. Ist das Führungsverhalten hingegen kontrollierend, nimmt die intrinsische Motivation der Mitarbeiter eher ab, sodass sie einen niedrigeren Grad an Kreativität aufweisen. Durch eine hierarchische Regressionsanalyse fanden Shin und Zhou (2003) beispielsweise positive Beziehungen zwischen transformationaler Führung und Kreativität (∆R ² = 0,05 p < 0,01). Darüber hinaus wurden diese positiven Beziehungen zum Teil durch die intrinsische Motivation der Mitarbeiter erklärt. Einige Studien zeigten allerdings, dass das kontrollierende Verhalten der Manager in einer negativen Relation zur Kreativität der Mitarbeiter steht, vermutlich durch die Verringerung der intrinsischen Motivation (Stahl und Koser 1978; George und Zhou 2001 [β = −0,28, p < 0,01]; Zhou 2003 [Studie 1, ∆R ² = 0,20, p < 0,01; Studie 2, ∆R ² = 0,04, p < 0,01]).

Das Verhalten und der Einfluss von Kollegen

Der motivationale Ansatz geht davon aus, dass die intrinsische Motivation und Kreativität eines Mitarbeiters dann steigen, wenn dieser von Kollegen umgeben ist, deren Verhalten informativ ist. Wenn jedoch das Verhalten der Kollegen kontrollierender Art ist, sinken die intrinsische Motivation und Kreativität. Es liegen nicht viele Studien vor, die diese Thesen direkt untersucht und getestet haben, und die Ergebnisse früherer Forschung waren widersprüchlich: während einige Studien Ergebnisse hervorbrachten, die im Einklang mit diesen theoretischen Prädiktionen standen (z. B. Amabile und Gryskiewicz 1989; Cummings und Oldham 1997; Madjar et al. 2002; Zhou 2003; Zhou und George 2001), lieferten andere Studien keine signifikante Ergebnisse (z. B. George und Zhou 2001; Van Dyne et al. 2002). Weitere Studien wiederum kamen zu Ergebnissen, die einen Widerspruch zu diesen auf dem motivationalen Ansatz basierenden Argumenten, darstellen (z. B. Shalley und Oldham 1997). Möglicherweise hatten die Personen in Studien, die keine oder widersprüchliche Ergebnisse lieferten, keine ausgeprägten interdependenten Arbeitsbeziehungen zueinander, wodurch Einflüsse seitens der Kollegen relativ unauffällig waren. Es ist auch möglich, dass in diesen Studien weder individuelle Unterschiede gemessen, noch die Interaktionseffekte individueller Unterschiede und des Mitarbeitereinflusses untersucht wurden. Es bedarf weiterer Forschung auf diesem Gebiet, um diese Möglichkeiten zu überprüfen.

Ziele

Der motivationale Ansatz würde davon ausgehen, dass Produktionsziele kontrollierende Faktoren wären. Produktionsziele könnten als externer Zwang fungieren, der die Menschen unter Druck setzt, was zu reduzierter intrinsischer Motivation und Kreativität führen würde. Shalley (1991) argumentierte allerdings, dass es, abhängig von der Art des zugewiesenen Ziels (z. B. Produktionsziel vs. Kreativitätsziel), auch der Fall sein kann, dass Ziele einen positiven Effekt auf die individuelle intrinsische Motivation und Kreativität haben. Sie wies beispielsweise darauf hin, dass ein Kreativitätsziel die Aufmerksamkeit kanalisieren und dazu beitragen kann, sich an einem Standard zu orientieren und die eigene Leistung zu beurteilen. Ein Kreativitätsziel ist die vorgegebene Anforderung, dass die Arbeitsleistung kreativ sein sollte oder Engagement für kreative Tätigkeiten erwartet wird (z. B. mit Ideen zu spielen, gedanklich flexibel zu sein, die Umwelt aufmerksam wahrzunehmen). Daher kann die Vorgabe eines Kreativitätsziels dem Einzelnen dabei helfen, zu verstehen, was von ihm erwartet wird. Anstatt die intrinsische Motivation und Kreativität zu hemmen, würden Do-Your-Best und schwierige Kreativitätsziele den Teilnehmern Richtlinien für erwünschte Aktivitäten vorgeben, was einen positiven Effekt auf die intrinsische Motivation und die daraus entstehende Kreativität hätte. Einige Studien untersuchten dieses Thema und fanden, dass es von der Art der zugewiesenen Ziele abhängt, ob diese als informativ oder kontrollierend wahrgenommen werden (Carson und Carson 1993; Shalley 1995). Shalley (1991) beispielsweise kam zu dem Schluss, dass ein zugewiesenes Do-Your-Best Ziel oder ein schwieriges Produktivitätsziel zu geringerer Kreativität führen. Dem entgegengesetzt führte in derselben Studie die Vorgabe von eines Do-Your-Best oder schwierigen Kreativitätsziels zu erhöhter Kreativität. Shalley (1991) nahm an, dass ein Kreativitätsziel Personen dabei hilft, sich zu motivieren und auf die Aufgabe zu fokussieren, wobei sie den gefühlten Druck nicht beachten, wenn sie auch ein Produktivitätsziel haben. Schließlich untersuchten Gilson und Shalley (2004) das Engagement von technischen Kundenserviceteams in Kreativitätsprozessen bei der Arbeit. Sie fanden heraus, dass die kreativeren Teams bei gemeinsamen Zielen zur Aufgabenerfüllung besser abschließen. Die Forscher kamen zu dem Ergebnis, dass ein hohes Maß an Einigkeit innerhalb des Teams, bezüglich dessen, was bei der Arbeit wichtig ist, die Motivation, Effizienz und Effektivität erhöhen kann.

Feedback und Evaluation

Übermittlung und Erhalt von Feedback sowie die Durchführung von Evaluationen, sind fester Bestandteil des Organisationsalltags. Eine Reihe von Studien hat den Zusammenhang zwischen Evaluationserwartungen und der Art des tatsächlich gegebenen Feedbacks untersucht (Amabile et al. 1990; Shalley 1995; Shalley und Perry-Smith 2001; Zhou 1998, 2008; Zhou und Oldham 2001). Dem motivationalen Ansatz für Kreativität folgend, sollten informative Evaluation oder Feedbacks die intrinsische Motivation und kreative Leistung fördern, während sich eine eher wertende oder kontrollierende Evaluation nachteilig auswirkt. Obwohl Forschungen auf diesem Gebiet nicht grundsätzlich die intrinsische Motivation maßen, belegten deren Ergebnisse die These, dass kontrollierende Evaluation und kontrollierendes Feedback die Kreativität einschränken (Amabile 1979; Amabile et al. 1990; Bartis et al. 1988; Cheek und Stahl 1986; Szymanski und Harkins 1992; Zhou 1998), wohingegen informative Evaluationen und Feedbacks die Kreativität fördern (Shalley 1995; Zhou 1998; Zhou und Oldham 2001). In einer Untersuchung (Shalley und Perry-Smith 2001) wurde die Art der zu erwartenden Evaluation (informativ oder kontrollierend) direkt manipuliert und ein Instrument zur Messung der intrinsischen Motivation integriert. Shalley und Perry-Smith (2001) fanden heraus, dass die Kreativität der Menschen, die eine wertende Evaluation antizipieren, signifikant niedriger ist als die jener, die eine entwicklungsorientierte Evaluation, in der Experten ihre Arbeit evaluieren und Vorschläge für die Nutzung alternativer Herangehensweisen in der Zukunft einbringen, erwarten. Die Forscher fanden allerdings keine signifikante Mediation für intrinsische Motivation zwischen der zu erwartenden Evaluation und der Kreativität. Eine mögliche Ursache dafür könnte laut Shalley und Perry-Smith (2001) darin liegen, dass hohe intrinsische Motivation für Kreativität zwar wichtig sein kann, möglicherweise jedoch weitere intervenierende Variable zu ergänzen wären, um einen signifikanten Effekt zu erzielen. Sie schlugen vor, dass zukünftige Studien diese Möglichkeit weiter untersuchen und gleichzeitig für andere potentielle Mediatoren offen sein sollten.

Aufgabenkomplexität

Ein weiterer Kontextfaktor, der die Kreativität der Mitarbeiter beeinflusst, ist die Art der ausgeführten Tätigkeit. Aus der Perspektive des motivationalen Ansatzes, sollte Aufgabenkomplexität die Kreativität fördern, indem sie die intrinsische Motivation aufrecht erhält oder steigert. Aufgabenkomplexität bezieht sich auf das Ausmaß, in dem berufliche Tätigkeiten signifikant und identifizierbar sind, dem Mitarbeiter Autonomie und Feedback bieten und ihm ermöglichen, unterschiedliche Fertigkeiten einzusetzen (Hackman und Oldham 1980). Speziell bei Mitarbeitern, die Herausforderungen begrüßen und danach streben, sich in ihren Tätigkeiten weiterzuentwickeln (vgl. Hackman und Oldham 1980), führt hohe Aufgabenkomplexität eher zu hoher intrinsischer Motivation und in weiterer Folge hoher Kreativität. Obwohl die intrinsische Motivation in den meisten dokumentierten Studien nicht gemessen und ihre mediierende Rolle somit nicht direkt getestet wurde, stimmten die Muster der Beziehungen zwischen Aufgabenkomplexität und Kreativität mit der theoretischen Argumentation, dass Aufgabenkomplexität positiv mit Kreativität korreliert, überein (Amabile und Gryskiewicz 1989; Farmer et al. 2003; Hatcher et al. 1989; Oldham und Cummings 1996; Shalley et al. 2009; Tierney und Farmer 2002, 2004). Dieses Muster blieb bestehen, unabhängig davon, wie Aufgabenkomplexität (z. B. selbst-berichtete vs. objektive Aufgabenkomplexitätsmessungen) oder Kreativität (z. B. Kreativitätsbeurteilungen durch Vorgesetzte, selbst-beurteilte Kreativität oder die Anzahl an kreativen Ideen, die die Mitarbeiter in das Vorschlagssystem ihres Unternehmens einbrachten) gemessen oder operationalisiert wurden.

Belohnungen

Die Effekte von Belohnungen auf Kreativität sind recht heterogen (Shalley et al. 2004). Eine direkte Anwendung des motivationalen Ansatzes zur Vorhersage der Effekte von Belohnungen auf Kreativität würde davon ausgehen, dass Belohnungen, die informativ sind, die intrinsische Motivation, ebenso wie die Kreativität, erhalten und fördern. Wenn Belohnungen jedoch kontrollierend sind, werden diese vermindert. Während einige der bisherigen Studien nachteilige Effekte von Belohnungen auf Kreativität festgestellt haben (z. B. Amabile et al. 1986; Kruglanski et al. 1971), stießen andere (Eisenberger und Armeli 1997; Eisenberger und Rhoades 2001) auf förderliche Effekte. Somit scheinen die Auswirkungen von Belohnungen auf Kreativität komplexer als bisher angenommen zu sein. Ob Belohnungen von den jeweiligen Mitarbeitern als informativ oder kontrollierend interpretiert werden, kann von einer Vielzahl anderer Faktoren abhängen. Tatsächlich zeigten jüngere Studien, dass Belohnungen mit anderen personbezogenen und kontextuellen Faktoren interagieren, um Kreativität zu beeinflussen. Baer et al. (2003) untersuchten den Zusammenhang von Belohnungen mit dem kognitiven Stil, der Aufgabenkomplexität und der Kreativität und fanden, dass Belohnungen positiv mit Kreativität korrelieren, wenn die Mitarbeiter einen adaptiven kognitiven Stil haben und einfache Aufgaben bearbeiten. Andererseits korrelieren sie negativ, wenn die Mitarbeiter einen adaptiven Stil haben und komplexe Aufgaben bearbeiten oder wenn Mitarbeiter einen innovativen Stil aufweisen (siehe Kirton 1976, 1994, für ein komplettes Set an Definitionen und Messinstrumenten adaptiver vs. innovativer Stile) und einfache Aufgaben bearbeiten (Gesamtmodell ∆R ² = 0,21, p < 0,01).

George und Zhou (2002) fanden heraus, dass Belohnungen mit schlechter Stimmung und Gefühlsklarheit folgendermaßen mit Kreativität in Zusammenhang stehen: schlechte Laune korreliert positiv mit der Kreativität der Mitarbeiter, wenn die Belohnungen und die Gefühlsklarheit hoch sind (∆R ² = 0,13, p < 0,01). Für zukünftige Forschungen wäre es lohnenswert weiter zu untersuchen, unter welchen Bedingungen Belohnungen als informativ oder kontrollierend interpretiert werden und wie diese Interpretationen die intrinsische Motivation und infolgedessen die Kreativität beeinflussen.

Da Kreativitätsforschung noch eine relativ junge Forschungsdisziplin ist, kann zusammenfassend gesagt werden, dass weiterführende Forschung mittels des motivationalen Ansatzes auf der individuellen Ebene der Analyse immer noch wertvolle Einsichten dahingehend bringen kann, welche Faktoren Kreativität fördern oder hemmen, und warum diese Effekte auftreten. Darüber hinaus können die auf die Teamebene fokussierten Untersuchungen oder Analysen auf mehreren Ebenen (Mehrebenenerhebungen) wahrscheinlich noch größere Einblicke liefern, vor allem da Kreativitätsforschung auf der Teamebene und mehreren Ebenen das Potenzial dazu hat, sowohl Forscher als auch Praktiker über die einzigartigen Auslöser und Prozesse der Kreativität auf diesen Ebenen zu informieren, da der Einzelne in Teams in ein soziales Umfeld eingebettet ist, und Studien auf diesen Untersuchungsebenen bisher vergleichsweise selten sind. Eine detailliertere konzeptuelle Diskussion über verschiedene Mehrebenenmodelle von Kreativität und Ideen für zukünftige Forschungen mittels dieser Modelle, die den Rahmen dieser Übersicht sprengen würde, findet sich bei Zhou und Shalley (2008b). Sowohl gegenwärtige Forschung auf verschiedenen Ebenen (z. B. Individualebene, Teamebene und Mehrebenen), als auch zukünftige Forschung, die sich auf die Effekte von Motivation auf Kreativität konzentriert, werden von konzeptionellen Weiterentwicklungen hinsichtlich der verschiedenen Elemente intrinsischer Motivation profitieren. Es mag zum Beispiel produktiv sein, intrinsische Motivation konzeptionell in verschiedene Elemente (z. B. Vergnügen, Können, Neugierde, Interesse) zu unterteilen und zu untersuchen, wie jedes einzelne dieser Elemente den kreativen Prozess beeinflusst (Gedo 1997; Mumford 2003). Obwohl der motivationale Ansatz bereits einem relativ großen Teil der empirischen Kreativitätsforschung zugrunde liegt, sind die theoretischen Weiterentwicklungen in diesem Bereich noch immer sehr dynamisch. Unsworth (2001) entwickelte zum Beispiel einen konzeptionellen Rahmen, mit welchem er versucht, Kreativität in verschiedene Typen hinsichtlich der Auslöser für kreatives Engagement (extern vs. intern) und der Art der Probleme (offen vs. geschlossen) zu unterteilen. Darüber hinaus indiziert die Forschung, dass die Mitarbeiter ganz genau identifizieren können, wann ihre Arbeit den Einsatz kreativer Aktivität verlangt (Shalley et al. 2000), und dass von der Arbeitstätigkeit verlangte Kreativität eine wichtige proximale Determinante der Mitarbeiterkreativität ist (Shalley 2008; Unsworth et al. 2005). Dem entsprechend stellten Gilson und Shalley (2004) eine Hypothese auf und kamen zu folgendem Ergebnis: Je mehr Teams daran glauben, ihre Arbeit verlange den Einsatz von Kreativität, desto häufiger berichten die Teammitglieder, in kreative Prozesse eingebunden zu sein. Obwohl sich viele Kreativitätsstudien auf Arbeitstätigkeiten, welche Kreativität erfordern, wie Forschung und Entwicklung, fokussierten (z. B. Perry-Smith 2006; Scott und Bruce 1994), konzentrierten sich andere Studien auch auf Tätigkeiten, die nicht unbedingt Kreativität erfordern (z. B. Madjar et al. 2002). Shalley et al. (2009) untersuchten zum Beispiel die Auslöser kreativer Leistung in einer Vielzahl verschiedener Tätigkeiten, welche sich in ihrem Maß an Komplexität und der Notwendigkeit für Kreativität unterschieden. Es ist wichtig und zukunftsweisend, Theorien in diesem Bereich zu erstellen und Untersuchungen durchzuführen, da das dazu beitragen wird, Fragen, für welche wir derzeit noch keine, oder nur unzulängliche Antworten haben, zu beantworten. Diese Fragen umfassen folgende: Was motiviert Mitarbeiter bei der Ausführung von Routinetätigkeiten, die keine Kreativität erfordern, trotzdem kreative Ansätze zu finden? Welche Rolle spielen zufällige Entdeckungen für Kreativität? Wann entsteht Kreativität, wenn sie erforderlich ist und wann entsteht sie spontan?

1.4 Kognitiver Ansatz

Kognition spielt in der Kreativitätsforschung eine wichtige Rolle. Es wird allgemein angenommen, dass man sich, um kreative Ergebnisse zu produzieren, mit bestimmten kreativitätsrelevanten Fertigkeiten und Prozessen auseinandersetzen muss, die kreative Kognition (Finke et al. 1992; Smith et al. 1995) genannt werden. Das Konstrukt der kreativen Kognition umfasst eine große Bandbreite kognitiver Prozesse, die Kreativität fördern können. Obwohl sich die Modelle von Amabile (1996) und auch von Woodman et al. (1993) darauf beziehen, dass kognitive Fähigkeiten und kreativitätsrelevante Fertigkeiten wichtig für Kreativität an sich sind, sind jene, auf die sie sich beziehen, ebenso wie viele weitere, die sorgfältig ausgearbeitet sind, Teil des Konstrukts der kreativen Kognition. Von den neun kognitiven Fähigkeiten und Fertigkeiten, die zum Beispiel Amabile erwähnt, können die meisten unter dem Begriff des divergenten Denkens subsummiert werden. Das ist ein wichtiger Bestandteil kognitiver Aktivitäten in Bezug auf Kreativität, obwohl es nicht alle notwendigen Aktivitäten repräsentiert. Konvergentes Denken zum Beispiel ist ebenso wichtig für Kreativität. Daher wird das Konzept kreativer Kognition, welches das umfassendste Spektrum abdeckt, an dieser Stelle angewandt, um die kognitive Sichtweise zu diskutieren. Kreative Kognition beschäftigt sich mit den wesentlichen kognitiven Vorgängen, die dabei helfen können, kreative Gedanken zu entwickeln. Dieser Ansatz basiert auf der Prämisse, dass alle Menschen die Kapazität dazu haben, kreativ zu sein. Diesem Ansatz folgend beruhen viele der beobachteten Unterschiede der Kreativität auf Unterschieden in der individuellen Nutzung und Anwendungsintensität bestimmter kognitiver Prozesse oder einer Kombination von Prozessen, wie auch auf Unterschieden in der Gedächtniskapazität und in der Flexibilität gespeicherter kognitiver Strukturen (Ward et al. 1999).

Beim Versuch kreative Arbeit zu produzieren muss man innerhalb von bestehenden Wissenskategorien und darüber hinaus nach mannigfaltigen Informationen suchen, Ideen aus vielfältigen Quellen zusammenführen, und neue Wege der Aufgabenbearbeitung finden. Oft muss die Relevanz alter oder bereits bekannter Informationen für neue Probleme erkannt werden, um verschiedene, oft komplexere Konzepte entstehen zu lassen. In dieser Hinsicht umfasst kreative Kognition Folgendes: die Generierung und Kombination einer