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C. Fuchs:
"Selbstorganisation und Wissensmanagement";
Vortrag: VII. Kongress der Österreichischen Gesellschaft für Philosophie "Gerechtigkeit: Auf der Suche nach einem Gleichgewicht", Session "Cognitive Science - Knowledge Management - Knowledge Production", Salzburg (eingeladen); 01.02.2004 - 04.02.2004; in: "Proceedings des VII. Kongresses der ÖGP", (2004), S. ? - ?.

Selbstorganisierende Systeme sind informationsproduzierende Systeme. Information ist ein dynamisches, komplexes, nichtlineares Widerspiegelungsverhältnis zwischen Einheiten selbstorganisierender Materie. Über Wissen zu sprechen, heißt über die Selbstorganisation der Gesellschaft und sozialer Systeme zu sprechen. Wissen ist eine Ausprägung von Information im sozialen Bereich, ein Selbstorganisationsprozess, der aus drei miteinander verbundenen Momenten besteht: Kognition, Kommunikation und Kooperation. Wissen ist ein Prozess, der die Interpretation, Evaluation und Verwendung von Daten umfasst, es findet sich in verschiedenen Teilsystemen der Gesellschaft und impliziert die aktive Partizipation der menschlichen Subjekte in sozialen Systemen.
Als Beispiel für die Selbstorganisation eines Wissenssystems wird die Selbstorganisation der Wissenschaft als System diskutiert: Wissenschaftliche Systeme sind selbstorganisierende Einheiten, die die Produktion von Theorien und Wahrheitsansprüchen durch eine produktive, zirkuläre Dialektik von wissenschaftlichen Akteuren und Strukturen erreicht. Wissenschaft ist ein dynamisches System, in dem Forschungspraktiken Strukturen produzieren und reproduzieren, die Forschungspraktiken produzieren und reproduzieren. Systeme in Natur und Gesellschaft sind Daten für das Wissenschaftssystem, Forschungsprozesse stellen ein informationelles Verhältnis zwischen dem Wissenschaftssystem und seiner Umwelt in dem Sinn her, dass Theorien komplexe, nichtlineare Widerspiegelungen von Umweltprozessen darstellen. Da alle komplexen Systeme informationell sind, kann man sagen, dass Wissenschaft Information über Informationssysteme produziert. Wissenschaft ist ein Informationssystem 2. Ordnung, sie produziert Meta-Information. Die Konstitution wissenschaftlichen Wissens kann als ein doppelter Prozess der Induktion und Deduktion, Abstraktion und Konkretisierung, beschrieben werden, bei dem Wissen sowohl empirisch als auch theoretisch existiert und in einer Schleife produziert wird, die aus zwei Selbstorganisationsprozessen besteht. Die Selbstorganisation von wissenschaftlichem Wissen ist ein wechselseitiges produktives Prozessverhältnis zwischen Erfahrung und Theorie.
Wenn Wissen ein wesentliches Moment dynamischer, komplexer, vernetzter, nichtdeterministischer, selbstorganisierender Systeme ist, wie kann man es dann managen? Wenn man selbstorganisierende Systeme als geschlossene, funktional differenzierte und vollständig autonome Systeme erachtet, bei denen menschliche Akteure nur eine kognitive Umwelt darstellen, dann muss die Antwort darauf lauten, dass menschliches Eingreifen in Wissensprozesse unmöglich ist und dass Gesellschaft und Menschen sich an alle Auswirkungen systemischer Entwicklung anzupassen haben. Wissenschaftler wie Hayek und Luhmann haben argumentiert, dass menschliches Eingreifen in selbstorganisierende soziale Systeme nicht möglich und wünschenswert ist, da es keine zentrale Kontrolle von Wissen geben kann. Daher würden sich Menschen auf Wettbewerb und die Anpassung an systemische Effekte zu verlassen haben, menschliches Eingreifen wäre schädlich.
Ich erachte partizipative Systemgestaltung als eine attraktive Alternative zu einem derartigen systemischen Fatalismus. Wenn man menschliche Wesen als zentrale Momente sozialer Selbstorganisation erachtet, kann man argumentieren, dass Wissensmanagement eine grundlegende menschliche Aktivität ist, die soziale Systeme transformiert. Soziale Systeme können nicht hierarchisch gesteuert werden, aber soziale Systemgestaltung im Sinn von Bela A. Banathy ist eine Möglichkeit, um nachhaltiges menschliches Eingreifen in Systeme einzuführen. Eine derartige Gestaltung ist ihrem Wesen nach kooperativ und partizipativ und ermöglicht es Menschen, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass bestimmte wünschenswerte Entwicklungspfade in der Evolution eines Systems verwirklicht werden. Es gibt dabei keine absolute Sicherheit, aber man kann kreativ mit der Unsicherheit in Wissenssystemen umgehen. Kooperative, partizipative Systemgestaltung scheint eine innovative Perspektive für das Management von Wissen darzustellen.
Soziale Systemgestaltung unterscheidet fünf verschiedene Systemtypen: rigide kontrollierte, deterministische, zielgerichtete, heuristische und zielbewusste Systeme. All diese Systeme sind selbstorganisierend im Sinn einer sozialen Selbstreproduktion, aber sie haben verschiedene Grade der Partizipation und Kooperation. Viele unserer sozialen Systeme sind rigide kontrollierte oder deterministische selbstorganisierende Systeme, in denen Partizipation und Kooperation begrenzt sind. Um mit der zunehmenden Komplexität der sozialen Welt zurechtzukommen, ist eine Umgestaltung dieser Systeme notwendig, damit sie sich zu zielbewussten selbstorganisierenden Systemen entwickeln können. Kooperation und Partizipation ermöglichen die gemeinsame Benutzung des Wissens der Teilnehmer eines Systems. Kreative Synergien können aus kommunikativem Handeln entstehen und in Neuheit und Innovation resultieren.

Self-organizing systems are information-generating systems. Information is a dynamic, complex, nonlinear relationship of reflection between units of self-organizing matter. Talking about knowledge means talking about the self-organization of society and social systems. Knowledge is a manifestation of information in the social realm, a self-organization process that comprises three interrelated moments: cognition, communication, and co-operation. Knowledge is a process that involves the interpretation, evaluation, and usage of data, it can be found in various subsystems of society and implies the active participation of human subjects in social systems.
As an example of the self-organization of a knowledge system the self-organization of science as a system is
discussed: Scientific systems are self-organizing units that perform the production of theories and truths by the way of a productive, circular causal duality of scientific actors and scientific structures. Science is a dynamic system where research practices produce and reproduce structures that produce and reproduce research practices. Systems in nature and society act as a sort of data for the scientific system, research processes establish an informational relationship between the scientific system and its environment in the sense that theories are complex, non-linear reflections of environmental processes. Due to the fact that all complex systems are informational, one can say that science produces information about information systems. Science is a 2nd order information system, it produces meta-information. The formation of scientific knowledge can be described as a double-process of induction and deduction, abstraction and concretization, where scientific knowledge consists of both empirical knowledge and theoretical knowledge and is formed in loop that consists of two self-organization processes. The self-organization of scientific knowledge is a mutually productive relationship between experience and theory.
If knowledge is a central moment of dynamic, complex, networked, non-deterministic, self-organizing systems, how can it be managed? If one considers self-organizing systems as closed, functionally differentiated, fully autonomous systems where human actors are only cognitive environments, the answer must be that human intervention into knowledge processes is impossible and that society and humans have to adapt to all consequences of systemic development. Scientists like Hayek and Luhmann have argued that human intervention into self-organizing social systems isn’t possible and desirable because their can be no central control of their knowledge. Hence human beings would have to rely on competition and adaptation to systemic effects, human intervention would be harmful.
I consider participatory systems design as an attractive alternative to such a systemic fatalism. If one considers human beings as central moments of social self-organization, one can argue that knowledge management is a fundamental human activity that transforms social systems. Social systems can’t be hierarchically steered, but social systems design in the sense of Bela A. Banathy is a possibility of introducing sustainable human intervention into systems. Such a design is co-operative and participatory in nature and enables human beings to increase the possibility that certain desirable development paths in the evolution of a system will be realized. There can be no absolute certainty, but one can creatively cope with uncertainty in knowledge systems. Co-operative, participatory systems design seems to be an innovative perspective for knowledge management. Social systems design distinguishes five different types of systems: rigidly controlled, deterministic, purposive, heuristic, and purposeful systems. All of these systems are self-organizing in the sense of social self-reproduction, but they have different degrees of participation and co-operation. Many of our social systems are rigidly controlled or deterministic self-organizing systems that are limited in participation and co-operation. What needs to be done in order to cope with the increased complexity of the social world is to systemically redesign these systems in such a way that they develop into purposeful self-organizing systems. Co-operation and participation allow the shared usage of the knowledge of a system’s participants. Creative synergies can arise from communicative actions and result in novelty and innovation.