Wissensmetrologie (Hans-Jürgen Weißbach, Juli 2000)

Alle Versuche, Wissen zu messen und zu quantifizieren, waren bislang problematisch, wenn es dabei um mehr als einfache Ratings (Einstufungen) von Wissensressourcen auf Ordinal-(Rang-)skalen geht. Ein ordinales Skalenniveau, das etwa für die Festlegung der Prioritäten von von Informations- und Wissensressourcen wichtig sein kann, erhält man z.B. durch paarweisen Vergleich dieser Ressourcen (mehr als..., weniger als ....; wichtiger als..., unwichtiger als...). Alle Versuche hingegen, Wissensressourcen auf Intervallskalen zu «messen», d.h. asolute Abstände zwischen verschiedenen Wissensressourcen numerisch exakt zu erfassen, sind bisher mehr oder weniger untauglich geblieben – so wie auch ein gleicher Abstand zwischen verschiedenen IQ-Werten wenig aussagt.

Die Ablehnung solch pseudopräziser Methoden bedeutet freilich nicht, dass man sich keine Gedanken um die stringente Operationalisierung von Wissenszielen machen müsste (die z.B. beim Mitarbeitergespräch im Rahmen von Management by objectives ausgehandelt werden: eine bestimmte Anzahl von Fachartikeln schreiben, eine bestimmte Zahl von Schulungen durchführen, und zwar jeweils in einer bestimmten Qualität und mit bestimmtem Erfolg). Die Beispiele zeigen aber, dass wir es beim Umgang mit Wissen vor allem mit Qualitäten (nominal klassifizierten Daten) zu tun haben und kaum mit «höheren» (Intervall-)Skalen. Noch problematischer sind Indizes, die aus verschiedenen (gewichteten) Indikatoren additiv zusammengesetzt werden (z.B. Summe der Fachartikel + Vorträge auf einschlägigen Kongressen + ...).

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