기회는 인지되는가 아니면 구성되는가?
Vaghely & Julien(조영필 역)
기회는 인지되는가 아니면 구성되는가? 창업기회 식별의 정보관점
Ivan P. Vaghely & Pierre-Andre Julien (2010), Are opportunities recognized or constructed? An information perspective on entrepreneurial opportunity identification, Journal of Business Venturing (25), 73-86.
개요
10개 중소기업의 사례연구를 통해, 저자들은 기회를 파악하기 위한 창업가의 정보 사용을 이해하는 것을 돕는 프레임을 제공하는 하나의 인간 정보 처리 모델을 적용합니다. 저자들의 모델은 알고리즘적 (또는 패턴 유형의) 정보 처리와 휴리스틱 (또는 시행착오 유형의) 정보처리를 창업가의 기회 인지-구성 메커니즘의 실용적 프레임으로 통합합니다. 이 논문은 인간 정보 처리가 창업 기회 식별을 어떻게 조절할 수 있는지를 보여줍니다.
1. 핵심 요약
기회 식별과 인간 정보 처리와 관련된 두 개의 흐름이 문헌에서 보여집니다. 그 흐름들은 기회 인지 또는 발견 관점과 기회 구성 또는 제정(enactment) 관점입니다. 전자는 인지심리학에서 그 원천을 가지고, 후자는 사회적 구성주의 또는 발달 심리학에서 그 원천을 가지고 있습니다.
정보 처리의 인지주의자 비전은 패턴-같은 또는 알고리즘적 모형에 의존합니다. 정보는 실재(reality)에 대한 창업가의 표현(representation)을 표준적인(normative) 방법으로 형상합니다(shape); 창업가들은 그들의 네트워크의 논리를 형상하기 위하여 환경에 대한 그들의 표현을 비교합니다. 정보는 명시적이며 부호화 가능하고 따라서 형식적입니다. 다양한 원천으로부터의 정보의 패턴을 연결하는 것은 혁신과 신사업 기회의 기초를 형성합니다.
구성주의자의 관점은 시행착오 또는 휴리스틱 모형에 의존합니다. 창업가들은 해석적 방법으로 정보를 처리합니다; 그들은 그들의 환경으로부터의 정보를 사용함으로써 그들의 실재를 구성합니다. 정보를 공유하고, 새로운 지식과 혁신을 창조하고, 기회들을 구성하기 위하여 창업가는 해당 정보에 기초한 신념을 정당화합니다. 그러한 정보에 형태를 부여하는 것이 혁신과 신사업 기회의 핵심입니다.
10개의 중소기업에 대한 사례연구에 기초하여, 우리는 기회를 식별하기 위한 창업가의 정보 사용을 이해하는 프레임을 제공할 수 있는 하나의 모형을 기술합니다. 우리의 연구는 창업가의 정보 처리는 알고리즘적이며, 휴리스틱한 정보 처리의 역동적인 조합이라고 가정합니다. 그들의 환경에 대한 해석, 구성 및 실행에서, 창업가들과 그들의 조직은 감지(sensemaking)와 기회 구성을 위한 정보 처리의 시행착오 유형을 사용합니다; 이것을 그들은 기회를 식별하기 위하여 그들의 경험에 기초한 정보의 유형과 결합합니다.
이 모델은 구성주의자(정보처리의 시행착오 유형)와 인지주의자(또는 정보처리의 패턴 유형)를 창업가의 정보처리와 기회 인지-구성 메커니즘의 이 실용적 프레임으로 통합합니다. 정보 처리자로서의 창업가들은 기회를 식별하기 위하여, 다소간 양 접근법을 (모두) 사용합니다; 따라서 창업 기회는 다양한 조합으로 동시에 인지되고 구성될 수 있고, 또 (각각) 개별적으로 인지되거나 구성될 수도 있습니다.
2. 서론
창업가에 의한 정보 처리는 아담 스미스의 ‘보이지 않는 손’ 이래로 경제학자들에 의해 연구되어왔습니다. 현대에서는 그것은 문제해결과 의사결정(Simon, 1967a,b, 1991), 혁신(Schumpeter, 1934), 기회 인지와 창업가의 경보와 관련되어왔습니다(Kirzner, 1979). 슘페터(1942)에 의해 도입된 창조적 파괴 이론은 기회는 새로운 정보를 필요로 하고 혁신적이라고 강조합니다. 커즈너적 기회의 사례는 그렇지는 않아서 새로운 정보를 필요로 하지도 않고 덜 혁신적입니다. 이 두 저자의 필생의 저작은 어떻게 그들이 시장 불균형에 기초한 기회를 정의하였는지에 대한 셰인의 해석(Shane, 2003: 21)에 실체적 음영(substantial nuances)을 더할 수 있지만, 그들의 저작은 시장의 비효율성을 감소시키도록 하는 정보의 중요성에 관해서는 상당히 직설적입니다. 하이에크(1937: 45)는 기회는 객관적이나, 그것의 지각은 주관적이라고 제안합니다; 만약 사람들이 모든 적절한 정보에 대한 접근을 가진다면, 그들은 균형상태에 있다는 그의 진술은 “단순히 그것이 균형이 정의되는 방법이기 때문에” 참입니다. 이는 정보의 분포와 창업가에 의한 정보처리에 관한 신고전파 경제학의 교의를 반영합니다. Noteboom (2000: 65)의 창업가적 혁신은 그것이 이전에 존재하지 않았던 형상을 창조한다는 측면에서 슘페터적이고, 또한 불확실성이 감소되고 실제의 사용과 가능한 사용 사이의 간극이 줄어든다 측면에서는 커즈너적입니다.
Kaish and Gilad (1991: 49) 는 문제-해결과 불균형 기회를 식별해왔습니다. 문제-해결 기회는 알려진 정보 요소들을 조립하여 조리 있고 기대되는 전체로 만드는 것을 나타내고, 불균형 기회는 기회의 영상(picture)을 형성하기 위하여 무관한 정보 단서들을 연계하는 연상적(associative) 탐색을 나타냅니다. Kaish and Gilad는 “창업가들이 이 기회들과 조우하기 위하여 그들 자신을 어떻게 위치지우는가” 하는 질문을 세 가지 정보 차원과 관련지웁니다: 정보의 원천, 정보에 대한 경보 그리고 정보 단서. 창업가적 경보에 관한 탐색적 연구는 거의 실증적 지지를 받지는 못하여 왔습니다 (Busenitz, 1996).
기회 식별에 관한 오늘날의 관점은 오스트리아 학파 즉 슘페터와 커즈너의 이론에 기초합니다. 슘페터적 견해는 발견된 기회의 존재론(ontology)을 취하는 반면, 커즈너적 견해는 제정된 기회라는 견해에 의해 제안된 존재론 쪽으로 의지합니다(Dutta and Crossan, 2005: 433). 이 이분법은 또한 창업가행에 관한 보다 최근의 연구에서도 또한 나타납니다. Shane (2000)에 따르면 기회는 발견됩니다; Baron (2004, 2006)은 기회는 인지된다고 말합니다; Gartner et al. (2003)에 따르면 기회는 회고적 감지(sensemaking)를 통하여 실행됩니다 ; Sarason et al. (2005)은 기회가 사회적으로 구성된다고 말하고, Krueger (2000, 2003)에 따르면, 기회는 구성되고 의도적으로 지각됩니다. 최근의 문헌은 창업가가 어떻게 정보를 차별적으로 처리하는지에 관해 말하지만(Mitchell et al., 2000) 그러나 인간 정보 처리가 어떻게 기업가적 기회 인지-발견 또는 기회 구성-창조를 조절하는지에 관한 이슈는 다루지 않습니다. 이 논문의 목적은 창업가가 기회를 식별하는 방법을 이해하기 위해 창업가적 정보 처리를 조사하는 것입니다. 이 논문은 정보 처리 견해의 기여에 초점을 두는데, 그 견해는 알고리즘적-휴리스틱 연속체를 두 개의 명백히 상대적인 관점, 즉 기회 발견과 기회 제정 관점을 통합하기 위한 기초로서 제시합니다. 후자는 기회 제정의 구성주의자 견해와 정보 처리의 휴리스틱 견해를 반영하고, 전자는 기회 발견의 인지주의자 견해와 정보 처리의 알고리즘적 견해를 반영합니다.
다음 장에서 우리는 창업가적 정보 처리에 핵심이 되는 정의를 상기하고 창업가적 정보 처리와 기회 식별을 묶는 연계에 관한 기존의 연구를 조사합니다. 우리는 이 연구의 범위를 제한하고, 객관적인 기회와 주관적인 기회 간의, 기회 발견과 기회 창조 간의 명백한 구별을 연결하며 조절하는 통합적인 프레임워크를 제안합니다. 그 다음에 우리는 방법론을 제시하고, 연구의 결과를 토의하고, 그 프레임워크의 실제적 적용을 사정함으로써 결론지으며, 연구결과의 한계를 토의하고 이 연구 프로그램을 위한 미래 방향을 제안합니다.
3. 상기된 핵심 정의
3.1. 직관과 통찰
Simon(1991:324)에 따르면, 직관은 “습관에 얼어붙은 분석들”로 볼 수 있는데, 이 견해는 Mintzberg (1989)에 의해서도, Weick (1995)와 Von Krogh et al. (2000)와 같은 구성주의자들에 의해서도 공유되지 않은 견해입니다. 인지학파의 심리학자들은 직관을 통찰의 맥락에서 정의합니다. 그들은 통찰을 사물의 내적 상태를 특히 직관에 의하여 보고 이해하는 것으로 정의합니다. 그들은 직관을 추론의 의식적인 사용 없이 어떤 것을 직접 아는 것으로 정의합니다. 앎은 정보의 범위를 가지는 것이고, 한편 추론은 논리적으로 그리고 분석적으로 사고하는 것입니다. 통찰은 알려진 문제나 현상의 본질적인 특성을 파악하는 방식으로 그것들을 보는 새로운 방식으로 귀결되는 어떤 새로운 정보에 개인이 노출될 때 일어난다고 일반적으로 말하여 집니다. Csikszentmihàlyi & Sawyer (1995) 에 따르면 통찰은 확장된 정신 과정의 부분입니다. 그것은 의식적 준비의 이전 시기에 기초하여, 정보가 잠재의식 수준에서 병렬로 처리되는 양육의 기간을 필요로 하며, 의식적 평가와 정교화의 기간으로 이어집니다.
3.2. 지식
지식은 경험, 맥락, 해석, 및 반영과 결합된 정보로 정의될 수 있습니다. 그것은 의사결정과 행동에 쉽게 적용될 수 있는 정보의 고-가치 형태입니다. 지식과 정보는 때때로 구별하기 어려울 수 있는데, 둘다 원시 데이터보다는 보다 가치 있고, 보다 인간 입력과 관련됩니다 (Davenport et al.,1998). 지식은 행동-지향 맥락에서는 풍부한 정보입니다. 그것은 환경적 변화에 대하여 다의적인 데이터의 해석 시 전문지식과 감지를 제공하기 위하여 경험에 의존합니다. 이 정의는 정보 풍부의 개념에 대한 한층 명확화를 요구합니다.
3.3. 정보와 정보 풍부
정보는 정신적 표현을 변경하는 것입니다. Daft and Lengel (1986: 559) 은 정보 풍부를 “... 한 번의 시간 간격 내에 이해를 변화시키는 정보의 능력”으로 정의합니다. 참조의 다른 프레임을 극복하거나 적시에 이해를 변화시키기 위해 애매모호한 이슈를 명확히 할 수 있는 의사소통 거래는 풍부하다고 고려됩니다. 면대면 토론과 같은 풍부한 미디어는 사람들로 하여금 데이터를 해석하게 하고 풍부한-정보의 약한 신호와 같은 애매모호한 정보를 감지할 수 있게 합니다. 다의성은 환경에 대한 일반적 해석을 발전시키기 위하여, 확장적인 토론과 감지를 통하여 통합됩니다.
Nonaka & Takeuchi (1995) 는 정보와 관련된 두 철학적 차원을 구별합니다. 첫 번째, 존재론적 차원은 개인 (정보를 합성하여, 지식을 창조합니다) 과 집단 (지식의 증폭기 및 전파자로서 행동합니다) 사이의 교환의 대화적 프로세스입니다. 두 번째, Polanyi(1966)의 연구에 의해 촉발된 인식론적 차원은 암묵적 정보와 명시적 정보를 구별합니다. 정보가 불확실성을 줄인다는 측면에서, 풍부한 정보는 애매모호한 상황을 이해하는데 도움을 줍니다. 정보는 데이터 보다는 지식에 개념적으로 더 가깝습니다. Polanyi와 Nonaka는 암묵적 정보를 정확히 똑같이 정의하지는 않습니다. Polanyi의 암묵적 차원은 사회화를 통하여 명시적이 될 수 있는 기억과 경험을 참조하는 Nonaka의 정의에 반대하여, 선천적인 지성, 지각과 추론을 참조합니다.
3.4. 스키마(도식)와 스크립트(대본)는 어떻게 정보처리를 측정하는가
Keisler & Sproull (1982) 는 정보는 그것이 기존의, 강하게 조직되어 있고, 상호 연결된 지식 구조 속으로 내장될 수 있다면, 더 큰 영향을 미친다고 제안한다. 개인의 제한된 정보 처리 역량 때문에, 주의를 요하는 정보 (예 부각된 정보) 는 그것이 그러한 구조와 관련 있어 보이는 경우에만, 조직화된 지식 구조와 장기 기억 속으로 통합될 것이다. 한편 모순된 정보는 할인되고 잊혀지는 경향이 있다. 즉, 조직 구성원들은 어떻게 행동할지를 결정하기 위하여 모든 정보 단서를 적극적으로 새로 처리하지는 않는다. 오히려 그들은 기존의 스크립트를 이해하기 위하여 (그리고 때때로 기존의 스크립트에서의 간극을 채우기 위하여) 개인적이고 합의적인 스키마의 한 집합(a set)에 대개 의존합니다. 그 집합은 그들로 하여금 상대적으로 적극성이 떨어지는 정보 처리로 조직적인 상황에 대응하도록 합니다. 정보 신호의 중요성에 대한 암시적인 가정은 그런 스키마의 일부입니다.
Gioia (1986a) 는 그렇게 하지 않으면 애매모호한 사회적이고 상황적인 정보에 구조를 부과하고 의미를 부여하여, 이해를 용이하게 하기 위해 사용하는 암묵적 지식의 구축된 레퍼토리로서 스키마를 정의합니다. 잘 확립된 스키마는 개인이 정보를 잠재의식적으로 처리할 수 있게 하는데, 만약 현재의 맥락과 기존의 스키마 사이에 상당한 일치(a good match)가 성취되면 더욱 그러합니다. 이것은 개인의 인지 역량이 다른 더욱 긴박하고, 새롭고 또는 혁신적인 요구를 처리할 수 있게 풀어줍니다. Gioia & Poole (1984)은 인지적 스크립트를 기억 속에 유지된 스키마적 지식 구조로서 기술하는데, 그것은 특정한 상황에서 적절한 행동 또는 사건의 순서를 알려줍니다.
정보 처리 모델은 그러한 추상적 구조로 구성됩니다. 이러한 지식 구조는 새로운 정보가 관련성이 시험되는 구성물입니다. 스키마는 정보 처리와 저장을 단순화하지만, 그러나 그 과정에서 편견을 도입합니다. 그러한 연상적(associative) 사고는 체계적임과 동시에 새로운 증거에 저항하는 정보 기대로 이어집니다. 이런 식으로 스키마-기반의 기대는 판단과 기억에 영향을 주고 약한 신호에서 새롭거나 혁신적인 정보의 사용을 또한 걸러내게 합니다. 동기부여적 프로세스 (외면적, 대행적, 또는 자기-적용적 강화와 같은)는 정보처리 관련 스크립트를 제정하기 위해 인센티브를 제공할 수 있습니다. 이러한 의미에서 조직은 “지지와 반대의 양면에서 서로 영향을 미치는 복잡한 일련의 상호 관련 스크립트로 구성된 문화로 간주될 수 있습니다“(Gioia and Manz, 1985).
3.5. 창업 기회
Casson(1982), Shane & Venkataraman(2000:220), 기타(Eckhardt & Shane, 2003:336) 등은 창업 기회를 다음과 같이 정의합니다: "새로운 수단, 목적 또는 목적-수단 관계의 형성을 통해 새로운 상품, 서비스, 원자재, 시장 및 조직 방법을 도입할 수 있는 상황... 또한 의사결정자가 달성하고자 하는 목적과 의사결정자가 채용할 수단이 주어지는, 의사결정의 최적화 또는 충족과는 달리, 창업가적 의사결정은 창조적인 결정입니다. 그것은 창업가가 수단, 목적 또는 둘 모두를 구성하는 것이다." 혁신, 시장 정보, 자원에 대한 정보, 정보 비대칭, 가격과 같은 정보적 원천, 정보 확산도 이들 저자에 의해 이 정의에 또한 연계됩니다. 기회의 조사는 개인이 가지고 있는 정보와 개인들이 그것을 어떻게 처리하는가에 관한 것입니다.
셰인과 벤카타라만(2000: 222)은 어떤 사람들은 기회를 발견하는 반면 다른 사람들은 그렇지 못한 이유는 두 가지 이슈에 부수한다고 기술합니다: “(1) 기회를 식별하는 데 필요한 사전 정보의 보유와 (2) 그것을 평가하는 데 필요한 인지적 특성.”
정보 처리, 지식 창조, 혁신 및 기회 식별은 서로 밀접하게 관련되어 있으며(Noteboom, 2000; Ward, 2004) 기회는 창업가행의 중요한 속성입니다(Shane and Venkataraman, 2000).
4. 현존하는 연구
4.1. 정보 변형
Audretsch & Feldman(1996)은 근접성과 의사소통을 통해 정보와 지식을 구별하려고 노력하는데, 일부 연구자들(Julien, 2007)이 근접성의 경제학이라고 명명한 것입니다. 저자들은(1996: 630) "정보 전송 비용은 거리에 불변할 수 있으며, 생각컨대 지식 전송 비용은 거리에 따라 증가할 것이다"라고 가정합니다.
지식은 축적, 조직적 근접성, 사회적 근접성, 그리고 재조합-변형의 최소한 네 가지 방법으로 만들고 사용됩니다. 구체적으로는 정보를 축적함으로써 지식을 만들어 사용할 수 있으며, 따라서 흡수 역량의 중요성; 공동 위치 내의 전문가와 초보자가 팔꿈치를 스치는 조직적 근접성을 통해, 신속한 정보 교환이 가능해지며 지식이 또한 창조될 수 있습니다: 물리적 근접성은 공동 위치에 의해 향상되고 더 작아진 상대적 규모는 정보 교환과 지식 전달에 대한 장벽을 완화시킵니다. 지식은 네트워크와 사회적 자본이 제공하는 사회적 근접성을 통해 획득한 새로운 정보를 맥락에 입력함으로써 생성될 수 있습니다(Yli-Renco et al., 2001); 마지막으로, 지식은 재결합-변형에 의하여, 공유된 문화를 통하여 공유된 정보를 맥락 속에 통합하고 삽입함으로써 생성될 수 있고, 따라서 풍부한 정보의 가치를 강조하는 공통의 인지적 스키마를 형성하는 것의 중요성이 있습니다(Greve and Salaff, 2003). 이것들은 정보 공유에 영향을 미치는 근접성 경제학의 핵심 요소들입니다.
지식창출과 정보공유에 의존하는 혁신적인 활동은 공간적으로 군집하는 경향이 있습니다. 일반적으로 직접 접촉에 의해 전달되는 암묵적 지식 공유는 이 점을 생생하게 만듭니다. 근접성과 맥락, 사전 지식(Shane, 2000), 신뢰(Lewicki & Bennedict-Bunker, 1996) 및 정보 공유는 정보를 지식으로 변환하는 데 도움이 됩니다. 창업가에게 있어, 그의 네트워크(Aldrich and Zimmer, 1986; Johannisson, 2000; Julien et al., 2004)와 그의 조직의 흡수 역량(Cohen and Levinthal, 1990; Zahra & George, 2002)은 정보를 지식으로 변환하는 데 도움이 됩니다. 지식은 차례로 혁신과 기회 식별을 촉발하고 의사결정을 지원합니다(Vaghely et al., 2007). 이해는 행동을 인도하지만 행동은 또한 이해를 알려줍니다. 따라서 지식은 맥락적이고, 적절하고 실행 가능한 정보로 정의될 수 있지만, Zeleny(2005)는 다소 더 논란이 많음에도 불구하고 더 예리한 구별을 제공합니다: "지식은 행동이고 정보는 행동의 설명이다"는 행동을 촉발하는 정보 공유라는 철학자 하버마스의 정의와 그 문제에 대해서는 원시 데이터와 실행가능한 지식을 연계하는 진보의 사슬을 확립하는 Venkatraman의 개념적으로 역동적이고 단순하지만 실용적으로는 지저분한 DIKAR 모델(2002: 207)을 다소 변경한 것임. 우리는 노하우가 행동으로 적합하고 정보 공유가 행동을 촉발할 수 있는 지식을 구축한다고 주장하려 합니다.
4.2. 정보와 기회
다른 이들은 기회 식별이 정보와 관련된 것으로서 제시합니다. Sarasvathy et al. (2003: 145)는 신고전파 경제학의 교의를 기회가 인정되고 기존 시장을 이용하기 위해 공급과 수요가 결집되는 '할당적' 프로세스 관점으로 부릅니다. 경제적 행위자들은 재정거래(arbitrage)를 통해 완벽하게 알 수 있습니다. 저자들은 창업 기회의 두 가지 다른 관점을 제시합니다: ‘발견’ 관점은 기회가 공급이나 수요 요인에 대한 불완전한 정보를 가진 기존의 또는 지체된 시장의 활용 속에 존재하고; ‘창조’ 관점은 사전 정보가 존재하지 않으며, 기회 창조에 열쇠가 되는 대부분의 것에 의한 무지에 존재합니다. 요컨대, 완벽하지만 무작위로 배포된 정보, 불완전한 정보, 및 정보의 부재는 각각 기회 식별에 관한 할당 관점, 발견 관점, 창조 관점에서의 정보 처리를 정의합니다.
기회는 창의성, 혁신 및 시장 정보의 조합을 필요로 합니다. 시간은 기회 식별에 관한 이 세 가지 관점에서 요인화되지 않습니다. 기회 구성과 제정에는 시간이 걸립니다. 정보 처리와 성숙은 또한 그렇게 기회의 패턴이 발견과 인지로 발생할 수 있게 하는 시간을 필요로 합니다.
Acs et al.(2005:12)은 기업가정신 문헌은 개인의 인지적 맥락에 초점을 맞추어, 기회가 외생적으로 존재하도록 고려한다는 것을 인정합니다; 여기서 기회는 커즈너적 의미에서 발견되거나 인식됩니다. 저자들은 경제학 문헌에서 기회가 기업의 의사결정 과정에 의하여 새로운 지식에 대한 목적적 투자를 통해 체계적이고 내생적으로 또한 창출된다는 것을 관찰합니다; 여기서 기회는 감지(sensemaking)를 통한 Weick(1995)의 제정(enactment)에 따라 구성됩니다.
창업 기회 식별에 관한 토론에서, Krueger (2003: 106, 132)는 "기회가 제정된다면, 우리는 우리가 환경으로부터 신호를 받고 개인적으로-신뢰할 만한 기회를 구성하는 인지 과정을 탐구할 필요가 있다. 비록 기회가 발견될지라도 그것들은 여전히 인지될 필요가 있으며, 인지 연구는 이미 창업가적 인식에 대한 핵심 통찰력을 제공합니다."라고 표현합니다. Baron과 Ward (2004: 557)는 인지과학과 관련하여 가장 중요한 문제는 기업가들에 의한 휴리스틱과 체계적인 사고방식이라고 주장합니다; "...성공한 창업가들이 필요가 발생함에 따라 이러한 두 가지 사고방식 사이를 전환하는 데 더 능숙하다는 사례일 수 있다."고 예견으로 기술하고 있습니다. 그들(2004: 558)도 또한 "창업가는 다른 사람보다 관련 정보에 주의를 집중할 수 있는 더 큰 역량을 가지고 있는가?" 라는 질문을 제기합니다. "창업가는 어떻게 생각하는가?" 그리고 "창업가는 독특한 지식구조를 개발하고 정보를 처리하는 전문가가 되는가?"(미첼 외, 2007년)도 또한 흥미롭습니다. 이와 관련하여, 우리는 다른 사람들(Mitchell 외, 2007)처럼 Baron et al.(2005) 의 사회적 인지에 관한 최근의 정의, "우리가 사회적 세계에 대한 정보를 해석, 분석, 기억 및 사용하는 방법"을 주목합니다. 이것은 정보의 주관적 처리와 관련이 있습니다. 점들을 연결함으로써, 인지 프레임워크를 사용함으로써 Baron(2006)의 기회 인식은 객관적인 정보 처리와 관련이 있습니다.
최근의 연구는 이 질문들에 대한 몇 가지 해답을 제공한다. Krueger(2007: 125,133)는 창업가의 인지 구조를 지지하는 깊이 유지된 신념에 대한 그의 에세이에서 교육 이론의 두 가지 기본적 학습 모델에 의존하고 있습니다. 그는 어떻게 행동주의자와 구성주의자 학습 모델이 전문가 지식 구조, 지식 내용을 형상하고, 창업 기회를 식별하고 형상하는 데 도움이 되는지 탐구합니다. “점들을 어떻게 연결시키는지에 대한 강한 감각을 갖는 것은 인간들에게 그들 자신의 학습을 지시할 수 있는 능력을 준다.” 그는 계속 말한다: "아마도 기업가정신에 있어서 가장 인정받을 수 있는 구성주의 현상은 개인적으로 적절한 기회를 식별하고 형성하는 것이다..." 그는 이것을 창업가적 의도의 핵심에 바로 놓고 있습니다. 크뢰거는 마지막에 흥미로운 경고(caveat)를 덧붙여 "인간의 인지는 종종 이성적이면서 직관적인 이중 인지 과정을 반영한다는 점을 감안할 때, 전문가 사고방식을 반영하는 인지 구조들이 둘 이상 있을 가능성이 매우 높습니다." 전문가 창업가는 초보 창업가와 다르게 정보를 처리합니다: Baron & Ensley(2006)에 따르면 전문가 창업가들의 인지적 프레임워크는 더 명확하고 더 풍부하며 더 집중되어 있습니다.
Krueger & Kickul (2006) 의 자기-효능에 관한 연구에 의한 보완적 접근은 가능성을 보여주는 듯합니다. "자기-효능은 기회의 지각에 대한 주목할 만한 예견자임이 증명되었다." 저자들에 따르면 직관적인 창업가는 매우 합리적인/분석적인 창업가와는 상당히 다르게 창업가적 의도를 공식화하는 경향이 있습니다.
말할 필요도 없이, 기회 식별에 대한 문제와 어느 정도까지의 정보 처리와의 연관성은 최근의 창업가적 연구의 중심이었습니다. 이 연구는 또한 창업 기회 정보 처리 관계를 개방하고(open up) 조명하기 위해 방법론적 질문으로 확대되었습니다.
4.3. 방법론에 대한 관찰
McMullen 외 (2007: 273)는 기회구성에 대한 혼란의 이유를 탐색합니다. 예를 들어, "일부 연구자들은 주관적이거나 사회적으로 구성된 기회의 성격은 기회를 개인과 분리하는 것을 불가능하게 만든다고 주장하며, 다른 연구자들은 기회는 객관적인 구조로서 정보통이거나 적응된 창업가에게 보이거나 그에 의해 창조된다고 대응합니다." 분석의 단위는 객관적 관점에서는 창업가가 될 수 있고, 주관적 관점에서는 창업가와 그의 조직 및 사회적 네트워크가 될 수 있습니다. 정보처리 관점에서는 창업가, 조직 및 네트워크가 모두 제자리를 가질 수 있는 모두를 망라하는 인식론적 관점이 필요합니다.
Mitchell et al. (2004)는 리더십, 인지심리학, 사회학, 창업가적 인지에 가까운 인간 정보 처리와 같은 다양한 연구영역을 포함함으로써 이익을 얻기 위해 "경계 및 교환" 개념을 도입합니다. 교환의 결과적 기여는 이전에 감지되지 않았던 개념을 명료하게 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 저자들은 이 방법론을 2007년 특별호에 다시 소개합니다. 그러한 개방은 기회를 제공하고 인간 정보 처리와 창업 기회 식별에 대한 결합된 연구를 강요합니다.
그 문헌은 기회를 식별하기 위해 창업가에 의한 정보처리의 중요성을 밝히고 있습니다. 그것은 기회와 관련된 질문과 필요한 정보 입력에 대해 이를 정교화 하지 않고 토론함으로써 그렇게 합니다. 질문에 대한 답변: 창업가는 기회를 식별하기 위해 정보를 어떻게 처리하는가? 이 간극을 채워야 합니다.
5. 범위: 분석의 단위로서 벤처
만약 우리가 기회를 객관적 관점에서 또는 내생적 발견으로서 고려한다면, 창업가는 분석의 기본 단위일 수 있습니다 (McMullen et al., 2007). 우리가 기회를 주관적인 관점에서 또는 (외생적) 제정으로서 고려한다면, 창업가와 그의 조직과 정보망을 포함하는 그의 환경도 또한 분석의 단위를 대표할 수 있습니다(McMullen et al., 2007). 그림 1에서 우리는 이러한 옵션들을 설명하기 위해 노력하고 분석의 단위로서 벤처를 제안합니다.
그림 1. 분석의 현장
우리는 창업가의 환경에 의해 정보 스키마가 형성되는 인간 정보 처리 관점에서 기회 식별을 검토하고 있습니다. 그 정보 처리 관점은 맥락 내의 개인을 중심으로 설계되며 개인을 중심으로만 설계되지는 않습니다. 사회화와 외재화 (노나카와 타케우치, 1995)가 정보교환과 지식창조의 기초를 제공한다는 것을 상기하시오. 벤처, 즉 창업가, 그의 조직과 네트워크는 분석의 단위입니다.
6. 핵심 명제
6.1. 창업 기회
기회 식별에 관한 문헌의 조사를 종합하면서 우리는 창업 기회에 관한 이분법적 해석에 주목합니다: 어떤 사람들에게는 창업 기회가 객관적이고, 내생적이며, 발견되고, 배타적이며, 그리고 지식을 발전시키기 위해 맥락화되더라도 창업가와 그가 개인으로서 어떻게 정보를 처리하는지를 중심으로 합니다. 다른 사람들에게는, 그것은 주관적이고, 외생적이며, 제정되고, 포괄적이고, 사회적 인지에 기반되고, 창업가와 그의 정보 네트워크, 그리고 지식을 발전시키기 위해 네트워크 내에서 어떻게 정보가 맥락에서 공유되는가를 중심으로 합니다. 이 이분법은 어떤 이에게는 개인에 집중된, 그리고 다른 이에게는 맥락상의 개인에게 집중된 그것의 존재론 및 인식론적 기질에 의해 한층 복잡해집니다. 경계와 교환 개념(Mitchell et al., 2004)에서 단서를 얻어, 우리는 분석 단위의 선택에 있어 우리를 인도하도록 인간 정보 처리와 지식 경영을 사용합니다.
기회의 다른 가정들은 그들의 성격, 시기, 그리고 그들의 목적-수단 관계와 관련이 있습니다. 대부분의 기회는 조직에 작은 영향을 미치며, 그것들은 누적되고 복잡한 정보 처리의 결과로서, 시장에 의해 조정되지 않는(not arbitraged) 정보 비대칭에 기원을 두고 있습니다; 이러한 기회는 시장의 불완전성으로 인해 커즈너적 불균형과 연관될 수 있습니다. 대부분은 혁신에 기초하지 않는데, 만약 혁신이라면, 그 혁신은 소규모 그리고/또는 증분적이며, 패션 아이템에서의 창조성이나 맛과 관련된 기회처럼 빠르게 확산됩니다. 여기서는 정보와 시장향-속도가 핵심 성공 요인입니다. 다른 기회는 도약적 기술 혁신에 기초합니다; 그러한 기회에 대한 정보에 접근하려면 특정한 노하우와 전문 지식이 필요합니다. 이러한 기회는 슘페터적 불균형과 연관될 수 있으며, 이와 같이 그들의 기본 혁신은 변화와 도약이 보통인 기술 관련 기회와 같이 시간(의 흐름)과 함께 파괴적이 되는 경향이 있습니다. 노하우, 지식, 정보 및 타이밍이 여기서 중요한 성공 요인입니다. 기회 식별도 또한 과정이며 따라서 시간-민감한/시간-의존적입니다 (Bruyat and Julien, 2001: 170). 시간은 경험에 누적적인 영향을 미치고, 흡수 역량을 구축하고 직관을 배양합니다. 시간은 시장향-속도를 의미할 수 있으며, 그것은 숙성 또는 풍부한 시장 관련 정보가 퍼지는 데 필요한 시간을 의미할 수도 있습니다. 그리고 마지막으로 그림 1에서 표시한 대로, 기회는 결국 목적-수단 관계에서의 시장을 필요로 합니다.
인간 정보처리 관점에서 창업 기회에 관한 문헌 검토에서 조사한 관점은 기회 식별의 두 흐름으로 분류됩니다: 기회 발견이나 인식 관점과 기회 제정 또는 구성 관점. 첫 번째 흐름은 인지 심리학에 그 원천을 두고 (Matlin, 2005; Baron, 2006) 두 번째 흐름은 발달 심리학으로서도 식별되는 인지적 (Piaget, 1975) 그리고 사회적(Vygotski, 1986) 구성주의에 그 원천을 두고 있습니다.
6.2. 창업가적 정보 처리
인식론적 관점에서 인지주의자들은 형식적인 모델이나 알고리즘을 사용합니다. 구성주의자의 관점은 해석적 또는 휴리스틱 모델을 사용합니다. 이 알고리즘적-휴리스틱 이중성은 정보 처리 연속체를 형성합니다.
인지주의자 정보처리는 현실의 표현을 형상하는 정보로 특징지어집니다. 창업가들은 그들의 네트워크의 지배적인 논리를 형상하기 위해 환경에 대한 그들의 표현들을 비교합니다. 이용 가능한 정보에 기초하여, 창업가는 가능한 한 정확한 현실의 모델을 형상하려고 노력합니다. 이러한 의미에서 창업가는 정보처리 기계에 비유될 수 있습니다: 인공지능, 전문가 시스템, 환경적 스캐닝은 모두 그러한 과정을 이용합니다. 정보처리의 인지주의자 비전에 따르면, 지식은 명시적이며, 부호화 가능하고 따라서 형식적입니다; 예를 들어, 새로운 사업기회를 식별하기 위해 "점들을 연결"하는 창업가의 직관적 패턴에 기초한 통찰력과 혁신의 다단계 모델에서 그러합니다.
구성주의자의 정보 처리는 다음과 같은 칭업가의 정보 처리로 특징지어집니다: 그들은 새로운 정보를 해석적인 방법으로 처리합니다; 그들은 그들의 환경에서 얻은 정보를 사용하여 그들의 현실을 구성합니다. 정보는 차례로 지식 기반 행동으로 이어집니다. 기업가는 두 가지 유형의 정보를 사용합니다: 자신의 조직과 정보 네트워크의 구성원과 함께 감지(sensemaking)에서 비롯되는 명시적 정보, 그리고 창업가의 재구성에 기초한, 그의 조직과 함께, 그 자신의 환경의 그리고 그의 선천적 능력에 근거한 암묵적 정보. 구성주의자에 따르면, 정보를 공유하고 새로운 지식, 혁신을 창조하고 기회를 구성하기 위해서, 창업가는 해당 정보에 기초한 신념을 정당화해야 합니다. 그러한 정보의 공식화는 혁신과 새로운 사업기회의 열쇠입니다.
6.3. 연구 프레임워크
이 연구에서 우리는 창업가의 정보 처리와 기회 식별을 이해하는 틀을 제공할 수 있는 정보 처리의 작업 모델을 사용합니다. 그것은 창업가의 정보 처리가 기회 발견과 기회 제정을 결합한 알고리즘과 휴리스틱 정보 처리의 역동적인 조합임을 단정합니다.
모델은 그림 2에서 (1)과 (2)로 식별된 두 개의 뚜렷한 영역으로 나뉩니다. 첫 번째 영역은 인간 정보 처리의 7단계로 구성된 알고리즘-휴리스틱 연속체를 나타냅니다. 알고리즘 쪽 끝은 정보의 처리를 인지 심리학의 정보 스키마와 스크립트의 사용과 연관되는 "패턴 인식"으로 처리합니다. 휴리스틱 쪽 끝은 정보처리가 인지심리학 및 사회학의 구성주의와 연관된 해석의 시행착오 과정이라고 단정합니다.
그림 2. 기업가적 정보 처리 프레임워크양쪽 끝은 전형적인 정보 처리의 일부로서 직관을 보여줍니다. 첫 번째 사례에서 직관은 경험을 통해 습득한 인지적 프레임워크를 사용하여 창업가들에 의해 "점들을 연결하는" 과정입니다(Gioia, 1986a,b; Csikszentmihalyi and Sawyer, 1995; Baron, 2004, 2006). 두 번째 사례에서 직관은 창업가의 정보 네트워크와 그의 조직의 구성원들과 감지와 토론을 통해 창업가의 환경에 대한 해석(Daft and Weick, 1984; Nonaka, Takuchi, 1995; Von Krogh 등, 2000)에 의해 구성됩니다. 알고리즘 쪽 끝의 불확실성은 정보의 획득에 의해 감소되거나 제거될 수 있다; 반면에, 휴리스틱 측면의 모호성은 자연의 상태이고, 감지를 필요로 하며 그 환경에 남아 있을 것입니다; 그것은 창업가에 의해 다른 신호에 대한 한 신호의 선택을 통해서만 “통합될” 수 있습니다.
중간 단계는 전형적인 알고리즘 또는 휴리스틱 정보 처리 행동을 설명하기 위해 사용됩니다: 예를 들어, 파일 캐비닛이나 컴퓨터 하드 디스크에 보관된 정보에서 나오는 강한 신호 또는 노하우와 관련된 암묵적 정보에서 나오는 약한 신호. 중간 위치는 이 경우에 피드백 순환(loop)인 기업가의 정보 품질 점검 메커니즘을 나타냅니다.
모델의 두 번째 영역(2)은 상황적 요인 또는 환경적 결정요인을 나타내며, 이는 인지-알고리즘 쪽 끝에서는 창업가의 정보처리 스크립트를 형성하는 주요 요소와 구성주의자–휴리스틱 쪽 끝에서는 창업가의 환경에 대한 해석입니다. 문화(Creed and Miles, 1996; Kramer and Tyler, 1996)와 구조(Galbraith, 1977, 1995; Stinchcombe, 1990)와 같은 요인들이 수많은 연구 논문에서 면밀하게 조사되어 조직 내 인적 정보 처리에 미치는 영향이 명확히 규명되어 있습니다. 그러나 창업가의 산업 내의 경쟁 수준(Porter,1985), '경계 연결자(boundary spanners)'의 영향(Tushman and Scanlan,1981a,b), 창업가의 정보 네트워크 내 또는 무관한 정보 원천의 인지(Julien, 2007), 해당 네트워크 내에서의 정보 공유 수준 및 ‘풍부한 정보’ (Daft와 Lengel, 1984)의 창업가에의 이용 가능성과 같은 기타 요소들은, 우리의 지식으로, 창업가에 의한 인적 정보 처리 수준과 밀접하게 연관되어 있지 않아왔습니다.
7. 방법론
우리의 목표는 알고리즘적-휴리스틱 연속체를 이용한 창업 기회 발견-제정 이분법을 통합하는 제안된 모델의 능력을 검토함으로써 창업가적 정보 처리에 대한 더 깊은 이해를 얻는 것입니다.
이 모델에서, 다섯 가지 상황적(contextual) 요인은 현장 인터뷰로부터 나오고 언급 빈도에 근거합니다. 즉, 경쟁의 수준, 경계 연결자의 영향, 정보 출처의 인식, 정보 공유의 수준, 풍부한 정보의 가용성이 그것이다. 두 가지 다른 환경 결정 요인: 신뢰 문화와 조직 구조는 "거의 알려지지 않은 현상의 이면에 무엇이 있는지 밝히고 이해하고 싶다“는 인터뷰 (Strauss and Corbin, 1990: 19)에 앞선 24개월의 행동-연구(Vaghely, 2005) 동안 기초 이론(Glaser and Strauss,1967)을 사용하여 정보 처리 연속체와 통합하여 개발되었습니다. 정보 처리 변수에 대한 이러한 상황적 요인의 관계 강도를 측정하기 위해서는 추가 인터뷰가 필요합니다.
목적적 샘플링 전략(Creswell, 1998:118)은 다른 규모의 중소기업에서 다양한 수준의 기술 회사, 문화, 구조 및 정보 스타일을 생성하도록 설계되었습니다. 이 전략을 구현하기 위해 Porter와 Millar(1985)의 정보-집약(intensity) 매트릭스의 대각선 축을 따라 적합하도록 10개 중소기업을 선택했습니다. 이 매트릭스는 수직축에 있는 제품이나 서비스의 가치사슬의 정보- 집약 내용과 수평축에 있는 기업의 제품/서비스의 정보-집약 내용을 측정합니다. 매트릭스의 대각축은 부가가치 정보와 기업 제품의 정보 내용이 다소 균형을 이루고 있는 장소입니다. 컨설팅 회사, 금융 브로커 또는 은행과 같은 높은 정보 콘텐츠와 정보 부가가치 중소기업은 3 사분면의 오른쪽 구석에 있고, 상품 제조 회사, 제분 또는 시멘트 공장 등 빈약한 정보 부가가치의 중소기업과 함께 하는 낮은 정보 콘텐츠는 1 사분면의 왼쪽 구석에 있습니다. 그 조직들은 회사의 정보 집약도에 대한 우리의 선험적 인식에 기초하여 선정되었습니다. 그것들은 그림 3에 Porter와 Millar(1985)의 정보-집약 매트릭스를 사용하여 표시됩니다.
그림 3. 참여 중소기업의 정보-집약 매트릭스이 표본 추출은 이러한 다양한 출처로부터의 결과의 대조를 가능하게 했으며, 우리 모델의 과정 변수와 상황 요인에 대한 보다 상세한 평가를 제공했습니다.
샘플 중소기업에서 데이터를 수집하기 위해 창업가와 심도 있는 인터뷰를 사용했습니다. 창업가들은 물론 그들 조직의 CEO들이었습니다. 우리는 또한 중소기업당 직원 3명에서 10명을 인터뷰했습니다. 인터뷰는 평균 90분 이상 지속되었습니다.
10개의 조직은 정보-집약의 인지된 수준의 다양성을 나타냅니다. 이들은 처음에 그림 3에서 점선 원으로 표시된 SME 1과 SME 2라는 두 개의 식별 태그로 그룹화되었습니다. 인터뷰 후 위치는 실선 원으로 표시됩니다. 이들은 8개의 제조 중소기업(SME 2: A, C, D, E, F, G, H 및 I)과 2개의 서비스 중소기업(SME 1: B 와 J)으로 구성됩니다. SME 2에서 SME 1 그룹까지 매트릭스의 대각선을 따라 상향하는 이 순서는 서비스 중소기업이 제조 업체보다 더 효율적인 정보 처리자가 될 수 있다는 우리의 가설을 반영했습니다. 표 1은 참여 중소기업의 세부사항을 제공합니다.
표 1. 참여 중소기업인터뷰를 위한 프로토콜은 모델의 상황적 요소와 과정 변수를 측정하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 대화를 시작하고 풍부한 정보의 교환에 필요한 신뢰 수준을 확립하기 위해 단서가 사용되습니다. 따라서 모델의 기본 개념, 즉 초기 2개의 상황적 차원 및 7개의 과정 변수는 촉발자(triggers)와 지표(indicator)를 사용하여 운영되었습니다. 정보 처리 프레임워크의 다른 차원에 대한 그들의 관계는 표 2와 같습니다.
표 2. 개념의 조작화
이러한 촉발자 및 지표는 다음과 같습니다:
■ 성공 사례 (혁신적 기회를 도입하기 위해)
■ 주요 고객 불만사항 처리 (시장 기회)
■ 새로운 아이디어 또는 혁신, 만약 그것들이 그러한 (내부 기회 제정)처럼 식별된다면.
■ 개인 및 조직 정보의 정의 (정보처리)
■ 정보 공유 (정보 변경을 위한 외부화 및 조합)
■ 총이익의 변화 (정보 처리의 긍정적 결과).
이러한 지표들은 어떻게 기회가 식별되고 (발견되거나 또는 구성되거나) 조직 내에서 전파되는지에 대해 논의하도록 이끌었습니다. 인터뷰 가이드는 대규모 조직의 부서 내, 다른 부서 내, 다양한 사람(고위 임원 2명, 부서장 6명)을 대상으로 참여 연구를 실시하여 시험하였습니다. 가이드는 나중에 한 중소기업 내에서 조정되었습니다. 후자의 결과는 오염되어 사용되지 않았습니다.
심층 인터뷰 데이터의 분석은 인터뷰 중 취해진 노트에 대한 초기 검토, 인터뷰 녹음 내용 청취 및 부각된 사실에 주목하는 것으로 구성되었습니다. 인터뷰와 이 초기 검토를 바탕으로 7가지 변수와 상황적 요인 각각에 대한 5점 척도를 확정했습니다. 이 척도는 참가자들에게 단순한 결과 피드백과 결합된 깊이를 제공하기 위해 사용되었습니다. 각 인터뷰에 대한 과정 변수 및 상황 요인에 대한 값이 할당되었습니다. 그후 각 회사에 대한 집계 결과는 그 회사의 기업가와 함께 논의되고 검증되었습니다. 그리하여 우리는 그 중소기업들을 위한 벤치마크 코딩을 만들었고, 창업가의 정보 처리 행동과 그의 주변과의 연결의 성격을 더 탐구할 기회를 가졌습니다. 코딩 및 리코딩 프로세스 중에 세 개의 독립 코더(coders)를 사용했습니다.
표 3. 결과
방법론의 다른 측면은 다음과 같습니다:
■ 응답자들은 창업가와 함께 검증한 후 판매, 구매, 신용, 연구개발, 가격결정 등에서 그들의 정보 처리 기능에 기초하여 선정되었습니다. 이 표본에 대해서는, 기업의 전략적, 기능적, 운영적 수준의 대표자뿐만 아니라 창업가들로부터의 입력을 얻기 위해 주의를 기울였습니다. 표 3과 같이, 기업당 4-11회 인터뷰의 범위로 10개 중소기업의 65개 주제(subjects)를 이 표본에 대해 실시하였습니다.
■ 응답자의 전반적인 정보 처리 수행 수준의 중요성을 판단하기 위해 각 변수와 상황 요인에 대한 수행을 5점 척도로 측정하였습니다. 이러한 개별 측정은 각 조직에 대한 집계 결과를 생성하기 위해 수행되어야 했습니다.
■ 창업가들과의 간담회에서의 논의와 6개월 후 이용가능하게 되었을 때 면접 필기록(transcripts)에 대한 후속 검토를 바탕으로 5점 척도를 더욱 다듬었습니다. 경과된 시간은 우리로 하여금 벤치마크 코딩에서 임계적 거리를 두게 하고, 참가자들에게 최종 논의와 검증을 위해 이러한 결과를 제시할 수 있게 하였습니다. 우리는 2단계 코딩 전에 척도를 더욱 개선했습니다. 두 번째 단계는 최종 점수에서 모든 소수점을 제거하기 위한 강제 선택 조정 뿐만 아니라 벤치마크 코딩 결과에 대한 세 가지 연속적인 조정으로 구성되었습니다.
10개 기관의 분석 결과는 이 이중 검토, 평가 과정, 부각된 사실의 해석, 두 개의 연속적인 코딩 단계 및 면접 노트와의 비교에 기초하였습니다. 이 과정은 진행 중인 인터뷰 방법을 개선하는 데 기여했습니다. 앞서 언급한 바와 같이 반복적인 언급에 기반한 현장 인터뷰 후에 다섯 가지 상황적 요인을 추가했습니다. 보다 실질적인 데이터베이스는 매개변수 분석이 정보 처리 변수와의 상관 관계 수준을 평가할 수 있게 합니다.
8. 적용과 결과
8.1. 정보처리자로서 창업가와 그의 조직
이 표본에서 우리는 정보를 처리하는 특별한 능력을 가진 개인들을 가진 조직을 발견했습니다. 그들은 휴리스틱 방식에서 뿐만이 아니라 알고리즘 방식에서도 정보를 처리합니다. 그들은 완전히 양쪽 모드에서 편하고, 한쪽 방식에서 다른 쪽 방식으로 급속히 전환할 수 있습니다. 그들은 패턴-같은 정보를 신속하게 흡수하고 시행 착오를 통해 그들자신을 새로운 정보에 적응시킬 수 있습니다. 그들은 불확실성과 다의성에 동등하게 잘 관대합니다. 이 표본에서 우리는 이 능력을 가진 창업가, 경계 연결자 그리고 정보 촉매자를 발견했습니다.
우리는 10명의 창업가들 중 4명이 2명은 경계 연결자의 특별한 능력을 가지고 있으며, 4명의 사람들은 소위 정보 촉매자들로서 정보를 종합하고 처리하며 정보 교환을 자극하는 사람들임을 발견하였습니다. 우리는 Von Krogh et al.(2000)을 참조할 수 있는데, 그들은 그들의 이른바 지식 창조 활동가에 대해 촉매자라는 용어를 또한 사용하고, 또는 Anderson과 Jack(2002년)의 용어도 참조할 수 있습니다. 그들의 용어에서 촉매자는 대인관계를 강화시키는 접착제와 동시에 회사 전체에 걸쳐 상호 커뮤니케이션을 용이하게 하는 윤활제라는 두 가지 역할을 모두 합니다. 몇몇 조직에서 우리는 그 촉매자가 이런 저런 감독과 같은 다소 의미없는 직함을 가지면서 반면에 그의 실제 직무는 정보 변환 과정을 용이하게 하기 위해 필요한 곳이라면 어디든지 있어야 하는 것을 발견했습니다. 우리가 연구한 조직들에서 그들은 창업가와 경계 연결자들에 대해 회사의 핵심적 정보 처리자의 세 번째 다리로서 보완합니다. 조직의 정보 경보 수준은 이 세 가지 카테고리의 정보 처리자에 의해 결정되며, 더 크게는 정보 공유를 자극하는 정보 촉매자의 성향에 의해 결정됩니다. 조직은 풍부한 정보 전파자로서 그의 역할을 강화하고, 초기 기회를 인식하거나 심지어 창출하기 위하여 제품이나 프로세스 혁신과 전략 형성에 그러한 풍부한 정보를 삽입하여 특수한 능력을 활용함으로써 정보 촉매자의 이러한 특수 능력을 인식하는 것이 중요합니다. (Vaghely et al., 2007)
표 3의 결과를 사용할 때, 이 특별한 능력을 가진 세 가지 유형의 정보 처리자는 A, B, D 및 H 조직에서 기회를 식별하기 위해 이 능력을 사용하는 네 명의 창업가들 그리고 2 명의 경계 연결자들, 한 명은 선임 영업마케팅 관리자이고, 다른 한 명은 선임 구매 연구 관리자인데, 그들은 높은 수준의 경계 연결 활동이 있는 조직, A와 B에서 그 조직을 위해 환경 정보를 해석하고 적응합니다. 그리고 핵심 정보를 적시에 제공하고 따라서 조직 A, B, C 및 E에서 의사결정을 위한 풍부한 정보를 제공하는 4명의 정보 촉매자들입니다.
우리는 기회 식별 지향적인 정보 처리자로서 창업가와 그가 조직의 문화와 구조를 형성하는데 도움을 주기 위해 그의 조직의 높은-수준의 정보 정보 처리자와 함께 확립하는 사회적 유대에 관심이 있습니다. 이러한 요소(문화와 구조)와 관련된 점수가 높은 경우라면 우리는 강력한 정보-처리자 창업가를 가져야 합니다. A, B, D 및 H의 경우가 그렇다. 경계 연결자들은 그들의 조직과 환경 사이에 정보를 중개합니다. 경계 연결 행동과 정보 원천의 인식 수준은 그들의 활동과 관련된 요인입니다. 정보 촉매자들은 조직 내 정보를 공유하고, 그들은 이 정보를 종합하여, 의사결정 과정에 입력하기 위한 시기적절하고 풍부한 정보를 제공합니다. A와 B에서 경계 연결자와 정보 촉매자들은 창업가와 연계되어 있으며, 그에게 풍부한 정보를 제공합니다. 반면에 창업가가 그러한 연계를 가지고 있지 않은 조직 D와 H에서는 그렇지 않습니다.
조직 D와 H에서 우리는 정보를 처리할 때, 예를 들어, D와 같이 공학적 배경을 가진 창업가는 알고리즘적 성격의 확립된 스크립트(scripts)와 패턴을 참조하는 경향이 있다는 것을 발견했습니다. 그러나 상황이 혁신과 기회 식별을 요구했을 때, 이 창업가의 문제-해결 접근은 창조적 직관의 경험-기반의 패턴에 의존했습니다. 기회는 알고리즘 정보 처리의 도움으로 패턴으로서 인식됩니다. 반대로, H에서와 같이 전직이 예술가이었던 창업가는 정보 처리 모델의 반대쪽 끝에서 주로 휴리스틱 유형의 정보 처리에 해당하는 감지와 통찰력에 의존하여 시행착오를 통해 창조를 구성하는 경향이 있습니다. 이들 창업가는 기존의 암묵적 정보(직관)와 결합하여 새로운 정보(통찰)의 커뮤니케이션을 바탕으로 한 사회적 구성의 과정을 이용합니다. 기회는 휴리스틱, 시행착오 정보 처리의 도움을 받아 새로운 정보를 회고적 감지로 구성되어집니다. D와 H에서 빠진 것은 구조를 적응시키고 문화를 형성하기 위한 경계 연결자와 정보 촉매자로부터의 풍부한 정보입니다.
두 조직(D 및 H)의 결과는 낮은 수준의 휴리스틱 처리를 보여줍니다 (표 3의 음영 처리된 영역 참조). 창업가들은 이 상황을 알고 있습니다. 체계적인 측면에서 더 많이 처리하는 D의 창업가는 정보 처리에 대한 더 많은 시행착오 접근법의 필요성을 인식하고 있습니다. H의 창업가는 그의 조직은 애매모호함에 대한 낮은 수준의 관용을 가지고 있음을 인정합니다. 그는 정교한 제조 환경에서 "예술가" 한 명이면 충분하다고 느낍니다. D나 H 어느쪽도 강력한 경계 연결자를 보유하지 않으며, 양쪽 조직 모두 낮은 수준의 휴리스틱 정보 처리를 보완할 정보 촉매자가 부족합니다.
창업가들과의 인터뷰로부터 우리는 알고리즘 정보 처리는 그들이 기존의 문제-해결 묶음에 기초한 기회를 인식하는데 도움을 주고, 휴리스틱 처리는 그들이 새로운 문제-해결 묶음에 기초한 기회를 인식하는데 도움을 준다는 것을 발견했습니다. 조직 A, B, D, H의 4 창업가들은 모두 환경의 해석, 구성 및 제정에 있어 감지와 기회 구성에 대한 휴리스틱 유형의 정보 처리를 사용했는데, 그들은 그것을 그들의 경험에 기초하여, 기회 관련된 알고리즘적 패턴 처리와 함께 결합하였습니다. A와 B의 정보 처리 수준의 강점은 그 기업의 창업가의 알고리즘적-휴리스틱 정보 처리에 기인합니다. 이것은 이러한 창업가들이 그들의 경계 연결자와 정보 촉매자와 함께 확립한 사회적 연계에 의해 유지됩니다. 이러한 강점은 창업가에게 정보를 사용할 때 편안하고 자신감 있는 모습을 제공하였습니다.
8.2. 기회를 식별하기 위한 정보 처리
우리는 이제 이 영역의 연구에서의 새로운 결과, 즉 고도의 정보 처리자로서의 기업가의 역할을 보다 면밀하게 검토합니다.
앞에서 지적한 바와 같이, 우리는 4명의 창업가를 이 표본 내에서 예외적인 정보 처리자로 식별했습니다. 이러한 개인은 정보 변환과 교환을 용이하게 합니다; 그들은 우리의 모델에 따라 암묵적인 알고리즘적-휴리스틱 연속체를 따라 풍부한 정보를 효과적으로 처리하고 합성합니다.
정보 촉매자(A와 B)와 연계된 그러한 창업가를 우리가 발견한 조직은 그러한 창업가와 촉매자가 없는 기업의 정보 처리 수준을 능가했습니다. 비교를 위해, 해석과 토론을 돕고 기업 간의 차이를 보여주기 위해, 아래의 표 4는 정보 처리를 위해 표본의 가장 높은 점수 회사(A와 B)와 표본의 가장 낮은 점수 회사(I와 J)를 제시합니다.
표 4. 비교된 최고와 최저 결과
환경 또는 주변과 관련한 결과의 해석:
■ A와 B는 I와 J와는 많이 다르게, 그들의 환경과의 공생관계에서 살며, 경계 연결자의 활동의 지각된 수준과 필요에 따라 이용할 수 있는 전략적 정보인 풍부한 정보의 사용 수준을 비교합니다.
■ A와 B는 I와 J와는 많이 다르게, 정보공유 문화를 갖고 있으며, 정보 원천의 인식 수준, 신뢰 문화, 정보공유에 대한 결과를 비교합니다.
정보 처리에 관한 결과의 해석:
■ 주목할 만한 결과는 I와 J가 그들의 전체적인 수행의 밑거름으로 보이는 휴리스틱 정보 처리의 결과가 낮다는 것입니다(표 4의 음영 영역 참조). 휴리스틱-강한 조직은 알고리즘 전용 정보 프로세서의 단일 차원이 되는 알고리즘 및 휴리스틱 방식으로 정보를 처리하는 데 이중의 이점을 가지고 있습니다. 우리는 이 표본이 휴리스틱적인 처리에서 높고 알고리즘적인 처리에서 낮은 벤처들을 포함하지 않는다는 것을 주의합니다.
■ A와 B의 창업가들은 촉매자의 도움을 받는 강력한 정보처리자이지만 I와 J에게는 그렇지 않습니다. 따라서 정보 경보 및 그들의 조직 내 신뢰 구축 문화를 발전시키기 위한 공통의 스키마의 영향은 적습니다.
마케팅 관점에서, 이러한 창업가들은 대안적이고 새로운 제품 해결책을 제안하기에 충분하게 고객의 니즈에 대해 알고 있습니다. 그들은 고객의 기대를 충족시킬 수 있는 조직의 역량을 매우 잘 알고 있습니다. 그들은 그 조직의 가장 영향력 있는 정보 처리자 중 하나입니다. 정보 촉매자와 함께, 그들은 종종 경쟁입찰 준비의 직접적인 책임을 집니다. 제조 환경에서는 그들은 R&D 또는 인건비 추정과 밀접하게 연관되어 있는데, 왜냐하면 그것들이 조직의 총 이윤에 주요한 영향을 미치기 때문입니다. 그들을 다른 창업가들과 구별하는 것은 이 특정한 능력을 사용하는 것입니다: 첫째, 기회를 식별하기, 둘째, 경계 연결자의 도움으로, 조직을 위한 환경 정보를 번역하기, 셋째, 정보 촉매자와 함께, 기업의 의사결정 과정에서 풍부한 정보를 사용하기.
9. 시사점
정보처리의 개념모델은 두 인식론적 관점들을 창업가의 정보처리 및 기회 인지-구성 메커니즘의 실용적 틀에 통합합니다. 정보 관점에서 창업가는 기회를 식별하기 위해 두 가지 접근법을 모두 사용합니다; 따라서 창업 기회는 동시에 인지되며 구성되고, 개별적으로 인식되거나 구성될 수 있습니다. 알고리즘 정보 처리와 휴리스틱 정보 처리에서 A와 B에 대한 결과를 목격하시오.
창업가의 정보처리 연속체를 따라, 통찰력/직관 전후의 과정은 사회적 상호작용에 크게 의존합니다. 인지주의자들과 구성주의자들은 이에 동의합니다. 정보를 혁신으로, 그리고 최종적으로 창업 기회로 바꾸는 것이 바로 이 과정입니다. A와 B에서 창업가, 경계 연결자 및 정보 촉매자 사이의 연계를 그들의 개별 활동의 결과로써 지지하는 것을 목격하시오.
10. 일부 한계와 연구 제안
본 연구의 한계는 10개 중소기업에서 행해진 현재 65번의 인터뷰인 데이터베이스의 작은 크기에 기인하는 편향과 관련됩니다. 창업가들은 초기, 후속 및 코딩 인터뷰에 참여했습니다. 예를 들어 데이터베이스는 일부 상황적 요인의 영향을 측정하고 참여 중소기업의 정보 처리 습관을 형성하는 가시적 도구를 제공할 의미 있는 통계 분석을 위한 충분한 크기는 아닙니다. 또 다른 한계는 우리가 데이터베이스에서 휴리스틱 정보처리에서는 높고, 알고리즘 정보처리에서는 낮은 벤처를 가지고 있지 않다는 것입니다; 이는 조사된 중소기업과 관련 서비스 조직의 제조 특성에서 기인할 수 있다고 우리는 생각합니다. 이러한 한계로 볼 때, 비록 일부 개념과 결과가 창업가행 클래스(classes)로 도입되어 잘 수용되었음에도 불구하고, 결과들이 일반화에 이를 정도로 강건하지는 않습니다.
이 연구 프로그램은 3년에 걸쳐 참여 및 참여하지 않는 중소기업에 결과가 제시되었기 때문에 탐색 단계를 지났습니다. 정보 변환과 처리에 있어 모범사례의 요소를 파악하여 조직의 정보경보 수준을 주시하는 데 이제는 많은 정보처리 변수를 사용할 수 있게 되었습니다.
데이터베이스를 증가하고, 대상을 변화시켜 고-휴리스틱 저-알고리즘 결과를 얻고, 통계 결과를 얻기 위해, 기존의 면접 가이드를 대체하는 심리측정학적 설문지를 개발하고 있습니다. 이렇게 되면 데이터 수집이 가속화되고 지식경제에 초점을 맞춘 새로운 산업으로 진출할 수 있는 기회가 제공되며, 아마도 고-휴리스틱 및 저-알고리즘 정보 처리 중소기업을 찾을 수 있을 것입니다. 우리는 인지적 스타일, 사회적 인식 접근법과 같은 분석 관련 이슈의 단위, 기업가적 전문지식의 구성과 같은 특정 정보처리 관련 영역과 같은 주제와 관련된 설문지로 추가 연구를 통해 이를 수행할 것입니다.
11. 결론
결론적으로, 기회 식별에 정보 처리에 관한 개념적 틀의 적용은 Krueger의 질문에 대한 답을 제공합니다: 창업가는 기회를 발견하고 제정합니다. 그것은 또한 성공적인 창업가들은 필요성이 발생함에 따라 알고리즘적 사고 방식과 휴리스틱적 사고 방식 사이에서 전환하는데 더 능숙하다는 Baron과 Ward의 관심에 대한 대답이기도 합니다.
표본에서 창업가 10명 중 4명은 강력한 정보 처리자이며, 두 가지 유형의 정보 처리 모두를 쉽게 합니다. A와 B의 창업가는 휴리스틱과 알고리즘적 처리의 역동적인 조합의 예시입니다. 그들은 기회를 식별하기 위해 경계 연결자 및 정보 촉매자와 함께 사회적 상호작용을 결합하는 문제-해결 및 감지 정보 적용을 사용합니다. 그들은 기회 구성과 기회 인지 및 제정을 결합합니다.
Ivan P. Vaghely & Pierre-Andre Julien, Are opportunities recognized or constructed? An information perspective on entrepreneurial opportunity identification, Journal of Business Venturing 25 (2010) 73-86
