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Social Collaboration Analytics: A Framework for Measuring Collaboration Activities in Enterprise Collaboration Systems

  • Enterprise Collaboration Systems (ECS) have become substantial for computer-mediated communication and collaboration among employees in organisations. As ECS combine features from social media and traditional groupware, a growing number of organisations implement ECS to facilitate collaboration among employees. Consequently, ECS form the core of the digital workplace. Thus, the activity logs of ECS are particularly valuable since they provide a unique opportunity for observing and analysing collaboration in the digital workplace. Evidence from academia and practice demonstrates that there is no standardised approach for the analysis of ECS logs and that practitioners struggle with various barriers. Because current ECS analytics tools only provide basic features, academics and practitioners cannot leverage the full potential of the activity logs. As ECS activity logs are a valuable source for understanding collaboration in the digital workplace, new methods and metrics for their analysis are required. This dissertation develops Social Collaboration Analytics (SCA) as a method for measuring and analysing collaboration activities in ECS. To address the existing limitations in academia and practice and to contribute a method and structures for applying SCA in practice, this dissertation aims to answer two main research questions: 1. What are the current practices for measuring collaboration activities in Enterprise Collaboration Systems? 2. How can Social Collaboration Analytics be implemented in practice? By answering the research questions, this dissertation seeks to (1) establish a broad thematic understanding of the research field of SCA and (2) to develop SCA as a structured method for analysing ac-tivity logs of ECS. As part of the first research question, this dissertation documents the status quo of SCA in the academic literature and practice. By answering the second research question, this dissertation contributes the SCA framework (SCAF), which guides the practical application of SCA. SCAF is the main contribution of this dissertation. The framework was developed based on findings from an analysis of 86 SCA studies, results from 6 focus groups and results from a survey among 27 ECS user companies. The phases of SCAF were derived from a comparison of established process models for data mining and business intelligence. The eight phases of the framework contain detailed descriptions, working steps, and guiding questions, which provide a step by step guide for the application of SCA in practice. Thus, academics and practitioners can benefit from using the framework. The constant evaluation of the research outcomes in focus groups ensures both rigour and relevance. This dissertation employs a qualitative-dominant mixed-methods approach. As part of the university-industry collaboration initiative IndustryConnect, this research has access to more than 30 leading ECS user companies. Being built on a key case study and a series of advanced focus groups with representatives of user companies, this dissertation can draw from unique insights from practice as well as rich data with a longitudinal perspective.
  • Enterprise Collaboration Systems (ECS) haben sich als zentrale Werkzeuge zur computergestützten Kommunikation und Kollaboration zwischen Mitarbeitenden in Unternehmen entwickelt. ECS vereinen Funktionalitäten aus social media und Groupware. Daher führen mehr und mehr Unternehmen ECS ein, um die Zusammenarbeit am digitalen Arbeitsplatz zu unterstützen. Dementsprechend bilden ECS den Kern des digitalen Arbeitsplatzes. Dies verleiht den Logs dieser Systeme einen besonderen Wert, da sich einzigartige Möglichkeiten bieten, um Kollaboration zwischen Mitarbeitern am digitalen Arbeitsplatz zu beobachten und zu analysieren. Der aktuelle Stand der Forschung zeigt auf, dass es sowohl in der Forschung aus auch in der Praxis keine einheitliche Herangehensweise an die Analyse von ECS Logfiles gibt. Aufgrund des eingeschränkten Funktionsumfangs von ECS Analytics Software können Wissenschaftler und Praktiker das volle Potenzial der Logs nicht ausschöpfen. Da die Logfiles von ECS zur Untersuchung von Kollaboration am digitalen Arbeitsplatz von großem Wert sind, müssen neue Methoden und Kennzahlen für deren Analyse entwickelt werden. Um die bestehenden Limitationen zu adressieren, beantwortet diese Dissertation die folgenden Forschungsfragen: 1. Welches sind die aktuellen Herangehensweisen an die Messung von Kollaboration in Enterprise Collaboration Systems? 2. Wie kann Social Collaboration Analytics in der Praxis angewendet werden? Diese Dissertation entwickelt SCA als Methode für die Messung und Analyse von Kollaboration in ECS. Durch die Beantwortung der Forschungsfragen, baut die Dissertation ein allgemeines, breites Verständnis dieses neuen Forschungsfeldes auf und entwickelt eine Herangehensweise für die Anwendung von SCA. Als Teil der ersten Forschungsfrage stellt die Dissertation den Status Quo von SCA in Forschung und Praxis fest. Im Zuge der Beantwortung der zweiten Forschungsfrage wird das Social Collaboration Analytics Framework (SCAF) entwickelt. Das Framework ist der Hauptbeitrag dieser Dissertation und wurde auf Basis einer Analyse von 86 SCA Studien, den Ergebnissen aus 6 Fokusgruppen und den Ergebnissen einer Befragung von 27 ECS Anwenderunternehmen entwickelt. Die Phasen von SCAF wurden aus einer Analyse von bestehenden Prozessmodellen für data mining und business intelligence abgeleitet. Die acht Phasen des Frameworks beinhalten detaillierte Beschreibungen, Arbeitsschritte und Leitfragen, die eine Schritt für Schritt Anwendung für die Anwendung von SCA bieten. Diese Dissertation verfolgt einen qualitativ-dominanten mixed-methods Ansatz. Als Teil der Forschungsinitiative IndustryConnect besteht Zugang zu mehr als 30 führenden ECS-Anwenderunternehmen. Die Durchführung von aufeinander aufbauenden Fokusgruppen ermöglicht die Sammlung einzigartiger Daten über einen längeren Zeitraum hinweg. Basierend auf einer Tiefenfallstudie und ECS Logs eines Unternehmens, zeigt die Dissertation auf, wie das SCA Framework in der Praxis angewendet werden kann.

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Metadaten
Author:Florian Schwade
URN:urn:nbn:de:kola-21725
Referee:Petra Schubert, Susan Williams
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of completion:2021/03/01
Date of publication:2021/03/01
Publishing institution:Universität Koblenz-Landau, Universitätsbibliothek
Granting institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Fachbereich 4
Date of final exam:2021/02/26
Release Date:2021/03/01
Tag:analytics; business intelligence; enterprise collaboration systems; framework
Number of pages:xx, 287
Institutes:Fachbereich 4 / Institut für Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik
Licence (German):License LogoEs gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG