Hawthorne-Effekt
(Mayo)

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Arbeitsproduktivität aus einer „menschlichen“ anstatt einer reinen „Produktionsmaschinerie“- Perspektive managen und optimieren. Erklärung des Hawthorne-Effektes von Mayo. ('32)

Beigetragen von: Eric Goh See Khai

Inhaltsverzeichnis

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Western Electric Hawthorne Work, ChicagoWas ist der Hawthorne-Effekt? Beschreibung

Die Hawthorne Experimente waren eine Reihe von Untersuchungen über die Produktivität von Arbeitern, in denen verschiedene Bedingungen manipuliert wurden (Gehalt, Helligkeit des Lichts, Feuchtigkeit, Ruhepausen, etc.). Überraschenderweise führte jede Änderung zu einer Produktivitätssteigerung, einschließlich einer Rückkehr zu den ursprünglichen Bedingungen. Dieses war für jeden einzelnen Arbeiter, als auch für die gesamte Gruppe zutreffend.
Es ist offensichtlich, dass die Variablen, die von den Experimentleitern manipuliert wurden, nicht die einzige oder dominierende Ursache für die Produktivitätsänderungen waren. Eine Interpretation, hauptsächlich geprägt durch Professor Elton Mayo und seine Partner F.J. Roethlisberger und William J. Dickson, war im Wesentlichen, dass es das Gefühl der Arbeiter war eng umsorgt zu werden, welches die Verbesserungen in der Leistung verursacht hat. Dieses wird heutzutage als „der Hawthorne-Effekt“ bezeichnet.
 

Somit waren diese Experimente die ersten Indikatoren dafür, dass jedes Produktivitäts-Modell immaterielle Attribute, wie menschliches Verhalten, berücksichtigen muss.


Es ist wichtig, zwei weitere Konzepte zu verstehen, um den Hawthorne-Effekt korrekt und genau nachvollziehen zu können. Das Yerkes-Dockson Gesetz und das Gesetz vom abnehmenden Grenznutzen. Obwohl Motivation Produktivität bis zu einem bestimmten Punkt erhöht, würde mehr Motivation (z.B. Gehalt) aufgrund von Nutzwertsättigung nicht effektiv sein. Somit darf man sich nicht nur auf das Hawthorne Modell verlassen, um Produktivität zu erhöhen, sondern muss es geschickt mit anderen Motivationsattributen ergänzen, wie Jobneugestaltung, Arbeitserweiterung und die Produktionsfähigkeit mithilfe von z.B. lernenden Organisationen erhöhen.
 

In Verbindung mit den Hawthorne-Effekten stehen:

  • Der Pygmalion-Effekt. Dieses bezieht sich auf selbsterfüllende Prophezeiungssituationen, in denen Schüler besser als andere Schüler abschnitten, weil ihre Lehrer dieses einfach von ihnen erwartet haben.
  • Der Placebo-Effekt. Dieses ist das Phänomen, dass die Symptome eines Patienten durch eine sonst ineffektive Behandlung vermindert werden können, da die Person anscheinend erwartet oder glaubt, dass es funktionieren wird. Mit diesem Effekt kann umgegangen werden, indem man Doppelblind-Versuche verwendet.

Die Hawthorne Experimente. Geschichte

Die Hawthorne-Effekte sind eine Reihe von Experimenten, die von 1924 bis 1933 durchgeführt wurden und von Professor Elton Mayo von 1927 bis 1932 berühmt analysiert wurden. Die Bezeichnung Hawthorne wurde dadurch geprägt, dass der Aufstellungsort für die experimentellen Studien an den Western Electric Hawthorne Work, Chicago war. Die Experimente wurden hauptsächlich mit der Absicht des Studierens des Verhältnisses zwischen Produktivität und Arbeitsbedingungen vis-à-vis dem Untersuchen der physischen und umgebungsbedingten Einflüsse des Arbeitsplatzes (z.B. Helligkeit der Lichter, Feuchtigkeit) begonnen und wurden dann durch psychologische Aspekte (z.B. Pausen, Gruppendruck, Arbeitsstunden, Personalführung) erweitert.


Berechnung des Hawthorne-Effektes. Formel

Es gibt keine definitive quantitative Formel, da die wichtigen Attribute für die Arbeitsbedingungen stark von Ort zu Ort und von Industrie zu Industrie schwankten. Ein vorgeschlagener generischer Ansatz über alle Industrien hinweg ist jedoch die Anwendung des Yorkes-Dockson Gesetzes, welches besagt, das es eine optimale Menge an Motivation für die maximale Produktivität gibt. Jede mögliche wenige Motivation oder mehr würden einen Tropfen von Produktivität ergeben. Folglich: y = -ax2 + bx + c. (y= Produktivität, x= Arbeitsumgebungsattribute).


Gebrauch der Hawthorne Experimente. Anwendungen

  • Fabrikumgebungen. Beispiel: ein Montagewerk.
  • Design / Kreative Industrien. Beispiel: ein Zeichner.
  • Ausbildungs- / Dienstleistungssektor. Beispiel: eine Krankenschwester.

Schritte im Hawthorne-Effekt. Prozess

  1. Identifizieren Sie die Arbeitsumgebungsattribute, die die Produktivität beeinflussen, Beispiel: x1, x2 ...xn etc.
  2. Ordnen Sie die Attribute und wählen Sie kritische Attribute basierend auf der Pareto Analyse aus. Beispiel: x1, x2, x3 (z.B. nur drei wichtige Attribute)
  3. Weisen Sie unter dem Management den identifizierten kritischen Attributen Gewichte zu (z.B. w1, w2, w3). Definieren Sie das Modell, y = -ax2 + bx + c. (y= Produktivität, x= endgültiger gewichteter Input)
  4. Modellieren Sie den endgültigen gewichteten Input als x = w1*x1 + w2*x2 + w3*x3
  5. Setzen Sie in die Formel ein: y = -ax2 + bx + c

Stärken der Hawthorne Experimente. Nutzen

  • Die Methode erlaubt eine klare Identifizierung der Interessen der Arbeiter.
  • Sie löst Produktivitätsthemen in einer nachhaltigen und langfristigen Weise, wenn sie richtig und genau modelliert wird.
  • Sie führt zu einer Übereinstimmung in der Einschätzung der Arbeitssituation, wenn das Management langfristige Voraussagen treffen muss.

Einschränkungen des Hawthorne-Effektes. Nachteile

  • Es ist schwierig die kritischen Arbeitsumgebungsattribute zu identifizieren, da einige intrinsisch sind, wie z.B. Organisationsdynamiken.
  • Quantifizierung der Parameter, a, b und c des Produktivitäts-Modells, ist ebenfalls sehr subjektiv und hängt vom Urteilsvermögen des Managements ab.
  • Kritische Arbeitsattribute sind dynamisch und Modellbedürfnisse müssen ständig aktualisiert werden, um tatsächliche „Grund“-Situation zu reflektieren.
  • Im Ganzen korreliert die Genauigkeit des Produktivitäts-Modells in hohem Grade mit dem Urteilsvermögen und dem Scharfsinn des Managers.

Annahmen des Hawthorne-Effektes. Bedingungen

  • Wichtige Arbeitsattribute können ausreichend eingefangen werden.
  • Kein verstecktes oder stilles informelles Wissen wird zurückgehalten.

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