Hvor kreativ er en myre når det regner?

Det er intelligent, samlet kollektiv adfærd, som opstår i decentrale og selvorganiserede systemer ud fra simple regler gennem de enkelt aktørers handlinger, uden de selv ved det. Det klassiske eksempel er fiskestimer, trækfugle eller myrer, som samler sig i store formationer, som om der var en samlet plan. Det er der dog overhovedet ikke.

Hvad der ligner en plan, er det, biologer kalder Swarm intelligence, hvor den enkelte fisk eller fugl blot følger nogle få regler, som skaber stimens eller flokkens intelligente mønster. Det drejer sig om fire regler overalt i naturen, som kan siges at være swarmens algoritme. For det første er systemet skruet sådan sammen, at positiv feedback forstærker ønsket adfærd. For det andet, at negativ feedback rammer ikke-ønsket adfærd. For det tredje, at tilfældighed understøtter ønsket adfærd og sidst, men ikke mindst, at kommunikation og samarbejde har en positiv effekt i forhold til ønsket adfærd. Hvor den ønskede adfærd er noget, som er vokset frem gennem tusind år af evolution og sikrer, at trækfuglene flyver i flok og myrerne kan samarbejde om at finde mad. Et illustrativt er træk fugle som flyver i flok, som det kan ses af dette billede:

Den form for selvorganisering og intelligent koordinering er opskriften på innovation i erhvervslivet ifølge den amerikanske forsker fra MIT. Det er nemlig ikke kun fugle, fisk og myrer, som i flok er klogere. Mennesker er også klogere, når de i flok samarbejder over internettet. Open Source-metoden og Wikipedia er illustrative eksempler på, hvor store resultater mennesker kan opnå ad den vej.

I begge tilfælde er opskriften på succes virtuelle teams af tusindvis af selvmotiverede, selvorganiserende mennesker, som samarbejder og innoverer på nettet. Det ser kaotisk ud, men bag kaoset gemmer sig en skjult fælles intelligens, der sikrer, at de bedste ideer og den højeste kvalitet vokser frem af fællesskabets ukoordinerede kommunikation. Ifølge forfatterne er denne samarbejdsform fremtidens måde at innovere på, og derfor er det på tide, at verdens virksomheder lærer af naturen og it-nørderne.

Bogen består af en række cases fra store multinationale virksomheder som Deloitte, UBS og DaimlerChrysler. Forfatteren Gloor har selv arbejdet i Deloitte, og med den virksomhed som case viser han styrken ved disse Collaborative Innovation Networks på tværs af landegrænser og faglige skel, de såkaldte COINS på nettet, hvor folk fra samme virksomhed selvorganiserer. Disse netværk er ikke en ny opfindelse, men kan spores tilbage i historien som drivkraft for mange gode ideer gennem tiderne. For eksempel opstod det talte sprog netop gennem et kaotisk selvorganiserende netværk af millioner af mennesker uden noget klart endemål eller ledelse. Her var det blot det enkelte menneske, som talte, og resultatet blev til slut det mønster, vi i dag kender som det fælles talesprog. Det nye er derfor blot, at internettet bogstaveligt og symbolsk sætter strøm på selvorganiserende processer, så millioner af mennesker kan samarbejde på en ny og hurtigere måde. Det skal virksomhederne lære at udnytte bedst muligt, og bogen vil fortælle, hvordan og hvorfor man gør det.

Gloor har uden tvivl ret i, at virksomheder kan lære utroligt meget af Open Source-princippet og Wikipedia som en metode til at få nye ideer. Spørgsmålet er dog, om swarming er den eneste læring, der kan drages af denne nye produktionsform? Næppe. Hvis man vil forstå nettet, og hvad der virker hvorfor, er det nok mere frugtbart at se mennesket som et rationelt kalkulerende individ, som inkluderer og ekskluderer sig selv i overensstemmelse med omkostninger og gevinster ved kollaborative innovative netværk. Her er langt mere indsigt at hente i de sidste 100 års sociologisk forskning end i fugleflokkenes simple mønstre. Bogens henvisning til naturens magi bliver derfor med Barthes ord en magisk naturalisering, som ikke siger meget mere, end hvad enhver kan se i skovens mange myretuer, og det er desværre ikke særlig meget. For mennesket er da heldigvis en smule klogere end myrerne, og samfundet er andet end en stresset myretue. Begrebet swarming er derfor efter min mening et noget sværmerisk begreb, som ikke forklarer særlig meget, fordi naturen bliver forklaringen i sig selv.

Til bogens forsvar skal det dog siges, at det ikke kun er biologien, som bruges til at forklare, hvorfor Collaborative Innovation Network (COIN) virker. Gloor gennemgår og inddrager også overfladisk de sidste mange års studier af både online og offline fællesskaber. Her præsenteres vi endnu engang for, hvordan fællesskaber vokser frem af tillid, anerkendelsesspil og på baggrund af en fælles vision – og dør, hvis disse ting mangler. En række pointer, som inddrages, uden at den bagvedliggende sociologiske menneskeopfattelse og mekanisme gennemtænkes i forhold til bogens andre forklaringsmodeller.

Collaborative Innovation Network kan således ikke både være et meningsfuldt fællesskab af mennesker og en samling meningsløst cirklende myrer, som er dummere end myretuens ånd. Swarming er biologisk reduktionistisk, og derfor er det et enten/eller i forhold til andre teorier. Dette til- eller fravalg tør Gloor desværre ikke tage, fordi bogen er mere business end begavet analyse.

Den sidste del af bogen er et metodisk skoleridt gennem netværksteoriens nøglebegreber. En fin kombination, fordi teorien om swarming på den ene eller anden måde er i familie med både den sociologiske og den matematiske netværksteori. I denne del af bogen sættes teorien om Collaborative Innovation Network i forhold til de matematiske studier af komplekse netværk. Pointen er, at Collaborative Innovation Network er et komplekst netværk og derfor har de egenskaber, som alle komplekse netværk besidder, hvad der betyder, at forfatteren får nogle nye redskaber til at beskrive, hvordan og hvorfor Collaborative Innovation Networks adskiller sig fra andre typer af netværk. Interessant, specielt fordi bogen i denne afsluttende del gennemgår de forskellige cases ved at analysere den faktiske kommunikation i praksis, såsom hvem der sender emails til hvem hvornår i et virkeligt Collaborative Innovation Networks. Det kommer der nogle tankevækkende grafer ud af, og det betyder, at forfatteren kan udkrystallisere en række klart definerede roller, som alle skal udfyldes, for at et Collaborative Innovation Network virker optimalt. Hvad der er et originalt bidrag til diskussionen, selv om begejstringen for de grafiske visualiseringer og håndfaste it-løsninger tager lidt overhånd. Samarbejdets mulighed og problem er jo aldrig noget, som kan løses ved hjælpe af smarte it-løsninger alene.

Bogen er dog uden tvivl en god pædagogisk introduktion til netværksteori og teorien om swarming for den travle forretningsmand. En introduktion, som uden tvivl rejser det vigtige spørgsmål om læring fra Open Source-princippet og Wikipedia. Desværre er en introduktion ikke nok til at forklare fænomenet for alvor. For hvad er hemmeligheden bag Open Source? Svaret finder forfatteren i myretuen, biologien og netværksteoriens computervisualiseringer. Desværre er det med Open Source som med andre af livets og naturens komplekse fænomener. Selvorganisering er på et så højt plan, og systemet er så åbent, at svarene peger i lige så mange retninger som gangene i en myretue.

På nettet fandt jeg dette billede som illustrer at Swarm intelligence langt fra altid er løsningen. Noget tyder på at algorithmen er allergisk overfor regnvejr. Når det regner er myrerne i hvertfald ikke gode til at finde den bedste kreative vej hjem, men ender i en dødsspiral af regel gentagelse.

Below is a picture of army ants in a mill. This sketch is from T C Schneirla (1971) Army Ants, a Study in Social Organization , W H Freeman, San Francisco, p 283 Fig 12.4. This hand drawing was made by Mrs A W Froderstrom from a photo. Schneirla says that the mill formed when several thousand army ants were cut off from the rest of the colony by rain, and that they continued to march in this fruitless formation for more than 30 hours, until most of them were dead.