Partizipative Softwaregestaltung zielt darauf ab, sowohl die Softwarequalität als auch die Kontrolle der NutzerInnen über die Gestaltung ihrer Arbeitssituation und -umgebung zu erhöhen. In diesem Beitrag diskutieren wir anhand der Erfahrungen, die wir mit der (Weiter-) Entwicklung einer Groupware für ein virtuelles Netzwerk von FreiberuflerInnen gesammelt haben, inwiefern und warum sich Vorgehensweisen der partizipativen Softwaregestaltung zur nachhaltigen Entwicklung virtueller Gemeinschaften eignen. Die vorgestellte Fallstudie verdeutlicht, welch wichtige Rolle die Wahl der Vorgehensmethodik für die Entfaltung virtueller Gemeinschaften spielt, wenn es darum geht, das nötige Verständnis und die Kooperationsbereitschaft bei sich ständig ändernden Anforderungen - vor allem auch auf organisatorischer Ebene - zu entwickeln.

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Communities of Practice regularly utilize virtual means of communication. The according software support provides its members with many sophisticated features for generating content and for communicating with each other via the internet or intranet. However, functionalities to monitor, assess, coordinate, and communicate the quality and development of the underlying electronic networks of experts are frequently missing. To meet this need of increased manageability, this contribution introduces a Social Network Intelligence software approach which aims at supporting the comprehension of the structure and value of electronic communities by automatically extracting and mining available electronic data of various types of virtual communication networks, like e-mail archives, discussion groups, or instant messaging communication. Experimental structural visualizations employing Social Network Analysis methods are combined with Keyword Extraction to move towards a Social Network Intelligence approach which generates transparency of complex virtual communication networks. Together with a comprehensive visualization method, an approach for software-supported communication network measurement and evaluation is suggested. It supports the identification of important participants, topics, or clusters in the network, evaluates the interpersonal communication structure and visually traces the evolvement of the knowledge exchange over time.

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