Organisatorische drivers & barrières

Om theoretische kennis te krijgen over de factoren die bijdragen of belemmeren dat er publieke waarde wordt gecreëerd is er in dit onderzoek gekeken naar de literatuur over publieke innovatie. Albury &

Mulgan (2003) definiëren succesvolle publieke innovatie als het creëren en implementeren van nieuwe processen, producten, diensten en methoden van dienstverlening die een significante verbetering van de efficiëntie, effectiviteit of kwaliteit van outcome opleveren. Het toepassen van Open Data als nieuw beleidsinstrument is te zien als een publieke innovatie die deze verbetering beoogt. Innovatie is een belangrijk onderwerp binnen publieke organisaties en daarom is er in de wetenschap veel aandacht besteed aan factoren die voor publieke innovatie van belang zijn. In dit onderzoek is gekeken hoe het innovatieproces met Open Data verloopt en welke organisatorische drivers en barrières een rol spelen. In de vorige paragraaf is beschreven dat het innovatieproces met Open Data is bekeken vanuit de

ecosysteembenadering. Organisatorische factoren zijn factoren die de publieke waarde die wordt gecreëerd in een dergelijk ecosysteem beïnvloeden (Ubaldi, 2013 in Dawes, Vidiasova & Parkhimovich, 2016). Er kunnen verschillende soorten factoren bijdragen aan het succesvol toepassen van Open Data, zoals juridische, technische of economische factoren. In dit onderzoek is ervoor gekozen om de focus te leggen op organisatorische drivers en barrières. Zoals eerder vermeld is Open Overheid te zien als een

cultuuromslag. Een cultuuromslag vraagt om een bepaalde organisatorische context, daarom is het interessant om te zien welke organisatorische factoren hierbij tot uiting komen (Zuiderwijk & Janssen, 2013). Bij onderzoek naar de organisatorische drivers en barrières van een bepaalde publieke innovatie komt de vraag naar voren waarom de ene organisatie de innovatie eenvoudiger adopteert dan de andere organisatie (Naranjo-Gil, 2009). De vraag leidt ook tot de definitie die in dit onderzoek is toegepast voor organisatorische factoren: factoren die bijdragen of belemmeren dat de ene organisatie een publieke innovatie eenvoudiger adopteert dan een andere organisatie. De drivers zijn daarbij de bijdragende factoren en de barrières de belemmerende factoren. Deze organisatorische drivers en barrières zijn breed uitgemeten in de wetenschap. Lange tijd werd verondersteld dat de private sector zich eenvoudiger innoveert dan de publieke sector, omdat er veelvuldig aandacht was voor barrières voor publieke innovatie (Hartley, Sørensen & Torfing, 2013). Een voorbeeld hiervan is het feit dat publieke organisaties vaak politieke verantwoording moeten afleggen, terwijl innovatie ook vraagt om uitproberen en falen (Hartley, Sørensen & Torfing, 2013). Daarnaast wordt ook aangegeven dat competitie de belangrijkste driver voor innovatie is die in de private sector veel meer voorkomt dan in de publieke sector (Hartley, Sørensen & Torfing, 2013).

De laatste jaren is er meer aandacht voor zowel barrières als drivers voor publieke innovatie. Dit kunnen veel verschillende soorten factoren zijn en daarom is een groepering van deze factoren zinvol. Bekkers, Tummers & Voorberg (2013) hebben de volgende onderverdeling gemaakt:

• Factoren gerelateerd aan de omgeving van de innovatie:

o De sociale en politieke complexiteit van de omgeving waarin publieke organisaties functioneren die leidt tot externe behoeften voor innovatie.

o De karakteristieken en mate van de juridische cultuur in een land of beleidsdomein.

o Het type van governance en government traditie in een land of beleidsdomein.

o De verdeling van middelen, afhankelijkheden en kwaliteit van relaties binnen de netwerken tussen stakeholders.

• Factoren gerelateerd aan het proces van de innovatie

o De verbinding tussen bestuurlijk en politiek leiderschap.

o Steun en co-creatie van eindgebruikers.

o Risicodefinitie en –management.

o De rol van ICT en social media.

• Factoren gerelateerd aan de implementatie van de innovatie:

o De verdeling van middelen en de karakteristieken van de implementerende organisaties.

o De rol van opinieleiders, ‘innovation champions’ en kennis tussenpersonen.

o Karakteristieken van de implementatie als leerproces.

o De invloed van isomorfisme, de mechanismen waardoor organisaties steeds meer op elkaar gaan lijken (DiMaggio & Powell, 1983)

Dit zijn organisatorische drivers en barrières die betrekking hebben op innovatieprocessen in het algemeen. Er is ook al aandacht geweest voor organisatorische drivers en barrières die specifiek een rol spelen bij de toepassing van Open Data. Zo omschrijven Toots, McBride, Kalvet & Krimmer (2017) de volgende organisatorische factoren:

Drivers Barrières

Ontwikkeling van nieuwe businessmodellen Bestaande businessmodellen Bestaan van innovatieve oriëntatie in de publieke

sector

Gebrek aan innovatieve oriëntatie in de publieke sector

Nieuwe organisatiemodellen noodzakelijk Onverenigbare organisatieprocessen

Tabel 1: Organisatorische drivers en barrières bij de toepassing van Open Data van Toots, McBride, Kalvet &

Krimmer (2017)

Uit het onderzoek van Toots et al. (2017) kwam naar voren dat de belangrijkste drivers vallen onder de categorie “bestaan van innovatieve oriëntatie in de publieke sector”. Hierbij kan gedacht worden aan de managementvaardigheden en de digitale geletterdheid binnen een organisatie. De belangrijkste barrières vallen onder de categorie “onverenigbare organisatieprocessen”. Daarbij gaat het bijvoorbeeld om een gebrek aan politieke prioriteit en een gebrek aan onderling vertrouwen.

In dit hoofdstuk zijn de theoretische concepten behandeld die in dit onderzoek centraal staan. De definities van de concepten geven weer hoe de onderzoeker naar de praktijk heeft gekeken. In de operationalisatie in het hoofdstuk Methoden & Technieken staat beschreven hoe de concepten gebruikt zijn bij het empirisch onderzoek. Specifiek gaat daarbij aandacht uit naar de organisatorische drivers en barrières die voortkomen uit het artikel van Bekkers, Tummers & Voorberg (2013) en de verschillende elementen van het Open Data ecosysteem van Dawes, Vidiasova & Parkhimovich (2016). Door deze factoren en elementen om te zetten in waarden zijn de theoretische concepten meetbaar gemaakt.