Evidence-based stakeholder identification: Managing conflict and its impact on requirements prioritisation

In der komplexen Welt der Softwareentwicklung sind die Menschen, die am wichtigsten sind, oft am schwersten zu finden. Diese Individuen, bekannt als Stakeholder, sind die Kunden, Manager und Nutzer, deren Bedürfnisse das Endprodukt prägen. Wenn ein Team eine Schlüsselperson übersieht, kann die Software daran scheitern, die richtigen Probleme zu lösen oder kritische Risiken zu berücksichtigen. Seit Jahrzehnten war das Auffinden dieser Personen eine Angelegenheit der menschlichen Intuition, die sich auf die Erfahrung von Projektmanagern verließ, um zu erraten, wer den größten Einfluss besitzt. Doch da Projekte immer größer und globaler werden, reicht Raten nicht mehr aus. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, diese Menschen zu finden, sondern auch darin, zu verstehen, wie man ihre widersprüchlichen Meinungen gewichtet. Eine Person mag sagen, dass ein bestimmter Nutzer entscheidend sei, während eine andere darauf beharrt, er sei irrelevant. Wenn diese subjektiven Ansichten aufeinanderprallen, haben traditionelle Methoden oft Schwierigkeiten, einen klaren Weg zu finden, was Teams ratlos zurücklässt, wer wirklich zählt.

Ein Forschungsteam der Universität Almería hat einen neuen Weg vorgeschlagen, um dieses Rätsel zu lösen, indem es sich von Bauchgefühl entfernt und sich einem mathematischen Ansatz zuwendet, der darauf ausgelegt ist, mit Uneinigkeit umzuge-gehen. Ihre Arbeit konzentriert sich auf das Konzept der „Salienz“, was schlichtweg ein Maß dafür ist, wie wichtig oder einflussreich eine Person innerhalb einer Gruppe wahrgenommen wird. In ihrer Studie behandelten sie die Meinungen verschiedener Menschen als Beweismittel, ähnlich wie eine Jury, die Zeugenaussagen abwägt. Sie verwendeten ein Framework, das als Evidenztheorie bekannt ist – eine Methode, die ursprünglich entwickelt wurde, um mit Unsicherheit umzugehen –, um diese subjektiven Bewertungen zu einem einzigen, klaren Bild zu kombinieren. Die Forscher suchten nicht bloß nach Übereinstimmung; sie bauten ein System, das speziell darauf ausgelegt war, Konflikte zu bewältigen. Durch die Analyse der Frage, wie sehr die Empfehlenden untereinander uneinig waren, konnte ihre Methode bestimmen, welche Stakeholder tatsächlich zentral für das Projekt waren und welche lediglich periphere Störgeräusche darstellten.

Um ihre Idee zu testen, wandten die Forscher ihre Methode auf einen realen Datensatz aus einem Projekt des University College London namens RALIC an. Dieses Projekt beinhaltete die Zusammenführung von Zugangs-Systemen für Bibliotheken und Fitnesszentren, und das ursprüngliche Team hatte bereits eine Liste von 18 Schlüsselpersonen und 28 Rollen identifiziert. Die Forscher nahmen ein Netzwerk von Empfehlungen, in dem hunderte Menschen den Einfluss anderer auf einer Skala von null bis zehn bewerteten. Sie speisten diese Bewertungen in ihr System ein, welches die Scores in einen gemeinsamen Glauben darüber umwandelte, wer am wichtigsten sei. Die Ergebnisse waren beeindruckend. In einer Version des Netzwerks reduzierte ihre Methode den ursprünglichen Pool potenzieller Stakeholder um fast 85 Prozent und schränkte die Liste auf nur 15 oder 19 Schlüsselpersonen ein, je nach der spezifisch verwendeten mathematischen Regel. In einer anderen Version betrug die Reduktion etwa 70 Prozent. Das System filterte das Rauschen erfolgreich heraus und identifizierte eine Kerngruppe, die auch Personen enthielt, die das ursprüngliche Team übersehen hatte, während es gleichzeitig die Bedeutung derer bestätigte, die sie bereits vermutet hatten.

Die Studie offenbarte eine faszinierende Beziehung zwischen Konflikt und Klarheit. Die Forscher fanden heraus, dass, wenn die Personen, die Empfehlungen gaben, weniger uneinig waren, das System zu einer kleineren, präziseren Gruppe von Schlüssel-Stakeholdern übereinstimmen konnte. Umgekehrt, wenn das Netzwerk voller hoher Konflikte war, wurde das System vorsichtiger und identifizierte eine etwas größere Gruppe, um sicherzustellen, dass nichts Wichtiges übersehen wurde. Dieses Verhalten deutet darauf hin, dass das Ausmaß der Uneinigkeit innerhalb eines Teams selbst ein nützliches Signal ist. Die Forscher entdeckten auch, dass die Art und Weise, wie Menschen ihre Präferenzen ausdrücken, eine immense Bedeutung hat. Sie testeten drei verschiedene Wege der Datenerhebung: das Ordnen von Elementen in einer Rangfolge, das Vergeben eines Scores oder das Verteilen einer festen Anzahl von Punkten. Sie fanden heraus, dass diese unterschiedlichen Methoden signifikant verschiedene Ergebnisse produzierten. Beispielsweise änderte in einem Netzwerk mit hohem Konflikt der Wechsel von einem Rangordnungssystem zu einem Bewertungssystem die Art und Weise, wie Anforderungen als besonders wichtig angesehen wurden, grundlegend.

Die vielleicht bedeutendste Erkenntnis war, dass die spezifische Gruppe von Menschen, die Input lieferte, das Ergebnis der Projektprioritäten veränderte. Als die Forscher die Prioritäten, die von der gesamten Menge der Stakeholder gesetzt wurden, mit denen verglichen, die nur von den durch ihre Methode identifizierten „Schlüssel-Stakeholdern“ gesetzt wurden, waren die Ergebnisse oft statistisch unterschiedlich. Das bedeutet, dass das Vertrauen auf die Meinung aller zu einem anderen Satz von Zielen führen kann als das Vertrauen auf die Meinung der einflussreichsten Personen. In einigen Fällen priorisierte die „Menge“ Funktionen, die die Schlüssel-Stakeholder nicht wichtig fanden, und umgekehrt. Die Studie legt nahe, dass ein Team Gefahr läuft, Software zu entwickeln, die zwar die Vielen zufriedenstellt, aber die Wenigen, die den Erfolg des Projekts tatsächlich vorantreiben, enttäuscht, wenn es nicht sorgfältig filtert, wem es zuhört.

Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass ihr Ansatz eine praktische, automatisierte Möglichkeit bietet, die richtigen Menschen zu identifizieren, auf die man hören sollte, indem er einen unordentlichen, subjektiven Prozess in einen strukturierten, quantitativen Prozess verwandelt. Sie behaupteten nicht, jedes Problem der Softwareentwicklung gelöst zu haben, aber sie demonstrierten, dass das Management von Konflikten nicht nur daraus besteht, Unstimmigkeiten zu glätten, sondern darin, diesen Konflikt zu nutzen, um die Liste dessen zu verfeinern, was zählt. Indem sie die Meinungen von Stakeholdern als Daten behandelten, die kombiniert und analysiert werden können, können Teams über die Intuition hinausgehen und Entscheidungen auf Basis eines klaren Konsenses treffen. Diese Arbeit unterstreicht, dass in dem komplexen Geflecht moderner Softwareprojekte das Wissen darüber, wem man zuhören muss, ebenso entscheidend ist wie das Wissen darüber, was gebaut werden soll. Die Studie dient als Erinnerung daran, dass der Weg zu einem erfolgreichen Projekt oft nicht mit einer Feature-Liste beginnt, sondern mit einem präzisen Verständnis des menschlichen Netzwerks dahinter.