Iteriere die Matrix, wenn Lösungen unzureichend erscheinen

Wenn alle Kombinationen mittelmäßig wirken, könnten die Dimensionen falsch sein — reframe sie, bevor du mehr erzeugst.

Why it works

Eine auf falschen Dimensionen aufgebaute Matrix erzeugt eine große Anzahl von Variationen einer schlechten Idee. Der Wert der morphologischen Methode liegt in der Dimensionsqualität, nicht in der kombinatorischen Menge. Wenn keine Kombination in einer gut gefilterten Matrix ausreichend erscheint, ist das diagnostisch: Das Problem selbst wurde zu eng gerahmt, oder die Dimensionen erfassen Merkmale statt der zugrundeliegenden Entscheidungsvariablen. Die Dimensionen zu iterieren — nicht die Werte — ist die angemessene Reaktion.

How to do it

1. Frage nach der Bewertung aller vielversprechenden Kombinationen: "Ist das Problem, das wir in der Matrix definiert haben, tatsächlich das richtige Problem zu lösen?"
2. Identifiziere, ob irgendeine Dimension tatsächlich die Lösung für ein unexaminiertes vorgelagertes Problem ist — und bilde stattdessen dieses vorgelagerte Problem ab.
3. Baue die Matrix mit dem umgerahmten Problem neu auf und wiederhole; die zweite Matrix erzeugt typischerweise deutlich andere Lösungskandidaten.

Evidenz

Problemrahmung ist als kritischer Bestimmungsfaktor der Lösungsqualität gut etabliert: Der Lösungsraum ist durch den Problemrahmen begrenzt. Iterative Umrahmung ist ein Kernprinzip in Design Thinking und Forschung zu komplexer Problemlösung. (mechanistic)

Das Prinzip ist in der Designforschung gut fundiert; die konkrete Anwendung auf die Iteration morphologischer Matrizen ist methodischer Rat statt eigenständig erprobte Praxis.

Quellen

• Dorst (2011), the core of design thinking and its application, Design Studies

Häufiger Fehler

Mehr Werte zu bestehenden Dimensionen hinzuzufügen, wenn Lösungen unzureichend erscheinen, statt zu hinterfragen, ob die Dimensionen richtig sind — Menge an Kombinationen rettet kein schlecht gerahmtes Problem.