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El mapeo causal (mejor conocido como mapeo cognitivo) surgió a fines de 1970 como un método innovador para capturar y analizar políticos que toman decisiones y patrones fenomenológicos organizacionales y de creencias causales. Desde entonces, en particular el mapeo causal comparativo (MCC) ha sido muy utilizado especialmente en la gestión y organización y en los estudios IT en el Reino Unido y en Estados Unidos. Este artículo brinda un panorama de los fundamentos conceptuales y las principales variedades del MCC para presentar el enfoque a los investigadores cualitativos interesados en nuevos métodos y herramientas de investigación. Después, se presenta el nuevo software no comercial CMAP3 basado en Windows, diseñado para estudios de MCC en N pequeños y medianos. Finalmente, para describir la versatilidad y potencia de los métodos MCC, se discuten seis tipos de estudios MCC que representan diferentes concepciones de fenómenos clave y objetivos de investigación y aplican a diferentes modificaciones de la plataforma básica de MCC.URN: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0114-fqs1202133 ; Kausales (kognitives) Mapping ist in den späten 1970er Jahren als innovative Methodik entstanden, um die organisationsbezogenen Überzeugungen von politischen Entscheidungsträger/innen zu erheben und zu analysieren. Seit dieser Zeit hat insbesondere das komparativ-kausale Mapping (KKM) in Management-, Organisations- und IT-Studien in Großbritannien und den USA breiten Einsatz gefunden. In diesem Beitrag gebe ich einen Überblick über die konzeptuellen Grundlagen und wesentlichen Varianten des KKM, um diesen Ansatz qualitativ Forschenden vorzustellen, die an neuen Verfahren und Werkzeugen interessiert sind. Zusätzlich informiere ich über eine neue, nicht-kommerzielle Windows-Software, CMAP3, die für kleinere und mittlere Fallzahlen entwickelt wurde. Am Ende veranschauliche ich die Vielseitigkeit und Potenz des CCM an sechs Typen von Untersuchungen, mit denen jeweils unterschiedliche Zielsetzungen und Forschungsfragen verbunden sind ...

"Kausales (kognitives) Mapping ist in den späten 1970er Jahren als innovative Methodik entstanden, um die organisationsbezogenen Überzeugungen von politischen Entscheidungsträger/innen zu erheben und zu analysieren. Seit dieser Zeit hat insbesondere das komparativ-kausale Mapping (KKM) in Management-, Organisations- und IT-Studien in Großbritannien und den USA breiten Einsatz gefunden. In diesem Beitrag gibt der Autor einen Überblick über die konzeptuellen Grundlagen und wesentlichen Varianten des KKM, um diesen Ansatz qualitativ Forschenden vorzustellen, die an neuen Verfahren und Werkzeugen interessiert sind. Zusätzlich informiert er über eine neue, nicht-kommerzielle Windows-Software, CMAP3, die für kleinere und mittlere Fallzahlen entwickelt wurde. Am Ende veranschauliche ich die Vielseitigkeit und Potenz des CCM an sechs Typen von Untersuchungen, mit denen jeweils unterschiedliche Zielsetzungen und Forschungsfragen verbunden sind und in denen unterschiedliche Modifikationen des CCM verwendet werden." (Autorenreferat)

Increasingly, thoughtful managers recognize the role of knowledge and learning in corporate action and performance. Concurrently, a new field, management and organization cognition (MOC), has emerged producing useful insights and findings. Thus far, empirical studies have largely focused on single cases or actors, using often archival data and sometimes ambiguous methods. To advance the field will require pragmatic tools for eliciting data on thinking in real organizations and for conducting rigorous and more comparative studies of management and organization cognitions. This paper describes a method for comparatively studying real-life managerial thinking, defined here as the respective manager's beliefs about key phenomena and their efficacy links in their strategic and operative situation. The applicability of such a definition will depend on the requirements of research at hand. The payoff is that, thus defined, key elements in managerial and organizational cognitions can be usefully captured by cognitive mapping, an established approach in MOC research. The approach contains, first, a method for eliciting comparison-enabling interview data of several subjects. Then, using researcher-based, interpretive standardization of the individual natural discourses, databases of standard concepts and causal links, constituting the cause map elements, are distilled. This facilitates a text-oriented description of the thinking patterns of single actors like managers or organizational groups, which can be used in traditional-type mapping studies, which typically assume unitary or quasi-unitary actors. However, the method is intended for comparative analyses, e.g., for pinpointing the cognitive differences or similarities across organizational actors or for constructing and comparing groups, assumed cognitively homogenous. Also, it is applicable for longitudinal studies or aggregated, e.g., industry-level, descriptions of MOC. A PC application is available for the technique, although many of the processing tasks are amenable to general-purpose relational database software. The paper presents a study case comparing the cognitive structures of managers in two interrelated industries in terms of their concept bases and causal beliefs. The objective was to understand the substance of management thinking, as well as the formative logic behind how managers come to think in the shared ways. It is shown that patterns of industry-typical core causal thinking, manifestations of a dominant logic or recipe, can be located, operationalized and comparatively analyzed with this method. Substantively, the contents of management thinking are typically products of complex long-term mechanisms. These consist, first, of organizational problem-solving, recurrently facing a specific, adequately stable constellation of strategic tasks and environment elements, similar within industries and systematically different across them, and, second, of various social processes, which directly transfer and influence management thinking. The paper concludes with discussing the cause mapping method and suggests some options for further studies.