Self engagement in innovation activities : why should I participate? Analysis on antecedent of the user's activation in self engagement innovation activities

Increased competition and the reduced lifecycle of products, services and technologies are forcing companies to face innovation problems more frequently than in the recent past. In order to increase the effectiveness and the efficiency of their innovation processes, companies are developing new and faster ways to access different and diverse knowledge domains. New types of innovation activities have been designed and developed in order to achieve this objective. Researchers have classified them according to specific characteristics such as source of the innovations (Open v/s Closed), degree of collaboration and degree of novelty (Incremental v/s Radical), and so on. In all of these cases the reason why these actors collaborate in the innovation activities may be twofold. In some cases, participating in innovation processes may be part of their running business activities (e.g. an engineering company providing technical support to facilitate the integration of a new component). In other cases, participa or tion is completely voluntary and involves participating in activities far from one’s business or current efforts. In an open innovation platform like Innocentive, participation is spontaneous: solvers around the world decide to subscribe and actively participate. It is not their normal job, they decide to do it for other reasons. It may be interesting to understand the motivations that impact the choice to participate. It’s difficult to believe that the award is the only reason: the probability of winning is limited. Only one out of the 5,169 solvers received the reward in the case of Netflix. The effort to prepare the solution and to submit it for most solvers will be higher than the expected reward (i.e. the benefit obtained in case of winning multiplied by the probability of winning). The effective profit value may be negative. It seems that the balance between cost (e.g. effort to prepare a solution or give an idea) and expected benefit (actual award*winning probability) will not explain completely the choice to participate. There likely are some other explanations. People do not always choose to act for expected profit but are motivated in some other ways that could be indirect (e.g. visibility) or hidden (e.g. enjoyment). The objective of this thesis is to identify the motivations that push people to activate themselves in self-engagement innovation activities. Furthermore, this research aims to identify the impact of motivation not only on self-engagement but also on the quality of the activities voluntarily performed. Understanding which mechanisms increase both the quantity and the quality of self-engagement is a first crucial step to be able to design more effective self-engagement innovation activities. The objective of the research is to understand the whole phenomenon of participation, involving not only the people that decide to participate but also the others that decide to do not. Starting from the analysis of these initiatives, a main issue emerges. Considering, for example, the case of the Innocentive challenge, it would be easy to study the motivations of solvers who participated, but it would be almost impossible to find and study those who knew about the challenge and decided not to participate. It is necessary to consider “confined” communities. A confined community is defined as a community that exists beyond the innovation initiative, clearly identifiable and with defined boundaries. A confined community will make it possible to find the non-participants and to study their (lack of) motivation. By comparing the motivations of the two subsamples (participant, non-participant) the identification of discriminating motivations that explain the different behaviors can be investigated. The research seeks to find similarities across many different domains to increase its abstraction level and its generalizability. Considering the confined community constraint, the two selected self-engagement innovation initiatives are university contest (UC) and idea management system (IMS). University contests are a particular type of innovation contest in which the community of solvers is narrowed to the university students of a specific and defined university. In this contest a company launches a challenge on an innovation problem and the students are asked to give solutions. Participation is completely self-engagement. Idea Management Systems are processes inside a company built to obtain general or problem-specific innovation ideas from employees. Participation is not mandatory for the employees’ community, but it is rewarded with monetary awards and other prizes. The two areas allow the investigation of the same phenomenon of self-engagement in innovation activities with changes some contest variables. The framework, derived from motivational theories and enriched with additional variables that emerged during the studies, is applied to explain the intensity of participation in the two self-engagement innovation activities, characterized by different communities, processes and organizations. Using the same research framework in the two areas, it is possible to analyzed if the variables are cross content or content-specific. The different design variables across the two areas may, indeed, lead to different results or, on the contrary, may find that the same mechanisms explain the intensity of participation in self-engagement innovation activities. To enrich the analysis and make it more robust, more than one study is performed in each area. The framework is investigated in two empirical fields. Two different countries in each area of investigation are selected. Politecnico di Milano and University of Utah are the empirical fields of UC studies. The IMS is analyzed two operating companies of a multinational firm, the Portuguese and the Italian ones. This choice makes more generalizable the results in each area. In addition, in both areas an extension is done. From the literature reviews, additional gaps are found. To investigate the specific phenomenon, a study in each part is added. The general structure of the framework seems have a similar impact on the two self-engagement innovation activities. Moving from these analyses to a deeper level, for example the single type of motivation or the specific opportunity, it’s seems that the sample, context and culture influence the results. Multiple layers have to be considered in the investigation of the reaction to self-engagement innovation. Layers shape the reaction on self-engagement innovation activities. At the macro-level perspective, the general framework of the enriched model may be applied in all the self-engagement innovation activities. Then, the sample impacts on the mechanisms of participation. Activating a student is different than activating an employee. In the same way, other characteristics, such as the organization or the country in which the analysis is performed, impact also on the variables in the framework. Research and managerial implications are drawn in each investigation area and comparing the two areas some conclusive considerations emerged.

Con l’aumento della competizione e la riduzione del ciclo di vita dei prodotti, dei servizi e delle tecnologie, le aziende si trovano oggi ad affrontare problemi d’innovazione più spesso che nel passato. Per aumentare l’efficienza e l’efficacia dei processi d’innovazione, le aziende stanno sviluppando nuovi modi per accedere velocemente a diversi domini di conoscenza. Per raggiungere questo obiettivo sono state progettate nuove attività d’innovazione. Gli studiosi hanno classificato queste attività in base a specifiche caratteristiche, come le fonti dell’innovazioni (“Open v/s Closed”), livello di collaborazione, grado di novità (radicali v/s incrementali) e così via. In tutti questi casi, le ragioni che portano questi autori a collaborare possono essere duplici. Partecipare in processi d’innovazione può essere parte delle attività lavorative correnti. Per esempio un’azienda ingegneristica è parte del lavoro dei dipendenti trovare soluzioni innovative per l’integrazione di un nuovo componente. In altri casi, la partecipazione è completamente volontaria ed è legata ad attività lontane dal normale business o dall’effort corrente. In una piattaforma innovativa “aperta”, come ad esempio Innocentive, la partecipazione è completamente spontanea: i solver da ogni parte del mondo decidono di iscriversi e partecipare attivamente. Non è il loro “normale” lavoro, ma decidono comunque di partecipare. Concentrandoci queste attività innovative la cui partecipazione è volontaria, definite self-engagement, è interessante analizzare le motivazioni che inducono gli individui ad aderire. È solo una questione di ricompensa economica? È difficile credere che il premio sia la sola ragione: la probabilità di vincere è spesso molto limitata. Nel famoso caso di Netflix, ad esempio, solo uno dei 5.169 partecipanti riceverà il premio promesso. Lo sforzo per preparare la soluzione e per inviarla sarà per molti partecipanti maggiore del beneficio atteso (es: il beneficio ottenuto in caso di vittoria moltiplicato per la probabilità di vincere). L’effettivo profitto potrebbe essere negativo. Seguendo queste considerazioni, il mero bilanciamento tra costi (es:. effort per preparare la soluzione e per inviarla) e benefici attesi (reale valore moltiplicato per la probabilità di vittoria) non spiega completamente la scelta di partecipare. Ci sono probabilmente altre spiegazioni: i partecipanti non scelgono di agire “razionalmente” ma sono probabilmente motivate da altre variabili che potrebbero essere indirette (la visibilità) o nascoste (il divertimento). L’obiettivo di questa tesi è quello d’identificare le motivazioni che spingono le persone ad attivarsi in attività innovative spontanee, “self engagement”. Inoltre la ricerca ha lo scopo di identificare gli impatti di queste motivazioni non solo sulla scelta di partecipare ma anche sulla qualità con cui queste attività sono svolte. Studiare quali meccanismi aumentino sia il numero di partecipanti che la qualità della partecipazione è un passaggio cruciale per capire come migliorare la progettazione di queste attività. L’analisi ha come l’obiettivo capire il fenomeno in modo esaustivo; per questo motivo si è voluto studiare non solo le motivazioni di chi ha partecipato ai contest ma anche quelle di chi ha deciso di non farlo. Dallo studio di queste iniziative emerge però una problematica. Considerando, per esempio, il caso di Innocentive, è facile studiare le motivazioni che portano i partecipanti a partecipare, ma è praticamente impossibile trovare e studiare quelle di chi, a conoscenza del contest, ha deciso di non partecipare. È quindi necessario selezionare attività che sono proposte ad una “community confined”, comunità con confini molto definiti. Una “confined community” è definita come una comunità che esiste al di là dell’iniziativa di innovazione in sé, che è chiaramente identificabile e che ha confini chiari. Selezionando una comunità di questo genere è possibile identificare i non partecipanti e studiare le loro motivazioni. Confrontando le motivazioni dei due subsamples (partecipanti e non partecipanti), si possono analizzare le motivazioni discriminanti che spiegano i differenti comportamenti. La ricerca si focalizza nel cercare similitudini attraverso diversi domini per aumentare il livello di astrazione e generalizabilità. Considerando il vincolo della “confined comminuty”, sono state selezionate due iniziative d’innovazione self-engagement: il contest universitario (UC) e l’idea management system (IMS). I contest universitari sono una particolare tipologia di Innovation Contest nei quali la community di solver è ristretta agli studenti universitari di una specifica università. In questi contest l’azienda lancia una sfida di innovazione; agli studenti viene chiesto di proporre soluzioni al problema proposto. La partecipazione è volontaria. Completamente differente è la seconda attività scelta. L’IMS è un processo interno all’azienda, costruito per ottenere idee innovative, specifiche o generali, dai dipendenti. La partecipazione non è obbligatoria per la comunità dei dipendenti, ma è premiata con compensi monetari o di altro genere. Le due aree permettono di analizzare il fenomeno della partecipazione spontanea ad attività di innovazione con differenti variabili di contesto. Il framework, derivato dalle Teorie Motivazionali e arricchito con variabili aggiuntive emerse durante il percorso di ricerca, è applicato per spiegare l’intensità di partecipazione nelle due attività scelte, attività caratterizzate da diverse community, processi e organizzazioni. Usando lo stesso modello nelle due aree, è possibile analizzare se le variabili sono generali (cross content) o specifiche per il contesto analizzato. Per arricchire l’analisi e renderla più robusta, sono stati svolti studi di diverso tipo in ogni area di investigazione. Il framework è stato poi testato in due differenti campi empirici per ognuna delle due aree. I campi empirici di ricerca sono stati selezionati in due paesi diversi. Il Politecnico di Milano e University of Utah sono i due ambiti in cui si sono analizzati gli University Contest. L’IMS è stato studiato in due OpCo della stessa multinazionale, quella portoghese e quella italiana. Inoltre, per ogni area è stato inserito nell’analisi uno studio aggiuntivo, per studiare i gap della letteratura specifica. La struttura generale del framework sembra avere impatti simili per le due attività spontanee d’innovazione analizzate. Considerando i risultati ad un livello di dettaglio più basso, ad esempio considerando la singola variabile motivazionale, si osserva che il sample, il contesto, e la cultura influenza il risultato. Nell’analisi della reazione a queste attività di innovazione spontanea vanno quindi considerati differenti livelli di analisi. A livello macroscopico, il framework generale ha impatti simili nello spiegare i meccanismi di partecipazione. Andando in profondità, la tipologia di community analizzata modifica i meccanismi di partecipazione: attivare studenti universitari è molto differente rispetto ad attivare dipendenti. Meccanismi differenti si osservano anche considerando come l’attività è organizzata o in quale Paese è svolta. Per ogni area d’investigazione, l’analisi ha evidenziato implicazioni manageriali e di ricerca per ogni area. Inoltre, alcune considerazioni conclusive sono emerse dal confronto delle due attività di innovazione.