Il metodo di ricerca

 La progettazione del campo di ricerca

Per ottenere le informazioni necessarie per rispondere alla prima domanda della ricerca è stato utilizzato un modello di ricerca trasversale (multi-metodo). Lo scopo del modello trasversale è di raccogliere molte informazioni per documentare la domanda di ricerca, per ottenere il dettaglio richiesto, per rispondere alle domande e per collegare le variabili contestuali all’adozione dei MCS. Il modello, preso come riferimento, conta su dati qualitativi, per identificare i motivi delle azioni, e dati quantitativi, per esaminare le variazioni che possono essere utili ai fini della ricerca. I dati includono questionari e interviste semi strutturate sull’adozione e sul ruolo dei MCS nelle giovani aziende ad alta tecnologia. Il focus dello studio sullo sviluppo del prodotto, come un rilevante aspetto del processo innovativo, guida le decisioni di campionamento tra la popolazione di aziende tecnologiche. Si ritiene, infatti, che lo sviluppo del prodotto sia un aspetto abbastanza significativo della strategia aziendale da aver ricevuto l’attenzione del management. La campionatura di una popolazione di giovani aziende è intenta a individuare il punto nel tempo, in cui i sistemi formali sono adottati. Questo punto di transizione è probabile essere un evento recente nella vita di queste aziende.

 Le fonti di dati

Per ogni azienda sono state raccolte informazioni da risorse pubbliche, per quanto sia stato possibile, come le pagine web dell’azienda e le stampe rilasciate da Lexis-Nexis. Questa informazione è utilizzata per familiarizzare il team di ricerca con le caratteristiche e i prodotti di ogni azienda, prima di raccogliere i diversi dati. Successivamente, ogni azienda ha ricevuto tre questionari (uno per il CEO, un altro per il CFO e il terzo per il manager che si occupa dello sviluppo del business). Lo scopo del

questionario era di raccogliere un’informazione quantificabile circa l’azienda e i suoi processi.

La fase finale della raccolta dati prevedeva interviste semi-strutturate con ognuno dei tre manager. L’obiettivo di queste interviste era di raccogliere dettagli sulle aziende, la loro storia, la loro strategia e l’adozione, la progettazione e l’uso dei MCS. Ogni intervista aveva una durata tra 45 e 90 minuti. Le interviste facevano riferimento a un dettagliato protocollo, che elencava le domande da fare. Il protocollo assicurava i principali argomenti dell’intervista e forniva la flessibilità di controllare le domande per chiarire particolari pratiche di ogni azienda (Marshall e altri, 1995). Le interviste erano condotte di persona o per telefono ed erano presenti minimo 2 ricercatori per ogni intervista. Le interviste sono state registrate e poi trascritte; il questionario è stato mandato prima dell’intervista e ciò ha facilitato la focalizzazione dell’intervista attorno gli aspetti chiave d’interesse. L’intervista era utile per un chiarimento sulle risposte del questionario.

 Descrizione del campione

Il campione finale comprende 69 giovani azienda ad alta tecnologia. La raccolta dati è cominciata a Settembre 2002 e si è conclusa a Dicembre 2003. Alla fine della raccolta dati, Foster e Davila hanno effettuato dei test per capire se il campione avesse catturato una larga variazione della popolazione, raggiungendo la teorica saturazione (Glasser e latri, 1967), e se il campione fosse abbastanza ampio per permettere la generalizzazione dei risultati.

Il campione è stato costruito usando i seguenti criteri di selezione: 1) alta tecnologia; 2) meno di 10 anni di vita; 3) tra 50 e 150 dipendenti; 4) indipendenza e 5) una limitata area geografica di riferimento. Questi criteri hanno identificato le aziende dove lo sviluppo del prodotto era probabilmente il fondamento del loro vantaggio competitivo. Essi, anche, hanno consentito di identificare le aziende che probabilmente hanno avuto, recentemente e in modo indipendente, la formalizzazione di fasi dei processi di sviluppo del prodotto, piuttosto che aziende che avevano tali sistemi da lungo tempo o aziende a cui tali sistemi erano stati imposti da una società madre.

Non era importante che le aziende fossero pubbliche o private o basate su fondi speculativi; comunque la maggior parte delle aziende erano private e basate sulla speculazione. La popolazione delle aziende era tirata fuori da CorpTech Internet

2002 e successivamente è stato costruito il campione, formato dalle seguenti industrie (usando CorpTech industry classification): biotech (BIO), computer hardware (COM), manifatturiera (MAN), equipaggiamento medico (MED), farmaceutiche (PHA), fotoniche (PHO), computer software (SOF), sub-assemblaggio (SUB), test & attrezzature per misurazione(TAM) e delle telecomunicazioni (TEL). Vengono con decisione esaminate nel campione le aziende biotecnologiche per la loro potenziale importanza come industria in rapida crescita. Questo sotto-campione è stato esteso usando tre aggiuntivi database particolari per l’industria: Rich’s high-tech business

guide to Silicon Valley and Northern California (2000/2002), BioSacn (Ottobre 2001) e U.S. Business Browser (2001).

Una lettera indirizzata al CEO era, poi, inviata a ogni azienda nel campione. La lettera descriveva lo scopo della ricerca, il processo di ricerca e i benefici della partecipazione (una conferenza a metà giornata dove le aziende partecipanti erano invitate a una presentazione delle implicazioni manageriali del progetto di ricerca e un documento scritto dei risultati). La lettera era seguita da una chiamata per attirare la partecipazione; un’aziende era eliminata dal campione se essa non aveva accettato o declinato la partecipazione dopo 5 chiamate telefoniche.

Il processo di selezione del campione è stato documentato con attenzione come dettagliato nel Pannello A tabella24.

Tabella 24: statistiche descrittive del campione

PANNELLO A

1 Queste aziende erano troppo piccole, troppo vecchie o dipendevano da altre aziende 2 Queste sono le aziende che non hanno risposto dopo 5 telefonate

PANNELLO B

1. Il numero di dipendenti è calcolato sulla base del valore dimensionale più elevato di ogni azienda 2. Il numero di dipendenti nella R&S è stimato come una percentuale del totale dei dipendenti definita come la somma del totale dei dipendenti nella R&S per ognuno degli anni riportati diviso il totale dei dipendenti per questi stessi anni.

3. I ricavi e i profitti sono riferiti all’ultimo anno in cui le informazioni erano disponibili. 4. È il totale dei fondi esterni per ogni azienda.

Escludendo le aziende che erano inadatte, il tasso di risposta è stato del 20%. Il campione finale include 11 aziende biotecnologiche, 48 aziende IT e 9 aziende in altre industrie; per giunta, 62 ricevono capitale speculativo. Il Pannello B, tabella 24, fornisce statistiche descrittive aggiuntive sul campione.

 Analisi dei dati

L’analisi dei dati era strutturata in 2 fasi. Nella prima fase, i dati dell’intervista erano codificati per riassumere, interpretare e classificare le informazioni. Per evitare potenziali errori inerenti l’analisi dei dati qualitativi, tre ricercatori codificavano ognuna delle interviste. Per procedere sistematicamente durante il processo di codificazione, ogni ricercatore utilizzava Nvivo, un software qualitativo di codificazione. Questo software consente di dettagliare l’analisi dal dato grezzo alle proposizioni teoriche, così fornendo una traccia dell’analisi. A causa della natura esplorativa, ogni ricercatore può potenzialmente identificare differenti concetti che spiegano i campioni osservati. Per identificare concetti comuni, la codificazione era fatta seguendo un processo strutturato. Il campione era diviso in due gruppi. I tre ricercatori identificavano indipendentemente i principali argomenti compresi in ogni intervista per uno dei gruppi. Poi, i ricercatori mettevano a confronto gli argomenti che ognuno identificava, si accordavano su un comune set di termini per identificarli e discutevano alcune differenze d’interpretazione dei trascritti. Successivamente, il secondo gruppo di interviste era indipendentemente codificato usando la comune terminologia. Infine, alla fine del processo il team metteva a confronto i risultati del tentativo di codifica e discuteva le differenze e i nuovi

argomenti. L’obiettivo della suddivisione del campione in due gruppi è contrastare il modello che emerge dalla prima analisi. Lo stesso processo era interattivamente usato per analizzare con crescenti dettagli ognuno degli argomenti finché non erano identificati stabili set di concetti, che spiegavano il fenomeno esaminato. Il processo si evolveva in maniera interattiva e non lineare; gli argomenti e i concetti erano rivisti per meglio catturare l’intuito delle analisi indipendenti. Il risultato finale è un set di tipologie che descrivono differenti aspetti dell’adozione dei MCS nello sviluppo di un nuovo prodotto.

La seconda fase dell’analisi ha intenzione di stabilire i motivi principali, fino a una provvisoria formulazione di una fondata teoria (Strauss & Corbin, 1990). Essa combina i dati esaminati con le variabili identificate nella codificazione dei dati qualitativi per proporre le relazioni tra queste variabili (King, Keohane & Verba, 1994). Le scoperte riportate nel documento sono il processo finale dell’analisi.