Die vorliegende Arbeit untersucht die Einflussfaktoren der Wissensteilung mittels unternehmenseigener sozialer Medien. Im Anschluss an einen umfassenden Literaturueberblick und einen (oekonomischen und sozialpsychologischen) theoretischen Teil, werden die Determinanten der Wissensteilung mittels unternehmenseigener sozialer Medien herausgearbeitet. Zum einen konnte durch die qualitativen Analysen (Interviews/Meta-Analyse von Fallstudien) eine erste empirische Evidenz fuer die identifizierten Faktoren aufgezeigt werden und zum anderen konnten drei weitere Determinanten identifiziert werden. Anhand eines Strukturgleichungsmodells werden die eigens erhobenen Daten (1268 Datensaetze) empirisch untersucht. Ein wesentlicher Beitrag der Dissertation liegt in der Identifikation signifikanter Einflussfaktoren, wie die „Aufwandserwartung“, „Leistungserwartung“, „vereinfachende Bedingungen“, „Vertrauen in die Technologie“, „persoenliche Innovationsfreudigkeit“, „soziale Anreize zur Wissensteilung“, sowie Moderationsvariablen, wie die „Selbstwirksamkeit“, „Normen der Wissensteilung“, „Unterstuetzung des Managements“, „Alter“ und „Erfahrung mit sozialen Medien“. Ferner wird die Bedeutsamkeit der Faktoren differenziert nach Implementierungsphasen (Vor-Implementierungsphase vs. Nach-Implementierungsphase) vorgestellt. Diese Ergebnisse sollen Unternehmen zum einen dazu befaehigen, potentielle Erfolgsfaktoren zu antizipieren, um maßgeschneiderte Loesungen ergreifen zu koennen, und zum anderen vor ineffektiven Maßnahmen schuetzen. Das so verbesserte Verstaendnis hilft Unternehmen dann einerseits, die Rendite bei der Implementierung unternehmenseigener sozialer Medien zu maximieren und diese Medien andererseits effizienter und wirtschaftlicher zu betreiben.

The present thesis analyzes factors, which influence knowledge sharing through enterprise social software. Subsequent to a comprehensive literature review as well as a theoretical (economic and socio-psychological) discussion, determinants of knowledge sharing through enterprise social software are identified. On the one hand, first empirical evidence for the identified factors were demonstrated by the qualitative analyses (interviews/meta-analysis of case studies) and, on the other hand, three additional determinants were detected. The self-compiled data (1268 data sets) are empirically investigated by using a structural equation modelling technique. A major contribution of the thesis lies in the identification of influential factors, such as “effort expectancy”, “performance expectancy”, “facilitating conditions”, “trust in technology”, “personal innovativeness”, “social rewards for knowledge sharing” as well as moderation factors, such as “self-efficacy”, “norms of knowledge sharing”, “management support”, “age”, and “experience with public social software”. In addition, the relevance of the factors, differentiated according to implementation stages (pre-implementation stage and post-implementation stage), is exposed. Not only should the results enable organizations to anticipate potential success factors in order to take tailor-made solutions into account, but they should also prevent organizations from implementing ineffective measures.