
handle: 11250/182086
Virksomheter benytter seg av IKT-systemer for å forenkle sin hverdag. Disse systemene har utviklet seg fra å være enkle verktøy til å bli en integrert del i organisasjoner, og er nå ofte svært komplekse systemer som virksomheter er blitt avhengig av. Ved å analysere de systemegenskaper i IKT-system som gjør dem til komplekse systemer, blir det undersøkt hvilke systemteorier som er best egnet til å forstå IKT-systemer som et kompleks system. To IT-sjefer i to ulike norske kommuner er blitt intervjuet, hvor temaet var deres sikkerhetsmessige utfordringer. To hovedteorier om hvordan komplekse systemers egenskaper gjør dem tilbøyelige til ulykker, ble benyttet: Natural Accident Theory og Systems Theory Accident Model and Processes. Dette både til å analysere deres uttalte forhold til sikkerhet (altså hva de to informantene selv sa) og for å drøfte hvordan disse forholdene (altså hva de selv sa og de slutninger man kan trekke ut i fra dette) er forankret i systemteoriene. I tillegg er organistatoriske faktorer blitt analysert gjennom bruk av High Reliability Organisation-teorier. Ved bruk av Natural Accident Theory kommer det frem at forsøk på å forenkle systemene, for å gjøre driften lettere håndterbar, førte til at systeme ble mer komplekse: Dette hadde som konsekvens at eventuelle feil ble mindre transparente. Mindre pessimistisk var Systems Theory Accident Model and Processes, hvor det viser seg at kompleksiteten kan håndteres ved å implementere gode sikkerhetsmessige begresninger i de ulike systemkomponentene.
Master's thesis in Risk management and societal safety
samfunnssikkerhet, VDP::Social science: 200::Economics: 210, informasjonssikkerhet, systemteori, komplekse systemer
samfunnssikkerhet, VDP::Social science: 200::Economics: 210, informasjonssikkerhet, systemteori, komplekse systemer
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
