Rise and Fall of an Information Technology Outsourcing Program: a qualitative Analysis of a Troubled Corporate Initiative

Methodological Traditions 
Quantitative studies dominate the innovation-diffusion literature applying to information 
technology outsourcing. Past research relied upon deterministic models (Bass, 1969, 2004; 
Davidson & MacKinnon, 1981; Mahajan & Peterson, 1985) to explore macro themes of why 
outsourcing diffused as a business strategy and what firms choose to outsource (Loh & 
Venkatraman, 1992; Hu et al., 1997). Evaluating the effectiveness of these approaches, 
Blaskovich and Mintchik (2011) concluded: 
Research has had a difficult time developing empirically supported frameworks for 
measuring ITO success or failure. Similar to the productivity paradox, it remains unclear 
whether we are unable to measure the results or if ITO fails to deliver the anticipated 
benefits (p. 28). 

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The gap in the literature is to understand how an outsourcing strategy diffuses through an 
organization rather than a quantitative analysis of why and what was outsourced. Adjusting the 
frame from the macro to the local requires a different research approach. Blaskovich and 
Mintchik (2011) reach a similar conclusion: “due to the novel nature of this phenomenon [ITO], 
exploratory case studies that apply grounded theory methodology are warranted to assist with 
generation of hypotheses for subsequent empirical testing” (p. 22). Therefore, this research’s 
departure from the broader, deterministic methodologies of traditional ITO diffusion research 
toward one drawing upon grounded theory methodology in the modes of Strauss and Corbin 
(1998) and Charmaz (2006) is warranted. 
Considering quantitative methodologies of outsourcing diffusion studies. 
Quantitative models dominate the outsourcing diffusion research included in the major ITO 
literature reviews I reviewed (Dibbern et al., 2004; Gonzalas et al., 2005; Lacity, Khan, Yan, & 
Willcoks, 2010). Outsourcing diffusion analysis best aligns with Rogers’s (2003) marketing and 
management tradition of diffusion studies where researchers’ particular interests are predicting 
adoption rates of new products. Given the dominance of quantitative regression models in prior 
ITO diffusion research, is not surprising that fewer than half of the studies in the major ITO 
literature reviews employ qualitative methods. 
The diffusion studies applying to ITO that emerged in the 1990s (Loh & Venkatraman, 
1992; Hu et al., 1997) focused upon the broader proliferation of outsourcing as a business 
innovation versus how the execution of outsourcing strategies diffused within these 
organizations. Loh and Venkatraman (1992) and Hu et al. (1997) framed their contributions to 
the outsourcing and innovation diffusion literature by asking why (outsourcing diffused as a 
business strategy) and what (firms choose to outsource) research questions. The research 

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methodologies employed clearly align with the quantitative, deterministic models (Bass, 1969, 
2004; Davidson & MacKinnon, 1981; Mahajan & Peterson, 1985) dominant in the marketing 
and management research tradition of diffusion studies.
Both Loh and Venkatraman (1992) and Hu et al. (1997) used an extension of the Bass 
(1969) model for forecasting diffusion rates for consumable durables (e.g. household appliances) 
previously discussed. They used the Mahajan & Peterson (1985) diffusion model for analyzing 
the impact of internal, external and mixed communication channels on the spread of an 
innovation over time. When challenging Loh and Venkatraman (1992), Hu et al. (1997) followed 
the Mahajan & Peterson (1985) diffusion models with additional procedures for testing the 
validity of regression models as suggested by Davidson and MacKinnon (1981). 
Mahajan and Peterson (1985) provided multiple variants of their model, e.g. multi-
innovation, multistage, and models accounting for change agent influence, yet all are grounded 
in what the authors refer to as their fundamental “deterministic rate equation” (p. 14) model. 
While deconstructing the statistical analysis performed by Loh and Venkatraman (1992) and Hu 
et al. (1997) is beyond the scope of this study, I specifically highlighted these models to 
acknowledge their strong influence in the largely quantitative and deterministic research methods 
of innovation diffusion studies.