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Methoden in der Systemwissenschaft

Schritte der Modellbildung

Um ein Modell eines Systems zu erstelllen geht eine Systemwissenschaftlerin im Allgemeinen nach den im folgenden aufgeführten Schritten vor. Am Beispiel des Abschmelzens der Polkappen kannst Du das noch einmal etwas weniger theoretisch nachvollziehen. Ein ganz wichtiger Bestandteil dieser Schrittfolge ist, dass während der Modellierung keiner der Schritte als endgültig abgeschlossen betrachtet werden kann. Denn je nach den Ergebnissen einzelner Schritte kann es notwendig sein, zu einem früheren Schritt zurückzukehren um die Bearbeitung zu ergänzen oder abzuändern.

1. Problemstellung und Modellzweck

   • Mit der Modellierung eines Systems verfolgt ein Systemwissenschaftler einen bestimmten Zweck (oder auch mehrere). Die zu beantwortende Frage und das Ziel der Verwendung eines Modells vorher möglichst genau einzugrenzen, hilft, sich bei der Modellierung auf die wesentlichen Elemente und Prozesse eines Systems zu konzentrieren. So ist es auch möglich, hinterher zu bewerten, ob die Modellierung erfolgreich war, indem sie Antworten auf die Problemstellung liefert.

2. Systemabgrenzung und Definition der Systemgrenzen

   • Je nach Problemstellung und Modellzweck kann eine Systemwissenschaftlerin dann entscheiden, welche Teile der Realität als Elemente des Systems Teil der Modellierung sein sollen und welche Teile der Realität im Modell unnötig sind, weil sie keine Rolle zur Beantwortung der Fragestellung spielen und das Modell nur unnötig kompliziert machen würden.

3. Wortmodell

   • Nun kann es daran gehen, zunächst mit Worten möglichst genau zu beschreiben, was im System passiert, welche Bedeutung einzelne Elemente haben, wie sie zusammenhängen, welche wichtigen Prozesse im System stattfinden.

4. Wirkungsbeziehungen, -struktur

   • Aus dem Wortmodell ergibt sich die oft graphische Darstellung der Elemente des Systems und ihrer Verbindungen. Jedes Elemente wird dabei als ein Kreis dargestellt, jede Wirkung eines Elementes auf ein anderes über eine Verbindungslinie - mit einem Pfeil, der die Richtung der Einwirkung angibt. (Im Fachjargon wird so eine Darstellung auch gerne als Wirkungsgraph aus Knoten (Kreise, Elemente) und Kanten (Linien, Beziehungen) bezeichnet.) Die Wirkungsbeziehungen könnnen nun noch als positiv oder negativ bezeichnet werden, das heißt, ob ein Element fördernd oder einschränkend auf das andere einwirkt. Diese direkte Wirkung eines Elements auf ein anderes wird demnach mit einen Plus- oder Minuszeichen am entsprechenden Pfeil dargestellt. Im fertigen Wirkungsgraphen lassen sich bereits Regelkreise erkennen, welche für das Verhalten des Systems entscheidend sein können.

5. Spezifizierung, Quantifizierung

   • Um das System simulieren (oder zunächst mathematisch analysieren) zu können, müssen nun die Einwirkungen der Elemente aufeinander mit mathematischen Gleichungen eindeutig beschrieben werden. Ein mathematisch vollständiges Modell eines Systems kann ein Systemwissenschaftler mit mathematischen Methoden analysieren, um herauszufinden, welches Entwicklungen des Systems prinzipiell möglich sind. Modelle können aber anstatt mit Gleichungen auch als Regelsystem formuliert werden (z.B. Wenn-dann-Beziehungen).

6. Implementierung eines Simulationsmodells

   • Wenn die eindeutige Spezifikation des Systemmodells vorliegt, kann ein Computermodell erstellt werden, um das System in verschiedenen Situationen zu simulieren.

7. Anfangswerte, Parameter, Szenarien

   • Um ein System zu simulieren - um mit den mathematischen Gleichungen zu rechnen, oder die Regeln auszuführen - muss eine Systemwissenschaftlerin für alle Größen im Modell Zahlenwerte oder Symbole angeben. Dies sind: Anfangswerte für Variablen, die den Zustand der Systemelemente beschreiben; Parameter, die beeinflussen, wie Elemente aufeinander einwirken. Eine Menge bestimmter Werte, die zusammengehörend eine bestimmte Ausgangssituation beschreiben, wird als Szenario beschrieben.

8. Simulation, Ergebnisdarstellung

   • Ein System kann unter verschiedenen Szenarien simuliert werden, um das Verhalten unter unterschiedlichen Bedingungen zu vergleichen.

9. Modellanalyse: Modellverhalten, Sensitivität, Validität

   • Die Analyse eines Modells stützt sich zunächst auf die Beschreibung des Modellverhaltens. Ist das Verhalten mit hinreichend einfachen Gleichungen oder Regeln beschrieben, kann man eine vollständige mathematische/logische Analyse durchführen und das Verhalten des Modell in allen möglichen Situationen beschreiben. Oft jedoch sind bereits einfache Modelle zu komplex für eine analytische Bearbeitung, deshalb kann nur die Simulation verschiedener Szenarien Aufschluss darüber geben, wie sich das System verhält.

   • Die Sensitivitätsanalyse ist ein Verfahren um festzustellen, welches die einflussreichsten Parameter eines Modells sind. Dabei werden die Werte einzelner Parameter in einem bestimmten Bereich gezielt verändert und beobachtet, welche Auswirkungenauf das Systemverhalten sich daraus ergeben.

   • Ein Modell ist immer eine vereinfachende Beschreibung eines realen Systems. Ein valides (=gültiges) Modell gibt das Verhalten des realen Systems möglichst gut wieder. Wenn Beobachtungsdaten zum Verhalten eines Systems in der Realität vorliegen, kann man die Validität eines Modells prüfen, indem man das Verhalten des Modells unter den gleichen Anfangsbedingungen simuliert.

Modellierungsmethoden

Bildquellen:

zelluläre Automaten: Wikimedia Commons, http://commons.wikimedia.org/wiki/Image:2g3_fontaine.gif, licensed under the GNU Free Documentation License, Version 1.2 or any later version published by the Free Software Foundation.