4. Hard Systems

• Interventionenhabne immer mehr Nebenwirkungen als intendierte Wirkungen

• liegt daran, dass in einem System alles miteinander vernetzt ist -> Wechselwirkungen bestehen , die man gar nicht kennt / deren Wirkung man nicht einschätzen kann

• geht von einem offenen System aus, das man nicht genauer beschriebt

• gibt ein Problem, ein Ziel und Maßnahmen, die man dagegen treffen kann

• Evaluation wirkt auf die Maßnahmen und die Ergebnisse

• sieht das alles linear, nimmt keine spezifischen Wechselwirkungen an

• System ist nicht mehr linear, sondern miteinander verschlungen

• einzelne Teile des Systems stehen miteinander in Wechselwirkung

• Maßnahmen interagieren mit:

  • der Situation

  • anderen Agenten

  • weiteren Maßnahmen

  • den Zielen

• Positives Feedback: System verstärkt sich gegenseitig -> Gegenstand vom System wird mit der Zeit immer mehr

• Negatives Feedback: System fährt sich selbst runter -> sorgt dafür, dass es weniger wird -> ergibt sich dann aus Struktur des Systems heraus

• Kombiniertes Feedback: System hat positives und negatives Feedback

• kann innerhalb der verschiedenen Feedbackschleifen unterschiedliche zeitliche Verzögerungen haben -> Effekte kommen zu anderen Zeiten, hat dann wieder Einfluss auf System

• Evaluation ist Lernen durch Feedback

• sind Computerprogramme zum modellieren

• verbessern mentale Modelle vom System

• sorgen für besseres Grundverständnis von dynamischen Strukturen

• Qualitativ: causal loop diagrams

• Quantitativ: Stock & Flow Modelling

• indem man Struktur von System versteh, kann man Verhalten im System feststellen -> erkennen und verstehen, wie es zu dem Verhalten kommt und was das noch bewirken wird

• hat Zielzustand, an den man sich annähern möchte -> korrigiert so lange, bis man diesen Zustand erreicht hat

• gibt verschiedene Varianten von Zielansteureung

• Maßnahmen wirken mit delay -> kommt erst spät zu einer Verbesserung des Systems

• bis dahin kann sich Zustand vom System schon geändert haben

• gibt dann Overshoot, der sich mit Zeit wieder beruhigt

• gibt begrenzte Kapazität -> ist irgendwann erreicht und dann wird es nicht besser

• begrenzte Kapazität sorgt dafür, dass Wachstum nachlässt

• Kapazität ist begrenzt -> aber durch Delay innerhalb des Systems kommen Maßnahmen zu spät -> es gibt Overshoot

• System kann sich damit arrangieren -> bleibt dann bei dieser vollen Kapazität, System bricht aber nicht zusammen

• Kapazität des Systems wird überschritten -> System kann nicht mher und bricht zusammen

• ab da helfen dann auch Maßnahmen erstmal nichts -> erst in Zukunft

• ist dann neuer, stabiler Systemuzstand

• Elemente erfassen

• Erfassen der Beziehung -> positiver/negativer Einfluss

• Verknüpfung zu Regelkreisen

• Analyse der Regelkreise

• System/Regelkreis kann dann sehr schnell sher groß und unübersichtlich werden

• kommt an Punkt, wo einzelne Interventionen gar nicht megr helfen können -> muss sich von diesem linearen Denken verabschieden

• Erweitern lineare mentale Modelle -> Erkenntnisgewinn

• sind eingängig und nachvollziehbar -> machen System verständlicher

• zeigen Gründe für Policy Resistance (Widerstand gegen Maßnahmen) -> liegen in Feedbackstruktur

• erleichtern Kommunikation

• zu große Komplexität

• kein klares Kriterium für die Vereinfachung -> muss man immer wieder neu entscheiden

• Erlauben keine Simuation -> keine Konstanten, Fluss-Größen, akkumulierende Größen, keine Delays

• geht ums messbar machen von Systemzuständen

• erlauben Simulationen

Flussdiagramme sind wie Badewannen -> es gibt Input, ein Auffangbecken und einen Output

• Stocks

  • repräsentieren Zustand vom System

  • ermöglichen Gedächtnis/Verzögernung

  • Trennen Inflow vom Outflow

  • sind quasi die Badewanne

• Integration

  • Stocks integrieren Flows/fangen flows auf

• Hilfsvariablen/Parameter

  • stehen für externe oder konstante Einflüsse

  • interne Hilfsvariablen können aus System gekürzt werden -> sorgen aber für verstädnlicheres Modell

• exponentielles Wachstum und Zerfall

• S-förmiges Wachstum

• Hysterese/Pfadabhängigkeit -> langes Hängenbleiben im Zustand, dann abrupter Wechsel

• Stocks stellen Delay dar -> erst wenn Stock voll ist, geht es mit System weiter -> dauert ein bisschen

• Pipeline Delays: Outflow = Inflow

• First Order Material Delays: Outflow = Material in Transit/ Average delay time

• Delays im Informationsfluss -> dauert, bis alle Beteiligten die notwendige Information erhalten haben

• gibt Billwhip/Peitscheneffekt

  • wenn es bei Nachfrage eine Schwankung gibt und das nicht alle gleichzeitig merken, kommt es erst zu einer Unterproduktion und dann zu einer Überproduktion ->Beer company

• Programmierung läuft auf Agentenebene

  • interne Regeln steuern Verhalten

  • direkte Interaktion der Agenten

  • direkte Interaktion mit der Umwelt

• unterschiedliche Abstraktionsgrade

  • idealisierte Modelle (wenn…dann Regeln)

  • detailgetreue Modelle

• Individuelle, autonome Einheiten -> handeln nach eigenen Zielen

• sind eingebettet: gibt Umgebung mit eigenen Ressourcen, anderen Agenten, Gefahrenquellen, etc.

• Verhalten sich aktiv und reaktiv -> handeln nach eigenen Zielen, aber reagieren auch auf Umwelt

• haben begrenzte Information und Rationalität

• Umwelt besteht aus:

  • anderen Agenten

  • Ressourcen -> Nahrung, Information

  • Gefahren

  • Begrenzungen

• Darstellungsformen:

  • 2D/3D

  • Netzwerk Topologie

  • frei -> kartesische Koordinate

• sind vielschichtig

• lassen sich nicht so leicht vereinfachen

• Agentenbasiert&Interaktion: Wechselwirkung der einzelnen Teile

• Nichtlinearität: Schmetterlingseffekt, kleine Sachen haben großen Effekt

• Selbstorganisation: System stabilisiert sich von selbst

• Pfadabhängigkeit: Verhalten hängt auch von Vorgeschichte des Systems ab

• Attraktoren: System strebt bestimmte Zustände an

• Emergenz: Verhalten entsteht nicht nur durch Wechselwirkung -> lässt sich nur erklären, indem man sich ganzes System anguckt -> isoliertes Verhalten ist schwierig zu erklären

• Relationaler Forschungsansatz: Verbindungen zwischen der Einheiten stehen im Vordergrund -> nicht die indiviuduellen Attribute

• Netzwerk besteht aus:

  • Einheiten/Knoten

    • Personen

    • Organisationen

    • beides

  • Verbindungen -> Beziehungen zwischen einzelnen Einheiten

• nimmt existierende Daten

• oder interviewt einzelbe Netzwerkmitglieder

• zentrale Fragen:

  • Wer gehört zum Netzwerk

  • Welche Eigenschaften haben Mitglieder

  • Wie hängen si zusammen

• Adjazenz-Matrix

• Adjazenz-Liste

• Knotenbasierte Maße:

  • Exzentrizität: größte Distanz von Knoten u zu Knoten v

    -> beschreibt, wie langsam Knoten Information verbreitet

  • Zentralität/Betweenness

    -> wie viele kürzeste Pfade von Knoten v nach Knoten w führen über u

  • beschreibt, wie zentral der Knoten u für den Informationsfluss ist

• Gesamtnetzwerk-Maße:

  • Durchmesser -> weiteste Distanz im Netzwerk

  • Zentralität/Betweenness -> wie zentralisiert das Netzwerk aufgebaut ist

  • Dichte: wie viele Kanten gibt es -> verglichen mit allen Kanten, die innerhalb vom Modell möglich waren -> ist Verhältnismaß

• Attributbasierte Maße:

  • Zusammensetzung -> Statistik der Mitgliederattribute

  • Homogenität -> Übereinstimmun der Mitgliederattribute

• untersucht ein System sehr ausfürhlich

• möchte Netzwerk verstehen, weniger in Maßzahlen packen

• Menschen konstruieren ihre eigene Wirklichkeit -> durch eigene Konstrukte

• man braucht dafür

  • Elemente: bedeutsame Dinge, Situationen, Personen

  • Konstrukte: Bewertung der Elemente

• wichtigste Operation für die Konstruktsysteme ist die Unterscheidung

• steuern unsere Wahrnehmung

• Menschen streben nach widerspruchsfreien Konstruktsystemen

• Konstrukte werden permanent angepasst

• Störungen entstehen durch zu schnelle Anpassung/Verweigerung der Anpassung

• Range of convenience: Anwendungsbreite/ Allgemeintauglichkeit der Konstrukte

• ist wissenschaftlich fundierte Methode

• untersucht, was in Person vorgeht/ wie Person denkt

• ist das mit der Triadenaufgabe -> was ein Element von den anderen Elementen unterscheidet

• Ergebnis ist “das Grid”

• Anzahl der Konstrukte

• Art der Konstrukte

  • allgemein/spezifisch

  • oberflächlich

  • abhängig

  • affektiv

  • verhaltensbezogen

• Suche nach statistischen Kennzahlen/Werten:

  • Clusteranalyse

  • Faktoren/Hauptkomponentenanalyse

  • manuelle Verfahren -> Differenzsumme

• Suche nach Gesetzen/Regelmäßigkeiten

• besetnfalls so allgemeingültig wie möglich:

  • Elemente aus Chatprotokollen und Interviews

  • Triadenpräsentation

  • Ähnlichkeitsmatrix

  • Netzwerkanalyse

• Humanistische Diagnostik und Therapie

• Psychosomatik -> Körper-/Krankheiterleben

• Markt/Produktforschung

• Politische Psychologie

• systematische Erfassung der Konstruktsysteme

• freie aber strukturierte Methode

• Spanne von ideographisch bis nomothtisch

• psychometrische Gütekriterien sind schwer zu überprüfen

• hoher Zeitaufwadn -> 1,5 Stunden bei offenr/ideographischer Methode

• Verhaltensmuster leiten Wahl der Struktur

• muss Modell testen:

  • Verhaltensreplikation: Wenn Modell das tatsächliche Verhalten nicht hervorbringt, ist es schlechtes Modell

  • Vereinfachung: Elemente entfernen, die das Muster/Systemverhalten nicht zu stark beeinflussen

  • Vorhersage von neuen Mustern und empirische Prüfung

• Modellanalysen, um Modell abzusichern:

  • Sensitivitätsanalyse: Parameter verändern und gucken, wie sich Modellverhalten verändert

  • Unsicherheitsanalyse: gucken, wie sich Modell mit verrauschten Parametern verhält -> entspricht mher der Realität

  • Robustheitsanalyse: Modell mit anderen Varianten des Modells vergleichen

• Sparsamkeit: Modelle müssen die Realität vereinfachen

• Auswahl: es müssen und können nicht alle Elemente berücksichtigt werden -> nur die wichtigen

• reflektive Haltung: Modelle sind dafür da, neue Fragen zu generieren -> ist fürs Hinterfragen

• wollen damit versteckte Annahmen bewusst machen