Agent-Based Modeling (ABM)

Bei Mikrosimulationen wird eine empirische Stichprobe (z. B. Haushalte oder Individuen) anhand von Transitionswahrscheinlichkeiten „gealtert“ um ein zukünftiges Sample zu erhalten (siehe Gilbert und Troitzsch 2005, S. 8 und 57–78), beispielsweise um die Veränderung einer Bevölkerung vorherzusagen. Die den Transitionen unterliegenden Prozesse sind dabei inhaltlich von sekundärem Interesse.

Zelluläre Automaten sind Simulation, in der Zellen auf einem Netzwerk (zumeist ein Gitter) lokal interagieren, bspw. indem sie anhand fester Regeln ihren Zustand in Abhängigkeit von den Zuständen der benachbarten Zellen ändern. Auf Aggregatebene erzeugen die oft simplen Regeln solcher Automaten mitunter sehr komplexe Muster, die von der Maserung von Muschelschalen über Schneeflocken bis hin zu sich selbst replizierenden Strukturen reichen können, die teilweise sogar in der Lage sind, Computer zu emulieren.

Objektorientierte Programmierung bezeichnet ein Paradigma, nach dem die Architektur einer Software den Strukturen des Bereichs folgt, für die sie angewendet wird. Während das (alternative) Paradigma der prozeduralen Programmierung ein Programm als Ablauf von Anweisungen begreift und damit eher der landläufigen Vorstellung von Programmierung entspricht, werden Daten und die auf sie angewendeten Funktionen beim objektorientierten Paradigma in Code-Objekten zusammengefasst, die oft den realen Objekten des Anwendungsbereichs entsprechen (z. B. würde eine Bibliothekssoftware eine ausdrückliche Repräsentation von Büchern besitzen). Aus der Interaktion dieser Objekte ergibt sich dann der Programmfluss.

Es sei erwähnt, dass die Ausführung eines Programms ein deduktiver Prozess ist sodass eine generative Erklärung eine deduktive ist (Epstein 2006, S. 11), allerdings unter der Einschränkung dass der Programmcode das Modell korrekt wiedergibt (David et al. 2007). Zudem erfüllen generative Erklärungen das Poppersche Falsifikationskriterium, da die Generierung auch fehlschlagen kann (Epstein 2006, S. 16). Zugleich sind die Erklärungen reduktiv und schließen irreduzible Phänomene aus, da das Makromuster auf die Mikro-Ebene zurückgeführt wird (Epstein 2006, S. 33–34). Für eine Kritik des Ansatzes siehe Grüne-Yanoff (2009), für eine Entgegnung Elsenbroich (2012). Teilweise noch offen ist die Frage, welche Position holistische Elemente bzw. Einflüsse der Makrostruktur auf die Mikro-Ebene einnehmen sollen (Conte et al. 2012, S. 336; Squazzoni 2008, S. 6).

Weitere Attribute sind z. B. Selbstreproduktion (Michel et al. 2009, S. 14), Adaptivität, Heterogenität (Macal und North 2010, S. 153) oder Lernfähigkeit (Macal et al. 2013, S. 11).

Das Modell ist als Java-Applet unter http://​jasss.​soc.​surrey.​ac.​uk/​12/​1/​6/​appendixB/​MillerPage2004.​html zu finden.

Eine ABM-orientierte Einführung in UML gibt Bersini (2012).

Die Forschung zu komplexen Systemen kann hier nicht ausgebreitet werden, für eine allgemeine Einführung siehe Mitchell (2009), für eine sozialwissenschaftliche Perspektive Miller und Page (2007). Grob gesprochen ist ein komplexes System ein System vieler Teile, deren Interaktion stabile Muster auf der Makro-Ebene erzeugt („Sebstorganisation“ bzw. „Emergenz“). Diese Muster sind oft auffallend unabhängig vom konkreten Verhalten der Mikro-Einheiten und für gewöhnlich auch nicht in der Spezifizierung der Einheiten angelegt sondern entstehen vielmehr aus deren Interaktion heraus, was eine reduktionistische Analyse untergräbt (Miller und Page 2007, S. 27). Zudem kann es durch die Interaktion zu schwer vorhersehbarem und mitunter auch sehr dynamischem Systemverhalten kommen. Das Beispiel eines Vogelschwarms verdeutlicht viele Aspekte: In der Beschreibung eines Vogels ist das Konzept eines Schwarms nicht enthalten, ein Schwarm entsteht aus der Interaktion von Vögeln, er besteht unabhängig von einem einzelnen Tier fort und erscheint „im Großen“ als klar abgrenzbares Ganzes, dessen Verhalten in einer eigenen Begrifflichkeit („Tanz der Stare“) beschrieben werden kann.

Ego-Netzwerkdaten sind (zumeist) Surveydaten, bei denen Befragte gebeten werden, nicht nur Auskunft über sich selbst zu geben sondern auch über Personen, mit denen sie in Kontakt stehen, im konkreten Fall der Studie über Menschen, mit denen sie viel über ihnen wichtige Dinge bzw. über Politik sprechen.

Siehe auch die Übersicht des OpenABM-Konsortiums: https://​www.​openabm.​org/​modeling-platforms sowie die dort verlinkten, weiteren Übersichten. Leider wird für die meisten Projekte nicht vermerkt, welche aktiv gepflegt werden und welche „eingeschlafen“ sind sodass der Auswahl einer Plattform auch immer eigene Recherche vorangehen sollte. Hierbei empfiehlt es sich, auch gleich auf die Verfügbarkeit von Tutorials zu achten sowie einer Möglichkeit, bei Fragen andere Nutzer (z. B. über eine Mailingliste) zu kontaktieren.