Skip to main content
main-content

Über dieses Buch

Das Handbuch Modellbildung und Simulation in den Sozialwissenschaften bietet in 37 Artikeln einen umfassenden Überblick über sozialwissenschaftliche Modellbildung und Simulation. Es vermittelt wissenschaftstheoretische und methodische Grundlagen sowie den Stand der Forschung in den wichtigsten Anwendungsgebieten.

Behandelt werden realistische, strukturalistische und konstruktivistische Zugriffe auf Modellbildung und Simulation, bedeutende Methoden und Typen der Modellierung (u.a. stochastische Prozesse und Bayes-Verfahren, nutzen- und spieltheoretische Modellierungen) und Ansätze der Computersimulation (z.B. Multi-Agenten-Modelle, zelluläre Automaten, neuronale Netze, Small Worlds). Die Anwendungskapitel befassen sich u.a. mit sozialen Dilemmata, sozialen Normen, Innovation und Diffusion, Herrschaft und Organisation, Gewalt und Krieg.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Einführung und Übersicht

Frontmatter

1. Einführung: Modellbildung und Simulation

Am 1. Oktober 1992 beschloss das Konzil der Deutschen Gesellschaft für Soziologie (DGS), die AG „Modellierung sozialer Prozesse“ in die Sektion „Modellbildung und Simulation“ umzuwandeln und in die DGS aufzunehmen. Die Arbeitsgruppe wie auch die informelle Gruppe “Mathematische Soziologie” (MASO) hatten zuvor im deutschsprachigen Raum die ersten organisierten Zusammenkünfte von SozialwissenschaftlerInnen koordiniert, die eine Herausforderung darin erblickten, soziales Handeln zu modellieren und gegebenenfalls auch zu simulieren.

Nicole J. Saam

2. Modellbildung in den Sozialwissenschaften

Alle Modellbegriffe in den Sozialwissenschaften lassen sich wissenschaftsphilosophisch einordnen, fundieren und hinterfragen. Daher stellt der Beitrag Eckpfeiler der wissenschaftsphilosophischen Auseinandersetzung mit wissenschaftlichen Modellen vor, soweit sie sozialwissenschaftlich relevant sind und zum Verständnis sowie zur Reflexion über sozialwissenschaftliche Modellbildung beizutragen vermögen. Vor diesem Hintergrund legen wir einen Versuch vor, das Forschungsfeld durch zwei übergreifende Zielsetzungen sozialwissenschaftlicher Modellbildung im Sinne einer gestaltgebenden Strukturierung zu systematisieren. Unseres Erachtens lässt sich das Feld durch zwei Scientific Communities beschreiben, für deren Selbstbeschreibung das Konzept der mathematischen Soziologie bzw. die Theorie rationalen Handelns zentral sind. Zur Illustration werden entsprechende Modelle kurz vorgestellt.

Nicole J. Saam, Thomas Gautschi

3. Simulation in den Sozialwissenschaften

Das Kapitel problematisiert das Konzept der Simulation in den Sozialwissenschaften und es wirft aus wissenschaftsphilosophischer Perspektive die Frage auf, was Computersimulationen sind. Es besteht erhebliche Uneinigkeit darüber, wie Simulationen zu beschreiben sind. Sie werden wahlweise als Gedankenexperimente bzw. Experimente besonderer Art betrachtet, oder es wird eine fundamentale Differenz zwischen ihnen und dem Gedankenexperiment bzw. dem Experiment behauptet. Es besteht allgemeine Übereinstimmung darüber, dass Simulationen auf Modellen basieren. Umstritten ist, wie Modelle ihre Erkenntnisobjekte modellieren, bzw. wie sie diese repräsentieren. Relevante wissenschaftsphilosophische Positionen und Diskurse werden vorgestellt und ihre Übertragbarkeit auf sozialwissenschaftliche Simulationen erörtert. Die Ausführungen zu den Zielsetzungen sozialwissenschaftlicher Simulationsstudien sollen zeigen, dass sich die Anwendung der Simulation – aus Sicht ihrer Anwender – nicht hauptsächlich deshalb empfiehlt, weil man damit aufwendige Spezialprobleme lösen kann. Vielmehr werden sehr grundlegende Defizite im Stand der Forschung in den Sozialwissenschaften damit adressiert.

Nicole J. Saam

Metatheorie und Methodologie

Frontmatter

4. Metatheorie und Methodologie der Modellbildung: Realistische Ansätze

Jede realwissenschaftliche Theoriebildung ist auf die (in der Regel formalisierte) Modellierung der sie interessierenden Zusammenhänge angewiesen. Der Sinn der Modellbildung besteht darin, zu diesem Zweck von irrelevanten Faktoren abstrahieren oder sie idealisieren bzw. relevante Faktoren und Zusammenhänge steigern oder übertreiben zu dürfen. Theorien und ihre Modelle stellen die Sachverhalte ihres Wertbereichs demnach nicht ”vollständig“ dar und werden deshalb in der überwiegenden Mehrzahl der Fälle nichtrealistisch und d.h. als Instrumente geordneten theoretischen Denkens, als” Bilder“ oder als” Metaphern“ und” Fiktionen“ gedeutet, die nicht wahrheitsfähig sind. Der nachfolgende Beitrag zeigt,” that a theory may be true even if it is partial and involves idealizations“ (Mäki 1994: 148).

Michael Schmid

5. Strukturalistische Wissenschaftstheorie

Die Vorgehensweise, die elementaren Bestandteile und verschiedene wesentliche Komponenten der strukturalistischen Wissenschaftstheorie werden beschrieben. Die Wissenschaft wird in der elementaren Ebene als eine Gesamtheit von vielen empirischen Theorien angesehen und untersucht. Alle empirischen Theorien haben dieselbe Struktur; sie bestehen aus Klassen von Modellen derselben Art und aus weiteren Gesamtheiten von Entitäten, wie z.B. aus potentiellen Modellen, partiellen Modellen, Nebenbedingungen,

Links

oder aus intendierten Anwendungen. Strukturalistisch werden Modelle symbolisch durch Mengen und durch weitere, formale Methoden dargestellt. Mit Hilfe von empirischen Theorien lassen sich drei weitere Arten von wissenschaftlichen Gebilden in drei Dimensionen analysieren. In der ersten Dimension werden Theorien-Netze, in der zweiten Theorie-Evolutionen und in der dritten Theorie-Holone dargestellt, die alle aus empirischen Theorien zusammengesetzt sind. Zwischen den empirischen Theorien und den komplexeren Konstrukten werden Beziehungen –

Links

und intertheoretische Relationen – verschiedener Arten untersucht. Die Verbindung der Modelle mit Daten und wirklichen Systemen wird in detaillierter Weise beschrieben, ohne die vielen Probleme, die bestehen, zu vernachlässigen. Dieser Artikel konzentriert sich auf Theorien aus den Sozialwissenschaften, insbesondere wird der Computersimulation einen angemessenen Platz eingeräumt.

Wolfgang Balzer, Carlos-Ulises Moulines

6. Konstruktivistische Ansätze

In diesem Artikel soll beschrieben werden, welche konstruktivistischen Ansätze Relevanz für das Modelldenken und Simulationen in den Sozialwissenschaften haben können. Dabei gehen wir in der Strukturierung und Grundlegung unserer Überlegungen von vier Thesen aus: (1) Gegenüber Realismus und Strukturalismus erweisen sich konstruktivistische Ansätze als noch geeigneter, um als Begründungstheorien für Modelldenken und Simulationen herangezogen zu werden. (2) Die Vielfalt konstruktivistischer Ansätze muss hierbei beachtet bleiben, da es durchaus unterschiedliche Begründungen und Anwendungen im Konstruktivismus gibt. (3) Sozial-konstruktivistische Ansätze erscheinen uns in der Entwicklung des Konstruktivismus im Blick auf das Modelldenken und Simulationen in den Sozialwissenschaften als besonders geeignet. (4) Es gibt bisher keinen hinreichend begründeten Diskurs aus konstruktivistischer Sicht für das Modelldenken und Simulationen.

Meike Kricke, Kersten Reich

7. Modellbildung und Simulation: Einige methodologische Fragen

Bevor man sich mit ” Modellbildung“ befasst, ist es erforderlich zu klären, was mit dem unklaren und in vielfältiger Weise verwendeten Begriff des Modells gemeint ist. Es wird im Folgenden zunächst gezeigt, dass unter ” Modell“ u.a. eine Theorie, aber auch ein mathematischer oder logischer Kalkül verstanden wird. Entsprechend werden in diesem Beitrag auch Probleme der Theoriebildung, der Anwendung von Theorien und Formalisierung von Theorien behandelt.

Es geht in diesem Beitrag nicht darum, konkrete sozialwissenschaftliche Modelle oder Simulationen vorzuschlagen oder inhaltlich zu diskutieren. Gegenstand sind methodologische oder, gleichbedeutend, wissenschaftstheoretische Fragen. Diese haben die Praxis der Modellbildung und Simulation und deren kritische Analyse zum Gegenstand. Es wird also

über

Modelle und Simulation gesprochen. So befasst sich die Methodologie mit der Frage, wie Modelle (im Sinne von Theorien) zu beurteilen sind, inwieweit Modelle (verstanden als Formalisierungen) sinnvoll sind oder inwieweit Computersimulationen den theoretischen Fortschritt der Sozialwissenschaften fördern.

Nach der Klärung des Modellbegriffs behandeln wir zunächst die Anwendung von Theorien zur Erkläarung konkreter gesellschaftlicher Sachverhalte. Dabei geht es zunächst um die Erklärung singulärer (konkreter) Ereignisse, sodann um die Erklärung von kollektiven Sachverhalten als Ergebnis individuellen Handelns, d.h. um Mikro-Makro-Erklärungen. Als nächstes fragen wir, wie man sozialwissenschaftliche Theorien kritisieren kann und unter welchen Bedingungen eine Formalisierung von Theorien sinnvoll ist.

Im Mittelpunkt des zweiten Teils dieses Beitrages stehen Simulationen, insbesondere Computersimulationen. Ausgangspunkt ist das bekannte Segregationsmodell von Thomas Schelling, an dem eine Reihe methodologischer Fragen der Computersimulation illustriert und diskutiert werden. Zunächst fragen wir, welcher Zusammenhang zwischen Computersimulationen und „Modellen“ im oben genannten Sinne besteht. Dabei wird insbesondere analysiert, inwieweit mittels Computersimulationen Theorien gestestet werden können, inwieweit es ausreicht, die Ergebnisse von Simulationen und nicht die Prämissen zu prüfen, inwieweit die Annahmen „realistisch“ sein sollten und ob Computersimulationen empirisch getestet werden können. Abschließend wird die Bedeutung von Computersimulationen für die sozialwissenschaftliche Theoriebildung behandelt.

Karl-Dieter Opp

8. Topologie, Metrik und Dynamik bei sozialen und kognitiven Systemen

Die Begriffe der Topologie und Metrik charakterisieren die geometrische Struktur komplexer Systeme, nämlich die Nachbarschaft und Nähe der Systemelemente. Die Dynamik derartiger Systeme wird durch ” algebraische“ Regeln generiert; die topologische Struktur der Systeme gibt dann gewissermaßen die Richtung der Dynamik vor. Diese allgemeinen Charakterisierungen werden durch verschiedene Beispiele konkretisiert: Im ersten Beispiel wird anhand der sog. Ordnungsparameter von Booleschen Netzen gezeigt, inwiefern deren Topologie bestimmte Klassen von Dynamiken und der Informationsverarbeitung bestimmt; das zweite Beispiel modelliert die soziokulturelle Evolution auf der Basis der Theorie sozialer Differenzierung als Entfaltung von räumlichen Dimensionen, die von der metrischen Struktur der einzelnen Gesellschaften determiniert wird; das dritte Beispiel schließlich demonstriert, inwiefern die Informationsverarbeitung in semantischen Netzen ebenfalls von deren Topologie abhängt. Die Dynamik und die Evolution komplexer Systeme sind nicht nur aber wesentlich auch von den Eigenschaften abhängig, die man als geometrische Eigenschaften formal darstellen kann (und muss).

Jürgen Klüver

Methoden und Typen der Modellierung

Frontmatter

9. Deterministische dynamische Systeme

Die Mathematik dynamischer Systeme ist in den letzten Jahrzehnten ein weites Feld mit vielen Spezialisierungen geworden, vor allem durch die Entdeckung der Fraktale. Sie wird meist in der Physik, der Biologie und der Ökonomie angewendet. In diesem Beitrag muss deshalb eine spezielle Auswahl getroffen werden, die sich vor allem daran interessiert, in wie weit spezielle Modelle für sozialwissenschaftliche Fragestellungen interessant sein könnten. Zunächst wird das Thema abgegrenzt und differenziert. Danach erfolgt die Diskussion einiger einschlägiger deterministischer dynamischer Systeme. Dabei werden einige Beispiele behandelt.

Volker Müller-Benedict

10. Stochastische Prozesse und Bayessches Schätzen

Dieser Beitrag gibt eine Einführung in die Beschreibung bzw. Modellierung von zeitlich veränderlichen Vorgängen mittels stochastischer Prozesse. Des Weiteren wird das Schätzen der statistischen Parameter dieser Prozesse mittels des Bayesschen Inferenz-Kalküls diskutiert. Im ersten Teil wird dazu der Begriff des stochastischen Prozesses eingeführt und am Beispiel des Bernoulli-Prozesses verschiedene Möglichkeiten der Darstellung eines Prozesses diskutiert. Es existieren verschiedene natürliche Verallgemeinerungen des Bernoulli-Prozesses hin zu komplexeren Prozessen, wovon in diesem Beitrag Markov-Ketten und Poisson-Prozesse diskutiert werden, da diese grundlegende Basisprozesse der statistischen Modellierung darstellen. Im Anschluss wird wiederum am Beispiel des Bernoulli-Prozesses das Bayessche Schätzen von Parametern eines statistischen Modells erl äutert. Im letzten Teil des Beitrags wird anhand eines nicht-trivialen Beispiels gezeigt, wie diese Methoden in der Praxis angewandt werden können.

Philipp Benner, Stephan Poppe

11. Deskriptive und funktionale Modelle in der statistischen Sozialforschung

Der Beitrag beschäftigt sich mit zwei Arten von Modellen, die in der statistischen Sozialforschung verwendet werden: Deskriptive Modelle, die dazu dienen, tats ächlich beobachtete oder aus Beobachtungen ableitbare Sachverhalte zu repräsentieren; und analytische Modelle, die dazu dienen, in der Form von Regeln formulierbare Hypothesen über Zusammenhänge zwischen Variablen darzustellen und mit Hilfe von Daten numerisch bestimmbar zu machen. Korrespondierend zu dieser Unterscheidung können zwei Arten statistischer Generalisierungen unterschieden werden: Einerseits deskriptive Generalisierungen, die Sachverhalte, die mit den Daten einer Stichprobe ermittelt wurden, für eine korrespondierende Grundgesamtheit verallgemeinern; andererseits modale Generalisierungen, die darauf zielen, Regeln zu begründen, die sich für Voraussagen und Erklärungen eignen. Diese Unterscheidung wird im ersten Abschnitt näher ausgeführt. Der zweite Abschnitt beschäftigt sich kurz mit deskriptiven Modellen, der dritte Abschnitt dann ausführlicher mit analytischen Modellen. Schließlich wird im vierten Abschnitt ausgeführt, dass es bei der Konstruktion statistischer Modelle wichtig ist, auch Zusammenhänge zwischen den jeweils verwendeten erklärenden Variablen explizit zu repräsentieren.

Götz Rohwer

12. Nutzen- und Spieltheorie

Nutzen- und Spieltheorie gehören zu den wichtigsten Handwerkszeugen der Rational-Choice-Theorie (RCT). In der ordinalen Nutzentheorie beschäftigt man sich mit der Frage, unter welchen Bedingungen numerische Repräsentationen von Präferenzrelationen bestehen. Präferenzrelationen sind hierbei eine elementare mathematische Struktur, die traditionell in der RCT dazu verwendet wird, individuelles Handeln zu modellieren. Es zeigt sich, dass die Frage, ob eine numerische Repräsentation individuellen Handelns existiert, in kritischer Weise von der Kardinalität der möglichen Handlungsalternativen abhängt. Ist diese Menge endlich, existiert stets eine solche Repräsentation. Ist diese Menge sehr groß, müssen weitere Voraussetzungen an das modellierte Verhalten gestellt werden, damit eine solche Repräsentation gefunden werden kann. In der kardinalen Nutzentheorie interessiert man sich nicht nur für die Frage, ob irgendeine numerische Repräsentation existiert, sondern man interessiert sich für besonders einfache Repräsentationen, die durch die Betrachtung von Entscheidungen bei Risiko bzw. Unsicherheit motiviert sind. In der nichtkooperativen Spieltheorie betrachtet man Situationen strategischer Interdependenz, an denen rationale Akteure beteiligt sind. Diese Theorie beruht in hohem Maße auf der Entscheidungs- und Nutzentheorie. Das zentrale Konzept der nichtkooperativen Spieltheorie sind sogenannte Lösungskon- zepte, die spezielle Konfigurationen der Handlungen der beteiligten Akteure als besonders kennzeichnen. In Anwendungen der nichtkooperativen Spieltheorie können derartige spezielle Konfigurationen als Vorhersage dessen, was in einer sozialen Situation geschehen wird, verwendet werden. Die kooperative Spieltheorie beschäftigt sich mit der Charakterisierung von gewissen Verteilungsregeln. Derartige Regeln beschreiben zum Beispiel wie Allokations probleme auf vernuänftige Art und Weise gelöst werden können. Die kooperative Spieltheorie kann deshalb in vielen Anwendungen im Sinne einer Sozialtechnologie eingesetzt werden. Daruüberhinaus eignet sich die Theorie auch für die Erklärung und Vorhersage sozialer Phänomene.

Andreas Tutić

13. Entscheidungshandeln und Fuzzy-Logik

Der vorliegende Beitrag diskutiert verschiedene Handlungstheorien ausgehend von der Komplexität und Algorithmisierbarkeit des Handelns. Im Anschluss daran wird gezeigt, dass das soziologische Glaubensbekenntnis an die scheinbar notwendige Dichotomisierung die mögliche Modellierung höherer Komplexität des Entscheidungshandelns blockiert. Als Alternative wird die handlungstheoretische Modellierung mittels Fuzzy-Logik vorgeschlagen: Diese bietet eine logische Grundlage zur Modellierung des Entscheidungshandelns auf einem hohem Komplexitätsniveau durch die Berücksichtigung gemischter, üblicherweise in der Soziologie analytisch scharf getrennter Handlungsorientierungen und zugleich die technische Grundlage, um in der Modellierung einen hohen Grad der Algorithmisierung zu erreichen.

Thomas Kron, Lars Winter

14. Evolutionäre Spieltheorie

Die Evolutionäre Spieltheorie schließt die Lücke zwischen einerseits dem perfekt rationalen Ansatz der nicht-kooperativen Spieltheorie und andererseits einem die strategischen Aspekte ignorierenden rein naiven Ansatz. Die Evolutionäre Spieltheorie nutzt dazu unterschiedliche Ansätze, aus früheren strategischen Situationen zu lernen und sich den veränderten Rahmenbedingungen anzupassen. In der Regel stehen dabei eher die langfristigen stabilen Zustände im Fokus. Damit eignet sie sich nicht zuletzt auch dazu, aus unter Umständen mehreren unterschiedlichen Gleichgewichten der nicht-kooperativen spieltheoretischen Analyse plausiblere Gleichgewichte auszuwählen. Somit steht sie auch keineswegs im Widerspruch zum rationalen Ansatz, sondern unterstützt ihn tendenziell.

Im Folgenden sollen die wichtigsten Ansätze der Evolutionären Spieltheorie angedeutet werden. Das Gebiet ist zu weit um es hier umfassend darzustellen. Der interessierte Leser findet aber eine ausgezeichnete umfangreiche Einführung etwa in Sandholm (2011).

Erwin Amann

15. Modellierungskonzepte der Synergetik und der Theorie der Selbstorganisation

In der heutigen Forschungslandschaft von Modellbildung und Simulation in den Sozialwissenschaften finden sich viele Modelle, deren Wurzeln in der Physik liegen. Gebiete wie

Econophysics

oder

Sociophysics

tragen diesen Bezug in ihrem Namen. Bei der Modellbildung steht in der Regel der erkenntnistheoretische Gewinn eines spezifischen Modells im Vordergrund, nicht aber die Beschreibung des erkenntnistheoretischen Rahmens, auf dem eben diese Art von Modellbildung beruht. Das macht es so schwierig, Modelle ineinander zu übersetzen, oder sich neue Arten von Modellen anzueignen. In einem relativ jungen Fachgebiet wie der Modellierung sozialer Systeme kann dies zu einer Isolation von Richtungen und zu einer Redundanz von Modellen führen, die einem Wissenszuwachs im Wege stehen kann. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die Ideengeschichte der Modellierung sozialer Prozesse aus physikalischer Sicht. Warum Physiker sich berufen fühlen, soziale Prozesse zu beschreiben, lässt sich ohne Kenntnis eines Paradigmenwechsels innerhalb der Physik nicht verstehen. Darum beginnen wir mit einem kurzen Abriss der frühen Wurzeln der Physik der Selbstorganisation, stellen im weiteren verschiedene Schulen innerhalb der Physik dar und beleuchten den interessanten und widerspruchsvollen Weg von einer Physik der Selbstorganisation zu einer Theorie der Selbstorganisation sozialer Prozesse. Als Beispiel von Strukturbildung stellen wir das Phänomen des Neuen in den Mittelpunkt und beleuchten die Frage, wie sich Neues gegen bestehende Strukturen durchsetzen kann. Wir stellen eine Modellklasse vor, die solche Strukturveränderungen behandelt. Das Ende dieses Beitrages bildet ein Evolutionsspiel – Evolino –, das Grundlagen von geometrisch-orientierten Evolutionstheorien (G_O_E_THE) einer breiteren Leserschaft vermitteln will.

Werner Ebeling, Andrea Scharnhorst

Simulationsansätze

Frontmatter

16. Mikrosimulationsmodelle

Mikrosimulationsmodelle sind in den Sozialwissenschaften, trotz ihrer relativ langen Geschichte, ein sehr selten eingesetztes Instrument zur Analyse gesellschaftlicher Prozesse. Vordergründig werden sie als politisches Beratungsinstrument eingesetzt, welches zukünftige gesellschaftliche Entwicklungen in Form von Szenarien schätzt und so politische Entscheidungsträger bei der Vorbereitung politischer Reformen unterstützen soll. Diese Anwendung erklärt vielleicht auch die Skepsis, die Mikrosimulationsmodellen entgegengebracht wird, bzw. die Tatsache, dass solche Modelle, mit wenigen Ausnahmen, im soziologischen Diskurs so gut wie nicht verwendet werden. Der vorliegende Beitrag verfolgt somit zwei Ziele: Zum einen werden wir einen ausführlichen Überblick über die theoretische und methodische Konzeption von Mikrosimulationsmodellen geben und einige praktische Beispiele aufzeigen. Zum andern möchten wir mit diesem Überblick zu einer tiefer gehenden Auseinandersetzung mit Mikrosimulationsmodellen anregen und für ihren Einsatz innerhalb des wissenschaftlichen Diskurses werben. Wir beginnen mit einem kurzen historischen Rückblick, um die bereits Jahrzehnte zurückliegende Genese dieses Ansatzes aufzuzeigen. Daran anschließend folgt ein Überblick über die methodologischen Grundlagen der Mikrosimulation und deren Abgrenzung gegenüber den aktuell eher verbreiteten agentenbasierten Simulationsmodellen. Ferner beschreiben wir die typischen Strukturmerkmale von Mikrosimulationsmodellen sowie unterschiedliche Modellierungsansätze und stellen die bekanntesten Simulationsmodelle sowie deren Anwendungsgebiete vor. Ebenso zeigen wir auf, wie die aus diesen Modellen resultierenden Ergebnisse zu interpretieren sind und was bei deren Interpretation berücksichtigt werden muss. Der Beitrag schließt mit einer Diskussion, in der wir sowohl die Vorteile der Mikrosimulation erörtern als auch deren Anwendung kritisch reflektieren.

Marc Hannappel, Klaus G. Troitzsch

17. Multi-Agenten-Modelle

Multi-Agenten-Modellierung ist eine Form der Computermodellierung die darauf abzielt zu erklären, wie soziale Phänomene aus dem komplexen Zusammenspiel interdependenter Individuen entstehen. Der vorliegende Beitrag gibt eine kurze Einführung in die Grundlagen sozialwissenschaftlicher Multi-Agenten-Modellierung. Wir besprechen dabei wichtige Modellierungsentscheidungen und Modellierungsalternativen. Am Anwendungsbeispiel der Erklärung von Meinungsdiversität wird illustriert, wie Simulationsexperimente mit einem Multi-Agenten-Modell und inhaltliche sozialwissenschaftliche Theoriebildung aufeinander bezogen werden können. Auf Basis der Programmiersprache NetLogo legen wir das Modell als einfaches Beispielprogramm vor. Abschließend werden methodologische Prinzipien und Probleme der Multi-Agenten-Modellierung besprochen und Hinweise auf weiterführende Literatur gegeben.

Andreas Flache, Michael Mäs

18. Zellularautomaten

Zellularautomaten sind dynamische mathematische Systeme, die durch eine rekursive Folge diskreter Systemzustände gebildet werden. Die Zellularautomaten bestehen typischerweise aus einer Menge von Elementen mit definierten Zuständen, Zellen genannt, die in einem ein- oder mehrdimensionalen Gitter angeordnet und durch lokale Interaktionsregeln mit den Zellen in einer definierter Nachbarschaft verknüpft sind. Die Folgezust ände werden durch Anwendung der Interaktionsregeln auf die aktuellen Zustände der Zellen generiert. Zellularautomaten können komplexe Dynamiken aufweisen, die sich als Selbstorganisation des Systems aufgrund der Interaktionen auf der Ebene der Zellen manifestiert. Zellularautomaten sind wegen ihrer mathematischen und programmiertechnischen Einfachheit früh durch das vom Mathematiker John Horton Conway 1970 erfundene

Game of Life

sowie die mit ihnen entwickelten Artificial Life Szenarien populär geworden. Ihre mathematischen Eigenschaften sind vor allem durch die Arbeiten des Physikers Stephen Wolfram relativ gut bekannt. Zellularautomaten fanden anfangs vor allem in vielen Varianten in den Naturwissenschaften breite Anwendung zur Simulation von bottom-up-Modellen. Sie stellten sich aber auch als hervorragende Methode zur Simulation sozialer Prozesse heraus. So kann die Dynamik von Kollektiven sozialer Agenten unmittelbar in Zellularautomaten umgesetzt werden, sofern die typischen Bedingungen der Zellularautomaten, nämlich homogene lokale Umgebungen und gleichartige, umgebungsabhängige Interaktionsregeln, zutreffen. Die Vorteile von sozialwissenschaftlichen Simulationen mit Zellularautomaten liegen in der Modellierung von Makroeffekten auf Grund von Interaktionen auf der Individualebene, der Darstellung emergenter räumlicher bzw. topologischer Strukturen bei der Selbstorganisation sowie in ihrer Anschaulichkeit in Ansatz und Ergebnissen. Zellularautomaten sind eine nützliche Methode zur Entwicklung und Überprüfung theoretischer Annahmen über die Selbstorganisation von Individuen und deren kollektive Auswirkungen.

Jörn Schmidt

19. Modellierung sozialer, kognitiver und ökonomischer Prozesse durch Neuronale Netze

Dargestellt werden die allgemeinen Eigenschaften und die wichtigsten Typen neuronaler Netze hinsichtlich ihrer Informationsverarbeitung und ihres Lernverhaltens. Dies wird konkretisiert anhand von fünf verschiedenen Anwendungsbeispielen.

Christina Klüver

20. Zufallsnetze und Small Worlds

Netzwerk-Forschung kann Sozialwissenschaften und Naturwissenschaften näher zusammen bringen, durch empirische Beobachtungen oder durch die hier betonte Simulierung von Modellen. Diverse Netzwerke werden vorgestellt, mit Betonung der skalenfreien Barab´asi-Albert-Netze einschließlich eines Fortran-Programms. Interdisziplinäre Forschung wird erwähnt. Ausgewählte Anwendungen und ein Anhang zur Perkolation beenden die Übersicht.

Dietrich Stauffer

Themenbereich Soziale Ordnung und Strukturen

Frontmatter

21. Social Dilemmas and Cooperation

Social dilemmas (sometimes referred to as “problems of collective action”, “tragedy of the commons”, or “public goods problems”) are situations with strategically interdependent actors such that individually rational behavior leads to an outcome that is less desirable for each actor than had they cooperated. In this chapter, we provide an overview of models of social dilemmas and cooperation in social dilemmas that use game-theoretic tools. We first review examples of social dilemmas and formal modeling of such dilemmas. We distinguish between dilemmas that involve two actors and those that can involve more than two actors. We also discuss why the conceptualization of “social dilemma” is “theory dependent”. Second, we review mechanisms that can induce cooperation in social dilemmas. Cooperation of rational actors in a social dilemma requires that the dilemma is “embedded” in a more complex game. We discuss models for different types of embeddedness. The chapter likewise includes a sketch of models of cooperation based on social preferences and of simulation studies as an alternative to game-theoretic analysis.

Werner Raub, Vincent Buskens, Rense Corten

22. Soziale Normen

Soziale Normen sind gemeinsam geteilte Erwartungen, dass in bestimmten Situationen ein bestimmtes Verhalten gewählt werden soll und dass abweichendes Verhalten mit Sanktionen beantwortet wird. Normen lösen bestimmte Verhaltensregelm äßigkeiten in wiederkehrenden Situationen aus. Obwohl es auch eine Reihe weiterer Modellierungsinstrumente gibt, stellt dieser Beitrag ausschließlich Grundideen und Ergebnisse entscheidungs- und spieltheoretischer Modelle sowie entsprechender Simulationsstudien vor. Zunächst wird ein knapper Überblick zu begrifflichen Fragen gegeben. Die beiden am weitesten verbreiteten Definitionen des Normbegriffs werden kurz charakterisiert und diskutiert. Ausführlich erläutert werden einige wichtige Aspekte und Ergebnisse spieltheoretischer Modelle. Ein dominanter Ansatz ist die Konzipierung und Erklärung sozialer Normen über wiederholte Spiele. Eines der grundlegenden Folktheoreme der Theorie wiederholter Spiele wird in einer vereinfachten Fassung vorgestellt. Die Folktheoreme können grundsätzlich dazu dienen, Bedingungen für die Lösung des Problems der Kooperation zweiter Ordnung (unter welchen Bedingungen sind Akteure bereit, Kosten für die Sanktionierung abweichenden Verhaltens aufzuwenden?) aufzuzeigen. Die Analyse wiederholter Spiele erlaubt die Formulierung empirisch prüfbarer Hypothesen über Wirkungen verschiedener Parameter (z.B. ” Schatten der Zukunft“) und sozialstruktureller Randbedingungen auf die Durchsetzung sozialer Normen. Neben wiederholten Interaktionen verweisen spieltheoretische Modelle auf weitere Mechanismen, zum Beispiel spezielle Präferenzstrukturen. In der spieltheoretischen Literatur vorgeschlagene alternative Gleichgewichtskonzepte werden ebenfalls vorgestellt. Simulationsstudien haben ein breites Spektrum von sozialstrukturellen Randbedingungen und auch alternativen Verhaltensannahmen bis hin zu evolutionären Mechanismen der Gleichgewichtsauswahl einbezogen. Ein Kernproblem, das untersucht wurde, ist auch hier die Lösung des Problems zweiter Ordnung oder der Entstehung von Normen, die durch die Normadressaten selbst sanktioniert werden. Es gibt unterschiedliche evolutionäre Erklärungen solcher Normen, wobei unter anderem Gruppenselektion diskutiert wird. Simulationen beziehen auch Wirkungen verschiedener Formen der Einbettung in soziale Netzwerke und unbeabsichtigte Effekte bei der Normentstehung mit ein.

Andreas Tutić, Johannes Zschache, Thomas Voss

23. Social Networks

Social networks affect individual behavior as well as social phenomena. Conversely, when actors can choose with whom to interact, social networks are also themselves affected by individual behavior. This chapter provides an overview of two main classes of formal theoretical models for the analysis of network effects and network formation, namely, game-theoretic models and agent-based simulation models. We first discuss models in which networks are assumed to be exogenous and focus on network effects. More specifically, we focus on models predicting effects of social networks on behavior in social dilemmas. Second, we summarize main approaches to network formation and the dynamics of networks. Third, we review models on the co-evolution of networks and behavior that provide an integrated analysis of network formation and network effects, again focusing on social dilemma problems. The chapter ends with an evaluation of the state of the art of theoretical models for social networks, including open problems and suggestions for future research.

Vincent Buskens, Rense Corten, Werner Raub

24. Informationen und Signale

Die Analyse strategischer Interaktionen zwischen zwei oder mehreren Spielern erfordert eine detaillierte Beschreibung der zu untersuchenden Situation. Dabei sind Annahmen über die Informationsstruktur der Situation wegen ihres Einflusses auf den Spielausgang von zentralem Interesse. Dieser Handbuchbeitrag bespricht, unter der Annahme rationaler Akteure, die Bedingungen und Konsequenzen unterschiedlicher Kategorisierungen von Information und die entsprechenden Spiele der nichtkooperativen Spieltheorie. Im Fokus steht dabei die Unterscheidung in Situationen mit symmetrischer und asymmetrischer Information. Eine wichtige Klasse von Spielen mit asymmetrischer Information sind Signalspiele, da sie empirische Situationen sehr treffend charakterisieren. Nach einer Einleitung in die Thematik diskutiert der Handbuchartikel die Annahmen zur Rationalität der Spieler, gefolgt von einer ausführlichen Diskussion verschiedener Informationsstrukturen und ihre typischen Spiele. Ein Abschnitt zu Signalspielen soll den kurzen Überblick zu Informationen und Signale abschließen.

Thomas Gautschi

25. Reziprozität und Reputation

Dieser Beitrag gibt eine Übersicht über den aktuellen Forschungsstand zur Modellierung von Reziprozität und Reputation. Er beginnt mit einer Begriffsklärung. Reziprozität wird als ein gegenseitiger, konditionaler Austausch von Ressourcen definiert. Spezifischere Formen von Reziprozität werden nach der Motivation, dem Adressaten und der Art des Austauschs unterschieden. Durch diese Kriterien können positive und negative, direkte und indirekte, sowie strategische und altruistische Reziprozität unterschieden werden. Es werden auch synonyme Begriffspaare wie spezifische und generalisierte oder schwache und starke Reziprozität besprochen und eingeordnet. Reputation wird in diesem Beitrag als eine spezifische Variante von indirekter Reziprozität betrachtet, bei der die Information über die vergangene Kooperationsneigung eines Akteurs von einem Dritten stammt.

Anschließend wird in die Modellierung von Reziprozitüt eingeführt. Hierbei steht ein sequentielles Gefangenendilemma als Modell reziproker Tauschhandlungen im Vordergrund. Anhand dieses Modells werden zunächst Mechanismen zur Entstehung und Stabilisierung von strategischer Reziprozität, also von Tauschhandlungen unter eigeninteressierten Akteuren, besprochen. Es werden der Schatten der Zukunft, Reputation und Netzwerkreziprozität erläutert. Für jeden Mechanismus wird gezeigt, dass sich die Bedingung für das Senden von Ressourcen und die Erwiderung darauf auf eine erstaunlich einfache Formel reduzieren lasst: Die Wiederholungswahrscheinlichkeit zukünftiger Interaktionen, der Bekanntheitsgrad der Reputation oder die durchschnittliche Zahl von Netzwerknachbarn muss jeweils das Verhältnis von Kosten und Nutzen reziproken Verhaltens übersteigen.

Im Anschluss werden Modelle zur Entstehung altruistischer Reziprozitaät diskutiert. Es werden Modelle genetischer bzw. sozialisierter Prädisposition für Altruismus besprochen und daraufhin gezeigt, dass in menschlichen Gesellschaften insbesondere die Emotion der Ungleichheitsaversion altruistische Reziprozität erklären kann. Es zeigt sich, dass auch die Entstehung von altruistischer Reziprozität durch erstaunlich einfache Formeln erklärt werden kann. Erstens kann der Empfänger durch eine ausreichend hohe Scham, die das Verhältnis von Kosten und Nutzen seiner unerwiderten Leistung übersteigt, zu einer reziproken Leistungserwiderung motiviert werden. Zweitens kann der Sender die Erwiderung seiner Leistung durch altruistische Strafen erzwingen. Die Bedingung hierfür ist, dass sein Neid auf den bessergestellten, unkooperativen Empfänger das Verhältnis zwischen seinen Strafkosten und dem Strafmaß des Empfängers übersteigt.

Der Beitrag schließt mit einer Diskussion empirisch relevanter Mischformen strategischer und altruistischer Reziprozität, sowie kommentierten Literaturempfehlungen.

Roger Berger, Heiko Rauhut

26. Fairness

Die Fairnessnorm wird als eine der grundlegenden gesellschaftlichen Regeln für menschliches Entscheidungsverhalten betrachtet. Im folgenden Beitrag werden nach einer kurzen Einführung zunächst klassische moralphilosophische Auffassungen skizziert und grundlegende Vorstellungen über Gerechtigkeit und Fairness präsentiert. Dabei werden insbesondere distributive Fairnessprinzipien erläutert. Die empirische Evidenz zeigt, dass die Auswahl von Fairnessprinzipien und die Entscheidung, ob eine Fairnessnorm befolgt wird, kontextabhängig ist. Im Beitrag wird daher auch auf die Frage eingegangen, welche Motive von Akteuren ursächlich für die Befolgung einer Fairnessnorm sind. Es werden in diesem Zusammenhang Geltungsbedingungen und Entstehungsmechanismen für prosoziales Verhalten erörtert. Zur theoretischen Fundierung normorientierten Verhaltens wurden in den letzten beiden Dekaden Erweiterungen nutzentheoretischer Konzepte vorgeschlagen, die neben selbstinteressierten Präferenzen von Akteuren auch soziale Präferenzen berücksichtigen. Vorgestellt werden dabei nutzentheoretische Modelle, die sich mit egalitären Verteilungsprinzipien beschäftigen. Im Anschluss wird empirische Evidenz zur Fairnessnorm präsentiert, wobei insbesondere auf die Evidenz distributiver Fairnessprinzipien eingegangen wird und auf die Robustheit der Fairnessnorm im Rahmen experimenteller und feldexperimenteller Studien.

Sonja Pointner, Axel Franzen

27. Kommunikation

Kommunikation ist eine der zentralen sozialen Gegebenheiten menschlicher Gesellschaften und daher unverzichtbarer Bestandteil der Modellierung vieler sozialer Phänomene. Dabei ist die erste Frage die nach den Möglichkeiten der Modellierung von Kommunikation selbst. Neben dem von Shannon & Weaver entwickelten technischen Kommunikationsmodell, hat die soziologische Theorie in erster Linie drei weitergehende Modelle von Kommunikation anzubieten: Kommunikation als soziale Handlung, Kommunikation als symbolische Interaktion und Kommunikation als systemischer Zusammenhang. An die Vorstellung dieser grundlegenden Modelle (1) schließen dann Einschätzungen zu den Implikationen dieser Modelle für die Simulation an (2). Danach soll der Fokus etwas erweitert werden auf Modelle von Kommunikationszusammenhängen, wobei sich der Beitrag vor allem auf die Modellierung von Kommunikationsnetzwerken konzentrieren wird (3), da man hier nicht direkt von der Ebene des Kommunikationsbegriffs auf die Ebene der Gesellschaft springen muss, sondern eine Form der Modellierung mittlerer Reichweite realisieren kann. Schließlich sollen einige abschließende Bemerkungen zur Simulation von Kommunikationsprozessen angefügt werden (4).

Marco Schmitt

28. Herrschaft und Organisation

Da Organisationen ein zentrales Kooperations- und Herrschaftsinstrument in modernen Gesellschaften sind, hat eine sozialwissenschaftliche Analyse ihrer sozialen Mechanismen hohe gesellschaftliche Relevanz. Essentiell ist die Frage, wie Organisationen Herrschaft und Entscheidungsregelungen begründen und in die Tat umsetzen und welche Folgen und Wechselwirkungen die mit den Regelungen einhergehenden Handlungsanreize haben. In diesem Beitrag werden ausgehend von der Darstellung der Perspektive der Rational Choice-Theorie auf Organisationen konkrete Handlungsprobleme umrissen. Grundlegend ist die Frage, wann eine Organisation und wann andere Formen wie Märkte oder soziale Netzwerke als Koordinierungs- und Steuerungsinstrument eingesetzt werden, in denen Herrschaft weniger bedeutend ist. Aber auch die Mechanismen der Koordination innerhalb von Organisationen werden diskutiert. Gerade die theoretisch und analytisch schwer zu fassenden interdependenten Prozesse in Organisationen können mit Simulationen und Computermodellen untersucht werden. Diese Methodik hat den Vorteil, komplexe soziale Systeme mit nichtlinearen Verlaufsmustern und feedback-Prozessen abbilden zu können. Ausgewählte Beispiele werden skizziert, um die Vorgehensweise und den Nutzen dieser Studien zu verdeutlichen. Als Resümee stellen wir fest, dass dieses Themenfeld noch viele Fragen bereithält, die in Simulationsstudien untersucht werden könnten.

Martin Abraham, Monika Jungbauer-Gans

29. Wählerverhalten und Parteienwettbewerb

Dieses Kapitel stellt die formalisierten Theorien der Wahlforschung zu den Fragen der Wahlteilnahme, der Wahlentscheidung und des Parteienwettbewerbs vor. Für diese Fragen werden sowohl die konventionellen entscheidungs- und spieltheoretischen Modelle als auch die formalen Modelle mit einer numerischen Lösung vorgestellt.

Susumu Shikano

Themenbereich Sozialer Wandel

Frontmatter

30. Innovation

Dieser Beitrag gibt eine Übersicht über die wichtigsten Forschungslinien zum Thema Innovation sowohl in der Ökonomie als auch allgemein in den Sozialwissenschaften unter Berücksichtigung der historischen Wurzeln heutiger Ansätze.

Leitende Aspekte, die durch den Text führen, sind dabei die Strukturen und Dynamiken des kollektiven Innovationsprozesses unter heterogenen Akteuren sowie die Rolle von Unsicherheit für den Innovationsprozess und seine Modellierung.

Der Artikel startet mit einigen allgemeinen und systematischen Überlegungen zur Modellierung von Innovation. Unter Zugrundelegung des kollektiven, oft auch „systemisch“ genannten Innovationsprozesses wird die Frage diskutiert, ob Netzwerke und Systeme das Gleiche sind und ob bzw. wann man in den Sozialwissenschaften überhaupt vom Vorliegen von „Systemen“ reden kann. Die Vorabklärung dieser allgemeinen Fragen ist wichtig, da deren Beantwortung Konsequenzen für die Modellierbarkeit von Innovation (Innovationssystemen, Innovationsnetzwerken) hat: Hier will man schließlich ein sozialwissenschaftliches „System“ mit Hilfe eines technischen Systems abbilden und systemtheoretische Konstrukte aus der realen in die Modellierungswelt übertragen.

Es folgen Ausführungen zu historischen und kontextuellen Aspekten der Modellierung von Wissensentstehungs- und -ausbreitungsprozessen in der Volkswirtschaftslehre: Hier wird vor allem die Rolle von Unsicherheit im Innovationsprozess thematisiert und das Entstehen der modernen Innovationsökonomik entlang der Problematik von Wissensmodellierung verfolgt.

Bezüglich konkreter Modellierungsansätze wird abschließend gezeigt, wie Netzwerkanalysen und das agentenbasierte SKIN-Modell (Simulating Knowledge Dynamics in Innovation Networks) auf die aufgezeigten Probleme Bezug nehmen und sowohl den kollektiven Innovationsprozess als auch die Rolle von Unsicherheit in der Wissensentstehung modellierungspraktisch umsetzen. Der Beitrag endet mit einem kurzen Ausblick auf die Chancen und Mäoglichkeiten der Modellierung von Innovation.

Petra Ahrweiler, Andreas Pyka

31. Modelle sozialer Diffusion

Modelle sozialer Diffusion befassen sich mit der Ausbreitung von Neuerungen, technischen Innovationen (siehe auch den Beitrag von Ahrweiler & Pyka in diesem Handbuch), Ideen, Informationen, Meinungen, Gerüchten usw. Sie sind eng verwandt mit Modellen in der Epidemiologie, die die Ausbreitung von Krankheiten beschreiben. Soziale Diffusion basiert auf Kontakten zwischen Personen, erfolgt durch Imitation (Tarde 1890j siehe auch den Beitrag von Keuschnigg in diesem Handbuch) oder durch Kommunikationsmedien. Nicht nur Personen können als Einheiten der Analyse gelten, sondern auch Organisationen, Unternehmen oder Staaten. Je nach Art des Diffusionsprozesses werden spezifische Modelle benötigt, die mit dem empirischen Verlauf möglichst gut übereinstimmen und eventuell Prognosen erlauben. Ob ein Modell einen Prozess näherungsweise beschreiben kann, lässt sich empirisch testen; die Parameter eines Modells können mit statistischen Methoden geschätzt werden. Wir behandeln in diesem Artikel die Entwicklung der Modelle (Teil 1), die grundlegenden Modelle (Exponentialmodell und logistisches Modell in Teil 2), einige spezifische Modelle (Bass-Modell, Hernes-Modell u.a. in Teil 3) und einige Modellerweiterungen (allgemeines Diffusionsmodell, stochastische Modelle, Pfadabhängigkeit in Teil 4).

Andreas Diekmann

32. Imitation und Konformität

Ausgehend von einer Klassifikation unterschiedlicher Imitationsmotive werden in Abgrenzung zum diffusionstheoretischen Ansatz zwei Erklärungsmodelle von Konformität besprochen. Das Schwellenwertmodell führt die Übernahme von Verhaltensweisen Anderer auf die Existenz positiver Netzwerkeffekte zurück, wobei vollständig informierte Akteure die eigene Aktivierung von der Zahl bereits handelnder Populationsmitglieder abhängig machen. Demgegenüber begründet das Herdenmodell Imitation mit dem Wnnsch nach Entscheidungssicherheit. Die Anpassung des eigenen Verhaltens an eine Mehrheitsentscheidung wird hier als Orientierungshilfe in Situationen mit unbekannten Handlungserträgen interpretiert. Die zugrundegelegten Interaktionsstrukturen implizieren soziale Dynamik.en, deren Ergebnisse ohne Kenntnis einzelner Parameterwerte – wie der Verteilung individueller Schwellen oder der Reihenfolge empfangener Signale - nicht vorherzusagen sind. Dabei ermöglichen beide Prozesse die Verbreitung sozial wünschenswerter Neuerungen, sie können allerdings auch fehlgeleitete Konformität oder soziale Stagnation auslösen. Die theoretische Darstellung wird jeweils beispielhaften Ergebnissen aus Simulationsstudien gegenübergestellt. Abscbließend wird die Brauchbarkeit des Herdenmodells zur Erklärung von Konformität in Finanzmärkten untersucht.

Marc Keuschnigg

33. Kollektivverhalten

Der vorliegende Artikel ist bemüht, drei Bereiche besonders zu betonen. Erstens geht es in diesem Beitrag konzeptionell darum, die allgemeinen Bedingungen für Prozesse kollektiven Verhaltens zu spezifizieren wie auch die notwendigen Voraussetzungen zu identifizieren, die für eine Modellierung kollektiven Verhaltens erforderlich sind. Zweitens vermittelt der Artikel einen Überblick zu den vorhandenen Modelliertmgen von Prozessen kollektiven Verhaltens, wobei synergetische Ansätze besonders hervorgehoben werden. Und drittens werden einige Ausblicke in neuartige gesellschaftliche Entwickhmgen des Kollektivverhaltens skizziert sowie mögliche Erweiterungen im Spektrum der Modellierung kollektiven Verhaltens aufgezeigt. Insgesamt soll der Artikel dazu beitragen, die zentrale Rolle von Prozessen des kollektiven Verhaltens sowohl gesellschaftstheoretisch ale auch modellierungsmäßig herauszustreichen.

Günter Haag, Karl H. Müller

34. Modelle sozialer Beeinflussung

Soziale Beeinflussung ist ein alltäglicher Prozess im sozialen Leben von Menschen und somit ein klassischer Gegenstand von sozialwissenschaftlicher Forschung. In den vergangen Jahren hat sich darüber hinaus eine reiche Literatur zu formalen Modellen von Beeinfiussungsdynamik.en entwickelt. Mit diesen Modellen wird untersucht, welche Konsequenzen wiederholte Beeinflussung zwischen Individuen auf kollektive Prozesse hat. Beispielsweise wurden Hypothesen dazu entwickelt, unter welchen Bedingungen in einem Netzwerk ein Konsens entsteht, wann kulturelle Diversität entstehen und stabil bleiben kann, wann Meinungsverteilungen polarisieren und wann sich Teilgruppen mit unterschiedlichen Meinungen herausbilden können. Die zentrale Fragestellung der Literatur ist aber die Folgende: Wie es möglich ist, dass in einer Population Diversität stabil bleiben und manchmal sogar zunehmen kann, obwohl sich die Mitglieder der Population gegenseitig beeinflussen? In diesem Beitrag wird ein Überblick über bestehende Antworten auf diese Frage gegeben.

Der Überblick beginnt mit klassischen Beiträgen zur Literatur und diskutiert dann Homophiliem. odelle und Modelle mit negativer Beeinflussung. Anschließend werden weiter Erklärungsansätze zusammengefasst und kurz diskutiert. Abschließend wird auf wichtige Lücken in der Literatur verwiesen. Insbesondere wird argumentiert, dass zukünftige Modellierungsstudien die Mikrofundierung sozialer Beeinflussung ausarbeiten sollten. Außerdem besteht dringender Bedarf an empirischen Tests der bestehenden Modelle und ihrer Annahmen.

Michael Mäs

35. Migration

Die Debatte um eine verstärkte Wanderung aus dem Ausland gewinnt in Deutschland nach einer Periode schwacher Zuwanderung in den 2000er Jahren erheblich an Bedeutung. In den letzten drei Jahren wurde das langfristige Wanderungssaldo wieder erreicht und in 2012 und 2013 sogar weit übertroffen. Generell wird diese Entwicklung von politischer Seite begrüßt, da in der Arbeitsmigration ein zentrales Element gesehen wird, um der demografischen Entwicklung entgegen zu wirken. In der breiten Öffentlichkeit existieren jedoch Befürchtungen, ein Zuwachs an Erwerbspersonen könnte zu steigender Arbeitslosigkeit und einem höheren Lohndruck führen. Die in den vergangenen J amen beobachtete verstärkte Zuwanderung führte zwar in der Tat zu einem starken Anstieg der Erwerbsbevölkerung, ein Anstieg der Arbeitslosigkeit oder ein übermäßiger Lohndruck konnte jedoch nicht beobachtet werden. Möglicherweise beben jedoch konjunkturelle Effekte die Wirkung der Migration überlagert. In diesem Kapitel wird daher die Methode der computergestützten Gleichgewichtsmodellierung vorgestellt, mit der die Wirkung der Zuwanderung auf die deutsche Volkswirtschaft simuliert und die Effekte der Zuwanderung isoliert von der konjunkturellen Entwicklung dargestellt werden können.

Die Gleichgewichtsmodellierung ist eine etablierte Methode der Wirtschafts- und Sozialwissenschaft. Sie geht auf Leon Walras zurück, wobei erst durch das Lösungsverfahren von Arrow & Debreu (1954) und die Entwicklung leistungsfähiger Computersysteme, eine breite Anwendbarkeit hergestellt werden konnte. Der Name der hier vorgestellten Methode computergestützter Gleichgewichtsmodellierung geht auch auf diese Entwicklung zurück. Sie wurde zuerst zur Quantifizierung der Wirkung von Handelsliberalisierungen eingesetzt und findet heute in unterschiedlichsten Bereichen wie der Nachhaltigkeitsforschung, der Energiewirtschaft, der Integrationstheorie sowie im Rahmen der Entwicklungstheorie und -politik Anwendung.

Die Modellierung der Effekte von Wanderungsbewegungen in computergestützten Gleichgewichtsmodellen erfolgte erstmals im Vorfeld der EU-Osterweiterung. Da Handel und Migration als stärkste ökonomische Einflussfaktoren der EU-Erweiterung gesehen wurden, sollten Modelle entwickelt werden, die simultan den Abbau von Handelshemmnissen und die Gewährung der Arbeitnehmerfreizügigkeit betrachten können. In aktuellen Modellen spielt der Handel kaum noch eine Rolle, während unterschiedliche Regelungen zur Einschränkung der Arbeitnehmerfreizügigkeit eine Konzentration der Modellierung auf die Migration zur Folge hatte. Unvollkommene Arbeitsmärkte, die Berücksichtigung unterschiedlicher Qualifikationen und die Betrachtung der monetären Rücksendungen von Migranten stehen im Vordergrund dieser Betrachtung. Mit der computergestützten Gleichgewichtsmodellierung wurde eine Methode gefunden, durch die, ohne auf lange Zeitreihen angewiesen zu sein, die gesamtwirtschaftliche Wirkung von Wanderungsbewegungen dargestellt werden kann.

Timo Baas

36. Verhandlungen

Bei einer Verhandlung führen mehrere Parteien einen Interessenausgleich herbei und stimmen einer Einigung freiwillig zu. Der Übergang zwischen Verhandhmgen und marktlicher Organisation ist fließend. Bei der Modellierung von Verhandlungen können folgende Schwerpunkte gesetzt werden: 1. das Ergebnis, 2. der Verlauf, 3. unterschiedliche Verhandlungsstile, 4. praktische Empfehlungen. Auf das Ergebnis konzentrieren sich die axiomatischen Ansätze, die traditionell als kooperative Spieltheorie bezeichnet werden. Auf den Verlauf als Begriindung für das Verhandlungsergebnis konzentrieren sich die strategischen Modellierungen (traditionell als nichtkooperative Spieltheorie bezeichnet). Die Entstehung von Verhandlungsstilen und Verhandlungskonventionen kann als strategisches Meta-Spiel dargestellt werden, zu dessen Analyse sich besonders Populationsspiele eignen. Weil spieltheoretische Modelle einen fest umrissenen Möglich.keitenraum voraussetzen und damit auf recht spezielle Situationen beschränkt sind, ergeben sich praktische Empfehlungen oft aus verbalen Verhandlungsmodellen.

Christian Rieck

37. Gewalt und Krieg

Die Anwendung von Modellen und Simulation in der Konßiktforschung geht auf die Arbeiten Lewis Fry Richardsons am Anfang des 20. Jahrhunderts zurück. Ausgehend von seinen frühen Beiträgen gibt dieses Kapitel eine Übersicht über diese Verfahren in der wissenschaftlichen Analyse politischer Gewalt. Die beschriebenen Ansätze reichen von statistischen Modellen, die Beziehungen zwischen Variablen nachweisen können, zu akteurszentrierten formalen- und Simulationsansätzen. Das Kapitel beginnt mit einer Definition von Gewaltkonfiikten und diskutiert, wie sie operationalisiert werden können. Es gibt einen kurzen Überblick über statistische Techniken, die zur Analyse dieser Daten eingesetzt werden. Neben diesen vanablenzentrierten Modellierungsansätzen beschreibt das Kapitel akteurszentrierte Modelle, welche soziale Akteure, ihre Entscheidungen und Handlungen explizit repräsentieren. Diese Gruppe von Modellen beinhaltet sowohl spieltheoretische Modelle als auch agentenbasierte Simulationen.

Nils B. Weidmann

Backmatter

Weitere Informationen