Der Mensch ist im täglichen Leben unzähligen Reizen ausgesetzt, welche in verschiedener Art und Weise wahrgenommen werden. So können Informationen aus der Umwelt über die Sinnesorgane aufgenommen und verarbeitet werden.
Bei der Aufnahme bestimmter Reize entstehen bei jedem Menschen Erstassoziationen, gefolgt von weiteren Assoziationen, die das kognitive System beeinflussen und Reaktionen hervorrufen. In der Summe dieser Reize können gefestigte Strukturen sowie Weltbilder entstehen, die den Menschen zu bestimmten Handlungen veranlassen.
Basierend auf diesem Gedanken befasst sich diese Arbeit zunächst mit der Entstehung solcher einseitigen Weltbilder. Anhand von sog. interaktiven Netzen (IN), welche das kognitive System eines Menschen modellhaft repräsentieren sollen und mit deren Hilfe
Kommunikation simulierbar ist, wird über Experimente versucht dieser Frage auf den Grund zu gehen. Umweltimpulse werden in Form von Botschaften in ein IN gesendet sowie Lernregeln für das System definiert.
Basierend auf diesen Lernregeln von Donald Hebb untersucht die Arbeit die Anpassungsfähigkeit eines solchen kognitiven Systems durch äußere Reize. Es wird untersucht, mit welchen Informationen und welcher Intensität feste Strukturen gefestigt, aufgeweicht oder gar gebrochen werden können. Schließlich werden diese Erkenntnisse auch für Simulationen im Bereich des Marketing überprüft. Fragen der Beeinflussung durch Werbung werden zentraler Bestandteil sein.
Abschließend befasst dich die Arbeit kritisch mit der Realitätsnähe eines Systems, welche das kognitive System eines Menschen abbilden und daraus Schlüsse ziehen soll.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Hebb und Lernregeln
2.1 Hebb-Prinzip und etablierte Lernregeln
2.1.1 Hebbsche Lernregel
2.1.2 Delta-Lernregel
2.1.3 Backpropagation-Lernregel
2.2. Neue Erweiterung der Hebb-Regel und Begründung
2.2.1 Relevanz
3. Fragen – Untersuchungen
3.1 Marketing
3.1.1 Nike in Deutschland
3.1.2 Volksbanken und Raiffeisenbanken
3.1.3 Folgerungen
4. Programmtechnische Modellbeschreibung
5. Programm
5.1 Allgemeine Beschreibung
5.2 Graphische Netzstruktur
5.3 Nachrichten
5.4 Interaktionen
5.5 Setzen von Marketing-Trends
6. Experimente
6.1 Variation der Parameter η und k
6.2 Variation der Aktivierungswerte
6.3 Variation der Resistenzgrenze
6.4 Indoktrination mehrerer Begriffe
6.5 Imagewerte
6.6 Variation von Bedürfnis, Kapital und Zustandswert
6.7 Interagierende interaktive Netze
6.7.1 Ein favorisierendes Netz
6.7.2 Netze mit verschiedenen Präferenzen
6.7.2.1 Erweiterung um neutrales Netz
6.7.3 Unterschiedliche Subnetze
7. Fazit
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit untersucht die Entstehung einseitiger, fanatischer Weltbilder mithilfe interaktiver neuronaler Netze (IN). Das zentrale Ziel ist es, ein Modell zur Simulation von Kommunikationsprozessen und deren Einfluss auf die kognitive Netzstruktur zu entwickeln und dieses anschließend auf konkrete Fragestellungen der Marketingforschung anzuwenden, insbesondere im Kontext von Markenbildung und Konsumentenverhalten.
- Grundlagen neuronaler Netze und Lernregeln (Hebb-Prinzip).
- Modellierung kognitiver Systeme durch interaktive Netze.
- Einfluss von Indoktrination und Selbstverstärkung auf Weltbilder.
- Anwendung des Modells im Marketing (S-O-R-Paradigma, Markenführung).
- Simulation von Kaufentscheidungen unter Berücksichtigung von Bedürfnis und Kapital.
Auszug aus dem Buch
2.2. Neue Erweiterung der Hebb-Regel und Begründung
Die bisher dargestellten Lernregeln werden häufig in der Literatur auf das Hebb-Prinzip zurückgeführt, welches leider nicht ganz der Wahrheit entspricht. Blicken wir kurz darauf zurück, dass die hier dargestellten Lernregeln zwar die Verbindungen zwischen den Neuronen verstärken als auch abschwächen, aber gerade nicht in Abhängigkeit der Häufigkeit ihrer Aktivierungen. Die Änderung der internen Topologie erfolgt, wie beispielsweise bei Anwendung der Delta-Regel, insofern mathematisch, als dass Modifikationen der Verbindungsgewichte ausschließlich auf Basis eines Lösungsvektors vorgenommen werden, also in Abhängigkeit von der Größe der Differenz zwischen Soll- und Istwert. Die Häufigkeiten der Aktivierungen, welche durch Umwelteinflüsse gegeben werden, sind somit für die zuvor betrachteten Lernregeln nicht weiter relevant für die Anpassungen der Strukturen des Netzes.
Um dem wirklichen Prinzip von Hebb gerecht zu werden, nämlich dass ein kognitives System auf wiederholte gleichartige Inputs der Umwelt mit entsprechenden Änderungen aufgrund der Häufigkeit reagiert, wird im Rahmen dieser Arbeit eine neue Regel eingeführt, welche Basis für die weiteren Ausführen ist; sie heißt Hebb2-Regel.
Um diese Regel darstellen zu können, wird zunächst das Grundmodell der Nachrichtenverarbeitung im Folgenden dargestellt, da dieses den Ausgangspunkt für die Hebb2-Regel bildet.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Einführung in die Problematik einseitiger Weltbilder und die Motivation, diese mittels interaktiver neuronaler Netze zu modellieren.
2. Hebb und Lernregeln: Vorstellung der theoretischen Grundlagen neuronaler Netze sowie Einführung der neuen "Hebb2-Regel" zur realitätsadäquaten Modellierung von Lernprozessen.
3. Fragen – Untersuchungen: Definition der zentralen Forschungsfragen und deren Verknüpfung mit dem S-O-R-Modell der Marketingforschung.
4. Programmtechnische Modellbeschreibung: Formale Beschreibung des in C# implementierten Kommunikationsmodells und der beteiligten Parameter.
5. Programm: Detaillierte Erläuterung der Software-Umsetzung, inklusive Benutzerführung, Netzwerkkonfiguration und Visualisierungsmöglichkeiten.
6. Experimente: Durchführung und Analyse verschiedener Simulationen zu Parametervariationen, Indoktrination, Imagewerten und interagierenden Netzen.
7. Fazit: Zusammenfassende Bewertung der Simulationsergebnisse und Ausblick auf die praktische Relevanz des Modells für die Marketingforschung.
Schlüsselwörter
Neuronale Netze, interaktive Netze, Hebb-Regel, Hebb2-Regel, Marketing, Markenführung, S-O-R-Modell, Konsumentenverhalten, Indoktrination, Weltbilder, Simulation, Kognitive Netzwerke, Lernrate, Marktplatzierung, Kommunikation.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Diplomarbeit beschäftigt sich mit der mathematischen Modellierung und Simulation der Entstehung einseitiger oder fanatischer Weltbilder durch interaktive neuronale Netze und deren Anwendung auf ökonomische Fragestellungen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Arbeit verknüpft Grundlagen der Informatik (neuronale Netze) mit psychologischen Lernprozessen und betriebswirtschaftlichen Marketingkonzepten wie Markenbildung und Konsumentenentscheidungen.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das primäre Ziel ist die Entwicklung einer neuen Lernregel ("Hebb2-Regel"), um kognitive Prozesse und deren Beeinflussung durch wiederholte externe Impulse (Indoktrination) realistisch darzustellen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine simulationsbasierte Forschungsmethode angewandt, bei der ein eigens entwickeltes C#-Programm genutzt wird, um verschiedene Szenarien kognitiver Anpassung in interaktiven Netzen zu testen.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil umfasst die theoretische Herleitung der Lernregel, die technische Implementierung des Modells sowie eine umfangreiche Versuchsreihe, in der unterschiedliche Einflussparameter auf die Netzstabilität und das Kaufverhalten simuliert werden.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Neuronale Netze, Hebb2-Regel, Marketing, Konsumentenverhalten, Indoktrination und Simulation sind die zentralen Schlagworte.
Wie unterscheidet sich die "Hebb2-Regel" von herkömmlichen Lernregeln?
Im Gegensatz zu klassischen Regeln, die auf Fehlervektoren basieren, berücksichtigt die Hebb2-Regel explizit die Häufigkeit von Aktivierungsmustern, um ein natürliches Lernen und Vergessen in kognitiven Systemen abzubilden.
Warum wird im Modell eine "Resistenzgrenze" eingeführt?
Die Resistenzgrenze modelliert die menschliche Eigenschaft, dass kognitive Strukturen mit zunehmendem Alter oder bei starker Verfestigung an Flexibilität verlieren und gegen neue Impulse resistent werden.
- Arbeit zitieren
- Christian Kunz (Autor:in), 2008, Simulation der Entstehung von Weltbildern durch neuronale Netze und deren Anwendung auf Marketingprobleme, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/191494
