Die Vorhersage zukünftiger Entwicklungen ist schon seit langem ein Traum der Menschheit. Hierzu gibt es grundsätzlich zwei Methodiken, eine begründet auf Glaube und eine basierend auf Logik und empirischer Analyse.
Bei Ersterer erlangt man Erkenntnisse durch eine höhere oder wissendere Instanz und/oder durch die Deutung von Zeichen aller Art, die mit der eigentlichen Fragestellung in keinem logischen Zusammenhang stehen. Bei der Anderen erlangt man Wissen ebenfalls durch die Deutung von Zeichen, nur das man diesen, logisch begründet, einen kausalen Zusammenhang mit dem interessanten, zukünftigen Sachverhalt unterstellt oder durch Beobachtung zu dem Schluss gekommen ist, dass dieser Zusammenhang besteht.
Vorhersehbarerweise geht es mir im Folgenden um diesen zweiten, logisch-empirischen, Strang der Vorhersage. Zu Anfang steht ein Sachverhalt, dessen Ursachen erkundet werden müssen, um auf dieser Basis zukünftige Entwicklungen einschätzen zu können. Hierzu analysiert man vergleichend mehrere Fälle und unterstellt, logisch begründet, Ursachen für den Eintritt des Ereignisses. Die Vorhersage ist also eine Vorausschau basierend auf Erkenntnissen aus der Vergangenheit
Wenn es möglich ist, Ursache und Wirkung in der Vergangenheit zu analysieren, so kann, Linearität vorausgesetzt, auf zukünftige Ereignisse geschlossen werden. Je sicherer das Ursache-Wirkungsgeflecht der Vergangenheit entschlüsselt werden kann, desto reliabler sollte die Voraussage sein. Entscheidend ist die Identifikation der kausalen Zusammenhänge. Im Optimalfall für den Forschenden besteht eine einfache Ursache- Wirkungsbeziehung. Bei Vorhandensein des Indikators „a“ folgt immer Ereignis „b“. Sofern der Vorausschau keine auf unveränderlichen Naturgesetzen basierende Linearität in einem geschlossenen System zugrunde liegt, kann die Voraussage niemals eine sichere Vorhersage sondern lediglich eine Einschätzung über die Wahrscheinlichkeit eines Eintretens von Ereignis „b“ darstellen. Da wir es in der Realität praktisch immer mit offenen, komplexen Systemen zu tun haben, ist dies eine grundlegende Tatsache, die vielleicht insbesondere gilt, wenn sich die Voraussage auf zukünftiges, menschliches Verhalten bezieht.
Im Folgenden sollen verschiedene Formen von Early-Warning-Systems auf ihre Vorhersagekompetenz und damit ihrem Potential der Konfliktprävention untersucht werden.
Inhaltsverzeichnis (Table of Contents)
- I Einführung
- 1. Die Voraussage
- II Risk Assessment and Early Warning Systems
- 2.1. Teilbereiche der FWS
- 2.2. Probleme der FWS
- III FWS- Modelle
- 3.1. Strukturbezogene Modelle
- 3.2. Dynamische Modelle
- (1) Anheizermodelle (accelerator models)
- (2) Schwellenwertmodelle (threshold models)
- (3) Einflussmodelle (response models)
- (4) Verknüpfungsmodelle (conjunctural models)
- IV Schlussbetrachtung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objectives and Key Themes)
Diese Arbeit befasst sich mit der Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen, insbesondere im Kontext von Risk Assessment and Early Warning Systems (FWS). Der Fokus liegt auf der Analyse der grundlegenden Eigenschaften, Anforderungen, Typen und Schwierigkeiten der Vorhersage, insbesondere im Hinblick auf die Identifizierung kausaler Zusammenhänge und die Berücksichtigung der Komplexität von offenen Systemen.
- Die Herausforderungen der Voraussage von zukünftigen Entwicklungen in komplexen Systemen
- Die Bedeutung der kausalen Analyse und der Identifikation von Ursache-Wirkungsbeziehungen
- Die verschiedenen Typen von Vorhersagen und ihre jeweilige Reichweite und Präzision
- Die Rolle von Risikoeinschätzungs- und Frühwarnsystemen in der Analyse und Vorhersage von Krisen
- Die Bedeutung der Berücksichtigung von dynamischen Faktoren und unvorhersehbaren Entwicklungen in komplexen Systemen
Zusammenfassung der Kapitel (Chapter Summaries)
- I Einführung: Dieses Kapitel stellt die grundlegende Fragestellung der Arbeit vor und diskutiert die beiden grundlegenden Ansätze zur Voraussage - Glaube und Logik/empirische Analyse. Es wird argumentiert, dass sich die Arbeit auf den logisch-empirischen Ansatz konzentriert, bei dem Erkenntnisse aus der Vergangenheit zur Vorhersage zukünftiger Entwicklungen herangezogen werden.
- 1. Die Voraussage: Dieses Kapitel analysiert die grundlegenden Eigenschaften, Anforderungen, Typen und Schwierigkeiten der Vorhersage. Es werden verschiedene Ansätze zur Identifikation kausaler Zusammenhänge und die Herausforderungen bei der Vorhersage in komplexen, offenen Systemen diskutiert. Das Kapitel beleuchtet auch die verschiedenen Dimensionen der Vorhersage (was, wann, wie, wo) und stellt verschiedene Typen von Vorhersagen (alpha-Typ, beta-Typ) vor.
- II Risk Assessment and Early Warning Systems: Dieses Kapitel geht auf die spezifischen Herausforderungen und Möglichkeiten von Risk Assessment and Early Warning Systems (FWS) ein. Es werden die verschiedenen Teilbereiche von FWS sowie die Probleme, die im Zusammenhang mit ihrer Anwendung auftreten können, diskutiert.
- III FWS- Modelle: Dieses Kapitel behandelt verschiedene Modelle, die im Kontext von FWS zur Analyse und Vorhersage von Risiken eingesetzt werden. Es werden sowohl strukturbezogene Modelle als auch dynamische Modelle vorgestellt, wobei letztere in verschiedene Kategorien unterteilt werden: Anheizermodelle, Schwellenwertmodelle, Einflussmodelle und Verknüpfungsmodelle.
Schlüsselwörter (Keywords)
Die zentralen Schlüsselwörter und Fokusthemen der Arbeit sind: Vorhersage, Kausalität, Risikoeinschätzung, Frühwarnsysteme, komplexe Systeme, dynamische Prozesse, Modelle, Anheizermodelle, Schwellenwertmodelle, Einflussmodelle, Verknüpfungsmodelle. Die Arbeit befasst sich mit der Analyse von Ursache-Wirkungsbeziehungen, der Entwicklung von Vorhersagemodellen und der Herausforderungen bei der Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen in komplexen Systemen, insbesondere im Kontext von Risikoeinschätzung und Frühwarnung.
- Arbeit zitieren
- Benno Valentin Villwock (Autor:in), 2011, Kann man Konflikte und Katastrophen voraussehen? Zu Risikoeinschätzungs- und Frühwarnsystemen (FWS), München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/312174