Die Erkenntnisfähigkeit des Menschen ist begrenzt. Der Alltagsverstand des Menschen wurde zunächst von der Relativitätstheorie, dann der Quantentheorie und nun von der Komplexität in seine Schranken verwiesen. Komplexe Systeme verhalten sich oft unerwartet und antiintuitiv. Sie lassen sich nicht in Funktionen beschreiben und weisen mit zunehmender Komplexität unerwartete und antiintuitive Eigenschaften auf. Sie sind jedoch Teil der Natur und damit Gegenstand unseres Erkenntnisdranges. An den Stellen, wo unsere Erkenntnisfähigkeit beschränkt ist, haben wir in den vergangenen Jahrhunderten mit wachsendem Erfolg Technologien und wissenschaftliche Methoden eingesetzt. Die Computersimulation ist diejenige Methode, die uns beim Umgang mit komplexen Systemen weiterzuhelfen verspricht. Ist sie tatsächlich die Methode, die uns weiterhelfen kann? Was genau zeichnet die Computersimulation im Vergleich zu anderen wissenschaftlichen Methoden, wie Theoriebildung und Experiment aus? Wie können wir neue Erkenntnisse aus ihr gewinnen?
Die Wissenschaftsphilosophie ist an dieser Stelle gefordert diese vermeintlich neue Methode der Simulation einzuordnen. Ausgehend von der Wichtigkeit der Wissenschaftsphilosophie für die Reflexion der Wissenschaft, ihrer Methoden und die Formulierung eines normativen Anspruches an den Forschungsprozess, soll in dieser Arbeit auf ausgewählte systemtheoretische Ansätze zum Umgang mit komplexen dynamischen Systemen eingegangen werden.
Inhaltsverzeichnis
1) Einleitung und Vorgehensweise
2) Die Simulation in der wissenschaftstheoretischen Debatte
2.1) Definition des Simulationsbegriffes
2.2) Methodische und epistemologische Eigenschaften der Simulation
2.3) Übertragbarkeit der Ergebnisse
3) Systemtheoretische Ansätze und Simulation
3.1) Warum Systemtheorie?
3.2) Simulationsverständnis ausgewählter systemtheoretischer Ansätze
3.2.1) Der biokybernetische Ansatz
3.2.2) Der psychologische Ansatz
4) Konklusion
4.1) Methodische Eigenschaft der qualitativen Simulation: Fuzzy Logik
4.2) Vernetztes Denken als epistemologische Eigenschaft der Simulation
4.3) Simulation beleuchtet den Forschungsprozess
5) Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die wissenschaftstheoretische Einordnung der Computersimulation als neue Forschungsmethode, insbesondere im Kontext komplexer dynamischer Systeme. Dabei wird der Frage nachgegangen, inwieweit Simulationen über reine Berechnungen hinaus als erkenntnisstiftende Instrumente fungieren und wie sie sich in das bestehende Spektrum aus Theorie und Experiment einfügen.
- Wissenschaftsphilosophische Reflexion der Simulationsmethodik
- Systemtheoretische Ansätze zur Handhabung komplexer Systeme
- Methodische Bedeutung von Fuzzy-Logik und vernetztem Denken
- Vergleich und Interaktion zwischen Simulation, Modell, Theorie und Experiment
- Einfluss der Computersimulation auf den Forschungsprozess und die menschliche Erkenntnisfähigkeit
Auszug aus dem Buch
2.1) Definition des Simulationsbegriffes
Simulation kann als Bezeichnung für die Nachahmung eines Prozesses durch einen anderen Prozess definiert werden, wobei Prozess hier als Betonung des zeitlichen Charakters der Simulation verstanden werden kann. Handelt es sich bei dem simulierenden System um einen Computer, so spricht man von einer Computersimulation. Techniken der Simulation sind Entscheidungen darüber, welche Daten einbezogen werden und welche nicht. Dies können Faustregeln dazu sein, wie man Schwierigkeiten bei der komputationalen Umsetzung überbrückt. Oder es handelt sich um graphische Techniken zur Visualisierung, Techniken zur Kalibrierung und dem Vergleich der Resultate mit anderen bereits vorhandenen Forschungsdaten. Unter dem Begriff Simulation ist also nicht ein einzelnes Instrument zu verstehen, sondern zahlreiche Techniken, die auf unterschiedlichen mathematischen Verfahren beruhen. Man kann die unterschiedlichen Arten von Simulationen nach den ihnen zugrundeliegenden Algorithmen unterscheiden. Es gibt Techniken der Diskretisierung, Monte-Carlo-Methoden, Zelluläre Automaten und viele andere.
Dynamische Modelle sind Grundlage der Simulation. „More concretely, a simulation results when the equations of the underlying dynamic model are solved.“ Simulationen werden eingesetzt, um analytisch nicht lösbare Gleichungen zu untersuchen. Sie dienen der Wissenschaft, wenn Experimente zu teuer, unklar in ihren Ausgängen, ethisch nicht vertretbar, politisch nicht machbar, praktisch unmöglich oder zu zeitintensiv wären. Aus ethischen und moralischen Gründen gibt es Experimente, die nicht durchführbar wären, wie z. B. extreme Steuererhöhungen. Auch dienen Simulationen als Hilfsmittel, falls die Überlegungen in der realen Welt zur Zeit praktisch unmöglich wären, wie z. B. die Reise in Schwarze Löcher. Oft werden Simulationen auch als numerische Experimente bezeichnet. Handelt es sich bei einer Simulation also nicht einfach um ein Experiment am Computer?
Zusammenfassung der Kapitel
1) Einleitung und Vorgehensweise: Die Einleitung thematisiert die Grenzen der menschlichen Erkenntnisfähigkeit bei komplexen Systemen und definiert die Computersimulation als vielversprechende Methode, die wissenschaftsphilosophisch eingeordnet werden soll.
2) Die Simulation in der wissenschaftstheoretischen Debatte: Dieses Kapitel definiert den Simulationsbegriff, analysiert verschiedene erkenntnistheoretische Sichtweisen und erörtert die methodischen Anforderungen sowie die Reliabilität von Simulationsergebnissen.
3) Systemtheoretische Ansätze und Simulation: Hier werden unterschiedliche Konzepte zur Systembeschreibung vorgestellt und die spezifischen Simulationsverständnisse der biokybernetischen sowie der psychologischen Strömungen detailliert analysiert.
4) Konklusion: Die Schlussfolgerung führt die verschiedenen Fäden zusammen, indem sie die Rolle der Fuzzy-Logik, des vernetzten Denkens und den Einfluss der Simulation auf die Struktur des wissenschaftlichen Forschungsprozesses reflektiert.
5) Ausblick: Der Ausblick bewertet die Notwendigkeit einer klaren Simulationsmethodologie und unterstreicht die Relevanz des Themas für Entscheidungsprozesse außerhalb von Laborumgebungen.
Schlüsselwörter
Wissenschaftsphilosophie, Computersimulation, komplexe dynamische Systeme, Systemtheorie, Modellbildung, vernetztes Denken, Fuzzy-Logik, Erkenntnistheorie, numerisches Experiment, Forschungsprozess, Biokybernetik, Fehlerquellen, methodische Reflexion, Transdisziplinarität, Modell-Ära.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundlegend?
Die Arbeit analysiert die wissenschaftstheoretische Verortung der Computersimulation und untersucht deren Potenziale sowie Grenzen als Methode zur Erkenntnisgewinnung bei komplexen dynamischen Systemen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themen sind die Abgrenzung der Simulation von Theorie und Experiment, systemtheoretische Ansätze wie der biokybernetische und psychologische Ansatz sowie die Auswirkungen computerbasierter Methoden auf den Forschungsprozess.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, die "neue" Methode der Simulation methodologisch und epistemologisch einzuordnen und zu erörtern, wie sie als Instrument der Reflexion für die menschliche Denkfähigkeit dienen kann.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es handelt sich um eine wissenschaftsphilosophische Literaturanalyse, die verschiedene systemtheoretische Theorien (u.a. Vester, Dörner) und Ansätze zur Simulationsforschung (u.a. Hartmann, Winsberg) synthetisiert.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine wissenschaftstheoretische Debatte über Simulationen, die Untersuchung spezifischer systemtheoretischer Ansätze und deren Anwendung auf komplexe Systeme sowie eine Reflexion über Reliabilität und Methodik.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Computersimulation, Systemtheorie, komplexe Systeme, Modellbildung, Fuzzy-Logik, vernetztes Denken und Wissenschaftsphilosophie.
Wie unterscheidet sich die "Qualitative Simulation" laut der Autorin?
Die qualitative Simulation, gestützt auf Fuzzy-Logik, erlaubt den Umgang mit "unscharfen" Bereichen und komplexen Phänomenen, die sich einer rein mathematisch-präzisen Modellierung entziehen.
Warum spielt die "Modellbildung" eine so zentrale Rolle?
Die Modellbildung ist der kreative, semiautonome Teil des Theoretisierens, der notwendig ist, um aus einer allgemeinen Theorie überhaupt erst eine repräsentative Abbildung der Wirklichkeit für eine Simulation zu generieren.
Welches Fazit zieht die Autorin bezüglich der Entscheidungsfindung?
Sie warnt davor, komplexe politische oder gesellschaftliche Situationen allein auf der Basis linearer Kausalvorstellungen des menschlichen Verstandes zu entscheiden, und fordert den Einsatz unterstützender Simulationswerkzeuge.
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- Sissy-Ve Basmer (Author), 2007, Die Methode Simulation - Wissenschaftsphilosophische Betrachtung im systemtheoretischen Blickpunkt, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/77653
