Modellierung

Modellbildung und Simulation

Modelle

Wissenschaftler entwerfen Modelle, damit komplexe Prozesse einfacher zu verstehen sind. Sie bilden reduziert und abstrahiert ein Abbild der Realität in bestimmtem Maße. „Ein Modell ist eine Replikation eines Realitätsausschnitts, sein Abbild“ (Dörner, 1994). Ein reales System (Urbild) wird somit, fokussiert auf wesentliche Merkmale und Relationen, vereinfacht als Modell (Bild) abgebildet. Welche Merkmale dabei als wesentlich oder unwesentlich erachtet werden hängt vom jeweiligen Erkenntnisinteresse ab.
Es gibt verschiedene Arten von Modellen:

• Realmodelle wie z.B. das „Tiermodell“(z.B. Affen als Modell für menschliche Interaktion)
• Ikonische (anschauliche) Modelle (z.B. eine Modelleisenbahn).
• Verbalmodelle (z.B. eine Hypothese bzw. verbale Theorie)
• Formalmodelle (z.B. mathematische Gleichungen in mathematischen Modellen)

Während Verbalmodelle in der Psychologie am meisten verbreitet sind, nimmt auch die Zahl der Formalmodelle langsam zu, was aus wissenschaftlicher Sicht begrüßbar ist, weisen Formalmodelle gegenüber Verbaldmodellen doch deutliche Vorteile auf bzw. sind aus wissenschaftstheoretischer Sicht unverzichtbar (angefangen beim Positivismus bis hin zum Strukturalismus)

Formalmodelle

Formalmodelle haben gegenüber Verbalmodellen und anderen Modellen den Vorteil, dass sie durch ihre klare Formalität weniger anfällig sind für typische natürlichsprachliche Probleme (in Verbalmodellen z.B. die Mehrdeutigkeit von Metaphern, welche zu Missverständnissen führen kann). Wesentliche Eigenschaften von Formalmodellen sind die Folgenden:

• proof-of-concept: Ein formales Modell ist explizit und abgeschlossen, d.h. alle verwendeten Konstrukte, Kausalzusammenhänge und andere im Modell enthaltenen Annahmen sind klar und explizit definiert. Implizite Annahmen werden im Prozess der Formalisierung identifiziert und expliziert.
• Eindeutigkeit der Kommunikation: Die verwendete Terminologie ist standardisiert, d.h. objektiv und interdisziplinär nachvollziehbar.
• Sparsamkeit: Damit das Modell so einfach wie möglich ist, werden die Annahmen auf die kleinstmögliche Zahl minimiert. Dazu werden unwesentliche Annahmen eliminiert, die übrigen, wesentlichen Annahmen müssen klar formuliert werden.
• Hypothesengenerierung: Aus formalen Modellen lassen sich unter spezifizierten Umgebungsbedingungen Vorhersagen ableiten.

Ein weiterer Vorteil der Formalmodelle ist die Möglichkeit, visuell zu experimentieren.

Modelle in der Psychologie

In der Psychologie wird in drei verschiedene Arten von Modellen unterschieden.

1. Statistische Modelle
2. Mathematische Modelle
3. Komputationale/synthetische Modelle

Statistische Modelle sind aufgrund des empirischen Charakters der Psychologie und des entsprechenden Fokus der Ausbildung weit verbreitet. Allerdings können Sie strenggenommen nicht zur Theoriebildung im Sinne einer Abstraktion von konkreten Daten beitragen. Dies bieten dahingegen mathematische und komputationale Modelle und stellen damit Modelle bzw. formalisierte Theorien im wissenschaftstheoretischen und nomothetischen Sinne dar.

Zusammenfassung

Im realen System werden Daten erhoben (durch Experimente), die dann durch das Hinzuziehen geeigneter Datenmodelle zu dem Entwurf eines abstrakten Modells führen (einer Hypothese). Mittels eines Simulationsmodells kann dieses abstrakte Modell dann verifiziert (proof of concept) oder falsifiziert werden. Die durch eine Simulation oder auch durch ein mathematisches Modell erhaltenen Modelldaten können im Vergleich mit im realen System (neu-) erhobenen Daten auf ihre Validität überprüft werden.