Erklärungsmodelle

Erklärungsmodelle sind formale oder konzeptionelle Darstellungen, die darauf abzielen, Phänomene durch zugrunde liegende Ursachen, Mechanismen oder Zusammenhänge zu erklären. Sie dienen der Verständigung über Funktionsweisen, der Ableitung von Hypothesen, der Vorhersage von Konsequenzen und der Unterstützung von Entscheidungen. Typisch kombinieren Erklärungsmodelle theoretische Annahmen mit Daten.

Es gibt verschiedene Typen: mechanistische Modelle erklären Abläufe durch Kausalketten und biologische oder physikalische Mechanismen; statistische oder empirische Modelle nutzen Daten, um Beziehungen zwischen Variablen zu schätzen (kausal oder assoziativ); graphische Modelle wie Kausalgraphen visualisieren Abhängigkeiten; strukturgleichungsmodelle oder Pfadmodelle testen theoretische Strukturen; agentenbasierte Modelle simulieren das Interaktionsverhalten vieler Individuen; konzeptionelle oder Diagrammmodelle dienen der Verständigung und Hypothesengenerierung. Modelle können deterministisch oder stochastisch sein und unterscheiden sich im Abstraktionsgrad.

Die Bewertung von Erklärungsmodellen beruht auf Plausibilität, theoretische Konsistenz, empirische Übereinstimmung, Falsifizierbarkeit und Robustheit. Wichtig ist, dass Modelle Annahmen transparent machen und Einschränkungen offenlegen. Modelle sind nicht das vollständige Abbild der Realität, sondern Werkzeuge zum Verständnis und zur Exploration von Zusammenhängen.

Anwendungsfelder erstrecken sich über Natur- und Sozialwissenschaften, Epidemiologie, Ökonomie, Umweltforschung sowie Technik- und Verfahrensdesign. In der Forschung dienen sie der Theoriebildung, in der Praxis der Risikoabschätzung, Planung und Politikberatung.