Erklärungsmodellen

Erklärungsmodelle sind theoretische Konstrukte, die darauf abzielen, beobachtbare Phänomene durch definierte Ursachen, Mechanismen oder Zusammenhänge zu erklären. Sie legen fest, wie sich Größen zueinander verhalten und welche Prozesse zu bestimmten Ergebnissen führen. Ziel ist Verständnis und die Ableitung von Vorhersagen, die empirisch überprüfbar sind.

Es gibt verschiedene Typen von Erklärungsmodellen: mechanistische Modelle, die konkrete Abläufe und Mechanismen darstellen; statistische oder kausale Modelle, die Beziehungen zwischen Variablen beschreiben; konzeptionelle oder grafische Modelle, die Strukturen abbilden; sowie computationale oder simulationsbasierte Modelle, die Dynamiken mit Algorithmen nachbilden.

Aufbau umfasst typischerweise Variablen, Annahmen über Zusammenhänge, Regelmäßigkeiten oder Gesetze und eine formale Repräsentation, etwa Gleichungen oder Diagramme. Modelle dienen dazu, Hypothesen abzuleiten, Vorhersagen zu testen und theoretische Annahmen operational zu fassen.

Bei der Bewertung von Erklärungsmodellen sind Gültigkeit, Vorhersagekraft, Transparenz der Annahmen, Robustheit gegenüber veränderten Rahmenbedingungen und Falsifizierbarkeit zentrale Kriterien. Modelle sind abstrakte Vereinfachungen der Realität und müssen Einschränkungen offenlegen.

Anwendungsfelder reichen von Natur- und Sozialwissenschaften bis zur Technik und Politik. Ein typisches Beispiel ist ein ökonomisches Erklärungsmodell der Nachfrage, das Preise, Einkommen und Substitutionsgüter berücksichtigt. In der Biologie erklären mechanistische Modelle Signalwege; in der Klimaforschung simulieren computationale Modelle Klimaabläufe.