Mikrosimulationsmodell

Mikrosimulationsmodell bezeichnen computergestützte Modelle, die einzelne Akteure oder Entitäten (Agenten) mit Eigenschaften, Entscheidungsregeln und Verhaltensstrategien abbilden. Die Agenten agieren in einer simulated Umgebung, sodass deren Interaktionen emergente Phänomene auf aggregierter Ebene erzeugen können. Im Gegensatz zu makroskopischen oder aggregierten Modellen liegt der Fokus auf Heterogenität, individuellem Verhalten und Netzwerkeffekten.

Typische Merkmale sind eine agentenbasierte Struktur, zeitliche Abläufe in diskreten oder kontinuierlichen Schritten, die Berücksichtigung von Unsicherheit durch Zufallsanteile, Kalibrierung und Validierung mit empirischen Daten sowie Szenarienanalysen, um Auswirkungen unterschiedlicher Annahmen zu vergleichen. Modelle nutzen oft mikro- oder georeferenzierte Daten, um Realitätsnähe zu erreichen, und setzen sich mit Fragen der Reproduzierbarkeit und Robustheit auseinander.

Anwendungsfelder umfassen Verkehr und Mobilität (Reiseverhalten, Verkehrsentwicklung), Stadt- und Regionalplanung (Raumnutzung, Infrastrukturbedarf), Gesundheitsversorgung und Epidemiologie (Verhaltensmuster, Ressourcenallokation, Ausbreitungsszenarien), Sozial- und Arbeitsmarktforschung (Bildung, Beschäftigung, Einkommensverteilung) sowie Marketing und Konsumverhalten. Mikrosimulationsmodelle dienen häufig der Politik- oder Planungsunterstützung, indem sie Auswirkungen von Maßnahmen oder Investitionen auf individuelle Entscheidungen und resultierende Aggregateffekte aufzeigen.

Vorteile liegen in der realistischen Abbildung von Individualverhalten und emergenten Phänomenen, während Nachteile ein hoher Daten- und Rechenaufwand, komplexe Kalibrierung und Validierungsfragen sowie potenzielle Unsicherheiten aufgrund von Annahmen und Modellstrukturen umfassen. Historisch hat sich das Feld aus der ABM-Tradition und der Verkehrssimulation entwickelt und arbeitet regelmäßig mit Mikrodaten und Geodaten.