Modellansätzen

Modellansätze bezeichnen methodische Rahmen, die auf der Verwendung von Modellen beruhen, um Phänomene zu erklären, zu verstehen oder vorherzusagen. Sie dienen der Strukturierung komplexer Systeme, der Prüfung von Hypothesen und der Durchführung von Simulationen, ohne das reale System unmittelbar erfassen zu müssen. Modellansätze unterscheiden sich in Ziel, Formalität und Datenbasis; sie können theoretisch-konzeptionell, statistisch-empirisch oder computergestützt sein. Gängige Typen sind mathematische Modelle, ökonometrische Modelle, agentenbasierte Modelle (ABM) und systemdynamische Modelle. Qualitative Modellansätze ergänzen quantitative Ansätze, insbesondere in den Sozial- und Geisteswissenschaften.

Der typische Prozess umfasst Problemformulierung, Modellwahl und -spezifikation, Parameterisierung oder Kalibrierung, Verifikation und Validierung sowie Sensitivitäts- und Szenarioanalysen. Die Güte eines Modellansatzes hängt von theoretischer Fundierung, Datenqualität, Transparenz der Annahmen und Robustheit der Ergebnisse ab. Zu den Vorteilen zählen Transparenz, Verständlichkeit, die Möglichkeit virtueller Experimente und die Fähigkeit, Mechanismen sichtbar zu machen. Nachteile umfassen notwendige Vereinfachungen, Abhängigkeit von Annahmen, Risiko von Überanpassung und möglicher Transferunfähigkeit in die reale Welt.

Anwendungsfelder finden sich in Wirtschaft, Umweltforschung, Ingenieurwesen, Epidemiologie, Stadt- und Verkehrsplanung sowie Politikanalyse. Beispiele: ABM in Sozial- und Verkehrssimulation, systemdynamische Modelle in Umwelt- und Ressourcenplanung, ökonometrische Modelle in der Wirtschaftspolitik. Modellansätze tragen so zur Verständigung komplexer Zusammenhänge und zur Unterstützung von Entscheidungen bei.