Modelleringsansatser

Modelleringsansatser är ramverk och metodval som används för att bygga representationer av verkliga system med syftet att förstå deras struktur och beteende, samt att analysera, simulera och förutsäga utfall. Dessa ansatser används över en rad discipliner, inklusive ingenjörsvetenskap, ekonomi, samhällsvetenskap och miljövetenskap.

Ansatsen kan skilja sig åt vad gäller paradigm, abstraktionsnivå, syfte och datagrund. Vanliga dimensioner inkluderar mekanistiska (teoretiska och matematiska modellbaser), statistiska och data-drivna metoder; deterministiska eller stokastiska modeller; tidsmässiga (kontinuerliga) eller diskreta processer; samt beskrivande, prediktiva eller preskriptiva mål. Abstraktionsnivån går från konceptuella modeller till logiska och fysiska modeller.

Vanliga tekniker och notationer inkluderar systemdynamik (feedback och ackumulering i kontinuerliga system), diskret händelsesimulering, agentbaserad modellering, matematiska och statistiska modeller samt data-drivna maskininlärningsmetoder. I företag och industrisammanhang används processmodellering (t.ex. BPMN), objektorienterad modellering (UML) och informationsmodellering (ER-diagram).

En modell utvecklas genom problemformulering, avgränsning av systemet och antaganden, följt av kalibrering och validering mot data. Känslighetsanalys, scenarieutforskning och granskning av antaganden används ofta för att bedöma robusthet och användbarhet. Verifiering säkerställer att modellen uppför sig som avsett, medan användare bedömer tolkbarhet och beslutspotential.

Modelleringsansatser används inom bland annat teknik och industri, operations research, ekologi, nationalekonomi, samhällsplanering och vårdsektorn. Valet av ansats beror på tillgänglig data, frågeställningen, önskad förklaringsgrad och krav på beslutstöd.