Modellklarheit

Modellklarheit bezeichnet den Grad, in dem die Struktur, Annahmen, Datenquellen und Wirkmechanismen eines Modells nachvollziehbar und eindeutig beschrieben sind. Der Begriff wird in Wissenschaft, Ingenieurwesen, Wirtschaft und Politikmodellierung verwendet, um die Verständlichkeit von Modellen für Fachleute und Entscheidungsträger zu erhöhen. Zentrale Bestandteile sind die Spezifikation der Variablen, die Definition von Beziehungen (Gleichungen oder logische Verknüpfungen), die Datengrundlage, Parameter und deren Kalibrierung, Randbedingungen sowie die Outputs und deren Interpretation. Wichtige Aspekte umfassen die Transparenz der Annahmen, Nachvollziehbarkeit des Modellaufbaus und die Offenlegung von Unsicherheiten und Einschränkungen.

Modellklarheit ist eng verwandt mit Transparenz und Interpretierbarkeit, unterscheidet sich aber dadurch, dass sie primär das Modell selbst und seine Funktionsweise betreffen, während Transparenz auch Datenherkunft, Reproduzierbarkeit und Anwendungen umfasst. Zur Förderung gehören klare Dokumentation, offen zugänglicher Code und Daten, Modellierungsprotokolle, Visualisierungen der Struktur sowie Sensitivitäts- und Unsicherheitsanalysen, Validation und Peer-Review.

Anwendungsbereiche umfassen Wirtschaftsanalyse, Epidemiologie, Umwelt- und Klimamodelle, Ingenieurwesen sowie politische Entscheidungsunterstützung. Herausforderungen liegen in der Balance zwischen Einfachheit und Genauigkeit, versteckten Annahmen, Überanpassung, Komplexität und der Qualität der Eingabedaten. Modellklarheit bleibt ein zentrales Qualitätskriterium, um Ergebnisse zuverlässig zu interpretieren, Entscheidungen zu unterstützen und Modelle reproduzierbar zu machen.