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transitionsprozesse

Transitionsprozesse bezeichnen lang andauernde, nichtlineare Veränderungen in sozio-technischen Systemen, die grundlegende Strukturen von Technik, Institutionen und Alltagskultur betreffen. Ziel ist eine systemische Transformation zu nachhaltigen, resilienten Gesellschaftsmodellen in Bereichen wie Energie, Mobilität, Industrie und Stadtentwicklung.

In der Transitionsforschung prägen Theorien den Blick, insbesondere das Multi-Level Perspective (MLP) von Geels, Transition Management

Zentrale Elemente sind drei Ebenen: Nischen für Innovationen, das Regime als etablierte Praxis und die Landschaft

Methodisch setzen Transition-Forschung auf Szenarioplanung, Backcasting, Roadmapping sowie partizipative Governance, um Pfade zu prüfen, Lernprozesse zu

Anwendungsfelder umfassen die Energiewende, Verkehrswende, Kreislaufwirtschaft und digitale Transformationen. Ein bekanntes Beispiel ist die Energiewende, die

Herausforderungen liegen in Pfadabhängigkeiten, Lock-ins, ungleichen Belastungen, Machtungleichgewichten zwischen Akteuren, Koordination über Sektoren hinweg sowie hohem

Erfolg wird gemessen an Dekarbonisierung, Effizienzsteigerungen, sozialer Akzeptanz und Resilienz der Systeme. Langfristige Transitionsprozesse benötigen reflexive

und
Strategic
Niche
Management.
Sie
erläutern,
wie
Nischen,
Regime
und
Landschaften
Wandel
beeinflussen
und
wie
Governance
die
Entwicklungswege
unterstützt
oder
behindert.
als
übergeordnetes
Umfeld.
Akteure
aus
Politik,
Wirtschaft,
Zivilgesellschaft
und
Wissenschaft
interagieren,
um
technologische,
institutionelle
und
kulturelle
Veränderungen
anzustoßen.
Prozesse
verlaufen
nicht
linear,
sondern
durch
Überschreitungen
von
Grenzen,
Konflikte
zwischen
Zielen
und
Ressourcen
sowie
Lern-
und
Anpassungsschleifen.
unterstützen
und
Öffentlichkeit
einzubeziehen.
Gleichzeitig
werden
Modelle
genutzt,
um
Unsicherheiten
zu
handhaben
und
die
Komplexität
von
Systemveränderungen
abzubilden.
den
Übergang
zu
erneuerbaren
Energien,
Netzmodernisierung
und
Sektorenkopplung
thematisiert.
Investitionsbedarf
und
Unsicherheit
über
Innovationsresultate.
Governance,
kontinuierliches
Monitoring
und
Anpassung
der
Strategien
an
neue
Erkenntnisse.