Zusammenfassung
Die Anwendung von Simulationsverfahren in der Geschichtswissenschaft und insbesondere in der sozialgeschichtlichen Forschung lohnt angesichts ihrer Aufwendigkeit nur dann, wenn begründete Vermutungen bestehen, daß durch die »Wiederholung«, die Reproduktion historischer Abläufe im vereinfachten Modell unser Wissen über die Vergangenheit und damit auch über die Gegenwart vermehrt werden kann. Die Aufgabe dieser Arbeit ist es, solchen Vermutungen nachzugehen, die auf dem damit betretenen Neuland allerdings vorerst eher den Bedingungen der Möglichkeit gelten und im engsten Zusammenhang mit dem problematischen Verhältnis von sozialwissenschaftlicher Methodologie und Geschichtswissenschaft stehen. Daher wird eine Anzahl nicht weniger wichtiger Fragen der Simulationsmethodik1 ebenso am Rande behandelt wie die Untersuchung der Übertragbarkeit vorhandener Modelle auf konkrete Probleme in der Sozialgeschichte. Dies um so mehr, als sie zumindest in Soziologie und Politologie in Übereinstimmung mit deren theoretisch-methodischem Entwicklungsstand bislang nur von begrenztem forschungspraktischen Nutzen sind 2. Daher ist vor einer Überschätzung ihrer Rolle in der Geschichtswissenschaft von vornherein zu warnen3.
This is a preview of subscription content, log in via an institution.
Buying options
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Learn about institutional subscriptionsPreview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Anmerkungen
Vgl. R. P. Abelson, Simulation of Social Behavior, in: G. Lindzey und E. Aronson, Hrsg., The Handbook of Social Psychology, Bd. 2, Reading, Mass., 1968, S. 274–356; T. H. Naylor et al., Computer Simulation Experiments with Models of Economic Systems, New York 1971; sowie bezogen auf das Gebiet der internationalen Beziehungen L. Kern und H. D. Rönsch, Simulationen internationaler Beziehungen: Ein Überblick, in: diesn. Hrsg., Simulation internationaler Prozesse, Opladen 1972, S. 11–76.
Zu den bekannteren Modellen gehören u. a. die Wahlsimulation von Ithiel de Sola Pool, R. P. Abelson und S. Popkin, Candidates, Issues, and Strategies: A Computer Simulation of the 1960 and 1964 Presidential Elections. Cambridge, Mass., 1965: sowie das teilformalisierte Modell von H. Guetzkow et al., Simulation in International Relations: Developments for Research and Teaching, Englewood Cliffs, N. J., 1963. Die bisher umfangreichste Zusammenstellung verschiedener Arbeiten zur Simulation ist H. Guetzkow, P. Kotler und R. L. Schultz, Hrsg., Simulation in Social and Administrative Science, Englewood Cliffs, N.J., 1972. Eine ausführliche Literaturliste zu Simulationen aus fast allen sozialwissenschaftlichen Disziplinen findet sich in C. Böhret, Hrsg., Simulation innenpolitischer Konflikte, Opladen 1972. Skeptisch bezüglich allzu leichter und rascher Erfolge mit Hilfe von Simulationen äußert sich S. Harbordt Die überschätzte Computersimulation, in: Soziale Welt 21/22 (1970/71), S. 494–507.
Simulationen von historischen Ereignissen oder Entwicklungen sind bislang selten; zu nennen sind: Ithiel de Sola Pool und A. Kessler The Kaiser, the Tsar, and the Computer: Information Processing in a Crisis, in: American Behavioral Scientist 8 (1965), 9, S. 31–38; J. Milstein und W. C. Mitchell, Computer Simulation of International Processes: The Vietnam War and the Pre-World War I Naval Race, in: Peace Research Society, Papers, 12 (1968), S. 117–136; H. Klages, Computer-Simulation des sozialen Wandels, in: W. Rüegg und O. Neuloh, Hrsg., Zur soziologischen Theorie und Analyse des 19. Jahrhunderts, Göttingen 1971, S. 54–64. Zu dem gleichen Projekt siehe auch Harbordt, a.a.O.
Bei Massenerscheinungen, wie sie oft Gegenstand der Sozialgeschichte sind, kann es vertretbar sein, die individuellen Intentionen zu Klassen zusammenzufassen und als Ursachen zu betrachten — wenn nicht von vornherein die sozioökonomischen Bedingungen der betreffenden Bevölkerungsgruppe als Determinanten des zu erklärenden Verhaltens genommen werden.
Alan Donagan, The Popper-Hempel Theory, in: W. Dray Hrsg., Philosophical Analysis and History, New York 1966, S. 127–159. Bei allen derartigen Versuchen, zu denen auch die »rationale Erklärung« von W. Dray (Laws and Explanation in History, London 1957) gerechnet werden muß, bleiben insbesondere der Rationalitäts-und Nutzenbegriff problematisch. Daneben stellen die Bestimmung der Persönlichkeitsmerkmale und Kontextbedingungen weitere Schwierigkeiten dar. Allerdings können Simulationen sozioökonomischer Vorgänge insofern der verstehenden Interpretation individueller Entscheidungen dienen, als sie die Situation rekonstruieren helfen, in der gehandelt wurde. Die »Definition der Situation« seitens der historischen Akteure ist häufig die große Unbekannte bei der Interpretation einigermaßen komplexer historischer Entscheidungen.
Gerade in der sozialwissenschaftlichen Diskussion ist das an den theoretischen Naturwissenschaften orientierte Erklärungsschema von Hempel und Oppenheim auch von denen angegriffen worden, die einen mehr oder weniger formalen Erklärungsbegriff beibehalten wollen. Dabei steht der deterministische und der zumindest in der wissenschaftlichen Praxis häufig eindimensionale Charakter dieses Schemas im Brennpunkt der Kritik. Andererseits stößt das Bemühen, auch das Verstehen individueller Handlungen einem Erklärungsschema anzunähern (siehe Donagan a.a.O. und Dray a.a.O.) dann auf Schwierigkeiten, wenn Motive und Intentionen als Ursachen interpretiert werden sollen. Ein Ausweg bietet sich hierbei durch »Dispositionsgesetze« an. Vgl. auch M. B. Arnold Motives as Causes, in: Journal of Phenomenological Psychology 1 (1972), S. 185–192.
J. G. Droysen, Historik, München 1937, S. 340.
R. G. Collingwood, The Idea of History, Oxford 1946, S. 242.
Vgl. auch K.-G. Faber, Theorie der Geschichtswissenschaft, München 1971, S. 80: »Die Frage nach dem >Wie< eines geschichtlichen Vorganges ist in Wahrheit eine Frage nach dem >Warum gerade so<… «
W. Dilthey, Der Aufbau der geschichtlichen Welt in den Geistes Wissenschaften, Gesammelte Schriften Bd. 7, Leipzig 1927, S. 158.
Ebd.
M. Weber, Gesammelte Aufsätze zur Wissenschaftslehre, Tübingen 1968 (3. Aufl.), S. 273.
Ebd., S. 275.
Ebd., S. 279.
Zu den logischen Problemen solcher » counterfactuals« und des »hypothetischen Räsonierens« siehe W. Stegmüller, Wissenschaftliche Erklärung und Begründung, Berlin 1969, S. 320 ff.; E. Nagel The Structure of Science, New York 1961, S. 588 ff. Ein Simulationsmodell, in dem das hier skizzierte Webersche Konzept aufgenommen wird, stammt von H. R. Alker und W. J. Greenberg, The U.N. Charter: Alternate Pasts and Alternate Futures, unveröff. Manuskript, MIT/Harvard University, Cambridge, Mass., 1971.
In der von Stegmüller, a.a.O., S. 348, vorgeschlagenen Fassung.
Einen ausführlichen Überblick gibt Stegmüller, a.a.O. Speziell zur Anwendung auf historische Ereignisse siehe S. 346 ff.
Was in diesem Zusammenhang als Ereignis betrachtet werden kann, ist hier nicht auszudiskutieren — es kann sich sowohl um Ereignisse im üblichen Wortgebrauch, also um zeitlich eng begrenzte Vorfälle handeln, als auch um erst vom Betrachter ausgewählte und definierte Zustandsveränderungen, wie etwa das Gleichziehen der Wirtschaftsentwicklung zweier Länder.
Welche Wahrscheinlichkeitsdefinitionen als Grundlagen für die in der Erklärung enthaltene Wahrscheinlichkeitsangabe dienen können, muß hier offen bleiben. Eine Zusammenfassung gibt Stegmüller a.a.O., S. 639 ff. Die subjektive Wahrscheinlichkeit, die der Historiker von vornherein einem Ereignis zuweist, ist entscheidend dafür, ob es überhaupt als erforschenswert angesehen wird, welche erkenntnisleitenden Fragestellungen angelegt werden (vgl. Drays Unterscheidung zwischen »Wie überhaupt möglich?« und »Warum notwendigerweise?« a.a.O., S. 164 ff.), usw.
Ansatzpunkt für diese Überlegung ist, daß viele Ereignisse aus verschiedenen Kontexten heraus erklärt werden können, jede dieser Erklärungen für sich genommen aber deshalb nicht restlos befriedigen kann, weil andere, intervenierende oder Stör-Variablen sowie u. U. weitere notwendige Bedingungen nicht erfaßt werden können, so daß die Hypothese nicht universell anwendbar ist. Die Kombination verschiedener Hypothesen über ein und denselben Gegenstand wird auch in der einschlägigen Literatur oft nur gestreift; eine der Ausnahmen ist E. J. Meehan, Explanation in Social Science: A System Paradigm, Homewood, Ill., 1968.
Im Sinne von C. G. Hempel, Aspects of Scientific Explanation, New York 1965, z. B. S. 450 ff.
G. Günther, Das Bewußtsein der Maschinen, Baden-Baden 1961, S. 201. V. A. Stoff billigt — vom Standpunkt der marxistischen Erkenntnistheorie — sogar Gedankenexperimenten eine gewisse Objektivität zu (Modellierung und Philosophie, Berlin 1969, S. 139 ff. und 244). Sehr komplexe Zusammenhänge oder z. B. Zufallszahlen sind jedoch nicht mehr zu »denken« und müssen mit Hilfe von Formalismen erfaßt werden. Ein zeitsparendes Verfahren, derartige Formalismen in häufigen Wiederholungen auf einen Sachverhalt anzuwenden, stellen Simulationen dar. Sie sind damit auf ihre Weise auch ein Beitrag zur historischen Reflexion, die J. Habermas den »szientifischen« Ansätzen in der Geschichtswissenschaft entgegenstellt (Zur Logik der Sozial Wissenschaften, Beiheft 5 der Philosophischen Rundschau, Tübingen 1967, S. 19 ff.).
Neben diesem »prognostischen Argument«, d. h. einer Prognose vergangener Ereignisse auf Grund der Kenntnis davorliegender Bedingungen, ist auch die Retrodiktion möglich, d. h. das Erschließen der früheren Ausgangsdaten auf Grund eines bekannten Ereignisses und einer Hypothese, die beide — Ausgangsdaten und Ereignis — miteinander verbindet.
Vgl. Anm. 19.
Zum Modell-Platonismus im allgemeinen siehe H. Albert, Modell-Platonismus, in: E. Topitsch, Hrsg., Logik der Sozialwissenschaften, Köln 1965, S. 406–434. Der Datenmangel macht zudem häufig die Anwendung statistischer Vergleichsprozeduren illusorisch, wodurch ein weiteres Instrument des Rückbezugs auf die Realität entfällt.
Vgl. z. B. R. Rosenkrantz, Experimentation as Communication with Nature, in: J. Hintikka und P. Suppes, Hrsg., Information and Inference, Dordrecht 1970, S. 58–93.
Allerdings stellen sich dabei umfangreiche statistische und wahrscheinlichkeitstheoretische Probleme. So müßte beispielsweise festgelegt werden, auf welche Zeiträume sich die Häufigkeiten beziehen, ebenso, wie die Einzelwahrscheinlichkeiten zusammengefügt werden könnten — z. B. durch Feststellung bedingter Wahrscheinlichkeiten, oder durch Einbezug von Markovoder Semi-Markov-Prozessen.
Harbordt, a.a.O., S. 498 ff. Er — wie auch Klages, a.a.O., S. 60 — begründen dies auf Grund eigener Erfahrungen. Vgl. I. de Sola Pool, Computer Simulation of Total Societies, in: S. Z. Klausner, Hrsg., The Study of Total Societies, New York 1967, S. 45–65: Voraussetzung von Simulationen ist »a complex structure of propositions and/or data values … thus it is not necessarily true that a simulation is no more useful than its data«, ebd., S. 57. Zum Problem der Datenarmut bei historischen Anwendungen von Simulationen auch P. E. Holland und R. W. Gillespie, Experiments on a Simulated Undevelopment Economy, Cambridge, Mass., 1963.
Als Beispiel sei genannt: I. de Sola Pool, R. P. Abelson und S. Popkin, Candidates, Issues, and Strategies, a.a.O.; hinsichtlich des angesprochenen Datenproblems vgl. z. B. M. Shubik, Simulation of Socio-Economie Systems, in: General Systems 12 (1967), S. 149–175.
So etwa die entsprechenden Unterprogramme in dem Modell von G. H. Orcutt et al., Microanalysis of Socioeconomic Systems: A Simulation Study, New York 1961.
T. Hägerstrand, A Monte Carlo Approach to Diffusion, in: Europ. Archiv f. Soziologie 6 (1965), S. 43–67; sowie ders., Innovation Diffusion as a Spatial Process, Chicago 1967.
H. G. Landau und A. Rapaport, Contribution to the Mathematical Theory of Contagion and Spread of Information, in: Bulletin of Mathematical Biophysics 15 (1953), S. 173–183.
Vgl. I. Vertinsky und R. T. Barth, A Model of Diffusion and Implementation: An Exploratory Study of Managerial Innovation in Colombia, in: Socio-Economic Planning Sciences 6 (1972) S. 153–172; C. M. Cipolla, The Diffusion of Innovations in Early Modern Europe, in: Comparative Studies in Society and History 14 (1972), S. 46–52; eine Beschreibung des Hägerstrandschen Modells mit weiterführenden Literaturangaben findet sich bei H. Bonus, Die Diffusion von Innovationen als räumlicher Prozeß, in: Ztscht. f. d. gesamte Staatswissenschaft 126 (1970), S. 336–343.
G. J. Hannemann et al., Computer Simulation of Innovation Diffusion in a Peasant Village, in: American Behavioral Scientist 12 (1969), 6, S. 36–45.
Vgl. H. Eulau, Micro-Macro Political Analysis: Accents of Inquiry, Chicago 1969, S. 18; Kern und Rönsch, a.a.O., S. 33 ff.
Die Definition von Einheiten auf der Makroebene — z. B. wirtschaftlicher Entwicklungsstand im internationalen Vergleich oder politische Gruppierungen in einem politischen System ohne festgefügte Parteien, usw. — kann meistens nur in Hinblick auf den verwendeten theoretischen Ansatz erfolgen, weil in diesem Fall die »historischen Fakten« erst geschaffen werden müssen. Die Validität der so gewonnenen Begriffe wiederum läßt sich mit Hilfe von Simulationen insofern ermitteln, als die Verwendung unzureichend operationalisierter Begriffe sich in Simulationsergebnissen niederschlägt, die erheblich vom historischen Vorbild abweichen.
Vgl. hierzu auch G. Karlsson, Simulation and the Problem of Relating Social Systems to Individual Behavior, in: Quality and Quantity 3 (1969), S. 168–175.
C. R. Hofstetter, Malapportionment and Roll-Call Voting in Indiana 1923–1963: A Computer Simulation, in: Journal of Politics 33 (1971), S. 92–111.
Diese Unterscheidung ähnelt der zwischen »aggregativen mikroanalytischen« und »makroanalytischen« Modellen, wie sie Harbordt a.a.O., S. 495 ff., vornimmt. Hingegen sind — von der Modellseite her gesehen — die diachronischen, makroanalytischen Modelle zumeist keine »Prozeßmodelle«, weil in ihnen keine Detailprozesse ablaufen, sondern Anfangs-und Endwerte relativ großer »Zeitscheiben« durch Gleichungsbeziehungen verbunden werden. Dazu im einzelnen Kern und Rönsch, a.a.O., S. 36 ff.
Vgl. J. Galtung, Diachronic Correlation, Process Analysis, and Causal Analysis, in: Quality and Quantity 4 (1970), S. 55–94.
S. A. Bremer, National and International Systems: A Computer Simulation, unveröff. Diss., Michigan State University, Bridgeport, Mich., 1970.
R. D. Brunner, Some Comments on Simulating Theories of Political Development, in: W. D. Coplin, Hrsg., Simulation in the Study of Politics, Chicago 1968, S. 329–342. Ergebnisse dieser Arbeit werden vorgestellt in R. D. Brunner und G. D. Brewer Organized Complexity — Empirical Theories of Political Development, New York 1971.
Ein Hauptproblem in diesem Zusammenhang ist, auf welche Weise es bei der Simulation langfristiger Entwicklungen gelingen könnte, die Modifikationen der Erklärungsstruktur, von der vorausgesetzt werden soll, daß sie sich von Epoche zu Epoche verändert, durch das Simulationsprogramm selbst vornehmen zu lassen.
Diesen Ausdruck verwendet G. Müller History as a Rigorous Discipline, in: History and Theory 6 (1967), S. 299–312, zur Kennzeichnung der »Spielregeln«, denen die individuellen Akteure folgen.
W. J. Mommsen, Die Geschichtswissenschaft jenseits des Historismus, Düsseldorf 1971.
Ebd., S. 45.
Ebd., S. 28.
Einen originellen Lösungsvorschlag macht P. N. Rastogi, Computer Simulation and Mannheim’s Concept of Perspectivism, in: Sociological Bulletin 19 (1970), S. 27–31.
Editor information
Rights and permissions
Copyright information
© 1972 Westdeutscher Verlag GmbH, Opladen
About this chapter
Cite this chapter
Rönsch, HD. (1972). Zur Anwendung von Simulationsmodellen in der Sozialgeschichtlichen Forschung. In: Ludz, P.C. (eds) Soziologie und Sozialgeschichte. VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-322-83551-2_9
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-83551-2_9
Publisher Name: VS Verlag für Sozialwissenschaften
Print ISBN: 978-3-531-11186-5
Online ISBN: 978-3-322-83551-2
eBook Packages: Springer Book Archive