Auszug
Im folgenden Abschnitt wird die terminologische Ausgangsbasis des zentralen Begriffs Modell untersucht und zunächst von einer allgemeinen (Kurz-)Defmition ausgegangen, die schrittweise konkretisiert und schließlich zur verwendeten Arbeitsdefinition ausgebaut wird. In diesem Rahmen wird auf unterschiedliche Modelltypen sowie auf den Prozess der Modellierung eingegangen. IV-2.4 ist der eingehenden Beschreibung des Gebrauchs von Modellen in den Wirtschaftsund Sozialwissenschaften gewidmet.
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References
Vgl. Stachowiak, H. (1992), S. 219; Müller, R. (1983), S. 17ff; Kluge, F. (2002); o.V. (1999), S. 74.
Vgl. Ackoff, R.L./ Sasieni, M.W. (1968), S. 60; Stachowiak, H. (1983b), S. 87ff.
Dörner, D. (1999), S. 337.
Vgl. Stachowiak, H. (1973), S. 155ff.
Vgl. Stachowiak, H. (1973), S. 157.
Vgl. Gilbert, N./ Troitzsch, KG. (2005), S. 2.
Vgl. Gilbert, N. (2000b), S. 3.
Analog zu II-1.2 wird verkürzt von einer Theorie als Gebilde genereller Aussagen gesprochen, aus denen spezielle einzelfallbezogene Aussagen abgeleitet werden können. Vgl. Kieser, A. (1978), S. 15.
Köhler, R. (1975), Sp. 2708.
Vgl. Schanz, G. (2004), S. 73, 89f.
Köhler, R. (1975), Sp. 2709.
Vgl. Troitzsch, K.G. (1990), S. 12ff. Vgl. analog Marietta, M.B./David, N./Sichman, J.S. u. a. (2003b), S. 195ff; David, N./Marietto, M.B./Sichman, J.S. u. a. (2004), Paragraph 3.4ff. Inhaltlich und bezüglich der Bezeichnungen der Teilelemente des Klassifizierungsschemas wurden Modifikationen vorgenommen.
Vgl. Saam, N.J. (2005b), S. 190. Formalmodelle lassen sich in mathematisch-analytische und Computermodelle unterscheiden. Für den hier vorliegenden Fall wird eine funktionale Definition des Begriffs Computer vorgenommen. Ein Computer ist eine Maschine, in der unter Nutzung von Algorithmen Aufträge bzw. Prozesse ausgeführt werden; also eine Algorithmusmaschine. Der Vorteil dieser Definition liegt darin, den Computer nicht als elektronisches Gerät zur Zahlenverarbeitung zu beschreiben — eine Funktion, die zu Beginn der Nutzung von Computern eine zentrale Rolle gespielt hat. Des Weiteren ist die implizite Aussage enthalten, dass der Computer über die reine Zahlenverarbeitung hinausgeht und sich „verhalten“ kann, welches „Intelligenz“ voraussetzt. Dennoch bleibt zu berücksichtigen, dass zunächst ein Algorithmus formuliert und eingegeben werden muss, um „Verhalten“ beobachten zu können, so dass der Computer als Instrument bzw. Plattform dient. Vgl. Liebrand, W.B. (1998), S. 2ff.
Vgl. Ackoff, R.L./ Sasieni, M.W. (1968), S. 60. Der Bildbereich ist ohne das Zutun dessen, der Modellbildung betreibt, bereits vorhanden. Die Höhenlinien einer Karte geben z. B. die Höhe bzw. den Anstieg des abgebildeten Gebirges wieder.
Vgl. Simon, H.A. (1957a), S. 90.
Vgl. Edmonds, B./ Möhring, M. (2005), S. 173.
Vgl. Pidd, M. (2004), S. 25f.
Vgl. Brassel, K.-H./ Möhring, M./ Schumacher, E. u. a (1997), S. 58.
Vgl. Saam, N.J. (2005a), S. 172.
Vgl. Saam, N.J. (2005b), S. 197.
Vgl. Saam, N.J. (2005a), S. 174.
Vgl. Bankes, S.C. (2002a), S. 7199. Die Bedeutung dieser Annahme wird an einem Beispiel von EPSTEIN/AXTELL deutlich. In einem (klassischen) gleichungs-basierten Modell — hier einer Epidemienausbreitung — wird die Gesamtpopulation in Subpopulationen (Infizierte und Nicht-Infizierte) unterteilt. Die Subgruppen sind in ihrer Eigenschaft homogen. Analog wird im betriebswirtschaftlichen Zusammenhang der Markt und seine Teilnehmer in Subpopulationen differenziert, für die ebenso Homogenität vorausgesetzt wird. Durch repräsentative Elemente werden Durchschnittswerte ermittelt, die die Heterogenität des Urbilds abbilden. Im Gegensatz dazu werden keine Homogenitäten unterstellt und keine Aggregation vorgenommen. Die Agentenpopulation wird mit ihren individuellen Merkmalen als heterogen hingenommen. Die Merkmale können sich während der Simulation als ein Ergebnis der Interaktion mit anderen Agenten verändern. Vgl. Epstein, J.M./Axtell, R. (1996), S. 14f.
Vgl. Halpin, B. (1999), S. 1488ff; Gilbert, N. (1999), S. 1486.
Vgl. Ackoff, R.L./ Sasieni, M.W. (1968), S. 62.
In den Wirtschaftswissenschaften zählen dazu z. B. Entscheidungsunterstützungsmodelle. Vgl. Pidd, M. (2003), S. 26.
Vgl. Manhart, K. (1996), S. 420ff.
Stachowiak, H. (1983b), S. 87.
Vgl. u. a. Sterman, J.D. (2000), S. 83ff.
In Abhängigkeit von Art und Anzahl der Variablen und Parameter werden einfache oder komplizierte Modelle unterschieden. Vgl. Saam, N.J. (2005a), S. 171f
Vgl. Chattoe, E. (1996), S. 84.
Vgl. Edmonds, B./ Moss, S. (2005), S. 130ff.
Edmonds, B./ Moss, S. (2005), S. 132.
Vgl. Axelrod, R.M. (1997a), S. 26.
Mit Synektik wird eine Kreativitätsmethode bezeichnet, die durch schrittweise Verfremdung eines Problems unbewusste Denkprozesse anregt. Vgl. Preiser, S. (1976), S. 5ff.
Vgl. Sterman, J.D. (2000), S. 87; Robinson, S. (2004), S. 54f; Carley, K.M. (1994), S. 611ff; Bérard, B./Bidoit, M./Finkel, A. (2001). Verifikation bezeichnet den Prozess der Prüfung auf Korrektheit des Modells gemäß der zu Grunde liegenden Annahmen. Mittels Validation wird das Ausmaß gemessen, in dem Modellergebnisse den in der Realität gemachten Beobachtungen entsprechen.
Vgl. Robinson, S. (2004), S. 63ff; Fung, K.K./Vemuri, S. (2003), S. 1.1ff
Vgl. Saam, N.J. (2005a), S. 176. Unter einer Simulation soll vorab das „running“ eines Modells verstanden werden. Simulation wird in dieser Arbeit durchgängig unter Zuhilfenahme eines Computerprogramms verstanden (Computersimulation = Simulation). Eine ausführliche Begriffbeschreibung erfolgt in IV-3.1.
Vgl. Gilbert, N./ Troitzsch, K.G. (2005), S. 257. Sie verweisen auf bereits bestehende Modellbibliotheken, auf die im Rahmen der Formalisierung (mit Anpassungen) zurückgegriffen werden kann.
Doran, J. (1997), S. 69.
Vgl. Edmonds, B. (2001), S. 18.
Vgl. Gross, D./ Strand, R. (2000), S. 29; Moss, S. (1998), S. 46.
Gross, D./ Strand, R. (2000), S. 29ff.
Vgl. Gross, D./ Strand, R. (2000), S. 29ff.
Vgl. Carley, K.M./ Gasser, L. (2000), S. 299ff.
Carley, K.M./ Gasser, L. (2000); S. 321.
Vgl. Takadama, K./ Suematsu, Y.L./ Sugimoto, N. u. a. (2003), S. 27.
Vgl. Campbell, D.T./ Fiske, D. (1959), S. 81ff.
Vgl. Parunak, V.D./ Savit, R./ Riolo, R.L. (1998), S. 22.
Vgl. Moss, S. (1998), S. 47.
Vgl. Qreskes, N./ Shrader-Frechette, K./ Belitz, K. (1994), S. 641ff; Takadama, K./Suematsu, Y.L./Sugimoto, N. u. a. (2003), S. 26ff.
Vgl. Takadama, K./ Suematsu, Y.L./ Sugimoto, N. u. a. (2003), S. 27.
„In these cases a Monte Carlo approach can be used and the range and central tendency of simulation behaviour safely deduced.“ Edmonds, B. (2001), S. 21.
Edmonds, B. (2001), S. 22.
Vgl. Drogoul, A./ Vanbergue, D./ Meurisse, T. (2003), S. 5.
Vgl. Drogoul, A./ Vanbergue, D./ Meurisse, T. (2003), S. 2; Edmonds, B. (2001), S. 20ff. Dies beschreibt einen idealtypischen Aufbau und Ablauf; die Trennung ist jedoch nicht immer durchzuhalten. Es besteht die Möglichkeit, dass Aufgaben von anderen Funktionsträgern übernommen werden. Je komplexer die zu modellierenden Systeme jedoch sind, desto mehr ist auf eine Teilung nach dem o. g. Muster zu achten, da die genannten Träger wichtige Hinweise zu den einzelnen Modellstrukturen liefern können.
Vgl. Albert, H. (1964), S. 27ff.
Vgl. Albert, H. (1967), S. 352f.
Chmielewicz, K. (1994), S. 122.
SCHNEIDER bemerkt zutreffend, dass RAFFEÉ diese Methode als Modellplatonismus missversteht. Vgl. Schneider, D. (1987), S. 161.
Albert, H. (1967), S. 387.
Vgl. die Unterschiede zwischen der in dieser Arbeit entwickelten Arbeitsdefinition und der Begriffsauffassung von Schmidt, R.H./ Schor, G. (1987), S. 14f Vgl. auch Esser, H./Troitzsch, K.G. (1991).
Vgl. Gilbert, N./ Troitzsch, K.G. (2005), S. 6.
Vgl. Pidd, M. (2003), S. 3.
Vgl. Herz, D./ Blätte, A. (2000), S. 1ff; Sterman, J.D. (2002), S. 501ff
Vgl. Gilbert, N./ Troitzsch, K.G. (2005), S. 6.
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(2007). Modellierung. In: Komplexität in Organisationen. DUV. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-5403-5_13
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