Vom systemischen Denken zur Methode System Dynamics

Abstract

Die Diplomarbeit „Vom systemischen Denken zur Methode System Dynamics“ ordnet den aktuellen Stand der Forschungsarbeiten zum Thema System Dynamics und führt die verschiedenen Perspektiven systematisch einer Bewertung zu. Die Problemstellung ergibt sich daraus, dass Menschen i.d.R. Schwierigkeiten haben, dynamische Konsequenzen ihrer Entscheidungen, d.h. räumlich und zeitlich verschobene Wirkungen, zu erfassen. Beispielhaft hierfür sind u.a. Straßenbauprojekte zur Reduktion des Verkehrsaufkommens, die nach Durchführung im Gegenteil eher zusätzliche Verkehrsstaus mit längeren Fahrzeiten für Autofahrer und größerer Umweltverschmutzung nach sich zogen. Mit Hilfe der Systemanalysemethode System Dynamics soll der Mensch lernen, komplexe Ursache-Wirkungs-beziehungen zu erkennen. Inzwischen verbreitet sich System Dynamics zunehmend mit vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten im schulischen, sozialen und Managementbereich.

Formale Modelle erlauben im Gegensatz zu mentalen Modellen die Identifikation von Schwachstellen im empirisch kognitiven Wissen sowie die Analyse von Implikationen von Entscheidungen mittels Simulation. Diese formalen Modelle bilden die Grundlage für systemisches Denken. Der Begriff systemisches Denken ist in der Wissenschaft nicht eindeutig definiert, da ihn verschiedene Disziplinen, u.a. Systemtheorie, Kybernetik oder Operations Research, unterschiedlich verwenden. Darüber hinaus wird der Begriff innerhalb des Forschungsgebietes System Dynamics gegenüber der Methode selbst nicht eindeutig abgegrenzt. Dennoch besteht Konsens dahingehend, dass systemisches Denken den Menschen dabei unterstützen soll, die Welt als komplexes System zu erkennen und zu begreifen. Der Mensch soll befähigt werden, schneller zu lernen und ferner Instrumente zu entwickeln, die es ihm ermöglichen, adäquate Entscheidungsregeln für alle Arten von Systemen aufzustellen.

Innerhalb des Forschungsgebietes System Dynamics wurden in der Zwischenzeit verschiedene Instrumente entwickelt, die dem Erlernen systemischen Denkens dienen. Fasst man die verschiedenen Definitionen zusammen, so wird System Dynamics, abstrahierend von unterschiedlichen Ansatzpunkten, als eine Methode aufgefasst, mit deren Hilfe der Mensch seine Wahrnehmungsfähigkeit verbessert, was zu einem tiefgründigeren Verständnis der ihn umgebenden komplexen Systeme führen kann. Die verschiedenen Forschungsperspektiven und Meinungen werden in der Arbeit entsprechend abgegrenzt und eingeordnet. System Dynamics basiert auf der Annahme, dass Systeme aus Strukturen bestehen, die das Systemverhalten determinieren und umfasst einen qualitativen und einen quantitativen Modellierungsansatz. Die qualitative Modellierungsmethode enthält die Erstellung von Kausaldiagrammen (formale Modelle). Eine Vielzahl von Wissenschaftlern ist allerdings der Überzeugung, dass systemisches Denken nur durch die Anwendung von quantitativem System Dynamics zu erlernen sei. Quantitatives System Dynamics schließt die Erstellung von Flussdiagrammen und darauf aufbauende Simulationsläufe ein. Systemelemente werden als Fluss- und Zustandsgrößen abgebildet und zusammen mit ihren Verknüpfungen in Form mathematischer Gleichungen erfasst. Mit Anwendung von rechnergestützten Simulationsprogrammen kann das Systemverhalten auf Basis dieser Gleichungen in einer virtuellen Welt generiert und mit dem Verhalten des Systems in der realen Welt verglichen werden. Dadurch kann das systemische Verstehen signifikant verbessert und der Lernprozess des Modellierers beschleunigt werden. Aufgrund der Externalisierung mentaler Modelle und der Transformierung in formale Modelle kann sich demnach die Struktur der mentalen Modelle verändern - der Entscheidungsträger lernt, wobei zwischen Verbesserungs- und Erneuerungslernen unterschieden wird. Daneben besteht die Möglichkeit, bereits existierende Simulationsmodelle, die in der Arbeit kategorisiert werden, anzuwenden. Aus den unterschiedlichen Arten der Erstellung, Nutzung und des Gebrauchs von verschiedenen Simulationsmodellen ergeben sich Ansatzpunkte für Grenzen und Kritik, die in der Arbeit ausgeführt werden. Abschließend wird ein neuer Forschungsschwerpunkt, die Optimierung von System Dynamics-Modellen, kritisch besprochen. Dieser wird primär durch moderne Computertechnologie ermöglicht und ergibt sich aus dem Anspruch des Modellierers, das Ergebnis eines Simulationslaufes kontinuierlich zu verbessern.