Schlagwort-Archiv: Modell

Was bezahlen Sie für eine gute Formel?

In seinem neusten Buch “Schnelles Denken – Langsames Denken”, erklärt der Nobelpreisträger Daniel Kahneman, warum Algorithmen und Automatismen der Intuition in gewissen Fällen überlegen ist. Er stützt sich dabei auf ein “kleines verstörendes Buch” von Paul Meehl, Clinical vs. Statistical Prediction A Theoretical Analysis and a Review of the Evidence, in welchem dieser nachweist, dass Algorithmen, die einige wenige Variablen verarbeiten, den intuitiven Urteilen von Experten überlegen ist. Kahneman diente kurz nach der Lektüre von Meehls Büchlein in der israelischen Armee und hatte den Auftrag, ein Verfahren zur Evaluation von Soldaten zu entwickeln, die für kombattante Einsätze geeignet sind. Das bis dahin verwendete Verfahren basierte auf Interviews, die von Experten mit Menschenkenntnis durchgeführt wurde. Kahneman ersetzte es durch einen Fragenkatalog zu sechs Charaktereigenschaften. Die Interviewer mussten jeder Antwort eine Note zwischen 1 und 5 vergeben. Eine Formel wertete die Ergebnisse statistisch aus. Zunächst löste das Verfahren beinahe eine Meuterei aus, weil die Interviewer sich zum Roboter degradiert sahen und nicht glaubten, dass eine Formel ihrer Intuition überlegen sein soll.

Kahneman zeigte in mehreren Untersuchungen, dass ein einfaches Modell, das auf wenigen Variablen beruht, in turbulenten Umgebungen leicht bessere Ergebnisse zeitigt, als jede intuitive Voraussage. Er erinnert an die Feststellung Herberts Simons: Intuition ist nicht mehr und nicht weniger als Wiedererkennen. Es ist dasselbe, wie einen guten Bekannten wieder zu erkennen. “Wissen ohne zu wissen” ist kein charakteristisches Merkmal der Intuition, es ist mentaler Alltag.

Kahnemans Ausführungen erinnern mich an das Erstellen eines (System Dynamics) Modells. Die Kritik, ein Modell sei zu arm, weil es die Wirklichkeit auf ein paar wenige Variable reduziere, greift zu kurz, denn die Reduktion auf ein paar wenige Parameter ist nicht ein Nachteil, als vielmehr ein “Feature”. Es gibt keine schönere Bestätigung für die Nützlichkeit von Modellen, als Kahnemans Erkenntnisse. Unsere Handlungen und Entscheidungen basieren auf Voraussagen. Beispielsweise sind Projektpläne eine Art Vorwegnahme der Zukunft. Je intransparenter ein Zusammenhang ist, desto mehr verkommt eine prädikative Voraussage zum reinen Würfelspiel. In sehr volatilen Situationen, wo sich keine Erfahrung und keine Intuition aufbauen kann, hilft ein Modell oder ein formales  Verfahren, der Kontrollillusion entgegen zu wirken. Intuition verrauscht in volatilen Situationen schnell.

Bleibt immer noch die Tatsache, dass man in Projekten nicht gewillt ist, einem Modell zu folgen. Zwar haben alle zertifizierten Projektmanager Zeit, einen Projektstrukturplan zu machen und sich der Illusion hinzugeben, er könnte das Projekt in irgend einer Weise repräsentieren. Es wäre nützlicher, die Anfangssituation des Projekts mit einem halben Dutzend voneinander unabhängiger Variablen zu beschreiben und in einem Modell vorauszusagen, wie sich das Projekt entwickeln könnte.

Komplexität, auf das Individuum bezogen

Der meistgelesene Artikel meines Blogs ist Komplexitätbegriff auf das Individuum bezogen. Das deutet darauf hin, dass es vielen Menschen ein Bedürfnis ist, mit Komplexität umgehen zu können. Dabei versteht zwar jeder etwas anderes unter Komplexität, aber allen dämmert es wohl, dass wir uns in einer ernsthaften Bedrouille befinden. Musik

Nichtlineare Zusammenhänge bezüglich der sozialen Wohlfahrt, die hier als Summe der Wohlfahrtsfunktion pro Periode dargestellt ist. Die Beeinflussung der Wohlfahrt geschieht im Modell nach dem Muster "Climbing Hill". Der Parameter W* ist das Produkt von drei Grössen und beeinflusst das Einkommen nichtlinear. Dazu kommen diverse Verzögerungen, die hier nicht eingezeichnet sind. Z.B. reagiert der Wohlfahrtsbestand verzögert gegenüber der Einführung der hohen Steuerprogression.

Nichtlineare Zusammenhänge bezüglich der sozialen Wohlfahrt, die hier als Summe der Wohlfahrtsfunktion pro Periode dargestellt ist. Die Beeinflussung der Wohlfahrt geschieht im Modell nach dem Muster "Climbing Hill". Der Parameter W* ist das Produkt von drei Grössen und beeinflusst das Einkommen nichtlinear. Dazu kommen diverse Verzögerungen, die hier nicht eingezeichnet sind. Z.B. reagiert der Wohlfahrtsbestand verzögert gegenüber der Einführung der hohen Steuerprogression.

Projekte sind heute global und können Auswirkungen haben, die sich auch lange nach Projektende noch manifestieren. Wenn z.B. ein europäisches Land Projekte lanciert, welche eine stärkere Besteuerung der hohen Einkünfte und die Senkung des Pensionierungsalters vorsehen, dann hat das Auswirkungen auf das sonst schon instabile europäische Wirtschaftssystem und kann lange nach dem Amtsende des Präsidenten, der die Projekte in Auftrag gab, zu unvorhergesehenen Entwicklungen führen, die meistens katastrophal und selten positiv sind. Die Abwanderung der hohen Einkommen, der Abfluss der Geldmittel in die ärmeren Regionen und die Altersarmut können sich gegenseitig nach nichtlinearen Gesetzmässigkeiten beeinflussen. Mnsik.

Der Direktor des Max-Planck-Instituts für Hirnforschung in Frankfurt, Wolf Singer, sagt:

Wir sind unfähig, nichtlineare Phänomene zu erfassen. Das klingt zwar abstrakt, erklärt sich aber aus der Evolution: Im Kleinen, und nur darauf ist unser Gehirn eingestellt und nur daran ist es angepasst, verhält sich die Welt linear. Diese Unfähigkeit ist auch kein Wunder, denn nichtlineare Vorgänge sind nicht vorhersagbar, das Hirn als prädiktives System wäre also überfordert1

Das ist also der Grund unseres Missbehagens, wenn uns die Komplexität eines Projekts persönlich plagt. Unser Gehirn ist gar nicht fähig, globale Projekte mit langfristigen Auswirkungen richtig zu planen und durchzuführen. Es gibt jedoch Hilfsmittel und “Krücken”, die uns helfen, nichtlineare Phänomene zu erfassen. In den meisten Fällen handelt es sich um Simulationstools. Der Einsatz solcher Tools geht aber nicht gerade mit kognitiver Leichtigkeit einher, d.h. sie erfordern eine verstandesbezogene Anstrengung. Wir sind wahre Meister, wenn es darum geht, diese zu verhindern. Unsere Intuition schaukelt uns immer vor, dass die von ihr gefundenen Lösungen genügen. Zusätzlich gibt es heute mehr Experten denn je, die uns glauben machen wollen, dass es nichts besseres gebe als die Intuition, um mit Komplexität umzugehen. Msink.

Hier ein kleines Laborexperiment: eine Flasche Wein kostet 10.50 Euro. In diesem Preis ist natürlich alles inbegriffen, Wein und Flaschenglas. Man weiss, dass der Wein 10 Euro mehr kostet als das Glas. Beantworten Sie schnell und intuitiv die Frage, wieviel das Glas kostet.

Die meisten Menschen, die die Frage nicht kennen, beantworten sie intuitiv falsch. Das wäre auch kein Problem, aber es kommt ihnen nicht in den Sinn, ihr Resultat kurz zu überprüfen, indem sie zurück rechnen. Die Intuition führt mühelos zu einer Lösung. Zurück zu rechnen wäre aber ein kognitiver Aufwand, den die unbewusste “Denkmaschine mit allen Mitteln zu verhindern versucht. Misnk.

Der bekannt Psychologe Daniel Kahneman präsentiert in seinem neuen Buch “Schnelles Denken – Langsames Denken” ein paar verblüffende Muster kognitiver Leichtigkeit2. Wann haben Sie zuletzt gegessen? Was kommt Ihnen beim Wortfragment “uppe” in den Sinn. Da ich Sie danach gefragt habe, wann Sie zuletzt gegessen haben, werden Sie jetzt vermehrt ans Essen denken und “uppe” zu “Suppe’ ergänzen. Hätte ich Sie jedoch zuerst gefragt, ob Sie auch schon Mal auf einen Hügel mit Rundgipfel gestiegen seien, hätten Sie “uppe” eher durch “Kuppe” ersetzt. Das finden Sie selbstverständlich? Ist es Ihnen z.B. in einem Projekt immer bewusst, warum Sie die und die Aussage machen, Anweisung geben, Task oder Methode wählen, etc.? Sie glauben, dass das auch nicht nötig ist? Ein Projekt kann ganz verschiedene Verläufe nehmen, je nachdem, was die beeinflussenden Kräfte denken und daraufhin entscheiden.

Welche sibirische Stadt hat mehr Einwohner? Novokusnezk oder Minsk? Novokusnezk hat ungefähr eine halbe Million, während Minsk nur etwas mehr als 300’000 hat, aber Minsk liegt nicht in Sibirien und nicht einmal in Russland. Wenn Sie auf Minsk getippt haben, dann aus zwei Gründen: erstens ist der erste Name schwerer auszusprechen und verlangt von Ihnen eine kognitive Anstrengung und zweitens haben Sie im Verlauf dieses Artikels einige Male Wörter gelesen, die sich wie “Minsk” buchstabieren. Kahneman erklärt, dass mehrmalige Wiederholung die Erfolgswahrscheinlichkeit erhöht, damit das intuitive Denksystem dem verstandesmässigen System unwahre Aussagen als wahr unterjubeln kann.

Es geht also nicht darum, alternative Projektmethoden zu finden, wie z.B. Agiles Projektmanagement. Auch agile Methoden verhindern nicht, dass wir und damit das Projekt Opfer unseres automatischen und unbewussten Denksystems werden. Es geht vielmehr darum, unseren Verstand einzusetzen, um die intuitiven Wahrnehmungen zu überprüfen und um Werkzeuge zu gebrauchen, die z.B. nichtlineare Phänomene erfassen können. In Projekten und anderen Managementsituationen ist genügend Zeit dafür vorhanden.

Es gibt “tausend” Mechanismen, die verhindern, dass wir unseren Verstandesapparat einsetzen. Er ist langsam und teuer im Betrieb. Aber ohne unseren Verstand unterscheiden wir uns nicht von andern höheren Säugetiere. Auch eine Kuh hat Intuition und eine automatische schnelle Wahrnehmung. Brauchen wir also unseren Verstand!

1Reinhard Breuer. Hirnleistungen sind “begrenzt und eklektisch” – Wolf Singer in Heidelberg. SciLogs 26. März 2010

2Daniel Kahneman. Schnelles Denken – Langsames Denken. Siedler ebooks. 2012

Quantitative Modelle sind Mikroskope

Am 28. Juni hat Oliver M in seinem Kommentar zu meinem Blogbeitrag Schulleiter brüten Dorfbürgermeister aus gemeint, dass eine Simulation nicht besser werden könne, als wenn sich ihr Autor selber zu einem Gedanken durchgerungen hätte. Dazu ist zu bemerken, dass es gerade das Ziel der Simulation ist, diesen Gedanke zu provozieren. Es ging in meinem Beitrag bestimmt nicht um Simulationen per se. Ich gebe Oliver M recht, dass in einem quantitativen Modell nicht mehr steckt, als die Gedanken der Autoren. Es ging ja vielmehr um systemisches Denken, das unseren Entscheidungsträgern allzu oft fremd ist und sich grundsätzlich vom klassischen linearen und alles-ist-machbar-Denken unterscheidet, an das wir sonst so gewohnt sind.

Beispielsweise sind die wenigsten Menschen fähig, auch nur zwischen Beständen und Raten zu unterscheiden und machen ein heilloses Durcheinander, wenn sie darüber reden müssen. Günther Ossimitz hat einmal 154 BWL-Studenten die Anzahl Eintritte und Austritte eines Hotels an 10 aufeinanderfolgenden Tagen vorgelegt und gefragt, wann am meisten Gäste im Hotel waren. Weniger als die Hälfte der Studenten konnten die Frage beantworten. Die Studenten hätten besser eine Münze geworfen, als nachgedacht….1 Überlegen Sie sich einmal, wie sich der Inhalt einer Badewanne verhält, wenn durch den Hahn eine bestimmte Menge Wasser pro Minute hinein und aus dem Abfluss eine andere Menge hinaus fliessen2.

Ein quantitatives Modell ist die Übersetzung der mentalen Modelle seiner Autoren. Damit wird es möglich, über die Welt zu sprechen. Solange man nur diskutiert, redet jeder am anderen vorbei, weil alle andere Modelle im Kopf haben. Offenbar sieht Oliver M die Welt ganz anders als ich. Würden wir beide ein formales Modell bauen, dann könnte das dazu beitragen, dass wir uns besser verstehen.

Ein quantitatives Modell hat auch die Funktion eines Mikroskops, mit dem wir die dynamische Entwicklung eines Systems studieren. Meistens weiss man im voraus, was man im Mikroskop sehen wird, aber man will ein bestimmtes Detail genauer beobachten3.

Quantitative simulationsfähige Modelle leisten einen mächtigen Beitrag zum Verständnis sozialer Systeme und zum Entdecken von Neben- und Fernwirkungen.

1Ossimitz, G. Staatsschulden vs. Nettodefizit – Bestände vs. Flüsse – für die Schule oder für alle? Nach 2000.  Zitiert mit http://www.webcitation.org/5ebLZMC7G

2Booth Sweeney, L. und Sterman, J. D. Bathtub Dynamics: Initial Results of a Systems Thinking Inventory. In: System Dynamics Review 2000, S. 275. Zitiert mit http://www.webcitation.org/5ec9YWtKf

3Addor, P. Projektdynamik – Komplexität im Alltag. S. 305. Reinhold Liebig Verlag. Frauenfeld 2010. ISBN 978-3-9523545-6-8

Welchen Hypothesen geben Sie den Vorzug?

Welcher Hypothese (Modell, Theorie) würden Sie eher zustimmen?

  • Derjenigen, deren Voraussetzungen (Prämissen) auf wackeligen Füssen steht, aber deren Vorhersagen erstaunlich gut mit den Beobachtungen überein stimmen.
  • Oder derjenigen, deren Voraussetzungen (Prämissen) die Situation gut beschreiben, aber deren Vorhersagen höchstens mittelprächtig zutreffen, wenn überhaupt?

Ihre Antwort kann für das Management wichtig sein, denn Sie planen, entscheiden und handeln meist aufgrund einer Hypothese oder Annahme.

Bisher gab ich der Hypothese, deren Voraussagen zutreffen, den Vorzug. Ich gelange aber immer mehr zur Überzeugung, dass es wichtiger ist, wenn die Prämissen stimmen. Das Modell von Hotelling basiert zwar auf eher realitätsfernen Prämissen (siehe Wo würden Sie sich auf der Costa del Sol als Eisverkäufer platzieren? ) sagt aber richtig voraus, dass Anbieter geographisch nahe beieinander sind, was sich z.B. in Einkaufszentren manifestiert. Das Modell erklärt dieses Verhalten von Anbietern dadurch, dass jeder hofft, durch die Nähe zum Konkurrenten von dessen Kundenbasis profitieren zu können. Da ein allfälliger Effekt dieser Art aber völlig symmetrisch ist, hätte am Ende kein Anbieter tatsächlich etwas gewonnen.

Vielmehr geht es darum, den Kundenwunsch zu respektieren. Wenn ich mir als Konsument vornehme, etwas zu kaufen, dann gehe ich dorthin, wo sich Shops häufen, die meinen Wunschartikel anbieten. Dann kann ich nämlich gemütlich durch alle Läden spazieren und die Angebote und Preise vergleichen. Habe ich mich entschieden, brauche ich nicht weit zu gehen. Ein Anbieter, der seinen Laden weit ab hat, berücksichtige ich schon gar nicht. Das ist doch der Grund für die Ballung von Anbietern gleicher Produkte.

Das Modell von Hotelling ist also falsch, weil seine Prämissen falsch sind. Dennoch kommt es zum richtigen Ergebnis. Das bedeutet: Traue keinem Modell, dessen Prämissen falsch sind, auch wenn die Voraussagen in einem gewissen Bereich und zu einer gewissen Zeit stimmen.

Diese Regel hat noch einen grossen Vorteil: Die Prämissen eines Modells können Sie sofort überprüfen, noch bevor Sie mit dem Modell arbeiten. Um die Voraussagen zu überprüfen, müssen Sie jedoch zuerst einige Zeit mit dem Modell gearbeitet haben. Bis dahin könnten Sie aber schon in der Bedrouille gelandet sein.

Wo würden Sie sich auf der Costa del Sol als Eisverkäufer platzieren?

Modelle sind für das Verständnis von komplexen Projekten und Unternehmen etwas sehr wichtiges. Der Grad der Komplexität moderner wirtschaftlicher Strukturen ist heute so gross, dass es unmöglich ist, ohne Modelle zu führen. An einem Beispiel wollen wir uns zu der Anwendung von Modellen Gedanken machen. Hotelling beschrieb 1929 ein Modell zweier Anbieter homogener Produkte1. A1 und A2, die beiden Anbieter, sind entlang einer Strecke einer bestimmten Länge positioniert (Beispiel: Eisverkäufer auf einem Strandabschnitt). Mit ai bezeichnen wir die Koordinate von Ai , d.h. den Abstand vom linken Ende der Strecke.

O.B.d.A. kann angenommen werden, dass die Strecke die Länge 1 hat und dass A1 näher am linken Endpunkt der Strecke steht als A2, d.h. a1 < a2. Ai verkauft seine Produkte zum Preis pi. Die Frage ist nun, für welche ai die beiden Anbieter den grössten Nutzen haben. Das klassische Modell, das diese Frage beantwortet, geht von vier Voraussetzungen aus:
1. Die Kunden sind entlang der Strecke gleichverteilt
2. Die Kunden besitzen eine unendliche Preiselastizität, d.h. fragen unabhängig vom Preis eine Einheit nach
3. Jeder Kunde fragt in der Beobachtungsperiode genau eine Einheit nach
4. Der Transportkostensatz c, den ein Kunde bezahlen muss, um die erstandene Produkteinheit von ai zu seinem angestammten Platz («nach hause») zu transportieren, ist für alle Kunden derselbe

Somit hat ein Kunde bei Koordinate y Erstehungskosten von | p1 + c( y – a1) |, wenn er bei A1 kauft. (Es gibt Autoren, die mit quadratisch von der Distanz abhängigen Transportkosten argumentieren. Um das Modell nicht zu überladen, nehmen wir konstante und lineare Transportkosten an, was ja gar nicht so realitätsfern ist). Gilt am Punkt x

so werden alle Kunden links von x bei A1 kaufen und alle rechts von x bei A2. Der Kunde in x ist indifferent und hat dieselben Erstehungskosten, ob er nun bei A1 oder bei A2 kauft. Für x ergibt sich

Das klassische Modell, dem wir hier folgen, argumentiert, dass

die jeweiligen Nutzenfunktionen der Anbieter seien. Nach Voraussetzung 1. ist x ja der Teil der Kunden, die bei A1 kaufen., bzw. (1 – x) derjenige Teil, der bei A2 kauft. di sind die Selbstkosten, die der Anbieter Ai pro Einheit zu tragen hat.

Aus

und

folgt nun, dass sich Anbieter A1 möglichst weit rechts und Anbieter A2 möglichst weit links positioniert. Da wir a1 < a2 voraussetzten, bedeutet dies, dass sich beide Anbieter in der Mitte, also bei Koordinate ½ treffen.

Die Kritik an diesem Modell ist offensichtlich. Zunächst können alle vier Grundvoraussetzungen als realitätsfern zurück gewiesen werden. Während es einfach ist, das Modell in Richtung realistischer Nachfrage zu erweitern und damit die Grundvoraussetzungen 1 – 3 zu eliminieren, bietet 4 bereits Probleme. Verschiedene Kunden verwenden vielleicht unterschiedliche Transportmittel, die jedes Mal einen anderen Transportkostensatz verlangen. Es gibt Behandlungen des Hotellingschen Strassendorfes, die zu anderen Resultaten kommen. Beispielsweise positionieren sich die Anbieter zu ihrem grössten Nutzen möglichst weit voneinander, wenn die Transportkosten quadratisch mit der Distanz ansteigen.
Die Wirklichkeit ist viel filigraner, als das klassische Modell. Dennoch können wir die Aussage des Modells, so wie wir es hier darstellten, in Wirklichkeit beobachten. Oft stehen nämlich Filialen der zwei grössten Food-Ketten eines Landes in Sichtweite voneinander, und in grossen Einkaufszentren kann man nicht selten für eine Produktgruppe gleich zwei oder mehrere Anbieter unter dem gleichen Dach antreffen. Die Häufung von Anbietern homogener Produkte ist ein bekanntes Phänomen. Abhängig von Branche und Preissegmente lassen sich aber auch gegenteilige Trends beobachten, für die es auch Modelle gibt. Welches Modell beschreibt nun genau unsere Situation, die wir gestalten möchten? Wie können wir sicher sein, dass ein Modell unsere spezielle Situation richtig abbildet und nicht gerade eine diametral gegenüberliegende Situation? Vielleicht trifft eine Kombination mehrerer Modelle die gesuchte Situation.

System Dynamics (SD) Modelle: Je grösser und umfangreicher, je mehr Feedbackschlaufen, desto stabiler. Betrachtet man die Natur als Eins-zu-eins-Modell, so ist sie das ultimativ ausführlichste und umfangreiche Modell. Die Natur dämpft also in der Regel Störungen recht gut ab. Trotzdem kommt es in der Entwicklung immer wieder zu Emergenzen. Es kann sogar so sein, dass Oszillationen scheinbar zum Verschwinden gedämpft werden und das System über lange Zeit hinweg ruhig bleibt, dann aber plötzlich eine Katastrophe auftritt. Dieses Verhalten kann ein Modell auch aufzeigen. Dazu ist es aber unbedingt notwendig, dass auch das Umfeld des Systems weiträumig in das Modell einbezogen wird. Es hilft z.B. wenig, wenn in ein Projektmodell nur gerade das dynamische Geschehen innerhalb des Projekts eingeht. Es müssen auch Kultur des Unternehmens, Persönlichkeitsmerkmale der einflussnehmenden Projektmitarbeiter und Erwartungen der künftigen Anwender des Projektgegenstandes einbezogen werden.

System Dynamics Modelle geben nur zurück, was man hinein gesteckt hat, d.h. ein SD-Modell ist eine Tautologie. Das heisst aber noch lange nicht, dass die auf SD-Modellen basierenden Erkenntnissen offensichtlich sein müssen.

Es gibt zwei Gründe, wenn man den Eindruck hat, dass zuwenig herauskam:

1. Man hat zuwenig in das Modell hinein gesteckt. Das kann natürlich wiederum verschiedene Gründe haben. Häufig jedoch wird «verschwiegen», was einem belasten oder schaden könnte. Das passiert natürlich unbewusst. Der Kunde merkt vielleicht instinktiv, dass die Erkenntnisse aus dem Modell Machtdispositionen zur Disposition stellen oder einen Gesichtsverlust nach sich ziehen könnte. Vielleicht weisen die Erkenntnisse auch Versäumnisse der Vergangenheit auf, die man durchaus kannte, aber aus Verantwortungslosigkeit unterliess. Hier ist der Modellierer als Organisationsentwickler und Coach gefragt.
2. Es könnte sein, dass die Erkenntnisse aus dem Modell vorher diffus bekannt waren. Während der Erarbeitung des Modells ging den Personen langsam ein Licht auf – wie mit einem Dimmer. Die Einsicht kam nicht unmittelbar, sondern schleichend. Der Bewusstseinsprozess selber lief unbewusst ab. Das ist grundsätzlich ein gutes Zeichen, aber der Kunde hat natürlich immer das Gefühl, dass es nichts gebracht habe, weil er den Fortschritt seiner Erkenntnisse gar nicht wahrgenommen hat.

Trotzdem kann ein System Dynamics Modell Neues aufdecken. Es ist durchaus denkbar, dass ein Problem aus turbulenten Zeiten nicht überwunden, sondern nur schlafen gelegt wurde. Das kann dann später, wenn man’s nicht erwartet, aufbrechen.

Geht man davon aus, dass es eine Wirklichkeit unabhängig vom Beobachter gibt, dann weiss man, dass man durch selektive Wahrnehmung und Ausblenden von Teilen nur einen Teil wahrnimmt. Es kann sein, dass man diesen Teil mit mentale Konstruktionen ergänzt, die keine Entsprechungen in der realen Welt zu haben brauchen. Allerdings muss das Konstruierte mit dem Teil, der von der Realität stammt, kompatibel und kohärent sein. Es ist daher sehr schwierig, etwas dazu zu konstruieren. Umgekehrt können kognitive Unterspezifizierungen dazu führen, dass der wahrgenommene Teil der Realität Löcher aufweist, was eine wesentliche Quelle von Fehlentscheiden und fehlerhaften Handlungen zu sein scheint.2. Versucht man dann, das (löchrige) Beobachtete und das Konstruierte zu modellieren, kann das Modell Tatsachen aufzeigen, die ausserhalb der Wahrnehmung liegen und kontraintuitiv sind. In diesem Fall wirkt ein Modell bewusstseinserweiternd.

Ein System Dynamics Modell hat die Funktion eines Mikroskops für die dynamischen Entwicklungen unserer Systeme. In den meisten Fällen weiss man, was man in einem Mikroskop sehen wird. Aber man will ein bestimmtes Detail genauer beschreiben.

1H. Hotelling. Stability in Competition. Economic Journal 39:41-57. 1929
2James Reason. Menschliches Versagen – Psychologische Risikofaktoren und moderne Technologien. Spektrum Akademischer Verlag. Heidelberg und Berlin, 1994 Weiterlesen