Über Modelle und Modellbildung war hier schon das eine oder andere Mal die Rede, z.B. hier.
Einer meiner Lieblingssätze dabei: Modelle sind beliebig falsch.
Deswegen sind Modelle trotzdem sinnvoll und nützlich. Sie helfen uns die Welt zu verstehen, aber sie liefern halt nur eine Perspektive auf die Welt und sie neigen zu Vereinfachung.
Nur ihrer Grenzen sollten wir uns stets bewusst sein.
Also mal wieder Modelle und Modellbildung.
Hinnen und Hinnen (Amazon) geben ein paar hilfreiche Tipps zum Umgang mit Modellen:
Halten Sie stets Ausschau nach neuen Modellen
Kutivieren Sie ein pluralistisches Verständnis von Modellen
Scheuen Sie sich nicht, etablierte Modelle weiterzuentwickeln
Vergessen Sie niemals: The map ain´t the territory
Zahlen haben fast schon eine „magische“ Wirkung auf uns. Wir schenken ihnen Vertrauen und sie liefern uns exakte Aussagen.
Schön wäre es, denn im Detail liegen ein paar Tücken: Messen bzw. zeigen die Zahlen tatsächlich das, was sie vermeintlich vorgeben zu zeigen? Und mit welcher Zuverlässigkeit und Genauigkeit tun sie es?
Die Krux mathematischer Modelle und Berechnungen liegt darin, dass sie uns Ergebnisse mit Nachkommastellen liefern. Das aber ist lediglich eine Scheingenauigkeit, denn das Ergebnis kann nicht besser sein als das zugrundeliegende Modell. Wie sehr uns das überfordert, zeigt der aktuelle Umgang mit den Covid Statistiken. Von uns Laien werden Zahlen vogelwild interpretiert ohne das wir wirklich wissen, was sie aussagen, ohne das wir statistische Effekte aus Erfassung und Verarbeitung, wie z.B. durch die Änderung der Teststrategie oder das Meldeverhalten, berücksichtigen.
Wir sind in guter Gesellschaft. Seit langem bemängelt Gerd Gigerenzer (Amazon), dass die meisten Mediziner, medizinische Wahrscheinlichkeitsaussagen nicht interpretieren können. Wie soll das dann bei Covid anders sein?
Oder im Risikomanagement?
Die bekannteste Quantifizierung eines Risikos ergibt sich aus der versicherungmathematischen Formel als Produkt von Eintritswahrscheinlichkeit und potentiellem Schaden, dem sogenannten Erwartungwert.
Aber welche Aussagekraft hat der Erwartungswert?
Nun statistisch gesehen, ist das der durchschnittlich zu erwartende Schaden. Aber nutzt uns das was? Das ist in etwas wie die durchschnittliche Fiebertemperatur aller Krankenhauspatienten. Nehmen wir einmal an, ein Unternehmen würde aufgrund eines solchen Modells finanzielle Rückstellungen in Höhe des Erwartungswerts treffen. Bei Risiken die digital eintreten, d.h. sie treten entweder ein oder sie treten nicht ein, stecken wir in dem Dilemma, dass wir im einen Fall zu niedrige und im anderen Fall zu hohe Rückstellungen getroffen haben. Worst case ist beides existenzbedrohend, z.B. im Falles des Eintretens eines „schwarzen Schwans“ (Amazon Affilitate Link), also eines äußerst unwahrscheinlichen Ereignisses – z.B. einer Covid-Pandemie….
System Denken und unsere Wahrnehmung sind sich sehr ähnlich und beruhen auf den gleichen Prinzipien.
Unsere reale Welt ist gekennzeichnet durch Akteure und deren Interaktionen, die sich gegenseitig beeinflussen.
Unsere VUCA Welt ist komplex. Wir können versuchen sie als System zu verstehen.
Wir können Akteure und Interaktionen identifizieren und beschreiben.
Ein System ist zunächst durch seine Systemgrenzen gekennzeichnet.
Was ist System und was ist Umwelt?
Wir können die Welt in der wir leben beobachten und analysieren.
Zwar sind wir keine unabhängigen Beobachter (wir sind schließlich selbst Teil des Systems und stehen mit diesem in Interaktion oder sind sogar selbst Bestandteil des Systems – wer das nicht glauben mag, dem sei der Erzählband „Die New York Triologie“ von Paul Auster empfohlen).
Elementar für diese Analyse unserer Welt ist unsere Wahrnehmung.
Auch das in diesem Artikel entwickelte Modell ist selbstbezüglich.
😉
Wir können verschiedene Felder identifizieren und unsere Interpretatiton und Deutung kann beginnen.
Und erst die Verarbeitung unserer Wahrnehmung, unserer Sinneseindrücke erlaubt Lernen.
Der Lenprozess, unsere Erkenntnis erlaubt eine Modellbildung.
Das Modell ist etwas in sich eigenständiges, mit dem wir versuchen ein System/die reale Welt zu beschreiben.
Modell und Realität haben die gleichen (farbigen) Felder gemein. Und doch sind sie sehr unterschiedlich. Statt der konkreten Interaktionen finden sich nur mehr Muster.
Im Modell wurde die Komplexität reduziert. Das kann hilfreich sein und gleichzeitig beliebig falsch. Es ist auf jeden Fall Vorsicht geboten.
Unsere Wahrnehmung funktioniert genauso wie diese Form des System Denkens. Die Projektion auf unsere Netzhaut wird letztlich durch einen kognitven Prozess in ein Modell unserer Umwelt übertragen. Unsere Wahrnehmung ist eines unserer schärfsten Werkzeuge, aber wie uns Sinnestäuschungen vor Augen führen: Fehleranfällig, wie jede Systemmodellierung.
Die Grenzen des System Denkens und die Grenzen unserer Wahrnehmung sind sich nicht unähnlich.
Trotzallem ist System Denken wichtig und hilfreich. (Ohne unsere Wahrnehmung könnten wir ja auch nicht leben.) Wir sollten uns lediglich dieser Grenzen bewusst sein und unsere Modelle/unsere Wahrnehmung reflektieren und hinterfragen.
Beitrag #746 auf schlossBlog
Dieser Post ist inspiriert von Susan Gasson, deren Beitrag die grafische Darstellung entlehnt ist.
