MPS2

s. Kärtli

s. Kärtli

Sind Anzeiger für den Zustand eines Systems. Sind stets auch Variablen, welche auf eine Art messbar ist und einen Toleranzbereich besitzt. (bspw. Ph-Wert im Wasser)

kausal nahe am Sachverhalt, messbar, schnell verfügbar.

Wo liegen im Modell die Interventionspunkte? Wo im Modell kann etwas zur Lösung beigetragen werden?

• Szenario: Veränderung wird durch das Umfeld definiert
• Policy: Atkeur definiert die Veränderung selbst

• Hebelpunkt: sehr gutes Verhältnis von Mitteileinsatz zu Wirkung
• Schwarzes Loch: Schlechtes Verhältnis von Mitteileinsatz zu Wirkung

Es lässt sich nicht viel verändern, weil die Veränderungen durch das Umfeld definiert werden (Neue Gesetzgebung, Konkurrenz etc.)

Ziel des Szenariodenkens ist es, mögliche Entwicklungen der Zukunft zu analysieren und systematisch in die Entscheidungsfindung einzubringen. 

Eine Variable, die man verändern kann. Ziel ist es, die Variable mit Hebelwirkung zu finden, da diese eine hohe Wirkung zeigt, wenn man sie beeinflusst.

• Veränderung von exogenen Variablen: Diese Variablen haben nur ausgehende Pfeile. Keine Variable hat Einfluss darauf. Wir verkleinern/vergrössern exogene Variablen.
• Veränderung von Verzögerungen: Wir verkürzen Verzögerungen.
• Veränderung der Strukturen von Stocks und Flows: Neue Variablen hinzufügen.
• Regelkreise erzeugen oder brechen: Feedbackloops verändern
• Veränderung der Stärke der Regelkreise.

Eliminieren:

• breche Feedbackloops
• exogenisiere Variable
• lösche Variable

Erzeugen:

• neue Feedbackloops
• endogenisiere Variable
• Neue Variable

Reduzieren:

• Feedbackloops schwächen
• Werte von Variablen reduzieren
• Verzögerungen reduzieren

Erhöhen

• Feedbackloops verstärken
• Wert von Variablen erhöhen
• Verzögerungen verlängern

• eine zeitgerichtete Konfiguration von Interventionen (Ressourcenveränderungen) mit der Absicht, das relevante Ressourcensystem so zu beeinflusse, dass die Zielgrössen im Zeitverlauf bestmöglich erreich werden können.

• Eine Strategie besteht aus min. einer Veränderung einer Policy. Im Regelfall werden jedoch ca. drei Policies verändernt. 

Prozess, der dazu führt, dass das Modell näher an die Realität kommt.

Die Modellvalidität - die Eigenschaft eines Modells, das zu modellierende System angemessen widerzuspiegeln, abhängig vom Zweck des Modells (....) - ist ein primäres Maß für den Nutzen und die Wirksamkeit des Modells. 

Ist System Dynamics eine geeignete Methodik? Hilft das Modell, Schlussfolgerungen abzuleiten, welche für die Problemlösung hilfreich sind? Können durch das Modell neue bzw. bessere Konfigurationen von Entscheidungsregeln abgeleitet werden?

Sind nur Variablen im Modell vorhanden? Sind die Variablen klar und einfach verständlich? (eindimensionale Substantive)

• Sind die kausalen Beziehungen in der Realität vorhanden?
• Sind die kausalen Verbindungen mit nur einer Polarität gekennzeichnet?
• Entspricht das zeitliche Verhalten der Regelkreise den realen Begebenheiten?
• Stimmen die Verbindungen von Flows und Stocks?
• Ist das Modell in seinen Einheiten konsistent?
• Sind alle Regelkreise auch kreisförmig dargestellt?
• Sind alle Regelkreise korrekt beschriftet?
• Enthält das Modell Feedback-Elemente?

• Ist die Modellgrenze angemessen für den Zweck des Modells?
• Können die wesentlichen Managementmassnahmen, Entscheidungsregeln und relevanten Umfeldszenarien «simuliert» (abgebildet) werden?
• Kann das Modell reduziert werden, ohne Erkenntnisse zu verlieren?
• Entspricht die Modellgrenze dem zu beobachtenden Zeithorizont?

• Einheitenfehler:
  • Unpassende Einheiten
  • Inkonsistente Einheiten
  • Fehlende Einheiten
  • Plurale Einheiten (z.B. „Fahrzeuge“ anstatt „Fahrzeug“)
• Nomenklatur
  • nicht unipolare Substantive
• Unklare Variablennamen
• Polaritäten:
  • Unmögliche Polaritäten (weder „+“ noch „-“)
  • Falsche Polaritäten (z.B. „-“ anstatt „+“)
• Fehlende oder unnötige kausale Verbindungen
• Kausale Verbindungen wirken auf Bestandesgrößen direkt ein

Beschleunigung technologischer Wandel (Dynamik)

Zunahme der Vernetzung

Komplexitätsbewältigung

SWOT --> Zu einem gewissen Zeitpunkt

Im SD wird aber ein Zeitablauf abgebildet. Zudem werden im SD Ursache und Wirkung in Zusammenhang gebracht.

Beschreibung und Analyse von komplex-dynamischen Problemen. (Werbewirkung)

Beschreibung und Analyse von komplex-dynamischen System (Schwarmverhalten von Vögel)

Beschreibung und Analyse von Netzwerken (Familie, virtuelle Freunde, Schulfreunde etc.) 

In einer Welt von interagierenden Teilsystemen muss man in interagierenden Teilsystem denken àNetzwerke! (bspw. politische Umstände eines Landes, können heute alle Länder betreffen.)

Man löst die anstehenden Probleme, ohne an die Probleme zu denken, welche durch die Problemlösung neu erzeugt werden. àAlles wird noch viel komplizierter. 

Etwas nicht vorhergesehen zu haben, wozu es spezifische Fachkenntnisse und komplizierte Gedankengänge benötigt, macht niemanden betroffen.  

Über die Situation hinausdenken, die Notwendigkeit, die Einbettung eines Problems in den Kontext von anderen Problemen beachten.

Komplexe Systeme verändern sich im Zeitverlauf.

Je höher die Dynamik, desto weniger verfügbare Zeit für Entscheidungen.

Unerwartetes Verhalten. 

Ein sich ergebender Sachverhalt entgegen dem, was intuitiv richtig zu sein scheint. Verhalten, das nicht herrschenden Regeln oder Gesetzen folgt, ist somit oft kontraintuitiv.

• Resistenz ggü. Veränderungen/Interventionen. 
• Das Wirken von Akteuren in einem System, um die vorhandenen Entscheidungsregeln ggü. Veränderungen beizubehalten. zeigt sich meist in unerwarteten Entwicklungen/Reaktionen des Systems, welche von der Tendenz her positiv beabsichtigte Interventionen verzögern, abschwächen oder aufheben.
• Manche Fälle von “Policy Resistance“ sind im Vorfeld dem Beobachter bereits bekannt. Dadurch verlieren diese Fälle ihren kontraintuitiven (unerwarteten) Effekt.
• Andere Fälle von Policy Resistance sind im Vorfeld dem Beobachter nicht bekannt. Dadurch sind diese unerwartet und somit kontraintuitiv.
• Beispiel: das Ziel, die Geburtenrate zu erhöhen, führte zu vermehrten Abtreibungen im Ausland

Die Gründe liegen in unseren mentalen Modellen (Vorstellung wie etwas ablaufen sollte)

Beide sind immun gegen Veränderungen

Überzeugungen über die Netzwerke von Ursachen und Wirkungen, die beschreiben, wie ein System funktioniert und welche Grenzen (einbezogene und ausgeschlossene Variablen) sowie welcher Zeithorizont dafür gelten.

• Nichtlineare Wirkungsbeziehungen
• Rückkoppelung (Informations-Feedback)
• Verzögerungen
• Akkumulationen (Vergangenheits-abhängig)
• Dynamik der Veränderung
• mehrere Akteure mit verschiedenen interdependenten Zielen
• regionale Heterogenität

In einer Entscheidungssituation gewichtet das menschliche Gehirn diejenige Information am stärksten, die es zuerst erhält.

Entscheidungsträger zeigen eine Tendenz zu Alternativen, die den Status Quo bewahren.