MPS2
System Dynamics
System Dynamics
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Flashcards
Vuca-Welt
Volatility = Ubeständigkeit
Uncertainty = Unsicherheit
Ambiguity = Zweideutigkeit
Ursachen für turbulente, komplexe Welt.
Beschleunigung technologischer Wandel (Dynamik)
Zunahme der Vernetzung
Schlüsselkompetenz von heutigen Unternehmen
Komplexitätsbewältigung
Zusammenhang bisherige Methoden zur systemmethodischen Methotik
SWOT --> Zu einem gewissen Zeitpunkt
Im SD wird aber ein Zeitablauf abgebildet. Zudem werden im SD Ursache und Wirkung in Zusammenhang gebracht.
System Dynamics
Beschreibung und Analyse von komplex-dynamischen Problemen. (Werbewirkung)
Agend-Based Modeling
Beschreibung und Analyse von komplex-dynamischen System (Schwarmverhalten von Vögel)
Network-Analytics
Beschreibung und Analyse von Netzwerken (Familie, virtuelle Freunde, Schulfreunde etc.)
Prinzip komplexer Systeme
In einer Welt von interagierenden Teilsystemen muss man in interagierenden Teilsystem denken àNetzwerke! (bspw. politische Umstände eines Landes, können heute alle Länder betreffen.)
Konsequenz von interagierenden Teilsystemen
Man löst die anstehenden Probleme, ohne an die Probleme zu denken, welche durch die Problemlösung neu erzeugt werden. àAlles wird noch viel komplizierter.
Ursache dafür, das nicht in interagierenden Teilsystem gedacht wird
Etwas nicht vorhergesehen zu haben, wozu es spezifische Fachkenntnisse und komplizierte Gedankengänge benötigt, macht niemanden betroffen.
Lösung, um in interagierenden Teilsystemen zu denken
Über die Situation hinausdenken, die Notwendigkeit, die Einbettung eines Problems in den Kontext von anderen Problemen beachten.
Verhalten von komplexen Systemen
Komplexe Systeme verändern sich im Zeitverlauf.
Strategisches Zeitdilemma in komplexen Systemen
Je höher die Dynamik, desto weniger verfügbare Zeit für Entscheidungen.
Kontraintuitives Verhalten
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.
Policy Resistance
- 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
Gründe für kontraintuitives Verhalten und Policy Resistance
Die Gründe liegen in unseren mentalen Modellen (Vorstellung wie etwas ablaufen sollte)
Beide sind immun gegen Veränderungen
Mentales Modell
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.
Probleme eines mentalen Modells in komplexen Systemen.
- Nichtlineare Wirkungsbeziehungen
- Rückkoppelung (Informations-Feedback)
- Verzögerungen
- Akkumulationen (Vergangenheits-abhängig)
- Dynamik der Veränderung
- mehrere Akteure mit verschiedenen interdependenten Zielen
- regionale Heterogenität
Verzerrung in der Entscheidungsfindung: Anker-Falle
In einer Entscheidungssituation gewichtet das menschliche Gehirn diejenige Information am stärksten, die es zuerst erhält.
Verzerrungen in der Entscheidungsfindung: Die Status-Quo Falle
Entscheidungsträger zeigen eine Tendenz zu Alternativen, die den Status Quo bewahren.
Verzerrungen in der Entscheidungsfindung: Die Sunk-Cost-Falle
Wir tendieren zu Entscheidungen, die vergangene Entscheidungen rechtfertigen, selbst wenn diese nicht länger richtig erscheinen.
Verzerrungen in der Entscheidungsfindung: Die Bestätigungs-Falle
Wir entscheiden unbewusst bereits, was wir tun wollen, bevor wir darüber nachdenken, warum wir es tun wollen. Zudem engagieren wir uns eher für Dinge, die wir mögen, als für solche, die wir ablehnen.
Verzerrungen in der Entscheidungsfindung: Die Rahmen-Falle
Entscheidungsträger tendieren dazu, den ursprünglichen Erzählrahmen und die Gewichtung einer Problemstellung bezüglich Aufwand, Ertrag und Referenzwerten zu akzeptieren, unabhängig davon, ob diese von ihnen selbst oder von jemand anderem stammt.
Verzerrungen in der Entscheidungsfindung: Die Vorhersage-Falle
Unser Gehirn ist nicht dazu geeignet, Vorhersagen unter Unsicherheit zu machen.
Lösung für mentale Modelle
Mentale Modelle werden durch systemisches Denken und Modellierung verbessert (System Dynamics)
Teile im System
- Teilsystem
- Subsystem
- Systemelement
- Interface (Schnittstelle)
- Systemgrenze
- Elemente in Beziehungen
- Beziehungen
- Umweltelement
HNFR-Analsyse
- H=Hauptwirkung ist die beabsichtigte Konsequenz einer getroffenen Massnahme
- N=Nebenwirkung ist eine den Hauptwirkungen in der Wichtigkeit nachgelagerte Konsequenz der getroffenen Massnahmen. Kann gleichzeitig oder zeitlich verzögert zur Hauptwirkung eintreten.
- F=Fernwirkung ist eine in einem entfernten Teil des Systems ausgelöste Konsequenz der getroffenen Massnahmen. Kann gleichzeitig oder zeitlich verzögert zur Hauptwirkung eintreten.
- R=Bei einer Rückwirkung hat die getroffene Massnahme eine Wirkung auf die Ursache selbt. Kann gleichzeitig oder zeitlich verzögert zur Hauptwirkung eintreten
Schritte des Modellierungszyklus
- Auswahl des dynamischen Problems/Aufgabe (Komplexes reales System)
- Konzeptionalisierung (Modell)
- Formulierung (Modell)
- Szenario- und Policyanalyse (Qualitative Ergebnisse)
- Auswahl von Policies und Umsetzungsplanung (Folgerungen für das reale System)
- Implementierung (Folgerungen für das reale System)
Auswahl des dynamischen Problems/Aufgabe
Festlegen des Zwecks/Ziels der Modellierung sowie der Modellgrenze. (Immer mehr Patienten im Notfall)
Konzeptionalisierung
Analysieren der Ursache-Wirkungsbeziehungen und Entwickeln des systemdynamischen Modells. (Welche Variablen beeinflussen dieses Problem und wie hängen sie zusammen? àKonzeptualisierung durch qualitatives CLD/SSD)
Formulierung
Erstellen eines Simulationsmodells (quantitatives SSD) (Wie sind diese Beziehungen definiert? Wie sieht der Einfluss aus? Math. Beschreibung (linear, exponentiell etc.))
Szenario- und Policyanalyse
Entdecken und Variieren von Szenariovariablen (Szenarioanalyse) und Interventionspunkten (Policyanalyse) Intepretieren der Systemveränderungen, insbesondere Indikatoren. (Welche Effekte hat die Veränderung der Variable?)
Auswahl von Policies und Umsetzungsplanung
Abklären der Möglichkeit, diese Hebelpunkte tatsächlich beeinflussen zu können; Auswählen von Maßnahmen, Definieren einer Strategie bzw. eines Maßnahmenplans zur Zielerreichung
Implementierung
Implementierung der Policy.
Validierung des Systems
Kontinuierliche Sicherstellung der Qualität und Zielorientierung des Modells
Eisbergmodell
- Mentale Modelle beeinflussen zugrundeliegende Systemstrukturen
- Zugrundeliegende Systemstrukturen verursachen Trens
- Ereignisse sind Bestandteil von Trends
Mentale Modelle im Eisbergmodell
Welche Annahmen, Überzeugungen und Werte haben die Personen über das System? Welche Überzeugungen sind verantwortlich, das bestehende System zu erhalten --> anpassen!
(Welches sind die zugrundeliegenden mentalen Modelle?)
Zugrundeliegende Systemstrukturen im Eisbergmodell
Was hat die Trends beeinflusst? (z. Bsp. Gesetze, Entscheidungsregeln, physische Strukturen). Wie sind die Beziehungen zwischen den Elementen? àgestalten!
(Wie sind die Variablen untereinander verknüpft?)
Trends im Eisbergmodell
Was ist im Zeitverlauf passiert? Welche Trends oder Muster gab es im Zeitverlauf? --> antizipieren (Globalisierung, soziale Ungerechtigkeit, Immigration, Integration)
Ereignisse im Eisbergmodell
Was ist gerade geschehen? --> reagieren! (Terroranschlag Paris)
