Modellbildung

Modellbildung beschreibt den Vorgang des Abbildens von Teilstücken der Realität, um sie besser verstehen (diagnostizieren) zu können und Aussagen über die Zukunft machen zu können (prognostizieren). Es geht also um das Erkennen, Beschreiben und Prognostizieren von Umwelt und Realität in Strukturen und Prozessen.

Ein Modell im Sinne der Modellbildung ist ein abstraktes Abbild eines Systems, welches stellvertretend für das System untersucht wird.

Die Modellbildung abstrahiert mit dem Erstellen eines Modells von der Realität, weil diese in fast allen Fällen zu komplex ist, um sie genau abzubilden. Es wird aber auch gar nicht beabsichtigt, die Realität komplett abzubilden. Vielmehr sollen lediglich die wesentlichen Einflussfaktoren identifiziert werden, die für den zu betrachtenden Prozess bedeutsam sind - das gebildete Modell soll also nicht exakt, sondern nur genau genug sein.

Man unterscheidet die strukturelle und die pragmatische Modellbildung und die Mischform von beidem.

Bei struktureller Modellbildung ist die innere Struktur des Systems bekannt, es wird bewusst abstrahiert, modifiziert und reduziert - hier spricht man vom Whitebox-Modell.

Bei pragmatischer Modellbildung ist die innere Struktur des Systems unbekannt, es lässt sich nur das Verhalten bzw. die Interaktion des Systems beobachten und modellieren. Die Hintergründe lassen sich meist nicht oder nur zum Teil verstehen - hier spricht man vom Blackbox-Modell.

Als drittes ist hier noch die Mischform von beidem zu nennen. Es sind Teile des Systems bekannt, andere wiederum nicht und nicht alle Wechselwirkungen und Interaktionen zwischen Teilkomponenten lassen sich nachvollziehen - hier spricht man vom Greybox-Modell. Die Mischform ist die häufigste, weil es aufgrund von Kosten-Nutzen-Überlegungen meist besser ist (ausreicht), das System auf diese Weise abzubilden.

Prozesse der Modellbildung

Folgende Prozesse lassen sich differenzieren:

• Abgrenzung: Nichtberücksichtigung irrelevanter Objekte
• Reduktion: Weglassen von Objektdetails
• Dekomposition: Zerlegung, Auflösung in einzelne Segmente
• Aggregation: Vereinigung von Segmenten zu einem Ganzen
• Abstraktion: Begriffs- bzw. Klassenbildung

Komplexität und Qualität des Modells

Ein Ziel eines Modellierers ist generell die Reduzierung der Komplexität des Modells gegenüber der Realität. Häufiger Trugschluss ist daher jeder Versuch der Gleichsetzung des Modells mit der Realität durch den Modellierer. Tatsächlich kann lediglich der Modellkontext bestimmt und optimiert werden^[1]. Damit wird die Zweckbindung des Modells bestimmt. Weiter kann das Modell hinsichtlich der Komplexität variiert werden^[2]. Im Grundsatz bleibt das Modell in allen Merkmalen außer der Verständlichkeit immer hinter der Realität zurück.

Siehe auch

• Geometrische Modellierung
• Geschäftsprozessmodellierung
• Habitatmodellierung
• Informatische Modellierung
• Modellierungssprache
• Wissensmodellierung

Literatur

1. ↑ Qualitätsorientierung
2. ↑ Komplexität und Qualität

• Jürgen Perl, Martin Lames, Ulrich Glitsch (Hrsg.): Modellbildung in der Sportwissenschaft. Hofmann Schorndorf, Deutschland 2002 (Beiträge zur Lehre und Forschung im Sport, Band 132), ISBN 3-7780-1821-3

• Zschocke, D.: Modellbildung in der Ökonomie. München 1995