Streitgespräch zu Stolperfallen der qualitativen Modellierung

Ein Ergebnis meines Posts Drei Stolperfallen der qualitativen Modellierung war ein Streitgespräch zu diesem Thema mit Kai Neuman. Kai ist einer von zwei Geschäftsführern der Firma Consideo GmbH. Kai hat sich zusammen mit seinem Partner Franc Grimm auf die Fahne geschrieben, das Modellieren für die breite Masse zugänglich zu machen und damit ein wenig vom akademischen “System Dynamics Staub” zu befreien. Mit Beiden bin ich seit einigen Jahren sehr rege im Kontakt, was letztendlich auch dazu geführt hat, dass ich Partner von Consideo bin.

Wenn ich Streitgespräch sage, meine ich das absolut nicht negativ, ganz im Gegenteil. Kai und ich haben unsere Standpunkte ausgetauscht, ohne dabei primär den Anderen mit aller Wucht überzeugen zu wollen. Das geht ja auch gar nicht. Letzten Endes kann man sich selbst nur von innen heraus von etwas überzeugen. Dabei kann der Gesprächspartner Anstöße geben, was in unserem Fall geschehen ist. Grundsätzlich können solche Diskussionen zwei Ergebnissen hervorbringen. Entweder man revidert seine eingangs getätigte Aussage oder man verfestigt sie. Den Ergebnissen liegen aber stets intensive Denkvorgänge zu Grunde, die zu weiteren Erkenntnissen führen. Deshalb war die Diskussion mit Kai auch sehr befruchtend und erkenntnisreich für mich. Danke dafür Kai. Anbei poste ich unser Streitgespräch.

Kai Neumann

Hallo Conny,

hmm, sollen wir das wirklich in die News stellen? Ich teile das dort geschriebene nicht – was kein Grund wäre, es nicht zu veröffentlichen. Aber es verkompliziert die Wahrnehmung der qualitativen Modellierung. Natürlich hat die ihre Grenzen und deshalb sollen eben nicht Bestände und Flüsse darin gedacht werden, es sei denn, jemand macht es explizit. Dein Beitrag suggeriert mir aber, ich müsse es immer machen. Das ist die alte Schule der SD-Modellierer, die sich aus Zeitmangel auf CLDs beschränken, aber letztlich immer nur bekannte Zusammenhänge abbilden und keinen Erkenntnis-Gewinn haben, da sie nicht kreativ nach natürlichsprachlichen, weiteren Faktoren fragen (…)
Wir machen zu viele aussagekräftige Modelle gerade auch zu den Themen deiner Beispiele ohne uns um SD zu scheren. Ein CLD ist natürlich präziser als ein unbedarftes Modell – nur kriegt das eben nicht jedermann hin und auch ohne CLD ist schon viel gewonnen.
Oder?

Viele Grüße aus ‘ner wackeligen Bahn
Kai

Conny Dethloff

Hallo Kai,

ich kann Deine Bedenken verstehen. Ist etwas zu kompliziert, trauen sich die Leute nicht ran. Aber deshalb darf man etwas nicht auf Biegen und Brechen vereinfachen. Oder?

Nimm doch einfach nur das Wannenbeispiel. Wenn ich dort nicht in Beständen und Flüssen denke, bekomme ich mit der herkömmlichen Definition der Ursache-Wirkungsbeziehungen schlichtweg falsche Erkenntnisse. Das darf doch nicht sein. Ob es nun einfach zu verstehen ist oder nicht. Was meinst Du?

Kai Neumann

CO2 in der Atmospäre – was führt zu mehr? Verbrennungsmotoren … usw.. Was führt zu weniger? Aufnahme durch Pflanzen …. usw..

Wanne voll Wasser: Wasserzufluss und Stöpsel führen zu mehr Wasser, Abfluss und Verdrängung und Überschwappen durch dicken Kai führt zu weniger Wasser.

Du denkst zu präzise: Weniger Wasserzufluss führt nicht zu einer im Zeitverlauf sich leerenden Wanne. Es führt zu einer weniger vollen (sich weniger füllenden) Wanne. Qualitative Modellierung hat nicht ein Wann und Wieviel zum Ergebnis, sondern nur ein “welchen Einfluss verglichen mit anderen” hat etwas. Bei analoger qualitativer Gewichtung auch noch mit aller Vorsicht ein “rechnet es sich am Ende oder nicht”. Deshalb verraten wir ja auch nicht, was sich hinter mittel- und langfristig verbirgt, weil es eben nicht präzise sein kann.

Verbrennungsmotoren sind dann rechts in der Erkenntnis-Matrix und die zu reduzieren bedeutet weniger CO2, als wenn ich sie nicht reduzierte. Elektromotoren sparen zumindest etwas CO2 und sind folglich nicht so weit rechts. Richtig links sind aber nur die Pflanzen …

Oder?

Conny Dethloff

Hallo Kai,

ich stimme Dir zu voll zu, wenn Du sagst:

“Du denkst zu präzise: Weniger Wasserzufluss führt nicht zu einer im Zeitverlauf sich leerenden Wanne. Es führt zu einer weniger vollen (sich weniger füllenden) Wanne.

Nur die meisten Modellierer interpretieren die Beziehungen so nicht, denn implizit, auch wenn man es nicht ausspricht, setzt man hier die Denke in Bestand und Fluss an. Und genau das ist, wie sehr oft schon in verschiedenen Experimenten und in eigenen Beobachtungen bewiesen, für viele Menschen schwer umzusetzen. Weil Sie das nicht tun, interpretieren Sie auch die Erkenntnismatrix falsch. Und das ergibt quasi eine scheinbare Sicherheit, die in vielen Fällen schlimmer ist als eine wahr genommene Unsicherheit.

Ich bin derzeit weiterhin der festen Überzeugung, dass eine Unterscheidung der Faktoren in Fluss und Bestand, ob nun explizit, wie ich es mache, oder implizit, wie Du es in Deiner obigen Erklärung mit der Wanne machst, essentiell für eine korrekte qualitative Analyse eines Modells ist. Aber ich denke weitehin darüber nach. Ich will mich ja nicht vor Erkenntnisgewinn verschließen. Und vielleicht überzeugen mich Deine Argumente am Ende. 🙂

Conny Dethloff

Hi Kai,

nur noch ein kleiner Nachtrag.

Du schreibst: “Verbrennungsmotoren sind dann rechts in der Erkenntnis-Matrix und die zu reduzieren bedeutet weniger CO2, als wenn ich sie nicht reduzierte”

Wenn ich nun kein Verständnis von Bestandsfaktoren hätte, würde ich vermuten, dass es reicht weniger Verbrennungsmotoren zuzulassen und schon reduziert sich der CO2 Gehalt der Atmosphäre. Ist natürlich Quatsch. Wir wissen das. Aber nur weil wir das Verständnis von Beständen und Flüssen haben. Der CO2 Ausstoß in die Atmosphäre wird geringer, wenn ich weniger Verbrennungsmotoren zulasse, nicht der Gehalt. Der Fluss verringert sich nicht der Bestand. Das muss man also bei der Analyse der Erkenntnismatrix beachten. Einig?

Kai Neumann

Ne, wenn der Faktor weniger CO2 in der Atmosphäre heisst, kann der Satz mehr Autos führt zu mehr CO2 gesprochen werden. Wenn nach KNOW-WHY dann gefragt wird, was führt zu weniger, werden nicht Autos genannt, sondern Bäume. Wer Elektroautos nennt, und der Satz Mehr Elektro Autos führen zu weniger CO2 gesprochen wird, merkt, dass er falsch liegt.
Ein Problem für mich ist auch, mit gleichgerichtet und entgegengerichtet zu argumentieren. Erhöhen und Senken ist da schlauer. Dann gibt es ein weniger erhöhen, aber nicht gleich ein negatives Erhöhen…
Du hast Recht, dass CLD das ganze präziser machte, aber ich bleibe dabei, dass auch natürlichsprachlich, allein durch das Sprechen der Sätze und die richtigen Fragen (wie im iMODELER), der Kunde gültige Aussagen treffen kann.

Conny Dethloff

Hallo Kai,

danke. Darüber muss ich erst einmal nachdenken. Hättest Du etwas dagegen, wenn ich unseren Briefwechsel als Kommentar zu dem Post in meinen Blog hänge? Und Deinen Namen dazu auch nenne?

Kai Neumann

nur zu – ich auch nicht unbekehrbar

Conny Dethloff

Hi Kai,

Ich gebe Dir vollkommen Recht, dass der Kunde auch durch die natürliche Sprache richtige Erkenntnsisse schließen kann. Aber hier bleibe ich bei meiner These und begründe sie auch gleich an einem Beispiel:

Wird die natürliche Umgangssprache nicht präzise eingesetzt, kann der Kunde zu falschen Schlüssen kommen. Eine Möglichkeit der Präzisierung ist das Unterscheiden in Bestands- und Flussfaktoren.

Nun zum Beispiel: Ich habe einfach nur 2 Faktoren. Der erste ist “Nicht E-Autos”, der zweite “CO2”, also angelehnt an Dein Beispiel.

Der Kunde setzt nun ein Pfeil mit einem “+” vom ersten zum zweiten Faktor und sagt: Ein mehr an “Nicht E-Autos” führt zu mehr “CO2” und weniger “Nicht E-Autos” führt zu weniger “CO2”. Jetzt sollen Maßnahmen definiert werden, um den CO2 Gehalt in der Atmosphäre zu verringern. Der Kunde freut sich, da er ja weiß, was zu tun ist, einfach weniger Nicht E-Autos zulassen. Fatale Entscheidung, denn wir wissen, dass der CO2 Gehalt der Atmosphäre dadurch nicht notwendigerweise verringert wird, sondern nur der CO2 Ausstoß in die Atmosphäre. Und wir wissen es nur deshalb, weil wir in Bestand und Fluss denken.

Den fatalen Fehlschluss kann man umgehen, wenn bereits beim Aufstellen der Ursache-Wirkungsbeziehungen (auch umgangssprachlich), die Faktoren präzise benannt werden, wie zum Beispiel “CO2 Ausstoß in die Atmosphäre” und “CO2 Gehalt in die Atmosphäre”. Dann kann nämlich eine “+” Beziehung zwischen “Nicht E-Autos” und “CO2 Ausstoß” gezogen, denn ein mehr an Nicht E-Autos führt zu mehr CO2 Ausstoß und ein weniger an Nicht E-Autos führt zu weniger CO2 Ausstoß. Die “+” Beziehung zwischen Nicht E-Autos und CO2 Gehalt der Atmosphäre kann nur gezogen werden, wenn die Beziehung präziser dargestellt wird. Ein weniger an Nicht E-Autos führt zu weniger CO2 Gehalt in der Atmosphäre, verglichen zu dem Fall wenn die Nicht E-Autos nicht verringert worden wären.

Ich freue mich auf Dein “Zerpflücken”.

Eines aber noch. Ich verstehe nicht, warum Du Dich so gegen das Denken in Bestand und Fluss stellst. Ich nehme es jedenfalls so wahr. Sorry, wenn es nicht so ist. Selbstverständlich sollte man Probleme einfach darstellen, aber nicht zu einfach, das sie sonst verfälscht werden. Wir sollten also eher daran gehen, Menschen das Denken in Bestand und Fluss beizubringen, als ihnen zu vermitteln, dass es auch ohne geht. Das tut es eben nicht. Ich weiß, ich bin hartnäckig.

Kai Neumann

Hi Conny,

komme gerade von einer Lehrer-Tagung und da würde ganz frisch von erfahrenen SD-Modellierern bestätigt, dass der Verzicht darauf ein Gewinn ist (ich würde sagen: sein kann).
Natürlich ist die Aussage Weniger Nicht-E-Autos führen zu weniger Bestand an CO2 in der Atmosphäre falsch. Aber sie führen zu weniger mehr an CO2 in der Atmosphäre. Du gehst mit Bestands- und Flussgrößen auf das Ganze los und entdeckst Unvollkommenheiten. Wenn du diese Denke aber ausklammerst sind die unbedarften Modelle dennoch aussagekräftig. Ein E-Auto welches dann weniger Nicht-E-Autos bedeutet reduziert CO2 in der Atmosphäre. Nicht korrekt den absoluten Bestand, aber eben beides, den Zuwachs des Bestandes. Wenn ich nach Maßnahmen gegen den Klimawandel suche, ist die Erkenntnis richtig – nur eben fuzzy. Wenn ich dann noch Bäume als senkenden Faktor einfüge, stelle ich sogar fest, dass die Bäume viel mehr bringen, als die E-Autos, denn die E-Autos kann ich nicht als senkenden Faktor mit CO2 verbinden, auch im qualitativen Modell nicht, es sei denn, der Faktor heißt CO2 Ausstoß (was ein Fluss ist, was der Kunde aber nicht wissen muss, sondern was sich sprachlich schon ergibt).
Du siehst, auch ich bleibe hartnäckig und will keine unnötigen Regeln, die das Modeln verhindern 😉

Anbei schreibe ich die letzten Tage alles zwischen Tür und Angel. Für deinen Post sollten wir die Position von mir vielleicht besser sauber auf den Punkt bringen….

Schönes Rest WE
Kai

Conny Dethloff

Hallo Kai,

Deine folgende Aussage

“Natürlich ist die Aussage Weniger Nicht-E-Autos führen zu weniger Bestand an CO2 in der Atmosphäre falsch. Aber sie führen zu weniger mehr an CO2 in der Atmosphäre.”

können nur Modellierer tätigen, die Ahnung in der Differenzierung zwischen Bestand und Fluss haben. Sie müssen es nicht unbedingt aussprechen, dass sie hier diese Denkweise nutzen, aber sie tun es. Und genau deshalb kann ich Dir bei Deiner nächsten Aussage

“Wenn du diese Denke aber ausklammerst sind die unbedarften Modelle dennoch aussagekräftig.”

nur bedingt zustimmen, da sich Fehler einschleichen können, die einen enormen negativen Einfluss auf die Entscheidungsfindung haben. Das habe ich an meinem Beispiel in meiner vorigen Mail gezeigt.

Denn die Aussage

“Ein E-Auto welches dann weniger Nicht-E-Autos bedeutet reduziert CO2 in der Atmosphäre. Nicht korrekt den absoluten Bestand, aber eben beides, den Zuwachs des Bestandes. Wenn ich nach Maßnahmen gegen den Klimawandel suche, ist die Erkenntnis richtig – nur eben fuzzy.”

ist aus meiner Sicht für eine Entscheidungsfindung nicht fuzzy, sondern falsch. Und hier kann ich Dir wieder vollstens zustimmen

“Wenn ich dann noch Bäume als senkenden Faktor einfüge, stelle ich sogar fest, dass die Bäume viel mehr bringen, als die E-Autos, denn die E-Autos kann ich nicht als senkenden Faktor mit CO2 verbinden, auch im qualitativen Modell nicht, es sei denn, der Faktor heißt CO2 Ausstoß (was ein Fluss ist, was der Kunde aber nicht wissen muss, sondern was sich sprachlich schon ergibt).”

Allerdings nicht im letzten Satz. Der Kunde muss den Unterschied zwischen Bestand und Fluss kennen, sonst kommt er nie zu dieser Erkenntnis, auch nicht umgangssprachlich.

Vielleicht hängen wir hier ja in unserer Diskussion. Ich habe das Gefühl, dass Du meinst, dass der Kunde bereits umgangssprachlich präzise die Ursache-Wirkungsbeziehungen formulieren kann, auch ohne Kenntnis der Differenzierung von Bestand und Fluss. Da bin ich anderer Meinung. Die Differenzierung in Bestand und Fluss ist essentiell. Ich muss diese Begriffe nur nicht unbedingt bei der Formulierung benutzen und nicht explizit formulieren, dass ich jetzt die Faktoren nach Bestand und Fluss differenziere. Aber alleine in dem der Kunde differenziert zwischen “CO2 Ausstoß in die Atmosphäre” und “CO2 Gehalt der Atmosphäre” vollzieht er diese Unterscheidung. Vielleicht ist es ja aber auch so, dass einige Kunden diese Differenzierung bereits implizit vornehmen, nur wenn Sie explizit darauf angesprochen werden, sie eher verwirrt sind und Abstand davon nehmen.

Super, wenn Du Deine Position noch einmal klar formulierst. Es macht riesigen Spaß mit Dir zu diskutieren. Auch wenn wir nicht einer Meinung zu sein scheinen. Aber vielleicht gerade deshalb.

Conny Dethloff

Hallo Kai,

auch ich habe den Fehler gemacht, umgangssprachlich nicht genau gewesen zu sein, wenn ich behaupte, dass Deine Aussage

“Ein E-Auto welches dann weniger Nicht-E-Autos bedeutet reduziert CO2 in der Atmosphäre. Nicht korrekt den absoluten Bestand, aber eben beides, den Zuwachs des Bestandes. Wenn ich nach Maßnahmen gegen den Klimawandel suche, ist die Erkenntnis richtig – nur eben fuzzy.”

falsch ist. Warum? Ich habe nicht korrekt und genau in Bestand und Fluss argumentiert. Die E-Autos tragen dazu bei, dass weniger CO2 in die Atmosphäre geblasen wird. Das bedeutet, der CO2 Gehalt nimmt langsamer zu, aber eben nicht ab, wenn ich nur diese Maßnahme betrachte. Denn die E-Autos bilden nur einen Zufluss in den Bestand CO2 Gehalt. Ein Abfluss könnten Bäume sein, die den CO2 Bestand abbauen. Wahrscheinlich meinst Du das mit fuzzy. Aber auch diese Aussage kann man nur als fuzzy bezeichnen, wenn man in Bestand und Fluss denken kann.

Du sagst, Du möchtest keine unnötigen Regeln. Hier sehe ich eine Gefahr. Für Dich ist es wahrscheinlich unsinnig, das Denken in Bestand und Fluss, auch für das qualitative Modeln als explizite Regel zu erheben. Du hast diese Denke schon so verinnerlicht, dass Du sie beim Modeln nicht mehr hervorholen musst. Du wendest sie einfach an. Aber es gibt genügend Menschen, für die das nicht der Fall ist. Für diese ist diese Regel nicht unsinnig.

Dazu ein Analogon, wissend das diese stets hinken.

Wenn ich meiner Tochter erzählen würde, dass beim Rechnen die Regel “Punkt- vor Strichrechnung” unsinnig ist, wäre es fatal. Wenn ich rechne, muss ich mir diese Regel nicht immer explizit hervorholen. Ich wende sie einfach an. Meine Tochter muss diese erst lernen, sonst rechnet sie stets falsch.

Kai Neumann

Ach Conny,
verdirb deine Tochter nicht 😉
Wer rechnet muss präzise sein, wer redet muss aufpassen, was er sagt. Wer beim Reden präzise wie die Mathematik sein will, schweigt (das war jetzt philosophisch außerhalb der Systemgrenze 🙂
Nein, ich denke beim qualitativen Modeln nicht an SF. Wohl aber kann auch beim qualitativen Modeln präzisiert werden und durch fehlende Präzisierung können Fehler auftreten – da sind wir völlig einig!!! Nur impliziert das eben nicht, dass wir nur mit Regeln reden/qualitativ modeln können!!! Im Grunde war die Urversion des MODELERs dann die beste: es konnte erst simuliert werden, wenn jeder Faktor eine Einheit zugewiesen bekommen hatte, wir also wirklich überlegt haben, wie der jeweilige Faktor gemessen werden kann und wie dieser dann mit anderen mathematisch in Beziehung gesetzt werden kann. Nur fehlt für ein solches Tool die Nachfrage, da die Entscheider lieber reden, denken, fühlen und schnell entscheiden.
Es ist also die Frage, wie präzise wir sein können (zeitlich) und wollen. Wenn nur grob und qualitativ der Frage des CO2 Gehalts in der Atmosphäre nachgegangen wird, werden ganz unbedarft Verbrennungsmotoren auf CO2 positiv zeigen, und E-Autos negativ auf Verbrennungsmotoren. Die Aussage, weniger Verbrennungsmotoren bedeuten weniger CO2 in der Atmosphäre ist dann auch richtig!!! Nur eben nicht präzise, da eben nicht unterschieden wurde, ob es um den Ausstoß dahin (Flow) oder den absoluten Gehalt dort (Stock) geht.
That’s it. Ich denke also im Gegenteil nicht an SF wenn ich qualitativ modele. Wenn ich nicht präzisiere, ist es allermeistens grob auch ganz richtig. Wenn ich präzisieren will und kann, geht das auch qualitativ.
Was allemal anzumerken ist, ist die Notwendig auch beim qualitativen Modeln aufzupassen, was wir mit einem Wort meinen, ob das Wort für die eine Verbindung auch die gleiche Bedeutung hat, wie für die andere Verbindung. Da kann viel Mist passieren. Da hilft es bei Unklarheit zu überlegen, wie der Faktor ggf. messbar wäre. Und auch da bemerken wir manchmal, dass zwischen Fluss und Bestand unterschieden werden müsste – nur eben ist das nur manchmal wichtig.
Wir sind also nur zweinig, wenn es darum geht, dass immer aufgepasst werden soll und damit eine Regel zu beachten ist. Ich halte es aber für wertvoll, wenn einzelne Berater sich durch einen präziseren Ansatz definieren – nur verteidige ich, dass es auch ohne dem gehen kann.
Einen schönen Restsonntag – vielleicht ja mit der Frage an deine Tochter, ob viele Äpfel in viele Stücke geteilt an mehr Menschen verteilt werden können und ob weniger Teilungen der Äpfel eine Verteilung an weniger Menschen ermöglichte. Mein Gefühl sagt, dass das auch ohne mathematische Regeln zu beantworten ist 😉

Conny Dethloff

Hallo Kai,

ich habe Deine Postion noch nicht ganz verstanden. Ich will meine noch einmal darstellen.

Die Eigenkomplexität des “Modellierens” muss mit der Fremdkomplexität des “zu Modellierenden” im Einklang sein. Ist die Eigenkomplexität des Modellierens zu hoch, wie vielleicht bei den Strömungen von System Dynamics zu beobachten, wird das Modellieren als zu komplex gesehen und es bleibt eine akademische Wisenschaft. Ist sie zu gering, wird das Modellieren vielleicht von Vielen angenommen. Allerdings erhält man falsche Ergebnisse. Es ist also unsere Hausaufgabe, das Modellieren so einfach wie möglich und so schwierig wie nötig zu gestalten. Das Denken in Flüssen und Beständen gehört für mich absolut dazu. Es ist essentiell für das Modellieren. Ich habe Beispiele gezeigt, wo man ohne das Denken in Beständen und Flüssen zu falschen Erkenntnissen kommt.

An welcher Stelle steigst Du jetzt aus?

1. Siehst Du die falschen Schlüsse, die ich bei den Beispielen aufgezeigt habe, nicht?
2. Oder bist Du bei den falschen Schlüssen mit mir einer Meinung, glaubst aber dass diese falschen Schlüsse nicht so gravierend für ein Endergebnis sind?
3. …

Die Diskussion mit Dir hat mir viel gebracht. Ich habe meinen Standpunkt jedes mal neu auf die Probe gestellt. Ich wollte diesen nicht auf “Teufel komm raus” verteidigen. Mein Standpunkt hat sich allerdings für mich erhärtet.

Kai Neumann

Moin,

ich lerne auch sehr viel daraus! Deine Beschreibung unten ist sehr gut. Was ich lerne ist, dass dein Mindset unumstößlich scheint. Selbst kommen Franc und ich ja von System Dynamics und wir können und praktizieren glaube ich auch SD-Modellierung – aber wir haben einen Weg gefunden, unser eigenes Mindset zu überwinden, um das von dir unten Beschriebene zu adressieren. Die Unschärfe, das Zulassen von weniger präzisen Modellierungen IN SEHR VIELEN FÄLLEN verfechten wir weniger, als unsere Vorgänger (Vester, FCM etc.), die dogmatisch von einer Überlegenheit gegenüber quantitativen Ansätzen sprechen. Das würden wir nicht tun. Wir wertschätzen vor allem auch aus sehr vielen unterschiedlichsten Praxismodellen die Erkenntnisse der rein qualitativen Modellierung.
Im Leben begegnen uns ja auch immer sehr deutliche Mindsets von LeftBrainern, RightBrainern, und sogar zwischen Mathematikern und Physikern gibt es unterschiedliche. Dein Mindset – das sage ich alles ganz vorwurfs- und wertfrei – ist das des Experten. Da treffen wir viele an, die mit dem MODELER auch nichts anfangen können. Deine Veröffentlichungen zeigen ja, dass du die ganzen Klassiker hervorhebst, aber beispielsweise KNOW-WHY als sehr einfachen, praktisch erprobten Ansatz offenbar für nicht ausreichend oder trivial hältst.
Um bei KNOW-WHY zu bleiben: der Experte baut die besseren Modelle – allenfalls dass sein Arbeiten und sein Ergebnis manchmal für andere zu viel Weiterentwicklung sind.
Um bei deiner Tochter zu bleiben: die Aussage, dass mehr Menschen Apfel bekommen können reicht dir nicht, da du die Möglichkeit, es genauer zu sagen, für zumutbar hältst.
Falsch wird es in deinen Beispielen erst, wenn du mit dem Anspruch des Präzisen darangehst. Wenn man erst einmal nur grob sehen will, was vergleichsweise mehr oder weniger Einfluss hat, verhindert deine Präzisierung als unnötige Einstiegshürde die Modellierung nur. In 50 Jahren System Dynamics sind unlängst die meisten Modelle reine CLDs. Aber diese gibt es ungleich weniger als unsere Modelle.
Let us agree to differ 🙂
Schöne Woche
Kai

Conny Dethloff

Hallo Kai,

danke Dir. Jetzt verstehe ich Deinen Standpunkt. Ich denke auch, dass wir es so stehen lassen sollten.

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3 Responses to Streitgespräch zu Stolperfallen der qualitativen Modellierung

  1. Mario says:

    Interessantes Gespräch. Das Wichtige ist, andere User nie für unmündig oder leicht zu verschrecken zu halten – das Interesse sieht ja meist doch.

  2. Kai says:

    Hallo Mario,

    sag nie nie 😉 Die Masse unserer User nutzt den MODELER, weil es die Regeln nur bei Bedarf gibt. Wir hatten mal ein dickes Handbuch, welches bei vielen Usern und Redakteuren dazu führte, dass das Tool als zu mächtig und kompliziert wahrgenommen wurde. Das einfache Handbuch – von Experten kritisiert – führte bei der großen Masse zu einer niedrigeren Einstiegshürde. Hier haben wir seinerzeit viel gelernt.
    Sei also nicht überrascht, wenn sich viele sehr leicht verschrecken lassen 🙂

    Happy modeling
    Kai

    PS: in einem größeren Projekt erleben wir gerade, wie größere, präzisere S&F CLDs zu weniger Erkenntnisgewinn, als kleine, qualitative natürlichsprachliche Modelle führen und wie vor allem die größeren Modelle schwerer kommunizierbar sind. Das liegt nicht allein an der Größe.

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