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PostPosted: Thu 5. May 2011, 19:42 
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Joined: Tue 3. May 2011, 08:28
Posts: 25
Bei meinen Gehversuchen mit dem Modeler habe ich auch Menschen dabei, die nach herkömmlich naturwissenschftlich-technischer Ausbildung immer ganz genau verstehen wollen, nach welchem Algorithmus bestimmte Ergebnisse zustande kommen. Auch die gilt es gemäß Know-Why ja zu integrieren wenn Akzeptanz erreicht werden soll ;)

Nun kann ich zwar erklären, wie der x-Wert für die Position eines Faktors in der Erkenntnis-Matrix zustande kommt, aber wie die Position auf der y-Achse zustande kommt kann ich nicht erklären. Das habe ich nämlich selber nicht verstanden anhand der Erklärungen, die ich in den Dokumenten gefunden habe. Da steht z.B. für die Auswahl "Anzahl der Schleifen", dass dies die Differenz zwischen R- und B-Schleifen sei. Wenn ich im beigefügten Modell die Erkenntnis-Matrix für den Faktor Verkäufe anzeigen lasse und mir die Anzahl der Schleifen für den Faktor Qualität anschaue, dann steht da R-B sei 3 (wie übrigens auch für alle anderen Faktoren). Schaue ich mir die Schleifen für den Faktor Verkäufe an, dann gibt es da 5R-2B=3, der Faktor Qualität kommt aber nur in 2B und 1R vor ...

Und wie bei "Wirkung der Schleifen" die Einflussänderung je Zeiteinheit zustande kommt erschließt sich mir schon gar nicht ...

Ich wäre für jeden Link zu einer Erklärung oder auch einer solchen selbst im Forum äußerst dankbar.

Danke schon mal und herzliche Grüße,

wop


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File comment: Das oben erwähnte simple Modell in Version 5.5 (die habe ich lizensiert)
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PostPosted: Sun 8. May 2011, 22:20 
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Joined: Fri 3. Sep 2010, 13:20
Posts: 300
So ganz als Blaupause wollen wir den Algorithmus gar nicht verraten. Es ist aber ein offenes Geheimnis, dass man sich mit einem Mini-Modell die Werte selbst erklären kann. Als weitestgehende Dokumentation bieten wir das kostenlose EBuch zum Qualitativen Modelns unter Papers auf unserer Homepage.
Die Anzahl der Schleifen auszuwerten ist ein Relikt früherer Versionen. Das wird in Kürze nicht mehr angeboten werden. Dabei ging es irgendwann auch nicht mehr allein um die Schleifen, in denen ein Faktor ist, sondern die Schleifen, die dieser auf dem Weg zum Zielfaktor anstößt. Heute geht es geht sogar nur noch um die Wirkung der Schleifen, also die Frage, welche Dynamiken bezogen auf den Zielfaktor (von dem die Erkenntnis-Matrix aufgerufen wird) ein Faktor auslösen würde, würde er erhöht werden.
Unsere erste Weiterentwicklung war die, dass wir anders als beim Sensitivitätsmodell nach Prof. Vester die Analyse von Wirkungsschleifen und von Wirkungsketten vereinten - zuerst mit der Anzahl der Schleifen.
Die zweite, dass wir kraft der heutigen Rechnerleistung auch die Wirkungen von Schleifen berechneten.
Die dritte, dass wir die Wirkung auch von Schleifen, die indirekt angestoßen werden, berechnen. Dabei gibt es wenige Modelle, bei denen die Berechnung extrem lang dauert. Daher wird es in diesem Jahr noch eine neue Berechnungsmethode geben, zu der ich erstmals auf dem MODELER-Camp 2011 etwas sagen werde.
Bei der vielen Weiterentwicklung der Berechnung der y-Werte mag man sich wundern, "warum wir das nicht gleich richtig machen". Nun haben wir anfangs das, was es schon gibt, deutlich weiterentwickelt. Mit der nächsten Verbesserung gehen wir erstmals einen anderen Weg und entwickeln nicht einfach nur Vorhandenes weiter, sondern gehen von einem Ideal-Zustand rückwärts zu dem, was machbar ist. Das Vorgehen ist die Methode des "Idealisierten Systemdesigns". Die Herausforderung der Erkenntnis-Matrix besteht darin, aus unscharfen Einzelbewertungen eine grundsätzliche Charakteristik einer Dynamik zu analysieren, die scharf genug für Erkenntnisgewinn, aber unscharf genug, um nicht fehlerhaft zu sein, sein muss. Prof. Vester hat zurecht - zumindest für viele Fragestellungen - die Mängel scharfer Simulationsergebnisse kritisiert. Dennoch soll aus unscharfem Input der Erkenntnisgewinn durch möglichst scharfe aber eben auch zulässige Analysen maximiert werden.
Ziel der Erkenntnis-Matrix ist die Möglichkeit, etwa Maßnahmen und Risiken hinsichtlich ihrer kurz- und langfristigen Bedeutung miteinander vergleichen zu können. Frage also beispielsweise, wie sich eine Maßnahme bei Durchführung oder ein Risiko bei Eintreten auswirken würden: der x-Wert als Summe der Wirkungen über die Wirkungsketten, und der y-Wert als Veränderung dieser Wirkung aufgrund angestoßener Wirkungsschleifen.
Hilft das?
Neugierige Grüße

Kai

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Kai Neumann

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PostPosted: Mon 9. May 2011, 17:09 
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Joined: Tue 3. May 2011, 08:28
Posts: 25
Hilft das? Nun ja ...

Das EBuch zum Qualitativen Modeln habe ich gelesen. Da gibt es sicherlich einige Informationen wie "Die Erkenntnis-Matrix zeigt also an, welche Wirkung ein Faktor je Zeitschritt hat, und wie sich diese Wirkung möglicherweise aufgrund von Wirkungsschleifen je Zeitschritt ändert."

Mein Punkt ist auch nicht, dass sich die Berechnungsmethoden für die y-Werte weiter entwickeln. Wenn etwas gut ist und zu vertretbaren Kosten (im allgemeinen Sinne) besser werden kann, dann sollte man das tun.

Mein Punkt ist ein anderer.

Wenn ich mir im oben beigefügten Modell die Erkenntnis-Matrix des Faktors Verkäufe (Einfluss-Matrix heisst das noch in Version 5.5) für die Wirkung der Schleifen anzeigen lasse, dann erhalte ich für den Faktor Qualität angezeigt: 3. Qualität, Summe der direkten und indirekten Einflüsse: 11,7, Einflussänderung je Zeiteinheit: 1.2519 (Das sieht ja nun recht genau aus)

Wenn ich nun mit der im ersten Post beschriebenen Klientel diskutiere, dann wird es die Frage geben, wie es denn zu dem Wert für die Einflussänderung je Zeiteinheit kommt (denn wir ziehen ja bestimmte Schlüsse daraus). Es wird die Frage geben, was es bedeuten würde, wenn die Einflussänderung je Zeiteinheit genau gleich 1,0 oder genau 0 wäre usw.. Und diese Fragen muss ich plausibel - das heisst nicht, dass ich den Algorithmus angeben muss - beantworten können. Und wenn es mit Hilfe eines einfachen Beispiels wäre. Die oben genannte Erklärung oder auch "Es wird dabei - wie H. Bossel es nennt - ein Impuls berechnet, der durch das Modell zum Zielfaktor läuft. Oder anders beschrieben: wenn ein Faktor um 1 zunähme - wie wirkte sich das auf den ausgewählten Zielfaktor aus" sind zu abstrakt, als dass damit Akzeptanz erreicht werden könnte.

Es wird in der Praxis nicht reichen zu versichern, dass bei Consideo kluge Leute sich den Kopf zerbrechen, wie man zu Erkenntnissen über die Wirkung von Faktoren kommen kann. Eine gewisse Nachvollziehbarkeit ist nach meiner Erfahrung beim Einsatz von Tools (insbesondere wenn sie auch noch ungewohnte Denkansätze unterstützen) für deren Akzptanz von größter Wichtigkeit. Es geht hier auch um das "Verkaufen" dieses Ansatzes. Man hat da oft nur einen Schuss: Entweder der sitzt oder das Thema ist durch.

Und da - meine ich - ist Consideo noch gefordert. Das ist auch der Grund, warum dieser Beitrag im Board "Verbesserungsvorschläge" steht.

Mit hoffnungsvollen Grüßen,

wop


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PostPosted: Tue 10. May 2011, 21:11 
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Joined: Fri 3. Sep 2010, 13:20
Posts: 300
Hmm, ich bleibe der Meinung, alles gesagt zu haben. Es ergeben sich Einflusspunkte, die es erlauben, die potentiellen Wirkungen von Faktoren miteinander zu vergleichen. Aufgrund von Wirkungsschleifen gibt es eine Veränderung dieser Einflusspunkte - vergleichbar Zinseffekten.
Hier ein - wie auch von mir vorgeschlagen - Minibeispiel als jpg-Datei dazu: Die Position der x-Werte brauche ich glaube ich nicht zu erklären. Die y-Werte für Faktor 2 und 3 ergeben sich aus 10 Prozent von 10 Prozent von 10 Prozent, also 0,1. Wenn einer von beiden 1 gesetzt würde - also beispielsweise als Maßnahme ergriffen würde - würden 10 Prozent dieser 1 auf den anderen Faktor wirken, und davon 10 Prozent auf sich selbstverstärkend zurück, und das Ganze wiederum mit 10 Prozent auf die ausgewählten Zielfaktor.
Ein solches Modell sukzessive um ein paar Faktoren erweitert und es wird schnell schwer, das von Hand nachzurechnen - daher ja der Computer. Wie aber sollen wir das noch erklären, außer damit, dass sich die Einflüsse aufgrund von Schleifen im Zeitverlauf ändern?
Verzweifelte und verwunderte Grüße
Kai


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Kai Neumann

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