Simulation

[1]Synonyme und ähnliche Begriffe: Computerexperiment | digitale Methode | Modell | Rekonstruktion | VR / AR | Visualisierung
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1. Begriffsdefinition

[2]Der Begriff ›Simulation‹ beschreibt verschiedene → Methoden der modellhaften und ›experimentellen‹ Nachbildung realweltlicher oder hypothetischer Prozesse bzw. Systeme.

[3]Grundlage jeder Simulation ist ein ausführbares Simulationsmodell. Hierunter ist eine eigene Klasse von → Modellen, die konzeptuell, logisch oder mathematisch ausgedrückt werden können, zu verstehen. Zur Ausführung eines Simulationsmodells muss dieses aber formalisiert, also in computerlesbare Form gebracht werden.[1] Darüber hinaus werden diese iterativ und interaktiv gebildet. Mit den Parametern und Eigenschaften des Modells zu experimentieren, ist ein wichtiger Bestandteil von Simulationsmethoden. Teil einer Simulation kann eine → Visualisierung bzw. ein User Interface sein, das den Ablauf der Simulation für die Benutzenden lesbar oder sogar manipulierbar macht und Ergebnisse der Simulation (simulierte → Daten) darstellt.

[4]In den Geisteswissenschaften werden Simulationen teils als Analysewerkzeug, teils als didaktisches Werkzeug eingesetzt und sie sind selbst Forschungsgegenstand.

2. Begriffs- und Ideengeschichte

[5]Der Begriff Simulation stammt vom lateinischen ›simulatio‹ – Heuchelei, (Vor-)Täuschung – und beschrieb lange vor allem menschliches Verhalten und keine wissenschaftlichen Methoden.[2] Analoge, simulationsähnliche Methoden, die aber noch nicht als solche benannt wurden, gab es seit mindestens dem 19. Jahrhundert, z. B. in Form der zunächst preußischen, später auch US-amerikanischen Plan- bzw. Kriegsspiele[3] oder auch mechanischer Apparate zur Vorhersage von Tiden.[4] Die Wurzeln der Simulation als Erkenntnismethode reichen weit in die Wissenschaftsgeschichte zurück und sind z. B. eng verwoben mit dem Begriff des → Experiments, sowie der Entwicklung von Mathematik (z. B. Differenzialrechnung) und später der Informatik (z. B. Digitalrechnern).[5] Parallelen bestehen auch zur Methode des Gedankenexperiments.[6]

[6]Als Begriff für eine wissenschaftliche Methode tauchen (Computer-)Simulationen explizit ab den 1940er und 1950er Jahren in Zusammenhang mit der Entwicklung der ersten Atom-, vor allem aber der ersten Wasserstoffbombe auf.[7] Ab den 1960er und insbesondere in den 1970er Jahren breiteten sich Simulationsmethoden auch in den Geisteswissenschaften aus. Frühe Anwendungen finden sich vor allem in der Anthropologie, der Archäologie, den Geschichtswissenschaften, der Pädagogik, der Psychologie und den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften.[8] Bekanntheit in der breiten Öffentlichkeit erlangten Simulationen spätestens in den 1970er und 1980er Jahren unter anderem durch das Simulationsmodell World3, das die Grundlage für den Club-of-Rome-Bericht Limits to Growth bildete, sowie weiteren Anwendungen aus den Geo- und Sozialwissenschaften.[9] Seit den 1990er und 2000er Jahren kam eine neue Welle von Simulationsanwendungen auf, insbesondere in Zusammenhang mit sogenanntem Agent-based Modeling, also bestimmten individuenbasierten Modellierungs- und Simulationsmethoden, sowie Konzepten der Komplexitätswissenschaften.[10]

3. Erläuterung

[7]›Modellhafte Nachbildung‹ bedeutet, dass Simulationen auf → Modellen basieren, das heißt: Nicht der reale Prozess wird untersucht, sondern eine reduzierte Auswahl von als wichtig angenommenen Aspekten des Prozesses bzw. Systems. ›Experimentelle Nachbildung‹ sagt aus, dass die Modellbildung iterativ und durch wiederholtes Anpassen und Austesten der Parameter und des konzeptionellen Modells geschieht. ›Realweltlich‹ bzw. ›hypothetisch‹ bedeutet, dass wissenschaftliche Simulationsmodelle immer darauf abzielen, eine Version der Realität darzustellen. Das kann ein bereits nachgewiesener Prozess oder ein theoretisch angenommener, also hypothetischer, sein. Simulationen stellen immer Prozesse bzw. Systeme im Zeitverlauf dar und zielen nicht darauf ab, nur einen Zustand eines Objekts oder Systems zum Zeitpunkt t zu untersuchen. Erst die zeitliche Dimension und die damit einhergehende Veränderlichkeit geben dem Modell Sinn. Das ist ein zentrales Unterscheidungsmerkmal von Simulationsmethoden gegenüber anderen auf Modellen aufbauenden Methoden.

[8]Konkret wird beim Simulieren also zunächst ein konzeptuelles und daraus ein formales Modell eines Systems erstellt, welches der Gegenstand einer bestimmten Forschungsfrage ist. Die Parameter des Modells werden anhand bestehender Daten oder theoretisch begründeter Annahmen bestimmt. In mehrfachen Ausführungen wird dann mit den Parametern sowie den konzeptionellen Eigenschaften des Modells experimentiert. Teil einer Simulation kann eine → Visualisierung des Simulationsverlaufs sein, z. B. Bewegung von Individuen im Raum. Die Visualisierung dient dabei dazu, das Verhalten des Simulationsmodells in Bewegung nachvollziehen zu können. Für manche Simulationsarten ist die visuelle bzw. allgemein sensorische Erfahrung aber ein integraler Bestandteil der Simulationsziele, gerade in didaktischen Kontexten. Anhand verschiedener Methoden wird das Modell abschließend validiert (z. B. mit empirischen Daten, einer theoretischen Analyse der Zusammenhänge oder mit computationellen Validierungsmethoden).

4. Kontroversen und Diskussionen

[11]Simulationen sind in der heutigen Praxis der DH noch eine randständige Methode, die häufig eher theoretisch diskutiert als tatsächlich angewendet wird.[19] Im Anwendungsfall beschränkt sie sich vor allem auf bestimmte Teilbereiche der DH und auf ganz bestimmte Methoden, etwa virtuelle Simulation oder Agent-Based Modeling. Diskussionen und Kontroversen finden deswegen oft noch eher isoliert statt, was ein grundlegendes Problem für die Weiterentwicklung von Simulationen für die DH darstellt.

[12]In den letzten Jahren werden konkrete Simulationsmethoden hinsichtlich ihrer Eignung für geisteswissenschaftliche Forschungsvorhaben diskutiert.[20] Damit hängen Fragen zu den → erkenntnistheoretischen Voraussetzungen von Simulationsmethoden zusammen. Die oft stark algorithmisch-mathematisch geprägte Tradition vieler Simulationsmethoden stößt hierbei auf das hermeneutische Selbstverständnis etlicher Teilbereiche der DH, was laut Michael Gavin teils zu einem »knee-jerk scepticism« – also einem reflexhaften Skeptizismus – führt.[21] Völlig zu Recht stellt sich aber die Frage, wie manche geisteswissenschaftlichen Konzepte und Annahmen von Prozessen formalisiert werden können und sollten. Zentral sind beispielsweise Möglichkeiten und Grenzen der Modellierung und der Formalisierung menschlichen Handelns. Auch der Begriff des Prozesses selbst verdient weitere Ausarbeitung, insbesondere im Gegensatz zu anderen geläufigen Grundlagenbegriffen von Modellierungsmethoden in den DH, wie z. B. ›Ereignis‹ bzw. event.[22]

[13]Für die Geschichtswissenschaften stellt sich außerdem die Frage nach dem Umgang mit sogenannten Simulationsdaten als Quellen, also durch das reine Simulieren erzeugte Informationen.[23] Diese können zwar in realweltlichen Quellen verankert sein, auf die sie auch Bezug nehmen, sie sind aber letztendlich synthetische und somit nicht zweifelsfrei überlieferte Daten.

[14]Ein generelles Problem, das auch in anderen simulierenden Wissenschaften diskutiert wird, ist die Frage, wie komplexe Simulationsmodelle und deren Ergebnisse kommuniziert werden können. Zu diesem Zweck werden Standards wie das ODD-Protokoll für agentenbasierte Simulationsmodelle entwickelt, welche allerdings noch einer Übertragung in bzw. Anpassung an die DH bedürfen.[24]