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3 Jascha Merijn Schmitz 3 Jascha Merijn Schmitz
4 Kontakt: jascha.schmitz@hu-berlin.deInstitution: Humboldt-Universität zu Berlin GND: 1290311056ORCID: 0000-0002-6971-6758 4 Kontakt: smitzjak@hu-berlin.deInstitution: Humboldt-Universität zu Berlin | Max-Planck-Institut für Wissenschaftsgeschichte GND: 1290311056ORCID: 0000-0002-6971-6758
5 5
7 7
8 Weitere Beteiligte: Marten Düring (C2DH / Uni Luxemburg – Writing – review & editing), Anna Siebold (MPIWG Berlin / DFK Paris – Writing – review & editing) 8 DOI: 10.17175/wp_2023_011
9 DOI: 10.17175/wp_2023_011_v2
10 Nachweis im OPAC der Herzog August Bibliothek: 183976709X 9 Nachweis im OPAC der Herzog August Bibliothek: 183976709X
11 Erstveröffentlichung: 25.05.2023 10 Erstveröffentlichung: 25.05.2023
12 Version 2.0: 16.05.2024
13 Lizenz: Sofern nicht anders angegeben 11 Lizenz: Sofern nicht anders angegeben
16 Medienlizenzen: Medienrechte liegen bei den Autor*innen 14 Medienlizenzen: Medienrechte liegen bei den Autor*innen
17 Letzte Überprüfung aller Verweise: 15.04.2024 15 Letzte Überprüfung aller Verweise: 11.05.2023
18 GND-Verschlagwortung: Experiment | Modellierung | Simulation | Terminologie |  16 GND-Verschlagwortung: Experiment | Modellierung | Simulation | Terminologie | 
19 Empfohlene Zitierweise: Jascha Merijn Schmitz: Simulation. In: AG Digital Humanities Theorie des Verbandes Digital Humanities im deutschsprachigen 17 Empfohlene Zitierweise: Jascha Merijn Schmitz: Simulation. In: AG Digital Humanities Theorie des Verbandes Digital Humanities im deutschsprachigen
20 Raum e. V. (Hg.): Begriffe der Digital Humanities. Ein diskursives Glossar (= Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften / Working Papers, 2). Wolfenbüttel 2023. 25.05.2023. Version 2.0 vom 16.05.2024. HTML / XML / PDF. DOI: 10.17175/wp_2023_011_v2 18 Raum e. V. (Hg.): Begriffe der Digital Humanities. Ein diskursives Glossar (= Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften / Working Papers, 2). Wolfenbüttel 2023. 25.05.2023. HTML / XML / PDF. DOI: 10.17175/wp_2023_011
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20
21Das Open Public Peer Review ist abgeschlossen Das Open Public Peer Review für diesen Beitrag ist abgeschlossen, die kommentierte HTML-Version des Beitrags finden Sie hier.
21 22
23 24
24 25 [1]Synonyme und ähnliche Begriffe: Computerexperiment | digitale Methode | Modell | Rekonstruktion | VR / AR | VisualisierungPendants in kontrollierten Vokabularen: Wikidata: Q45045 | TaDiRAH: –
25
26 Version 2.0 (16.05.2024)
27 Überarbeitung gemäß Open Public Peer Review. Bibliografie an aktuelle Zitierregeln
28 angepasst. Institution und Kontakt des Autors aktualisiert. Weitere Beteiligte hinzugefügt.
29 Absatzzählung verschoben.
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32 Synonyme und ähnliche Begriffe: Computerexperiment | digitale Methode | Modell | Rekonstruktion | VR / AR | VisualisierungPendants in kontrollierten Vokabularen: Wikidata: Q45045 | TaDiRAH: –
33 26
39 32
40 [1]Der Begriff ›Simulation‹ beschreibt verschiedene → Methoden der modellhaften und 33 [2]Der Begriff ›Simulation‹ beschreibt verschiedene → Methoden der modellhaften und
41 ›experimentellen‹ Nachbildung realweltlicher oder hypothetischer Prozesse bzw. 34 ›experimentellen‹ Nachbildung realweltlicher oder hypothetischer Prozesse bzw.
42 Systeme.[1] 35 Systeme.
43 36
44 [2]Grundlage jeder Simulation ist ein ausführbares Simulationsmodell. 37 [3]Grundlage jeder Simulation ist ein ausführbares Simulationsmodell.
45 Hierunter ist eine eigene Klasse von → Modellen zu verstehen, die 38 Hierunter ist eine eigene Klasse von → Modellen, die
46 konzeptuell, logisch oder mathematisch ausgedrückt werden können. Zur 39 konzeptuell, logisch oder mathematisch ausgedrückt werden können, zu verstehen. Zur
47 Ausführung eines Simulationsmodells muss dieses aber formalisiert, also in 40 Ausführung eines Simulationsmodells muss dieses aber formalisiert, also in
48 computerlesbare Form gebracht werden.[2] Darüber hinaus werden diese Simulationsmodelle iterativ 41 computerlesbare Form gebracht werden.[1] Darüber hinaus werden diese iterativ
49 und interaktiv gebildet. Mit den Parametern und Eigenschaften des Modells zu 42 und interaktiv gebildet. Mit den Parametern und Eigenschaften des Modells zu
50 experimentieren, ist ein wichtiger Bestandteil von wissenschaftlichen Simulationsmethoden. 43 experimentieren, ist ein wichtiger Bestandteil von Simulationsmethoden. Teil einer
51 Teil einer
52 Simulation kann eine → Visualisierung bzw. 44 Simulation kann eine → Visualisierung bzw.
53 ein User Interface sein, das den Ablauf der 45 ein User Interface sein, das den Ablauf der
54 Simulation für die Benutzenden lesbar oder sogar manipulierbar macht, Ergebnisse 46 Simulation für die Benutzenden lesbar oder sogar manipulierbar macht und Ergebnisse
55 der Simulation (simulierte → Daten) 47 der Simulation (simulierte → Daten)
56 darstellt oder sogar ein Hineinversetzen in das Modell ermöglicht. 48 darstellt.
57 49
58 [3]In den Geisteswissenschaften werden Simulationen teils als 50 [4]In den Geisteswissenschaften werden Simulationen teils als
59 Analysewerkzeug, teils als didaktisches Werkzeug eingesetzt und sie sind selbst 51 Analysewerkzeug, teils als didaktisches Werkzeug eingesetzt und sie sind selbst
67 59
68 [4]Der Begriff Simulation stammt vom lateinischen ›simulatio‹ – 60 [5]Der Begriff Simulation stammt vom lateinischen ›simulatio‹ –
69 Heuchelei, (Vor-)Täuschung – und beschrieb lange menschliches Verhalten 61 Heuchelei, (Vor-)Täuschung – und beschrieb lange vor allem menschliches Verhalten
70 und keine wissenschaftlichen Methoden.[3] Simulationsähnliche Methoden, die aber noch nicht 62 und keine wissenschaftlichen Methoden.[2] Analoge, simulationsähnliche Methoden, die aber noch nicht
71 als solche benannt wurden, gab es seit mindestens dem 19. Jahrhundert, z. B. in Form 63 als solche benannt wurden, gab es seit mindestens dem 19. Jahrhundert, z. B. in Form
72 der zunächst preußischen, später auch US-amerikanischen Plan- bzw. Kriegsspiele[4] oder auch mechanischer Apparate zur Vorhersage von 64 der zunächst preußischen, später auch US-amerikanischen Plan- bzw. Kriegsspiele[3] oder auch mechanischer Apparate zur Vorhersage von
73 Tiden.[5] Die Wurzeln der Simulation als Erkenntnismethode 65 Tiden.[4] Die Wurzeln der Simulation als Erkenntnismethode
74 reichen weit in die Wissenschaftsgeschichte zurück und sind unter anderem eng verwoben 66 reichen weit in die Wissenschaftsgeschichte zurück und sind z. B. eng verwoben mit
75 mit
76 dem Begriff des → Experiments, 67 dem Begriff des → Experiments,
77 sowie der Entwicklung von Mathematik (z. B. Differentialrechnung) und später der 68 sowie der Entwicklung von Mathematik (z. B. Differenzialrechnung) und später der
78 Informatik (z. B. Digitalrechnern).[6] Parallelen 69 Informatik (z. B. Digitalrechnern).[5] Parallelen
79 bestehen auch zur Methode des Gedankenexperiments.[7] 70 bestehen auch zur Methode des Gedankenexperiments.[6]
80 71
81 [5]Als Begriff für eine wissenschaftliche Methode taucht ›(Computer-)Simulation‹ explizit 72
82 ab den 1940er und 1950er Jahren in Zusammenhang mit 73 [6]Als Begriff für eine wissenschaftliche Methode tauchen
74 (Computer-)Simulationen explizit ab den 1940er und 1950er Jahren in Zusammenhang mit
83 der Entwicklung der ersten Atom-, vor allem aber der ersten Wasserstoffbombe 75 der Entwicklung der ersten Atom-, vor allem aber der ersten Wasserstoffbombe
84 auf.[8] So bezeichnet der Begriff Monte-Carlo-Simulation (bzw. Monte-Carlo-Methode) eine Reihe von frühen Methoden der statistischen Lösung 76 auf.[7] Ab den 1960er und insbesondere
85 von Algorithmen mittels gewichteter Zufallszahlen, an deren Entwicklung maßgeblich 77 in den 1970er Jahren breiteten sich Simulationsmethoden auch in den
86 John von Neumann und Stanisław Ulam beteiligt waren.[9] Monte-Carlo-Simulationen spielten auch in der Folgezeit eine große Rolle und werden 78 Geisteswissenschaften aus. Frühe Anwendungen finden sich vor allem in der
87 bis heute angewendet. Bekanntheit in der breiten Öffentlichkeit erlangten Simulationen 79 Anthropologie, der Archäologie, den Geschichtswissenschaften, der Pädagogik, der
88 spätestens in den 1970er und 1980er Jahren, unter anderem durch das Simulationsmodell 80 Psychologie und den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften.[8] Bekanntheit in der breiten Öffentlichkeit erlangten
89 World3, das die Grundlage für den Club-of-Rome-Bericht Limits to Growth bildete, sowie weitere Anwendungen aus den Geo- und Sozialwissenschaften.[10] 81 Simulationen spätestens in den 1970er und 1980er Jahren unter anderem durch das
82 Simulationsmodell
83 World3, das die Grundlage für den
84 Club-of-Rome-Bericht
85 Limits to Growth bildete, sowie
86 weiteren Anwendungen aus den Geo- und Sozialwissenschaften.[9] Seit den 1990er und 2000er Jahren kam eine neue Welle von Simulationsanwendungen
87 auf, insbesondere in Zusammenhang mit sogenanntem Agent-based Modeling, also bestimmten
88 individuenbasierten Modellierungs- und Simulationsmethoden, sowie Konzepten der
89 Komplexitätswissenschaften.[10]
90 90
91 [6]Ab den 1960er und insbesondere
92 in den 1970er Jahren breiteten sich Simulationsmethoden auch in den
93 Geisteswissenschaften aus. Frühe Anwendungen finden sich in der
94 Anthropologie,[11] der Archäologie,[12] den Geschichtswissenschaften,[13] der Humangeografie,[14] der Pädagogik bzw. Didaktik[15] und den Politik-,[16] Sozial-[17] und Wirtschaftswissenschaften.[18] Teil dieser frühen Auseinandersetzung mit Simulationsmethoden waren auch einige der
95 Pioniere der Digital Humanities, wie Michael Levison oder Peter Laslett.[19] In dieser Phase wurden Simulationsmethoden in den Geschichtswissenschaften unter
96 anderem im Zusammenhang mit den Begriffen Experimental History und kontrafaktische Geschichtsforschung genutzt. Wie viele Traditionslinien der Digital Humanities ist auch diese in der
97 Folgezeit weitestgehend in Vergessenheit geraten.
98
99 [7]Seit den 1990er und 2000er Jahren kam eine neue Welle von Simulationsanwendungen in
100 einigen geisteswissenschaftlichen Disziplinen auf. Diese wurde bisher stark vom sogenannten
101 Agent-based Modeling geprägt, einer Klasse von individuenbasierten Modellierungs- und Simulationsmethoden,
102 die eng mit Konzepten der Komplexitätswissenschaften in Zusammenhang steht.[20] Hierbei steht die Interaktion einzelner Entitäten (zum Beispiel Personen) miteinander
103 und mit ihrer Umwelt im Vordergrund.
104 91
110 97
111 [8]›Modellhafte Nachbildung‹ bedeutet, dass Simulationen auf → Modellen 98 [7]›Modellhafte Nachbildung‹ bedeutet, dass Simulationen auf → Modellen
112 basieren, das heißt: Nicht der reale Prozess wird untersucht, sondern eine 99 basieren, das heißt: Nicht der reale Prozess wird untersucht, sondern eine
120 Simulationen stellen immer Prozesse bzw. Systeme im Zeitverlauf dar und zielen nicht 107 Simulationen stellen immer Prozesse bzw. Systeme im Zeitverlauf dar und zielen nicht
121 darauf ab, nur den Zustand eines Objekts oder Systems zu einem spezifischen Zeitpunkt 108 darauf ab, nur einen Zustand eines Objekts oder Systems zum Zeitpunkt t zu
122 zu
123 untersuchen. Erst die zeitliche Dimension und die damit einhergehende 109 untersuchen. Erst die zeitliche Dimension und die damit einhergehende
124 Veränderlichkeit geben dem Modell Sinn. Durch diese Veränderlichkeit und inhärente 110 Veränderlichkeit geben dem Modell Sinn. Das ist ein zentrales Unterscheidungsmerkmal
125 Dynamik von Simulationsmodellen ergibt sich außerdem, dass ein Modell nie ein einziges 111 von Simulationsmethoden gegenüber anderen auf Modellen aufbauenden Methoden.
126 eindeutig vorhersagbares Ergebnis produzieren wird. In einem dynamischen Simulationsmodell
127 produziert jeder Simulationsdurchlauf nur eines von vielen möglichen Ergebnissen bzw.
128 Verläufen eines Modells. Simulationen zeigen die Möglichkeitsräume auf, die das System
129 in der modellierten Form herstellt. Diese Veränderlichkeit ist ein zentrales Unterscheidungsmerkmal
130 von Simulationen gegenüber anderen auf Modellen aufbauenden Methoden, wie etwa der
131 Datenmodellierung.
132 112
133 [9]Üblicherweise sind Geisteswissenschaftler*innen darauf angewiesen, ihre Hypothesen 113 [8]Konkret wird beim Simulieren also zunächst ein konzeptuelles und
134 und Modelle mental oder zumindest in Schriftsprache zu analysieren und festzuhalten. 114 daraus ein formales Modell eines Systems erstellt, welches der Gegenstand einer
135 Simulationsmethoden in dem hier gebrauchten Sinn haben den Vorteil, dass sie es erlauben, 115 bestimmten Forschungsfrage ist. Die Parameter des Modells werden anhand bestehender
136 diese sonst nur implizit wägbaren Modelle zu formalisieren und so systematisch zu 116 Daten oder theoretisch begründeter Annahmen bestimmt. In mehrfachen Ausführungen
137 untersuchen.[21] Die Parameter des Modells, beispielsweise mit welcher Rate und abhängig von welchen
138 konkreten Bedingungen eine Gruppe von Menschen sich durch einen geografischen Raum
139 bewegt, werden anhand bestehender Quellen oder theoretisch begründeter Annahmen bestimmt.
140 In mehrfachen Ausführungen
141 wird dann mit den Parametern sowie den konzeptionellen Eigenschaften des Modells 117 wird dann mit den Parametern sowie den konzeptionellen Eigenschaften des Modells
142 experimentiert. Teil einer Simulation kann eine → Visualisierung des Simulationsverlaufs sein, z. B. einer solchen Bewegung von Individuen im Raum. 118 experimentiert. Teil einer Simulation kann eine → Visualisierung des Simulationsverlaufs sein, z. B. Bewegung
143 Die Visualisierung dient dabei dazu, das Verhalten des 119 von Individuen im Raum. Die Visualisierung dient dabei dazu, das Verhalten des
144 Simulationsmodells in Bewegung nachvollziehen zu können. Für manche Simulationsarten 120 Simulationsmodells in Bewegung nachvollziehen zu können. Für manche Simulationsarten
145 ist die visuelle bzw. allgemein sensorische Erfahrung ein integraler 121 ist die visuelle bzw. allgemein sensorische Erfahrung aber ein integraler
146 Bestandteil der Simulationsziele, gerade in didaktischen Kontexten, aber auch als 122 Bestandteil der Simulationsziele, gerade in didaktischen Kontexten. Anhand
147 Mittel der Immersion, also eines besseren Sich-Hineinversetzen-Könnens.[22] Anhand 123 verschiedener Methoden wird das Modell abschließend validiert (z. B. mit empirischen
148 verschiedener Methoden wird das Modell abschließend validiert (z. B. mit empirischen
149 Daten, einer theoretischen Analyse der Zusammenhänge oder mit computationellen 124 Daten, einer theoretischen Analyse der Zusammenhänge oder mit computationellen
158 133
159 [10]›Simulation‹ kann in den DH Folgendes bezeichnen: 134 [9]›Simulation‹ kann in den DH folgendes bezeichnen:
160 135
163 wissenschaftliche Simulationsmethoden: 138 wissenschaftliche Simulationsmethoden:
164 Untersuchen / Verstehen eines Systems, Erklären eines Prozesses in diesem – 139 Untersuchung / Verstehen eines Systems, Erklärung eines Prozesses in diesem –
165 meist komplexen – System; auch zur Vorhersage von Systemverhalten; die Simulationsform, 140 meist komplexen – System; auch zur Vorhersage von Systemverhalten
166 die hier vor allem definiert und besprochen wird
167 141
169 Plan- oder Lernspiel, um bestimmte Perspektiven erfahrbar zu machen; auch, um 143 Plan- oder Lernspiel, um bestimmte Perspektiven erfahrbar zu machen; auch, um
170 Handlungsstrategien zu testen oder um Praktiken zu üben[23] 144 Handlungsstrategien zu testen oder um Praktiken zu üben
171 ein ludologisches Genre: Videospiele, deren 145 ein ludologisches Genre: Videospiele, deren
172 Inhalt die wirklichkeitsnahe Modellierung realer Prozesse ist, auch Simulationsspiele 146 Inhalt die wirklichkeitsnahe Modellierung realer Prozesse ist
173 genannt
174 147
176 Erfahrbarmachung eines nicht mehr zugänglichen Raumes. Teils auch 3D-Modell / 149 Erfahrbarmachung eines nicht mehr zugänglichen Raumes. Teils auch 3D-Modell /
177 -Simulation oder virtuelle Simulation genannt[24] 150 -Simulation oder virtuelle Simulation genannt[11]
178 151
179 152
180 kultur- / medienphilosophische Konzepte: 153 kultur- / medienphilosophische Konzepte:
181 Medial ›simulierte‹ Realität im Gegensatz zur unmittelbar erfahrenen Realität; 154 Medial ›simulierte‹ Realität im Gegensatz zur unmittelbar erfahrenen Realität;
182 auch Literatur als Simulation vorstellbarer Realitäten. Insbesondere verbunden mit 155 auch Literatur als Simulation vorstellbarer Realitäten
183 der Arbeit von Jean Baudrillard[25]
184 156
185 157
186
187 [11]Die oben vorgeschlagene Definition ist vor allem auf wissenschaftliche Simulationsmethoden
188 ausgerichtet. Sowohl die Zielsetzungen als auch die Methoden der verschiedenen Bedeutungsformen
189 sind so unterschiedlich, dass eine allumfassende Definition kaum möglich und vielleicht
190 auch gar nicht nötig ist. Kategorisierungen wie diese fallen aus dem gleichen Grund
191 und je nach Hintergrund und Zielgruppe der Veröffentlichung unterschiedlich aus.
192
193 [12]Mit Ausnahme der kulturphilosophisch definierten Simulation gibt es in allen der oben
194 genannten Kategorien Alternativbegriffe, die die jeweilige Bedeutung ebenfalls beschreiben.
195 Es ist daher ratsam, die unterschiedlichen Bedeutungen klar voneinander abzugrenzen,
196 gegebenenfalls die Alternativbegriffe zu verwenden und den Begriff Simulation wenn
197 möglich auf wissenschaftliche Simulationen zu begrenzen.
198
199 [13]Verschiedene wissenschaftliche Simulationsmethoden haben mitunter außerdem eigene
200 Namen, die nicht unmittelbar eine Simulationsmethode vermuten lassen. Häufig gebrauchte
201 Simulationsmethoden sind die bereits erwähnten Monte-Carlo-Simulationen und Agent-based Models (in der Literatur auch ABM abgekürzt). Außerdem gibt es in der Netzwerkforschung sogenannte Exponential Random Graph Models (kurz: ERGM),[26] vor allem in den Wirtschaftswissenschaften bzw. der Wirtschaftsgeschichte sogenannte
202 General Equilibrium Models (kurz: GE oder GEM; deutsch: Allgemeine Gleichgewichtsmodelle)[27] und in den Sozial- und Umweltwissenschaften sogenannte System-Dynamics-Modelle (kurz: SD).[28]
203 158
209 164
210 [14]Aus den beschriebenen Mehrdeutigkeiten leitet sich bereits ab, dass bestimmte Begriffsverwendungen 165 [10]
211 in manchen DH-Disziplinen häufiger auftauchen als in anderen. Oft gibt es aber auch
212 Überschneidungen. Hier sollen einige Beispiele aus aktueller Forschung gegeben werden,
213 die die vorrangige Verwendung einer oder mehrerer Bedeutungsformen von Simulation
214 in diesen Disziplinen darstellen.
215
216 [15]
217 166
221 170
222 Simulation als Analysemethode für komplexe Systeme, Prozesse oder auch Netzwerke. 171 Simulation als Analysemethode für komplexe Systeme. Beispiel: Erforschung jungsteinzeitlicher Wanderungs- und
223 Verwendete Simulationsmethoden sind etwa Agent-based Modeling oder Exponential Random 172 Siedlungsbewegungen[12]
224 Graph Models. Beispiel: Erforschung jungsteinzeitlicher Wanderungs- und
225 Siedlungsbewegungen[29]
226 173
227 Rekonstruktion / 3D-Modell / Virtuelle Simulation. Beispiel: Darstellung eines osmanischen 174 Virtuelle Simulation / Rekonstruktion / 3D-Modell. Beispiel: Darstellung eines
228 ›Irrenheims‹[30] 175 ottomanischen ›Irrenheims‹[13]
229 176
231 178
232 Erziehungswissenschaften / Didaktik 179 Erziehungswissenschaften / Didaktik
233 180
234 Simulation als didaktische Methode, vergleichbar mit Rollenspiel. Ausspielen eines 181 Simulation als didaktische Methode, vergleichbar mit Rollenspiel bzw.
235 Szenarios oder Simulationen (Genre) als Lernspiele. Beispiel: 182 Ausspielen eines Szenarios oder Simulationen (Genre) als Lernspiele. Beispiel:
236 Erforschung der Wirkung von Simulationen und Serious 183 Erforschung der Wirkung von Simulationen und Serious
237 Games auf Lernstoffvermittlung[31] 184 Games auf Lernstoffvermittlung[14]
238 185
245 mediale Simulation von Realitäten im Gegensatz zu unmittelbar erlebter Realität 192 mediale Simulation von Realitäten im Gegensatz zu unmittelbar erlebter Realität
246 geprägt. Beispiel: Simulationstheorie von Jean Baudrillard für (u. a.) 193 geprägt. Beispiel: Simulationstheorie von Jean Baudrillard für (u. a.)
247 Filmwissenschaften[32] 194 Filmwissenschaften[15]
248 195
249 Simulation als Analysemethode. Beispiel: Erforschung von Netzwerkdynamiken im 196 Simulation als Analysemethode. Beispiel: Erforschung von Netzwerkdynamiken im
250 Verlagswesen[33] 197 Verlagswesen[16]
251 198
255 202
256 Simulationsspiele als Genre und Forschungsgegenstand. Genre von Spielen, die auf die 203 Simulation als Genre. Genre von Spielen, die auf die möglichst realitätsnahe
257 möglichst realitätsnahe 204 Nachbildung eines Szenarios / einer Tätigkeit abzielen bzw. zur Beschreibung von
258 Nachbildung eines Szenarios / einer Tätigkeit abzielen bzw. zur Beschreibung von
259 Subsystemen von Videospielen, die auf realitätsnahe Nachbildung abzielen. 205 Subsystemen von Videospielen, die auf realitätsnahe Nachbildung abzielen.
260 Beispiel: Postmoderne Dimensionen simulierter Landschaften und Räume in GTA V[34] 206 Beispiel: Postmoderne Dimensionen simulierter Landschaften und Räume in
207 GTA V
208 [17]
261 209
262 Simulationsspiele als Werkzeug zur Forschung, teilweise auch verbunden mit anderen
263 digitalen Methoden und in Überschneidung zu anderen Disziplinen. Beispiel: Verknüpfung
264 von (Archaeo)Gaming, Simulationen und archäologischem Erkenntnisinteresse als besondere historische Perspektivierung[35]
265 210
268 213
269 Reflexion wissenschaftlicher Simulation als Erkenntnismethode. Beispiel: 214 Reflexion von Simulation als Erkenntnismethode. Beispiel:
270 Erkenntnistheoretische Grundlagen und Implikationen von Simulationen[36] 215 Erkenntnistheoretische Grundlagen und Implikationen von Simulationen[18]
271 216
272 Wissenschaftliche Simulationen in der Computational Philsosophy[37] bzw. zur Erforschung philosophischer Fragen. Beispiel: Agent-based Model von wissenschaftlicher
273 Argumentation und deren Effekt auf die epistemische Entwicklung von Wissenschaft[38]
274 217
285 228
286 [16]Simulationen sind in der heutigen Praxis der DH noch eine 229 [11]Simulationen sind in der heutigen Praxis der DH noch eine
287 randständige Methode, die häufig eher theoretisch diskutiert als tatsächlich 230 randständige Methode, die häufig eher theoretisch diskutiert als tatsächlich
288 angewendet wird.[39] Im Anwendungsfall beschränkt sie sich vor allem auf 231 angewendet wird.[19] Im Anwendungsfall beschränkt sie sich vor allem auf
289 bestimmte Teilbereiche der DH und auf ganz bestimmte Methoden, etwa virtuelle 232 bestimmte Teilbereiche der DH und auf ganz bestimmte Methoden, etwa virtuelle
290 Simulation oder Agent-based Modeling. Diskussionen und Kontroversen finden deswegen 233 Simulation oder Agent-Based Modeling. Diskussionen und Kontroversen finden deswegen
291 oft noch eher isoliert und an der Oberfläche statt, was ein grundlegendes Problem 234 oft noch eher isoliert statt, was ein grundlegendes Problem für die
292 für die Nützlichkeit von Simulationen für die DH darstellt. Nur durch eine fundierte 235 Weiterentwicklung von Simulationen für die DH darstellt.
293 Auseinandersetzung mit den methodologischen und epistemologischen Grundlagen und Implikationen
294 von Simulationsmethoden wird sich ein nachhaltiger wissenschaftlicher Mehrwert für
295 die DH erzielen lassen.
296 236
297 [17]In den letzten Jahren werden konkrete Simulationsmethoden 237 [12]In den letzten Jahren werden konkrete Simulationsmethoden
298 hinsichtlich ihrer Eignung für geisteswissenschaftliche Forschungsvorhaben 238 hinsichtlich ihrer Eignung für geisteswissenschaftliche Forschungsvorhaben
299 diskutiert, wobei diese teilweise grundsätzlich in Frage gestellt wird.[40] Damit hängen Fragen zu den → erkenntnistheoretischen Voraussetzungen von Simulationsmethoden zusammen. Die oft stark 239 diskutiert.[20] Damit hängen Fragen zu den → erkenntnistheoretischen Voraussetzungen von Simulationsmethoden zusammen. Die oft stark
300 algorithmisch-mathematisch geprägte Tradition vieler Simulationsmethoden stößt 240 algorithmisch-mathematisch geprägte Tradition vieler Simulationsmethoden stößt
302 laut Michael Gavin teils zu einem »knee-jerk scepticism« – 242 laut Michael Gavin teils zu einem »knee-jerk scepticism« –
303 also einem reflexhaften Skeptizismus – führt.[41] Völlig zu Recht 243 also einem reflexhaften Skeptizismus – führt.[21] Völlig zu Recht
304 stellt sich aber die Frage, wie manche geisteswissenschaftlichen Konzepte und 244 stellt sich aber die Frage, wie manche geisteswissenschaftlichen Konzepte und
305 Annahmen von Prozessen formalisiert werden können und sollten. Simulationsmethoden 245 Annahmen von Prozessen formalisiert werden können und sollten. Zentral sind
306 erfordern, wie alle Modellierungsverfahren, eine Vereinfachung des erforschten Gegenstands. 246 beispielsweise Möglichkeiten und Grenzen der Modellierung und der Formalisierung
307 Anders als in vielen anderen DH-Modellen müssen hier die Komplexitäten von Prozessen 247 menschlichen Handelns. Auch der Begriff des Prozesses selbst verdient weitere
308 und oft auch von menschlichem Handeln umgesetzt werden. Dafür stehen den meisten Geisteswissenschaftler*innen
309 nicht nur wenige theoretische Angebote zur Formalisierung menschlichen Verhaltens
310 zur Verfügung, sondern der Akt der Formalisierung selbst berührt ganz besonders einige
311 Paradigmen der Humanities in Bezug auf das Wesen menschlichen Verhaltens. Auch der
312 Begriff des Prozesses selbst verdient weitere
313 Ausarbeitung, insbesondere im Gegensatz zu anderen geläufigen Grundlagenbegriffen 248 Ausarbeitung, insbesondere im Gegensatz zu anderen geläufigen Grundlagenbegriffen
314 von Modellierungsmethoden in den DH, wie z. B. ›Ereignis‹ bzw. event.[42] 249 von Modellierungsmethoden in den DH, wie z. B. ›Ereignis‹ bzw. event.[22]
315 250
316 [18]Für die Geschichtswissenschaften stellt sich außerdem die Frage nach 251
317 dem Umgang mit sogenannten Simulationsdaten als Quellen, also rein durch das Simulieren 252 [13]Für die Geschichtswissenschaften stellt sich außerdem die Frage nach
318 erzeugte Informationen.[43] Diese 253 dem Umgang mit sogenannten Simulationsdaten als Quellen, also durch das reine
254 Simulieren erzeugte Informationen.[23] Diese
319 können zwar in realweltlichen Quellen verankert sein, auf die sie auch Bezug nehmen, 255 können zwar in realweltlichen Quellen verankert sein, auf die sie auch Bezug nehmen,
320 sie sind aber letztendlich synthetische und somit nicht überlieferte Daten. 256 sie sind aber letztendlich synthetische und somit nicht zweifelsfrei überlieferte
257 Daten.
321 258
322 [19]Ein generelles Problem, das auch in anderen simulierenden 259 [14]Ein generelles Problem, das auch in anderen simulierenden
323 Wissenschaften diskutiert wird, ist die Frage, wie komplexe Simulationsmodelle und 260 Wissenschaften diskutiert wird, ist die Frage, wie komplexe Simulationsmodelle und
324 darauf aufbauende Interpretationen wirkungsvoll in die Fachcommunity kommuniziert 261 deren Ergebnisse kommuniziert werden können. Zu diesem Zweck werden Standards wie
325 werden können. Zu diesem Zweck werden Standards wie
326 das ODD-Protokoll für agentenbasierte 262 das ODD-Protokoll für agentenbasierte
327 Simulationsmodelle entwickelt.[44] Spezifisch auf die Anforderungen der DH ausgerichtete Praktiken gibt es allerdings 263 Simulationsmodelle entwickelt, welche allerdings noch einer Übertragung in bzw.
328 noch nicht. Anknüpfungspunkte könnte hier in Zukunft die sich entwickelnde digitale 264 Anpassung an die DH bedürfen.[24]
329 Quellen-, Daten- und Methodenkritik bieten.
330 265
331 [20]Zwischen all diesen methodologischen und erkenntnistheoretischen Fragezeichen der
332 Methodenfamilie werden von einigen Anwender*innen aber auch große Potenziale gesehen,
333 die von der übrigen Community noch nicht ausreichend zur Kenntnis genommen werden.
334 Unter anderem wird immer wieder diskutiert, ob der Simulationsprozess nicht in besonderer
335 Weise den sonst nur im Inneren der Wissenschaftler*innen ablaufenden, hermeneutischen
336 Zirkel abbildet und damit gerade Geisteswissenschaftler*innen einen Mehrwert verspricht.[45] Auch das bereits erwähnte Potenzial des Sich-Hineinversetzens (entlehnt aus dem Game
337 Design könnte man auch von »Immersion« sprechen) wird etwa in der Archäologie mit
338 dem klassisch hermeneutischen Verstehensprozess in Verbindung gebracht.[46]
339
340 [21]Die Diskussion um simulative DH steht noch – oder wieder – ganz am Anfang. Dadurch
341 ergeben sich viele Unsicherheiten, gerade durch die besondere Natur der Simulationsmethode.
342 Gleichzeitig bieten diese Unsicherheiten gerade für die DH hochspannende Anknüpfungspunkte
343 und noch zahlreiche Gelegenheiten, kreative Anwendungen zu entwickeln und die besonderen
344 epistemologischen Auswirkungen von Modellierung und Formalisierung auf unsere Disziplinen
345 zu ergründen.
346 266
353 [1] 273 [1]
354 Diese Definition beschreibt vor allem (aber nicht nur) wissenschaftliche Simulationsmethoden,
355 also Methoden zum wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn. Der Begriff wird in vielen
356 unterschiedlichen Kontexten und teilweise sehr anders benutzt, worauf in Abschnitt 3 eingegangen wird.
357
358 [2]
359 Im Kontext der Digital Humanities werden 274 Im Kontext der Digital Humanities werden
366 281
367 [3] 282 [2]
368 Unter anderem früh bei Justus Lipsius, vgl. 283 Unter anderem früh bei Justus Lipsius, vgl.
369 Papy 284 Papy
370 2019. Auch zur Beschreibung neurologischer und psychologischer Erkrankungen im Zusammenhang 285 2019.
371 mit dem 1. und 2. Weltkrieg hatte der Begriff eine Konjunktur, siehe beispielhaft
372 Hübner 1918.
373 286
374 [4] 287 [3]
375 Vgl. 288 Vgl.
378 291
379 [5] 292 [4]
380 Vgl. 293 Vgl.
382 295
383 [6] 296 [5]
384 Vgl. 297 Vgl.
386 299
387 [7] 300 [6]
388 Vgl. 301 Vgl.
390 303
391 [8] 304 [7]
392 Vgl. 305 Vgl.
394 307
308 [8]
309 Ein seinerzeit vielbeachteter
310 Beitrag in der Archäologie bzw. Anthropologie war etwa Levison et al.
311 1972.
312
395 [9] 313 [9]
396 Vgl. Eckhardt 1987. 314 Vgl.
315 Meadows et al.
316 1974.
397 317
398 [10] 318 [10]
399 Vgl. Meadows et al. 1974. 319 Vgl. Wurzer et al. 2015.
400 320
401 [11] 321 [11]
402 Vgl. Hays 1965; Gilbert / Hammel 1966. 322 Für einen Einstieg in diese Bedeutung eignet
323 sich z. B. Jannidis et al. (Hg.) 2017, S. 315–321.
403 324
404 [12] 325 [12]
405 Vgl. Doran 1970. 326
327 Sikk / Caruso 2020.
406 328
407 [13] 329 [13]
408 Vgl. Ruloff 1978. 330
331 Wendell et al. 2016.
409 332
410 [14] 333 [14]
411 Vgl. Hägerstrand 1967. 334
335 Vlachopoulos / Makri 2017.
412 336
413 [15] 337 [15]
414 Vgl. Nichol 1972. 338 Höltgen 2003.
415 339
416 [16] 340 [16]
417 Vgl. Crow 1963. 341 Gavin 2014.
418 342
419 [17] 343 [17]
420 Vgl. Harbordt 1974. 344 Fontaine 2017.
421 345
422 [18] 346 [18]
423 Vgl. Laibman 1987 / 1988.
424
425 [19]
426 Levison et al. 1972 haben etwa einen seinerzeit vielbeachteten Beitrag zur Besiedlung des polynesischen
427 Raums veröffentlicht, Laslett mit Koautoren (Wachter et al. 1978) ein umfassendes Werk zur Populations- und Familienstrukturgeschichte des frühneuzeitlichen
428 Englands.
429
430 [20]
431 Vgl. Wurzer et al. (Hg.) 2015.
432
433 [21]
434 Zur Erläuterung von impliziten gegenüber formalen Modellen siehe Epstein 2008.
435
436 [22]
437 Ein gutes Beispiel dafür ist das Virtual Paul’s Cross Project, das eine Mischung aus Simulation und Rekonstruktion darstellt (zum Unterschied dieser
438 beiden Begriffe siehe unten).
439
440 [23]
441 Ein gutes Beispiel für eine solche didaktische Simulation in einem DH-Kontext ist
442 etwa das CIDOC CRM Game von Talgorn et al. 2021.
443
444 [24]
445 Für einen Einstieg in diese Bedeutung eignet
446 sich z. B. Jannidis et al. (Hg.) 2017, S. 315–321.
447
448 [25]
449 Vgl. Baudrillard 1981.
450
451 [26]
452 Vgl. Breure / Heiberger 2019.
453
454 [27]
455 Vgl. Thomas 1987.
456
457 [28]
458 Ein Überblick, der nicht nur methodisch, sondern auch historisch sehr interessant
459 ist, ist eine Sammlung von Werken Jay Wright Forresters, einem Pionier der Methode,
460 der unter anderem maßgeblich an den SD-geprägten Modellen des Club of Rome beteiligt
461 war (System Dynamics Society (Hg.) 2019).
462
463 [29]
464 Sikk / Caruso 2020.
465
466 [30]
467 Wendell et al. 2016.
468
469 [31]
470 Vlachopoulos / Makri 2017.
471
472 [32]
473 Höltgen 2003.
474
475 [33]
476 Gavin 2014.
477
478 [34]
479 Fontaine 2017.
480
481 [35]
482 Graham 2020.
483
484 [36]
485 Krämer 2011; 347 Krämer 2011;
487 349
488 [37] 350 [19]
489 Vgl. Grim / Singer 2022.
490 351
491 [38]
492 Borg et al. 2018.
493
494 [39]
495 Unter anderem diskutiert bei Champion 2017; 352 Unter anderem diskutiert bei Champion 2017;
499 356
500 [40] 357 [20]
501 Vgl. z. B. Gavin 2014.
502 358
503 [41] 359 Vgl. z. B. Gavin 2014.
360
361 [21]
504 Gavin 2014, Abs. 1. 362 Gavin 2014, Abs. 1.
505 363
506 [42] 364 [22]
507 Schützeichel / Jordan 2015.
508 365
509 [43] 366 Schützeichel / Jordan 2015.
510 Vgl. z. B. Nanetti / Cheong 2018.
511 367
512 [44] 368 [23]
513 Vgl. z. B. Grimm et al. 2020. 369 Vgl. z. B. Nanetti / Cheong 2018.
514 370
515 [45] 371 [24]
516 Etwa bei Wachter et al. 1978 oder in jüngerer Zeit wieder bei Gavin 2014. 372 Vgl. z. B. Grimm et al. 2020.
517
518 [46]
519 Ein Beispiel ist etwa Graham 2020, der von einem »Enchantment«, also einer Verzauberung, seiner Disziplin der Archäologie
520 durch Agent-based Modeling und verbundene Methoden spricht.
521 373
532 384
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