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Was sind die Prinzipien der empirischen Modellierung? Wie verändert sie unser Verständnis von Modellkonstruktion?
Mit der rasanten Entwicklung der Computertechnologie ist die empirische Modellierung (EM) allmählich zu einem wichtigen Forschungsgebiet geworden. Dieser Ansatz zur Modellbildung basiert nicht mehr auf traditionellen mathematischen Beziehungen, sondern wird auf der Grundlage tatsächlicher Beobachtungen erstellt. Dies verändert nicht nur unser Verständnis vom Modellbau, sondern liefert auch neue Ideen für vielfältige Anwendungsgebiete.
„Empirische Modellierung ist ein allgemeiner Begriff für die Erstellung von Modellen durch Beobachtung und Experimentieren.“
Was ist empirische Modellierung?
Beim empirischen Modellieren geht es darum, Modelle auf der Grundlage von Beobachtungs- und Versuchsdaten zu erstellen, statt sich auf Zusammenhänge zu verlassen, die mathematisch beschrieben werden können. Beispielsweise kann eine empirische Modellierung durchgeführt werden, wenn der Prozess nicht präzise beschrieben werden kann, was sie bei der Untersuchung vieler komplexer Systeme besonders wichtig macht. Als Methode zum Modellaufbau legt EM Wert auf die individuelle Erkundung während des Experimentalprozesses und verlässt sich auf das intuitive Verständnis und die Erfahrung des Modellbauers.
Grundsätze im Bauprozess
Der Konstruktionsprozess der empirischen Modellierung erfolgt schrittweise und führt in der Regel zu Zwischenprodukten, die durch Echtzeit-Interaktion und -Beobachtung ein Verständnis des Zielobjekts auslösen. Wichtige Konzepte der empirischen Modellierung sind beobachtbare Phänomene, Abhängigkeiten und Handlungsmöglichkeiten.
„Bei der empirischen Modellierung basiert das Herstellen und Aufrechterhalten von Assoziationen zwischen Observablen und ihren Referenten auf drei Hauptkonzepten: beobachtbare Daten, Abhängigkeiten und Handlungsmöglichkeiten.“
Beobachtbare Phänomene sind Entitäten, die im Modell und seinen Referenzen variabel sind und deren Zustände von diesen Änderungen direkt beeinflusst werden. Die Abhängigkeit besagt, dass Änderungen eines beobachtbaren Phänomens mit Änderungen eines anderen beobachtbaren Phänomens zusammenhängen können. Umsetzbarkeit bezieht sich darauf, wie Modellersteller proaktiv Anpassungen und Änderungen vornehmen.
Die Bedeutung der InteraktivitätIm EM-Framework ist Interaktivität ein sehr wichtiger Bestandteil. Ersteller können mit Modellen experimentieren und sie verbessern, indem sie in Echtzeit Änderungen an ihnen vornehmen. Dieser Prozess trägt nicht nur dazu bei, dass das Modell näher an die tatsächliche Referenz heranrückt, sondern fördert auch ein tieferes Verständnis der relevanten Konzepte.
„Wie bei einem echten Experiment war der Spielraum für Interaktionen während des Bauprozesses extrem groß.“
Diese Interaktivität fördert exploratives Lernen und ermöglicht es Benutzern, die Leistung des Modells im tatsächlichen Betrieb kontinuierlich anzupassen und zu optimieren.
Die Rolle der Computertechnologie
Computer sind mehr als nur Rechengeräte; sie bieten leistungsstarke interaktive und wahrnehmungsbezogene Funktionen für die empirische Modellierung. Die Entwicklung von EM erfordert ein hohes Maß an Interaktivität und der Einsatz von Computern bietet genau diese Möglichkeit und erweitert somit unsere Fähigkeit, Punkt-zu-Punkt-Modelle zu erstellen.
Anwendungsstatus der empirischen Modellierung
Derzeit wird die empirische Modellierung häufig in der Bildungstechnologie, im computergestützten Design und in der Softwareentwicklung eingesetzt. Als Modellierungstechnik, die die Rolle von Computern ergänzt, trägt die erfahrungsbasierte Modellierung dazu bei, tiefere Lernerfahrungen und Übungsmöglichkeiten zu schaffen.
„Die Prinzipien der empirischen Modellierung können als geeigneter Ansatz zur Analyse einer Vielzahl nicht computergestützter Modelle angesehen werden.“
Zukunftsaussichten
Da immer mehr Wissenschaftler und Fachleute das Potenzial der empirischen Modellierung erkennen, wird ihr Anwendungsbereich in der Informatik und anderen sozialwissenschaftlichen Forschungsbereichen künftig noch weiter ausgebaut werden. Dieser Ansatz zur Modellerstellung wird für das Verständnis komplexer Systeme wahrscheinlich allgemeiner und routinemäßiger werden.
In diesem Zusammenhang können wir nicht umhin, uns zu fragen: Wie wird die empirische Modellierung die zukünftige wissenschaftliche Forschung und technologische Entwicklung verändern?
