oksimo.R – Alltagsszenen – Tagesablauf (Zeitliche Struktur(en))

Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@oksimo.org)

(Letzte Änderung: 26.November 2022 – 28.November 2022, 09:50h)

KONTEXT

Dieser Text ist Teil der einführenden Beispiele des Buchprojektes „oksimo.R – Editor und Simulator für Theorien“. Dieser Teil bildet eine Fortsetzung sowohl zum Teil 2 von ‚Essen gehen (mit Absicht))‘ wie auch der Erklärungsbox ‚Welt, Raum, Zeit‘.

INHALT

In diesem Text geht es darum, bei der Beschreibung eines Prozesses im Alltag neben der ‚impliziten Zeitstruktur‘ auch eine ‚explizite Zeitstruktur‘ zu verwenden. Eine ‚implizite‘ Beschreibung von Zeit liegt vor, wenn man verschiedene Ereignisse im Erzählen hintereinander anordnet, ohne explizit Zeitangaben zu machen (Peter steht vor der Tür. Er öffnet die Tür und geht hinein.) Eine ‚explizite‘ Zeitangabe benutzt solche Ausdrücke, die als vereinbarte ‚Zeitmarken‘ gelten (Es ist früh am Morgen. Peter wacht auf. Nach 15 Minuten geht er ins Badezimmer. Um 12:00h muss er im Geschäft sein….).

Ein Tagesablauf

Im bisherigen Beispiel wird ein Prozess beschrieben (Essen gehen), den man als ‚Teil eines Tages‘ verstehen kann: Als ein ‚Tag‘ wird normalerweise die ‚Zeit‘ zwischen dem Aufstehen am ‚Morgen‘ und dem ‚zu Bett gehen‘ am ‚Abend‘ verstanden, wobei ‚Abend‘ fließend ist; bei vielen erstreckt sich die Zeit bis zum ‚Schlafen gehen‘ bis ‚Mitternacht‘ oder gar später. Während die Aktivitäten ‚Aufstehen‘ und ‚Schlafen gehen‘ als solche eine einigermaßen konkrete Bedeutung haben, ist es mit ‚Morgen‘ und ‚Abend‘ schon schwieriger. Ursprünglich war ‚Morgen‘ die Zeit, wenn die ‚Sonne aufgeht‘, und ‚Abend‘, wenn die ‚Sonne untergeht‘. Mit dem Fortschreiten der ‚Verstädterung‘ und der ‚Technisierung‘ der Lebenswelt findet eine immer stärkere Abkopplung des Tagesablaufs von ‚periodischen Naturereignissen‘ (Sonne, Mond, …) statt und stattdessen eine immer stärkere Ankopplung an ‚künstliche Umgebungen‘, zu der auch ‚Zeitmaschinen‘ (Uhren) gehören. Die ‚periodischen Signale‘ dieser Zeitmaschinen dienen dann immer mehr als Ersatz für natürlich periodische Vorgänge. Mein ‚Morgen‘ ist dann vielleicht nicht mehr der ‚Sonnenaufgang‘ sondern das ‚Klingeln meines Weckers‘ um z.B. 7:00h. Die ‚Mittagszeit‘ ist dann nicht mehr der höchste Sonnenstand sondern z.B. 12:30h bis 13:30h als ‚offizielle Mittagspause‘ der jeweiligen Institution. usw.

Will man in einem oksimo.R Text mit expliziten Zeitangaben arbeiten, dann müssen diese als ‚Eigenschaft einer Situation‘ auftreten. Ein einfaches Beispiel:

Gerd sitzt in seinem Büro. Es ist 12:30h. Gerd ist hungrig.

Man könnte dann z.B. fortsetzen mit:

Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen. Gerd geht zum Griechen. Es ist 12:40h, als er sein Büro verlässt.

Auf diese Weise kann man eine Uhr — oder andere typische Zeitangaben — den ganzen Tag mitlaufen lassen bis zu dem Zeitpunkt, wo Gerd schlafen geht.

Es ist 23:35h. Gerd schläft ein. Um 7:00h klingelt der Wecker.

Nehmen wir mal den einfachen Fall an, dass der Tagesablauf durch ‚Fixpunkte‘ weitgehend geregelt ist. Dann könnte man mit wenigen Regeln beliebig viele Tagesabläufe hintereinander beschreiben.

Ein erstes Demo-Beispiel

Folgender einfacher Tagesablauf soll mal angenommen werden [1]:

  • Morgen, Aufwachen
  • Die Wohnung verlassen
  • Vormittag, Büro
  • Mittag, Imbiss
  • Nachmittag, Büro
  • Arbeitsende
  • Abends Besorgungen
  • Spät am Abend Freizeit
  • Nachts Schlafen
IST-Beschreibung

Eine Ausgangslage könnte zu jedem Zeitpunkt ansetzen, z.B. am Arbeitsende:

IST-BESCHREIBUNG (Arbeitsende)

Name: arbeitsende1
Es ist Arbeitsende.
Gerd verlässt das Büro.

ZIEL-Beschreibung(en)

Der Akteur kann viele Ziele gleichzeitig haben, z.B.:

ZIEL-BESCHREIBUNG(en) [2]

ZIEL 1 (Einkaufen)

Name: z-einkaufen1

Es ist Arbeitsende.
Gerd hat eingekauft.

ZIEL 2

Es ist spät am Abend. Gerd hat Musik gemacht.

ZIEL 3

Es ist nach 23:00h. Gerd hat sich schlafen gelegt.

Veränderungs-Regeln

Jetzt muss man sich überlegen, mit Hilfe von welchen Veränderungsregeln man — ausgehend von der IST-Beschreibung — die verschiedenen Ziele erreichen kann.

… für Ziel 1

Um ZIEL 1 zu erreichen, könnte man vielleicht folgende Veränderungs-Regel(n) annehmen:

VR-Einkaufen

WENN

Es ist Arbeitsende. Gerd verlässt das Büro.

DANN

Hinzu: Gerd geht zum Laden um die Ecke.

Weg: Gerd verlässt das Büro.

Regel im oksimo.R Format:

Rule: vr-laden1
Conditions:
Es ist Arbeitsende.
Gerd verlässt das Büro.
Positive Effects:
Gerd geht zum Laden um die Ecke.

Negative Effects:
Gerd verlässt das Büro.

Rule name: vr-laden2

Conditions:
Es ist Arbeitsende.
Gerd geht zum Laden um die Ecke.

Effects plus:
Gerd ist im Laden
Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.
Gerd geht zur Kasse und zahlt.
Gerd hat eingekauft.
Effects minus:
Gerd geht zum Laden um die Ecke.

Zusammengefasst in einem Regel-Dokument ergibt sich:

rd-einkaufen1

vr-laden1
vr-laden2

Erste Teilsimulation: Einkaufen

Name der gespeicherten Simulation: einkaufen1-sim1

Your vision:
Gerd hat eingekauft.,Es ist Arbeitsende.

Initial states: 
Es ist Arbeitsende.,Gerd verlässt das Büro.
Initial math states


Round 1

Current states: Gerd geht zum Laden um die Ecke.,Es ist Arbeitsende.
Current visions: Gerd hat eingekauft.,Es ist Arbeitsende.
Current values:
50.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Es ist Arbeitsende.

Round 2

Current states: Gerd hat eingekauft.,Gerd geht zur Kasse und zahlt.,Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.,Es ist Arbeitsende.,Gerd ist im Laden
Current visions: Gerd hat eingekauft.,Es ist Arbeitsende.
Current values:

100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd hat eingekauft.,Es ist Arbeitsende.

Differenzierung des Konzepts ‚IST-Beschreibung‘

Man kann an der IST-Beschreibung von Runde 2 erkennen, dass in dieser IST-Beschreibung eigentlich ‚mehrere Zustandsbeschreibungen‘ zusammengefasst wurden. Denn die einzelnen Aussagen {Gerd geht zur Kasse und zahlt., Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht., Es ist Arbeitsende., Gerd ist im Laden.} sind so, dass jede für sich eine IST-Situation beschreibt, die für sich alleine stehen kann und die im Alltag eine gewisse ‚Abfolge voraussetzen‘:

  1. Es ist Arbeitsende.
  2. Gerd ist im Laden.
  3. Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.
  4. Gerd geht zur Kasse und zahlt.

Dies wirft die grundsätzliche Frage auf, ob eine solche ‚Zusammenfassung‘ von einzelnen IST-Beschreibungen noch eine IST-Beschreibung darstellt, die folgende Anforderungen erfüllt: (i) Eine Menge von Eigenschaften, die innerhalb eines Zeitintervalls unverändert sind. (ii) Alle in der Situation beteiligten Akteure können die Aussagen bestätigen. Führt man die Unterscheidung zwischen ‚Elementaren IST-Beschreibungen‘ und ‚Zusammengesetzten-IST-Beschreibungen‘ ein, dann könnte man vereinbaren:

  1. Def: Eine ‚elementare IST-Beschreibung ist ein IST-Beschreibung
  2. Def: Eine ‚zusammengesetzte IST-Beschreibung‚ stellt eine ‚Sammlung‘ von elementaren IST-Beschreibungen‘ dar.
  3. Wahrheitskriterium: Die Beteiligten einer gemeinsamen Situation müssen entscheiden, ob sie die elementaren/ zusammengesetzten IST-Beschreibungen akzeptieren.

KOMMENTARE

[1] Dieser Tagesablauf ist einerseits höchst einfach, zugleich beschreibt er dennoch in seiner Einfachheit einen Tagesablauf, der bei vielen anderen Menschen völlig anders aussieht. Es wäre sicher interessant, einen Tagesablauf als ‚Baustein‘ eines alltäglichen Lebensprozesses zu sehen, durch den für den handelnden Akteur zu großen Teilen festgelegt wird, was er so ‚erlebt‘, was er so ‚tut‘, welche sozialen und gesellschaftlichen Interaktionen er/sie/x erlebt, usw.

[2] Normalerweise formulieren wir Zielbeschreibungen als Wünsche, in einer Form, in der wir ausdrücken, was wir positiv wollen, ohne dass es schon eingetreten ist: „Ich möchte nachher noch einkaufen“, „Ich will nach dem Einkaufen noch Musik machen“, „Spätestens nach 23:00h werde ich ins Bett gehen“. Im Rahmen eines oksimo.R Textes muss man Wünsche in einer Form formulieren, in der das ‚Ergebnis des Wunsches‘ beschrieben wird, z.B. statt „Ich möchte nachher noch einkaufen“ muss man schreiben: „Ich habe eingekauft“ oder statt „Ich will nach dem Einkaufen noch Musik machen“ muss man schreiben „Ich habe nach dem Einkaufen Musik gemacht“, usw. Die ‚Logik‘ dahinter ist, dass ein oksimo.R Text eine ‚Theorie‘ ist, die sich auf eine IST-Situation bezieht (z.B.: „Es ist Arbeitsende. Gerd verlässt das Büro,“), die dann auf eine IST-Situation mögliche ‚Veränderungs-Regeln‘ anwendet, und durch die Anwendung von Veränderungsregeln auf eine IST-Situation entsteht dann eine ’neue IST-Situation‘. Und dann kann es passieren, dass nach einer bestimmten Folge von IST-Situationen eine IST-Situation eintritt, in der der ursprüngliche Wunsch, einzukaufen, stattgefunden hat, d.h. in der IST-Situation kann dann die Eigenschaft vorliegen „Gerd hat eingekauft“. Wenn es dann eine ZIEL-Beschreibung gibt, in der es heißt „Gerd hat eingekauft“, dann kann das System sofort feststellen, dass dieses Ziel erreicht wurde. Würde es in der ZIEL-Beschreibung aber heißen „Gerd will einkaufen“, dann könnte dieses Ziel niemals erreicht werden, weil nicht klar ist, wann es dann erfüllt wäre.

…!!!Noch nicht fertig!!!…

oksimo.R – ERKLÄRUNGS-BOX: Welt, Raum, Zeit

Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@oksimo.org)

(Letzte Änderung: 24.November 2022 – 25.November 2022, 09:55h)

KONTEXT

Dieser Text ist Teil der einführenden Beispiele des Buchprojektes „oksimo.R – Editor und Simulator für Theorien“. Dieser Teil ist eine Erklärungsbox im Anschluss an das Beispiel „Essen gehen. Teil 1+2“ dar.

INHALT

Im Beispiel (Teil 1+2) wird schon ein wenig die Besonderheiten eines ‚oksimo.R Textes‘ sichtbar. Diese beziehen sich auf Aspekte des Raumes und der Zeit in unserer sprachlichen Kommunikation mit Texten. Dazu hier erste Kommentare. Mehr später in der abschließenden theoretischen Gesamtdarstellung.

Welt, Raum, Zeit

In unserem Alltag setzen wir — normalerweise — die Existenz einer Körperwelt voraus, zu der auch unser eigener Körper gehört. Wir wissen von dieser — zum Gehirn — externen Körperwelt nur etwas über die Sinnesorgane unseres Körpers und insoweit, als unser Gehirn diese Signale der Sinnesorgane — im Kontext vieler anderer Signale vom eigenen Körper –, zu unterschiedlichen internen Ereignis-Strukturen ‚verarbeitet‘. Vorstellungen von sogenannten ‚Gegenständen‘ wie Tassen, Stühle, Tische, Autos, auch Tiere und andere Menschen, sind solche ‚Verarbeitungsprodukte‘; die ‚auslösenden Dinge der externen Körperwelt‘ selbst können wir niemals direkt wahrnehmen. Unser Gehirn erzeugt eine ‚virtuelle Welt‘ in unserem Kopf, die für uns aber die ‚primäre reale Welt‘ ist. Als Kind lernt man mühsam zu unterscheiden zwischen ‚bloßen Vorstellungen (in unserem Kopf)‘ und solchen Vorstellungen, die auch mit unmittelbarer sinnlicher Wahrnehmung ‚korrespondieren‘ und sich zusätzlich mit vielerlei ‚konkreten (= sinnlichen)‘ Eigenschaften verknüpfen. Wenn ein Kind seinen Spielzeug-Teddybär in der ‚roten Kiste‘ sucht und er ist nicht da, dann ist dies eine der vielen Erfahrungen zum Thema, dass die ‚Vorstellung im Kopf‘ nicht automatisch gleich gesetzt werden sollte mit einer ‚realen Sachlage‘.

Wenn unser Gehirn in engster Kooperation mit unserem Körper kontinuierlich eine ‚virtuelle Welt‘ der ‚angenommenen externen realen Welt‘ generiert, dann ist es schon eine interessante Frage, welche der vielen Eigenschaften der realen Welt (die wir nur aufgrund von ‚Erfahrungen‘ und ‚wissenschaftlichen Rekonstruktionen‘ kennen), sich denn in den virtuellen Modellen des Gehirns wiederfinden? Noch spannender wird die Frage, wenn wir auf die ’sprachliche Kommunikation zwischen Menschen‘ schauen: es ist eine Sache, dass unser Gehirn uns mit virtuellen Konstrukten (Vorstellungen) ‚befüllt‘, es ist eine ganz andere Frage, welche dieser Vorstellungen sich zwischen Gehirnen (Menschen) mittels Sprache kommunizieren lassen.

Das ‚Raum-Zeit-Problem‘ haben bisher sehr viele Philosophen und Wissenschaftler thematisiert. Einer der prominentesten Vertreter, der die Diskussion im europäischen Denken zu Beginn stark beeinflusst hatte, ist sicher Immanuel Kant, der mit seinem Buch „Kritik der reinen Vernunft“ 1781 (1787 2.Auflage) heraus zu arbeiten versuchte, dass die Vorstellungen von ‚Raum‘ und ‚Zeit‘ in unserem menschlichen Denken so angelegt sind, dass wir Gegenständliches immer als ‚Teil eines Raumes‘ ‚vorstellen‘ und ‚denken‘; Entsprechendes nahm er auch für die Vorstellung der Zeit an. Genauere Analysen dieses seines Standpunkts sind aus vielerlei Gründen schwierig. Für die folgenden Überlegungen kann man sich durch die Position Kants dahingehend ’sensibilisieren‘ lassen, dass sowohl in unserem ’normalen Wahrnehmen und Denken‘ wie auch dann speziell in unserer sprachlichen Kommunikation mit Eigenschaften zu rechnen ist, die mit Vorstellungen von Raum und Zeit zu tun haben.

oksimo.R Text als eine ‚Menge‘

Wenn wir der Frage nachgehen wollen, ob und wie sich ‚Vorstellungen von Raum und Zeit‘ innerhalb der normalen sprachlichen Kommunikation bemerkbar machen, empfiehlt es sich vielleicht mit dem Format von oksimo.R Texten zu beginnen, da diese dem Schreiber und Leser ‚weniger Freiräume‘ geben als ein ’normaler‘ deutscher Text.[1]

Die Eigenart von oksimo.R Texten lässt sich relativ einfach beschreiben:

  1. Ein oksimo.R Text ist eine ‚Menge‘ (‚Ansammlung‘) von ’sprachlichen Ausdrücken‘ einer ’normalen Sprache‘ (z.B. Deutsch, Englisch, Russisch, Spanisch, …)
  2. Als ‚Teil der Menge Text‘ ist jeder sprachlicher Ausdruck ein ‚Element‘ der Menge Text.
  3. Die ‚Anordnung‘ dieser Elemente im Text folgt keiner bestimmten Struktur. Dies bedeutet, die ‚Abfolge‘ der Elemente in der geschriebenen Form besitzt keine eigene Bedeutung. Wie in einer üblichen Menge des mathematischen Konzepts einer Menge können die Elemente untereinander ‚umgruppiert‘ werden, ohne dass sich dadurch ein oksimo.R Text ‚verändert‘.
  4. Die Elemente einer ‚Menge oksimo.R Text‘ haben als solche keine spezifische Bedeutung. Eine ‚Bedeutung‘ kommt den Elementen eines oksimo.R Textes nur zu, wenn die Schreiber-Leser von oksimo.R Texten die Sprache dieser Elemente (z.B. Deutsch) kennen und kraft ihrer Sprachkompetenz den Elementen ‚vereinbarte Bedeutungen‘ zuordnen. Diese Bedeutung existiert aber ausschließlich ‚in den Köpfen‘ der Schreiber-Leser, nicht explizit im Text selbst.

Mit diesen ersten Beobachtungen zur Eigenart von oksimo.R Texten kann man einen ersten Vergleich zu Texten einer normalen Sprache (hier: Deutsch) vornehmen.

Normaler Text, keine bloße Menge

Wenn wir den Text einer normalen Sprache (hier: Deutsch) betrachten, dann verknüpfen wir beim Lesen die geschriebenen Ausdrücke ‚automatisch‘ (spontan, …) mit unterschiedlichen ‚(sprachlich induzierten) Bedeutungen‘. Diese sind einerseits stark abhängig von der ‚individuellen Lerngeschichte‘ mit spezifischen ‚individuellen Voraussetzungen‘, andererseits aber auch von den ‚kulturellen Muster der gesellschaftlichen Umgebung‘, innerhalb deren ein Mensch seine Sprachkompetenz erwirbt/ aufbaut/ entwickelt.

Während die sprachlichen Ausdrücke als solche keinerlei bestimmte ‚Ordnung‘ induzieren, können aber die ‚zugeschalteten‘ sprachlichen Bedeutungsstrukturen durch die in ihnen enthaltenen sachlichen Strukturen mit ihren gelernten Eigenschaften unterschiedliche ‚Beziehungen‘ artikulieren, die wechselseitig aufeinander verweisen. Wenn also beispielsweise von einer ‚Tasse auf einem Tisch‘ die Rede ist, dann impliziert dies eine ‚räumliche Struktur‘ mit einer ’steht-auf-Beziehung‘ bzw. ‚befindet-sich-darunter‘ Beziehung. Außerdem ‚weiß‘ der Schreiber-Leser eines Textes, dass normalerweise eine Tasse nicht auf einem Tisch steht, sondern nur dann, wenn jemand die Tasse explizit dahin gestellt hat. Eine Abfolge von Ausdrücken wie ‚Gerd stellte die Tasse auf den Tisch. Als Peter hereinkommt sieht er, dass eine Tasse auf dem Tisch steht‘ erscheint dann ’normal/ üblich/ gewohnt‘. Würde im Text aber stehen ‚Als Peter hereinkommt sieht er, dass eine Tasse auf dem Tisch steht. Gerd stellte die Tasse auf den Tisch‘, dann würde ein normaler Leser stutzen und sich fragen, was der Text sagen will: Die Tasse steht auf dem Tisch und dann erst wird sie auf den Tisch gestellt?

Dieses einfache Beispiel demonstriert neben einer ‚impliziten Raumstruktur‘ außerdem auch eine ‚implizite zeitliche Struktur: In der Alltagserfahrung, eingebettet in eine externe Körperwelt, ist es normal, dass sich Eigenschaften — und damit eine ganze Situation — ändern können. Diese Änderungen ereignen sich aber nicht (!) in der sinnlichen Wahrnehmung (die Gegenwart als solche ist ‚absolut‘), sondern erschließen sich erst in der ’nachgeordneten Verarbeitung‘ durch das Gehirn, das in der Lage ist, Teilaspekte einer aktuellen sinnlichen Wahrnehmung so ‚abzuspeichern‘ (ein höchst komplexes neuronales Geschehen), dass es diese ‚gespeicherten Strukturen‘ wieder ‚erinnern‘ (ebenfalls ein höchst komplexes neuronales Geschehen) und zusätzlich mit ‚anderen Erinnerungsinhalten‘ so ‚vergleichen‘ kann (ebenfalls ein höchst komplexes neuronales Geschehen), dass unser Gehirn dadurch sowohl eine ‚Abfolge‘ rekonstruieren wie auch mögliche ‚Änderungen zwischen einzelnen Elementen der Abfolge‘ ‚identifizieren‘ kann. Aufgrund dieses hochkomplexen Mechanismus kann das Gehirn die ‚Absolutheit der Gegenwart‘ durch ‚Erinnern und Vergleichen‘ aufbrechen, überwinden.

Ein ’normaler Text‘ hat noch viele weitere besondere Eigenschaften. Hier ist zunächst nur mal wichtig, dass man sieht, dass es die Dimension der ’sprachlichen Bedeutung‘ ist, die ‚in‘ einem menschlichen Schreiber-Leser lokalisiert ist, durch die eine Menge von sprachlichen Ausdrücken ein komplexes ‚Netzwerk von Eigenschaften‘ induzieren kann, die ihre ‚eigene sprachlich induzierte Logik‘ haben.

Sprachliche Kommunikation

Wiederum, es soll hier nicht das gesamte Spektrum der möglichen Eigenschaften von ’sprachlicher Kommunikation‘ beschrieben werden — ein ‚Meer‘ von Artikeln und Bücher wäre hier zu zitieren –, sondern es sollen nur ein paar Aspekte thematisiert werden, die sich aus den bisherigen Überlegungen zu Texten nahelegen.

Wenn die bisherige ‚Arbeitshypothese zur sprachlichen Bedeutung‘ stimmt, dann haben geschriebene sprachliche Ausdrücke die Funktion, ‚zwischen zwei Gehirnen‘ als ein ‚Medium‘ zu funktionieren, das geeignet ist, aus den ’sprachlichen Ausdrücken‘ sogenannte ‚Zeichen‘ zu machen. [2] Ein Zeichen ist ein sinnlich wahrnehmbares Material, das von den ‚Zeichenbenutzern‘ in Beziehung gesetzt werden kann zu einem ‚vereinbarten Raum von Zeichenbedeutungen‘. Diese vereinbarten Zeichenbedeutungen sind zwar als solche ‚im Kopf‘ der jeweiligen Zeichenbenutzer lokalisiert, haben aber die Besonderheit, dass die verschiedene Zeichenbenutzer durch gemeinsames ‚Training‘ ‚gelernt‘ haben, welche ’sinnlich wahrnehmbaren Gegebenheiten der externen Körperwelt‘ mit bestimmtem Zeichen(material) verknüpft werden sollen. Sofern eine solche ‚Koordinierung‘ von Zeichen(material) und Zeichen-Bedeutung gelingt (alle Kinder dieser Welt praktizieren diese Form von Training beim spontanen Sprachen Lernen), kann ein einzelner Zeichenbenutzer bestimmte ‚Elemente seines Bedeutungsraumes‘ mittels Praktizierung bestimmter Zeichenverbindungen einem anderen trainierten Zeichenbenutzer ‚andeuten‘. Durch ein ‚Hin und Her‘ von Aussagen, Fragen, eventuell auch deutenden Gesten in einer realen Situation, lässt sich dann — für gewöhnlich — eine gewisse ‚Verständigung‘ herstellen. Je komplexer die Sachverhalte sind, je weiter man von einer konkreten Situation entfernt ist, um so schwieriger wird es, das ‚Gemeinte‘ hinreichend klar zu ‚vermitteln‘.

Was heißt all dies konkret?

Dazu betrachten wir weitere Beispiele realisiert mit oksimo.R Texten.

KOMMENTARE

[1] Auch im Bereich der ’normalen‘ Deutschen Texte gibt es eine große Vielfalt von Texten, die sehr spezielle Anforderungen an das ‚Ausfüllen‘ stellen.

[2] Es gibt im akademischen Bereich zahlreiche Disziplinen, die sich mehr oder weniger ‚allgemein‘ mit Eigenschaften von ’normalen‘ Sprachen und Kommunikation mit normalen Sprachen beschäftigen. Jene Disziplin, die das eigentlich am ‚allgemeinsten‘ tut, die ‚Semiotik‘, führt aber bis heute weltweit eher ein ‚Schattendasein‘ neben den ‚etablierten‘ anderen Disziplinen. Auch hier gibt es eine Unzahl von Artikeln und Büchern zum Thema.

Weiterlesen

Empfohlen wird als nächstes der Abschnitt über zeitliche Markierungen in einer Theorie: HIER.

Besprechung Science and the Citizen von Warren Weaver

Autor: Philipp Westermeier (philipp@oksimo.org)

(Letzte Änderung: 23.11.2022)

In Science and the Citizen, einem im Dezember 1957 in „Science“ und „Bulletin of Atomic Science“1 erschienenen Artikel skizziert Warren Weaver sein Verständnis vom Verhältnis von Wissenschaft und Gesellschaft, von Wissenschaftler und Bürger.
Weaver steigt ein mit einem Bild einer sich Mitte des 17. Jahrhunderts in einer londoner Taverne treffenden „Gruppe von Gentlemen“(u.a. Robert Boyle und Benjamin Franklin), die sich bei ihren wöchentlichen Treffen über die neuen Entdeckungen der Wissenschaft austauschen. In dieser Gruppe befanden sich „members of the Parliament, critics, civil servants, and pamphleteers“ die jeden Donnerstag zusammentrafen; „[they] [carried] out experiments, […] [ate] and [drank] together, but primarily they met there to discuss science“ (S. 361). Die Industrielle Revolution war noch weit entfernt, Wissenschaft war damals bloßer „intellectual luxury“, doch begründeten diese Treffen nach Weaver die Royal Society, die fast drei Jahrhunderte lang das Zentrum der westlichen Wissenschaften ausmachte.

Weaver zählt alltägliche Geräte auf, wie den Fernseher, das Auto und die elektrische Decke, um auf die weite Verbreitung von Technologien bzw. Praktiken aufmerksam zu machen, die direkt aus bzw. durch wissenschaftliche Erkenntnisse entstanden sind. Unsere Kleidung kommt bspw. Auch nicht (mehr) von den „backs of sheep, but from test tubes“ (362). Er konstatiert: „[W]hen we entered the nucleus of the atom we opened a Pandora’s box of problems of the most complex and formidable kind“ (ebd.). Daraus folgt für Weaver, dass durch diesen Prozess des ‚Fortschritts‘ Schönheit, Bereicherung und „inescapably scienfitic problems“ zusammenkommen – wie die nukleare Selbstzerstörung und die Möglichkeit des Einflusses der Menschen auf ihr Klima – wobei beides für jeden Bürger einer modernen, ‚freien‘ Demokratie gleichermaßen gelte. Daher muss auch jedem Bürger bewusst sein, dass eine Ignoranz bzw. ein Unwissen bzgl. Wissenschaftlicher Erkenntnisse nicht mehr möglich ist.

Demokratie und Wissenschaft sind wohl ineinander verflochten, ob das auch für Bürger und Wissenschaftler gilt, ist nicht ganz so einfach zu klären. Was sich für die Wissenschaft ergibt ist, für Weaver, das Rekrutieren und Ausbilden von genug ‚Scientists‘ (Im deutschen Hochschulsystem wären das die MINT-Fächer) und gleichzeitig die Sichterstellung des „recruitment and training of enough good philosophers, businessmen, poets, doctors, musicologists, lawyers, theologians, etc.“, was wohl nicht zwangsläufig zusammenfallen muss.
Denn wenn wir unseren Horizont nicht erweitern, Wissenschaft nicht nur um ihrer Möglichkeiten zur Technisierung und Optimierung willens zu betrachten, sondern auch die „deeper aspects“ in den Blick nehmen; „[…] its capacity to release the mind from its ancient restraints, its ability to deepen our appreciation of the orderly beauty of nature, the essential and underlying humbleness of its position, the emphasis it places upon clarity and honesty of thinking, the richness of the partnership which it offers to the arts and to moral philosophy“(363), scheitern wir auch an der Demokratie. Er stellt die Fragen: „Who, in a democracy, really makes the decisions; and how can the decisions, in a modern scientific world, be made wisely and decently unless the public does have some real understanding of science?“(ebd.).
Für ihn ist Wissenschaft das, was Wissenschaftler machen. Wissenschaftler seien auch nur ‚ganz normale’ Menschen, durchschnittlich aber „tend to be pretty bright, and a very few of them are so exceedingly bright that they must be called geniuses“.

Denn worin die Wissenschaft gut ist, ist die Bearbeitung relativ ‚simpler‘ Probleme, physikalisch/chemischer Art. Sobald es aber um die (zu der Zeit neuen) Problemstellungen der Biologie, des Sozialen, Politische oder der Ethik geht, würden diese Beschreibungsmethoden an der erhöhten Komplexität der Phänomene scheitern.
Jedoch macht die Wissenschaft auch aus, dass immer komplexere Probleme mit immer komplexeren Problemlösungsstrategien bewältigt werden, dessen Kern das ist, was unserer Spezies den Namen Sapiens verliehen hat. Das was Wissenschaftsfähig macht, was (wissenschaftlich generierte) Fakten akzeptierbar macht, sei das zum autoritären Wissensumgang gegenläufige, also logische Präzision, persönliche Ehrlichkeit, offene Haltung, Fokus und Liebe zur Wahrheit (vgl. 363-365).
Weil das so ist, müssen Wissenschaftler immer wieder als normal gedacht werden, was laut Weaver nicht gegeben sei. Er attestiert „an uncomfrotable relation to science“, die vor und nach der der Wissenschaft auch immer anhaftenden Technisierung entsteht.
Die große Herausforderung, die Weaver am Ende an seine Leserschaft adressiert, ist der Fakt, dass der Bürger die Wissenschaft fürchtet, wo er sie verstehen sollte und dass die Wissenschaft nicht richtig über ihr tun aufklärt, obwohl das, Sir Edward V. Appleton zitierend zu ihrem gesellschaftlichen Auftrag gehört. Zwar gibt es diese Aufklärungen, Oppenheimer zitierend, über die Unvollständigkeit theoretischer Konstruktionen, jedoch auf der anderen Seite diesen Aberglauben in der Bevölkerung, die Wissenschaft könne alle Probleme lösen.

Wissenschaftliche Methode und Struktur der Wissenschaft

+++ In Bearbeitung +++

Kommentare

1 Der vorliegende Text wurde aus dem Bulletin of Atomic Science, Dezember 1957 entnommen.

oksimo.R – Alltagsszenen – Essen gehen – Teil 2

Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@oksimo.org)

(Letzte Änderung: 18.November 2022 – 24.November 2022)

KONTEXT

Dieser Text ist Teil der einführenden Beispiele des Buchprojektes „oksimo.R – Editor und Simulator für Theorien“. Dieser Teil 2 bildet eine Fortsetzung zum Teil 1.

INHALT

In Teil 1 wurde der Beginn eines einfachen Beispiels vorgestellt, bei dem ein Akteur (hier: ‚Gerd‘) im Büro sitzt, Hunger verspürt, und sich vorstellt, dass er keinen Hunger haben möchte. Im Teil 1 beschließt er sein Büro zu verlassen und Essen zu gehen. Eingebettet in die Mini-Theorie dieses Beispiels werden verschiedene Begriffe erläutert: Textsorten (IST-Beschreibung, ZIEL-Beschreibung, VERÄNDERUNGS-Beschreibung), Regel-Anwendung, oksimo.R Software oksimo.R Software Kontextualisierung, Theorie testen, Folgerungen testen, Zielerfüllung testen, Simulation starten, und Logischer Folgerungsbegriff.

In Teil 2 wird die Minitheorie vervollständigt. Die Geschichte endet damit, dass der Akteur Gerd keinen Hunger mehr verspürt (zumindest nicht für den Moment :-)).

Fortsetzung der Geschichte

Eine oksimo.R Theorie kann man auch einfach als eine ‚Geschichte‘ verstehen, als eine Art ‚Drehbuch‘, obwohl diese Geschichte über alle Eigenschaften einer vollständigen empirischen Theorie verfügt (zu Theorie mehr weiter unten).

Die bisherige Geschichte ist einfach erzählt:

Ausgangspunkt (Szene 1):
Gerd sitzt in seinem Büro.Gerd ist hungrig.
Ziel:
Gerd ist nicht hungrig.

Szene 2:
Gerd verlässt sein Büro.Gerd ist hungrig.
Zielerfüllung bislang: 0%

Der Übergang von Szene 1 zu Szene 2 war nur möglich, weil eine Veränderungsregel angenommen wurde, die besagt, dass die Szene 1 verändert werden kann, wenn die Bedingung ‚Gerd ist hungrig‘ gilt. Da dies der Fall ist, wurde die Eigenschaft ‚Gerd sitzt im Büro‘ entfernt und die neue Eigenschaft ‚Gerd verlässt sein Büro‘ hinzugefügt.

Für eine weitere Fortsetzung fehlt im Moment eine Regel. Allerdings kann die bisherig einzige Veränderungsregel immer wieder neu angewendet werden, so dass die Szene 2 beliebig oft wiederholt wird (wie bei einem Plattenspieler, der auf eine kaputte Rille in der Platte trifft, so dass der Plattenspieler diese Spur endlos wiederholt, bis wir ihn abstellen).

Diese ‚Wiederholbarkeit kann zu einem Problem werden, wenn man nicht aufpasst. Hier ein Beispiel für unerwünschte Wiederholung (was wir letztlich dann nicht wollen!).

Unerwünschte Wiederholung(en)

Da es ‚links um die Ecke‘ einen ‚Griechen‘ gibt, bei dem Gerd eine Kleinigkeit essen könnte, schreiben wir folgende neue Veränderungsregel auf:

VERÄNDERUNGS-Beschreibung 2:

WENN:

Gerd ist hungrig.

DANN:

Füge als Eigenschaft zur IST-Situation hinzu: Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.

Entferne als Eigenschaft aus der IST-Situation: — Nichts —

ANWENDUNG der Veränderungs-Beschreibung:

Da die Bedingung ‚Gerd ist hungrig.‘ erfüllt ist, könnte die Regel angewendet werden, und wir würden folgendes Ergebnis mit dieser Regel erhalten:

DANN:

NEUE IST-Situation (mit Regel 2):

Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen. Gerd ist hungrig.

Allerdings gibt es ja immer noch Regel 1, die nicht verschwindet (als Option ist ein ‚Verschwinden dieser Regel denkbar). Diese Regel hat die gleiche Bedingung wie Regel 2 und kann daher auch angewendet werden. Sie würde folgendes Ergebnis erzeugen:

NEUE IST-Situation (mit Regel 1):

Gerd verlässt sein Büro. Gerd ist hungrig.

Eine ‚Vereinigung‘ der Fortsetzung nach Regel 1 und der Fortsetzung nach Regel 2 führt zu folgendem Ergebnis:

Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen. Gerd ist hungrig. Gerd verlässt sein Büro.

Mit der oksimo.R Software (Level 2) würde dies so aussehen:

VERÄNDERUNGS-Regel eingeben

Rule: Essen1-Ziel1
Conditions:
Gerd ist hungrig.

Positive Effects:
Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.

Negative Effects:

Neue Simulation Starten

Selected visions:
Essen1-v1
Selected states:
Essen1
Selected rules:
Essen1-Ziel1
Essen1-Wollen1

Protokoll der Simulation (einfache Version)

Your vision:
Gerd ist nicht hungrig.

Initial states: 
Gerd sitzt in seinem Büro.,Gerd ist hungrig.

Round 1

Current states: Gerd verlässt sein Büro.,Gerd ist hungrig.,Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

Round 2

Current states: Gerd ist hungrig.,Gerd verlässt sein Büro.,Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

Schon nach zwei Simulationszyklen erkennt man, dass sich alles wiederholt. Und bei Kenntnis der Veränderungsregeln weiß man, dass beide solange immer wieder ‚aktiviert‘ werden, solange ihre Bedingung erfüllt ist. Im konkreten Beispiel ist dies der Fall. Dies verweist auf eine generelle Struktur von regel-gesteuerten Veränderungen mit Situationsbezug.

Zur Meta-Logik von situationsbezogenen Veränderungsregeln

An dieser Stelle sollte man sich nochmals daran erinnern, dass eine IST-Beschreibung nichts anderes ist als eine ‚Menge von sprachlichen Ausdrücken‘ der jeweils gewählten Sprache. Hier wird die Deutsche Sprache benutzt. Im parallelen uffmm.org-Blog ist es die Englische Sprache. Jede andere ist auch möglich.

Aus Sicht des jeweiligen Akteurs, der mit solchen IST-Beschreibungen arbeitet, hat aber jeder benutzte sprachliche Ausdruck im Raum seines ‚Sprachverständnisses‘ zusätzlich eine ’spezielle Bedeutung‘, die partiell mit ‚Eigenschaften der externen Körperwelt‘ auf eine ’spezifische Weise korrelieren‘ kann. Also, wenn jemand den Ausdruck ‚Gerd‘ liest, wird er damit meistens die Vorstellung verbinden, dass es sich um den ‚Namen einer Einzelperson‘ handelt. Und wenn man den sprachlichen Ausdruck liest ‚… sitzt in seinem Büro‘, dann wird man normalerweise an einen ‚Raum‘ in einem Gebäude‘ denken. Beide Vorstellungen ‚Namen einer Einzelperson‘ sowie ‚Raum in einem Gebäude‘ haben — normalerweise — die Eigenschaft, dass man dazu konkrete ‚Objekte der externen Körperwelt‘ über die ‚individuelle Wahrnehmung‘ ‚in Verbindung bringen kann‘. Dies kann auf vielfache Weise geschehen, z.B. indem jemand anderes zu mir sagt „Schau (und er zeigt auf eine Person), dies ist der Gerd“, oder ich komme in den Raum 204 im Gebäude 1 der Frankfurt University of Applied Sciences und jemand sagt zu mir „Schau, dies ist das Büro von Gerd“. In beiden Fällen kann sich dann eine konkrete Wahrnehmung mit einer ‚gedachten Vorstellung‘ so verbinden, dass sich die an sich ‚abstrakte‘ Vorstellung einer individuellen Person in einem Raum mit einem Bündel von sinnliche wahrgenommenen Eigenschaften verknüpft (assoziiert).

Mit diesem Hintergrund-Wissen kann man dann verstehen, warum eine IST-Beschreibung als Menge von sprachlichen Ausdrücken ‚zwei Gesichter‘ hat: (i) Auf den ersten Blick nur eine Menge von sprachlichen Ausdrücken ohne jede erkennbare weiter Eigenschaft, und (ii) , ausgehend von den sprachlichen Ausdrücken, vermittelt über das sprachliche Bedeutungswissen eines Sprecher-Hörers der jeweiligen Sprache, eine Menge von Bedeutungen, die im Falle einer IST-Beschreibung nach Vereinbarung alle mindestens einen konkreten Bezug zur externen Körperwelt aufweisen müssen. Grob kann man an dieser Stelle daher sagen, dass jeder sprachliche Ausdruck einer normalen Sprache mit einer ‚Eigenschaft‘ der externen Körperwelt verknüpft (assoziiert) werden kann. In diesem zweiten Sinne repräsentiert eine IST-Beschreibung dann nicht nur eine ‚Menge von sprachlichen Ausdrücken‘ sondern zugleich auch (Sprachverstehen im Akteur vorausgesetzt) eine ‚Menge von Körperwelt-Eigenschaften‘. Das Entfernen eines sprachlichen Ausdrucks bedeutet dann zugleich auch das Entfernen einer Eigenschaft, und das Hinzufügen eines sprachlichen Ausdrucks das Hinzufügen einer Eigenschaft.

Aufgrund dieser generell unterstellten ’sprachlichen Bedeutungsdimension‘ in jedem beteiligten Akteur stellen also IST-Beschreibungen potentiell eine Verbindung zwischen den virtuellen Bildern im Gehirn eines Akteurs zu möglichen sinnlich wahrnehmbaren Korrelaten einer damit verknüpften externen Körperwelt dar, für die eine ‚Eigendynamik‘ unterstellt wird. Damit ist gemeint, dass sich die Welt unserer sinnlichen Wahrnehmung (verknüpft mit unserem Gedächtnis!), augenscheinlich beständig irgendwie ‚partiell verändert‘ bei gleichzeitiger ‚partieller Konstanz‘. Die ‚Ausdehnung‘ der ‚Menge der Eigenschaften der externen Körperwelt‘ erscheint nahezu ‚unendlich‘ zu sein und gleichzeitig auch das Ausmaß der möglichen Veränderungen.

Vor diesem Hintergrund (weitgehend immer hypothetisch) erscheint jede IST-Beschreibung immer als eine ’sehr kleine Auswahl‘ dieser Körperwelt-Eigenschaftsmenge und eine konkrete IST-Beschreibung bildet eine Art ‚Momentaufnahme‘ eines kontinuierlich dynamischen Geschehens, das über die explizit formulierten Veränderungsregeln nur stark vereinfachend ’nachgezeichnet‘ werden kann. Insbesondere besteht ein Problem darin, wie man eine IST-Beschreibung ‚aktuell‘ halten kann, wenn die externe Körperwelt sich aufgrund ihrer ‚Eigendynamik‘ kontinuierlich verändert, ohne dass ein oksimo.R Theorie-Akteur eine einzige Veränderungsregel formuliert hat. Anders ausgedrückt: Eine IST-Beschreibung ‚veraltet‘ von alleine, wenn die ‚Ankopplung‘ der IST-Beschreibung an die externe Körperwelt nicht mit ‚passenden‘ Veränderungsregeln immer wieder neu gewährleistet wird. Um dies tun zu können benötigt man einen ‚Übersetzer‘, der kontinuierlich die Veränderungen der externen Körperwelt in den sprachlichen Bedeutungsraum der Akteure ‚abbildet‘ und diese dann entsprechende sprachliche Ausdrucksmengen generieren.

Weitere mögliche Anforderungen an einen Ablauf

Nach diesen metalogischen Überlegungen zur Funktion von IST-Beschreibungen im Wechselspiel mit einer angenommen externen Körperwelt mit Eigendynamik sollen hier einige weitere Aspekte zur Sprache gebracht werden, die für die Erstellung eines ‚Plans‘ bedeutsam sind/ sein können.

Bisher hat die kleine oksimo.R Theorie – die aktuelle Story — folgendes Format:

Ausgangspunkt (Szene 0)
Gerd sitzt in seinem Büro. Gerd ist hungrig.

Vision
Gerd ist nicht hungrig.

Szene 1
Gerd verlässt sein Büro.Gerd ist hungrig.Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.

Erfolg: 0%

Szene 2
Gerd ist hungrig.Gerd verlässt sein Büro.Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.

Erfolg: 0%

Ziel ist es immer noch, dass der Akteur Gerd sein Ziel, den ‚Griechen um die Ecke‘, erreicht, damit er etwa essen kann, damit sein Hungergefühl verschwindet.

Dazu muss es einerseits Regeln geben, die den Akteur ‚durch den Raum‘ bewegen bis zum ‚Griechen um die Ecke‘, andererseits müssen die Regeln so sein, dass sie nicht Eigenschaften aktivieren können, die im Prozess gar nicht mehr vorkommen sollten.

Eine Regel wie ‚Essen1-Ziel1′, die dafür sorgt, dass Gerd sein Büro verlässt, sollte zu einem ’späteren Zeitpunkt‘ nicht nochmals angewendet werden, desgleichen die Regel ‚Essen1-Wollen1‘, die den Beschluss beschreibt, dass Gerd zum ‚Griechen um die Ecke‘ gehen will.

Da die Aktivierung einer Veränderungs-Regel von der jeweiligen ‚Bedingung‘ abhängt, bedeutet dies, dass die Bedingung für eine Regel so beschaffen sein sollte, dass die ‚auslösende Eigenschaft‘ möglichst ‚prozessspezifisch‘ ist. Für die Eigenschaft ‚Gerd ist hungrig‘, die die ganze Geschichte bis zum eigentlichen Essen hindurch gültig ist, trifft dies eher nicht zu. Da alle Regeln mit diesem ‚unspezifischen Auslöser‘ immer wieder neu aktiviert werden würden, bis irgendwann das Essen die neue Eigenschaft produziert ‚Gerd ist nicht hungrig‘.

Damit stellt sich die Frage, wie eine IST-Beschreibung so beschaffen sein kann, dass es neben ‚langlebigen‘ Eigenschaften auch ‚kurzlebige‘ Eigenschaften gibt, die tatsächlich punktuell als ‚Auslöser für eine Regelaktivierung‘ dienen können.

Zeitangaben reichen oft nicht

Im Alltag sind wir gewohnt — die Existenz von Uhren vorausgesetzt, die weltweit synchronisiert sind –, Ereignisse an eine bestimmte Uhrzeit zu koppeln; oder das Ganze erweitert um einen Kalender mit Tagen, Wochen, Monaten und Jahren. Ein solches Hilfsmittel kann man in eine oksimo.R Theorie leicht einführen. Dies löst das Problem aber nur bedingt. Bei vielen Ereignissen weiß man vorab weder, ‚ob‘ sie überhaupt eintreten, noch ‚wann‘ dies geschieht. Hier bleibt dann nur die Möglichkeit, ein ‚Folgeereignis‘ direkt an ein bestimmtes ‚vorausgehendes‘ Ereignis zu koppeln: So macht es z.B. nur Sinn, den Regenschirm aufzuspannen, wenn es tatsächlich regnet. Einen genauen Termin, wann dieses Ereignis eintreten wird, gibt es normalerweise nicht.

Gestaltungsperspektiven: Ziel und Genauigkeit

Was nützen diese Überlegungen im konkreten Beispiel, wo eine ‚Abfolge‘ gesucht wird, die dazu führt, dass Gerd erlebt, dass sein Hungergefühl verschwindet?

Zwei allgemeine Überlegungen können hier vielleicht hilfreich sein:

  1. Vom Ende (Ziel) her denken
  2. Welche ‚Genauigkeit‘ ist gefordert/ gewünscht?

Falls man ein Ziel kennt (was nicht selbstverständlich ist; oft muss man erst mal herausfinden, was ein sinnvolles Ziel sein könnte), dann kann man vom Ziel ausgehend versuchen ‚rückwärts‘ zu denken, indem man sich von der Frage leiten lässt, ‚Welche Aktion A muss ich tun, um das Ergebnis B zu erreichen?‘. Im Fall des gewünschten Zielzustands ‚Gerd ist nicht hungrig‘ wäre die übliche Erfahrung die, dass man etwas ‚Geeignetes‘ isst, was zum ‚Verschwinden des Hungergefühls‘ führt (meistens). Dann muss man wissen, was das für ein ‚Nahrungsmittel‘ sein könnte, wo man es bekommt, und was man tun müsste, um dorthin zu kommen (sehen wir mal von dem Fall ab, dass jemand sich einfach etwas von zu Hause zum Essen mitbringt). Aus solchem ‚Rückwärts-Denken‘ kann sich dann eine hypothetischer Handlungsabfolge ergeben, die zur Grundlage für einen ‚Plan‘ werden kann, den der Akteur sich ‚in seinem Kopf‘ zurecht legt und dann stückweise durch entsprechende ‚reale Handlungen‘ umsetzt.

Die Frage nach der ‚Genauigkeit der Darstellung‘ (der Geschichte, der Theorie) ist nicht einfach zu beantworten. Wenn Ingenieure einen Roboter programmieren müssen, der bestimmte Arbeitsvorgänge ausführen können soll, dann wird dies im Normalfall eine geradezu erbarmungslose Genauigkeit erfordern (sieht man von dem Fall ab, dass es schon viele fertige Module gibt, die ‚Kleinkram‘ abnehmen können (wie z.B. sogenanntes ‚maschinelles Lernen‘ nach erfolgreichem Training)). Handelt es sich um den Autor eines Krimis oder um die Autorin eines Drehbuchs, dann müssen neben ’sachlichen Aspekten‘ sehr viel auch die ‚Wirkung auf die Leser/ Zuschauer‘ beachtet werden. Im Fall der Erreichung eines konkreten Zieles in einer konkreten Welt hängt der potentielle Erfolg der Umsetzung einer Beschreibung vollständig davon ab, ob den konkreten Anforderungen der Welt — hier der Alltagswelt — vollständig Genüge getan wird. Dabei spielt natürlich auch der Leser/ Zuhörer/ Anwender einer Beschreibung eine große Rolle: Kann man voraussetzen, dass wir es mit ‚Experten‘ zu tun haben, die den zu leistenden Prozess gut ‚kennen‘, kann man sich vielleicht mit Andeutungen begnügen; handelt es sich eher um ‚Neulinge‘, dann muss man sehr ausführlich informieren. Bisweilen reicht dann eine rein textbasierte Beschreibungen nicht aus; man benötigt dann mehr: Bilder, Videos oder gar eine eigene Schulung.

Mit einem Ziel und mit ‚alltagsnaher‘ Genauigkeit

Im konkreten Fall gibt es eine Zielvorgabe und es soll die ‚Alltagserfahrung‘ als Maßstab für die Genauigkeit genommen werden; letzteres lässt natürlich viel ‚Interpretationsspielraum‘.

Vom Ziel ausgehend ‚rückwärts gedacht‘ erscheint folgende Handlungskette als ‚hypothetischer Plan‘ plausibel:

  1. Gerd ist nicht hungrig‘, weil:
  2. ‚Gerd isst seinen Eintopf‘, weil:
  3. ‚Gerd bekommt seine Bestellung‘, weil:
  4. ‚Gerd bestellt einen Eintopf‘, weil:
  5. ‚Gerd steht vor der Theke‘, weil:
  6. ‚Gerd betritt das Bistro‘, weil:
  7. ‚Gerd geht zum Griechen um die Ecke‘, weil:
  8. ‚Gerd beschließt zum Griechen um die Ecke zu gehen‘, weil:
  9. ‚Gerd ist hungrig‘, ‚Gerd ist in seinem Büro‘, weil:
  10. … hier gibt es einen ‚Schnitt‘: willkürliche Entscheidung, wo die Geschichte/ die Theorie beginnen soll …

Tatsächlich gibt es in jedem Moment nicht nur eine Wahlmöglichkeit, und es kann während der ‚Ausführung‘ dieses ‚Plans‘ vieles passieren, was eine Änderung des Plans zur Folge haben kann. Und, natürlich, es gibt noch viele weitere mögliche Aspekte, die für die Ausführung dieses Plans relevant sein könnten (oder müssten).

Konstante und veränderliche Eigenschaften

Wie zuvor schon beobachtet, gibt es Eigenschaften, die ‚eher konstant‘ sind und solche, die ‚kurzlebig‘ sind. Im Kontext des obigen ‚Plans‘ ist z.B. die Eigenschaft ‚Gerd ist hungrig‘ von Beginn bis zum Ereignis ‚Gerd ist nicht hungrig‘ konstant. Eine andere Eigenschaft wie ‚Gerd verlässt sein Büro‘ ist eher kurzlebig.

Nehmen wir den obigen hypothetischen Plan als Bezugspunkt, dann legt sich folgende Verteilung von ‚eher konstanten‘ und ‚eher kurzlebigen‘ Eigenschaften nahe (linke Spalte ‚eher konstant‘, rechte Spalte ‚eher kurzlebig‘):

Gerd ist hungrigGerd ist in seinem Büro
Gerd ist hungrigGerd beschließt …
Gerd ist hungrigGerd geht …
Gerd ist hungrigGerd betritt …
Gerd ist hungrigGerd steht vor ..
Gerd ist hungrigGerd bestellt …
Gerd ist hungrigGerd bekommt …
Gerd ist hungrigGerd isst …
Gerd ist nicht hungrig

Eine einfache Strategie zur Vermeidung von unangemessenen Wiederholungen wäre jene, in der die Bedingung einer Veränderungs-Regel sich auf eine ‚eher kurzlebige‘ Eigenschaft bezieht, die mit der Umsetzung einer Veränderungsregel ‚automatisch‘ wieder verschwindet. Beispiel (Kurzform):

  1. Wenn: ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd ist in seinem Büro‘, Dann: ‚Gerd beschließt…‘
  2. Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd beschließt…‘, dann hinzu: ‚Gerd geht…‘, löschen: ‚Gerd im Büro…‘
  3. Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd geht…‘, dann hinzu: ‚Gerd betritt…‘, löschen: ‚Gerd geht…‘
  4. Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd betritt …‘, dann hinzu: ‚Gerd steht vor …‘, löschen: ‚Gerd betritt …‘
  5. Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd steht vor…‘, dann hinzu: ‚Gerd bestellt …‘, löschen: ‚Gerd steht vor …‘
  6. Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd bestellt …‘, dann hinzu: ‚Gerd bekommt …‘, löschen: ‚Gerd bestellt …‘
  7. Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd bekommt …‘, dann hinzu: ‚Gerd isst…‘, löschen: ‚Gerd bekommt‘
  8. Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd isst‘, dann hinzu: ‚Gerd ist nicht hungrig‘, löschen: ‚Gerd isst…‘.

Dieses kleine Beispiel zeigt schon sehr klar die ‚Doppelnatur‘ unserer alltäglichen Wirklichkeit: das eine ist das, was wir selbst tun, und das andere sind die ‚Wirkungen‘ unseres Tuns in der externen Körperwelt. Wenn jemand vorhat ‚zu gehen‘ und dann tatsächlich geht, dann bewegt man seinen Körper, der ‚automatisch‘ seine Position in der externen Körperwelt verändert. Normalerweise beschreibt man diese ‚Wirkungen‘ nicht eigens, weil jeder Mensch aufgrund seiner Erfahrung weiß, dass dies so ist. Will man aber eine ‚Beschreibung‘ der externen Körperwelt mit ihren Eigenschaften erstellen, die so ist, dass diese IST-Beschreibung alles enthält, was für die Beschreibung eines Prozesses wichtig ist, dann muss man auch einige der ‚impliziten Eigenschaften‘ ‚explizit‘ machen, indem man sie in die Beschreibung aufnimmt. Am wichtigsten ist dabei die Beachtung von ‚eher kurzlebigen‘ (temporären) Eigenschaften, deren Vorhandensein bzw. Nicht-Vorhandensein für viele Aktionen entscheidend ist.

Erweiterung der Simulation

Die erweiterte Simulation übernimmt die Handlungsskizze aus dem ‚Rückwärts-Denken‘ (siehe oben). Dazu werden neue Veränderungs-Regeln formuliert.

Beibehalten wird die bisherige IST-Beschreibung:

Essen1

Gerd sitzt in seinem Büro.
Gerd ist hungrig.

Beibehalten wird die bisherige ZIEL-Beschreibung:

Essen1-v1

Gerd ist nicht hungrig.

Folgende Veränderungs-Regeln werden neu formuliert:

Essen1-Beschluss1

Rule: Essen1-Beschluss1

Conditions:

Gerd ist hungrig.

Gerd sitzt in seinem Büro.

Positive Effects:

Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.

Essen1-Gehen1

Rule: Essen1-Gehen1

Conditions:

Gerd ist hungrig.

Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.

Positive Effects:

Gerd geht zum Griechen.

Effects minus:

Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.

Gerd sitzt in seinem Büro.

Essen1-Betreten1

Rule name: Essen1-Betreten1

Conditions:

Gerd geht zum Griechen.

Effects plus:

Gerd betritt das Bistro.

Gerd ist im Bistro.

Effects minus:

Gerd geht zum Griechen.

Essen1-Stehen-Vor1

Rule: Essen1-Stehen-Vor1

Conditions:

Gerd betritt das Bistro.

Positive Effects:

Gerd steht vor der Theke.

Negative Effects:

Gerd betritt das Bistro.

Essen1-Bestellen1

Rule:Essen1-Bestellen1

Conditions:

Gerd steht vor der Theke.

Positive Effects:

Gerd bestellt einen Eintopf.

Negative Effects:

Gerd steht vor der Theke.

Essen1-Bekommen1

Rule: Essen1-Bekommen1

Conditions:

Gerd bestellt einen Eintopf.

Positive Effects:

Gerd bekommt seinen Eintopf.

Negative Effects:

Gerd bestellt einen Eintopf.

Essen1-Essen1

Rule name: Essen1-Essen1

Conditions:

Gerd bekommt seinen Eintopf.

Effects plus:

Gerd isst seinen Eintopf.

Effects minus:

Gerd bekommt seinen Eintopf.

Essen1-Nicht-hungrig1

Rule: Essen1-Nicht-hungrig1

Conditions:

Gerd isst seinen Eintopf.

Positive Effects:

Gerd ist nicht hungrig.

Negative Effects:

Gerd isst seinen Eintopf.

Gerd ist hungrig.

Zusammenfassung einzelner Regeln in einem Regel-Dokument

Wollte man jetzt wieder eine neue Simulation starten, dann müsste man im Normalfall jede Regel einzeln eingeben. Beim Experimentieren kann dies sehr schnell sehr lästig werden. Stattdessen kann man alle Regel, die ‚thematisch‘ ‚zusammen gehören‘ in einem ‚Regel-Dokument‘ zusammenfassen. Dann braucht man künftig immer nur den einen Namen des Regel-Dokuments angeben.

Im vorliegenden Fall wird ein Regel-Dokument mit dem Namen ‚Essen1-RMenge1‚ angelegt. Dieses Dokument umfasst dann die folgenden Regeln:

Essen1-Beschluss1

Essen1-Gehen1

Essen1-Betreten1

Essen1-Stehen-Vor1

Essen1-Bestellen1

Essen1-Bekommen1

Essen1-Essen1

Essen1-Nicht-hungrig1

Zum Starten einer neuen Simulation muss man dann nur noch das Folgende eingeben:

Selected visions:
Essen1-v1
Selected states:
Essen1
Selected rules:
doc Essen1-RMenge1

Wenn man dann als maximale Rundenzahl 8 eingibt, erhält man folgendes Protokoll:

SIMULATIONS PROTOKOLL (mit Regel-Anwendungen)

Your vision:
Gerd ist nicht hungrig.

Initial states: 
Gerd sitzt in seinem Büro.,Gerd ist hungrig.

Round 1

State rules:
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 applied  (Prob: 100 Rand: 77/100)
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)

Current states: Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.,Gerd sitzt in seinem Büro.,Gerd ist hungrig.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

Round 2

State rules:
Essen1-Beschluss1 applied  (Prob: 100 Rand: 28/100)
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Gehen1 applied  (Prob: 100 Rand: 22/100)

Current states: Gerd ist hungrig.,Gerd geht zum Griechen.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

Round 3

State rules:
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Betreten1 applied  (Prob: 100 Rand: 0/100)
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 not applied (conditions not met)
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)

Current states: Gerd betritt das Bistro.,Gerd ist im Bistro.,Gerd ist hungrig.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

Round 4

State rules:
Essen1-Stehen-Vor1 applied  (Prob: 100 Rand: 45/100)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 not applied (conditions not met)
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)

Current states: Gerd ist im Bistro.,Gerd steht vor der Theke.,Gerd ist hungrig.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

Round 5

State rules:
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 applied  (Prob: 100 Rand: 22/100)
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 not applied (conditions not met)

Current states: Gerd ist im Bistro.,Gerd ist hungrig.,Gerd bestellt einen Eintopf.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

Round 6

State rules:
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 applied  (Prob: 100 Rand: 13/100)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 not applied (conditions not met)
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)

Current states: Gerd ist im Bistro.,Gerd bekommt seinen Eintopf.,Gerd ist hungrig.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
Current values:

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

Round 7

State rules:
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 not applied (conditions not met)
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Essen1 applied  (Prob: 100 Rand: 15/100)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)

Current states: Gerd ist im Bistro.,Gerd ist hungrig.,Gerd isst seinen Eintopf.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

Round 8

State rules:
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 not applied (conditions not met)
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Nicht-hungrig1 applied  (Prob: 100 Rand: 95/100)

Current states: Gerd ist im Bistro.,Gerd ist nicht hungrig.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
Current values:

100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd ist nicht hungrig.

WEITERLESEN

Zum Weiterlesen empfiehlt sich an dieser Stelle die Erklärungsbox „Welt, Raum, Zeit“

oksimo.R – Alltagsszenen – Essen gehen …

Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@oksimo.org)

(Letzte Änderung: 18.November 2022)

KONTEXT

Dieser Text ist Teil der einführenden Beispiele des Buchprojektes „oksimo.R – Editor und Simulator für Theorien“.

INHALT

Anhand einer normalen Alltagsszene werden einige Eigenschaften einer Modellierung (Theoriebildung) im oksimo.R Paradigma illustriert. In diesem Fall geht es um eine Person, die in einer Hochschule arbeitet, dort ein Büro hat (zusammen mit anderen), und gegen Mittag ‚Hunger verspürt‘. Dies wird zum Anlass dafür, dass diese Person beschließt, Essen zu gehen. In diesem Fall ‚zum Griechen um die Ecke‘. Die kurze Geschichte endet damit, dass diese Person keinen Hunger mehr verspürt.

OKSIMO.R TEXTSORTEN

Eine Modellierung (Theoriebildung) im oksimo.R Paradigma findet dadurch statt, dass eine Gruppe von Personen gemeinsam einen Text in einer gemeinsamen Sprache formulieren. Im konkreten Fall ist dies die Deutsche Sprache; es kann aber auch jede beliebige andere Sprache sein.

Dabei wird zwischen drei Arten von Texten unterschieden:

  1. IST-Beschreibungen (Ausgangslagen)
  2. ZIEL-Beschreibungen (Anforderungen)
  3. VERÄNDERUNGS-Beschreibungen (Veränderungs-Regeln)

Diese Unterscheidung setzen voraus, dass ein menschlicher Akteur unterscheiden kann zwischen solchen Vorstellungen in seinem Kopf, die mit Erfahrungen außerhalb seines Gehirns (im ‚eigenen Körper‘, in der ‚Körperwelt außerhalb seines Körpers‘) ‚korrespondieren‘, und solchen Vorstellungen in seinem Kopf, die er ‚alleine‘, ‚für sich‘ denkt/ erinnert/ träumt/ fantasiert … .

IST-Situation

IST-Beschreibungen beziehen sich dabei auf solche Vorstellungen, die sich auf die Körperwelt jenseits seines Körpers beziehen und die von anderen menschlichen Akteuren ‚geteilt‘ werden können. Wenn jemand z.B. im Freien steht und sagt „Es regnet“, und alle Umstehenden würden dies bestätigen, dann wäre dies ein Fall einer IST-Beschreibung, die von allen ‚bestätigt‘ werden kann. Meistens sagt man dann auch, dass diese Beschreibung ‚wahr‘ ist. Würde in dieser Situation, wo es regnet, jemand sagen „Es regnete nicht“ , dann würden alle — normalerweise — sagen, dass diese ‚Aussage‘ ‚falsch‘ ist. Wenn jemand stattdessen sagt „Es wird bald regnen“, dann werden alle Umstehenden, die Deutsch verstehen, sich zwar eine Vorstellung in ihrem Gehirn bilden können, dass es regnet, aber zu dieser Vorstellung gibt es dann keine konkrete Entsprechung in der realen zwischenmenschlichen Körperwelt. Diese Aussage wäre dann weder ‚wahr‘ noch ‚falsch‘. Ihre Beziehung zur ‚gemeinsamen Körperwelt‘ wäre ‚unbestimmt‘: sie kann vielleicht wahr werden, muss aber nicht.

ZIEL-Beschreibung

ZIEL-Beschreibungen (auch in Form von Anforderungen) beziehen sich auf solche ‚Vorstellungen im Kopf von Akteuren‘, zu denen es akzeptierte sprachliche Ausdrücke gibt, die aber im Moment des Aufschreibens oder Sagens noch keine Entsprechung in der gemeinsamen Körperwelt haben. Die zu einer nur gedachten Zielbeschreibung gehörigen Vorstellungen haben eine mehr oder weniger große Wahrscheinlichkeit, dass sie ‚irgendwann in der Zukunft‘ möglicherweise eintreten. Entweder gibt es ‚Erfahrungen‘ aus der Vergangenheit, die ein Eintreten nahelegen oder es gibt erst einmal nur den ‚Wunsch‘, dass diese Vorstellungen wirklich werden.

VERÄNDERUNGS-Beschreibungen

VERÄNDERUNGS-Beschreibungen beziehen sich auf solche ‚Ereignisse‘ oder ‚Maßnahmen‘, von denen man weiß (oder stark annimmt), dass ihr Eintreten bzw. ihre Umsetzung eine gegebene Situation (IST) in mindestens einer Eigenschaft so ‚verändert‘, dass nach einer ‚bestimmten Zeit‘ (‚Zeitintervall‘) die ‚alte‘ Situation aufgrund der ‚Veränderung‘ eine ’neue‘ Situation repräsentiert, die als ‚Nachfolgesituation‘ dann zur ’neuen IST-Situation‘ wird. Weitere Ereignisse oder Maßnahmen können auch diese neue IST-Situation wieder ändern.

Geforderte Textmengen

Während man mindestens eine IST-Situation und mindestens eine VERÄNDERUNGS-Beschreibung für eine oksimo.R Modellierung (Theoriebildung) benötigt, ist eine ZIEL-Beschreibung optional. Wird keine ZIEL-Beschreibung gegeben, dann gibt es eine — mehr oder weniger — gerichtete oder offene Folge von IST-Zuständen, die durch — auch wiederholte — ‚Anwendung‘ der VERÄNDERUNGS-Beschreibungen auf eine gegebene IST-Situation entstehen können. Liegt mindestens eine ZIEL-Beschreibung vor, dann kann diese benutzt werden, um eine aktuelle IST-Situation danach zu ‚bewerten‘, ob und — falls ja — wieweit eine IST-Situation schon Elemente der ZIEL-Situation enthält. Dies kann zwischen 0% oder 100% liegen.

Anwenden von Veränderungsbeschreibungen auf eine IST-Situation

Für die Anwendung einer Veränderungs-Beschreibung auf eine gegebene IST-Situation muss man verstehen, dass im oksimo.R Paradigma ein TEXT nichts anderes ist als eine Menge von SPRACHLICHEN AUSDRÜCKEN, deren ‚Bedeutung‘ nur die Sprecher kennen. Jeder sprachliche Ausdruck wird als ein ‚Element der Menge‘ Text betrachtet, und es wird unterstellt, dass jeder sprachliche Ausdruck irgendeine ‚Eigenschaft‘ der realen IST-Situation beschreibt. Eine unterstellte IST-Situation besitzt genau so viele Eigenschaften, wie der TEXT der IST-Situation sprachliche Ausdrücke umfasst. Wird ein bestimmter Ausdruck aus dem Text entfernt, verschwindet die zugehörige Eigenschaft, kommt ein neuer sprachlicher Ausdruck hinzu, dann entsteht eine neue Eigenschaft in der unterstellten IST-Situation.

Eine VERÄNDERUNGS-Beschreibung (auch ‚Veränderungs-Regel‘ oder einfach ‚Regel‘) muss also minimal folgendes leisten:

  1. Angeben, welche Ausdrücke neu hinzu kommen sollen (Generieren neuer Eigenschaften)
  2. Angeben, welche der bisherigen Ausdrücke entfernt werden sollen (Eliminieren von Eigenschaften)

Um die Anwendung der Regel ‚unter Kontrolle‘ zu halten, sollte man die Anwendung einer Veränderungsregel auf eine aktuelle IST-Situation so von BEDINGUNGEN abhängig machen, dass man den Angaben zum ‚Hinzufügen‘ bzw. zum ‚Entfernen‘ eine Menge von Ausdrücken — dies sind unterstellte Eigenschaften — voranstellt, die gegeben sein müssen, damit die Veränderungs-Regel ‚aktiv‘ werden kann.

Einfaches Beispiel

IST-Situation:

Gerd sitzt in seinem Büro. Gerd ist hungrig.

ZIEL-Situation:

Gerd ist nicht hungrig.

VERÄNDERUNGS-Beschreibung:

WENN:

Gerd ist hungrig.

DANN:

Füge als Eigenschaft zur IST-Situation hinzu: Gerd verlässt sein Büro.

Entferne als Eigenschaft aus der IST-Situation: Gerd sitzt in seinem Büro.

ANWENDUNG der Veränderungs-Beschreibung:

Die BEDINGUNG ist erfüllt.

DANN:

NEUE IST-Situation:

Gerd verlässt sein Büro. Gerd ist hungrig.

BEWERTUNG:

Die Eigenschaft aus dem ZIEL: ‚Gerd ist nicht hungrig‘ ist noch nicht erfüllt, also: Erfolg bisher: 0%

WIEDERHOLTE ANWENDUNG

Jede Veränderungs-Regel kann grundsätzlich beliebig oft angewendet werden, allerdings nur, solange die BEDINGUNG erfüllt wird.

Im obigen Beispiel wäre die BEDINGUNG ‚Gerd ist hungrig‘ weiter erfüllt, aber die erneute Anwendung der Regel wird die Situation nicht mehr weiter verändern. Damit ist absehbar, dass der ZIEL-Zustand in diesem Modell (in dieser Theorie) niemals erreicht werden kann.

Beispiel mit der oksimo.R Software

Kontextualisierung der Software

Die oksimo.R Software ist Teil des oksimo.R Paradigmas. Das ‚oksimo.R Paradigma‘ umfasst drei Komponenten: (i) Als ‚Anwendungsformat‘ eine Menge von beliebigen Bürgern, die sich als ’natürliche Experten‘ verstehen, die ‚gemeinsam wissenschaftlich arbeiten‘. Dieses Format wird im Kontext des oksimo.R Paradigmas ‚Bürgerwissenschaft 2.0‘ genannt. (ii) Die ‚oksimo.R Software‘, die von Bürgern genutzt werden kann, um ihre wissenschaftliche Beschreibung der erfahrbaren Welt so zu formulieren (‚Editieren‘), dass sie ‚automatisch‘ die Anforderungen einer ‚empirischen Theorie‘ erfüllen, um damit jederzeit auch ‚Folgerungen‘ ziehen zu können, die als ‚Simulationen‘ praktiziert werden. (iii) Ein klares Konzept einer ‚empirischen Theorie‘, die mit allen bekannten Formen von ‚empirischen Wissenschaften‘ kompatibel ist (tatsächlich kann die allgemeine Form des oksimo.R Theoriekonzepts auch alle Formen von nicht-empirische Theorien repräsentieren).

Die oksimo.R Software wird zur Zeit auf einem Server im Internet entwickelt und bereit gestellt, der über die Adresse oksimo.com erreichbar ist.

Da das theoretische Konzept der oksimo.R Software nahezu alles abdeckt, was wir bislang als Softwareanwendung im Internet kennen (einschließlich der verschiedenen Formen von ‚Künstlicher Intelligenz (KI)‘ und ‚Internet of Things (IoT)‘, ist die Umsetzung des theoretischen Konzepts in anwendbare Software generell ein ‚unendlicher Prozess‘. Zum Zeitpunkt dieses Schreibens (16.November 2022) ist Level 2 direkt verfügbar und gearbeitet wird an Level 3.

Eine oksimo.R Theorie in der Software (Noch Level 2)

Das alte Menü — noch im Kommandozeilen-Modus — zeigt sich nach dem Einloggen wie folgt:

Welcome to Oksimo v2.1 02 May 2022 (ed14)

MAIN MENU
1 is NEW VISION
2 is MANAGE VISIONS
3 is VISION COLLECTIONS
4 is NEW STATE
5 is MANAGE STATES
6 is STATE COLLECTIONS
7 is NEW RULE
8 is MANAGE RULES
9 is RULE DOCUMENT
10 is NEW SIMULATION
11 is MANAGE SIMULATIONS
12 is LOAD SIMULATION
13 is COMBINE SIMULATIONS
14 is SHARE
15 is EXIT SIMULATOR
Enter a Number [1-15] for Menu Option

Im alten Kommandozeilen-Modus muss man die oksimo.R Texte manuell eingeben. Für den IST-Zustand sieht dies wie folgt aus:

IST-Beschreibung eingeben

Enter a Number [1-15] for Menu Option

4

Here you can describe an actual state S related to your problem.

Enter a NAME for the new state description:

Essen1

Enter an expression for your state description in plain text:

Gerd sitzt in seinem Büro.

Expressions so far:
Gerd sitzt in seinem Büro.

Enter another expression or leave blank to proceed:

Gerd ist hungrig.

Expressions so far:
Gerd sitzt in seinem Büro.
Gerd ist hungrig.

Enter another expression or leave blank to proceed:

Name: Essen1
Expressions:
Gerd sitzt in seinem Büro.
Gerd ist hungrig.

Anmerkung: In der Version Level 2 (bislang nur mit Englischem Interface) wird eine IST-Beschreibung allgemein nur als ‚Zustand (state)‘ bezeichnet.

VISIONs-Text eingeben

Enter a Number [1-15] for Menu Option

1

Here you can describe your vision S.

Enter a NAME for the new vision:

Essen1-v1

Enter an expression for your vision in plain text:

Gerd ist nicht hungrig.

Expressions so far:
Gerd ist nicht hungrig.

Enter another expression or leave blank to proceed:

Your final vision document is now:
Name: Essen1-v1
Expressions:
Gerd ist nicht hungrig.

VERÄNDERUNGS-Regel eingeben

Enter the name of the new rules document:

Essen1-Wollen1

Enter condition:

Gerd ist hungrig.

Conditions so far:
Gerd ist hungrig.

Enter another condition or leave blank to proceed:

Enter a probability between 0.0 and 1.0:

1.0

(Anmerkung: Das Feature ‚Probability‘ an dieser Stelle ist mittlerweile obsolet. Wahrscheinlichkeiten werden genereller und flexibler gehandthabt. Beispiele folgen.)

Enter positive effect:

Gerd verlässt sein Büro.

Positive Effects so far:
Gerd verlässt sein Büro.

Enter another positive effect or leave blank to proceed:

Enter negative effect:

Gerd sitzt in seinem Büro.

Negative Effects so far:
Gerd sitzt in seinem Büro.

Enter another negative effect or leave blank to proceed:

Summary:
Rule:Essen1-Wollen1
Conditions:
Gerd ist hungrig.

Probability:
1.0
Positive Effects:
Gerd verlässt sein Büro.

Negative Effects:
Gerd sitzt in seinem Büro.

Wirkung der Theorie ‚testen‘

Folgerungen testen

Der ‚Kern einer oksimo.R Theorie‘ besteht aus den beiden Komponenten IST-Situation (hier: state) und VERÄNDERUNGS-Regel (hier: rule). Durch die Anwendung einer Regel auf einen Zustand entsteht ein Nachfolge-Zustand, der letztlich eine ‚Folgerung‘ innerhalb der Theorie ist. Je komplexer der Ausgangszustand ist und je mehr Veränderungs-Regeln es gibt, um so vielfältiger wird die Menge der möglichen Folgerungen. Diese zu überschauen, vor allem auch dann, wenn die Veränderungsregeln immer wieder auf einen Nachfolgezustand angewendet werden können, so dass eine immer längere Folge von Zuständen entsteht, die ‚auseinander‘ hervorgehen, kann sehr schnell sehr schwer werden.

Zielerfüllung testen

Benutzt man einen oksimo.R Theoriekern zusammen mit einer ZIEL-Beschreibung, dann kann man während des Folgerungsprozesses (der ‚Simulation‘) an jeder Stelle auch überprüfen, wie viele ‚Elemente der ZIEL-Beschreibung‘ schon in einem gefolgerten Zustand ‚vorkommen‘. Falls ‚alle‘ Elemente der ZIEL-Beschreibung vorkommen, ist die Theorie in der Lage, 100% der ZIEL-Beschreibung zu ‚folgern‘ (‚abzuleiten‘), andernfalls weniger, bis hin zu 0% Zielerfüllung.

Eine oksimo.R Simulation starten

Enter a Number [1-15] for Menu Option

10

Here you can run a simulation SIM to check what happens with your initial state S when the change rules X will be applied repeatedly on the state S.

Available vision descriptions:

Essen1-v1

Enter a name for a vision description you want to load. Use prefix col to load a collection:

Essen1-v1

Visions selected so far:
Essen1-v1

Add another vision or leave blank to proceed:

Available state descriptions:

Essen1

Enter a name for a state description you want to load. Use prefix col to load a collection:

Essen1

States selected so far:
Essen1

Add another state or leave blank to proceed:

Selected states:
Essen1

Available rules

Essen1-Wollen1

Rules selected so far:
Essen1-Wollen1
Add another rule or leave blank to proceed:

Selected visions:
Essen1-v1
Selected states:
Essen1
Selected rules:
Essen1-Wollen1

Enter maximum number of simulation rounds

3

Your vision:
Gerd ist nicht hungrig.

Initial states: 
Gerd sitzt in seinem Büro.,Gerd ist hungrig.


Round 1

Current states: Gerd verlässt sein Büro.,Gerd ist hungrig.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

Round 2

Current states: Gerd ist hungrig.,Gerd verlässt sein Büro.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
...

Man kann direkt erkennen, dass sich die Beschreibung des IST-Zustands nicht mehr verändert. Es gibt auch keinen Grund dafür, dass weitere Änderungen auftreten könnten.

Regelanwendung und Logischer Folgerungsbegriff

(Letzte Änderung: 17.Nov.2022)

Anhand des vorausgehenden einfachen Beispiels wurde konkret erklärt, was passiert, wenn man eine Regel auf eine gegebene IST-Situation anwendete. Eine Wissenschaft, die sich mit solchen Veränderungsprozessen mittels Regelanwendung(en) beschäftigt, ist die ‚Logik‘. Logiküberlegungen gibt es schon seit mehr als 2500 Jahren, in vielfältigsten Formen. Die im Rückblick bedeutendsten Logik Paradigmen sind möglicherweise die mit dem Namen Aristoteles verbundene Logik, in der logische Ausdrücke noch nicht isoliert von möglichen sprachlichen Bedeutungen betrachtet wurden, und die modernen formale Logik, in der die logischen Ausdrücke außer mit abstrakten ‚Wahrheitswerten‘ keinerlei Verbindung zu einer sprachlichen Bedeutung aufweisen. Die Geschichte der modernen formalen Logik begann im 19.Jahrhundert vor ca. 150 Jahren (Bool, de Morgan, Venn, Frege, Russell, …).

Die zentrale Idee jeder Logik ist, ein ‚Verfahren zu finden, dass es dem Anwender erlaubt, aus einer Menge von ‚als (abstrakt) wahr angenommenen‘ Aussagen nur solche Aussagen ‚ableiten‘ zu können, die auch wieder ‚(abstrakt) wahr‘ sind. Die ‚abstrakte Wahrheit‘ der modernen formalen Logik ist ein ‚Platzhalter‘ für eine alltagssprachliche Wahrheit, die sich als solche nicht innerhalb einer formalen Logik ausdrücken lässt. Die formale Logik setzt voraus, dass es ‚Akteure‘ gibt, die ‚wissen‘ was sie sagen, wenn sie von einer ‚wahren‘ Aussage sprechen. Ob die Formalisierung von ‚Wahrheitsbeziehungen‘ zwischen verschiedenen Mengen von Ausrücken im Format der modernen formalen Logik das Bedeutungswissen der Akteure ‚adäquat‘ abbilden, lässt sich daher nicht ‚innerhalb des logischen Systems‘ entscheiden, sondern nur ‚von außerhalb‘, aus der Perspektive des ‚Bedeutungswissens des handelnden Akteurs‘.

Nennt man die Ausgangsmenge von ‚als abstrakt wahr‘ angenommenen sprachlichen Ausdrücken eine IST-Beschreibung (im Stile des oksimo.R Paradigmas) und die Menge der möglichen ‚abgeleiteten als abstrakt wahr angenommenen‘ Ausdrücke die ‚gefolgerten abstrakt wahren Ausdrücke‘, dann könnte man dies im Stile der formalen Logik wie folgt formulieren:

IST-AUSSAGEN  VERÄNDERUNGS-REGELN GENERIERTE-POTENTIELLE- IST-AUSSAGEN

oder abkürzend:

X  R X‘

Das Zeichen ‚‚ repräsentiert einen Folgerungsbegriff. Dieser besteht aus einem Text, in dem beschrieben wird, wie man eine Veränderungs-Regel aus der Menge R auf eine gegebene Menge von Ausdrücken X so anwendet, dass aufgrund der Anwendung auf die gegebene Menge X eine neue Menge X‘ entsteht. Die Beschreibung des Folgerungsbegriffs muss so beschaffen sein, dass völlig eindeutig ist, ‚was zu tun ist‘.

Der Anspruch der ‚rein formalen Logik‘ der Neuzeit, dass alle Ausdrücke, die mit dem Folgerungsbegriff generiert werden, auch konform zum ‚angenommenen abstrakten Wahrheitswert‘ sind, gilt so bei dem Folgerungsbegriff der oksimo.R Theorie-Software auch. Bei dem oksimo.R Folgerungsbegriff wird garantiert, dass alle ‚generierten Ausdrücke‘ ‚wahr‘ sind im Sinne des ’sprachlich fundierten Bedeutungswissens‘ der beteiligten ‚Akteure‘! Allerdings ist sprachlich fundiertes Bedeutungswissen ‚Wissensabhängig‘ und kann daher empirische entweder ‚wahr‘ sein oder ‚falsch‘ oder ‚unbestimmt‘. Dies verweist darauf, dass generell sind die Akteure die ‚Hüter der Wahrheit‘ sind. Die Akteure formulieren die Veränderungs-Regeln R auf der Basis ihres sprachlichen Wissens. Wenn diese Veränderungs-Regeln R ‚zutreffend‘ sind, dann gilt dies auch für die mittels Folgerungsbegriff generierten sprachlichen Ausdrücke. Beinhalten die Veränderungs-Regeln R einen ‚Fehler‘, dann wird dieser zwangsläufig in der generierten Nachfolge-Situation X‘ als Beschreibungselement E enthalten sein. Dieses Ausdruckselement E als Teil der Voraussage X‘ kann sich dann im weiteren Verlauf im Vergleich mit der gemeinsam geteilten empirischen Realität entweder als ‚falsch‘ heraus stellen oder es wird auf Dauer ‚unbestimmt‘ bleiben, da es weder ‚wahr‘ wird noch direkt als ‚falsch‘ klassifiziert werden kann. Im Fall der modernen formalen Logik ist der empirische Wahrheitsstatus von gefolgerten Ausdrücken vollständig unbestimmt.

Der oksimo.R Folgerungsbegriff vereinigte die formalen Vorteile der modernen formalen Logik mit dem Bedeutungsbezug der Aristotelischen Logik und versteht sich als ’natürliches Ausdrucksmittel‘ für eine empirische Theorie mit Wahrheitsanspruch.

Fortsetzung zu Teil 2

Buchprojekt: oksimo.R – Editor und Simulator für Theorien. Ein philosophischer Essay

(Letzte Änderung: 6.November 2022 – 28.November 2022)

Email: gerd@oksimo.org

KONTEXT

Dieser Text ist Teil des Buchprojektes „oksimo.R – Editor und Simulator für Theorien“. Autoren sind Gerd Doeben-Henisch, unterstützt von Tobias Schmitt, und andere. Für Details siehe die jeweiligen Textabschnitte.

KURZBESCHREIBUNG

Für eine Kurzbeschreibung siehe HIER.

INHALT

(Letzte Änderung: 14.November 2022)

Die Idee des Editors und Simulators für Theorien im oksimo.R Paradigma wird anhand von einer Serie von zunächst einfachen Beispielen eingeführt. Daraus ergeben sich unterschiedliche Perspektiven, wichtige Begriffe und wichtige Vorgehensweisen. Diese werden dann im Anschluss auch in ergänzenden ‚Erklärungsboxen‘ weiter erläutert. Im Schlussteil folgt dann eine abschließende systematische Darstellung des oksimo.R Paradigmas für jene, die Theorien lieben.

EINFÜHRENDE BEISPIELE mit ersten Reflexionen

ALLTAGSSZENEN

(Letzte Änderung: 28.November 2022)

VERNETZTE SYSTEME

(Letzte Änderung: 15.November 2022)

  • Bevölkerung
  • Wasser
  • Vernetzung von Bevölkerung und Wasser (Welt 1)
  • Ernährung
  • Vernetzung Welt 1 mit Ernährung (Welt 2)
  • Rohstoffe
  • Vernetzung von Welt 2 mit Rohstoffe (Welt 3)
  • Energie
  • Vernetzung von Welt 3 mit Energie (Welt 4)

ERKLÄRUNGSBOXEN

(Letzte Änderung: 24.November 2022)

  • Welt, Raum, Zeit (Letzte Änderung: 24.Nov 22)
  • Zeichensysteme
  • Alltagssprache
  • Formale Sprachen
  • Akteure
  • Metasprache
  • Logik
  • Formale Theorien
  • Empirische Theorien
  • System
  • Dynamisches System
  • Vernetzte Systeme
  • Eingebettete Systeme

OKSIMO.R PHILOSOPHIE

(Letzte Änderung: 15.November 2022)

  • Reale Welt und sprachliche Beschreibung
  • Wahr, falsch, unbestimmt
  • Akteure: Menschliche und andere
  • Kommunikative Prozesse
  • Virtualisierung von Welt im Akteur
  • Wettbewerb der ‚Träume‘
  • Emotionen regieren den Verstand
  • ‚Locked In‘ – Eingeschlossen sein
  • Rettung nur durch Fehler und Katastrophen?
  • Evolution findet statt
  • Die ‚geistige Materie‘
  • Epilog

PRAXIS: oksimo.R Beispiel

(Letzte Änderung: 7.November 2022)

Beispiel: Bis 2035 sollen alle Bürger in Deutschland im Alter von 10 – 30 in der Lage sein, zusammen mit anderen (kollektiv), mit oksimo.R nachhaltige Probleme zu bearbeiten.

AUSGANGSLAGE (IST-SITUATION)

  • Es gibt kein vorhandenes Wissen von oksimo.R
  • Es gibt keine Bekanntheit von oksimo.R
  • oksimo.R ist nicht allgemein verfügbar.

    ZIELZUSTAND

    Bis 2035 sollen alle Bürger in Deutschland im Alter von 10-30 in der Lage sein, zusammen mit anderen (kollektiv), mit oksimo.R nachhaltige Probleme zu bearbeiten.

    LÖSUNGSWEG (Menge von geeigneten Maßnahmen)

    R1:

    WENN: Es gibt kein vorhandenes Wissen von oksimo.R

    DANN:

    Minus: Es gibt kein vorhandenes Wissen von oksimo.R

    Plus: Im INM Frankfurt wird eine Arbeitsgruppe für oksimo.R gegründet.

    ANWENDUNG – oksimo.R Programmierbeispiele

    (Letzte Änderung: 4.November – 7.November 2022)

    KONTEXT

    Diese oksimo.R Programmier-Anwendung ist Teil des Themas Anwendungen.

    oksimo.R Programmierbeispiele

    Nachdem in den letzten Monaten fast nur ‚Theoretisiert‘ wurde, startet eine kleine Gruppe am Montag, den 7.November 2022 im INM in Präsenz (ohne online) damit, nach und nach verschiedene oksimoR Programmierbeispiele (letztlich Theoriebeispiele!) auszuarbeiten und und zu dokumentieren. Falls jemand im weiteren Verlauf Interesse hat, sich an dieser Arbeit zu beteiligen, ist er/sie herzlich willkommen. Die Einstiegsseite zu diesen Dokumenten wird diese aktuelle Seite sein.

    1 Der Anteil der Sonnenenergie an der Energieversorgung von Frankfurt sollte im Jahr 2035 das Maximum der verfügbaren Sonnenenergie betragen.

    ….

    2 Sämtliche verfügbaren Textilien sollen bis zum Jahr 2035 vollständig Teil einer Kreislaufwirtschaft sein.

    3 Bis 2035 sollen alle Bürger in Deutschland in der Lage sein, zusammen mit anderen (kollektiv), mit oksimo.R alltägliche Probleme zu bearbeiten.

    ANWENDUNG – LEHRE

    (Letzter Eintrag: 2.Dezember 2022)

    KONTEXT

    Diese LEHR-Anwendung ist Teil des Themas Anwendungen.

    Citizen Science für Nachhaltigkeit

    Für die Zeit 26.Oktober 2022 bis 1.Februar 2023 findet eine Lehrveranstaltung im interdisziplinären Studium Generale der Frankfurt University of Applied Sciences (FUAS) statt mit den Dozenten Gerd Doeben-Henisch, Hans-Jürgen Schmitz und Tobias Schmitt. Der Titel lautet ‚Citizen Science für Nachhaltigkeit‘. Fünf interdisziplinäre Teams der Generation Zukunft arbeiten an ausgewählten Themen der Nachhaltigkeit. Dies ist die 6.Auflage der Lehrveranstaltung, die zuvor unter dem Titel ‚Kommunalplanung & Gamification. Labor für mehr Bürgerbeteiligung‘ firmiert hatte. Nach Beendigung der Lehrveranstaltung wird darüber berichtet werden.

    Theorie & Didaktik

    (Letzte Änderung: 2.Dezember 2022)

    Das Modul ‚Citizen Science für Nachhaltigkeit‘ versucht, aktuelle Strömungen der Weltgesellschaft aufzugreifen, und sie für eine Lehrveranstaltung nutzbar zu machen.

    Für eine erste Orientierung sind die folgenden Begriffe von zentraler Bedeutung: ‚Nachhaltigkeit‘, ‚Empirische Theorie‘, ‚Nachhaltige Empirische Theorie‘, ‚Spiel‘ sowie ‚Citizen Science‘ (Bürgerwissenschaft).

    Nachhaltigkeit

    Der Begriff der ‚Nachhaltigkeit‘ hat nicht zuletzt durch eine Serie von Konferenzen der Vereinigten Nationen eine größere Bekanntheit bekommen. Am Beginn dieser Konferenzserie steht der — mittlerweile berühmte — ‚Brundtland Report‘ von 1987.[1] Im Brundtland Report hat eine internationale Kommission unter Leitung der damaligen Ministerpräsidentin Brundtland von Norwegen herausgearbeitet, unter welchen Bedingungen die Menschheit besser erkennen kann, wie eine mögliche zukünftige Welt aussehen müsste, die für alle Menschen lebenswert ist. Ein zentraler Punkt war darin, dass für die Klärung einer ‚Zukunft für alle‘ tatsächlich auch ‚alle Menschen‘ (die Bürger, Citizens) einbezogen werden müssen, da das vielfältige Wissen in der kleinen Schar der ‚institutionellen Experten‘ nicht ausreichend abgebildet wird. Hier ist auch die Wurzel der Bedeutung des Begriffs ‚Diversity‘ (Vielfalt).[2]

    Neben der ‚Diversity‘ (Vielfalt) erfordert ein ’nachhaltiges Denken‘ aber auch die Schlüsselkompetenz, auf der Basis des aktuellen Wissens ‚Voraussagen‘ (‚Prognosen‘) generieren zu können, anhand deren die Menschen zu einem bestimmten Zeitpunkt ein Stück weit in die ‚Zukunft‘ ‚voraus denken‘ können. Eine ‚mögliche Zukunft‘ existiert ja nicht als ein ‚Gegenstand‘, sondern nur in ‚unserem Denken‘ als ‚Möglichkeit‘. Denkerische Möglichkeiten sind mehr oder weniger vage, d.h. die ‚voraus gedachte Zukunft‘ muss durch den Gang der Ereignisse ‚bestätigt werden‘. ‚Vorausgesagte’/ ‚prognostizierte’/ ‚erhoffte‘ Zukunft ist daher immer mit einer gewissen ‚Unsicherheit‘ verknüpft.

    (Nachhaltige) Empirische Theorie

    Wenn man sich die Frage stellt, wie genau man sich das ‚Generieren einer Voraussage‘ vorzustellen hat, dann wird man auf das Konzept der modernen ‚Wissenschaft‘ verwiesen, das historisch in der Entwicklung der ‚empirischen Wissenschaft‘ gründet. Neben der ‚empirischen Wissenschaft‘ selbst, die in Europa grob im 16.Jahrhundert begann, gibt es auch von Anfang an eine philosophische Beschäftigung mit dem Thema, das gegen Ende des 19.Jahrhunderts, Anfang des 20.Jahrhunderts unter der Bezeichnung ‚Wissenschafts-Philosophie‘ bekannt wurde (in Deutschland auch gerne ‚Wissenschaftstheorie‘ genannt).

    Von den vielen Namen, die hier zu nennen wären, gilt Karl Popper (1902 – 1994) als einer der populärsten Vertreter, wenngleich er von dem ‚Main Stream‘ in Wissenschaftsphilosophie deutlich abweicht. Besonders interessant ist sein ‚Spätwerk‘.[3],[4]. Einige Analysen zu Popper von Gerd Doeben-Henisch und dem Konzept einer empirischen Theorie finden sich in [5a-e].

    Im Kern leistet eine empirische Theorie genau das, was man von ihr erwartet: Wenn eine Gruppe von Experten (Bürgern (Citizens)) in einem bestimmten Zeitraum in einem bestimmten Raumgebiet Beobachtungen (Messungen) vorgenommen haben, dann kann es passieren, dass sie in der Menge der Beobachtungen typische Muster (Beziehungen) identifizieren können, die sich als ‚Veränderungen‘ interpretieren lassen. Wenn solche entdeckten ‚Veränderungs-Muster‘ stabil genug sind, kann man mit diesen ‚Voraussagen’/ ‚Prognosen generieren. Diese Voraussagen müssen nach einem bestimmten transparenten Schema erfolgen. Bis zu einem gewissen Grad kann man solche Veränderungs-Muster dann auch auf die erfolgten Prognosen selbst wieder anwenden. Eine solche wiederholte Anwendung von Veränderungs-Mustern nennt man dann eine ‚Simulation.‘

    Im Kontext der Nachhaltigkeit ist solch eine empirische Theorie von unschätzbarem Wert, befähigt sie doch die Bürger, zumindest eine dunkle Ahnung von der herannahenden Zukunft zu gewinnen. Allerdings, was eine empirische Theorie nicht leisten kann: sie sagt den Bürgern nicht, welche der vielen erkennbaren Möglichkeiten nun ‚erstrebenswert‘ ist und welche nicht. An dieser Stelle sind die Bürger herausgefordert, miteinander zu klären, welche der erkennbaren prognostizierten möglichen Zukünfte für sie ‚erstrebenswert‘ sind.[6]

    Diese Kombination von ‚empirischer Theorie‘ und zusätzlicher Qualifikation von ‚erstrebenswerten Prognosen‘ soll hier ‚Nachhaltige Empirische Theorie‘ genannt werden.

    Spiel(en) als Modell einer nachhaltigen Empirischen Theorie

    Wer den Überlegungen zu ‚Nachhaltigkeit‘ und ‚Empirischer Theorie‘ soweit gefolgt ist, und wer jemals in seinem Leben ‚gespielt‘ hat, der wird sofort verstehen, dass ‚ein Spiel spielen‘ nichts anderes ist, als eine ’nachhaltige empirische Theorie‘ beispielhaft zu praktizieren. Dies sei hier kurz verdeutlicht.

    1. Als Ausgangslage (IST-Situation) dienen einer empirischen Theorie empirische Daten aus einem empirischen Szenario. Im Fall eines Spiels kann dies auch ein reales Szenario sein (Übungsplatz, Fußballplatz,…), es kann aber auch ein ‚Spielbrett‘ mit ‚Spielmaterial‘ sein, oder eine Menge von Karten, oder …
    2. Als Veränderungsregel dienen in einer empirischen Theorie ‚Gesetze‚, die sprachliche Beschreibungen von Formen von Veränderungen darstellen, die bei der Erforschung von realen Szenarien gefunden wurden. Im Spiel sind dies die Spielregeln, die festlegen, wie man eine vorgegebene Spielsituation verändern darf.
    3. Die ‚Anwendung von Gesetzen‘ im Rahmen einer empirischen Theorie wird durch spezielle ‚Anwendungsvorschriften geregelt, zu der auch ein ‚logisches Folgerungsverfahren‚ gehört. Im Rahmen eines Spiels wird die Anwendung der Spielregeln im Spiel in einer Spielanleitunggeregelt. Diese legt fest, wann man welche Regel wie anwenden darf, um eine aktuelle Spielsituation verändern zu dürfen.
    4. Während im Fall einer empirischen Theorie der ‚zeitliche Ablauf‘ durch die ‚empirische Realität‘ selbst geregelt ist (die empirische Welt verändert sich unabhängig von der Theorie von alleine), muss im Fall eines Spiels ein zeitlicher Ablauf künstlich hergestellt werden. Normalerweise geschieht dies durch Spielrunden, in denen alle beteiligten Akteure (die Spieler) durch Befolgung der Spielregeln im Sinne der Spielanleitung geordnet handeln. Aufgrund der Anwendung der Spielregeln wird eine neue Anordnung von Spielmaterial auf dem Spielbrett erzeugt. Dadurch entsteht eine ‚Folge von aufeinander folgenden Spielsituationen, die den Spielverlauf verkörpern. Ein Spielverlauf entspricht im Kontext einer Theorie einer Simulation (= eine wiederholte Anwendung der Gesetze).
    5. Während in einer normalen empirischen Theorie nur ‚mögliche Prognosen‘ generiert werden können ohne ‚Bewertungen‘, können Bürger mit Hilfe von möglichen Prognosen versuchen, diese zu bewerten im Sinne von ‚eher vermeiden‘ oder ‚eher anstreben‘. In dem Moment, wo Bürger eine solche ‚Klassifikation‘ von ‚möglichen prognostizierten Zukünften‘ vornehmen, versuchen sie, sich für ein nachhaltiges Verhalten zu entscheiden. In einem ‚Spiel‘ liegt genau das vor: Neben Startsituation, Spielregeln und Spielanleitung sind bestimmte ‚mögliche Zukünfte‘ als ‚Gewinnsituation‘ ausgezeichnet. Insofern eignet sich das Spielformat hervorragend zur Simulation von Nachhaltigkeitskonzepten.

    Citizen Science (Bürgerwissenschaft)

    Bleibt noch kurz zu erläutern, warum der Begriff ‚Citizen Science (Bürgerwissenschaft)‘ in diesem Kontext benutzt wird. Wie schon die Erläuterungen zum Begriff ‚Nachhaltigkeit‘ anklingen lassen, ist Nachhaltigkeit nur einlösbar, wenn ‚alle‘ Bürger mit ihren Erfahrungen und Wünschen beteiligt werden. Diese Beteiligung muss zusätzlich verknüpft sein mit der Anforderung, aus dem Wissen der Gegenwart ‚begründete Prognosen‘ ‚generieren zu können‘. Dies führt zum Konzept der empirischen Wissenschaft, das um die Dimension ‚Bewertung‘ ergänzt wird. Diese Kombination legt nahe, den Begriff der ‚Bürgerwissenschaft (Citizen Science)‘ neu zu prägen.

    Von diesem umfassenden Konzept einer modernen Bürgerwissenschaft muss man jenes Konzept von Citizen Science abgrenzen, in dem die etablierten wissenschaftlichen Disziplinen sich der ‚Bürger‘ bedienen, um ihre Daten besser sammeln zu können.[7],[8]

    Anwendung in einem Semesterkonzept

    Es fragt sich, wie sich die zuvor eingeführten Konzepte ‚Nachhaltigkeit‘, ‚Empirische Theorie‘, ‚Nachhaltige Empirische Theorie‘, ‚Spiel‘ sowie ‚Citizen Science‘ (Bürgerwissenschaft) im Rahmen eines interdisziplinären Semesterprojekts praktisch nutzen lassen.

    Möglicher Semesteraufbau

    Ein Semesteraufbau kann etwa wie folgt aussehen (Angenommen werden 8 Sitzungen mit jeweils zwei Doppelstunden):

    1. Bekanntwerden mit einem Thema (Sitzung 1-2)
    2. Vertraut werden mit dem Konzept ‚Theorie im Spielformat(Sitzung 3)
    3. Anwendung des Konzepts Spiel auf das eigene Thema (Sitzung 4-6)
    4. Testen des eigenen Spielentwurfs mit Hilfe anderer Teams (Sitzung 7)
    5. Bericht von den Ergebnissen mit Dokumentation des Spiels (Sitzung 8)

    Überlegungen für eine mögliche Ausführung

    In einem Kurs zur Nachhaltigkeit, in dem Teams lernen sollen, wie sie gemeinsam ein Thema nachhaltig angehen können, kommt es nicht darauf an, einen umfassenden Wissensstand zu entwickeln — was aufgrund der begrenzten Ressource Zeit praktisch nicht möglich ist — , sondern zu üben, wie ein Thema im Sinne der Nachhaltigkeit für einen nachhaltigen Handlungsprozess ‚aufgearbeitet‘ werden kann.

    Dazu muss man sich klar machen, dass für ein nachhaltiges Verhalten folgende Schlüsselaufgaben gelöst werden müssen:

    1. Das Team muss sich einigen, in welchem räumlichen Bereich (Global, Kontinental, …) und für welchen Zeitraum es das vorgegebene Thema bearbeiten möchte.
    2. Das Team muss sich einigen, welche Ausgangslage (Startsituation) es für seine Analyse annehmen will.
    3. Das Team, muss sich einigen, welche Zielsituation es am Ende der gesetzten Zeitspanne ansetzen möchte.
    4. Das Team muss sich einigen, welche Art von Veränderungen es für seine Analyse akzeptiert.
    5. Das Team muss plausibel machen können, wie die angenommenen Veränderungen die Ausgangslage schrittweise in die Zielsituation überführt/ transformiert.

    …. und Umsetzung in ein Spiel

    Für die Umsetzung von aktuellem Wissen in ein Spiel empfiehlt sich dann ein inkrementelles Ausarbeiten. Man beginnt mit einem möglichst einfachen Szenario, das alle Elemente enthält: Ausgangslage, Spielregeln, Spielanleitung und ‚Gewinnkriterien‘ (= Ziel). Dann probiert man aus, wie diese Version Nr.0 funktioniert. Wenn man dann noch Zeit ‚übrig‘ hat und über weitere Informationen zum Thema verfügt, kann man diese erste Version Nr.0 erweitern zu Version 1. Und dies immer weiter, bis die verfügbare Zeit aufgebraucht ist.

    Für potentielle ‚Spieler‘ des Spiels spielt es natürlich auch eine Rolle, ob das Spiel irgendwie ‚Spaß‘ macht, über ein Minimum an ‚Spannung‘ verfügt, und — natürlich — auch die Besonderheit des Themas erkenne lässt; letzteres verkörpert den Aspekt des Lernens.

    und Testen

    Für ein entwickelndes Team ist es wichtig, ein Feedback von ‚Anwendern‘ (Bürgern) zu bekommen. Im Idealfall schafft ein Team bis zur Sitzung 7 die Erstellung eines ersten spielbaren Prototyps ihres Spiels. Dann kann das Entwicklerteam sein Spiel von den anderen Teams testen lassen. Reicht die Zeit nicht aus, dann sollte mindestens ein ausgearbeitetes Konzept vorliegen, anhand dessen man abschätzen kann, wie das Spiel funktionieren würde. Dann würden die anderen Teams dieses Konzept bewerten. Mit solch einer qualifizierten Rückmeldung von ‚Anwendern‘ kann das Entwicklerteam sein Konzept/ sein Spiele-Prototyp weiter verbessern.

    … Form einer Prüfung

    In der Prüfung kann das Entwicklerteam sein Spielkonzept vorstellen und über die bisherigen Erfahrungen berichten. Je nach Anforderungen seitens einer Prüfungsordnung für angemessene Leistungsnachweise sind diese bei der Ausgestaltung des Semesters und der Prüfung zu berücksichtigen.

    Kommentare

    [1] UN. Secretary-General;World Commission on Environment and Development, 1987, Report of the World Commission on Environment and Development : note / by the Secretary-General., https://digitallibrary.un.org/record/139811 (accessed: July 20, 2022) (In einem besser lesbaren Format:  https://sustainabledevelopment.un.org/content/documents/5987our-common-future.pdf) Anmerkung: Gro Harlem Brundtland (ehemalige Ministerpräsidentin von Norwegen) war die Koordinatorin von diesem Report.(Dieser Text enthält die grundlegenden Ideen für alle weiteren UN-Texte)

    [2] Der Aspekt ‚Diversity‘ spiel außerdem seit ca. 3.5 Milliarden Jahre eine fundamentaler Rolle bei der Entwicklung des Lebens auf dem Planet Erde.

    [3] Karl Popper, „A World of Propensities“,(1988) sowie „Towards an Evolutionary Theory of Knowledge“, (1989) in: Karl Popper, „A World of Propensities“, Thoemmes Press, Bristol, (1990, repr. 1995)

    [4] Karl Popper, „All Life is Problem Solving“, Artikel, ursprünglich ein Vortrag 1991 auf Deutsch, erstmalig publiziert in dem Buch (auf Deutsch) „Alles Leben ist Problemlösen“ (1994), dann in dem Buch (auf Englisch) „All Life is Problem Solving“, 1999, Routledge, Taylor & Francis Group, London – New York

    [5a] Gerd Doeben-Henisch, „WISSENSCHAFT IM ALLTAG. Popper 1988/1990“, Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild, ISSN 2365-5062, 21.Februar 2022, URL: https://www.cognitiveagent.org/2022/02/16/wissenschaft-im-alltag-popper-1988-1990/

    [5b] Gerd Doeben-Henisch, „WISSENSCHAFT IM ALLTAG. Popper 1989/1990“, Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild, ISSN 2365-5062, 21.Februar 2022, URL: https://www.cognitiveagent.org/2022/02/19/wissenschaft-im-alltag-popper-1989-1990/

    [5c] Gerd Doeben-Henisch, „WISSENSCHAFT IM ALLTAG. Popper 1991/1994 (1999)“, Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild, ISSN 2365-5062, 21.Februar 2022, URL: https://www.cognitiveagent.org/2022/02/21/wissenschaft-im-alltag-popper-1991-1994-1999/

    [5d] Gerd Doeben-Henisch, „POPPER – Objective Knowledge (1971). Summary, Comments, how to develope further“, eJournal: uffmm.org, ISSN 2567-6458, 07.March 22 – 12.March 2022, https://www.uffmm.org/2022/03/09/popper-objective-knowledge-1971-summary-comments-how-to-develope-further/

    [5e] Gerd Doeben-Henisch, „POPPER and EMPIRICAL THEORY. A conceptual Experiment“, URL: eJournal: uffmm.org, ISSN 2567-6458, 12.March 22 – 16.March 2022, URL: https://www.uffmm.org/2022/03/12/popper-and-empirical-theory-a-conceptual-experiment/

    [6] Im Jahr 2022 gilt es z.B. als erstrebenswert, die allgemeine Erhöhung der Erderwärmung unter 1.5 oC zu halten, oder die Biodiversität zu schützen, oder …

    [7] Aya H.Kimura and Abby Kinchy (2016), Citizen Science: Probing the Virtues and Contexts of Participatory Research. In: Engaging Science, Technology, and Society 2 (2016), 331-361, DOI:10.17351/ests2016.099 (Den Hinweis auf diesen Artikel bekam ich von Athene Sorokowski)

    [8] Warren Weaver, Science and the Citizens, Bulletin of the Atomic Scientists, 1957, Vol 13, pp.361-365. (Den Hinweis auf diesen Artikel bekam ich von Philipp Westermeier) Warren Weaver — einer der führenden Wissenschaftspromotoren in den USA der 50iger Jahre — hat darauf aufmerksam gemacht, dass die Ursprünge der modernen Wissenschaft in einer quasi ‚Bürgerbewegung‘ im England des 16.Jahrhunderts zu finden sind. Die Aktivitäten dieser Bürgerbewegung führte dann zur späteren ‚Royal Society‘, gegründet 1660 in London; mittlerweile ist diese die älteste wissenschaftliche Gesellschaft der Welt. Weaver macht weiterhin darauf aufmerksam, dass wir in der Gegenwart eine ‚Entfremdung‘ zwischen den sich immer mehr vereinzelnden wissenschaftlichen Disziplinen (man spricht sogar schon von ‚Wissenschafts-Silos‘) und den Bürgern einer Gesellschaft feststellen kann. Eine lebendige Demokratie braucht aber eine lebendige interaktive Beziehung zwischen den Bürgern und der Wissenschaft. Dies erfordert neue Kommunikations- und Wissensformen.