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Komplexe Systeme: Ist die Antwort einfach mehr Daten?

Eigene Darstellung nach Mainzer (2008)

Auf der Basis umfangreicher Geburts- und Sterbedaten berechnen Versicherungen seit dem 19. Jahrhundert die durchschnittliche Lebenserwartung von Menschen. Dabei wird eine Normalverteilung und das Gesetz der großen Zahl unterstellt. Die Verwendung von Normalverteilungen ist dabei nicht nur auf Versicherungen beschränkt. Ein weiteres Beispiel für die Nutzung der Normalverteilung ist die Berechnung des Intelligenz-Quotienten. In der Zwischenzeit gibt es deutliche Kritik an diesen Vorgehensweisen.

„Vom zentralen Grenzwertansatz und Normalverteilungen ging die klassische Sicht von Zufall und Wahrscheinlichkeit aus. Sie ist untypisch für komplexe Systeme, in denen sich Ordnungen und Strukturen selbst organisieren. Normalverteilungen setzen nämlich völlig unabhängige Ereignisse voraus. Daher können sie keine Korrelationen und Synergieeffekte von zusammenwirkenden Ereignissen berücksichtigen, die erst zu neuen Formen und Strukturen in Natur und Gesellschaft führen“ (Mainzer, 2008).

In der Abbildung (oben) wird plakativ dargestellt, dass durch zufällige Wechselwirkungen der Systemelemente einer Mikroebene zufällig neue Strukturen auf einer Makroebene entstehen, die nicht auf die einzelnen Systemelemente zurückzuführen sind (Emergenz). Siehe dazu auch Alle reden über Komplexität, doch wer kennt schon Bifurkationspunkte?

In der nächsten Abbildung ist die komplexe Situation in einer Gesellschaft zu erkennen, in der auf der Mikroebene Individuen interagieren und somit Bottom Up Einfluss auf die Makroebene nehmen. Die Makroebene wiederum hat Einfluss auf die Mikroebene (Top Down).

Eigene Darstellung nach Mainzer (2008)

Wir schauen als Bürger noch zu sehr auf die Makroebene (die da oben) und erwarten, dass das komplexe System für alle Beteiligten geregelt (gesteuert) wird. Besser wäre es, wenn mehr Raum für die Entwicklung der Mikroebene geschaffen wird (Ermöglichungsräume), um eine angemessene, selbstorganisierte Antwort auf die gesteigerte Komplexität in unserem Leben geben zu können.

Da das Denken in komplexen Zusammenhängen (komplexen Systemen) in unserer Gesellschaft leider wenig ausgeprägt ist, dominiert immer noch die falsche Annahme, dass alles regelbar und steuerbar sei. Man muss nur viele – ja sehr viele – Daten und Informationen sammeln. Künstliche Intelligenz suggeriert, dass dieser Zustand möglich sein kann – dem ist allerdings nicht so, wie es der Nobelpreisträger Simon schon in seiner eingeschränkten Rationalität erläuterte:

„Allerdings ergeben sich durch die Informationsbeschaffung selbst, Unsicherheit und Ungewissheit, da die Informationen über komplexe Systeme immer auch unvollständig sind, sodass eher von einer begrenzten oder auch eingeschränkten Rationalität auszugehen ist (vgl. Simon 1957/1982, Foss 2003)“ (Freund 2011:19).

Ein komplexes System kann zwar über geeignete Ordnungsparameter beeinflusst werden, doch ist dieser Ansatz oft nicht zu erkennen. Es müssen in einem komplexen System nicht alle Daten erfasst – was nicht möglich ist -, sondern die richtigen Ordnungsparameter gefunden werden. „Wir brauchen eben noch mehr Daten“ ist also eine Antwort, die nicht zu den heute anstehen Fragen passt.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in einem Paper ein:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

Mein zweites Paper:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

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Welche Selbstorganisations-Theorie ist für Innovation geeignet?

Wesentliche Vertreter der Grundlagen einer Komplexitätswissenschaft und Vorreiter
einer terminologischen Präzisierung von Komplexität (Bandte 2007:50, aus Stüttgen 2003): Eigene Hervorhebungen

In unserer komplexen Welt verwenden viele den Begriff „Komplexität“, doch fragt man nach wird deutlich, dass an unterschiedliche naturwissenschaftliche Ansätze gedacht wird. In der Abbildung sind daher wesentliche Vertreter der Grundlagen einer Komplexitätswissenschaft und Vorreiter einer terminologischen Präzisierung von Komplexität zu sehen, die den verschiedenen Disziplinen zugeordnet sind

Ein wesentlicher Schwerpunkt in der Komplexitätsdiskussion befasst sich mit SELBSTORGANISATION. In der Abbildung sind von mir bekannte Vertreter zu Selbstorganisations-Theorien hervorgehoben, die aus den Bereichen Biologie und Physik/Chemie kommen. Überraschend ist dabei, dass viele wichtige Theorien zum Thema um 1970 fast zeitgleich erschienen sind:

„Es war der magische Zeitpunkt um 1970, als fast zeitgleich erste naturwissenschaftliche Theorien der Selbstorganisation erschienen, die eine paradigmatische Wende einläuteten: die biologische Theorie der Autopoiese von Humberto Maturana, die Arbeit zur molekularen Evolution von Manfred Eigen, die thermodynamische Theorie dissipativer Systeme fernab vom Gleichgewicht von Ilya Prigogine sowie die aus der Quantenoptik und der Theorie der Phasenübergänge stammende Theorie der Synergetik von Hermann Haken. Die Begründer dieser Theorien kamen aus sehr unterschiedlichen Disziplinen“ (Petzer/Steiner 2016).

Da ich mich viel mit Innovationen befasse, ist es mir natürlich wichtig zu erfahren, welche Passung diese Theorien mit der Entstehen neuer Dienstleistungen, Produkte oder (allgemein) neuen Gesellschaftsstrukturen haben. Sehr interessant ist dabei, dass die Autopoiese (Maturana) wohl nicht so gut geeignet erscheint, und die Synergetik von Haken (1996) wohl besser passt:

„Obwohl die Autopoiese einen großen Einfluss im biologischen und vor allem im soziologischen Bereich hat, so ist ihr Bezug zur Selbstorganisation eher im zirkulären
Wirken bestehender Ordnung zu sehen. In Hinblick auf die Entstehung (Emergenz) von Ordnung und verschiedener Ordnungsstufen trifft die Autopoiese keine Aussagen. Sie setzt bereits Ordnung voraus. Daher sah Hermann Haken auch keinen Anlass sich mit dieser, vor allem im Rahmen des Radikalen Konstruktivismus in der Literatur hofierten und diskutierten Theorie, intensiver auseinanderzusetzen.

Übertragen auf soziale Systeme kann die Autopoiesetheorie Innovation oder die
Entstehung neuer Gesellschaftsstrukturen nicht thematisieren„.

Quelle: (Petzer/Steiner 2016). Die Autoren nennen zur Unterstützung dieser These noch folgende Quellen:

– Hermann Haken: Synergetics. An Introduction, New York, NY: Springer 1977.
– Bernd Kröger: Hermann Haken und die Anfangsjahre der Synergetik, Berlin: Logos 2013, S. 259.
– Vgl. auch Marie-Luise Heuser: „Wissenschaft und Metaphysik. Überlegungen zu einer allgemeinen Selbstorganisationstheorie“, in: Wolfgang Krohn/Günter Küppers (Hg.): Selbstorganisation.

Für Haken (1996) sind dabei Werte sozialer Selbstorganisation. Phasenübergänge stellen an Bifurkationspunkten die Übergänge von Mikrozuständen von Elementen zu Makrozuständen (Emergenz) dar.

„Es genügt also, das Verhalten der wenigen instabilen Systemelemente zu erkennen, um den Entwicklungstrend des gesamten Systems und seine makroskopischen Muster zu bestimmen. Die Größen, mit denen das Verteilungsmuster der Mikrozustände eines Systems charakterisiert wird, heißen nach dem russischen Physiker Lew D. Landau „Ordnungsparameter““ (Mainzer 2008:43-44).

Mit Hilfe Künstlicher und Menschlicher Intelligenz sollte es möglich sein, diese wenigen instabilen Systemelemente zu erkennen (Ordnungsparameter), um makroskopische Muster zu bestimmen.

Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.