Konzept Modell

 
Erstellt von Seraina Hohl

Ein Modell ist ein abstraktes Abbild der Wirklichkeit, das wesentliche Aspekte enthält, jedoch aufgrund der Reduktion leichter zu untersuchen ist.

Quelle: Johannes Magenheim (2009), Informatik macchiato, S. 58

Eine solches Abbild (eines Ausschnitts) der Realität kann in verschiedenster Weise umgesetzt werden: als physische Nachbildung (z.B. ein Spielzeugauto), als schematische Zeichnung (z.B. Bohrsches Atommodell), als mathematische Formel (z.B. y = a*x + b als Modell einer Geraden) oder als Algorithmus (z.B. ein Neuronales Netz als Modell für menschliches Lernen).

In der Informatik wird eigentlich jeder Algorithmus, jedes Datenbankschema, jede Klasse als Modell bezeichnet, auch wenn in manchen Fällen nicht die Realität, sondern die virtuelle Welt eines Computerspiels damit abgebildet wird.

Viele Modelle sind hauptsächlich darauf ausgerichtet, das vorgeschlagene Abbild möglichst klar und unmissverständlich (also explizit) auszudrücken – z.B. als schematische Zeichnung, genormter Bauplan, mathematische Formel o.ä. Genau wie verbal formulierte Theorien müssen diese konzeptuellen Modelle vom Menschen interpretiert oder ausgerechnet werden, wenn man einen konkreten Zusammenhang zur Realität herstellen will – beispielsweise um abzuleiten, wie sich das Modell in einer ganz bestimmten Situation verhält.
Im Unterschied dazu gehen funktionale Modelle noch einen Schritt weiter: Die abgebildeten Eigenschaften, Funktionsweisen und Prozesse werden nicht nur genau beschrieben, sie werden in einem künstlichen System (z.B. einem Computerprogramm) umgesetzt. Dadurch kann man ein solches Modell mit konkreten Daten füttern und sein Verhalten in der dadurch spezifizierten Situation beobachten bzw. analysieren. Diesen Vorgang nennt man simulieren, er entspricht einem virtuellen Experiment.
Auch in einer weiteren wesentlichen Eigenschaft stimmen Theorie und Modell überein – es geht um die Einfachheit, also dass das Abbild weniger komplex ist als die Wirklichkeit. Der Erkenntnisgewinn steckt eben gerade in der Reduktion des Abbilds auf die wesentlichsten Einflussfaktoren und Zusammenhänge: Verhält sich das reduzierte Modell (fast) genauso wie die komplexe Realität, haben wir tatsächlich die wesentlichen Faktoren für eine einfache Erklärung identifiziert.

Nehmen wir beispielsweise an, wir wären in der Lage, ein vollständiges Abbild einer Maus zu konstruieren – bis hin zu jeder letzten Zelle, jeder chemischen Reaktion, jedem einzelnen Molekül und sogar Atom (zumindest letzteres ist übrigens nicht nur praktisch, sondern auch theoretisch unmöglich – das sagt zumindest die Heisenbergsche Unschärferelation, eine gut belegte Theorie aus der Teilchenphysik). In diesem Falle hätten wir eine künstliche Kopie der Maus erschaffen, die genauso komplex wäre, wie die reale Maus – der direkte Erkenntnisgewinn wäre gleich Null.
Allerdings kann u.U. auch ein komplexes Modell Erkenntnisse fördern. Das Kopieren der Maus hätte zwar unser Verständnis ihrer Funktionsweise oder Verhaltensmuster nicht erweitert, aber dafür lässt sich mit einer künstlichen Maus sehr viel besser experimentieren als mit einer echten (und viele Mäuseleben verschonen). Durch solch virtuelle Experimente am Modell lassen sich auf indirekte Weise doch Erkenntnisse gewinnen – und dieses Argument wird umso wichtiger, je aufwändiger oder unmöglicher Experimente am realen Untersuchungsgegenstand sind (z.B. Urknall).

Analogie

Ein Modell ist Abbild der Realität, versucht also zumindest in wesentlichen Aspekten wie die Realität zu sein – es ist also selbst eine Analogie der Realität. Eine Analogie dieser Analogie zu formulieren wäre vergleichbar damit, als Erklärung für ein Foto ein Foto von einem Foto zu machen, also wenig hilfreich – auch wenn das soeben geschehen ist.