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Zusammenfassung

Die allgemeinen Darstellungen sowie die Beispiele für die Basismodelle vor allem der Kap. 3, 4 und 5 haben bereits gezeigt, wie leistungsfähig die Verwendung eines der KL- bzw. KI- Modelle sein kann. Diese Leistungsfähigkeit kann noch erheblich gesteigert werden, wenn man zwei oder mehr der Basismodelle koppelt, also so genannte hybride Systeme konstruiert. In Anwendung des allgemeinen Modellierungsschemas, das wir im ersten Kapitel dargestellt haben, sind damit praktisch der Anwendbarkeit von KL- und KI-Modellen keine Grenzen gesetzt. Obwohl derartige hybride Systeme auf einen ersten Blick zuweilen etwas kompliziert erscheinen und in der Implementation auch häufig sind, basieren sie letztlich auf einer Kombination von Techniken, die jede für sich genommen prinzipiell einfach sind. Vor allem jedoch muss berücksichtigt werden, dass insbesondere die Modellierung sozialer und kognitiver Prozesse in Problembereiche geht, von denen der Biologe Richard Lewontin bemerkte, dass diese Probleme die der Molekularbiologie „trivial“ erscheinen lassen (Lewontin, 2000). Darüber hinaus erlauben hybride Systeme die im zweiten Kapitel erläuterte Erweiterung des allgemeinen Modellierungsschemas; es werden demnach nicht nur die Elemente und die Regeln der Wechselwirkungen auf der Basisebene, sondern auch die Elemente sowie (Meta)Regeln der zweiten und ggf. der dritten Systemebene bestimmt. Die Systeme werden dadurch wesentlich komplexer, wie an einzelnen Beispielen gezeigt wird.

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Notes

  1. 1.

    Der Begriff Metaparameter (häufig auch als Hyperparameter bezeichnet) wird im Kontext von Machine Learning bzw. Deep Learning anders verwendet (Wang, 2021); damit sind zum Beispiel die Lernrate oder Momentum gemeint.

  2. 2.

    Interaktive Netzwerke werden nicht trainiert, d. h., dass ein Benutzer die Gewichtswerte manuell festgelegt, die anschließend nicht durch eine Lernregel verändert werden.

  3. 3.

    „Was immer du tust, handele vorsichtig und bedenke stets das Ende.“ Die Experimente mit dem r-Metaparameter kann man demnach auch als eine mathematische Fundierung des Reformismus verstehen.

  4. 4.

    Eine optimale Güte entspricht einem minimalen Fehler.

  5. 5.

    Shiny ist ein Framework und Softwaretool für R vom Unternehmen RStudio.

  6. 6.

    Die Kartenvisualisierung wurden von Björn Zurmaar konzipiert und implementiert.

  7. 7.

    Histogramme stellen durch die Balken die Häufigkeiten (absolute bzw. relative) dar.

  8. 8.

    Promovierter Arzt, Psychologe und Gesundheitsökonom. Mit seiner Genehmigung übernehmen wir Teile eines von ihm verfassten Textes und der Modelle mit ZA und ANG.

  9. 9.

    Das Programm wurde von Alexander Behme und Wolfgang Lambertz konstruiert.

  10. 10.

    Die Idee für die Ausgabe wurde inspiriert durch Arbeiten an der Universität Regensburg: http://rfhs8012.fh-regensburg.de/~saj39122/begrolu/nn1.html. (Anm. Leider ist diese Seite aktuell (2023) nicht mehr abrufbar.)

  11. 11.

    Das Programm wurde von Louisa Navratiel und Maik Buczek entwickelt und implementiert.

  12. 12.

    Die Koppelung des ZA mit der Kohonen-Karte wurde von Alexander Behme und Maik Buczek realisiert.

  13. 13.

    Das System wurde implementiert von Rouven Malecki.

  14. 14.

    Kenner gesellschaftstheoretischer Ansätze, die sich mit der Logik historischer Prozesse beschäftigen, werden hier vielleicht Inspirationen von den Theorien von Karl Marx und Jürgen Habermas entdecken, aber das nur nebenbei.

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Klüver, C., Klüver, J., Schmidt, J. (2024). Hybridisierungen der Basismodelle. In: Modellierung komplexer Prozesse durch naturanaloge Verfahren. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-43408-3_7

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