Selbstorganisation M11b.pdf

Der so simulierte Diffusionsprozess ist zwar einleuchtend, stellt aber eine starke Abstraktion
der tatsächlichen Prozesse dar. So geht er davon aus, dass die Proportion von Anwendern
zu Nicht-Anwendern in allen individuellen (persönlichen) Netzwerken gleich ist
und von diesen in einer statischen Weise beeinflusst wird 287 : Nur durch die heterogenen
Schwellenwerte gibt es unterschiedliche Adoptionszeitpunkte.
In der Realität jedoch, die aus einem Netzwerk von differenzierten sozialen Systemen besteht,
verändern sich die Anwender-Nichtanwender-Anteile im individuellen Netzwerk; das
soziale Netzwerk strukturiert dabei den Beeinflussungsfluss und diktiert die Proportionen
von Anwendern zu Nicht-Anwendern 288 . Um dieses zu antizipieren, kann eine neue Beschreibungsebene
eingeführt werden, die des Ausgesetzt-Seins, welche die Stärke der
Impulse auf den einzelnen misst. Diese verändern sich mit der Zeit, in der mehr und mehr
Individuen adoptieren {vertikale Variation), je nach ihrer Stellung im sozialen Netzwerk
(horizontale Variation). Schwellenwerte beschreiben dann den Ausgesetzt-Seins-Level,
der notwendig ist, ein Individuum zu überzeugen, auch zu adoptieren 289 . Insofern spielen
also zwei Dinge eine Rolle: Menschen mit niedrigen Schwellenwerten sind noch immer
diejenigen, die früher adoptieren, aber Menschen die einer Neuerung in hohem Maße
ausgesetzt sind, haben eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass ihr individueller Schwellenwert
287
'Das heißt man geht davon aus, dass sich die Beeinflussung durch das persönliche Netzwerk in der Zeit nicht verändert (i.S., dass es keine
Veränderungen des Verhältnisses von Anwendern zu Nichtanwendem im persönlichen Netzwerk gibt.) ,und nur der 'durchschnittliche' Gesamteinfluss
das Adoptionsverhalten bestimmt. Somit adoptieren unabhängig vom persönlichen Netzwerk Individuen mit niedrigen
Schwellenwerten früh, solche mit hohen Schwellenwerten spät; Vgl. Valente (1991, S.39)
288
Diese Abhängigkeit des Verhaltens des Einzelnen von seiner direkten persönlichen und nicht seiner gesamten Umgebung wird auch in
Schellings Seggregationsmodellen reflektiert. Sein einfachstes Modell geht von einer 70 Häuser langen Straßenzeile aus, die von zwei,
durch bestimmte Merkmale klar voneinander zu trennenden Gruppen (Rasse, Einkommen) aus, die durch Sterne und Punkte repräsentiert
werden. Beide Gruppen sind gleich groß (je 35 Sterne und Punkte). Diese sind anfangs zufällig auf die Häuser verteilt:
O 00 0 0 00 0 0 0 0 00 00 0 0 000 0 0 0 0 00
O+OOO++O+OO++OO+++O++0++OO+++00+ + 00+ + 0+0+00+++O++OOO00+++OOO+OO++O+O++O
Wenn nun die Nachbarschaft jedes Einzelnen durch die vier linksseitigen und die vier rechtsseitigen Bewohner definiert wird, und man annimmt,
dass jeder zumindest die Hälfte dieser Nachbarn als von derselben Art wie er selber wünscht (also auf die inklusive ihm selber bezogenen
Häuser eine Mehrheit seiner 'Art' ) , so werden alle für die dieses Minimalverhältnis nicht zutrifft unzufrieden sein und wechseln
wollen. Die Unzufriedenen sind hier durch Punkte gekennzeichnet. Die nun stattfindenden Wechsel folgen einer einfachen Regel: Die Unzufriedenen
bewegen sich zum nächsten Punkt, der ihrer Minimalforderung nach einer absoluten Mehrheit in der Nachbarschaft gerecht
wird (Hier wird abstrahierend angenommen, dass sie sich inclusive ihres Hauses zwischen zwei andere Bewohner setzen können, und diese
dann auseinanderrücken, was anschaulich eher der Vorstellung einer Reihe von Wohnwagen, statt einer Häuserzeile entspricht). Während
dieser sequentiellen Bewegung der Unzufriedenen passieren zwei Dinge: Einige die zufrieden waren werden unzufrieden, da Nachbarn
gleicher Art aus ihrer Nachbarschaft wegziehen, aber ebenso werden einige, die unzufrieden waren, nun durch den Zuzug gleichartiger
Nachbarn zufrieden. Nach dem ersten Ablauf ergibt sich folgendes Bild:
00000000++++0+++++++++0000++000+0+0+++0+++++++++0000000000000000+ +++++
Die nun Unzufriedenen folgen der gleichen Regel, wodurch ein Gleichgewichtszustand (keiner will mehr wechseln) eneicht wird; die resultierende
Konfiguration hat folgende Form:
00000000++++++++++++++ + 0000000000++++++++++++ +++0000000000000000++++++
(8) (15) (10) (15) (16) (6)
Das Resultat sind Cluster, deren durchschnittliche Größe 12 Mitglieder beinhaltet. Erstaunlicherweise resultiert aus einer 'seeking-ratio' von
fünf zu vier ein Verhältnis, welches größer als fünf zu eins ist. Diese selbstorganisatorischen Seggregationstendenzen sind bei verschiedensten
Anfangskonfigurationen zu beobachten. Dieses sehr vereinfachte 'Schwellenwert'-Modell wurde von Schelling verfeinert und so
konnten z.B. entstehende räumliche Verteilungsmuster in einem realistischeren 2-dimensionalen Modell simuliert werden. Die grundsätzliche
Aussage, nämlich dass über solche wechselseitigen 'Ansteckungseffekte' makroskopische Muster bzw. Ordnungen entstehen, die vom
einzelnen weder gewollt noch beabsichtigt waren, bleibt die gleiche. Außerdem wird auch in diesen Modellen das Verhalten des Einzelnen
nicht von einer Systemgröße abhängig gemacht, sondern er reagiert auf Veränderungen seiner in direkt betreffenden Umgebung, hier also
auf Veränderungen in der Nachbarschaft; Vgl. zu den hier angesprochenen Modellen Schelling (1978, S.147; 1971, S.149ff)
289
Zum Beispiel die Frage, ob man bei Rot über die Straße geht. Ob man sich dafür entscheidet, hängt sowohl von allgemeinen Kriterien ab
(man geht wenn alle, die Hälfte, oder auch wenn keiner geht) als auch von speziellen Kriterien (man geht, wenn alle, die Hälfte, oder
auch keiner der Freunde, Bekannten, Kegelbrüder, schönen Frauen geht). Wahrscheinlich ist man bei weitem stärker von letzteren beeinflusst;
Vgl. Valente ( 1991, S.40)
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