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Eine computersimulierte Theorie des Handelns und der Interaktion ...

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Fangquote festgesetzt, die um 12% <strong>des</strong> Fischbestands über <strong>der</strong> durch das ökologisch<br />

<strong>und</strong> sozial optimierende Schema definierten Quote liegt. Auch bei diesem Handlungsschema<br />

besteht die gleiche Abhängigkeit vom subjektiven Wissen über die ökologischen<br />

Bedingungen wie bei dem Schema <strong>der</strong> ökologischen <strong>und</strong> sozialen Optimierung.<br />

Die Handlungsschemata <strong>der</strong> sozialen Überfor<strong>der</strong>ung <strong>und</strong> <strong>der</strong> ökologischen <strong>und</strong> sozialen Überfor<strong>der</strong>ung<br />

führen dann zur Ressourcenkatastrophe <strong>und</strong> einem für alle niedrigen Ertrag, wenn<br />

sie von allen Beteiligten angewendet werden. In ungünstigen, d.h. sozial o<strong>der</strong> ökologisch überfor<strong>der</strong>nden<br />

Gruppen führt allerdings auch das Handlungsschema <strong>der</strong> sozialen Anpassung zu<br />

einer Katastrophe.<br />

5.2.2 Das ökologische Wissen<br />

Im Verlauf <strong>des</strong> Umgangs mit <strong>der</strong> Ressource werden im Modell die anfallenden Daten über <strong>der</strong>en<br />

Entwicklung über die Zeit aufgenommen <strong>und</strong> in einer aggregierten Form, d.h. im gedächtnispsychologischen<br />

Sinne ökonomisch gespeichert. Ziel ist es, eine Abschätzung <strong>der</strong><br />

zukünftigen Ressourcenentwicklung leisten zu können. Für das Fischereikonfliktspiel heißt<br />

das, dass<br />

1. bei Kenntnis <strong>des</strong> Fischbestands am Anfang einer Saison die optimale Gesamtfangquote <strong>und</strong><br />

2. bei Kenntnis <strong>des</strong> Fischbestands am Ende einer Saison <strong>der</strong> Bestand nach <strong>der</strong> Schonzeit<br />

geschätzt werden können sollen. Im kis-Modell werden sowohl ein sehr akkurates ökologisches<br />

Wissen (ein sehr effizienter Wissenserwerb; gutes ökologisches Wissen) sowie ein<br />

drastisch ungenaues ökologisches Wissen ohne Wissenserwerb (schlechtes ökologisches<br />

Wissen) modelliert.<br />

Für das gute ökologische Wissen wird eine einfache Approximation <strong>der</strong> Ressourcenvermehrungskurve<br />

angenommen. Dazu werden drei Punkte <strong>der</strong> Kurve gespeichert <strong>und</strong> sukzessiv<br />

nachgeführt: Der Punkt <strong>der</strong> bisher höchsten Vermehrung (das subjektive ‘Ressourcenoptimum’<br />

o<strong>der</strong> ‘maximum sustainable yield’; Sissenwine, 1978), <strong>der</strong> letzte beobachtete Vermehrungswert<br />

unterhalb <strong>des</strong> Optimums sowie <strong>der</strong> letzte beobachtete Vermehrungswert oberhalb <strong>des</strong> Optimums.<br />

So können mit einem Minimum an Berechnungs- <strong>und</strong> Speicheraufwand typische<br />

Merkmale <strong>der</strong> dem Fischereikonfliktspiel zugr<strong>und</strong>eliegenden <strong>und</strong> auf biologischen Annahmen<br />

beruhenden Ressourcenvermehrungskurve (Spada & Opwis, 1985b) erkannt <strong>und</strong> abgebildet<br />

werden. Die für das Spiel notwendigen Schätzungen werden mit Hilfe <strong>des</strong> Spielwissens aus<br />

den gespeicherten Werten abgeleitet. Sie sind weitgehend konsistent mit den bei einer individuellen<br />

Auswertung <strong>des</strong> ökologischen Wissens gef<strong>und</strong>enen Werten von 48 Versuchspersonen,<br />

sofern ihnen Daten aus dem Bereich <strong>des</strong> Ressourcenoptimums vorlagen (d.h. in <strong>der</strong> ersten<br />

Spielhälfte in unseren experimentellen Untersuchungen).<br />

Das schlechte ökologische Wissen simuliert in drastischer Weise, dass ohne Speicherung<br />

<strong>und</strong> Nachführung beobachteter Optima von einer konstanten Ressourcenvermehrung von Saison<br />

zu Saison ausgegangen wird. Die Wachstumsfunktion ist in diesem Fall im Modell mit einer<br />

Steigung von 1.45 festgesetzt. Dies ist im optimalen Vermehrungsbereich <strong>der</strong> simulierten<br />

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