Die Methode der Kritischen Diskurs - hug-web.at

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Günter Ropohl
Auch bei der Risiko-Analyse verwendet man Varianten des Relevanzbaum-Verfahrens,
wobei wiederum die Bedingungs- und die Folgen-Analyse zu unterscheiden
sind. Das zentrale Ereignis – der „Spitzen“-Knoten des Baumes – ist jeweils das mit
einer bestimmten Eintrittswahrscheinlichkeit bezifferte Versagen eines Systems oder
Projekts. Die Bedingungs-Analyse ermittelt deduktiv die Gesamtwahrscheinlichkeit
des Versagens aus den Teilwahrscheinlichkeiten von Komponenten-Ausfällen unter
Berücksichtigung der Komponentenverknüpfung in der Baumstruktur (Fehlerbaum-
Analyse); auch kann man induktiv die Fortpflanzung von Komponentenstörungen innerhalb
des Systems studieren (Störfallablauf-Analyse). Die Folgen-Analyse untersucht
wiederum umgekehrt die von einem Versagen des Systems ausgelösten divergenten
Ketten von Schadwirkungen und beziffert diese nach Schadenshöhe und Folgewahrscheinlichkeit;
aus diesen Teilanalysen errechnet man schließlich das Gesamtrisiko.
Gegen die Aussagefähigkeit von Risiko-Analysen wird eingewandt, dass insbesondere
für neuartige oder nur vereinzelt eingesetzte Komponenten keine
verlässlichen Ausfallwahrscheinlichkeiten zu ermitteln sind, dass die Wahrscheinlichkeit
menschlichen Versagens in Mensch-Maschine-Systemen grundsätzlich nicht zu
beziffern ist und dass auch die Abschätzung von Folgewahrscheinlichkeiten für Schäden,
die noch nie aufgetreten sind, jeder Grundlage entbehrt.
3.5 Simulationsmethoden
Die Modell-Simulation umfasst eine Vielzahl mathematisierter Planspiele, die von
einfachen Optimierungsrechnungen über die anspruchsvolleren Modelle der sogenannten
Unternehmensforschung („operations research“) bis zu komplexen Systemanalysen
reichen, die nur noch mithilfe von Computern zu bearbeiten sind. Im Grundsatz
ist die Modell-Simulation ein Berechnungsexperiment, das mögliche Entwicklungen
in der Erfahrungswirklichkeit dadurch zu antizipieren versucht, dass es den
betreffenden Realitätsbereich mit einem mathematischen Modell abbildet und durch
die planmäßige Variation von Variablen und Parametern unterschiedliche Bedingungskonstellationen
fingiert, deren Resultate sich dann aus der Modellrechnung ergeben
und als mögliche Ereignisse der Realität interpretiert werden. Große öffentliche
Beachtung hat diese Methode bereits Anfang der siebziger Jahre gefunden, als mit
derartigen Computer-Modellen für das irdische Ökosystem die „Grenzen des Wachstums“
proklamiert wurden; Bild 6 zeigt die Struktur des damals verwendeten Modells
und erläutert unter den rund einhundert Parametern die kritischen Kennwerte, die untereinander
und mit zahlreichen anderen Größen in Beziehung stehen (Meadows u. a.
1972, bes. 88-91).
Fortgeschrittene Modelle der Computer-Simulation zeichnen sich durch eine Vielzahl
von Variablen, durch komplexe Modellstrukturen (Rückkopplungen, hierarchische
Stufungen, probabilistische Elemente) und durch Interaktionsmöglichkeiten des Benutzers
aus.