österreichische zeitschrift für ... - Universität Wien

Für diesen generellen Erklärungs-Sketch steht gleich eine Reihe an ’ komplexen
Modellierungsstrategien‘ offen, die von der ’ Populations-Dynamik‘ bis hin zu
Diffusions-Gleichungen oder nicht-linearen ’ Räuber-Beute-Modellen‘ reichen. 54
Heuristisch sollte es sich aber vor allem als fruchtbar erweisen, die Diffusionsgeschichte
des Neuen innerhalb von beliebigen Umgebungen – innerhalb
von Akteur-Netzwerken mit ihren eingebetteten Code-Systemen in der Ökonomie,
der Wissenschaften, der Politik oder anderer Bereiche – nach dem ’ Erklärungs-Muster‘
von ’ Mastergleichungen‘ aufzubauen, die eine hinreichend flexible
Modellierungs-Sprache‘ für unterschiedlichste Bereiche aufweisen. 55 Für
die ’ Schumpeter-Uhr‘ mit ihren Zuständen von Basis-Produkt-Innovationen,
Basis-Prozeß-Innovationen, für die in den Raum gestellte ’ Kuhn-Uhr‘ mit ihren
alten und neuen Paradigmata und für ähnlichgelagerte ’ Innovations-Uhren‘ läßt
sich das folgende Modellierungsschema aufbauen, das in vier Grundgleichungen
separiert werden kann. Die erste Gleichung ist eine Art von ’ Bilanzgleichung‘, in
der die Übertrittswahrscheinlichkeit p für den Wechsel zwischen verschiedenen
’ Zuständen‘ oder Populationen‘ im Zentrum steht: für die Wahrscheinlichkeit
’
des Wechsels eines Unternehmens von einem indifferenten Peripheriebereich
(PI) in ein innovatives Kernsegment (CE), für die Änderung einer Wissenschaftlergruppe
von einem alten Paradigma hin zu einem neuen, usw. Diese
Wahrscheinlichkeit hängt, abgesehen von einem generellen Mobilitätsterm‘
’
ν, im wesentlichen von zwei Faktorengruppen ab, nämlich von den Attrakti-
’
vitäten‘ a und den inhärenten Netzwerkbarrieren‘ f.
’ 56 Diese Barrieren können
nun ihrerseits nach mehreren Faktoren aufgesplittet‘ werden. Wichtig wird hier
’
vor allem, daß solche Barrieren oder Constraints je nach untersuchtem Bereich
54 Zu solchen Ansätzen vgl. überblicksweise Josef Hofbauer u. Karl Sigmund, Evolutionstheorie
und dynamische Systeme. Mathematische Aspekte der Selektion, Berlin 1984 sowie
Manfred Peschel u. Werner Mende, The Predator-Prey Model. Do We Live in a Volterra
World, Wien u. New York 1986.
55 Zu diesen Master-Gleichungen vgl. u. a. Hermann Haken, Synergetik. Eine Einführung,
Berlin u. a. 1982, ders., Advanced Synergetics. Instability Hierarchies of Self-Organizing Systems
and Devices, Berlin u. a. 1983; Wolfgang Weidlich u. Günter Haag, Concepts and
Models of a Quantitative Sociology. The Dynamics of Interacting Populations, Berlin u. a.
1983; dies., Hg., Interregional Migration. Dynamic Theory and Comparative Analysis, Berlin
u. a. 1988; Günter Haag, Dynamic Decision Theory. Applications to Urban and Regional
Topics, Dordrecht u. a. 1989; Karl H. Müller u. Günter Haag, Hg., Komplexe Modelle in den
Sozialwissenschaften, Sonderausgabe von WISDOM (1994).
56 Bezogen auf die bisher skizzierten Erklärungs-Sketches läßt sich formulieren: Der Wechsel
für ein Unternehmen hin zu einer neuen Produkt-Innovation (für eine Wissenschaftlergruppe
hin zu einem ’ neuen Paradigma‘) ist umso größer, je attraktiver diese Neuheit klassifiziert
werden kann und je weniger an ’ Constraints‘ oder Barrieren‘ für einen solchen Wechsel vorhanden
sind. Die Grundgleichung lautet dabei:
p α ij = ν α (t)f α ijexp [a α i ( −→ n ) − a α j ( −→ n )], i �= j (1.1)
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