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Klimawandel und seine Folgen

Kapitel 2 › Einheit 2: Modell vs Szenario Aufgabe einblenden Aufgabe ausblenden

Modell vs Szenario

Was ist der Unterschied zwischen einem Modell, einem Szenario und einer Prognose?
Wo findest Du in Deinem Alltag Modelle, Szenarien und Prognosen?
Hier kannst Du jetzt zum ersten Mal das Logbuch benutzen. Poste also Deine Beispiele dort.

Modell vs Szenario

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(Was ist ein MOOC-Logbuch? Ich notiere einfach meine Gedanken zur gestellten Übung.)

Das Modell simuliert bestimmte Aspekte eines Problems. Dabei schränkt es sich auf die (vermutlich) wesentlichen Faktoren ein, um übersichtlicher und einfacher handhabbar zu werden.

Für diese Simulation bedarf es einiger Grundannahmen, die dem Modell vorgeschrieben werden.
Dies sind einerseits Annahmen, die als nahezu sicher gelten, wie etwa unsere Naturgesetze oder Messwerte aus der Vergangenheit, andererseits aber auch Annahmen über die Zukunft, die sich etwa aus politischen Entscheidungen ergeben.
Ein Szenario fasst solche unsicheren Annahmen zu einem Geschehen zusammen, dessen Auswirkung wir untersuchen wollen.

Um die Auswirkungen abschätzen zu können, "füttern" wir das Modell mit dem Szenario. Im Rahmen gewisser Unsicherheiten wird dann das Modell die daraus resultierende Zukunft bestimmen. Diese Vermutung über die weitere Entwicklung bezeichnen wir als Prognose.

Kurz: Das Modell ist unser Werkzeug, um auf Grundlage verschiedener Szenarien Prognosen zu erstellen.

(Natürlich gibt es auch Modelle, die ohne unsichere Annahmen auskommen, etwa Stadtpläne. Dann erübrigen sich auch die Prognosen.)

Und warum veranstalten wir den ganzen Zauber? Um zwischen verschiedenen Alternativen wählen zu können, und zwar nicht nur nach kurzfristigen, sondern auch nach langfristigen Gesichtspunkten.


Mein Beispiel aus dem Alltag bezieht sich auch auf die Küche, und zwar auf das Braten von Back-Camembert. (Sehr lecker auf Toast übrigens.)

Das Modell ist simpel: Stelle ich den Herd an und lege ich den Camembert in Pfanne, so wird er nach einiger Zeit außen knusprig und innen weich sein.
(Der genaue physikalische Prozess ist mir nicht bekannt, aber ich habe auch keinen Superrechner, mit dem ich ihn simulieren könnte, weswegen mich das wenig kümmert.)

Die unsicheren Faktoren in diesem Modell waren:
a) die einzustellende Temperatur des Herdes,
b) die Dauer des Bratens.

Es gab dazu drei Szenarien, die zur Auswahl standen:
1) Temperatur und Dauer nach der Bratanleitung wählen.
2) Temperatur eher niedrig und Dauer eher lang.
3) Temperatur eher hoch und Dauer eher kurz.

Die zugehörigen Prognosen lauteten:
1) Der Back-Camembert gerät perfekt. (Dabei vertrauen wir auf die Erfahrungswerte des Herstellers, der sicherlich verschiedene Szenarien an Modell-Camemberts getestet hat.)
2) Der Back-Camembert wird außen recht dunkel und ist innen noch nicht weich.
3) Der Back-Camembert wird schön weich und nicht ganz knusprig, aber wenigstens brennt er nicht an.

Das Ergebnis (wir hatten den Vorteil einer kurzen betrachteten Zeitspanne, womit wir den Vorgang auswerten können):
A) Die optimale Werte aus 1) waren nicht zur Hand, womit wir sie nicht nutzen konnten. (Okay, streng genommen waren sie zur Hand, aber wir haben sie in Überschätzung der eigenen Fähigkeiten nicht zur Hand genommen.)
B) Weder Szenario 2) noch Szenario 3) traten ein, da meine Freundin und ich (beide Vertreter andere Szenarien) dem Herd abwechselnd widersprüchliche Anweisungen bezüglich der Temperatur gaben.
C) Es stellte sich heraus, dass auch Szenario 1) nicht zum optimalen Ergebnis geführt hätte, denn mitten im Küchenexperiment änderten wir unsere Zielkriterien ab. Statt knusprig und weich sollte der Camembert einfach nur schnell genügend warm werden, denn wir hatten Hunger – weswegen wir nach ein paar Minuten die Temperatur voll aufdrehten.

Und schließlich mein Fazit:
Modell sind ausgezeichnet, um sich einen Überblick zu gestalten, doch der Mensch bleibt ein wunder Punkt. Er kann Erkenntnisse ignorieren, sich über das Ziel und die Methoden uneinig sein und mitten im Prozess seine Meinung ändern. Dies ist für die Wissenschaft sicherlich sehr frustrierend.

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