Schwärme, Emergenz und agentenbasierte Simulation

Am 11. März 2007 fand in der Messehalle in Köln ein außergewöhnliches Ereignis statt. Professor Jens Krause von der University of Leeds führte mit seinem Doktoranden und der Unterstützung von 300 Freiwilligen das weltweit bisher größte Experiment zum Thema Schwarmverhalten und Gruppendynamik bei Menschen durch. Hintergrund war die Frage, ob Verhaltensweisen, die bei Fischschwärmen auftreten, auch bei Menschen beobachtet werden können. Für die Teilnehmer galten die beiden folgenden einfachen Regeln:

  1. Stoße nicht mit deinen Nachbarn zusammen
  2. Halte den Abstand zu deinen Nachbarn möglichst gering

Während des Experimentes war die Kommunikation untereinander nicht gestattet. Das Ergebnis war erstaunlich: Die Menschenmenge bildete zwei Ringe, die sich gegenläufig zueinander bewegten. Damit war die Vermutung der Wissenschaftler bestätigt, denn genau dieses Verhalten hatten sie zuvor auch bei Fischschwärmen festgestellt.

Das beobachtete Ergebnis konnten die Wissenschaftler nicht vorhersehen, obwohl sie über die Rahmenbedingungen des Experimentes vollständig informiert waren. Sie kannten die genaue Teilnehmerzahl, die Positionierung der Teilnehmer und die Regeln, nach denen sie sich bewegen durften. Dennoch konnten sie nicht ahnen, welches Gesamtverhalten daraus resultieren wurde. Das entstandene System war komplex, das beobachtete Verhalten emergent. Emergenz bezeichnet “das Auftreten neuer, nicht voraussagbarer Qualitäten beim Zusammenwirken mehrerer Faktoren” [1]. Genau das war beim Kölner Schwarmexperiment der Fall. Emergenz ist eine der charakteristischen Eigenschaften komplexer Systeme. Eine weitere Eigenschaft ist Nichtlinearität, die ebenfalls bei Menschenmengen beobachtet werden kann: Eine geringe Anderung der Startbedingungen oder der Grundregeln kann in signifikant anderem Gesamtverhalten resultieren (natürlich werden hier Faktoren wie zum Beispiel der menschliche Wille oder ein geplanter Weg eines Individuums vernachlässigt und lediglich die reine Gruppendynamik betrachtet).

Komplexe Systeme sind häufig dann anzutreffen, wenn eine große Anzahl an realen oder abstrakten Elementen eine logische oder räumliche Gruppe bildet, deren Mitglieder sich gegenseitig beeinflussen. Dabei ist es unerheblich, um welche Art von Elementen es sich handelt. Neben Menschenmengen oder Tierschwärmen ist das Nervensystem genau so ein Beispiel, wie die molekularbiologischen Komponenten einer Zelle, der Verkehrsfluss oder das Wirtschaftssystem. Allen gemeinsam ist ihre Komplexität, die Vorhersagen schwierig, häufig sogar unmöglich macht. Ein typisches Beispiel eines komplexen Systems ist die räumliche Gruppendynamik, die durch Interaktion der einzelnen Gruppenteilnehmer entsteht und in komplexen Bewegungsmustern resultiert. Es ist hilfreich, den Begriff “Gruppe” zunächst näher zu spezifizieren. Der Berliner Sozialwissenschaftler Friedhelm Neidhardt vertrat folgende Definition [2]:

“Eine Gruppe ist ein soziales System, dessen Sinnzusammenhang unmittelbar durch diffuse Mitgliederbeziehungen sowie durch relative Dauerhaftigkeit bestimmt ist”

Der Mensch ist im Alltag permanent in Gruppen im Sinne sozialer Systeme involviert und damit der Gruppendynamik unterworfen. Ob in der Fußgängerzone, in der U-Bahn oder im Straßenverkehr: Immer wird sein Verhalten und seine Bewegung von den in seiner direkten Umgebung befindlichen Menschen und Objekten beeinflusst. Dank seiner Wahrnehmung ist er in der Lage, sich dieser bewusst zu werden und entsprechend reagieren zu können. Die Prinzipien der Gruppendynamik sind jedoch nicht nur dem Menschen inhärent. Auch Tiere folgen dieser Dynamik, die sich in faszinierendem Herden- und Schwarmverhalten äußert. Was grundlegende Verhaltensweisen wie Kollisionsvermeidung und Fluchtverhalten angeht, unterscheiden sich Menschenmengen, Vogelschwärme oder Tierherden nur unwesentlich. Aufgrund der herausragenden Bedeutung der Gruppendynamik für viele Prozesse in der Natur und ihrer Omnipräsenz im Alltag ist die rechnergestützte Nachbildung und Simulation eine wichtige Anforderung.

Das agentenbasierte Modellierungs- und Simulationsparadigma bietet hierfür eine ideale Grundlage. Die Simulation von Menschenmengen, Vogelschwärmen oder Tierherden mit Hilfe agentenbasierter Methoden findet in vielerlei Zusammenhang Verwendung. Ein wichtiges Anwendungsgebiet ist beispielsweise die Simulation von Menschenmengen auf öffentlichen Plätzen oder in Gebäuden. Mit Hilfe entsprechender Werkzeuge kann das Verhalten in Paniksituationen nachgebildet werden, woraus dann die korrekte Platzierung von Notausgängen und Evakuierungsmöglichkeiten (beispielsweise bei Veranstaltungen) abgeleitet werden kann. Entsprechende Analysen wären ohne die Verwendung rechnergestützter Verfahren nur mit erheblichem Aufwand möglich. Testszenarien, ähnlich dem zu Beginn dieses Posts erwähnten Schwarmexperiments, müssten durchgeführt und deren Ergebnisse sorgfältig mitprotokolliert werden, um bei anderer Gelegenheit gegebenenfalls wiederverwendet werden zu können. Mit Hilfe computerbasierter Simulation lassen sich derartige Simulationen beliebig oft mit wesentlich geringeren Kosten durchführen. Um andere Szenarien zu simulieren, müssen im Normalfall lediglich die Parameter der Simulation verändert werden, um das Verhalten der virtuellen Gruppenteilnehmer bestmöglich an die zu beobachtende Situation anzupassen.


[1] Die Zeit – Das Lexikon, Band 4: Dus – Flud. 1. Hamburg : Zeitverlag Gerd Bucerius, 2005. – ISBN 3–411–17564–8
[2] Neidhardt, F.: Innere Prozesse und Außenweltbedingungen sozialer Gruppen. In: Einfuhrung in die Gruppensoziologie ¨ (1999), S. 135–156