Indikatorenauswahl und Gewichtung als Human-GAN Modell
[Fortsetzung der Diskussion von Kapitel 8]
Die Modellierung sozialer und globaler Entropie, wie sie vom Autor vorgeschlagen wird, bietet vielversprechende Ansätze zur Quantifizierung komplexer Nachhaltigkeitsherausforderungen. Allerdings weist das Modell auch signifikante Limitationen auf. Dieser Aufsatz untersucht, wie das von Fon entworfene Human-GAN Modell dazu beitragen könnte, diese Einschränkungen zu überwinden und eine robustere Grundlage für die Entropie-basierte Nachhaltigkeitsforschung zu schaffen.
Limitationen des ursprünglichen Entropie-Modells
Fons ursprüngliches Modell zur Quantifizierung sozialer und globaler Entropie weist mehrere Schwachstellen auf:
a) Subjektivität bei Indikatorenauswahl und Gewichtung
b) Verlust von Detailinformationen durch Aggregation
c) Herausforderungen bei der Datenerfassung und -qualität
d) Fragliche Übertragbarkeit des physikalischen Entropiekonzepts
Das Human-GAN Modell als Lösungsansatz
Der Autor schlägt ein Human-GAN (Generative Adversarial Network) Modell vor, das eine Koevolution zwischen Mensch und KI zur Verfeinerung des Entropie-Konzepts ermöglicht. Dieses Modell umfasst:
- Eine Expertenkommission als „Generator“
- Eine Schwarm-Rating-Agentur als „Diskriminator“
- Bürgerräte als Kuratoren
Überwindung der Subjektivität durch partizipative Prozesse
Das Human-GAN Modell adressiert die Subjektivität bei der Indikatorenauswahl und Gewichtung durch:
- Iterative Feedbackschleifen zwischen Experten und Öffentlichkeit
- Integration verschiedener Perspektiven durch Bürgerräte
- Dynamische Anpassung der Indikatoren basierend auf Schwarm-Feedback
Diese Herangehensweise steht im Einklang mit Konzepten der partizipativen Modellierung (Voinov et al., 2016) und kann zu einer breiteren Akzeptanz und Validität des Modells führen.
Erhaltung von Detailinformationen durch mehrstufige Aggregation
Um dem Verlust von Detailinformationen entgegenzuwirken, könnte das Human-GAN Modell:
- Mehrere Aggregationsebenen einführen
- Kontextspezifische Subindizes entwickeln
- Interaktive Visualisierungen zur Exploration verschiedener Detailebenen bereitstellen
Diese Ansätze können es ermöglichen, sowohl übergreifende Trends als auch spezifische Aspekte der sozialen Entropie zu erfassen (Liu et al., 2019).
Verbesserung der Datenerfassung durch Citizen Science
Die Integration von Citizen Science-Ansätzen in das Human-GAN Modell könnte die Datenerfassung und -qualität verbessern durch:
- Crowdsourcing von lokalen Daten
- Validierung offizieller Daten durch Bürger
- Entwicklung von Bürger-Sensornetzwerken
Solche Ansätze haben sich in anderen Bereichen der Umweltforschung als wertvoll erwiesen (Bonney et al., 2014) und könnten die Datenbasis für das Entropie-Modell signifikant erweitern.
Weiterentwicklung des Entropiekonzepts
Um die Übertragbarkeit des Entropiekonzepts zu verbessern, schlägt dieser Aufsatz vor:
- Integration informationstheoretischer Entropiekonzepte (Shannon, 1948)
- Entwicklung hybrider Entropiemodelle, die physikalische und informationelle Aspekte verbinden
- Nutzung des Human-GAN zur iterativen Verfeinerung des Entropiekonzepts
Diese Weiterentwicklung könnte zu einem umfassenderen Verständnis sozialer und globaler Entropie führen, das sowohl physische Ressourcenflüsse als auch informationelle Aspekte sozialer Systeme berücksichtigt.
Referenzen
Bonney, R., Shirk, J. L., Phillips, T. B., Wiggins, A., Ballard, H. L., Miller-Rushing, A. J., & Parrish, J. K. (2014). Next steps for citizen science. Science, 343(6178), 1436-1437.
Fon, U. (2024). Künstliche Superintelligenzen und göttliche Vorstellungswelten. In „Von der Kunst der Imagination zur Vision künstlicher Superintelligenz“. [Unveröffentlichtes Manuskript].
Liu, H. Y., Kobernus, M., Broday, D., & Bartonova, A. (2014). A conceptual approach to a citizens‘ observatory–supporting community-based environmental governance. Environmental Health, 13(1), 107.
Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. The Bell system technical journal, 27(3), 379-423.
Voinov, A., Kolagani, N., McCall, M. K., Glynn, P. D., Kragt, M. E., Ostermann, F. O., … & Ramu, P. (2016). Modelling with stakeholders–next generation. Environmental Modelling & Software, 77, 196-220.