Erforschen, wie sich gemeinschaftsbasierte soziale Normen entwickeln

Zusammenarbeit ist ein Leitprinzip des Alltags. Es ist so einfach, sich beim Autofahren an die Verkehrsregeln zu halten oder einem Fremden die Tür aufzuhalten; Zusammenarbeit ist ein grundlegender Aspekt menschlicher Gesellschaften und fasziniert Evolutionsbiologen seit langem. Doch wie kommt man zu einem Konsens darüber, ob und mit wem man kooperiert?

Eine neue Studie von Taylor Kessinger, einem Postdoktoranden am Fachbereich Biologie, wurde im veröffentlicht Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaften und liefert wertvolle Einblicke in gemeinschaftsbasierte soziale Normen durch die Entwicklung evolutionärer Spieltheorie und mathematischer Modelle, um die Dynamik der reputationsbasierten Zusammenarbeit in gruppenstrukturierten Populationen nachzuahmen.

„Darwin fragte bekanntlich: ‚Warum sollte jemand jemals altruistisch sein?‘ Und es stellt sich heraus, dass es auf diese Frage jede Menge Antworten gibt“, sagt Kessinger.

Während bisherige Theorien Obwohl vorgeschlagen wurde, die Zusammenarbeit zu erklären (z. B. die Auswahl von Verwandten, bei der Einzelpersonen eher dazu neigen, sich gegenüber ihren Verwandten prosozial zu verhalten), kooperieren Menschen in heutigen menschlichen Gesellschaften mit Mitgliedern viel größerer Gemeinschaften. Dies führt zu einer komplizierten Dynamik und Wechselwirkung zwischen Community-Mitgliedern, da die Zusammenarbeit mit oder die Vermeidung bestimmter Personen großen Einfluss auf den Ruf eines Menschen hat.

„Wir wollten die treibenden Faktoren hinter der Konvergenz sozialer Normen verstehen, insbesondere in einer heterogenen Gesellschaft, in der verschiedene Gruppen möglicherweise unterschiedliche Ansichten über den Ruf haben“, sagt der leitende Autor Joshua Plotkin, Walter H. und Leonore C. Annenberg-Professor für Naturwissenschaften Wissenschaften. „Diese Normen sind für die Erleichterung der Zusammenarbeit von entscheidender Bedeutung, und dennoch bleibt die Art und Weise, wie sie kollektiv akzeptiert und weiterentwickelt werden, weitgehend unerforscht.“

Kessinger, der Erstautor des Papiers und Mitglied der Plotkin Research Group, erklärt, dass traditionelle Modelle der Zusammenarbeit auf homogenen Gesellschaften und einem unkomplizierten Informationsfluss beruhten.

„Wir haben erkannt, dass dies kein genaues Abbild der Realität ist, da Gesellschaften vielfältig sind. Verschiedene Gruppen sind sich nicht nur über den Ruf uneinig, sondern auch darüber, welche Normen das Verhalten bestimmen sollten“, sagt Kessinger.

Um dieses Problem anzugehen, entwickelten die Forscher ein Modell, das mehrere nebeneinander existierende soziale Normen berücksichtigt, und untersuchten, wie diese Normen konkurrieren könnten, wenn Individuen voneinander lernen und Gruppenzugehörigkeiten wechseln, und ob dies zur Konvergenz einer gemeinsamen Norm führen wird. Eine der wichtigsten Erkenntnisse war der Erfolg einer bestimmten sozialen Norm namens „strenges Urteilen“. Diese Norm ordnet als Strafmittel Personen einen schlechten Ruf zu, die mit Personen mit schlechtem Ansehen zusammenarbeiten.

„Unter den von uns bewerteten Normen schnitt die strenge Beurteilung am besten ab“, sagt Kessinger. „Es war besonders effektiv in Situationen, in denen Einzelpersonen eine Vorliebe für die Interaktion innerhalb ihrer eigenen Gruppe zeigen. Diese Norm, die eine Art wachsame Vorsicht betont, scheint eine insgesamt bessere Zusammenarbeit zu ermöglichen.“

Allerdings stellte das Team auch fest, dass die Aufteilung von Reputationsinformationen in unabhängige Gruppen die Zusammenarbeit destabilisieren kann. „Es ist ein heikles Gleichgewicht“, erklärt Kessinger. „Je fragmentierter die Informationen über Reputationen sind, desto schwieriger ist es, Kooperationen zu etablieren. Wir haben aber auch beobachtet, dass soziale Interaktionen innerhalb der Gruppe diesem Effekt teilweise entgegenwirken können.“

Ihre Forschung zeichnet ein komplexes Bild der Zusammenarbeit. Während bestimmte Normen das Verhalten fördern, beeinflussen die sozialen Strukturen jeder Gemeinschaft maßgeblich deren Erfolg. Strenges Urteilen ist ein starker Vermittler der Zusammenarbeit; Allerdings funktioniert es in einer zersplitterten Gesellschaft nicht ohne die Möglichkeit für Einzelpersonen, Informationen zwischen Gruppen auszutauschen.

Durch die Aufdeckung der Faktoren, die die Entstehung gemeinsamer sozialer Normen beeinflussen, bietet die Studie wertvolle Erkenntnisse für verschiedene Bereiche, von der Soziologie über die Psychologie bis hin zur Ökonomie.

„Unsere Ergebnisse haben einige Auswirkungen darauf, wie die Zusammenarbeit in vielfältigen, multikulturellen Gesellschaften gefördert werden kann“, stellt Plotkin fest. „Ob auf gesellschaftlicher Ebene oder innerhalb kleinerer Gruppen wie Nachbarschaften oder Arbeitsplätzen, die Fähigkeit, sich auf eine gemeinsame Norm zu einigen, ist entscheidend.“

Die Forscher untersuchen auch mögliche Auswirkungen auf die Entwicklung sozialer Normen und die Anzahl unabhängiger Urteilsgruppen, die eine gut funktionierende Gesellschaft aufrechterhalten kann. „Die Erkenntnisse aus unserer Forschung eröffnen neue Wege, die Komplexität gesellschaftlicher Zusammenarbeit zu erforschen“, sagt Kessinger.

Mit Blick auf die Zukunft möchte das Team untersuchen, wie gut sich reale soziale Normen, die Menschen zur Verhaltensbeurteilung nutzen, auf die von ihnen entwickelten abstrakten theoretischen Normen abbilden lassen. Sie glauben, dass Forscher damit beurteilen können, inwieweit sich Einzelpersonen in einer Bevölkerung an bestimmte soziale Normen halten, und zwar im Hinblick auf demografische Faktoren wie Kultur oder Altersgruppen.

„Es gibt noch so viel mehr darüber zu entdecken, wie wir zusammenkommen, um uns auf Normen zu einigen und letztendlich wie wir zusammenarbeiten“, sagt Kessinger.

Mehr Informationen:
Taylor A. Kessinger et al., Entwicklung von Normen zur Beurteilung sozialen Verhaltens, Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaften (2023). DOI: 10.1073/pnas.2219480120

Zur Verfügung gestellt von der University of Pennsylvania

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