Informationsverarbeitung im Zusammenhang mit der Entstehung von Hierarchien in menschlichen Gesellschaften

Unter Verwendung von Fallstudien und ethnografischen Beispielen haben Anthropologen seit einiger Zeit vorgeschlagen, dass die Entstehung hierarchischer Strukturen in menschlichen Gesellschaften teilweise ein Produkt des Versuchs war, kognitive Grenzen in der Anzahl von Menschen zu überwinden, mit denen eine Person gleichzeitig umgehen kann, ohne auf Herausforderungen der Informationsverarbeitung zu stoßen . Der Aufbau eines riesigen neuen Datensatzes, der über diese Fallstudien hinausgeht und versucht, Variablen zu verfolgen, die alle Gesellschaften in der gesamten Menschheitsgeschichte und Vorgeschichte beschreiben, ermöglicht es nun, Sozialtheorien an einer viel größeren Anzahl von Beispielen zu testen.

Ein Artikel, der die Verwendung dieses Datensatzes beschreibt, um die Ideen einer wegweisenden Figur in der Anthropologie der Entstehung sozialer Komplexität, Gregory Johnson, zu testen, erschien in der Zeitschrift für Social Computing am 10. Februar.

In den letzten Jahrzehnten haben Anthropologen, Archäologen und Historiker damit begonnen, die Beziehung zwischen Demographie, Informationsverarbeitung und den Organisationsstrukturen von Gesellschaften zu erforschen. Ein besonders einflussreicher Forscher des letzten Vierteljahrhunderts, Gregory Johnson, ein Archäologe, der sich auf die Entwicklung komplexer Gesellschaften im Nahen Osten spezialisiert hat, schlug vor, dass ein Prinzip der Kosten-Nutzen-Optimierung erklären könnte, warum so viele kleine soziale Strukturen entstanden sind ähnliche Formen.

Im Kern dieser Erklärung stand das Konzept, dass es eine kognitive Grenze für die Anzahl aktiver Interaktionen gibt, die eine Person mit anderen haben kann – mit anderen Worten, eine Person kann nur mit so vielen anderen Menschen gleichzeitig umgehen, bevor sie verwirrt wird. Sozialpsychologen, die sich mit Gruppendynamik befassen, haben herausgefunden, dass für Gruppen, denen eine beliebige Aufgabe zugewiesen wurde, fünf Personen von den Teilnehmern durchweg als ungefähr die richtige Zahl angegeben werden.

Über diese Zahl hinaus sind individuelle Interaktionen zwischen den Mitgliedern schwer aufrechtzuerhalten, und daher müssen sich die Gruppen entweder neu organisieren oder aufteilen (Spaltung). In Bezug auf soziale Strukturen muss eine solche Reorganisation oder Spaltung stattfinden, um die Gesamtzahl der Informationskanäle, die Individuen verbinden, innerhalb solcher kognitiven Grenzen zu halten und Kommunikationsstress (auch als „skalarer Stress“ bezeichnet) zu vermeiden.

Johnsons Betrachtung von Fallstudien aus dem Nahen Osten und darüber hinaus spiegelte die Ergebnisse von Sozialpsychologen wider und deutete an, dass eine Schwelle bei Gruppengrößen von etwa sechs Personen existiert, wo die Reorganisation zuerst auftritt. Diese Reorganisation nimmt die Form einer Art hierarchischer Organisation an, um die skalare Belastung der Gruppenleistung bei der Entscheidungsfindung zu überwinden, wenn sie an Größe zunimmt.

Gleichzeitig könnte es räumliche oder technologische Techniken geben, die funktionieren könnten, um die kognitive Herausforderung zu mildern. Beispielsweise könnten infrastrukturelle Entwicklungen wie Straßen, Postsysteme oder Kuriere die Kommunikationseffizienz erhöhen und dadurch skalare Belastungen reduzieren. Ebenso könnten technische Verbesserungen in der Datenverarbeitung wie die Entwicklung von Schreib- und Abrechnungssystemen Verluste in der Kommunikationseffizienz ausgleichen.

Johnsons Arbeit und die anderer Archäologen und Anthropologen, die die Beziehung zwischen der Größe der Gesellschaft, den Fähigkeiten zur Informationsverarbeitung und hierarchischen Strukturen untersuchten, wurden jedoch alle aus einigen wenigen ethnografischen Beispielen mit einem begrenzten Satz von Bevölkerungsdaten und den entsprechenden Arten von Organisationsformen gezogen .

Aber im Jahr 2011 gründete eine weltweite Gruppe von Wissenschaftlern das Seshat-Datenbankprojekt, das systematisch Daten mit etwa 1.500 Variablen gesammelt hat, um Gesellschaften im Laufe der Geschichte und Vorgeschichte, von Dörfern bis hin zu Imperien, und wie sie sich im Laufe der Zeit in 100-Jahres-Intervallen verändern, zu beschreiben .

„Ich wollte sehen, ob wir Johnsons Behauptungen über die Entstehung von Hierarchien und die Informationsverarbeitung an diesem viel größeren Datensatz testen können“, sagte Laura Ellyson, die Autorin des Papiers und Archäologin an der Washington State University, „und sehen, welche Arten von Entwicklungen dies hatte größten Einfluss auf die Hierarchieentwicklung für kleine, mittlere und große Gesellschaften.“

Durch die Anwendung einer multiplen linearen Regressionsanalyse auf diesen viel größeren Seshet-Datensatz fand sie heraus, dass Johnsons Vorschlag – dass die Entwicklung der Hierarchie von Variablen wie Bevölkerung und Gebietsgröße beeinflusst wird – zumindest für kleine Gesellschaften zutrifft. Aber Prof. Ellyson stellte fest, dass eine solche Hierarchieentwicklung auch davon beeinflusst wird, wie entwickelt das Regierungssystem einer Gesellschaft ist, wie etwa das Vorhandensein von öffentlichen Gebäuden, Gerichten, professionellen oder bezahlten Beamten und Soldaten.

Für mittelgroße Gesellschaften werden auch einige von Johnsons Ideen unterstützt, da die hierarchische Entwicklung in diesen Gruppen von ihrer Bevölkerungsgröße und ihrer Entwicklung geschriebener Texte abhängt.

Aber für große Gesellschaften legen die Daten nahe, dass eher die Größe ihrer Kapitalbevölkerung und ihres Gesamtterritoriums als die Gesamtbevölkerungsgröße den größten Einfluss auf hierarchische Entwicklungen haben, zusammen mit der Weiterentwicklung ihrer Regierungen und Infrastruktur.

Prof. Ellyson will nun Johnsons Ideen über die Spaltung und sogar den Zusammenbruch von Gesellschaften testen und wie dies mit der Informationsverarbeitung zusammenhängt. Johnson hatte diese Fragen untersucht, indem er die gemeldete Anzahl von Entscheidungseinheiten innerhalb jeder Ebene einer Hierarchie und der Gesamtbevölkerung sowie Daten zur Häufigkeit von Streitigkeiten innerhalb einer Gesellschaft verwendet hatte.

Die Seshet-Datenbank enthält noch nicht diesen Detaillierungsgrad in Bezug auf die Anzahl der Beamten auf jeder hierarchischen Ebene oder eine Proxy-Maßnahme für Streitigkeiten wie Gerichtsverfahren oder Kriegsführungsdaten. Das Projekt hat jedoch Pläne, diese Arten von Variablen in Zukunft zu codieren.