Neue Forschung bietet Einblicke in die Modellierung der Glaubensdynamik

Forscher, die die Dynamik von Glaubenssätzen untersuchen, verwenden häufig Analogien, um die komplexen kognitiv-sozialen Systeme zu verstehen und zu modellieren, die den Ursachen zugrunde liegen, warum wir die Dinge glauben, die wir tun, und wie sich diese Überzeugungen im Laufe der Zeit ändern können. Ideen können beispielsweise wie ein Virus übertragen werden und eine Bevölkerung „infizieren“, wenn sie sich von Person zu Person verbreiten. Wir könnten – wie Magnete – von anderen mit einer ähnlichen Weltanschauung angezogen werden. Die Überzeugungen einer Gesellschaft können sich langsam ändern, bevor sie einen Wendepunkt erreichen, der die Gesellschaft in eine neue Phase stürzt.

In ein neues Papier In Trends in den KognitionswissenschaftenSFI-Professorin Mirta Galesic und externer Professor Henrik Olsson, beide auch Fakultätsmitglieder am Complexity Science Hub, untersuchen die Vorteile – und potenziellen Fallstricke – mehrerer gängiger Analogien zur Modellierung von Glaubensdynamiken.

Besonders am SFI ist es durchaus üblich, dass Forscher in einem Bereich Analogien aus anderen Bereichen heranziehen. So haben Forscher beispielsweise Ideen aus der Physik genutzt, um wirtschaftliche Prozesse zu verstehen, und Werkzeuge aus der Ökologie, um die Arbeitsweise von Wissenschaftlern zu verstehen. Im letzten Jahrhundert wurden Computer als Analogien verwendet, um den menschlichen Geist zu verstehen, während heute – in umgekehrter Reihenfolge – der menschliche Geist genutzt wird, um die Funktionsweise großer Sprachmodelle zu verstehen.

„Alle Analogien können nützlich sein, aber sie funktionieren irgendwann nicht mehr. Der Trick besteht darin, zu erkennen, wann eine Analogie zu weit getrieben wurde“, sagt Galesic.

Eine der gängigsten Analogien für die Dynamik von Glaubenssätzen ist das Susceptible-Infected-Recovered (SIR)-Modell, ein in der Epidemiologie entwickeltes Instrument. Das SIR-Modell kann beschreiben, wie sich eine einzelne ansteckende Krankheit durch eine Bevölkerung bewegt, und die Analogie lässt sich auf komplexere Situationen ausweiten, etwa wenn das Festhalten an einem Glauben die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass eine Person einen anderen annimmt, so wie eine Grippe oder Erkältung die Wahrscheinlichkeit einer Person erhöhen kann, eine Lungenentzündung zu entwickeln.

Analogien können zwar „konzeptionell weiterhelfen“, indem sie Forschern helfen, Eigenschaften zu erkennen, die ihnen sonst entgangen wären, doch sie bringen auch „konzeptionellen Ballast“ mit sich, der zu ungenauen Schlussfolgerungen führen kann. Die Übernahme einer Analogie – und des dazugehörigen Modells – ohne die Mängel zu erkennen, kann zu einer schlechten Politik oder ineffektiven Maßnahmen führen.

Eine Einschränkung des SIR-Modells besteht darin, dass sich Überzeugungen ganz anders verbreiten können als Viren. Eine einfache Enthüllung führt nicht immer dazu, dass sich eine Idee durchsetzt. Bei Ideen kann die Wiederholung wirkungslos und sogar kontraproduktiv sein, wenn sie sich radikal von den bestehenden Überzeugungen einer Person unterscheiden. Und Ideen verbreiten sich leichter, wenn Menschen andere relevante Überzeugungen und Eigenschaften teilen.

Die Autoren untersuchen die Bedeutung und Bedeutung anderer Analogien für Glaubensdynamiken, darunter Ferromagnetismus, Schwellenwerte, Kräfte, Evolution, gewichtete additive Modelle und Bayesianisches Lernen. Jede Analogie zusammen mit den zugehörigen Modellen bietet unterschiedliche nützliche Konzepte und Methoden, doch keine ist für sich genommen ausreichend.

„Wir müssen uns ernsthaft mit Analogien auseinandersetzen – damit, was anwendbar ist, was nicht und was wir aus ihnen lernen können –, um Modelle zu konstruieren, die sich tatsächlich zur Vorhersage und Erklärung realer Glaubensdynamiken verwenden lassen“, sagt Olsson.

Besser als die Verwendung einer einfachen Analogie könnte es sein, Erkenntnisse aus mehreren Quellen zu gewinnen und sich dabei die jeweiligen Belastungen jeder einzelnen Quelle bewusst zu machen.

„Letztendlich zählt natürlich das Ergebnis, mit dessen Hilfe man die Naturphänomene erklären kann, die man erklären möchte“, sagt Olsson.

„Wir bieten einige Richtlinien für die Verwendung von Analogien zur Entwicklung von Modellen der Glaubensdynamik. Zunächst müssen sie abgebildet und dann in quantitative Modelle umgesetzt werden. Und was ebenso wichtig ist: Führen Sie empirische Tests und Vergleiche durch, um zu sehen, ob die von einer bestimmten Analogie inspirierten Modelle nützlich und realistisch sind“, sagt Galesic.