Studie bringt Angst vor Konflikten mit Bevölkerungsveränderungen im neolithischen Europa in Zusammenhang

Seit dem Ende der letzten Eiszeit ist das Bevölkerungswachstum alles andere als gleichmäßig verlaufen. Es gab Phasen schnellen Wachstums, denen dann ein starker Rückgang folgte. Die Gründe für diese Schwankungen sind noch immer nur teilweise bekannt.

Frühere Forschungen der CSH-Wissenschaftler Peter Turchin, Daniel Kondor und eines internationalen Teams von Mitarbeitern haben gezeigt, dass soziale Konflikte diese Muster maßgeblich beeinflusst haben könnten – und nicht etwa Umweltfaktoren oder zusätzlich dazu. Nun fügen sie dem Puzzle ein weiteres Teil hinzu.

Kriege und Konflikte fordern nicht nur direkte Opfer, sondern schaffen auch eine Atmosphäre der Not und Angst. Diese Angst, die sich darauf auswirkte, wo und wie sich Menschen niederließen, könnte die Entwicklung der Bevölkerung in Europa erheblich beeinflusst haben, wie eine Studie zeigt. veröffentlicht im Zeitschrift der Royal Society Schnittstelle.

Flucht und Überbevölkerung

„Weltweit haben Wissenschaftler die Existenz und Rolle von Konflikten in der Urgeschichte umfassend untersucht und diskutiert. Ihre Auswirkungen, etwa auf die Bevölkerungszahlen, abzuschätzen, ist jedoch nach wie vor schwierig“, erklärt Daniel Kondor vom CSH. „Mögliche indirekte Auswirkungen, etwa Menschen, die aus Angst ihre Heimat verlassen oder bestimmte Gebiete meiden, machen dies noch komplizierter.“

Diese indirekten Auswirkungen von Konflikten könnten den Ergebnissen der Studie zufolge in nichtstaatlichen Gesellschaften, wie etwa im neolithischen Europa (ca. 7000 v. Chr. bis 3000 v. Chr.), erhebliche, langfristige Bevölkerungsschwankungen verursacht haben.

„Unser Modell zeigt, dass die Angst vor Konflikten zu einem Bevölkerungsrückgang in potenziell gefährlichen Gebieten führte. Infolgedessen konzentrierten sich die Menschen an sichereren Orten, beispielsweise auf Berggipfeln, wo Überbevölkerung zu höherer Sterblichkeit und geringerer Fruchtbarkeit führen könnte“, erklärt Kondor.

Stimmt mit archäologischen Funden überein

Die anhaltende Bedrohung würde die Besiedlung eines Großteils des verbleibenden Landes verhindern. Co-Autor Detlef Gronenborn vom Leibniz-Zentrum für Archäologie (LEIZA) in Mainz sagt: „Die Ergebnisse der Simulationsstudien stimmen gut mit empirischen Beweisen aus archäologischen Feldarbeiten überein, wie zum Beispiel der spätneolithischen Stätte Kapellenberg bei Frankfurt, die auf etwa 3700 v. Chr. datiert wird.“

„Wie dort haben wir viele Beispiele für eine zeitweise Aufgabe offener landwirtschaftlicher Flächen, verbunden mit einem Rückzug von Gruppen an gut zu verteidigende Orte und erheblichen Investitionen in groß angelegte Verteidigungssysteme wie Wälle, Palisaden und Gräben.“

„Diese Konzentration von Menschen an bestimmten, oft gut verteidigten Orten könnte zu zunehmenden Wohlstandsunterschieden und politischen Strukturen geführt haben, die diese Unterschiede rechtfertigten“, ergänzt Peter Turchin vom CSH. „Indirekte Auswirkungen von Konflikten könnten also auch bei der Entstehung größerer politischer Einheiten und der Entstehung früher Staaten eine entscheidende Rolle gespielt haben.“

Komplexitätswissenschaft trifft Archäologie

Um die Bevölkerungsdynamik im neolithischen Europa zu simulieren, entwickelten die Forscher ein Computermodell. Um das Modell zu testen, nutzten sie eine Datenbank archäologischer Stätten und analysierten die Anzahl der Radiokarbon-Altersmessungen von verschiedenen Orten und Zeiträumen unter der Annahme, dass diese das Ausmaß menschlicher Aktivitäten und damit letztlich die Bevölkerungszahlen widerspiegeln.

„Dadurch können wir die typischen Amplituden und Zeiträume des Bevölkerungswachstums und -rückgangs in ganz Europa untersuchen“, erklärt Kondor. „Unser Ziel war, dass unsere Simulation diese Muster widerspiegelt.“

In Zukunft könnte das Modell dabei helfen, archäologische Funde zu interpretieren, etwa Anzeichen von Überbevölkerung oder Landnutzungsmuster, die wiederum den notwendigen Kontext und die Daten für weitere Verfeinerungen der Modellierung liefern können. Dies ist ein typisches Beispiel für die interdisziplinäre Zusammenarbeit, die CSH fördern möchte.

„Mit Methoden der Komplexitätsforschung entwickeln wir mathematische Modelle, um den Aufstieg und Fall komplexer Gesellschaften zu analysieren und gemeinsame Faktoren zu identifizieren“, erklärt Turchin. Dazu müssen wir riesige Mengen historischer Daten sammeln, die in speziellen Datenbanken wie der Seshat Global History Databank verwaltet werden.

„Um ein möglichst vollständiges Bild zu erhalten, ist die direkte Zusammenarbeit mit Archäologen immens wichtig. Diese Studie ist ein großartiges Beispiel für das Potenzial, das eine solche interdisziplinäre Zusammenarbeit haben kann“, betont Kondor.