Agency, Complexity and Emergence (German)

Note: This is the German version of this entry. The original, English version can be found here: Agency, Complexity and Emergence. This entry was translated using DeepL and only adapted slightly. Any etymological discussions should be based on the English text.

Kurz und knapp: Dieser Eintrag diskutiert drei zentrale Elemente von Systemen, und wie wir sie methodisch untersuchen können.

Agency, Komplexität und Emergenz können als (optische) Linsen verstanden werden. Durch sie können wir sowohl Ergebnisse, die aus theoretischen Überlegungen stammen, als auch Informationen, auf die wir durch empirische Forschung zugreifen, sehen. Da solche Konzepte die beiden Bereiche der wissenschaftlichen Untersuchung - Theorie und Praxis - miteinander verbinden, nenne ich die drei Konzepte Agency, Komplexität und Emergenz "Grenzobjekte". Sie sind gute Beispiele für Ideen, die in der Wissenschaftsphilosophie am relevantesten sind. Darüber hinaus bestimmen sie in hohem Maße unser grundlegendes und normatives Weltbild sowie die Konsequenzen des Wissens, das wir aus der Welt gewinnen. Wenn ich z.B. die Weltsicht habe, dass es keinen freien Willen gibt, dann wird dies auch einen grundlegenden Einfluss darauf haben, wie ich Ergebnisse aus der empirischen Untersuchung der Handlungen von Menschen interpretiere. Viele würden zustimmen, dass Menschen das Potential haben, einen freien Willen zu haben, so wie alle Milch in Butter verwandelt werden kann. Es gibt andere Konzepte als "agency", "complexity" und "emergence", die es aus der Perspektive der Wissenschaftstheorie zu verfolgen lohnt, aber der Einfachheit und Priorität halber werden wir uns hier nur mit diesen drei Grenzobjekten befassen. Beginnen wir mit dem Versuch, die Vielfalt der Definitionen dieser Begriffe aufzuzeigen.

Agency

Die einfachste Definition von "Agency", die weithin als die methodisch relevanteste angesehen wird, ist "die Fähigkeit eines Individuums, vorsätzlich zu handeln, unter der Annahme eines kausalen Ergebnisses, das auf dieser Handlung beruht". Innerhalb der verschiedenen Diskurse und Disziplinen gibt es jedoch eine Vielzahl von Ansätzen, die breitere oder engere Definitionen von "Agency" in Betracht ziehen. Es gibt eine erste Meinungsverschiedenheit darüber, ob eine handlungsbeteiligte Person einen Geisteszustand haben sollte, der in der Lage ist, das Ergebnis der Handlung zu antizipieren, und in diesem Punkt sind sich so unterschiedliche Bereiche wie Neurowissenschaft und Philosophie bereits uneinig. Zum Beispiel sind Reflexe Instinkte, und es ist sehr schwierig, herauszufinden, ob solche Handlungen beabsichtigt sind und Annahmen über das Ergebnis enthalten. Daher schließen breitere Definitionen von Agency die handlungsbasierte Anpassung eine*r Agent*in an seine*ihre Umgebung ein, was auch einen Großteil des Tierreichs einschließt. Diese weit gefasste Definition des Handelns wird hier ignoriert, obwohl festgestellt werden sollte, dass die Handlungen einiger höherer Tiere auf Absicht und mentale Zustände hindeuten, die in der Lage sein könnten, vorauszusehen. Diese sind jedoch vom methodischen Standpunkt aus schwer zu untersuchen, obwohl von dieser Richtung in Zukunft viel erwartet werden kann.

Tiere reagieren auf ihre Umwelt, aber handeln sie mit einer Absicht? Quelle: pixabay

Handlungen von Akteur*innen müssen vorsätzlich sein, d.h. eine Handlung, die als Serendipität angesehen werden kann, ist nicht Teil von "Agency". Ebenso sind nicht vorhergesehene Folgen von Handlungen, die auf Kausalketten beruhen, ein Problem hinsichtlich Agency. Agency steht vor einer Herausforderung, wenn es darum geht, entweder Serendipität oder Murphys Gesetz anzuerkennen. Solche glücklichen oder unglücklichen Handlungen wurden von dem*der Agent*in nicht vorhergesehen und sind daher nicht wirklich in der Definition von Agency enthalten. Es gibt also ein metaphysisches Problem, wenn wir versuchen, den*die Agent*in, seine*ihre Handlungen und die Folgen der Handlungen zu unterscheiden. Man könnte behaupten, dass dieses Problem gelöst werden kann, wenn man sich allein auf die Folgen der Handlungen der Agent*innen konzentriert. Diese konsequentialistische Sichtweise ist jedoch zum Teil eine theoretische Überlegung, da diese Sichtweise zwar viele interessante Experimente hervorbringen kann, uns aber nicht wirklich hilft, das Problem der unbeabsichtigten Handlungen an sich zu lösen. Dennoch ist die Konzentration auf bloße Handlungen auch deshalb relevant, weil sie es erlaubt, sich von eine*r einzelne*n Akteur*in zu entfernen und sich stattdessen auf die Interaktionen innerhalb der Agency mehrerer Akteur*innen zu konzentrieren, was ein guter Anfang für das nächste Konzept ist.

Komplexität

Viele Phänomene in der Natur sind einfach und folgen einfachen Regeln. Viele andere Phänomene sind nicht einfach, sondern können stattdessen als "komplex" definiert werden. Um zwischen den beiden zu verhandeln, gibt es das Grundgesetz des Ockhamschen Rasiermessers (Occam's Razor), das definiert, dass alle Dinge so einfach wie möglich und so komplex wie nötig sind. Die komplexe Systemtheorie hat sich in den letzten Jahrzehnten stark entwickelt und Wellen in die gesamte empirische Wissenschaft und darüber hinaus geschlagen. Problematisch ist jedoch, dass es keine einheitliche und allgemein akzeptierte Definition von Komplexität gibt, was ziemlich ironisch ist. Es scheint, dass die Komplexität an sich schon komplex ist. Daher werde ich mich hier auf einige der wichtigsten Argumente und Merkmale konzentrieren, die aus methodologischer Sicht relevant sind. Zunächst einmal werde ich alle Überlegungen auf komplexe Systeme beschränken. Zu diesem Zweck definiere ich "Systeme" einfach als eine beliebige Anzahl von Individuen oder Elementen, die interagieren. Komplexe Systeme sind dann Systeme, die aus vielen Komponenten bestehen, die auf verschiedene Weisen miteinander interagieren können und die dadurch schwer zu modellieren sind. Spezifische Eigenschaften sind Nichtlinearität, Emergenz, Anpassung und Feedbackschleifen. Vom methodischen Standpunkt aus sollten wir in der Lage sein, diese Interaktionen zu beobachten, während wir vom philosophischen Standpunkt aus in der Lage sein sollten, sie zu reflektieren. Mehr Informationen zur Definition von Systemgrenzen finden Sie in diesem Artikel.

Systeme können recht groß werden, und ihre Interaktionen weisen mitunter komplexe Dynamiken auf. Quelle: pixabay

Solche Interaktionen können anpassungsfähig sein, was eine Schlüsseleigenschaft vieler Organismen und Systeme ist, aber wir sind möglicherweise nicht in der Lage, solche Anpassungen vorherzusehen. Durch Interaktionen können sich Netzwerke bilden, die zwar beobachtet, aber nicht antizipiert werden können. Interaktionen können Rückkopplungsmechanismen oder Aktionen hervorrufen, die Muster verstärken und das erzeugen, was viele als "komplexe Interaktionen" bezeichnen. Ich würde argumentieren, dass diese Interaktionen oft unvorhersehbar werden, weil sie unsere ursprünglichen Annahmen über die Dynamik, die in dem gegebenen System möglich ist, übersteigen. Die Komplexität einer solchen Dynamik wurzelt dann in unseren eigenen unvollkommenen Annahmen über eine solche Systemdynamik. Ein weiteres Phänomen in komplexen Systemen ist die Frage des nichtlinearen Verhaltens. Nichtlineares Verhalten sind, mechanisch gesprochen: Veränderungen, die stark und plötzlich zur gleichen Zeit und nicht allmählich und kontinuierlich auftreten. Nichtlineare Dynamiken in Systemen treten häufig auf, weil die Dynamik, die wir beobachten, durch einen anderen Faktor vermittelt wird. Dieser zusätzliche und unbekannte Faktor oder diese unbekannte Variable ist der ursprüngliche Auslöser, der im Zusammenspiel mit anderen Teilen des Systems zu einer nichtlinearen Systemdynamik führt. Das dritte Merkmal in komplexen Systemen hängt mit der spontanen Ordnung zusammen. Spontane Ordnung ist die plötzliche Entstehung von nicht-erwartbarer Struktur und Ordnung in vermeintlichem Chaos, zum Beispiel die Entstehung synchroner Klatschgeräusche in einem Publikum. Solche spontanen Ordnungen können oft nicht vorhergesehen werden und stellen daher ein Problem dar, wenn man die Agency von Systemen betrachtet. Ein Mangel an möglicher Antizipation von Feedbackschleifen und nichtlinearem Verhalten kann daher zu einer spontanen Ordnung führen, die unsere eigenen Unvollkommenheiten im Systemverständnis hervorhebt. Solche Systemzustände können als emergent bezeichnet werden.

Emergenz

Die Beatles waren mehr als die Summe ihrer Bandmitglieder. Quelle: pixabay

Wenn zwei oder mehr Entitäten zusammen eine Eigenschaft oder ein Verhalten aufweisen, die bzw. das nur aufgrund ihrer Einzelteile nicht antizipiert werden konnte, dann wird diese nicht antizipierte Eigenschaft als "emergent" bezeichnet. Ein gutes Beispiel für Emergenz sind für mich die Beatles. Die Beatles waren viel mehr als nur John, Paul, George und Ringo. Ein weiteres prominentes Beispiel ist Wasser, das Feuer löschen kann. Sauerstoff und Wasserstoff bewirken beim Feuer genau das Gegenteil, sie treiben es an. Diese beiden Beispiele zeigen eines der Schlüsselprobleme der Emergenz: Es ist recht einfach, Beispiele dafür zu finden, aber es ist sehr schwer, zugrundeliegende Gesetze oder auch nur Denkweisen zu finden, die zur Annäherung der Prinzipien der Emergenz verwendet werden können. Noch einmal: Emergenz ist - ebenso wie Komplexität - ein flüssiges, wenn nicht unbezähmbares Konzept an sich. Empirische Forscher sind fasziniert, wenn sie ihr begegnen, und doch kann sie in sich selbst nicht gelöst werden, denn das ist es, worum es bei der Emergenz geht. Während ich dies der Philosophie überlasse, könnte man argumentieren, dass manche Dinge nicht dazu bestimmt sind, vorhergesagt zu werden. Der Mensch erschließt heute immer mehr Strata der Wirklichkeit, was es uns ermöglicht hat, viele emergente Phänomene zu erfassen, wie z.B. die Quantenphysik, die organische Chemie, die Verhaltensbiologie und viele höhere Systemdynamiken. Alle auftauchenden Phänomene bauen auf der Vernetzung der Teile auf, die miteinander interagieren und so gemeinsam auftauchen. Ein weiteres relevantes Kriterium wird als Trugschluss der Teilung definiert - Teile eines Ganzen können ein anderes Verhalten zeigen als das Ganze. Dies hängt wiederum mit der Verflochtenheit zusammen, aber auch mit der Varianz, die innerhalb einer Population bestehen kann. Viele Phänomene der natürlichen Welt zeigen Muster der Emergenz, wie z.B. die Physik des Sandes. Chemische Reaktionen, biologische Wechselwirkungen und unser Wirtschaftssystem an sich sind alle emergent. Doch wenn wir sie nicht vorhersagen können, wie können wir uns ihnen empirisch nähern?

Methodologische Auswirkungen

Wenn wir diese drei Konzepte betrachten, sollten wir vom methodischen Standpunkt aus folglich fragen, welchen Einheiten die Agency fehlt, welche Systeme einfach sind und welche miteinander verbundenen Phänomene sich jeder Emergenz entziehen. Falsifizierung ist eines der wichtigsten Prinzipien der Wissenschaft, und die Anwendung dieses Ansatzes auf diese drei Konzepte kann uns helfen, uns der gegenwärtigen methodologischen Grenze in der Wissenschaft anzunähern. Das Wort "aktuell" ist hier von zentraler Bedeutung, denn wir müssen verstehen, dass alle drei Konzepte zumindest teilweise normativ sind, weil sie sich um unseren aktuellen Wissensstand drehen. Individuen, denen wir jetzt die Agency absprechen, können durch unser Raster von Theorie und Methoden irgendwann Agency zugeschrieben werden. Systeme, die heute komplex erscheinen, können in Zukunft einfach sein. Heute auftauchende Phänomene können die Vorhersehbarkeit künftiger Zusammenhänge ermöglichen. Zu diesem Zweck sind diese drei Konzepte lediglich Momentaufnahmen unserer eigenen Unwissenheit. Im Moment können wir nicht wissen, ob auf sehr lange Sicht alle Agencies verfolgt werden, alle Systeme einfach und alle Emergenzen vorhersehbar sein werden; das kann im Moment nur die Philosophie untersuchen. Ich denke, dass die empirische Forschung im Augenblick nicht in der Lage ist, zu beantworten, wie viel die Menschen in der Zukunft verstehen können, aber es liegt nicht an mir und uns, jetzt zu entscheiden, wie viel in der Zukunft erklärt werden wird.

Klarer ist, dass sich Agency weitgehend um komplexe Versuchsaufbauten dreht, die verschiedene Wissenschaftsbereiche wie Neurowissenschaften und Psychologie, Psychologie und Mikroökonomie oder Verhaltenswissenschaften und Zoologie verbinden. Abgesehen von unseren unterschiedlichen Theorien zur Handlungsmächtigkeit erkennen wir erst jetzt die Herausforderungen im Zusammenhang mit ihrer Messung sowie die Möglichkeiten zur Überbrückung verschiedener Wissenschaftsbereiche vollständig an. Vom empirischen Standpunkt aus betrachtet, wurde bisher kein systematischer Zugang zu Wirkungsmechanismen gefunden, weshalb einigen wenigen Studien große Bedeutung beigemessen wird und bestehende Denkschulen oft auf unterschiedlichen Prämissen aufbauen. Ein gutes Beispiel für den Zugang zu Agency ist zum Beispiel die Kombination psychologischer oder verhaltensorientierter Experimente mit neurologischen Untersuchungen, obwohl selbst solche komplizierten Versuchsanordnungen nicht frei von mehrdeutigen Ergebnissen sind. Ein anderer methodischer Ansatz für den Zugang zu Agency könnte in der Gamifizierung liegen, da solche Ansätze in der Lage wären, das Verhalten von Spielern innerhalb einer komplexen Umgebung zu testen, einschließlich Reaktionen und Motivationen. Das Konzept des Altruismus macht jedoch deutlich, dass die Erklärung solcher Verhaltensweisen vorerst unerreichbar sein könnte. Genau wie die Agency kann Altruismus grob in evolutionäre oder metaphysische Erklärungen unterteilt werden. Die Zeit wird zeigen, ob diese Denkschulen überbrückt werden können.

Komplexe Systemtheorie steht zunehmend im Fokus vieler Forschungsbereiche, was nicht überrascht. Die Dynamik komplexer Systeme ist ein Eldorado für viele empirische Forschenden und viele Disziplinen sind auf diesem Gebiet tätig. Aus methodischer Sicht sind Methoden wie die Netzwerkanalyse oder Strukturgleichungsmodelle, aber auch theoretische Arbeiten wie das Ostrom-Framework Beispiele für die zunehmende Anerkennung komplexer Systeme. Das Ostrom-Framework schlägt hier eine Brücke, da es einen konzeptionellen Fokus auf Ressourcen mit einer methodologischen Denkweise verbindet, um eine strukturierte Erkennung der Systemdynamik zu ermöglichen. Mehrere Ansätze versuchen, die Dynamik komplexer Systeme innerhalb eines analytischen Rahmens zu implementieren, doch leiden diese Ansätze oft unter einer Lücke zwischen empirischen Daten und hinreichend komplexen theoriegeleiteten Modellen, da wir erst beginnen, uns der Lücke zwischen einzelnen Fallstudien und einer breiteren Sichtweise der empirischen Ergebnisse zu nähern. Hier wird das Ostrom-Framework als wegweisender Ansatz anerkannt, obwohl wir verstehen müssen, dass selbst dieses weit verbreitete Framework in überraschend wenigen empirischen Studien umgesetzt wurde (Partelow 2019).

Das Ostrom-Framework ermöglicht eine Reflexion über sozio-ökologische Systeme. Quelle: Ostrom 2009.

Es ist wichtig, sich bewusst zu machen, dass die Probleme, die komplexe Systeme umfassen können, oft diagnostiziert werden können - was als Systemwissen bezeichnet wird - aber das transformative Wissen, das zur Lösung dieser Probleme notwendig ist, ist letztlich das, was komplex ist. Zum Beispiel wissen viele Menschen, dass wir bereits verstanden haben, dass der Klimawandel real ist und was wir dagegen tun können. Was wir wirklich tun könnten, um die tieferen Probleme zu lösen - d.h. das Verhalten und die Konsummuster der Menschen zu ändern - ist jedoch viel schwieriger zu erreichen, und genau darüber denken komplexe Systeme oft nach. Problemdiagnose ist oft einfacher, als Lösungen zu schaffen. Eine weitere Herausforderung in komplexen Systemen ist die zeitliche Dynamik. Beispielsweise bauen meteorologische Modelle auf komplexen Theorien auf, werden aber auch ständig auf der Grundlage einer Vielzahl von Daten verfeinert. Diese Modelle zeigen, dass wir in der Lage sind, das Wetter für einige Tage und grobe Muster sogar für Wochen vorherzusagen, aber es gibt immer noch eine klare Einschränkung unseres Verständnisses des Wetters, wenn wir weiter in die Zukunft gehen. Ein aktuelles Beispiel für komplexe Systemdynamik ist die Corona-Pandemie. Während in der Frühphase der Pandemie unser Wissen über die Ausbreitung des Virus und die damit verbundene Dynamik schnell wuchs, sind wirksame Lösungen ein langfristiges Ziel. Es besteht ein klarer Zusammenhang, wie bestimmte Aktionen zu bestimmten Entwicklungen der Pandemie führen, aber der lokale und regionale Kontext kann sich zu schwerwiegenden Dynamiken und Unterschieden ausweiten. Darüber hinaus ist die Entwicklung potenzieller Lösungen - wie z.B. eines Impfstoffs - sehr komplex und schwer zu erreichen. Während also viele Entwicklungen während dieser Pandemie verstanden werden können, ist es sicherlich komplexer, eine Lösung zu finden.

Das Aufspüren von Emergenz ist zu einem Schwerpunkt in vielen Bereichen der Wissenschaft geworden, und die organische Chemie kann als Beispiel dafür dienen, wie viel bereits getan wurde, aber wie viel noch in der Zukunft liegt. Viele negative Auswirkungen von Chemikalien wurden nicht vorhergesehen, prominente Beispiele sind FCKW, Pestizide und Antibiotika. Die Wirkung verschiedener Medikamente auf den Menschen ist ein weiteres Beispiel, da die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Medikamenten kaum verstanden werden, da das Feld die negativen Nebenwirkungen von interagierenden Medikamenten oder Behandlungen nur langsam aufdeckt. Wir sind weit davon entfernt, die Auswirkungen zu verstehen, die die Begriffe Agency, komplexe Systeme und Emergenz auf unser Wissen haben. Dennoch müssen wir unseren Methodenkanon diversifizieren, um uns diesen Konzepten von einem empirischen Standpunkt aus nähern zu können. Andernfalls werden wir nicht in der Lage sein, neue Wissens-Strata zu erschließen. Dazu gehört die Kombination verschiedener Methoden, die Anwendung spezifischer Methoden in einem anderen Kontext sowie die Entwicklung neuer Methoden.

Klar ist jedoch, dass die drei Konzepte Konsequenzen für unsere Prämissen empirischen Wissens haben. Was ist, wenn letztlich nichts verallgemeinerbar ist? Was, wenn alle gültigen Argumente nur für eine bestimmte Zeit gültig sind? Und was, wenn einige Strata einer wirklich verlässlichen Messung für immer entgehen? Wir können diese Probleme hier nicht beantworten, dennoch ist es wichtig zu unterscheiden, was wir wissen, was wir vielleicht wissen können und was wir wahrscheinlich nie wissen werden. Das Unschärferelationsprinzip von Heisenberg in der Quantenmechanik, das sich auf die Position und den Impuls von Teilchen bezieht, veranschaulicht, dass manche Dinge nicht angenähert und beobachtet werden oder bekannt sein können. Gleiche Behauptungen können auch für größere Phänomene, wie z.B. die persönliche Identität, aufgestellt werden. Daher können Agency, Komplexität und Emergenz zwar Grenzobjekte für Methoden sein, aber sie zeigen auch unsere (derzeitigen) Grenzen auf.

Wie geht es weiter?

Wenn wir das Handeln empirisch untersuchen wollen, dann untersuchen wir in erster Linie Individuen oder Handlungen von Entitäten, die wir als nicht variabel betrachten, oder Folgen von Handlungen von Individuen. All dies hat Konsequenzen für die Methoden, die wir anwenden, und die Frage, ob wir Prämissen beobachten oder testen, hat darüber hinaus weitere methodische Verzweigungen. Ich kann Einzelpersonen befragen, aber das wird mir kaum erlauben, Agency zu beweisen. Aus diesem Grund wurzelt ein Großteil unseres derzeitigen Wissens über Agency entweder in weitgehend deduktiven Versuchsanordnungen, in der Prüfung sehr klarer Hypothesen oder in Fragen der Logik oder Metaphysik, die weitgehend mit der Philosophie verbunden sind.

Die Erforschung komplexer Systeme hat sich in den letzten Jahrzehnten sowohl aus empirischer als auch aus konzeptueller Perspektive gut entwickelt. Viele Methoden tauchten auf oder wurden später angepasst, um Fragen zu beantworten und Beziehungen zu erforschen, und dieser Aufschwung hin zu einem tieferen Verständnis von Systemen ist zumindest ein wichtiger methodischer Fortschritt bezüglich Agency. Es sind viele neue Daten verfügbar, die oft induktiv erforscht werden. Die Größenordnung komplexer Systeme macht eine Intervention mit dem Schwerpunkt auf Kausalität zu einer Herausforderung, daher sind viele untersuchte Beziehungen rein korrelativ. Nehmen wir zum Beispiel Social Media oder ökonomische Ströme, die korrelativ untersucht werden können, doch Kausalität ist eine ganz andere Sache. Dies stellt eine methodologische Herausforderung dar, da viele unserer Fragen zu menschlichen Systemen normativer Natur sind, weshalb viele Forschenden in ihren Untersuchungen von Kausalität ausgehen oder zumindest Beziehungen so diskutieren, als seien diese kausal. Ein weiteres methodologisches Problem im Zusammenhang mit der Kausalität sind nichtlineare Beziehungen, da ein Großteil des statistischen Kanons auf Wahrscheinlichkeit und linearen Beziehungen beruht. Während lineare Beziehungen eine bessere Ableitung kausaler Erklärungen ermöglichen, ist die seit langem existierenden, aber bis vor kurzem kaum erforschte Bayes'sche Statistik ein Beispiel dafür, dass wir mit wachsender Geschwindigkeit induktiv etwas über Systeme lernen können, ohne von Linearität oder Normalverteilungen abhängig zu sein. Diese Bayes'sche Revolution ist derzeit im Gange, aber viele der Disziplinen, die sich auf Statistiken stützen, haben dies noch nicht aufgeholt. Sicherlich werden noch andere methodische Ansätze erforscht werden, um einen Einblick in das A und O komplexer Systeme zu gewinnen, doch dies zeichnet sich erst langsam ab.

Der ganze Globus - auch wenn er kein geschlossenes System ist - kann als globales System betrachtet werden, und dies ist aus methodischer Sicht sicherlich lohnenswert. Dennoch bestehen globale Dynamiken aus so unterschiedlichen Daten, dass allein der Übersetzungsakt, verschiedene Daten zusammenzuführen, im Moment fast unmöglich erscheint. Während das Aufkommen zu neuen Lösungen führen kann, haben Globalisierung und Technologie unzählige Ereignisse von Emergenz ausgelöst, wie z.B. globale Konflikte, Klimawandel, Anstieg der Krebsraten und Verlust der biologischen Vielfalt. Die Menschheit hat diese potenziellen Endpunkte sicherlich nicht selbst geplant, sondern sie entstanden aus unvorhersehbaren Kombinationen unserer Handlungen und der Daten, die sie repräsentieren können. Vom methodischen Standpunkt aus gesehen sind diese Ereignisse ebenso unvorhersehbar wie die Auswirkungen, die zwei Moleküle aufeinander und auf die Umwelt haben. Emergenz ist ein wirklich skalenübergreifendes Phänomen. Folglich sind viele methodologische Darstellungen zur Bekämpfung von Bedrohungen für menschliche Gesellschaften korrelativ, wenn sie empirisch sind. Wir sind weit entfernt von einem tiefen Verständnis der Entstehung von Phänomenen und dessen, was sie entstehen lässt.

Klimamodelle werden zunehmend genauer, aber die Komplexität und Emergenz des globalen Klimasystems könnte nie ganz verstanden werden. ´ Quelle: European Geosciences Union

Auf der Grundlage des aktuellen Methodenkanons können wir sagen: Vieles wird (noch?) nicht beobachtet, vieles ist nicht bekannt, und es wird entscheidend sein, zu verstehen, was wir zumindest vorläufig nicht wissen können. Diese drei unterschiedlichen Qualitäten des Wissens machen deutlich, dass die Forschung zusammenarbeiten muss - Agency, viele komplexe Systeme und emergente Phänomene können von einer Disziplin allein nicht ausreichend untersucht werden. Auch wenn die Chemie Emergenz bei chemischen Reaktionen und die Medizin Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Medikamenten entdecken kann, werden diese Ergebnisse normativ, sobald sie in der realen Welt anwendbar sind. Zu dieser Behauptung könnte man hier eine Ausnahme von der Ethik oder allgemein gesprochen von der Philosophie machen, die sich sinnvoll mit allen drei Wissensbereichen - unbeobachtet, nicht bekannt und nie bekannt - befassen kann, aber möglicherweise nicht zu allen empirischen Problemen beitragen kann. Auf der anderen Seite kann alles außer der Philosophie möglicherweise nur ins Unbeobachtete und Unbekannte gehen. Wir müssen unsere methodischen Ansätze kombinieren, um das Wissen zu schaffen, das jetzt benötigt wird. Die Notwendigkeit der Zusammenarbeit ist eine Frage der Verantwortung, und nur wenn sich alle Disziplinen auflösen (oder zumindest ihr Hauptziel neu definieren, um zu vereinen und nicht zu differenzieren), kann Agency vollständig erforscht und können komplexe Probleme gelöst werden. Viele der Lösungen, die wir jetzt schon in unseren Händen halten, kämen unseren Vorfahren wie Zauberei vor. Es liegt in unserer Verantwortung, diesen Weg weiter zu beschreiten, nicht als Technokrat*innen oder Positivist*innen, die arroganten Stolz auf ihre Errungenschaften haben, sondern als bloße Mitwirkende an einer breiteren Debatte, die letztlich die ganze Gesellschaft umfassen sollte.

Um es mit Derek Parfit zu sagen:

"Einige Dinge (...) sind wichtig, und es gibt einen besseren und einen schlechteren Weg zu leben. Nachdem die Menschen viele tausend Jahre lang auf Ursachen in einer Weise reagiert haben, die ihnen half, zu überleben und sich fortzupflanzen, können sie nun auf andere Ursachen reagieren. Wir sind Teil eines Universums, das beginnt, sich selbst zu verstehen. Und wir können teilweise verstehen, nicht nur, was tatsächlich wahr ist, sondern auch, was wahr sein sollte und was wir in der Lage sein könnten, wahr zu machen. Was jetzt am wichtigsten ist, ist, dass wir es vermeiden, die Menschheitsgeschichte zu beenden. Wenn es anderswo keine vernünftigen Wesen gibt, kann es von uns und unseren Nachfolgern abhängen, ob sich das alles lohnt, denn die Existenz des Universums wird im Großen und Ganzen gut gewesen sein".

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