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Strukturierung – Modellierung von Anstieg-Abfall-Prozessen

Zur Orientierung

Es gibt viele Wachstumsprozesse, die mit einem Anstieg der Wachstumsgröße beginnen, im Laufe der Entwicklung ein Maximum erreichen und anschließend wieder abklingen. Zu diesen Prozessen gehören auch Hypes, die in unserer mediengeprägten Welt immer wieder vorkommen. Ziel ist es, solche Hypes (exemplarisch für Anstieg-Abfall-Prozesse) mit Hilfe von Modellen zu erfassen.

Hype-Modellierung

Die folgende Übersicht zeigt die in den letzten Abschnitten betrachteten Hypes und ihre funktionale Modellierung. Die Hypes werden dabei über (normierte Daten zu) Suchanfragen an eine Suchmaschiene erfasst. Die Funktionen sollen die Daten möglichst gut erfassen.

Anstieg-Abfall-Prozess Modellierung
Labubu-Anfragen Labubu-Peakmodell

Peak-Modell:

$f(x) = a \cdot x \cdot e^{-k \cdot x}$

Deutung:

  • Der Term $a \cdot x$ ist für den Anstieg zuständig.
  • Der Term $e^{-k \cdot x}$ ist für den Abfall zuständig.

Beschreibungsansatz für die Hype-Dynamik: Steigende Aufmerksamkeit (z.B. durch Mobilisierung) und abflauende Aufmerksamkeit (z.B. durch Sättigungseffekte)

NFT-Anfragen: Labubu-Peakmodell

Glocken-Modell:

$f(x) = a \cdot e^{b \cdot x - \frac{1}{2} c \cdot x^2}$

Deutung:

  • Es gilt $f'(x) = (b - c \cdot x) \cdot f(x)$.
  • Der Parameter $b$ ist der Wachstumstreiber. Dieser Parameter sorgt dafür, dass für kleine $x$-Werte der Bestand wächst.
  • Der Term $c \cdot x$ ist der Wachstumshemmer. Mit wachsenden $x$ gewinnt dieser Term immer mehr an Bedeutung und sorgt dafür, dass das Wachstum zum Stillstand kommt und schließlich in einen Zerfall übergeht. Diesen Term kann man daher als eine Art Giftterm ansehen.

Erklärungsansatz für die Hype-Dynamik: Wachsende Aufmerksamkeit ist mit seiner eigenen Zerstörung (durch eine Vergiftung) gekoppelt. Mit zunehmender Zeit wird die Vergiftung immer stärker.

Metaverse-Anfragen Labubu-Peakmodell

Zwei-Behälter-Modell

$f(x) = \underbrace{a \cdot e^{-k_1 \cdot x}}_{f_1(x)} - \underbrace{a \cdot e^{-k_2 \cdot x}}_{f_2(x)}$

Deutung:

  • Der Prozess lässt wird mit einem Zwei-Behälter-System beschrieben.
  • $f_1$: Behälter für Unwissenheit; leert sich nur langsam
  • $f_2$: Behälter für Unsicherheit; leert sich schnell
  • $f = f_1 - f_2$: Maß für die Diskrepanz zwischen Unwissenheit und Unsicherheit

Erklärungsansatz für die Hype-Dynamik: Aufmerksamkeit hängt von zwei sozialen Reservoirs an: Unsicherheit und Unwissenheit. Aufmerksamkeit entsteht, wenn Unsicherheit abnimmt, Unwissenheit aber noch vorhanden ist.

Die Übersicht zeigt, dass man Hypes mit unterschiedlichen Modellen beschreiben kann.

Aufgabe 1

Modelle spielen in der Mathematik eine zentrale Rolle. Sie kommen immer dann zum Einsatz, wenn man Mathematik verwendet, um Fragen aus einem Sachzusammenhang zu klären. Verdeutliche anhand der Hype-Modellierungen die folgenden Punkte bei der Verwendung von Modellen.

Verwendung von Modellen

Modelle sind vereinfachende Darstellungen der Realität, die nur bestimmte Teilaspekte der Realität berücksichtigten.

  • Abbildungsaspekt: Ein Modell ist immer ein Abbild von etwas, eine Repräsentation natürlicher oder künstlicher Originale. Das Modell sollte strukturelle Ähnlichkeit zum Original haben.
  • Vereinfachungsaspekt: Ein Modell erfasst in der Regel nicht alle Eigenschaften des Originals, es vereinfacht sie unter bestimmten Kriterien (wie z. B. Beschränkung auf Qualitatives, Beschränkung auf Prinzipielles, Betrachtung von Teilaspekten).
  • Pragmatischer Aspekt: Wer ein Modell entwickelt oder nutzt, setzt es zu einem bestimmten Zweck ein. Ein Modell ist einem Original also nicht von sich aus zugeordnet. Die Wahl des Modells wird durch Fragen wie Für wen?, Warum? und Wozu? beeinflusst.

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