Das Modell
 

Modelle  sind stets vereinfachte Abbildungen der Wirklichkeit. In der Wissenschaft  
wird von Modellen oft Gebrauch gemacht, weil die Wirklichkeit zu komplex ist. Modelle  
sind in diesem Sinne immer Reduktionen oder Abstraktionen des Vorbildes.
 
Modelle können Objekte mit der Eigenschaft „Masse“ sein, aber Modelle können auch  
ideelle Konstrukte sein - je nachdem, ob ein reales Objekt, imaginäres Objekt oder  
ein Prozess abgebildet werden soll. Modelle müssen immer im menschlichen  
Bewusstsein abgebildet werden und ergeben erst dort durch die  wahrgenommene  
Beziehung zwischen Original (oder der bislang üblichen Vorstellung dazu) und dem  
Modell einen Sinn. Am Anfang der Modellbildung stehen Messwerte.
 
Bei der Abbildung von massebehafteten  Objekten oder Systemen von Objekten wird  
oft ein Maßstab des Raumes (Skalierung des Raumes) verwendet, weil das Original zu  
groß oder zu klein ist, um damit arbeiten zu können. Zusätzlich werden Objekt-
Modelle oftmals idealisiert, indem genau definierte Einzelheiten weggelassen werden.
 
Bei der Abbildung von Prozessen (der dynamischen Abfolge von Zuständen eines  
Systems) werden oft Maßstäbe der Zeit verwendet, weil die Abfolge der Zustände zu  
schnell oder zu langsam erfolgt. Außerdem werden Prozess-Modelle oft idealisiert, um  
das Wesen des Prozesses herauszustellen. Bei der Idealisierung werden ausgewählte  
stochastischen Einflüsse weggelassen. Erst bei einer tieferen Analyse des Prozesses  
werden nach und nach die in der Realität vorhandenen stochastischen Einflüsse in das  
Modell übernommen.
 
Ein Ziel der Modellbildung ist, die Wahrheit über das Objekt oder den Prozess zu  
ermitteln, indem man durch Erforschung des Modells in die Lage versetzt wird,  
richtige Aussagen über das Original aufzustellen, bzw. richtige Prognosen über das  
Objekt oder den Prozess unter erwarteten Bedingungen machen zu können. Noch  
wichtiger ist es, immer mehr Messwerte des Originals zu erhalten und diese auf das  
Modell zu übertragen. Dabei wird sich herausstellen, ob das Modell solide oder  
unbraucbar ist.
 
Ein anderes Ziel der Modellbildung erfolgt im Rahmen der Theorienbildung. Hier dient  
das Modell oft dazu, einen bislang unbekannten Sachverhalt erstmals dem  
menschlichen Denken zugänglich zu machen - es gibt also kein Original oder Vorbild.  
Ist das Stadium dieser Modellbildung abgeschlossen, und es ist möglich geworden,  
mit dem Modell wahre Aussagen und Prognosen zu erstellen, so wird das Modell in  
der weiteren Forschung übernommen. Der Forscher gewinnt mittels dem Modell neue  
Erkenntnisse, die er auf das Original anwenden kann. Hierbei ist äußerste Sorgfalt der  
Forscher gefragt, denn sonst kann das dazu führen, dass aus fehlerhaften Schlüssen  
für lange Zeit die Forschung im Kreise läuft.
 
Ein weites Anwendungsgebiet von Modellbildung ist die Projektierung und  
Optimierung von Prozessen und Systemen. Nicht selten sind es auch Kosten, die dazu  
zwingen, die Optimierung von Prozessen oder Formen an Modellen zu testen, bevor  
die Transformation des Modells in ein verbessertes Original erfolgt.
 
Ein gutes, brauchbares Modell zusammen mit seinen Hypothesen wird im  
wissenschaftlichen Sprachgebrauch als Theorie gebraucht.
 
Simulationen von Prozessen sind vereinfachte Abbildungen der Realität. Einige sehr  
komplexe Prozesse werden heute mithilfe von Computern simuliert und studiert.  
Dabei werden je nach Komplexität des Prozesses mehr oder weniger viele  
Vereinfachungen vorgenommen. Diese Vereinfachungen sind möglich, wenn nur  
bestimmte Parameter des Systems untersucht werden. Oft sind die Simulationen  
jedoch aus Gründen der Komplexität des originären Prozesses stark reduziert.
 


   Wie wird Intelligent Design definiert?
   Woran erkennt man Design?
   Ist Intelligent-Design (ID) eine Wissenschaft?
   Wie funktioniert ID
   Eine kurze Darstellung der ID-Prinzipien