Agentenbasierte Modellierung (ABM)

Im Gegensatz zu anderen Modellierungs- und Analyseansätzen wird bei Agentenbasierter Modellierung (ABM) das Verhalten auf der Makroebene durch die lokale Interaktion von Akteuren auf der Mikroebene erzeugt. Dieses entspricht dem analytischen Vorgehen, welches in der Soziologie bspw. nach Colemann zur Erklärung von Phänomen eingeführt wurde. 

Das Verhalten von Akteuren wird so spezifiziert, dass es einerseits von einem internen Zustand und andererseits von externen Ereignissen und Aktionen anderer Akteure abhängig ist. So lassen sich mit einfachen Mitteln beispielsweise soziale Ansteckungsszenarien, z.B. transitives Vertrauen, oder Schwarmverhalten modellieren. Auf einfachster Stufe ist diese Art der Modellierung und Simulation vergleichbar zu zellulären Automaten. Der Unterschied besteht hier aber in dem bei zellulären Automaten fehlenden internen Zustand, Mobilität der Akteure und den meist komplexeren Entscheidungsfunktionen. In der aktuellen Forschung wird ABM vorrangig für die Interaktion von Akteuren verwendet, so dass eine Sozialsimulation abgeleitet werden kann. Dabei werden aber die internen Zustände und das vorhandene Expertenwissen über Entscheidungsfindung der Akteure eher ausgeblendet. Da sich so ein Modell durch empirische Beobachtung z.T. validieren lässt, hat sich ABM in der Sozialforschung etabliert. Ein gängiges Werkzeug ist NetLogo, ein skriptbasiertes Simulationssystem, das auf sehr einfachen Akteuren aufbaut.