Akquisition und Darstellung von Expertenwissen in komplexen Systemen

Inhaltsangabe:Einleitung:
In unserem alltäglichen Leben können wir den Kontakt mit multidisziplinären komplexen Systemen nicht mehr vermeiden. Die aktuellen Systeme, denen die Medien zur Zeit große Aufmerksamkeit widmen, sind die Einführung einer einheitlichen europäischen Währung, die Verminderung der Arbeitslosigkeit und das Gesundheitswesen. Dabei hat sich die Erkenntnis durchgesetzt, daß zur Betrachtung dieser Systeme und zur Lösung von Problemen nur eine interdisziplinäre Sichtweise sinnvoll ist. So spielen im komplexen System Wattenmeer neben der ökologischen Betrachtung selbstverständlich auch die sozialen Belange der Bewohner und die ökonomischen Interessen ansässiger Firmen eine Rolle.
Die vorliegende Arbeit analysiert daher zunächst die Struktur komplexer Systeme. Dabei greift sie auch auf den Formulierungsansatz des Syndromkonzeptes vom Wissenschaftlichen Beirat der Bundesregierung "Globale Umweltveränderungen" zurück. Als wichtigste Forderung an das zu erstellende Modell ergibt sich hieraus die Forderung nach Modularität.
Um die unterschiedlichen Sprachen und Verfahren einzelner Disziplinen aufzuzeigen, werden dann beispielhafte Akquisitionstechniken aus der Expertensystemkonstruktion und den Wirtschaftswissenschaften vorgestellt. Schließlich bleibt die Wissensakquisition via Internet nicht unerwähnt, da ihre Bedeutung stark zunimmt.
Eine genaue Analyse der komplexen Systeme und Akquisitionstechniken führt schließlich zu einer Menge von Eigenschaften des akquirierten Wissens. Dies sind Inkonsistenz, Unvollständigkeit und Unschärfe, um nur die wichtigsten zu nennen. In ähnlicher Weise kann die Person des Experten weitere Fragen aufwerfen, die zu einem sogenannten Expertendilemma führen können. Hieraus ergeben sich an das darzustellende Modell eine Reihe von Forderungen. Eine Analyse bisher existierender Modellierungsansätze ergibt schließlich ein Scheitern dieser Modelle an verschiedenen Eigenschaften des Wissens in komplexen Systemen.
Bei der nun folgenden Modellierung wird zunächst in den Cognitive Maps der mathematischen Psychologie eine Darstellungsmöglichkeit für Zusammenhänge und Abläufe in komplexen Systemen gefunden, die die Forderung nach Modularität erfüllt.
Um die gegebene Unschärfe der Daten und Fakten in komplexen Systemen modellieren zu können, wird kurz in die Fuzzy Logic eingeführt. Schwerpunkte bilden dabei die mathematische Absicherung der Verknüpfung beliebiger unscharfer Expertenmeinungen und die linguistische [¿]