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Der CIB-Algorithmus (3/4)


Erkennen der Inkonsistenzen eines Szenarios

Die in der Cross-Impact Matrix Abb. 2 formulierten Zusammenhänge beschreiben ein Netz von Einflussbeziehungen. Dieses schränkt den Raum der plausiblen Netzwerkkonfigurationen stark ein, da eine beliebig gewählte Kombination von Annahmen für die Deskriptorzustände (ein "Szenario") im Allgemeinen Widersprüche zu den "Regeln" des Netzwerks enthält. Solche Widersprüche können durch die Berechnung der "Wirkungsbilanzen" eines Szenarios sichtbar gemacht werden. In Abb. 3 erfolgt dies für das Test-Szenario

[ A2 B1 C3 D1 E1 F1 ].

Das Test-Szenario:

  A2. Regierung: wirtschaftsorientierte Partei
  B1. Außenpolitik: Kooperation
  C3. Wirtschaftsleistung: dynamisch
  D1. Wohlstandsverteilung: ausgeglichen
  E1. Sozialer Zusammenhalt: sozialer Friede
  F1. Gesellschaftliche Werte: Leistung

Die Wirkungsbilanzen werden berechnet, indem in der Matrix die Zeilen markiert werden, die zu den angenommenen Zuständen des zu prüfenden Szenarios gehören und die markierten Zeilen anschließend spaltenweise addiert werden. In der Bilanzzeile summieren sich also alle Einflüsse, die auf die einzelnen Deskriptoren einwirken würden, falls die im Szenario angenommen Annahmen zutreffen. Abb. 3 zeigt die Wirkungsbilanzen für das Test-Szenario.

Abb3 Das CIB Konsistenzprinzip fordert nun, dass für jeden Deskriptor genau der Zustand ausgewählt ist, auf den die Summe der Einflüsse der anderen Deskriptoren am stärksten verweist, also der Zustand mit der maximalen Punktsumme innerhalb der Wirkungsbilanz des Deskriptors. Sollte dies für einen Deskriptor nicht gegeben sein, dann gilt die entsprechende im Szenario getroffene Annahme als unplausibel, da mehr bzw. gewichtigere Argumente für eine andere Annahme sprechen.

Dies bedeutet, dass die Pfeilspitzen in der Zeile „Szenario-Annahmen“ über der Bilanzzeile mit den Pfeilspitzen in der Zeile „Maximalwert“ unter der Bilanzzeile zusammenfallen müssen. Ist dies auch nur für einen einzigen Deskriptor nicht der Fall (wobei Gleichstände zulässig sind), so muss das Szenario verworfen werden, denn es enthält eine logische Schwachstelle.

In dem in Abb. 3 geprüften Szenario ist dies für den Deskriptor D „Wohlstandsverteilung“ der Fall. Hier geht das Test-Szenario von einer ausgeglichenen Wohlstandsverteilung aus. Die markierten Zeilen in Abb. 3 zeigen dagegen, dass im untersuchten Szenario nichts für, aber viele Gründe gegen diese Annahme sprechen: die wirtschaftsorientierte Regierungspolitik, die dynamische Wirtschaftsentwicklung und die Leistungsorientierung der gesellschaftlichen Werthaltung erzeugen in Somewhereland eine Tendenz zu starken Wohlstandskontrasten. Unter den Bedingungen des Test-Szenarios ist eine ausgeglichene Wohlstandsverteilung also nicht die plausibelste Annahme, was durch die Bilanzzeile aufgezeigt wird und zum Verwerfen des getesteten Szenarios führt.

Die Wirkungsbilanzen zeigen also einfach und klar, an welchen Punkten ein hypothetisches Szenario mit den vorgegebenen Regeln in Konflikt gerät. Ein "perfektes", vollständig selbstkonsistentes Szenario zeichnet sich dadurch aus, dass es keine Inkonsistenzen der beschriebenen Form enthält. D.h. die Pfeile in der Zeile "Szenario-Annahmen" in Abb. 3 sollten bei allen Deskriptoren auf jeweils den Zustand verweisen, dessen Wirkungssumme die höchste in der betreffenden Wirkungsbilanz ist (Gleichstand mit der höchsten Wirkungssumme ist als Grenzfall zulässig). In dem in Abb. 3 untersuchten Szenario ist das nicht immer der Fall. Das Szenario enthält einen inkonsistenten Deskriptor und dies ist Anlass genug, das gesamte Szenario als inkonsistent zu verwerfen.

Übrigens genügt es nicht, den inkonsistenten Deskriptor "Wohlstandsverteilung" einfach umzuschalten, um ein konsistentes Szenario zu erhalten. Zwar würde die Annahme für diesen Deskriptor dann den auf ihn wirkenden Einflüssen entsprechen, dafür würden sich aber durch die veränderten Einflüsse, die nun von der veränderten Wohlstandsverteilung ausgehen, neue Inkonsistenzen an anderer Stelle ergeben. Wechselwirkungsnetze sind komplexe Gebilde und in der Regel nicht einfach zu durchschauen, und ihre Behandlung durch CIB spiegelt dies trotz des qualitativen und modellhaften Zugangs in prägnanter Weise wider.


⇒ Konsistente Szenarien


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