Komplexität und Einfachheit

Paul.Bayer am 1. July 2011 um 19:28

Kann man Komplexität definieren? Daran haben sich so manche versucht. Und herausge­kommen sind dabei nur Umschrei­bungen [1]. Aber „die Bedeutung eines Wortes ist sein Gebrauch in der Sprache“ [2]. Es gibt zwei Gebrauchsweisen für „Komplexität“, die wir besser trennen:

  1. Wir bezeichnen etwas als komplex, wenn wir es nicht verstehen oder nicht erklären können [3].
  2. Wir bezeichnen Systeme mit gewissen Charakteristiken als komplex.

Es gibt einen Zusammenhang zwischen beiden Gebrauchsweisen. Systeme

  • aus vielen Komponenten
  • mit vielen, teils nichtlinearen Abhängigkeiten und
  • Rückkopplungen

zeigen ein schwer verständliches, „komplex“ erscheinendes Verhalten, das wir nicht vorhersagen oder beeinflussen können. Sobald wir das können, verliert das System seine Schrecken und es ist nicht mehr nötig, die Komplexität des Systems hervorzuheben.

Der Umgang mit Komplexität

Ein pragmatisches Verständnis von Komplexität baut daher auf der ersten Gebrauchs­weise auf: ein komplexes System (eine Situation) erscheinen uns als schwer verständlich, ungewiss, kaum vorhersagbar. Wir wollen aber einen Weg finden, wie wir damit umgehen können! Wir müssen es gar nicht in allen Einzelheiten verstehen sondern wollen nur einen praktischen Weg finden, damit klar zu kommen oder es zu beeinflussen.

Als Menschen gehen wir häufig mit komplexen Situationen, Lebewesen, Organi­sationen … um. Das ist Teil unseres Lebens. Der Umgang mit Komplexität folgt einem bestimmten Muster:

  1. Aspekte eines Systems oder einer Situation sind unserem Verständnis verschlossen und komplex. Wollen wir damit zurechtkommen, müssen wir damit herumexperimentieren, Ansatzpunkte und Muster finden usw..
  2. Wir finden z.B. durch Experimente Parameter heraus, wie wir das System beein­flussen können, z.B. ein Optimum, einen Operationsbereich, ein Modell, die Abhängigkeiten. Wir können vielleicht Regeln herausfinden. Das ist kompliziert, benötigt häufig Experten usw.
  3. Einige Dinge wissen und lernen wir so über das System. Wenn wir einen Hebel­punkt oder Engpass finden, über den wir das System, sein Verhalten, seine Funktionsweise beeinflussen können, wird es einfach.
  4. Durch mehr Einsicht in ein System finden wir immer einfachere und damit wirksamere Möglichkeiten, es zu erklären oder zu beeinflussen. Wir dürfen unsere Erklärungen und Aktionen aber nicht zu stark vereinfachen oder übertreiben. Sonst überstrapazieren wir ein System und provozieren chaotische Verhältnisse. Wir stoßen mit unseren vereinfachten Erklärungen und Ansätzen immer wieder an gewisse Grenzen.

Dieser Prozess kann als Dynamik im Cynefin-Modell dargestellt werden [4]:

Das Cynefin-Modell

Unser Erkenntnisprozess durchläuft die Cynefin-Domänen im Uhrzeigersinn.

Die innere Einfachheit von Komplexität

Im pragmatischen Verständnis sind Komplexität und Einfachheit kein Widerspruch, im Gegenteil: je komplexer ein System, ein Problem ist, desto einfacher muss die Lösung sein, wenn wir es auf wirksame Weise beeinflussen wollen [5]. Das Postulat der Naturwissenschaften und der Theory of Constraints ist, dass komplexe Systeme innere Einfachheit haben. Ihnen liegen letztlich wenige einfache Gesetzmäßigkeiten zugrunde. Sie können daher auf einfache Weise beeinflusst werden. Nur sind diese Gesetzmäßigkeiten und Ansatzpunkte nicht offen­sichtlich. „Einfach“ bedeutet nicht „leicht“ und erfordert harte Arbeit. Das Gewirr der Abhängigkeiten ist schwer aufzulösen.

Die Kettenanalogie der Theory of Constraints

In der Realität sind komplexe Systeme durch ihre starken Abhängigkeiten gekennzeichnet. Die Theory of Constraints schlägt als wirksamsten Weg vor, dass wir uns jeweils nur auf diejenigen von ihnen fokussieren, die das System von der Zielerreichung abhalten, auf den Systemconstraint, den Engpass. Je weniger wir intervenieren müssen, um ein Ziel zu erreichen, umso wirksamer werden wir.

Ungewissheit und Stabilität

Manche Zeitgenossen versuchen komplexe Systeme zu steuern wie (einfache oder komplizierte) Maschinen.

Aber der Versuch, alle Wechselwirkungen in einem komplexen System zu kontrollieren, ist Unfug. Selbst wenn wir es auf einfache Weise beeinflussen können, seine Eigen­arten: Abhängigkeiten, Rückkopplungen, Nichtlinearitäten … bleiben erhalten und machen sich in Fluktuationen und unvorhergesehenen Reaktionen bemerkbar. Wir können es nicht vollständig kontrollieren (in die komplizierte oder einfache Domäne bewegen). Jeder derartige Versuch, es überzubestimmen oder zu „reduzieren“ wird es zerstören (in die chaotische Domäne bewegen). Wir können also nur wenige entscheidende Punkte kontrol­lieren und dürfen nicht mehr tun als nötig.

Wir müssen der Komplexität, der Selbstorganisation, den Entwicklungs-, Lern- und Anpassungsprozessen Raum geben, dafür Puffer und Spielräume vorsehen. Dafür brauchen wir geeignete ökonomische Methoden, um die nötige Größe dieser Spielräume zu ermitteln, und Mechanismen, um das System in diesem Operations­bereich zu halten [6]. Solange uns das gelingt, ist das System stabil, sein Verhalten innerhalb gewisser Grenzen vorhersagbar und kann „gemanagt“ werden. In diesem Sinne sagte Deming: „Management is prediction!“

[1]
siehe den Beitrag auf wandelweb.de: Was ist Komplexität?
[2]
Ludwig Wittgenstein: Philosophische Untersuchungen §43
[3]
Nach diesem Verständnis ist eine Definition von Komplexität unmöglich und ein innerer Widerspruch: sobald ich etwas klar definiert habe, hat es seine Komplexität verloren.
[4]
[5]
Das war eine bekannte Aussage von Eli Goldratt. Im hier vorgeschlagenen pragmatischen Verständnis von Komplexität passen die Theory of Constraints und das Cynefin-Modell gut zusammen. Die Theory of Constraints ist eine „Dynamik“ im Cynefin-Modell. Für die TOC ist das Cynefin-Modell eine nütz­liche Theorie und Erklärung dafür, warum die TOC-Ansätze funktionieren.
[6]
In der TOC wird deshalb zum einen der Engpass kontrolliert, zum anderen aber werden geeignete Puffer für die Fluktuationen des Systems vorgesehen. Diese Fluktuationen werden durch Puffermanagement überwacht. Bei statistischer Prozessregelung (SPC) darf sich ein Prozessparameter inner­halb ermittelter Grenzen bewegen. Eine Veränderung der Prozesscharak­teristik löst ein Warnsignal und eine geeignete Aktion aus..

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7 Kommentare zu “Komplexität und Einfachheit”

  1. Fritz Weißmann

    Zur Frage nach der Komplexität:

    Sie entsteht immer aus dem Streben nach Perfektion

  2. Paul.Bayer

    Hallo Herr Weißmann,

    Komplexität entsteht auch natürlich und spontan in Organismen und Organisationen.

    Wir können durch zusätzliche Einschränkungen die Komplexität von Organisationen erhöhen. Z.B. blockieren wir durch ein technisches System (etwa SAP) bestehende Prozesse (→ Chaos). Dann finden die Mitarbeiter Excel-Workarounds (→ mehr Komplexität). Auch technische Geräte werden durch mehr Funktionen komplizierter und dadurch schwerer durchschaubar. Das Streben nach Perfektion ist daher ein zweischneidiges Schwert. Da bin ich bei Ihnen.

    Wirkliche Perfektion ist aber nur durch Vereinfachung erreichbar. Dan Ward hat das schön mit seinem „Simplicity Cycle“ dargestellt.

    Viele Grüße,
    Paul Bayer

  3. M. L. Höfer

    Hallo Hr. Bayer,

    spannendes Modell! Damals im Studium der Politologie arbeiteten wir im Bereich der politischen Ökonomie mit einem anderen Verständnis von Komplexität und Kompliziertheit.

    Wir gingen davon aus dass die Betrachtung eines gegebenen (politisch-ökonomischen) Systems fast immer nicht nur dynamisch, sondern auch “kompliziert” sei – viele Variablen, viele Auswirkungen, viele potentiele Interdependenzen. Ziel war es aus den “komplizierten” Modellen “komplexe” Modelle zu machen – Eingrenzung auf möglichst wenig Variablen, deren Interdependenzen erklär- und prognostizierbar sind, um möglichst viele Auswirkungen verstehen zu können.

    Im Grunde arbeiteten wir ebenfalls mit einem “Engpass”-Modell, ohne es so zu nennen: im Grunde ging es immer darum die entscheidenden Variablen des Systems zu finden, um zu verstehen, erklären und verändern zu können.

    Solche erkenntnistheoretischen Gedanken kamen aus meiner Sicht damals leider zu kurz, ich denke dass unsere Arbeit sonst besser gewesen wäre. VG, M.L. Höfer

  4. Paul.Bayer

    Hallo Herr Höfer,

    im Grunde geht es um die Wechselwirkung, die Interaktion, die wir, die Akteure mit einem System oder einer Situation haben. Der praktisch Handelnde ist also Teil des Systems.

    So bin ich gestern von San Francisco nach Frankfurt und weiter nach München geflogen. Ich verlasse mich dabei auf die Fluggesellschaft, die dieses komplizierte System (A380 …) trotz des komplexen Umfelds im Nordatlantik usw. gut im Griff hat. Für mich eine einfache Sache, wenn wir mal vom langen Sitzen absehen. Nicht auszudenken, wenn die Crew ausfiele, dann würde es ziemlich chaotisch usw.

    Macht das Sinn?
    Viele Grüße,

    Paul Bayer

  5. Stephan Reindl

    Hallo,

    ich möchte mal der Aussage widersprechen, komplexe Systeme seien immer auch kompliziert, bzw. beziehen sich auf viele Teile, die (auch rückkoppelnd) miteinander wechselwirken.

    Zunächst einmal gilt es zu unterscheiden zwischen komplexen Systemen und dem komplexen Verhalten eines Systems. Z.B. ist das physikalische Doppelpendel extrem einfach im Aufbau: Einfach zwei Pendel, die aneinander hängen. Das Verhalten des Pendels ist allerdings völlig unvorhersehbar und chaotisch.

    Zum anderen sind kompliziert-komplex-chaotische Vielteilchensysteme (Beispiel: Wetter) nicht auf allen Skalen unvorhersehbar. Den berühmten Schmetterlingsflügeleffekt gibt eben doch nicht. Die Information über den Flügelschlag wird durch die vielen Freiheitsgrade so verdünnt, dass sie nicht weit kommt. Deshalb ist das Wetter in gewissen Rahmen auch berechenbar.

    Interessant ist, dass sich gerade die stark wechselwirkenden Vielteichensysteme durch statistische Methoden gut beschreiben lassen. Ich möchte bei diesen Systemen gerne mal das Augenmerk auf die systembestimmenden Parameter richten. Beim Wetter wären das Druck, Temperatur, Volumen. Gibt es vergleichbares z.B. im Projektmanagement? Oder in der Wirtschaft, dem Aktienmarkt? Das wäre m.E. wirklich spannend: Eine Phasentheorie des Aktienmarktes.

    Gruß
    Stephan Reindl

  6. Paul

    Hallo Herr Reindl,

    in diesem Beitrag argumentiere ich für ein pragmatisches Verständnis von Komplexität als etwas, was man nicht versteht. Woher dieses mangelnde Verständnis kommt, kann verschiedene Ursachen haben, in der Struktur des Systems, seinem Verhalten, in unserer Wahrnehmung, einer mangelnden Theorie … Dafür kenne ich keine kohärente Erklärung.

    Das pragmatische Verständnis benötigt aber auch keine solche Erklärung. Stattdessen wird hier analog dem Cynefin-Handlungsrahmen die Domäne und damit die geeignete Vorgehensweise bestimmt.

    Die Geschichte der Wissenschaft zeigt, dass im Lauf der Zeit, durch diese Aktionen ein Verständnis einsteht, das einen vernünftigen Umgang mit solchen Systemen ermöglicht. Aber andererseits ist die Wissenschaft wie die Büchse der Pandora und ermöglicht es dem Menschen, neue Komplexität zu schaffen.

    Viele Grüße,
    Paul Bayer

  7. blahak

    Guten Tag,

    mich bewegt das Thema Komplexität beruflich, wie privat.
    Ihre Webseite ist klasse!

    Gibt es irgendwo eine Zahlenmässige und/oder visuelle Darstellung wie sich Komplexität im Office als ganzes System, bzw. die Komplexität durch IT, quantiativ entwickelt hat. Für einen Tip bin ich dankbar.

    mfg
    Stefan Blahak

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