Was kann Computational Modelling in Kombination mit Causal Inference leisten?

In unserer Arbeit setzen wir ein speziell entwickeltes Strategieframework ein, das auf Computational Modelling, Agent-Based Modelling (ABM) und Causal Inference basiert. Diese drei Methoden bieten in Kombination einen leistungsstarken Ansatz, um komplexe Systeme zu analysieren, dynamische Veränderungen zu simulieren und kausale Zusammenhänge zu identifizieren. Doch was genau leisten diese Methoden und wie ergänzen sie sich gegenseitig?

Der Unterschied zwischen Computational Modelling und Causal Inference

1. Computational Modelling

Computational Modelling ist eine Methode, die verwendet wird, um komplexe Systeme zu simulieren und zu analysieren. Dies wird durch den Einsatz von Algorithmen und Rechenmodellen erreicht, die die relevanten Variablen und deren Interaktionen beschreiben.

• Zweck: Computational Modelling zielt darauf ab, das Verhalten eines Systems unter verschiedenen Bedingungen zu verstehen oder vorherzusagen. Es wird genutzt, um die Dynamik physikalischer, biologischer, sozialer oder wirtschaftlicher Systeme zu erfassen und zu optimieren.
• Anwendung: Eingesetzt in verschiedenen Disziplinen wie Physik, Klimaforschung, Wirtschaft und Finanzen, zielt es darauf ab, die Funktionsweise des gesamten Systems zu analysieren und zu simulieren. Hierbei werden verschiedene Szenarien durchgespielt, um zu verstehen, wie sich bestimmte Veränderungen auf das System auswirken könnten.
• Beispiele: Agenten-basierte Modelle, maschinelles Lernen, Simulationen dynamischer Systeme.

2. Causal Inference (Kausalinferenz)

Im Gegensatz zu Computational Modelling liegt der Fokus bei Causal Inference auf der Identifizierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Diese Methode wird verwendet, um zu analysieren, ob eine Variable kausal eine andere beeinflusst, und nicht nur, ob sie miteinander korreliert.

• Zweck: Ziel ist es, zu verstehen, wie bestimmte Faktoren ein Ergebnis verursachen. Dies erfolgt oft unter Berücksichtigung von Störvariablen oder versteckten Faktoren, die das Ergebnis beeinflussen könnten.
• Anwendung: Causal Inference wird häufig in den Sozialwissenschaften, der Epidemiologie und der Wirtschaft eingesetzt, um die Effekte von politischen Maßnahmen, Marketingstrategien oder Medikamenteneffekten zu bestimmen.
• Beispiele: Feststellen, ob eine Marketingkampagne zu einem Anstieg der Verkäufe geführt hat oder ob ein Medikament eine Verbesserung des Gesundheitszustands verursacht.

Kombination von Computational Modelling und Causal Inference

Die Kombination von Computational Modelling und Causal Inference kann dabei helfen, das Verhalten komplexer Systeme nicht nur zu simulieren, sondern auch zu verstehen, wie einzelne Faktoren kausal auf das Gesamtsystem wirken. Vor allem bei der Agent-Based Modelling (ABM), einer spezifischen Form des Computational Modelling, zeigt sich die Stärke dieser Kombination. Im Folgenden einige Ansätze, um diese beiden Konzepte zusammenzuführen:

1. Definition der Kausalhypothesen

Bevor ein Modell entwickelt wird, ist es entscheidend, klare Hypothesen zu den kausalen Beziehungen im System zu formulieren. In einem ABM-Modell bestimmen diese Hypothesen, wie die Agenten auf bestimmte Variablen reagieren und wie diese die Dynamik des Systems beeinflussen.

• Beispiel: In einem wirtschaftlichen ABM könnte man die Hypothese aufstellen, dass eine Änderung der Preispolitik (Variable A) die Kaufentscheidung der Konsumenten (Variable B) beeinflusst.

2. Einbettung kausaler Mechanismen in ABM

In einem ABM agieren die Agenten auf Basis von Regeln, die oft auf kausalen Zusammenhängen basieren. Diese Kausalmechanismen können mithilfe von Erkenntnissen aus der Causal Inference validiert und präzisiert werden.

• Beispiel: Die Kaufentscheidung eines Agenten basiert auf einer kausalen Beziehung zwischen Preisänderung, Einkommen und Präferenzen. Diese Beziehung kann durch statistische Modelle und ökonometrische Ansätze untersucht und ins ABM integriert werden.

3. Experimentelle Designs im ABM

Ein großer Vorteil von ABM ist die Möglichkeit, virtuelle Experimente durchzuführen, um kausale Effekte zu testen. Solche Experimente können die Bedingungen klassischer Kausaldesigns (z. B. randomisierte Experimente) simulieren.

• Beispiel: Man könnte in einem ABM zufällig eine Gruppe von Agenten einem “Treatment” aussetzen, z. B. einer Preisänderung, während eine Kontrollgruppe keine Veränderung erfährt. So kann man den kausalen Effekt auf die Kaufentscheidung messen.

4. Analyse der Simulationsergebnisse mit kausalen Methoden

Nachdem Simulationen durchgeführt wurden, können die gesammelten Daten verwendet werden, um kausale Analysen anzuwenden. Dies erlaubt es, die Kausalzusammenhänge zwischen den simulierten Variablen zu überprüfen und die Stärke der Effekte zu messen.

• Beispiel: Techniken wie “Propensity Score Matching” oder “Difference-in-Differences” können genutzt werden, um sicherzustellen, dass Veränderungen in den Agentenverhalten wirklich auf die simulierte Intervention zurückzuführen sind.

5. Validierung der Kausalbeziehungen

Nach Abschluss der Simulationen ist es wichtig, die Modellvorhersagen mit empirischen Daten zu validieren. Dies stellt sicher, dass die simulierten Effekte auch in der realen Welt auftreten und nicht nur modelltheoretisch plausibel sind.

• Beispiel: Man könnte die Vorhersagen eines ABM mit historischen Verkaufsdaten vergleichen, um zu prüfen, ob die simulierten kausalen Effekte tatsächlich realistisch sind.

6. Erweiterung der Modellkomplexität

Durch die Kombination von ABM und Causal Inference können weitaus komplexere Netzwerke von kausalen Effekten modelliert werden. Während ABM nicht-lineare Interaktionen und Feedback-Schleifen simulieren kann, sorgt Causal Inference dafür, dass die Kausalbeziehungen in diesen komplexen Modellen korrekt analysiert werden.

• Beispiel: Ein ABM könnte simulieren, wie Preisänderungen nicht nur den Konsum direkt beeinflussen, sondern auch indirekte Effekte auf die Wettbewerber und deren Preisanpassungen haben, die wiederum die Konsumenten beeinflussen.

Fazit

Die Kombination von Computational Modelling und Causal Inference bietet eine umfassende Methodik, um komplexe Systeme besser zu verstehen und gezielt zu optimieren.

• Computational Modelling simuliert die Dynamik des Systems unter verschiedenen Bedingungen und ermöglicht so ein tiefes Verständnis über dessen Verhalten.
• Causal Inference hilft dabei sicherzustellen, dass die Beziehungen und Effekte im Modell auch in der realen Welt kausal sind.

Diese beiden Ansätze ermöglichen es Unternehmen, nicht nur präzise Simulationen durchzuführen, sondern auch strategische Entscheidungen auf fundierte Kausalzusammenhänge zu stützen.