From ce8aee04d671140bc3835d6a68b0bc2cf4cbc133 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jonathan <schimpf@hab.de>
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Subject: [PATCH] simulation v2 angelegt

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+                                <resp ref="https://credit.niso.org/contributor-roles/writing-review-editing/">Writing&#160;– review &amp; editing</resp>
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+                        <monogr>
+                            <title level="j">Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften</title>
+                            <title level="m" type="main">Begriffe der Digital Humanities</title>
+                            <title level="m" type="sub">Ein diskursives Glossar</title>                      
+                            <idno type="doi">10.17175/wp_2023</idno>
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+                                    <name>AG Digital Humanities Theorie des Verbandes Digital Humanities im deutschsprachigen Raum e. V.</name>
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+                                <orgName role="marc_pbl">Herzog August Bibliothek</orgName>
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+                                <resp ref="http://id.loc.gov/vocabulary/relators/dtm">Transformation der Word Vorlage nach TEI</resp>
+                                <persName>
+                                    <surname>Baumgarten</surname>
+                                    <forename>Marcus</forename>
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+                                    <idno type="orcid">0000-0003-0801-9462</idno>
+                                </persName>
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+                                <p>Available at <ref target="https://www.zfdg.de">https://www.zfdg.de</ref></p>
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+                            </imprint>
+                        </monogr>
+                        <series>                       
+                            <title level="s">Working Papers</title>
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+                </title>
+            </titleStmt>
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+                <edition>Elektronische Ausgabe nach TEI P5</edition>
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+                <idno type="doi">10.17175/zfdg.01</idno>
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+                    <name>Herzog August Bibliothek</name>
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+                        <addrLine>Lessingplatz 1</addrLine>
+                        <addrLine>38304 Wolfenbüttel</addrLine>
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+                </authority>
+                <authority>
+                    <name>Forschungsverbund Marbach Weimar Wolfenbüttel</name>
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+                        <addrLine>Burgplatz 4</addrLine>
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+                    <p>Sofern nicht anders angegeben </p>
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+                    <p>Available at <ref target="workID">https://www.zfdg.de; (c) Forschungsverbund MWW</ref></p>
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+                <p>Einreichung als Working Paper in der ZfdG durch die Herausgeber*innen</p>
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+        <encodingDesc>
+            <editorialDecl>
+                <p>Transformation der WORD-Vorlage nach XML/TEI-P5 durch TEI-Oxgarage und XSLT-Skripten</p>
+            </editorialDecl>
+            <editorialDecl>
+                <p xml:lang="de">Lektorat des Textes durch die Redaktion in Person von <persName>Martin de la Iglesia</persName>.</p>
+            </editorialDecl>
+            <editorialDecl>
+                <p>Medienrechte liegen bei den Autor*innen</p>
+            </editorialDecl>
+            <editorialDecl>
+                <p>All links checked<date when="2024-04-15">15.04.2024</date></p>
+            </editorialDecl>
+        </encodingDesc>
+        <profileDesc>
+            <creation>Beitrag erstellt für das Working Paper 2 der Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften</creation>
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+                <language ident="de">Text in Deutsch</language>           
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+                    <term>Experiment<ref target="4015999-1"/></term>
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+        <revisionDesc>
+            <change when="2024-05-16" n="2.0" status="published">
+                <p>Überarbeitung gemäß Open Public Peer Review. Bibliografie an aktuelle Zitierregeln angepasst. Institution und Kontakt des Autors aktualisiert. Weitere Beteiligte hinzugefügt. Absatzzählung verschoben.</p>
+            </change>
+        </revisionDesc>
+    </teiHeader>
+    <text>
+        <body>
+            <div>
+                <div type="chapter">
+                    <ab><hi rend="bold">Synonyme und ähnliche Begriffe:</hi> Computerexperiment | digitale Methode | Modell | Rekonstruktion | VR&#x00A0;/ AR | Visualisierung<lb/><hi rend="bold">Pendants in kontrollierten Vokabularen:</hi> Wikidata: <ref target="https://www.wikidata.org/entity/Q45045">Q45045</ref> | TaDiRAH: –</ab>
+                </div>
+                <div type="chapter">
+                    <head>1.
+                        Begriffsdefinition</head>
+                    
+                    <p>Der Begriff ›Simulation‹ beschreibt verschiedene →&#x00A0;<ref target="https://zfdg.de/wp_2023_007">Methoden</ref> der modellhaften und
+                        ›experimentellen‹ Nachbildung realweltlicher oder hypothetischer Prozesse bzw.
+                        Systeme.<note type="footnote">Diese Definition beschreibt vor allem (aber nicht nur) wissenschaftliche Simulationsmethoden, also Methoden zum wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn. Der Begriff wird in vielen unterschiedlichen Kontexten und teilweise sehr anders benutzt, worauf in <ref target="#hd3">Abschnitt 3</ref> eingegangen wird.</note></p>
+                    <p>Grundlage jeder Simulation ist ein ausführbares Simulationsmodell.
+                        Hierunter ist eine eigene Klasse von →&#x00A0;<ref target="https://zfdg.de/wp_2023_009">Modellen</ref> zu verstehen, die
+                        konzeptuell, logisch oder mathematisch ausgedrückt werden können. Zur
+                        Ausführung eines Simulationsmodells muss dieses aber formalisiert, also in
+                        computerlesbare Form gebracht werden.<note type="footnote">Im Kontext der Digital Humanities werden
+                            ›Simulationen‹ meist mit ›Computersimulationen‹ gleichgesetzt, sie sind also
+                            Simulationsmodelle, die mit Hilfe eines Computers ausgeführt werden können.
+                            Abseits davon gibt es auch Simulationen, die nicht durch Computer ausgeführt
+                            werden müssen. Simulationen im ersten Sinne sind der Fokus dieses
+                            Glossareintrags, aber einige der hier besprochenen Prinzipien treffen auch
+                            auf analoge Simulationen zu.</note> Darüber hinaus werden diese Simulationsmodelle iterativ
+                        und interaktiv gebildet. Mit den Parametern und Eigenschaften des Modells zu
+                        experimentieren, ist ein wichtiger Bestandteil von wissenschaftlichen Simulationsmethoden. Teil einer
+                        Simulation kann eine →&#x00A0;<ref target="https://zfdg.de/wp_2023_014">Visualisierung</ref> bzw.
+                        ein <term type="dh">User Interface</term> sein, das den Ablauf der
+                        Simulation für die Benutzenden lesbar oder sogar manipulierbar macht, Ergebnisse
+                        der Simulation (simulierte →&#x00A0;<ref target="https://zfdg.de/wp_2023_003">Daten</ref>)
+                        darstellt oder sogar ein Hineinversetzen in das Modell ermöglicht.</p>
+                    <p>In den Geisteswissenschaften werden Simulationen teils als
+                        Analysewerkzeug, teils als didaktisches Werkzeug eingesetzt und sie sind selbst
+                        Forschungsgegenstand.</p>
+                </div>
+                <div type="chapter">
+                    <head>2. Begriffs-
+                        und Ideengeschichte</head>
+                    
+                    <p>Der Begriff Simulation stammt vom lateinischen ›simulatio‹ –
+                        Heuchelei, (Vor-)Täuschung – und beschrieb lange menschliches Verhalten
+                        und keine wissenschaftlichen Methoden.<note type="footnote">Unter anderem früh bei Justus Lipsius, vgl. 
+                            <ref type="bibliography" target="#papy_lipsius_2019">Papy
+                                2019</ref>. Auch zur Beschreibung neurologischer und psychologischer Erkrankungen im Zusammenhang mit dem 1. und 2. Weltkrieg hatte der Begriff eine Konjunktur, siehe beispielhaft <ref type="bibliography" target="#huebner_versuche_1918">Hübner 1918</ref>.</note> Simulationsähnliche Methoden, die aber noch nicht
+                        als solche benannt wurden, gab es seit mindestens dem 19. Jahrhundert, z.&#x00A0;B. in Form
+                        der zunächst preußischen, später auch US-amerikanischen Plan- bzw. Kriegsspiele<note type="footnote">Vgl. 
+                            <ref type="bibliography" target="#mchugh_years_1969">McHugh 1969</ref>, S.
+                            88–90.</note> oder auch mechanischer Apparate zur Vorhersage von
+                        Tiden.<note type="footnote">Vgl.
+                            <ref type="bibliography" target="#rawsthorne_tide_2019">Rawsthorne 2019</ref>.</note> Die Wurzeln der Simulation als Erkenntnismethode
+                        reichen weit in die Wissenschaftsgeschichte zurück und sind unter anderem eng verwoben mit
+                        dem Begriff des →&#x00A0;<ref target="https://zfdg.de/wp_2023_004">Experiments</ref>,
+                        sowie der Entwicklung von Mathematik (z.&#x00A0;B. Differentialrechnung) und später der
+                        Informatik (z.&#x00A0;B. Digitalrechnern).<note type="footnote">Vgl. 
+                            <ref type="bibliography" target="#gramelsberger_computerexperimente_2010">Gramelsberger 2010</ref>.</note> Parallelen
+                        bestehen auch zur Methode des Gedankenexperiments.<note type="footnote">Vgl. 
+                            <ref type="bibliography" target="#zeimbekis_experiments_2011">Zeimbekis 2011</ref>.</note></p>
+                    <p>Als Begriff für eine wissenschaftliche Methode taucht ›(Computer-)Simulation‹ explizit ab den 1940er und 1950er Jahren in Zusammenhang mit
+                        der Entwicklung der ersten Atom-, vor allem aber der ersten Wasserstoffbombe
+                        auf.<note type="footnote">Vgl.
+                            <ref type="bibliography" target="#goldsman_brief_2009">Goldsman et al. 2009</ref>, S. 310–313.</note> So bezeichnet der Begriff <term type="dh">Monte-Carlo-Simulation</term> (bzw. Monte-Carlo-Methode) eine Reihe von frühen Methoden der statistischen Lösung von Algorithmen mittels gewichteter Zufallszahlen, an deren Entwicklung maßgeblich John von Neumann und Stanisław Ulam beteiligt waren.<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#eckhardt_ulam_1987">Eckhardt 1987</ref>.</note> Monte-Carlo-Simulationen spielten auch in der Folgezeit eine große Rolle und werden bis heute angewendet. Bekanntheit in der breiten Öffentlichkeit erlangten Simulationen spätestens in den 1970er und 1980er Jahren, unter anderem durch das Simulationsmodell <bibl><title type="desc">World3</title></bibl>, das die Grundlage für den Club-of-Rome-Bericht <bibl><title type="desc">Limits to Growth</title></bibl> bildete, sowie weitere Anwendungen aus den Geo- und Sozialwissenschaften.<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#meadows_dynamics_1974">Meadows et al. 1974</ref>.</note></p>
+                    <p>Ab den 1960er und insbesondere
+                        in den 1970er Jahren breiteten sich Simulationsmethoden auch in den
+                        Geisteswissenschaften aus. Frühe Anwendungen finden sich in der
+                        Anthropologie,<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#hays_simulation_1965">Hays 1965</ref>; <ref type="bibliography" target="#gilbert_computer_simulation_1966">Gilbert&#x00A0;/ Hammel 1966</ref>.</note> der Archäologie,<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#doran_systems_theory_1970">Doran 1970</ref>.</note> den Geschichtswissenschaften,<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#ruloff_computer_simulation_1978">Ruloff 1978</ref>.</note> der Humangeografie,<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#haegerstrand_innovation_diffusion_1967">Hägerstrand 1967</ref>.</note> der Pädagogik bzw. Didaktik<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#nichol_simulation_1972">Nichol 1972</ref>.</note> und den Politik-,<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#crow_study_1963">Crow 1963</ref>.</note> Sozial-<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#harbordt_computersimulation_1974">Harbordt 1974</ref>.</note> und Wirtschaftswissenschaften.<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#laibman_growth_1987_1988">Laibman 1987&#x00A0;/ 1988</ref>.</note> Teil dieser frühen Auseinandersetzung mit Simulationsmethoden waren auch einige der Pioniere der Digital Humanities, wie Michael Levison oder Peter Laslett.<note type="footnote"><ref type="bibliography" target="#levison_settlement_1972">Levison et al. 1972</ref> haben etwa einen seinerzeit vielbeachteten Beitrag zur Besiedlung des polynesischen Raums veröffentlicht, Laslett mit Koautoren (<ref type="bibliography" target="#wachter_statistical_studies_1978">Wachter et al. 1978</ref>) ein umfassendes Werk zur Populations- und Familienstrukturgeschichte des frühneuzeitlichen Englands.</note> In dieser Phase wurden Simulationsmethoden in den Geschichtswissenschaften unter anderem im Zusammenhang mit den Begriffen <term type="dh">Experimental History</term> und <term type="dh">kontrafaktische Geschichtsforschung</term> genutzt. Wie viele Traditionslinien der Digital Humanities ist auch diese in der Folgezeit weitestgehend in Vergessenheit geraten.</p>
+                    <p>Seit den 1990er und 2000er Jahren kam eine neue Welle von Simulationsanwendungen in einigen geisteswissenschaftlichen Disziplinen auf. Diese wurde bisher stark vom sogenannten <term type="dh">Agent-based Modeling</term> geprägt, einer Klasse von individuenbasierten Modellierungs- und Simulationsmethoden, die eng mit Konzepten der Komplexitätswissenschaften in Zusammenhang steht.<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#wurzer_agent_2015">Wurzer et al. (Hg.) 2015</ref>.</note> Hierbei steht die Interaktion einzelner Entitäten (zum Beispiel Personen) miteinander und mit ihrer Umwelt im Vordergrund.</p>
+                </div>
+                <div type="chapter">
+                    <head>3.
+                        Erläuterung</head>
+                    
+                    <p>›Modellhafte Nachbildung‹ bedeutet, dass Simulationen auf →&#x00A0;<ref target="https://zfdg.de/wp_2023_009">Modellen</ref>
+                        basieren, das heißt: Nicht der reale Prozess wird untersucht, sondern eine
+                        reduzierte Auswahl von als wichtig angenommenen Aspekten des Prozesses bzw.
+                        Systems. ›Experimentelle Nachbildung‹ sagt
+                        aus, dass die Modellbildung iterativ und durch wiederholtes Anpassen und Austesten
+                        der Parameter und des konzeptionellen Modells geschieht. ›Realweltlich‹ bzw.
+                        ›hypothetisch‹ bedeutet, dass wissenschaftliche Simulationsmodelle immer darauf
+                        abzielen, eine Version der Realität darzustellen. Das kann ein bereits
+                        nachgewiesener Prozess oder ein theoretisch angenommener, also hypothetischer, sein.
+                        Simulationen stellen immer Prozesse bzw. Systeme im Zeitverlauf dar und zielen nicht
+                        darauf ab, nur den Zustand eines Objekts oder Systems zu einem spezifischen Zeitpunkt zu
+                        untersuchen. Erst die zeitliche Dimension und die damit einhergehende
+                        Veränderlichkeit geben dem Modell Sinn. Durch diese Veränderlichkeit und inhärente Dynamik von Simulationsmodellen ergibt sich außerdem, dass ein Modell nie ein einziges eindeutig vorhersagbares Ergebnis produzieren wird. In einem dynamischen Simulationsmodell produziert jeder Simulationsdurchlauf nur eines von vielen möglichen Ergebnissen bzw. Verläufen eines Modells. Simulationen zeigen die Möglichkeitsräume auf, die das System in der modellierten Form herstellt. Diese Veränderlichkeit ist ein zentrales Unterscheidungsmerkmal
+                        von Simulationen gegenüber anderen auf Modellen aufbauenden Methoden, wie etwa der Datenmodellierung.</p>
+                    <p>Üblicherweise sind Geisteswissenschaftler*innen darauf angewiesen, ihre Hypothesen und Modelle mental oder zumindest in Schriftsprache zu analysieren und festzuhalten. Simulationsmethoden in dem hier gebrauchten Sinn haben den Vorteil, dass sie es erlauben, diese sonst nur implizit wägbaren Modelle zu formalisieren und so systematisch zu untersuchen.<note type="footnote">Zur Erläuterung von impliziten gegenüber formalen Modellen siehe <ref type="bibliography" target="#epstein_why_model_2008">Epstein 2008</ref>.</note> Die Parameter des Modells, beispielsweise mit welcher Rate und abhängig von welchen konkreten Bedingungen eine Gruppe von Menschen sich durch einen geografischen Raum bewegt, werden anhand bestehender Quellen oder theoretisch begründeter Annahmen bestimmt. In mehrfachen Ausführungen
+                        wird dann mit den Parametern sowie den konzeptionellen Eigenschaften des Modells
+                        experimentiert. Teil einer Simulation kann eine →&#x00A0;<ref target="https://zfdg.de/wp_2023_014">Visualisierung</ref> des Simulationsverlaufs sein, z.&#x00A0;B. einer solchen Bewegung von Individuen im Raum. Die Visualisierung dient dabei dazu, das Verhalten des
+                        Simulationsmodells in Bewegung nachvollziehen zu können. Für manche Simulationsarten
+                        ist die visuelle bzw. allgemein sensorische Erfahrung ein integraler
+                        Bestandteil der Simulationsziele, gerade in didaktischen Kontexten, aber auch als Mittel der Immersion, also eines besseren Sich-Hineinversetzen-Könnens.<note type="footnote">Ein gutes Beispiel dafür ist das <ref target="https://vpcross.chass.ncsu.edu/">Virtual Paul’s Cross Project</ref>, das eine Mischung aus Simulation und Rekonstruktion darstellt (zum Unterschied dieser beiden Begriffe siehe unten).</note> Anhand
+                        verschiedener Methoden wird das Modell abschließend validiert (z.&#x00A0;B. mit empirischen
+                        Daten, einer theoretischen Analyse der Zusammenhänge oder mit computationellen
+                        Validierungsmethoden).</p>
+                    
+                    <div type="subchapter">
+                        <head>3.1
+                            Mehrdeutigkeiten</head>
+                        
+                        <p>›Simulation‹ kann in den DH Folgendes bezeichnen:
+                            <list type="unordered">
+                                <item>
+                                    <term type="dh">wissenschaftliche Simulationsmethoden</term>:
+                                    Untersuchen&#x00A0;/ Verstehen eines Systems, Erklären eines Prozesses in diesem –
+                                    meist komplexen – System; auch zur Vorhersage von Systemverhalten; die Simulationsform, die hier vor allem definiert und besprochen wird</item>
+                                <item>
+                                    <term type="dh">didaktische Simulationsmethoden</term>: Rollen-,
+                                    Plan- oder Lernspiel, um bestimmte Perspektiven erfahrbar zu machen; auch, um
+                                    Handlungsstrategien zu testen oder um Praktiken zu üben<note type="footnote">Ein gutes Beispiel für eine solche didaktische Simulation in einem DH-Kontext ist etwa das <bibl><title type="desc">CIDOC CRM Game</title></bibl> von <ref type="bibliography" target="#talgorn_cidoc_crm_game_2021">Talgorn et al. 2021</ref>.</note></item>
+                                <item>ein <term type="dh">ludologisches Genre</term>: Videospiele, deren
+                                    Inhalt die wirklichkeitsnahe Modellierung realer Prozesse ist, auch Simulationsspiele genannt</item>
+                                <item>
+                                    <term type="dh">virtuelle Rekonstruktionen</term>: sensorische
+                                    Erfahrbarmachung eines nicht mehr zugänglichen Raumes. Teils auch 3D-Modell /
+                                    -Simulation oder virtuelle Simulation genannt<note type="footnote">Für einen Einstieg in diese Bedeutung eignet
+                                        sich z.&#x00A0;B. <ref type="bibliography" target="#jannidis_humanities_2017">Jannidis et al. (Hg.) 2017</ref>, S. 315–321.</note>
+                                </item>
+                                <item>
+                                    <term type="dh">kultur-&#x00A0;/ medienphilosophische Konzepte</term>:
+                                    Medial ›simulierte‹ Realität im Gegensatz zur unmittelbar erfahrenen Realität;
+                                    auch Literatur als Simulation vorstellbarer Realitäten. Insbesondere verbunden mit der Arbeit von Jean Baudrillard<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#baudrillard_simulacres_1981">Baudrillard 1981</ref>.</note></item>
+                            </list>
+                        </p>
+                        <p>Die oben vorgeschlagene Definition ist vor allem auf wissenschaftliche Simulationsmethoden ausgerichtet. Sowohl die Zielsetzungen als auch die Methoden der verschiedenen Bedeutungsformen sind so unterschiedlich, dass eine allumfassende Definition kaum möglich und vielleicht auch gar nicht nötig ist. Kategorisierungen wie diese fallen aus dem gleichen Grund und je nach Hintergrund und Zielgruppe der Veröffentlichung unterschiedlich aus.</p>
+                        <p>Mit Ausnahme der kulturphilosophisch definierten Simulation gibt es in allen der oben genannten Kategorien Alternativbegriffe, die die jeweilige Bedeutung ebenfalls beschreiben. Es ist daher ratsam, die unterschiedlichen Bedeutungen klar voneinander abzugrenzen, gegebenenfalls die Alternativbegriffe zu verwenden und den Begriff Simulation wenn möglich auf wissenschaftliche Simulationen zu begrenzen.</p>
+                        <p>Verschiedene wissenschaftliche Simulationsmethoden haben mitunter außerdem eigene Namen, die nicht unmittelbar eine Simulationsmethode vermuten lassen. Häufig gebrauchte Simulationsmethoden sind die bereits erwähnten <term type="dh">Monte-Carlo-Simulationen</term> und <term type="dh">Agent-based Models</term> (in der Literatur auch <term type="dh">ABM</term> abgekürzt). Außerdem gibt es in der Netzwerkforschung sogenannte <term type="dh">Exponential Random Graph Models</term> (kurz: <term type="dh">ERGM</term>),<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#breure_reconstructing_2019">Breure&#x00A0;/ Heiberger 2019</ref>.</note> vor allem in den Wirtschaftswissenschaften bzw. der Wirtschaftsgeschichte sogenannte <term type="dh">General Equilibrium Models</term> (kurz: <term type="dh">GE</term> oder <term type="dh">GEM</term>; deutsch: Allgemeine Gleichgewichtsmodelle)<note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#thomas_general_equilibrium_1987">Thomas 1987</ref>.</note> und in den Sozial- und Umweltwissenschaften sogenannte <term type="dh">System-Dynamics-Modelle</term> (kurz: <term type="dh">SD</term>).<note type="footnote">Ein Überblick, der nicht nur methodisch, sondern auch historisch sehr interessant ist, ist eine Sammlung von Werken Jay Wright Forresters, einem Pionier der Methode, der unter anderem maßgeblich an den SD-geprägten Modellen des Club of Rome beteiligt war (<ref type="bibliography" target="#system_dynamics_society_social_dynamics_2019">System Dynamics Society (Hg.) 2019</ref>).</note></p>
+                    </div>
+                    <div type="subchapter">
+                        <head>3.2
+                            Differenzen der Begriffsverwendung</head>
+                        <p>Aus den beschriebenen Mehrdeutigkeiten leitet sich bereits ab, dass bestimmte Begriffsverwendungen in manchen DH-Disziplinen häufiger auftauchen als in anderen. Oft gibt es aber auch Überschneidungen. Hier sollen einige Beispiele aus aktueller Forschung gegeben werden, die die vorrangige Verwendung einer oder mehrerer Bedeutungsformen von Simulation in diesen Disziplinen darstellen.</p>
+                        <p>
+                            <list type="unordered">
+                                <item>Archäologie, Anthropologie, Geschichtswissenschaften,
+                                    Wirtschaftswissenschaften<list type="unordered"><item>Simulation als Analysemethode für komplexe Systeme, Prozesse oder auch Netzwerke. Verwendete Simulationsmethoden sind etwa Agent-based Modeling oder Exponential Random Graph Models. Beispiel<hi rend="italic">:</hi> Erforschung jungsteinzeitlicher Wanderungs- und
+                                        Siedlungsbewegungen<note type="footnote"><ref type="bibliography" target="#sikk_agent_2020">Sikk&#x00A0;/ Caruso 2020</ref>.</note>
+                                    </item>
+                                        <item>Rekonstruktion&#x00A0;/ 3D-Modell&#x00A0;/ Virtuelle Simulation. Beispiel: Darstellung eines osmanischen ›Irrenheims‹<note type="footnote"><ref type="bibliography" target="#wendell_framework_2016">Wendell et al. 2016</ref>.</note>
+                                        </item></list></item>
+                                
+                                <item>Erziehungswissenschaften&#x00A0;/ Didaktik<list type="unordered"><item>Simulation als didaktische Methode, vergleichbar mit Rollenspiel. Ausspielen eines Szenarios oder Simulationen (Genre) als Lernspiele. Beispiel:
+                                    Erforschung der Wirkung von Simulationen und <term type="dh">Serious
+                                        Games</term> auf Lernstoffvermittlung<note type="footnote"><ref type="bibliography" target="#vlachopoulos_effect_2017">Vlachopoulos&#x00A0;/ Makri 2017</ref>.</note>
+                                </item></list></item>
+                                
+                                <item>Kultur-, Medien- und Literaturwissenschaften<list type="unordered"><item>Simulation als kultur- und medienphilosophischer Begriff. Medien als
+                                    Simulation von Realität und Kultur der Moderne als in zunehmendem Maß durch
+                                    mediale Simulation von Realitäten im Gegensatz zu unmittelbar erlebter Realität
+                                    geprägt. Beispiel: Simulationstheorie von Jean Baudrillard für (u.&#x00A0;a.)
+                                    Filmwissenschaften<note type="footnote"><ref type="bibliography" target="#hoeltgen_faq_2003">Höltgen 2003</ref>.</note>
+                                </item>
+                                    <item>Simulation als Analysemethode. Beispiel: Erforschung von Netzwerkdynamiken im
+                                        Verlagswesen<note type="footnote"><ref type="bibliography" target="#gavin_agent_2014">Gavin 2014</ref>.</note>
+                                    </item></list></item>
+                                
+                                <item>Ludologie<list type="unordered"><item>Simulationsspiele als Genre und Forschungsgegenstand. Genre von Spielen, die auf die möglichst realitätsnahe
+                                    Nachbildung eines Szenarios&#x00A0;/ einer Tätigkeit abzielen bzw. zur Beschreibung von
+                                    Subsystemen von Videospielen, die auf realitätsnahe Nachbildung abzielen.
+                                    Beispiel: Postmoderne Dimensionen simulierter Landschaften und Räume in <bibl><title type="desc">GTA V</title></bibl><note type="footnote"><ref type="bibliography" target="#fontaine_landschaften_2017">Fontaine 2017</ref>.</note>
+                                </item>
+                                    <item>Simulationsspiele als Werkzeug zur Forschung, teilweise auch verbunden mit anderen digitalen Methoden und in Überschneidung zu anderen Disziplinen. Beispiel: Verknüpfung von <term type="dh">(Archaeo)Gaming</term>, Simulationen und archäologischem Erkenntnisinteresse als besondere historische Perspektivierung<note type="footnote"><ref type="bibliography" target="#graham_enchantment_2020">Graham 2020</ref>.</note></item>
+                                </list>
+                                </item>
+                                
+                                <item>Philosophie<list type="unordered"><item>Reflexion wissenschaftlicher Simulation als Erkenntnismethode. Beispiel:
+                                    Erkenntnistheoretische Grundlagen und Implikationen von Simulationen<note type="footnote"><ref type="bibliography" target="#kraemer_simulation_2011">Krämer 2011</ref>;
+                                        <ref type="bibliography" target="#winsberg_computer_2019">Winsberg 2019</ref>.</note>
+                                </item>
+                                    <item>Wissenschaftliche Simulationen in der <term type="dh">Computational Philsosophy</term><note type="footnote">Vgl. <ref type="bibliography" target="#grim_computational_philosophy_2022">Grim&#x00A0;/ Singer 2022</ref>.</note> bzw. zur Erforschung philosophischer Fragen. Beispiel: Agent-based Model von wissenschaftlicher Argumentation und deren Effekt auf die epistemische Entwicklung von Wissenschaft<note type="footnote"><ref type="bibliography" target="#borg_epistemic_effects_2018">Borg et al. 2018</ref>.</note></item>
+                                </list>
+                                </item>
+                                
+                            </list>
+                        </p>
+                    </div>
+                </div>
+                <div type="chapter">
+                    <head>4.
+                        Kontroversen und Diskussionen</head>
+                    
+                    <p>Simulationen sind in der heutigen Praxis der DH noch eine
+                        randständige Methode, die häufig eher theoretisch diskutiert als tatsächlich
+                        angewendet wird.<note type="footnote">Unter anderem diskutiert bei <ref type="bibliography" target="#champion_humanities_2017">Champion 2017</ref>; 
+                            <ref type="bibliography" target="#scheuermann_rolle_2022">Scheuermann 2022</ref>; 
+                            <ref type="bibliography" target="#duering_potential_2014">Düring
+                                2014</ref>.</note> Im Anwendungsfall beschränkt sie sich vor allem auf
+                        bestimmte Teilbereiche der DH und auf ganz bestimmte Methoden, etwa virtuelle
+                        Simulation oder Agent-based Modeling. Diskussionen und Kontroversen finden deswegen
+                        oft noch eher isoliert und an der Oberfläche statt, was ein grundlegendes Problem für die Nützlichkeit von Simulationen für die DH darstellt. Nur durch eine fundierte Auseinandersetzung mit den methodologischen und epistemologischen Grundlagen und Implikationen von Simulationsmethoden wird sich ein nachhaltiger wissenschaftlicher Mehrwert für die DH erzielen lassen.</p>
+                    <p>In den letzten Jahren werden konkrete Simulationsmethoden
+                        hinsichtlich ihrer Eignung für geisteswissenschaftliche Forschungsvorhaben
+                        diskutiert, wobei diese teilweise grundsätzlich in Frage gestellt wird.<note type="footnote">Vgl. z.&#x00A0;B. <ref type="bibliography" target="#gavin_agent_2014">Gavin 2014</ref>.</note> Damit hängen Fragen zu den →&#x00A0;erkenntnis<ref target="https://zfdg.de/wp_2023_013">theoretischen</ref> Voraussetzungen von Simulationsmethoden zusammen. Die oft stark
+                        algorithmisch-mathematisch geprägte Tradition vieler Simulationsmethoden stößt
+                        hierbei auf das hermeneutische Selbstverständnis etlicher Teilbereiche der DH, was
+                        laut Michael Gavin teils zu einem <quote>knee-jerk scepticism</quote> –
+                        also einem reflexhaften Skeptizismus – führt.<note type="footnote"><ref type="bibliography" target="#gavin_agent_2014">Gavin 2014</ref>, Abs. 1.</note> Völlig zu Recht
+                        stellt sich aber die Frage, wie manche geisteswissenschaftlichen Konzepte und
+                        Annahmen von Prozessen formalisiert werden können und sollten. Simulationsmethoden erfordern, wie alle Modellierungsverfahren, eine Vereinfachung des erforschten Gegenstands. Anders als in vielen anderen DH-Modellen müssen hier die Komplexitäten von Prozessen und oft auch von menschlichem Handeln umgesetzt werden. Dafür stehen den meisten Geisteswissenschaftler*innen nicht nur wenige theoretische Angebote zur Formalisierung menschlichen Verhaltens zur Verfügung, sondern der Akt der Formalisierung selbst berührt ganz besonders einige Paradigmen der Humanities in Bezug auf das Wesen menschlichen Verhaltens. Auch der Begriff des Prozesses selbst verdient weitere
+                        Ausarbeitung, insbesondere im Gegensatz zu anderen geläufigen Grundlagenbegriffen
+                        von Modellierungsmethoden in den DH, wie z.&#x00A0;B. ›Ereignis‹ bzw. <term type="dh">event</term>.<note type="footnote"><ref type="bibliography" target="#schuetzeichel_prozesse_2015">Schützeichel&#x00A0;/ Jordan 2015</ref>.</note></p>
+                    <p>Für die Geschichtswissenschaften stellt sich außerdem die Frage nach
+                        dem Umgang mit sogenannten Simulationsdaten als Quellen, also rein durch das Simulieren erzeugte Informationen.<note type="footnote">Vgl. z.&#x00A0;B. <ref type="bibliography" target="#nanetti_history_2018">Nanetti&#x00A0;/ Cheong 2018</ref>.</note> Diese
+                        können zwar in realweltlichen Quellen verankert sein, auf die sie auch Bezug nehmen, sie sind aber letztendlich synthetische und somit nicht überlieferte Daten.</p>
+                    <p>Ein generelles Problem, das auch in anderen simulierenden
+                        Wissenschaften diskutiert wird, ist die Frage, wie komplexe Simulationsmodelle und darauf aufbauende Interpretationen wirkungsvoll in die Fachcommunity kommuniziert werden können. Zu diesem Zweck werden Standards wie
+                        das <term type="dh">ODD</term>-Protokoll für agentenbasierte
+                        Simulationsmodelle entwickelt.<note type="footnote">Vgl. z.&#x00A0;B. <ref type="bibliography" target="#grimm_odd_2020">Grimm et al. 2020</ref>.</note> Spezifisch auf die Anforderungen der DH ausgerichtete Praktiken gibt es allerdings noch nicht. Anknüpfungspunkte könnte hier in Zukunft die sich entwickelnde digitale Quellen-, Daten- und Methodenkritik bieten.</p>
+                    <p>Zwischen all diesen methodologischen und erkenntnistheoretischen Fragezeichen der Methodenfamilie werden von einigen Anwender*innen aber auch große Potenziale gesehen, die von der übrigen Community noch nicht ausreichend zur Kenntnis genommen werden. Unter anderem wird immer wieder diskutiert, ob der Simulationsprozess nicht in besonderer Weise den sonst nur im Inneren der Wissenschaftler*innen ablaufenden, hermeneutischen Zirkel abbildet und damit gerade Geisteswissenschaftler*innen einen Mehrwert verspricht.<note type="footnote">Etwa bei <ref type="bibliography" target="#wachter_statistical_studies_1978">Wachter et al. 1978</ref> oder in jüngerer Zeit wieder bei <ref type="bibliography" target="#gavin_agent_2014">Gavin 2014</ref>.</note> Auch das bereits erwähnte Potenzial des Sich-Hineinversetzens (entlehnt aus dem Game Design könnte man auch von »Immersion« sprechen) wird etwa in der Archäologie mit dem klassisch hermeneutischen Verstehensprozess in Verbindung gebracht.<note type="footnote">Ein Beispiel ist etwa <ref type="bibliography" target="#graham_enchantment_2020">Graham 2020</ref>, der von einem »Enchantment«, also einer Verzauberung, seiner Disziplin der Archäologie durch Agent-based Modeling und verbundene Methoden spricht.</note></p>
+                    <p>Die Diskussion um simulative DH steht noch – oder wieder – ganz am Anfang. Dadurch ergeben sich viele Unsicherheiten, gerade durch die besondere Natur der Simulationsmethode. Gleichzeitig bieten diese Unsicherheiten gerade für die DH hochspannende Anknüpfungspunkte und noch zahlreiche Gelegenheiten, kreative Anwendungen zu entwickeln und die besonderen epistemologischen Auswirkungen von Modellierung und Formalisierung auf unsere Disziplinen zu ergründen.</p>
+                </div>
+            </div>
+            <div type="bibliography">
+                <head>Bibliografische Angaben</head>
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