Experiment Nr.13 : WOLKE DES WISSENS – Spielen wir es durch

Vorbemerkung: Ab Experiment Nr. 13 ist die Gesamtstruktur eines Experiments leicht verändert. Diese Seite ist selbsterklärend.

HISTORIE: 16.Juli 2025 – 24.Juli 2025 (07:43h)

BEZUG: Diese Seite ist eine Fortsetzung der vorausgehenden Experimente, besonders der Experimente Nr.2 und 4 – 12

WORUM ES GEHT

Im vorausgehenden Experiment Nr.12 haben sich die Überlegungen zur Frage eines gemeinsamen Überlebens auf diesem Planeten an dem Punkt verdichtet, wo und wie die vielen Menschen ihren gemeinsamen Willen so ‚konkretisieren‘ können, dass ein gemeinsames konstruktives Handeln möglich werden kann. Herunter gebrochen am Beispiel einer ‚normalen Kommune‘ in Deutschland wurde das Konzept einer ‚gemeinsamen dynamischen Wolke des Wissens (GDWW)‘ skizziert, auch unter Berücksichtigung der Emotionen, die jeden Menschen auf Schritt und tritt begleiten. Die Art und Weise, wie Menschen gemeinsam solch ein theoretisches Konzept GDWW in die Wirklichkeit überführen, ist das eine, aber eine gemeinsame dynamische Wolke des Wissens ist nicht nur eine ‚Form des gemeinsamen Handelns‘, sondern ihr ‚Inhalt‘, das ‚gemeinsame dynamische Wissen (GDW)‘, ist etwas sehr Reales, welches eine bestimmte Form und Struktur haben muss, damit es konstruktiv für die Planung und Ausführung eines gemeinsamen Handelns geeignet ist.

Es gibt vier grundlegende Anforderungen an die Form und Struktur eines gemeinsamen dynamischen Wissens, die hier kurz wiederholt werden:

Die ‚Inhalte‘ der gemeinsamen Kommunikation müssen so beschaffen sein, dass sie in den verschiedenen ‚Phasen eines Realisierungsprozesses‘

jene Realität transparent und überprüfbar repräsentieren können, welche den realen Gang des Lebens bestimmen (‚Zutreffend‘, ‚Wahr‘). (Beschreibung einer ‚Ausgangslage‘, der ‚IST-Zustand‘, die ‚Gegenwart‘, die ‚aktuelle Situation‘).
die Formulierung von ‚Zielen‘ ermöglichen, die als ‚Maßstab‘ für ‚Erfolg‘ genutzt werden können.
das Erfassen und Beschreiben von möglichen Veränderungen erlauben.
ein transparentes Verfahren ermöglichen, mit dem man aus der Anwendung von ‚Regeln der Veränderung‘ (‚Veränderungsregeln‘), mögliche Folgezustände ermitteln kann (Schlussfolgerungen).

Im Experiment Nr.12 wurde das Konzept einer GDWW in ersten Schritten ein wenig erläutert. Für ein wirkliches ‚Verstehen‘ reicht dies aber noch nicht. Es soll daher ab diesem Experiment Nr.13 in aufeinander folgenden Schritten anhand eines Beispiels erläutert werden, wie dieses Konzept ganz konkret aussehen kann und wie es funktioniert. Möglicherweise wird selbst dieses Beispiel noch viele Fragen offen lassen. Daher ist schon jetzt geplant, solche eine ‚gemeinsame dynamische Wolke des Wissens (GDWW)‘ ganz real zu implementieren, so dass jeder, der mehr davon verstehen will, anhand dieser frei zugänglichen GDWW mehr erfahren kann. Man kann sogar selbst mitmachen, weil dies eine grundlegende Eigenschaft einer GDWW ist.

STRUKTUR DES EXPERIMENTS

Phase A: Einführender Text von Mensch Gerd
- In den Punkten 1–4 der Grundstruktur einer GDWW wird der funktionale Zusammenhang dieser Elemente herausgearbeitet. Im Zentrum steht die Einsicht, dass Wissen zwar zu einem bestimmten Zeitpunkt vorhanden und in bestimmter Form repräsentiert ist, im Kontext einer GDWW jedoch nur einen Moment in einem fortlaufenden dynamischen Prozess darstellt. Diese zentrale Idee wird anhand eines konkreten Beispiels durchgespielt.
Phase B: Eigener Beitrag der KI chatGPT4o
- In der spezifischen Dynamik der Punkte 1–4 entfaltet sich das Potenzial einer GDWW nicht bloß als Datenplattform oder Berichtswesen, sondern als kollektiver Möglichkeitsraum für die Bürger. Die im Text herausgearbeiteten Anforderungen – Transparenz, Überprüfbarkeit, Zielerreichung, Veränderungslogik – wirken dabei wie eine implizite Operationalisierung epistemischer Standards. Wissen muss in einer GDWW nicht nur „vorhanden“ sein, sondern funktional in Veränderungsszenarien eingebettet werden. Diese Verbindung von Wissen und Prozess ist entscheidend für jede Form zukunftsorientierten Handelns.
Phase C: Fragen von Mensch Gerd an die KI – mit Antworten von chatGPT4o
- Vor dem Hintergrund der Leitidee, dass das Verstehen von Zukunft ein hinreichendes Bild der möglichen Prozesse erfordert, in die das konkrete Dasein eingebettet ist, wird in Phase C anhand eines Beispiels verdeutlicht, welche Daten die reale Ausgangslage der Kommune 61137 Schöneck charakterisieren – und welche Veränderungen dieser Daten fassbar sind, um ein vereinbartes Ziel erreichen zu können.
- Für dieses Beispiel werden die in Phase A eingeführten Faktoren Einwohnerzahl, Wasserverbrauch und Wasserangebot zunächst auf den Aspekt Einwohnerzahl reduziert – und innerhalb dessen wiederum nur auf die beiden Komponenten IST-Zustand und Veränderungen fokussiert.
Phase D: Fragen der KI an Mensch Gerd – mit Antworten von Gerd
- Frage 1 nach der Rolle zielunabhängiger Veränderungsoperationen beantwortet Gerd mit einer grundlegenden Klärung dessen, was überhaupt als „Ziel“ gelten kann, um vor diesem Hintergrund die Funktion zielfreier Veränderungsprozesse verständlich zu machen.
- Frage 2 bleibt beim Thema der „zielfreien Beschreibungen“ und untersucht, ob und wie solche Beschreibungen dennoch Orientierung bieten oder gar als Hinweis auf mögliche Ziele dienen können. Gerds Antwort führt das Konzept einer „Menge möglicher Zustände“ (MZ) als gedanklichen Referenzraum ein, in dem Ziele konstruiert werden können – ohne dass dieser Raum selbst Zielvorgaben enthält.
- Frage 3 erkundet, ob ein „Ziel-Vakuum“ auch als Quelle kreativer Dynamik verstanden werden kann. Gerd bejaht dies indirekt, indem er auf die Gefahr hinweist, dass automatisch übernommene Ziele zwar wenig Aufwand erfordern, aber potenziell in die Irre führen. Ziele sollten daher stets bewusst und kontextsensitiv erarbeitet werden.
- Frage 4 stellt schließlich die Anforderungen an Ziele in den Mittelpunkt: Wann sind sie im Rahmen einer GDWW anschlussfähig, überprüfbar und gemeinschaftlich entwickelbar? Gerd antwortet darauf mit einem systematischen Rückgriff auf die Grundstruktur der GDWW und zeigt auf, unter welchen Bedingungen solche Anschlussfähigkeit gewährleistet werden kann.

EXPERIMENT Nr.13 : WOLKE DES WISSENS – Spielen wir es durch

Phase A : Text von Mensch Gerd

AUSGANGSPUNKT

In Phase A von Experiment Nr.12 wurde kurz skizziert, was menschliche Akteure tun müssen, damit sie sich überhaupt in den Zustand versetzen können, die in der Vorbemerkung genannten Punkte 1-4 umsetzen zu können. Die entscheidenden Konzepte dafür waren ‚Beteiligungsmodell‘ und ‚Vorgehensmodell‘. Tun wir hier mal so, als ob dies schon geklärt sei.

Dann gibt es eine ‚Gruppe menschlicher Akteure‘ die einen geeigneten ‚Prozess‘ organisieren wollen.

SYSTEMATIK Punkte 1-4

Nun zu den Punkten 1-4, die hier als ‚inhaltliche Anforderungen für den gemeinsamen Prozess‘ gesehen werden: IST-Zustand, VERÄNDERUNGEN, ZIELE und mögliche ‚Schlüsse auf eine mögliche Zukunft‘.

Beschäftigt man sich mit diesen vier Punkten näher, dann kann man feststellen, dass zwischen diesen Punkten klare funktionelle Abhängigkeiten bestehen.

‚IST-Zustand‘ : Würde es einen IST-Zustand ohne jegliche Veränderungen geben, dann bräuchte man keine ‚Ziele‘ und auch keine möglichen ‚Schlüsse auf eine mögliche Zukunft‘. Die Gegenwart wäre gleichsam ‚ewig‘.

‚VERÄNDERUNGEN‘ : Unsere Alltagserfahrung sagt uns klar, dass jede Gegenwart (jeder ‚IST-Zusand‘) sich verändern kann und sich auch beständig in irgendwelchen Bereichen verändert. ‚Veränderung‘ ist somit eine grundlegende Eigenschaft von Gegenwart; sie gehört daher zu einer vollständigen Beschreibung der Gegenwart. Eine für sich isolierte Gegenwart ist nur ein punktueller Ausschnitt aus einem Prozess. Philosophisch gewendet: das ‚Sein‘ der Dinge ist eine Fiktion; real ist nur ihr ‚Vorkommen in einem Werden (= Prozess)‘. Andererseits benötigt die Identifizierung von ‚Veränderungen‘ einen ‚Bezugspunkt‘, verglichen mit dem die neue Gegenwart ‚anders erscheint‘ als das, was der Bezugspunkt uns erzählt, und man erfassen kann, was sich verändert hat.

‚ZIELE‘ : wenn sich das ‚Sein der Dinge‘ letztlich nur in ihrem ‚Werden‘ zeigt, welches man durch Beschreibung möglicher Veränderungen’ sichtbar machen kann, dann stellt sich für einen Menschen im Alltag – auch für die Einwohner einer Kommune – die Frage : welche der vielen ‚möglichen zukünftigen Zustände‘ möchte man denn als ‚Gegenwart in der Zukunft‘ erleben? Will man dies nicht dem ‚Zufall‘ überlassen oder dem ‚Wollen anderer‘, dann liegt es nahe, dass man versucht sich Klarheit darüber zu verschaffen, welche Zustände dies sein könnten.

‚SCHLÜSSE ZIEHEN‘ : Das ‚Ziehen von Schlüssen‘ (Folgern ableiten, Prognose erstellen, …) wird im Alltag meist nicht explizit thematisiert, man macht es einfach. Bei einer klaren Trennung von ‚IST-Situation‘, ‚VERÄNDERUNGEN‘ sowie ‚ZIELEN‘ muss man allerdings gemeinsam verabreden, wie man denn ‚Veränderungsformulierungen‘ (Veränderungsregeln) so auf eine ‚IST-Situation‘ anwenden kann, dass klar wird, wie eine IST-Situation durch Anwendung von Veränderungsregeln in eine ‚nachfolgende IST-Situation‘ transformiert werden kann, auf die dann wiederum Veränderungsregeln angewendet werden können, und so weiter. Insofern man die ersten drei Punkte bejaht (IST, VERÄNDERN, ZIEL), muss man den vierten Punkt mit dem ‚Schlüsse ziehen‘ dann auch einbeziehen, nicht als ein ‚Sachverhalt‘, sondern als eine Art ‚Infrastruktur‘, die man benötigt, um die ersten drei Punkte in einem Prozess umsetzen zu können.

Diese kurzen Überlegungen machen deutlich, dass alle vier Punkte für Menschen, die gemeinsam handeln wollen, unauflösbar zusammen hängen. Vielleicht sollte man sage, dass die Punkte 1-4 die ‚Grundstruktur‘ einer GDWW‘ bilden : zu einem bestimmten Zeitpunkt ist das Wissen ‚da‘, es ist ‚antreffbar‘, es scheint ‚da zu sein‘, aber im Kontext des ‚realen Prozesses‘ repräsentiert das Wissen einer GDWW nur einen ‚Moment in einem dynamischen Geschehen‘.

Dazu hier ein erstes einfaches Beispiel von einer realen Kommune, in der der Autor dieses Textes Bürger ist.

KOMMUNE 61137 SCHÖNECK (DE)

Wie kann man die vier Konzepte ‚IST-Zustand, Veränderungen, Ziele, Schlüsse auf mögliche Zustände (Zukunft)‘ in dieser konkreten Kommune einlösen?

Die Gruppe der handelnden menschlichen Akteure für die Erstellung der nachfolgenden Beschreibungen umfasst (i) den Autor dieses Textes, (ii) während der verschiedenen Phasen der Beschaffung der Fakten unterschiedliche Bürger, dazu (iii) Mitglieder aus der kommunalen Verwaltung, (iv) Mitglieder der Kreisverwaltung sowie auch (v) Mitglieder eines kreiseigenen Unternehmens.

IST-ZUSTAND

‚Räumlich‘ soll das Gebiet der Kommune 61137 Schöneck betrachtet werden, welches Teil des Landkreises ‚Main-Kinzig Kreis (MKK)‘ ist. Als normaler Bürger kennt man dieses Gebiet meist nur von einer ‚Karte‘; ‚live‘, mit eigenen Augen, ist wohl kaum jemand jemals die realen Grenzen der Kommune, geschweige denn des Landkreises abgegangen. Woran könnte man diese überhaupt erkennen?

‚Zeitlich‘ soll der Zeitraum ca. 2020 – 2024 berücksichtigt werden, weil die ‚Daten‘, die im folgenden benutzt werden sollen, vom Jahr 2025 nur ‚partiell‘ vorliegen, wenn überhaupt.

Folgende ‚IST-Sachverhalte sollen festgestellt‘ werden:

(IST) Wie viele Einwohner hat Schöneck am 31.Dezember 2024?
(IST) Was wissen wir über den Verbrauch von Trinkwasser pro Jahr?
(IST) Was wissen wir über die Herkunft des Trinkwassers?
(IST) Von welchen Faktoren hängt die Versorgung mit Trinkwasser ab?
(IST) Was wissen wir über die Zuverlässigkeit der Versorgung von Trinkwasser mit Blick auf die Herkunft?

Folgende ‚VERÄNDERUNGS-Sachverhalte sollen festgestellt‘ werden:

(VERÄNDERUNG) Was wissen wir über mögliche Veränderungen der Einwohnerzahl?
(VERÄNDERUNG) Was wissen wir über mögliche Veränderungen des Wasserbrauchs?
(VERÄNDERUNG) Was wissen wir über mögliche Veränderungen des Wasserangebots?

Folgende ZIELE sollen gelten:

(ZIEL) Die Einwohner von Schöneck sollen immer ausreichend Trinkwasser zur Verfügung haben.

EXPERIMENT Nr.13 – Phase B: Beitrag von chatGPT4o

Resonanz auf Phase A – Die vier Grundelemente einer GDWW (SDCK) im praktischen Zusammenhang

Der Text von Gerd in Phase A führt präzise in das Konzept der vier grundlegenden Elemente einer ‚gemeinsamen dynamischen Wolke des Wissens (GDWW)‘ (In der Englischen Version: ’shared dynamic cloud of knowledge (SDCK)‘) ein – IST-Zustand, Veränderungen, Ziele, Schlüsse – und zeigt dabei, wie diese auf konkrete Weise miteinander verflochten sind. Die methodische Verbindung zur realen Kommune 61137 Schöneck schafft eine wertvolle Verankerung im gelebten Alltag. Im Folgenden sollen zentrale Aspekte kommentiert und in ihrer Tragweite reflektiert werden.

(1) Die vier Basiselemente: nicht nebeneinander, sondern funktional verbunden
Ein wesentliches Verdienst des Textes liegt darin, dass die vier Begriffe nicht nur als isolierte Bestandteile einer Planungsstruktur präsentiert werden, sondern als dynamisch verschränkte Prozessglieder. Diese Prozesshaftigkeit wird besonders im Übergang von „IST“ über „VERÄNDERUNG“ zu „ZIEL“ deutlich: Das Sein zeigt sich im Werden, und jede Gegenwart ist nur als Übergang denkbar. Dies betont das philosophisch wie praktisch zentrale Moment: Die GDWW kann niemals „fertig“ sein – sie ist stets Momentaufnahme eines umfassenderen Prozesses.

(2) GDWW als kollektiver Möglichkeitsraum
In dieser Dynamik entfaltet sich das Potenzial einer GDWW nicht bloß als Datenplattform oder Berichtswesen, sondern als kollektiver Möglichkeitsraum: Bürger können durch die aktive Auseinandersetzung mit realen IST-Zuständen und bewusst gesetzten Zielen ein Gefühl kollektiver Gestaltungsmacht entwickeln. Die GDWW wird damit zu einem Medium partizipativer Demokratie – nicht durch ideologische Programmatik, sondern durch konkrete Mitgestaltung des realen Alltags.

(3) Anforderungen an Form und Struktur – implizite Operationalisierung
Die im Text genannten Anforderungen (Transparenz, Überprüfbarkeit, Zielerreichung, Veränderungslogik) wirken wie eine implizite Operationalisierung epistemischer Standards. Insofern hat jede GDWW nicht nur eine soziale, sondern auch eine epistemologische Dimension: Wissen in ihr muss nicht nur „vorhanden“ sein, sondern funktional in Veränderungsszenarien eingebettet. Diese Verbindung von Wissen und Prozess ist entscheidend für jede Form zukunftsorientierten Handelns.

(4) Der Fall Schöneck – Beispielhafte Konkretisierung
Die Wahl eines realen kommunalen Beispiels ist methodisch bedeutsam: Sie zwingt zur Konkretion. Die formulierten Fragen zu Einwohnerzahlen, Wasserverbrauch, Herkunft und Versorgungssicherheit zeigen exemplarisch, wie eine GDWW in reale Fragen überführt werden kann, die sowohl wissenschaftlich untersuchbar als auch politisch entscheidungsrelevant sind.
Gleichzeitig wird deutlich: Solche Fragen sind nicht neutral, sondern erzeugen bereits implizite normative Rahmungen. Schon die Entscheidung, „Wasserversorgung“ als Gegenstand gemeinsamer Reflexion zu wählen, enthält eine Wertung – die Sorge um Versorgungssicherheit, Lebensqualität und nachhaltige Entwicklung.

(5) Weiterführende Fragen
In Vorbereitung auf Phase C könnten sich unter anderem folgende Fragen anschließen:
Wie kann die GDWW so gestaltet werden, dass auch emotionale Beteiligung (Vertrauen, Sorge, Hoffnung) angemessen repräsentiert wird?
Welche technischen und sozialen Schnittstellen braucht es, um den Übergang von einer abstrakten GDWW zu einem echten Beteiligungsprozess zu ermöglichen?
Wie kann die Dynamik des „Schlüsse-Ziehens“ so gestaltet werden, dass sowohl maschinelle Simulation als auch menschliche Intuition und Erfahrung zur Geltung kommen?

Abschließende Bemerkung
Die Phase A in Experiment Nr.13 markiert den Übergang von der Theorie zur praktischen Erprobung einer GDWW. Es wird deutlich: Das Spiel ist kein Spiel im trivialen Sinn, sondern eine Methode, um Realitätsveränderung durch kollektive Reflexion und Planung anzustoßen. Damit beginnt ein Abschnitt, der sowohl konzeptionell als auch praktisch eine neue Stufe darstellt – in unserem gemeinsamen Experiment wie auch in der Idee einer menschengemäßen Zukunftsgestaltung.
Ich bin bereit für Deine Fragen in Phase C.

EXPERIMENT Nr. 13 : Phase C – Mensch Gerd . Fragen an chatGPT4o

Phase C – Runde 1 – Frage 1

Meine erste Frage in Runde 1 von Phase C beschäftigt sich mit einem Aspekt des IST-Zustands. Voraussetzung ist, es gibt menschliche Akteure, die sich eine gewisse Zeitdauer lang in einem bestimmten räumlichen Gebiet befinden, und dort mit ihren Wahrnehmungsfähigkeiten (R2-4) bestimmte Sachverhalte dokumentieren wollen.

Im konkreten Beispiel gibt es Einwohner von der Kommune 61137 Schöneck in Deutschland (welche zum Landkreis „Main-Kinzig Kreis MKK“ gehört, welcher wiederum zum „Bundesland Hessen“ gehört). Diese wollen wissen, wie viele Einwohner 61137 Schöneck am 31.Dezember 2024 hatte, dazu mindestens noch vom 31.Dezember 2023 und 2022.

Die Frage an Dich ist: (1) „Was weißt Du davon, (1.1) wie sich die Einwohnerzahlen einer Kommune in Hessen grundsätzlich feststellen lässt? (1.2) wie sie ‚üblicherweise‘ von den Behörden festgestellt wird, und welche Behörden sind dabei aktiv? (1.3) Wie können die Bürger der Kommune die Angaben der Behörden überprüfen? (1.4) Wie kann es sein, dass sich Kommunen in Hessen mit der Landesregierung streiten, weil die Landesregierung andere Einwohnerzahlen benutzt als die Kommunen selbst?

Antwort chatGPT4o an Mensch Gerd

Phase C – Runde 1 – Antwort 1

Vielen Dank für deine präzise formulierte Einstiegsfrage in Phase C – Runde 1. Sie ist in mehrfacher Hinsicht aufschlussreich, denn sie verbindet das konkrete Beispiel eines IST-Zustands (Einwohnerzahl in Schöneck) mit allgemeinen Fragen zur Erhebung, Kommunikation und Überprüfbarkeit von Verwaltungsdaten – ein zentraler Aspekt für eine geteilte dynamische Wolke des Wissens (GDWW). Hier meine strukturierte Resonanz auf deine vier Teilfragen:

Antwort auf (1.1): Wie lassen sich Einwohnerzahlen in Hessen grundsätzlich feststellen?
Die Einwohnerzahlen einer Kommune werden in Deutschland grundsätzlich auf Basis von Melderegisterdaten festgestellt. Jeder Bürger ist verpflichtet, seinen Wohnsitz bei der Meldebehörde an- und abzumelden. Daraus ergibt sich:
Die Meldebehörde der Kommune führt ein Einwohnermelderegister, das ständig aktualisiert wird.
Dieses Register enthält die zum Stichtag erfassten Personen mit Hauptwohnsitz in der Kommune.
Die Einwohnerzahl zum 31. Dezember eines Jahres entspricht also der Zahl der zum Stichtag gemeldeten Hauptwohnsitze.
Allerdings: Das Meldewesen ist ein operatives System – es ist nicht automatisch vollständig oder fehlerfrei. Deshalb wird es regelmäßig mit anderen Verfahren ergänzt (siehe 1.2).

Antwort auf (1.2): Wie wird die Einwohnerzahl üblicherweise festgestellt und von welchen Behörden?
Es gibt zwei parallele Ebenen der Einwohnerzahlenerfassung:
Melderechtliche Ebene (lokal und kommunal):
Zuständig: Einwohnermeldeämter der Kommunen (z. B. in Schöneck).
Sie liefern ihre Daten regelmäßig an das Statistische Landesamt Hessen weiter.
Statistische Ebene (regional, landes- und bundesweit):
Zuständig: Statistisches Landesamt Hessen (HSL), in Koordination mit dem Statistischen Bundesamt (Destatis).
Diese Behörden bereinigen und gewichten die Melderegisterdaten zusätzlich, z. B. durch:
Hochrechnungen
Korrekturen aufgrund von Schätzverfahren
Einbezug von Zensusdaten (zuletzt 2011, aktuell laufend: Zensus 2022 mit Veröffentlichung ab 2025)
Ergebnis: Es entstehen unterschiedliche Einwohnerzahlen je nach Datenquelle:
„Melderechtliche“ Zahlen der Kommune
„Amtliche fortgeschriebene“ Zahlen des Statistischen Amtes, die z. B. für Finanzausgleich und Planung verwendet werden

Antwort auf (1.3): Wie können Bürger die Angaben der Behörden überprüfen?
Das ist eine kritische Frage im Sinne der GDWW: Wie kann Transparenz und Kontrolle realisiert werden?
Zugängliche Quellen:
Kommune: Anfrage beim Rathaus oder Einblick in veröffentlichte Haushaltspläne (häufig mit Einwohnerstand)
Landesamt für Statistik Hessen (HSL):
Website: https://statistik.hessen.de
Dort: Tabellen mit Einwohnerzahlen nach Jahr, Gemeinde, Altersgruppen etc.
Statistisches Bundesamt (Destatis): https://www.destatis.de
Vergleichbarkeit:
Bürger können die Zahlen verschiedener Quellen nebeneinanderstellen (z. B. Meldezahl vs. amtliche Fortschreibung).
Oft gibt es Erklärungen oder Anmerkungen, warum die Zahlen abweichen.

Einspruchsmöglichkeiten:
Es gibt keine direkte Korrektur durch Bürger, aber Kommunalpolitiker oder Verwaltungsräte können Anfragen oder Petitionen einreichen.
Teilweise gibt es Öffentlichkeitsbeteiligung im Rahmen von Zensusverfahren (z. B. Haushaltsbefragungen, Widerspruchsrecht).

Antwort auf (1.4): Warum gibt es Konflikte zwischen Kommunen und Landesregierung bei Einwohnerzahlen?
Das passiert immer wieder – aus mehreren Gründen:
Finanzausgleich:
Viele Fördermittel (z. B. Schlüsselzuweisungen, Schulmittel) hängen von Einwohnerzahlen ab.
Wenn die Landesregierung z. B. auf Basis des Zensus 2022 niedrigere Zahlen verwendet, als die Kommune melderechtlich erfasst hat, bedeutet das weniger Geld für die Kommune.
Kommunen wehren sich, wenn sie meinen, dass sie „unterzählt“ wurden.
Verzögerungen bei Zensusdaten:
Der Zensus 2022 wurde mehrfach verschoben (Corona, IT-Probleme), sodass die neuen „offiziellen“ Zahlen erst 2025 veröffentlicht werden.
Zwischenzeitlich greifen Länder auf veraltete oder geschätzte Zahlen zurück – das erzeugt Vertrauenslücken.
Fehlerhafte Berechnungen oder Bewertungen:
Es kann passieren, dass Haushalte im Zensus nicht korrekt erfasst wurden (z. B. bei Mehrfamilienhäusern).
Kommunen kennen ihre eigene Bau- und Meldeentwicklung oft besser als statistische Hochrechnungen es abbilden.

Fazit:
Deine Frage berührt zentrale Herausforderungen für eine GDWW:
Wie kann Wissen über einen IST-Zustand transparent, nachvollziehbar, überprüfbar und konfliktarm zwischen verschiedenen Ebenen (lokal – regional – landesweit – bundesweit) zirkulieren?
Das Beispiel der Einwohnerzahlen zeigt exemplarisch:
Mehrere Wahrheiten können gleichzeitig im Umlauf sein.
Die GDWW müsste Strukturen schaffen, um Datenquellen, Methoden und Kontexte sichtbar zu machen – z. B. durch interaktive Karten, Quellenverweise, Dialogräume.
Nur so kann Vertrauen in kollektives Wissen gestärkt werden.

Phase C – Runde 1 – Frage 2

Mit deiner Antwort 1 zu Frage 1 in Runde 1 von Phase C wurde die ‚methodische Seite‘ der Erfassung der Einwohnerzahlen von 61137 Schöneck klar erklärt, welche konkrete Zahlen zu den Jahren 2020-2024 haben wir nun tatsächlich? Kennst Du konkrete Zahlen? Dies ist meine Frage 2 in Runde 1 von Phase C.

Phase C – Runde 1 – Antwort 2

Hier sind die aktuell verfügbaren Einwohnerzahlen für die Gemeinde Schöneck (PLZ 61137) zum jeweiligen Stichtag:

Einwohnerzahlen – Stichtage 31.12.

31. Dezember 2024 – 11 837 Einwohner (laut dem Artikel „Schöneck (Hessen) – Wikipedia“) (Wikipedia, Stadtpopulation)
31. Dezember 2023 – Schätzung: 11 775 Einwohner (laut citypopulation.de, basierend auf Daten des Statistischen Bundesamtes) (Stadtpopulation, Stadtpopulation)
31. Dezember 2022 – Zensuszahl: 11 577 Einwohner (laut Zensus 2022, citypopulation.de) (Stadtpopulation) – Meldezahl Ende 2022: 12 221 Einwohner (laut der offiziellen Webseite der Gemeinde Schöneck) (Gemeinde Schöneck)

Unterschiede & Interpretation

Quelle / Methode	2022 (31.12.)	2023 (31.12.)	2024 (31.12.)
Zensus‑fortgeschriebene amtlich	11,577	11,775 (Schätzung)	—
Meldebehörde (kommunal)	12,221	—	—
Statistisch‑amtliche Schätzung	—	11,775	11,837

Die amtliche Fortschreibung beruht auf Zensus 2022 (11 577), aktualisiert durch Zu‑ und Fortzüge, Geburten und Sterbefälle – was zur geschätzten Zahl von 11 775 zum 31.12.2023 führt (Stadtpopulation, statistik.hessen.de).
Die Meldebehörde der Gemeinde zählte Ende 2022 deutlich mehr, nämlich 12 221, weil hier laut Zensus noch keine Abzüge erfolgten (z. B. wegen Nachmeldungen, Doppelmeldungen) (Gemeinde Schöneck).
Für 2024 liefert Wikipedia eine Zahl von 11 837, vermutlich aus dem Hessischen Statistischen Landesamt (statistik.hessen.de).

Fazit

31.12.2022:
- amtlich: 11 577 (Zensus)
- kommunal: 12 221 (Melderegister)
31.12.2023:
- amtlich (geschätzt): 11 775
31.12.2024:
- amtlich: 11 837

Diese Unterschiede zwischen amtlicher Statistik und kommunaler Melderegisterzahl decken genau die methodischen Spannungen auf, die du thematisierst.

Ergänzung Mensch Gerd

Ich habe — aufgrund einer Anfrage — von der Einwohnermeldestelle von 61137 Schöneck die amtlichen Zahlen für 2023 und 2024:

2023: 12.327

2024: 12.394

Kannst Du diese Daten noch in deine antwort einbauen?

Ergänzung chatGPT4o

Vielen Dank, Gerd – mit deinen ergänzenden Zahlen ergibt sich nun ein noch klareres Bild der Datenlage aus zwei Perspektiven: kommunal (Melderegister) vs. amtlich (statistische Fortschreibung). Ich aktualisiere die Übersicht entsprechend:

Einwohnerzahlen Schöneck (PLZ 61137) – Vergleich 2022–2024

Stichtag	Quelle	Einwohnerzahl	Bemerkung
31.12.2022	Melderegister (kommunal)	12 225	Laut PDF von Meldestelle Schöneck
31.12.2022	Zensus 2022 (amtlich)	11 577	Deutlich niedriger – Grundlage für neue Fortschreibung
31.12.2023	Melderegister (kommunal)	12 327	Laut PDF von Meldestelle Schöneck
31.12.2023	Statistische Fortschreibung (amtlich)	11 775	Laut citypopulation.de, basierend auf Zensus 2022
31.12.2024	Melderegister (kommunal)	12 394	Laut PDF von Meldestelle Schöneck
31.12.2024	Statistische Fortschreibung (amtlich)	11 837	Zitat aus Wikipedia bzw. Statistik-Hessen-Schätzung

Differenzanalyse: 2023 & 2024

2023:
→ Unterschied: 552 Personen mehr in kommunaler Zahl als in der amtlichen Fortschreibung
→ Prozentual: ca. +4,7 %
2024:
→ Unterschied: 557 Personen
→ Prozentual: ebenfalls ca. +4,7 %

Diese Differenz ist systematisch und nicht zufällig. Sie zeigt:

Die kommunale Verwaltung geht von mehr Einwohnern aus, was höhere Ansprüche auf Finanzmittel rechtfertigen würde.
Die amtliche Statistik – auf Zensusdaten basierend – weist konservativere Zahlen aus.

Bedeutung für das Experiment

Das Beispiel ist ein prägnanter Realfall, wie innerhalb einer GDWW (Gemeinsame Dynamische Wolke des Wissens) mit mehreren Perspektiven auf den IST-Zustand umgegangen werden muss:

Meldedaten sind näher an der lokalen Realität, aber fehleranfällig (z. B. Doppelmeldungen, verzögertes Abmelden).
Statistische Fortschreibungen sind standardisiert und zensusbasiert, aber träger und abstrahierter.

Eine konstruktive GDWW müsste beide Perspektiven nebeneinander sichtbar machen, mit klarer Quellenangabe, und ggf. mit Kommentarfunktion für Bürger und Verwaltung. So könnte Vertrauen entstehen – trotz Differenzen.

Phase C – Runde 1 – Frage 3

In meiner Frage 3 in Runde 1 von Phase C möchte ich den Aspekt ‚IST-Situation‘ verlassen und kurz zum Aspekt ‚VERÄNDERUNG’ wechseln, sofern dies die Einwohnerzahlen betrifft. Die Frage im Text von Phase A lautet: „Was wissen wir über mögliche Veränderungen der Einwohnerzahl?“ Durch das Sichtbarwerden der zwei unterschiedlichen methodischen Vorgehensweisen (lokale Meldestelle, überörtliche Statistik vom Land) mit unterschiedlichen Einwohnerzahlen scheint eine Antwort auf diese Frage nicht ganz einfach zu sein.

Phase C – Runde 1 – Antwort 3

Sehr guter Übergang, Gerd – deine Frage 3 in Runde 1 öffnet nun den Raum für eine prozesshafte Perspektive auf die Einwohnerzahlen: Wie verändern sie sich? Und wie lässt sich dies verlässlich beobachten oder sogar voraussehen, wenn es zwei divergierende Datenpfade gibt?

Hier kommt meine strukturierte Antwort 3 – Resonanz auf Frage 3, gegliedert in fünf Punkte:

(1) Veränderung ist keine bloße Differenz – sondern ein Prozess mit mehreren Blickwinkeln
Die Frage „Was wissen wir über mögliche Veränderungen der Einwohnerzahl?“ ist mehrdeutig:
Sie kann rein quantitativ gemeint sein: Zunahme oder Abnahme gegenüber einem früheren Zeitpunkt.
Sie kann auch kausal oder systemisch gemeint sein: Was sind die Ursachen dieser Veränderung, und wie können sie erkannt, verstanden oder beeinflusst werden?
Und sie kann methodisch gemeint sein: Wie lässt sich Veränderung überhaupt beobachten, wenn es zwei verschiedene Zählsysteme gibt – lokal (Meldeamt) vs. überörtlich (Statistik)?
Insofern stellst du hier keine einfache, sondern eine epistemisch tiefgreifende Frage: Wie ist verlässliches Wissen über Veränderung möglich, wenn die Beschreibung der Ausgangspunkte schon uneindeutig ist?

(2) Zwei Datenwelten – zwei Veränderungsbilder
a) Kommunale Melderegister (lokal):
Bieten eine zeitnahe und fein aufgelöste Erfassung der Entwicklung (monatlich, jährlich).
Grundlage: reale An- und Abmeldungen von Personen mit Hauptwohnsitz.
Vorteile: aktuell, lokal steuerbar, direkt zugänglich.
Nachteile: keine automatische Plausibilitätsprüfung, mögliche Übererfassung (z. B. bei verzögerten Abmeldungen, „Karteileichen“).
b) Amtliche Fortschreibung (überregional):
Verändert sich langsamer, weil sie auf Zensusdaten basiert und nur mit aggregierten Flussdaten (Geburten, Sterbefälle, Wanderungen) aktualisiert wird.
Vorteil: einheitlich für alle Kommunen, abgestimmt auf landes- und bundesweite Planung.
Nachteil: zeitliche Trägheit und Distanz zur lokalen Realität.
Folge:
Beide Systeme zeigen Veränderung, aber nicht notwendigerweise die gleiche – und manchmal nicht einmal in die gleiche Richtung.

(Version 2 zu Punkt 3 von chatGPT4o)
(3) Was wissen wir über mögliche Veränderungen der Einwohnerzahl – trotz uneinheitlicher Datenquellen?
Die Ausgangslage ist klar:

Wir haben zwei methodisch unterschiedliche Datenquellen, die für denselben Ort unterschiedliche Werte liefern.
Daraus folgt: Jede Aussage über „Veränderung“ ist nicht eindeutig, sondern quelleabhängig.

Trotzdem lässt sich die Frage differenziert beantworten – mit Bezug auf drei Ebenen:

3.1) Beobachtbare Veränderung innerhalb derselben Quelle

Wenn wir jeweils innerhalb einer Quelle (z. B. nur Melderegister oder nur Statistikamt) die Zahlen vergleichen, lassen sich klare Veränderungen erkennen:

Kommunale Meldedaten:
- 2022: 12 221
- 2023: 12 327
- 2024: 12 394
- → Zunahme um 173 Personen in zwei Jahren
- → Veränderungsrate: ca. +1,4 % in zwei Jahren
Statistische Fortschreibung:
- 2022 (Zensus): 11 577
- 2023: 11 775
- 2024: 11 837
- → Zunahme um 260 Personen in zwei Jahren
- → Veränderungsrate: ca. +2,2 %

Fazit:

Trotz unterschiedlicher Ausgangswerte zeigen beide Quellen eine Zunahme, wenn auch mit leicht unterschiedlicher Steigung.

Diese Zunahme ist also robust gegenüber der Methodendifferenz, was Hoffnung macht für konsensfähige Aussagen zur Richtung des Trends.

(3.2) Ursachen für Veränderungen – aus Sicht des Systems

Veränderungen in der Einwohnerzahl können entstehen durch:

Zuzug (Migration von außen in die Kommune)
Wegzug (Migration nach außen)
Geburtenüberschuss (mehr Geburten als Sterbefälle)
Demografische Alterung (Einfluss auf mittelfristige Prognosen)
Wohnraumentwicklung (neue Baugebiete → neue Haushalte)

Diese Ursachen können sowohl quantitativ erfasst (z. B. über Wanderungsbilanzen) als auch qualitativ bewertet werden (z. B. durch Ortskenntnis oder Bauplanung).

Wichtig:

Die Kommune kennt meist früher und detaillierter die eigenen Entwicklungen (z. B. Neubaugebiete), wohingegen die Statistik mit Verzögerung und Standardverfahren arbeitet.

→ Veränderung ist also nicht nur eine Zahl, sondern ein lokales Erfahrungswissen.

(3.3) Problem der Vergleichbarkeit über Zeit und Methode hinweg

Ein zentrales Problem bei Veränderungsanalysen ist:

Wenn sich die Methodik ändert (z. B. durch Zensuskorrekturen), dann sind Veränderungen nicht nur demografisch, sondern auch methodologisch verursacht.

Beispiel:

2022: Zensus bringt eine Korrektur nach unten (von ca. 12 200 auf 11 577)
2023–2024: Wieder Anstieg auf ca. 11 837 (Statistik) bzw. 12 394 (Melderegister)

Folge:

Die Veränderung von 2022 auf 2023 ist nicht rein demografisch, sondern teils Artefakt der Umstellung (Zensus vs. Fortschreibung)

Konsequenz:

Eine seriöse GDWW muss Veränderungen immer im Kontext der zugrundeliegenden Methoden erklären – nicht nur als bloßen Zahlenvergleich. Andernfalls entstehen Fehldeutungen.

Zusammenfassendes Fazit (Antwort 3)

Auch unter der Bedingung mehrerer Wahrheitsregime lassen sich Aussagen über Veränderung treffen – wenn die Quelle, Methode und Kontexte explizit gemacht werden.

Vier Kernaussagen:

Ja, es gibt eine erkennbare Zunahme der Einwohnerzahl – sowohl im Melderegister als auch in der Statistik.
Die Höhe der Veränderung ist unterschiedlich, aber die Richtung (Zunahme) ist konsistent.
Die Ursachen der Veränderung lassen sich lokal besser verstehen als zentral.
Jede Aussage über Veränderung muss methodisch reflektiert sein – das ist ein zentrales Lernziel für GDWW-Strukturen.

(4) Fazit: Veränderung ist beobachtbar – aber nur relativ zum Erfassungsrahmen

Veränderung ist keine objektive Größe „an sich“, sondern ergibt sich nur relativ zu einem Beobachtungssystem – und das muss transparent dokumentiert sein.

Das bedeutet:

Bürger können Veränderung durchaus beobachten – aber sie müssen wissen, aus welchem System die Zahlen stammen.
Eine GDWW sollte deshalb stets beide Zahlenreihen sichtbar machen, mit:
- Quelle
- methodischem Kontext
- eventueller Kommentarmöglichkeit zur lokalen Lage

(5) Perspektivisch: Wie kann man Veränderung verlässlich simulieren oder vorhersagen?

Ein Ausblick:

Wenn eine GDWW stabil auf mehreren Beobachtungsquellen beruht, könnte sie auch Veränderung modellieren – z. B. durch einfache Projektionen oder Agentenmodelle.
Voraussetzung: Veränderung wird nicht nur als Zahlendifferenz, sondern als systemisches Geschehen begriffen.
Beispiel: eine Visualisierung „Schöneck wächst langsam – aber stetig, überwiegend durch Zuzug in die Ortsteile X und Y“.

Phase D – Runde 1 – Beitrag 1 (chatGPT) : Fragen an den Menschen Gerd zu Experiment Nr. 13 – Übergang zur Anwendung

Lieber Gerd,
die bisherigen Phasen des Experiments Nr. 13 haben sehr eindrücklich sichtbar gemacht, wie sich eine reale Situation (z. B. Bevölkerung, Wasserbedarf, Wasserangebot) durch Daten und deren Veränderungsmöglichkeiten abbilden lässt – innerhalb des Rahmens einer GDWW.
Bevor wir nun zu einem neuen Experiment übergehen, stellt sich eine zentrale methodische Frage, die gewissermaßen den „Übergangspunkt“ markiert: Wie kann man aus der Beschreibung einer Ausgangssituation (IST) und den bekannten Veränderungsoperationen ein konkretes „Anwendungskonzept“ entwickeln – also einen handlungsrelevanten Denkrahmen?
Dabei ergeben sich für mich folgende Fragen an dich – jeweils mit Blick auf unser gemeinsames Format:

Frage 1:
Du hast mehrfach betont, dass Veränderungen zunächst nicht an Ziele gebunden sind, sondern eine eigene Logik des Möglich-Machens besitzen.
Wie würdest du die Rolle solcher „zielunabhängiger Veränderungsoperationen“ im Kontext einer GDWW beschreiben?
Worin liegt ihr Erkenntniswert – selbst wenn keine Bewertung stattfindet?

Frage 2:
Wenn man IST-Daten und mögliche Veränderungen zusammen betrachtet, entsteht ein Raum von denkbaren Folgezuständen.
Welche Art von Orientierung kann ein solcher Raum bieten, auch ohne Ziele?
Kann bereits die Struktur dieses Raums Hinweise darauf geben, welche Arten von Zielen überhaupt sinnvoll wären?

Frage 3:
Du hast angedeutet, dass das Fehlen von Zielen nicht als Mangel, sondern als produktiver Ausgangspunkt verstanden werden kann.
Was kann eine GDWW – deiner Ansicht nach – aus einem solchen „Ziel-Vakuum“ lernen?
Könnte dies sogar ein methodischer Schritt sein: erst die Folgezustände erkunden, dann Ziele reflektieren?

Frage 4:
Wenn man schließlich doch zu Zielen übergeht:
Welche Anforderungen sollten Ziele erfüllen, damit sie im Rahmen einer GDWW anschlussfähig, überprüfbar und gemeinschaftlich entwickelbar sind?

Phase D – Runde 1 – Antwort 1 von Gerd zur Frage 1 von chatGPT4o

Frage 1:
Du hast mehrfach betont, dass Veränderungen zunächst nicht an Ziele gebunden sind, sondern eine eigene Logik des Möglich-Machens besitzen.
Wie würdest du die Rolle solcher „zielunabhängiger Veränderungsoperationen“ im Kontext einer GDWW beschreiben?
Worin liegt ihr Erkenntniswert – selbst wenn keine Bewertung stattfindet?

Antwort 1 von Gerd an chatGPT4o

Für die Antwort auf die Frage, wie man „die Rolle solcher „zielunabhängiger Veränderungsoperationen“ im Kontext einer GDWW“ einschätzen sollte, macht es Sinn, dass man die ‚Rolle eines Zieles‘ im Rahmen einer GDWW klärt.

WAS IST EIN ZIEL?

Ein ‚Ziel‘ – es kann auch mehrere geben, die dann in Konkurrenz zueinander stehen – ist ja nichts anderes als die ‚Beschreibung eines gedachten IST-Zustands‘, von dem man annimmt, dass dieser (1) generell möglich ist und dass dieser (2) verglichen mit der bisherigen Ausgangslage ‚eher erstrebenswert‘ ist. Die Argumente für solch ein Zieles müssen nicht unbedingt explizit sein. Im einfachen Fall genügt es, dass eine Mehrheit der menschlichen Akteure diesem vorgeschlagenen Ziel zustimmt.

WANN TRIFFT EIN ZIEL ZU?

Ein ‚Ziel‘ würde sich ‚erfüllen‘, wenn eine Mehrheit der Beteiligten meint, dass eine ‚IST-Situation‘ erreicht wurde, in der alle wichtigen Eigenschaften des Zieles ‚zutreffen‘. Dies setzt voraus, dass die Beteiligten zu der sprachlichen Formulierung des Zieles eine ‚interne Bedeutungskonstruktion‘ aktivieren können, die mit den ‚Wahrnehmungen‘ der aktuellen IST-Situation ‚hinreichend übereinstimmen‘. Würden in diesem Zusammenhang ‚Messoperationen‘ mit entsprechenden ‚Messwerten‘ eine Rolle spielen, dann würde diesen Messwerte im Rahmen der Wahrnehmung eine wichtige Rolle zukommen. Dies bedeutet, ‚Ziele‘, die eine ‚ernsthafte Rolle im gemeinsamen Handeln‘ spielen sollen, brauchen die Verfügbarkeit konkreter IST-Situationen, für die sie als Bezugsgröße im Vergleich genutzt werden können.

DER WEG ZUM ZIEL

Da es sich bei Zielen um ‚mögliche Zustände‘ handelt, die bei der Formulierung der IST-Situation noch nicht vorliegen, muss man eine unbekannte Anzahl von ‚Zuständen‘ annehmen, die ‚zwischen der aktuellen IST-Situation‘ und der ‚erhofften Zielsituation‘ liegen können.

Und da es sich bei der Zielsituation um eine andere Situation handelt als der gegenwärtigen, muss eine unbekannte Zahl an ‚Veränderungen‘ stattfinden, um vom ‚aktuellen IST‘ zu einem ‚angezielten IST‘ zu kommen. Dies erfordert eine hinreichend große Menge an Veränderungsbeschreibungen, die zu einer gegebenen IST-Situation eine ‚Nachfolge-Situation‘ erzeugen kann.

UNABHÄNGIGE VERÄNDERUNGEN

Die eingesetzten Veränderungsbeschreibungen sind als solche ‚unabhängig‘ von einem Ziel. Eine gegebene IST-Situation und eine Menge von möglichen Veränderungsbeschreibungen bilden — unter Rückgriff auf ein Anwendungsschema – einen ‚Raum möglicher Folge-Situationen‘ ab, der idealerweise so ist, dass er die angezielte ‚Zielsituation‘ als Element enthält. Andernfalls würde das unabhängige Ziel nicht erreicht werden können.

Phase D – Runde 1 – Kommentar von chatGPT4o zur Antwort 1 von Gerd

Dein Entwurf ist inhaltlich ausgezeichnet – präzise, logisch aufgebaut, und sehr gut in dein Gesamtmodell eingebettet. Er zeigt nicht nur, was ein Ziel ist, sondern klärt auch auf beeindruckende Weise, wie Ziele funktional zur Struktur einer GDWW in Beziehung stehen, ohne sie vorauszusetzen.

Hier mein detailliertes Feedback – in zwei Schritten:

Inhaltliche Stärken deines Textes

Definition des Ziels:
Du beschreibst das Ziel als gedachten IST-Zustand, der einer Bewertung unterliegt. Das ist methodisch stark, weil es die Trennung zwischen deskriptivem (was ist möglich?) und normativem (was wollen wir?) Wissen klar macht.
Besonders klug: Die Unterscheidung zwischen expliziten und impliziten Bewertungen (z. B. durch Mehrheiten) – das entspricht realen sozialen Prozessen.

Bezug zwischen Ziel und IST-Situation:
Du formulierst deutlich, dass Ziele keine isolierten Soll-Vorgaben sind, sondern Bezugspunkte, die mit aktuellen Wahrnehmungen und Bedeutungszuschreibungen in Resonanz treten müssen, damit sie handlungswirksam werden.
Dass du hier auch Messoperationen erwähnst, ist sehr passend – es öffnet die Brücke zur wissenschaftlich-technischen Operationalisierbarkeit.

Raum möglicher Folgezustände:
Du betonst, dass Veränderungsoperationen zielunabhängig sind – ein Schlüsselgedanke!
Gleichzeitig zeigst du, wie diese Veränderungen einen Möglichkeitsraum erzeugen, in dem Ziele nachträglich verortet werden können. Das ist genau der Übergang zur Handlungsfähigkeit.

Klares, logisch geschlossenes Denken:
Der gesamte Text ist systematisch aufgebaut: Was ist ein Ziel → Wie wird es geprüft → Was ist nötig, um es zu erreichen → Wie verhalten sich Veränderungen dazu?
Diese Struktur macht den Text auch für Dritte nachvollziehbar, die das GDWW-Konzept noch nicht im Detail kennen.

Phase D – Runde 1 – Antwort2 von Gerd zur Frage 2 von chatGPT4o

Frage 2 von chatGPT4o an Gerd
Wenn man IST-Daten und mögliche Veränderungen zusammen betrachtet, entsteht ein Raum von denkbaren Folgezuständen.
Welche Art von Orientierung kann ein solcher Raum bieten, auch ohne Ziele?
Kann bereits die Struktur dieses Raums Hinweise darauf geben, welche Arten von Zielen überhaupt sinnvoll wären?

Antwort 2 von Gerd an chatGPT4o

Zur Frage, welche Art von Orientierung ein Raum denkbarer Folgezustände auch ohne vorgegebene Ziele bieten kann, lässt sich sagen: Ein solcher Raum – im besten Fall – macht all jene Möglichkeiten sichtbar, die das aktuelle Wissen der Beteiligten erlaubt. Rein sachlich gilt: Wenn ich über einen Anfangszustand A und eine Menge bekannter möglicher Veränderungen V verfüge, kann ich mit Hilfe eines Anwendungsschemas AS (symbolisch: ‚|–‚) alle daraus ableitbaren Folgezustände erzeugen.

Eine solche Ableitung könnte wie folgt formalisiert werden:

(1) AS(A, V) = {A₁, A₂, …, Aₙ}
(Aus A können n direkte Folgezustände erzeugt werden.)

(2) AS(Aᵢ, V) = {Aᵢ.₁, Aᵢ.₂, …, Aᵢ.ₘ}
(Aus jedem Folgezustand Aᵢ lassen sich weitere Folgezustände erzeugen.)

So entsteht ein „Baum“ mit der Wurzel A und vielen Ästen, die sich unterschiedlich stark verzweigen können.

Die Gesamtheit der Äste dieses Baumes repräsentiert die Menge der bekannten möglichen Verläufe, ausgehend vom Anfangszustand A.

Wenn man bedenkt, dass selbst ein einzelner Mensch in einer konkreten Situation über eine Vielzahl möglicher Verhaltensweisen verfügt – immer bezogen auf seine real verfügbaren Handlungsmöglichkeiten – dann wird deutlich, wie schnell dieser Raum anwachsen und sich verdichten kann.

Alle Zustände MZ, die im Baum vorkommen, könnten grundsätzlich als mögliche Zielzustände Z in Betracht gezogen werden. Damit der Zielbegriff dabei nicht beliebig wird (also MZ = Z), muss es mindestens einen Zustand in MZ geben, der kein Ziel ist. Je größer die Differenz MZ – Z, desto mehr hebt sich die Menge Z als „etwas Besonderes“ hervor.

Gleichzeitig macht es keinen Sinn, eine Zielmenge Z zu definieren, die in der Menge MZ nicht enthalten oder nur unzureichend abgebildet ist.

Damit wird die Menge der möglichen Zustände MZ – also jener Raum, der mittels AS aus A und V generiert wird – zum Referenzraum, innerhalb dessen mögliche Ziele Z gedanklich konstruiert werden können.

Dieser Referenzraum liefert aus sich heraus keine Hinweise darauf, welche Zustände als Ziel in Frage kommen. Ob ein möglicher Zustand S in der Menge MZ zu einem möglichen Ziel Z* wird, hängt ausschließlich vom Wahlverhalten der beteiligten Akteure ab. Verfügen diese über keinerlei Präferenzen, durch die ein Zustand S als „erstrebenswert“ erscheinen kann, bleibt dieser Zustand „ziel-neutral“.

Phase D – Runde 1 – Kommentar von chatGPT4o zur Antwort 2 von Gerd

Du entwickelst überzeugend die Idee, dass der Raum möglicher Folgezustände (MZ), der sich aus einem Anfangszustand A und bekannten Veränderungsregeln V ergibt, als rein struktureller Möglichkeitsraum fungieren kann – ohne dass von vornherein Ziele vorgegeben sein müssen. Dadurch entsteht eine Art potenzielles Spielfeld, das Orientierung bietet, nicht durch Bewertung, sondern durch Transparenz über das, was überhaupt möglich ist. Das ist erkenntnistheoretisch sehr stark, weil es deutlich macht:

Orientierung ist auch ohne Ziele möglich, nämlich durch die Erkundung des Möglichkeitsraums selbst.
Ziele sind nicht in der Struktur implizit, sondern werden durch menschliche Präferenzakte hineingetragen.
Je differenzierter und umfassender MZ ist, desto bewusster und reflektierter kann die Auswahl von Zielen Z erfolgen – was die Qualität zielgerichteter Planung verbessert.

Besonders hilfreich finde ich den Hinweis auf die Möglichkeit der Neutralität: Nur weil ein Zustand erzeugbar ist, heißt das nicht, dass er als Ziel Bedeutung gewinnt – es braucht menschliche Bewertung und Auswahl. Das öffnet den Raum für normative, emotionale und kulturelle Einflüsse, die du im weiteren Verlauf sicher noch thematisieren wirst.

Phase D – Runde 1 – Antwort 3 von Gerd zur Frage 3 von chatGPT4o

Frage 3 von chatGPT4o an Gerd:
Du hast angedeutet, dass das Fehlen von Zielen nicht als Mangel, sondern als produktiver Ausgangspunkt verstanden werden kann.
Was kann eine GDWW – deiner Ansicht nach – aus einem solchen „Ziel-Vakuum“ lernen?
Könnte dies sogar ein methodischer Schritt sein: erst die Folgezustände erkunden, dann Ziele reflektieren?

Antwort 3 von Gerd an chatGPT4o

Eine Antwort auf Frage 3 findet sich ganz schnell in einem ‚logischen Zirkel‘ vor:

(1) einerseits benötigt die Konstruktion der ‚Menge der möglichen Zustände MZ‘ mit Hilfe von einem Anfangszustand A und einer Menge von möglichen Veränderungen V – unter Voraussetzung eines Anwendungsschemas AS – keine expliziten Zielzustände Z; andererseits (2) befinden sich menschliche Akteure in einer ‚Welt endlicher Ressourcen‘ : Die Faktoren ‚Energieaufwand‘ und ‚verfügbare Zeit‘ sind nicht beliebig groß. ‚Einfach so‘ eine ‚Menge der möglichen Zustände MZ‘ zu konstruieren, macht nur begrenzt Sinn. Je weniger Energie und je weniger Zeit benötigt wird, um so ‚effektiver‘.

In solch einer Situation der ‚endlichen Ressourcen‘ bietet die Verfügbarkeit von ‚möglichen Zielzuständen Z‘ einen erheblichen Vorteil: man muss nur solch eine ‚Menge der möglichen Zustände MZ‘ konstruieren, die möglichst schnell zu jenen Zuständen hinführt, die als ‚mögliche Zielzustände Z‘ angenommen werden.

Allerdings, die mögliche ‚Effizienz‘ bei der Konstruktion der ‚Menge der möglichen Zustände MZ‘ durch ‚verfügbare Ziele Z’ ist mit einem hohen Risiko behaftet: wenn die ‚Menge der ausgewählten möglichen Ziele Z+‘ eine Auswahl von möglichen Zuständen MZ+ favorisiert, die ‚rein sachlich‘ in Bezug auf bestimmte ‚Eigenschaften eines Zustands‘ ‚ungünstig‘ sind, dann würden die ‚ausgewählten Ziele Z+‘ in eine ‚ungünstige Zukunft‘ führen.

Mit diesen Überlegungen wird deutlich, dass die Qualifizierung eines mögliche Zustands S in MZ als ‚möglichen Zielzustand Z‘ nur aufgrund der ‚formalen Mehrheitswahl durch menschliche Akteure‘ zu ‚schwach‘ sein kann, um jene möglichen Zustände aus MZ zu bestimmen, die in einer realen Situation S ‚reale Bedürfnisse‘ ‚real unterstützen‘. Die ‚bloße Mehrheitswahl‘ von menschlichen Akteuren kann auf ‚internen Bildern von der Welt‘ beruhen, die bezogen auf wichtige reale Eigenschaften von realen Bedürfnissen ‚ungenügend‘ bzw. ‚schlecht‘ sind.

Mit diesen Überlegungen wird aus der zunächst scheinbar ‚einfachen Menge möglicher Ziele‘, die nur auf einer formalen Mehrheitswahl beruhen, ein beliebig kompliziertes ‚Feld von Problemen‘ : was sind jene ‚realen Eigenschaften‘ in einer realen Situation, die für ‚reale Lebensnotwendigkeiten von Menschen‘ ‚erstrebenswert‘ sind?

Im aktuellen Beispiel, in dem es nur die Größe der ‚Einwohner einer Kommune‘ gibt, ist direkt keine ‚Lebensnotwendigkeit‘ erkennbar. Wenn man aber weiß, dass jeder Mensch eine bestimmte ‚minimale Menge von Trinkwasser‘ benötigt, um Leben zu können, dann kann die ‚bloße Anzahl der Einwohner einer Kommune‘ in Relation zur ‚Menge des benötigten Wassers‘ plötzlich zu einer Herausforderung werden, wenn beispielsweise die ‚Menge des verfügbaren Wassers‘ geringer ist als die Menge der benötigten Wassers. Gilt der ‚Wert des Lebens‘ eines Menschen als ‚hoch‘ bis ‚sehr hoch‘, dann bekommen die ‚rein sachlichen Eigenschaften‘ möglicher Situationen mit Bezug auf solche ‚Präferenzen‘ für das ‚menschliche Leben‘ einen ‚Stellenwert‘, der die Bestimmung von Zielen neu ermöglicht: nicht nur einfach durch formale Auswahl sondern zusätzlich begründet durch sachliche Eigenschaften, die sich mit ‚geltenden Präferenzen (Werten)‘ verknüpfen lassen.

Phase D – Runde 1 – Kommentar von chatGPT4o zur Antwort 3 von Gerd

Danke, Gerd, für diesen sorgfältig ausgearbeiteten Entwurf! Du bringst hier einen zentralen Aspekt des Zielbildungsprozesses auf den Punkt: die Spannung zwischen formaler Zielauswahl (z. B. per Abstimmung) und inhaltlicher Zielqualität, also der Frage, ob ein Ziel tatsächlich „gut“ oder „sinnvoll“ im Hinblick auf reale Bedürfnisse ist.

Inhaltlicher Kommentar

1. Logischer Zirkel – sehr gelungen!

Die Einleitung mit dem logischen Zirkel bringt die Spannung präzise auf den Punkt:

Zielbildung ist nicht notwendig, um den Möglichkeitsraum zu generieren.
Aber aus praktischen Gründen (Zeit, Energie) erscheint Zielbildung oft als Voraussetzung für effizientes Handeln.

Du zeigst damit, dass das Fehlen von Zielen nicht prinzipiell, sondern situativ problematisch ist – was zur Kernidee deiner Antwort führt: Ziele helfen zwar bei der Effizienz, können aber falsch sein, wenn sie auf mangelhaften Weltbildern basieren.

2. Risikoformalisierung – stark!

Du sprichst klar aus, dass formale Mehrheitsentscheidungen allein nicht hinreichend sind. Das ist ein wichtiger Punkt, gerade im Kontext demokratischer Prozesse. Deine Argumentation impliziert:

Eine Mehrheit kann sich auf verzerrte oder uninformierte Bilder stützen.
Es braucht eine inhaltlich überprüfbare Verbindung zwischen gewählten Zielen und realen Notwendigkeiten.

Hier schlägst du elegant die Brücke zur Rolle der GDWW: Diese könnte dazu beitragen, die Kluft zwischen bloßer Entscheidung und begründeter Entscheidung zu überbrücken, indem sie Wissen über reale Bedingungszusammenhänge zugänglich macht.

3. Beispiel „Einwohnerzahl vs. Wasserbedarf“ – sehr anschaulich

Mit diesem Beispiel machst du konkret nachvollziehbar, wie scheinbar „neutrale Daten“ (Einwohnerzahl) in einem Zusammenhang (Wasserknappheit) plötzlich brisant werden. Das veranschaulicht hervorragend:

Warum relevantes Wissen (z. B. Wassermenge pro Person) notwendig ist, um Ziele sinnvoll zu konstruieren.
Dass eine GDWW Kontextwissen verfügbar machen kann, ohne gleich normative Vorgaben zu machen.

4. Präferenz + Realität = tragfähige Ziele

Dein Schlusspunkt bringt es auf den Begriff: Ziele sind dann sinnvoll, wenn sie

nicht nur durch subjektive Wahl entstehen,
sondern zusätzlich durch objektiv nachvollziehbare Merkmale begründet werden können.

Das wäre eine starke normative Leitidee für eine GDWW: Präferenzbasierte Zielbildung auf Basis gesichertem Wissen.

Phase D – Runde 1 – Antwort 4 von Gerd zur Frage 4 von chatGPT4o

Frage 4:
Wenn man schließlich doch zu Zielen übergeht:
Welche Anforderungen sollten Ziele erfüllen, damit sie im Rahmen einer GDWW anschlussfähig, überprüfbar und gemeinschaftlich entwickelbar sind?

Antwort 4 von Gerd an chatGPT4o

Um Frage 4 angemessen beantworten zu können, erscheint es sinnvoll, die in ihr enthaltenen Begriffe zunächst einzuordnen – insbesondere den zentralen Begriff GDWW (gemeinsame dynamische Wolke des Wissens) sowie die darin geforderten Eigenschaften anschlussfähig, überprüfbar und gemeinschaftlich entwickelbar.

DAS KONZEPT GDWW

Da der Begriff GDWW nicht nur neu eingeführt wurde, sondern zugleich ein komplexes Eigenschaftsbündel enthält, das nicht unmittelbar einsichtig ist, hier nochmals eine kompakte Zusammenfassung zentraler Merkmale, wie sie insbesondere in Experiment Nr. 12 ausgearbeitet wurden:

(A1)
Die grundlegende Anforderung an eine GDWW lautet:
„… Möglichkeit, dass alle menschlichen Akteure, die über eine ‚gemeinsame Alltagssprache‘ verfügen, hiermit in der Lage wären, ihre Gegenwart und mögliche ‚Zukunftsszenarien‘ so zu beschreiben, dass sie jeder verstehen und auch überprüfen könnte. Ihr mögliches ‚Zutreffen oder Nicht-Zutreffen‘ in der Zukunft wäre von allen entscheidbar. Zugleich wären auch jedem alle Umstände umfassend bekannt, die bei ‚Veränderungen‘ wirksam sind.“
(Siehe: Experiment Nr. 12, Phase A)

(A2)
Im Kontext von Phase C, Runde 2, wird dies präzisiert:
„Im Rahmen unseres Ansatzes spielt das Konzept einer alltagsbasierten Zukunftsprognose eine wichtige Rolle, die primär nur Alltagssprache benutzt (irgendeine). Die Struktur dieses Prognosemodells entspricht 1-zu-1 dem klassischen Konzept einer empirischen Theorie – allerdings erweitert um die Möglichkeit, Schlussfolgerungen iterativ anzuwenden und um eine Komponente der Zielformulierung, welche eine partielle Bewertung der Prognoseergebnisse mit Blick auf ein gewähltes Ziel erlaubt.“
Dies zeigt: Das GDWW-Konzept entwickelt eine erweiterte Form empirischer Theoriebildung im Kontext partizipativer Zukunftsplanung.

(A3)
Trotz der primären Orientierung an Alltagssprache bietet das GDWW-Modell auch die Möglichkeit, formale oder algorithmische Sprachen einzubinden – jedoch immer unter der Bedingung ihrer Einbettung in die Logik der natürlichen Sprache. Dies ist notwendig, da jede formale Sprache eine Alltagssprache als Meta-Sprache voraussetzt.

Daraus folgt für die Einbindung formaler Elemente:
– Sie müssen sprachlich eingebettet,
– bedeutungslogisch rückgebunden,
– transparent nachvollziehbar und
– kollektiv verhandelbar sein.

Es handelt sich hierbei nicht um eine Reduktion formaler Sprache, sondern um deren Einordnung in ein demokratisches Verständigungssystem.
(Siehe: Experiment Nr. 13, Phase C, Runde 2, Vertiefung)

ANTWORTEN AUF DIE TEILASPEKTE

In deiner Frage 4 nennst Du drei Anforderungen: überprüfbar, gemeinschaftlich entwickelbar und anschlussfähig.
In meiner Beantwortung kehre ich ihre Reihenfolge um, da anschlussfähig eine Meta-Bedingung darstellt, innerhalb derer die beiden anderen Anforderungen eingeordnet werden können.

(1) Überprüfbar im Rahmen einer GDWW
Ein Ziel ist dann überprüfbar, wenn es in einen Veränderungsprozess eingebettet werden kann, dessen Voraussetzungen, Operationen und Folgezustände transparent und kollektiv nachvollziehbar beschrieben sind.

Dies bedeutet:
– Das Ziel ist sprachlich explizit,
– seine Realisierung ist durch beschreibbare Veränderungsfolgen darstellbar,
– und es gibt klare Kriterien, wann es als erreicht gilt.

Solche Überprüfbarkeit setzt die Punkte (A1)–(A3) voraus.
Konkrete Ausführungen hierzu finden sich bereits in meiner Antwort 1 zur Frage 1 in Phase D (Experiment Nr. 13) unter der Überschrift: „WANN TRIFFT EIN ZIEL ZU?“

(2) Gemeinschaftlich entwickelbar im Rahmen einer GDWW
Ein Ziel ist gemeinschaftlich entwickelbar, wenn es von mehreren Akteuren
– verstanden,
– bewertet,
– und in gemeinsamer Arbeit weiterentwickelt werden kann.

Das setzt voraus:
– Offenheit der Zielformulierung,
– Beteiligungsmöglichkeit bei der Bewertung,
– und kompatible Verständigungsstrukturen (z. B. Szenarien, Simulationsregeln, gemeinsame Begriffe).

Auch hierzu finden sich entsprechende Gedanken insbesondere in der Vorbemerkung und Phase A von Experiment Nr. 12, wo das partizipative Potenzial der GDWW ausführlich reflektiert wurde.

(3) Anschlussfähig im Rahmen einer GDWW
Der Ausdruck „anschlussfähig“ wurde in deiner Frage nicht weiter erklärt. Auf Nachfrage antwortetest Du in einer kompakten Formulierung:
„Ein Ziel ist anschlussfähig, wenn es nicht im luftleeren Raum steht, sondern anderen ermöglicht, daran sinnvoll weiterzudenken, mitzuwirken oder es in ihren eigenen Denk- und Handlungszusammenhang einzubinden.“

Diese Definition legt nahe:
– Anschlussfähigkeit bedeutet thematische, kommunikative und operationale Offenheit.
– Ein Ziel ist anschlussfähig, wenn es für andere kognitiv zugänglich, relevant, und weiterverarbeitbar ist.
– Dies betrifft nicht nur sprachliche Klarheit, sondern auch implizite Werthaltungen, Kontextbezüge und Kompatibilität mit bestehenden Prozessen.

Auch hier gilt: Wenn die Rahmenbedingungen (A1)–(A3) erfüllt sind, dann sind Ziele prinzipiell anschlussfähig, wobei in der Praxis stets die Frage bleibt, für wen, wann und unter welchen Voraussetzungen.

Fazit:
Die drei in der Frage genannten Anforderungen überprüfbar, gemeinschaftlich entwickelbar und anschlussfähig sind in einer GDWW nicht isolierte Kriterien, sondern stehen in einem inneren Zusammenhang. Sie lassen sich nur dann erfüllen, wenn die kommunikativ-kognitive Infrastruktur der GDWW den genannten Prinzipien folgt (A1–A3).