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Zukunft Denken – Podcast

Woher kommen wir, wo stehen wir und wie finden wir unsere Zukunft wieder?

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Folgen von Zukunft Denken – Podcast

146 Folgen
  • Folge vom 26.10.2023
    082 – Smart Communities, ein Gespräch mit Ulrich Ahle
    Mein heutiger Gast ist Ulrich Ahle, und diese Episode hat einen für mich sehr spannenden Hintergrund: Ich war zu Beginn des Jahres auf der LEAP-Konferenz in Riad, Saudi-Arabien, und das war ein in vielerlei Hinsicht äußerst eindrucksvolles Erlebnis. Eine der Reisen, wo fast alle meine Vorurteile auf den Prüfstand gestellt wurden. Auf dieser Konferenz hat Ulrich einen Vortrag zu Smart Cities gehalten, und dieser Vortrag war einer der interessantesten, die ich auf dieser Konferenz gehört habe. Daher freut es mich besonders, dass sich Ulrich für ein Podcast-Gespräch zum Thema Smart Cities, oder besser: Smart Communities zur Verfügung gestellt hat. Ulrich hat eine lange und erfolgreiche Karriere in der Fertigungsindustrie  und Industrie 4.0 hinter sich und gründet 2016 die FIWARE-Foundation, deren deren CEO er wird. In dieser Rolle hat Ulrich eine entscheidende Rolle beim Ausbau der FIWARE Foundation gespielt, die heute auf allen Kontinenten vertreten ist und mehr als 600 Mitglieder zählt. FIWare ist eine der führenden Lösungen für SmartCity/Community-Projekte, und noch dazu eine Open-Source. Warum das wichtig ist, werden wir im Gespräch diskutieren. Ulrich wird nun CEO von Gaia X, einer europäischen Initiative, deren Ziel es ist, , ein Ökosystem zu schaffen, in dem Daten gemeinsam genutzt und in einer vertrauenswürdigen Umgebung zur Verfügung gestellt werden.  Ich wünsche Ulrich bei dieser neuen und sehr wichtigen Herausforderung viel Erfolg. Wenn FIWare als Maßstab gelten darf, können wir von Gaia X in den nächsten Jahren viel erwarten! In dieser Episode beginnen wir mit der Frage, was eine Stadt oder Gemeinde eigentlich »smart« macht? Ist der Begriff überhaupt sinnvoll? Der Begriff Smart Communities wird als Oberbegriff für Projekte in Städten aber auch ländliche Regionen verwendet. Dies ist im Gespräch auch insofern relevant, als Ulrich auch Ortsvorsteher der Gemeinde Etteln ist und in dieser Gemeinde ebenfalls zahlreiche Smart Community Projekte umgesetzt wurden und werden. Wer sind primäre Gruppen, die von Smart Communities profitieren? Ist Industrie und Tourismus Teil der Smart City? Was ist mit Industrie 4.0?  Was ist der Unterschied zwischen Digitalisierung in der Verwaltung und Smart City? Die führenden »digitalen Gesellschaften« in Europa sind Estland, Finnland, Malta, Niederlande, Spanien? Was passiert in diesen Nationen und was können wir davon lernen? Beispiele für Smart City Anwendungen über die wir in der Episode sprechen sind: Parkraumbewirtschaftung Beleuchtung Müll-Management, Abfallbewirtschaftung dynamische City-Maut  intelligente Wasserwirtschaft Hochwasserfrühwarnsystem   autonom fliegende Drohnen zur Unterstützung der Feuerwehr im Dorf Predictive Maintenance vs. vorbeugende Wartung Stabilisierung des Energienetzes Wie sieht es mit systemischen Effekten (auch unerwünschten Nebeneffekten) aus, z.B. beim Smart Parking? Führt dies nicht letztlich zu mehr Verkehr? Wie Skalieren die Smart Community Konzepte auf mehreren Ebenen — vom Dorf bis zur Großstadt wie Berlin —, aber auch innerhalb einer Stadt, vom Kiez/Viertel bis zur gesamten Stadt und dies sowohl technisch wie funktional und politisch? Welche Formen der Datenvisualisierung und Dashboards gibt es für Verwaltung und politische Entscheidungsträger? In den letzten Jahren wird häufig von digitalen Zwillingen gesprochen. Was ist das und wird das im Smast City Umfeld genutzt? Wie ist das Wechselspiel zwischen digitaler und realer Welt abgebildet? Wie geht man einen solchen digitalen Transformationsprozess am besten an? Top Down? Bottom Up? Middle In? Unterschiedliche Zielkonflikte können drohen, vom Überdesign, das die Menschen am Weg verliert, bis zum Gegenteil, digitalen Silos und Insellösungen, die nicht miteinander kommunizieren, weil zu wenig strukturiert wurde. Wie gehen wir mit den Daten um? Daten haben in einer digitalen Welt ökonomischen und politischen Wert, gleichzeitig bedroht Digitalisierung die Privatsphäre, lässt sich das unter einen Hut bringen oder bekommen wir Smart Big Brother statt Smart Community? Was ist das Once Only Principle, das in Estland zur Anwendung kommt? Es gibt nicht nur erfolgreiche Projekte, die Stadt Toronto hat ein großes Smart City Projekt abgebrochen, was kann man daraus lernen? Welche Abhängigkeiten gibt es bei Smart Community Projekten — ökonomisch, politisch, technisch — und führen diese zu einer höheren Fragilität der Gesellschaft oder gar zu höherer Resilienz?  Wie sieht es mit Smart Communities rund um die Welt aus, von Saudi Arabien bis Indien? Können diese Projekte Menschen helfen (etwa in Afrika) aus der Armut zu kommen? Referenzen Andere Episoden Episode 77: Freie Privatstädte, ein Gespräch mit Dr. Titus Gebel Episode 70: Future of Farming, a conversation with Padraic Flood Episode 61: Digitaler Humanismus, ein Gespräch mit Erich Prem Episode 58: Verwaltung und staatliche Strukturen — ein Gespräch mit Veronika Lévesque Data Science und Machine Learning, Hype und Realität: Episode 53 und Episode 54 Episode 40: Software Nachhaltigkeit, ein Gespräch mit Philipp Reisinger Episode 35: Innovation oder: Alle Existenz ist Wartung? Episode 31: Software in der modernen Gesellschaft – Gespräch mit Tom Konrad Offene Systeme: Gespräch mit Lukas Lang und Christoph Derndorfer: Episode 19 und Episode 20 Ulrich Ahle Ulrich Ahle auf LinkedIn FiWare Foundation Gaia-X Gemeinde Etteln Fachliche Referenzen LEAP Conference Toronto wants to kill the smart city forever, MIT Technology Review (2022)
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  • Folge vom 13.10.2023
    081 — Energie und Ressourcen, ein Gespräch mit Dr. Lars Schernikau
    Der Gast der heutigen Episode ist Dr. Lars Schernikau. Er ist Energieökonom und Rohstoffhändler und befasst sich seit vielen Jahren mit Energiethemen. Er veröffentlichte in diesem Jahr ein wichtiges Buch  mit dem Titel: Unbequeme Wahrheiten: über Strom und die Energie der Zukunft veröffentlicht. Energie und Energiewende wurde in früheren Episoden schon thematisiert. In dieser Episode fokussieren wir uns neben Energiethemen auch auf die Frage der Abhängigkeit von Energie und Ressourcen, die unsere Gesellschaft am laufen halten.   Was sind die vier Säulen der modernen Gesellschaft nach Vaclav Smil und wie stehen diese in Zusammenhang mit Energie? Werden wir in den nächsten Jahrzehnt weniger oder gar drastisch mehr Energie benötigen? Welchen Einfluss hat die Bevölkerungsentwicklung in unterschiedlichen Regionen und das Betreben der Ärmsten Menschen aus der Armut zu gelangen? "Armut und Energie stehen in einem sehr engen Zusammenhang." Das sehen wir am Beispiel des Haber-Bosch-Verfahrens, das moderne Landwirtschaft und auch die Grüne Revolution in den 1960er Jahren ermöglicht und Milliarden Menschen das Leben gerettet hat. Wie viel Material entnehmen die Menschen jährlich der Erde und wofür? Wie hoch ist der Rohstoffeinsatz pro erzeugter Energieeinheit?  Wo steht sich die deutsche Energiewende aktuell, i.B. auch hinsichtlich der selbst-gesteckten Ziele? Welcher Energie- und Rohstoffeinsatz ist mit »erneuerbaren« Energien verbunden? Was ist der EROEI (Energy Returned on Energy Invested) und warum ist diese Maßzahl fundamental wichtig in der Beurteilung von Energieformen. Die Geschichte der Menschheit kann als Energiegeschichte geschrieben werden. Der Wechsel zu stetig Energie-dichteren Energieträgern ermöglicht erst unseren Fortschritt: Römer: 2:1 (menschliche und tierische Arbeitskraft); Holz und Essens-Nachschub (EROEI) begrenzt Stadtgröße auf ca. 1 Mio Menschen. Schernikau: »Wir haben 5 von 7 Tagen damit verbracht uns am Leben zu erhalten.« Kohle 15-30:1 Gas ähnlich wie Kohle Kernkraft 70-90:1 Wind/Solar im einstelligen Bereich Biomasse im geringen einstelligen Bereich Energiedichten unter 10:1 werden sehr kritisch für die moderne Gesellschaft!  Was ineffizient ist, ist auch eine teure (und meist nicht-ökologische) Form der Energieproduktion. Daher sind Wind und Solar teurer als alle anderen Energieformen (Kohle, Gas, Öl, Kernkraft, Wasserkraft) und sie werden umso teurer je mehr man davon zum Einsatz bringt. Die Energiekrise hat daher in Deutschland auch schon vor dem Ukraine-Krieg angefangen und wurde durch den Krieg nur verstärkt.  Commodities werden weltweit gehandelt. Wenn Deutschland aufgrund der gescheiterten Energiewende Gas (und Kohle) am Weltmarkt zu immer höheren Preisen kauft, können sich etwa Bangladesch und Pakistan diese Preise nicht mehr leisten. Was sind die Konsequenzen für diese Nationen? »Wir nehmen den Entwicklungländern Jahre in ihrer Entwicklung weg wenn wir sie zwingen, auf ineffiziente Wind- und Solaranlagen für die Stromerzeugung umzusteigen. Hunderte Millionen Menschen bleiben dadurch länger arm.« Dazu kommt eine geopolitische Perspektive: wo kommen die Ressourcen her und wo werden sie verarbeitet? Der Flächenbedarf, der mit Energieproduktion verbunden ist, gehört zu einer der wesentlichsten ökologischen Größen und ist natürlich durch die Energiedichte bestimmt. Wie kann es sein, dass in den meisten Medien und von einigen einflussreichen Experten immer noch behauptet wird, Wind und Solar wären die billigsten Formen der Stromproduktion? Was ist der Unterschied zwischen Grenzkosten und Gesamtkosten einer Energieform? Warum ist das häufig zitierte LCOE-Maß (Levelised Cost of Electricity) irreführend? Relevant sind letztlich nur die Gesamtkosten. Was macht den Unterschied aus? Gibt es eine Economy of Scale bei Wind und Solar? Gibt es einen wesentlichen Unterschied zwischen Produktion der Solarzellen/Windräder und der Produktion von Strom? Schernikau: »Jede kWh die aus Solar und Wind kommt, hat einen geringeren Wert als die vorherige kWh.« Aber Wasserstoff als Speicher wird dieses Problem lösen (wie schon vor ca. 25 Jahren versprochen), oder? Es stellt sich heraus, dass ca. 65-80 % der Energie über den Umweg des Wasserstoffes verloren gehen. Und das nach der Nutzung von bereits wenig effizienter Produktion. Hat das eine Zukunft? Schernikau: »Wasserstoff zur Strom-Speicherung ist ein energieökonomisches Disaster.« Warum macht es einen wesentlichen Unterschied ob man Energiedichte pro Volumen oder pro Gewicht rechnet? Außerdem: Strom ist nicht gleich Energie, denn Strom macht nur einen Teil der Gesamtenergie aus, die wir als Menschheit für unser Leben benötigen. Was bedeutet dies für eine »Energiewende«? Vom Prototypen zur wirkungsvollen Technologie vergehen in der Regel Jahrzehnte, sofern es sich überhaupt skalieren lässt. Was bedeutet diese Erkenntnis für die »Elektrifizierung« der Industrie? Fast 90 % der Gesamtenergie kommen weltweit aus Kohle, Gas, Öl und Kernkraft. Schernikau: »Der Kohleverbrauch steigt trotz Energiewende weiter, weltweit.« »fast 60% des Energiewachstums kamen im starken Wachstumsjahr 2021 (laut IEA) aus Kohle.« Welche Rolle spielt Kernkraft in dieser Gemengelage? Es scheint einen politischen Richtungswechsel zu geben, etwa in Ontario Kanada, Polen, Frankreich, Schweden, Finnland, Japan, Südkorea, China und zahlreichen anderen Nationen. Schernikau: »Energiepreiserhöhung kostet Menschenleben« Spielt es überhaupt eine Rolle, was wir in Deutschland, Frankreich, Großbritannien machen, wenn in den nächsten Jahrzehnten Nationen mit Milliarden Menschen dramatisch mehr Energie benötigen werden als heute (China, Indien, Afrika, ...) und hunderte Millionen Menschen noch gar keinen Strom haben? Während aber Deutschland Südafrika erklärt, wie man aus Kohle aussteigt, gibt es in Südafrika Blackouts und Deutschland importiert Kohle aus Südafrika: Schernikau: »Deutschland könnte vielleicht von Südafrika lernen, wie man mit Stromabschaltungen umgeht.« Wie können uns eine Menge wünschen, aber die Physik lässt sich durch Wünsche und Träume einfach nicht aus den Angeln heben. »Ich bin optimistisch dahingehend, dass wir in den nächsten Jahren unsere Energiepolitik ändern werden und wieder auf den richtigen Weg bringen.« Referenzen Andere Episoden Episode 73: Ökorealismus, ein Gespräch mit Björn Peters Episode 70: Future of Farming, a conversation with Padraic Flood Episode 62: Wirtschaft und Umwelt, ein Gespräch mit Prof. Hans-Werner Sinn Episode 59: Wissenschaft und Umwelt — Teil 1 Episode 60: Wissenschaft und Umwelt — Teil 2 Episode 46: Activism, a Conversation with Zion Lights Episode 42: Gesellschaftliche Verwundbarkeit, ein Blick hinter die Kulissen: Gespräch mit Herbert Saurugg Episode 36: Energiewende und Kernkraft, ein Gespräch mit Anna Veronika Wendland Lars Schernikau Lars Schernikau auf X/Twitter, YouTube, LinkedIn, Instagram Lars Schernikau auf Unpopular Truth Lars Schernikau, The Unpopular Truth about Electricity and the Future of Energy: Website Lars Schernikau, William Hayden Smith, Unbequeme Wahrheiten: über Strom und die Energie der Zukunft (2022) Tom Nelson, Lars Schernikau: “The Unpopular Truth..about Electricity & Future of Energy” Auswahl wissenschaftlicher Artikel Fachliche Referenzen Vaclav Smil, Wie die Welt wirklich funktioniert: Die fossilen Grundlagen unserer Zivilisation und die Zukunft der Menschheit, C.H.Beck (2023) Vaclav Smil, Innovationen und Erfindungen: Eine kurze Geschichte des Hypes und des Scheiterns, FinanzBuch Verlag (2023) Tim Morgan, Life after Growth, Harriman House (2013) Robert Bryce, The Power Of Power Density Expensive energy may have killed more Europeans than covid-19 last winter, Economist May 10th 2023
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  • Folge vom 26.09.2023
    080 — Wissen, Expertise und Prognose, eine Reflexion
    Ich denke seit ein paar Wochen über die Begriffe »Expertise« und »Wissen« nach. Wie stehen diese zueinander und in Bezug zu Prognostik. Dazu irritiert die übliche oder alltägliche Verwendung der Begriff »Expertise« beziehungsweise »Experte«. Regelmäßig werden in Medien Experten präsentiert oder von Politikern auf Experten verwiesen, die die Welt erklären und Prognosen komplexer Systeme mit großem Selbstvertrauen darlegen. Wenn dann aber regelmäßig von Experten oder Institutionen schwere Fehler in der Einschätzung gemacht werden, dann hat das negative Effekte für alle Menschen, für unser Vertrauen in Politik und in wesentliche Institutionen. Was ist die Aussage eines Experten wert? Was ist von Prognosen zu halten? Zum Einstieg werden einige Beispiele schwerwiegender Fehleinschätzungen von Experten über die Jahrzehnte diskutiert, und was noch schlimmer ist, Fehleinschätzungen aus denen offenbar systemisch nichts gelernt wurde: Es ist unmöglich die wachsende Weltbevölkerung zu ernähren (Paul Ehrlich, 1960er Jahre) Bevölkerungsexplosion oder -implosion (1960er Jahre bis heute)? Peak Oil (1980er bis 2000er Jahre) Eiszeit oder kochender Planet? Versagen der deutschen Energiewende Prognosen über den Ukraine Krieg Verschiedenste Wirtschaftsprognosen »Voraussagen der Euro-Dollar-Wechselkurse sind wertlos. Jedes Jahr im Dezember sagen internationale Banken die Wechselkurse für das Ende des folgenden Jahres vorher. Meistens liegt der tatsächliche Kurs außerhalb des gesamten Prognosebereichs.«, Gerd Gigerenzer Sind das alles nur Anekdoten, oder wurde die Qualität von Expertenprognosen systematisch untersucht?  »Der Durchschnittsexperte hatte bei vielen der von mir gestellten politischen und wirtschaftlichen Fragen kaum besser abgeschnitten als hätte er geraten […] «  »je berühmter ein Experte war umso schlechter war die Leistung«, Phil Tetlock Mit anderen Worten: je öfter sie den »Experten« im Fernsehen sehen, desto schlechter sind wahrscheinlich seine Prognosen. Was ist nun tatsächlich Expertise? Was ist Wissen? Versuchen wir eine Definition: »Expertise ist die Fähigkeit, Veränderungen in der Welt konsistent vorauszusagen oder herbeizuführen.« Schon in der Antike gab es unterschiedliche Begriffe für verschiedene Formen des Wissens: episteme (gr) oder scientia (lat) für Wissen um seines selbst Willen sowie techne (gr) oder ars (lat) für angewandtes Wissen; vielleicht vergleichbar damit, was ich Expertise nenne. Gibt es Kompetenz, Expertise ohne Tun? Welche Beispiele für Bereiche gibt es, in denen man von Expertise sprechen kann, welche, in denen keine Expertise in diesem Sinne möglich ist? Gibt es Expertise an der Universität? Dazu kommt die Frage des Vertrauens, wie in der letzten Episode betont wurde: »Vertrauen ist ein sozialer Prozess, und Expertise ist sozial bestimmt. [...] Du musst der Wissenschaft folgen heißt, du musst mit meinen Werturteilen übereinstimmen.[...] Eine Entscheidung kann niemals wissenschaftlich fundiert sein. […] « »Letztendlich ist die Definition eines Experten die eines Menschen, dessen Urteile man bereit ist, als das eigenen zu akzeptieren« Was fangen wir nun mit diesem Befund an? Was tun? Eine Zusammenfassung in vier Punkten: (1) Sind wir im Zeitalter der Post-Expertise angelangt? »In den meisten Teilen der Gesellschaft wird man ermutigt, sich auf Experten zu verlassen — wir alle tun das mehr als wir sollten«, Noam Chomsky (2) Das Tun nicht vergessen — Expertise lässt sich nicht virtualisieren »Ich glaube nicht, dass man ein guter Erfinder sein kann, wenn man nicht weiß, wie das Zeug gebaut wird, dass man designed«, Walter Isaacson über Elon Musk (3) Mit Unsicherheit leben lernen — die Herausforderung unserer Zeit »Die Menschen neigen dazu, Unsicherheit verstörend zu empfinden.«, Phil Tetlock (4) Evolution, oder: meine Arbeits-These zum Fortschritt  »Seed — Select — Amplify« Diese Episode ist eine Reflexion und ich freue mich wieder besonders über kritisches Feedback! »Dumme Menschen können Probleme verursachen, aber es braucht häufig geniale Menschen um eine wirkliche Katastrophe auszulösen«, Thomas Sowell Referenzen Andere Episoden Episode 92: Wissen und Expertise Teil 2 Episode 13: (Pseudo)wissenschaft? Welcher Aussage können wir trauen? Teil 1 Episode 14: (Pseudo)wissenschaft? Welcher Aussage können wir trauen? Teil 2 Episode 36: Energiewende und Kernkraft, ein Gespräch mit Anna Veronika Wendland Episode 42: Gesellschaftliche Verwundbarkeit, ein Blick hinter die Kulissen: Gespräch mit Herbert Saurugg Episode 59: Wissenschaft und Umwelt — Teil 1 Episode 60: Wissenschaft und Umwelt — Teil 2 Episode 62: Wirtschaft und Umwelt, ein Gespräch mit Prof. Hans-Werner Sinn Episode 73: Ökorealismus, ein Gespräch mit Björn Peters Episode 74: Apocalype Always Episode 76: Existentielle Risiken Fachliche Referenzen Leonard Nimoy, Ice Age 1979 Vorsicht, wer die Konjunktur prophezeit, Der Standard (8.2.2020) Spectator Inflation Prediction (17.8.2022) Stuart Ritchie, Michael Story, How the experts messed up on Covid, UnHerd (2020) Gerd Gigerenzer, Risiko – Wie man die richtigen Entscheidungen trifft, Pantheon (2020) Karl Popper, The Myth of the Framework Daniel Yankelovich, Wicked Problems, Workable Solutions, Rowman & Littlefield (2014) Neil Gershenfield, Lex Fridman #380 Walter Isaacson, Lex Fridman #395 Nassim Taleb, What do I mean by Skin in the Game? My Own Version, Medium (2018) Scott Adams, Prediction and Forecast Thomas Sowell on “Social Justice Fallacies”, Uncommon Knowledge (2023)
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  • Folge vom 12.09.2023
    079 — Escape from Model Land, a Conversation with Dr. Erica Thompson
    Todays guest is Dr. Erica Thompson who wrote the excellent book "Escape from Model Land", which I strongly recommend for reading. Dr. Thompson is Associate Professor of Modelling for Decision Making at UCL’s Department of Science, Technology, Engineering and Public Policy. She is also a Fellow of the London Mathematical Laboratory, where she leads the research programme on Inference from Models, and a Visiting Senior Fellow at the LSE Data Science Institute. She is working on the appropriate application of mathematical modelling in supporting real-world decisions, including ethical and methodological questions. For instance, what is the best use of models in climate change, public health and economics.  Making and using models in the real world is — as it turns out — quite a tricky business and in our conversation we go deep into the question: what constitutes model land and how can we escape model land to achieve good results for our society from what we learned in model land. I covered similar topics in other podcast episodes, because this question can be tackled from a number of different perspectives.  The first question I ask Dr. Thompson is the obvious one: What is model land? “Nobody actually cares at all about what happens in your model. […] unless you make a claim that what happens within that model land has some relationship to what happens in the real world. So, how to transfer your judgement about the model to the judgement about the real world, is the key question?” What does Steven Wolfram mean with irreducibility of nature? Why do we have to treat different types of models differently? What is the difference between interpolation and extrapolation, and why is this crucially important? Many models of complex systems incorporate significant amounts of expert judgement, especially when models are extrapolating. How should we deal with such models? “All of these decisions about model construction imply value judgements about what we think to be important.” Value judgements per se are not the problem — but are they shared by the people affected by the model? How did you get to those judegements? Are the transparent enough? Do the decision makers know and agree with these judgements? Under what conditions can we assess the reliability of a model? In which category do models that are discussed in public fall, for instance climate models? What are the butterfly and hawkmoth effect? What is the difference between data driven vs. “expert driven” models and what role does data quality play in practice? Most models also are partial models. What is incorporated in a model? What is left out? What conclusions are we allowed to draw from complex models? Do they highly successful data driven models distort our expections in the more assumption driven ones? “The model is then very much part of the story. It is not just a prediction engine.” There are models that influence the world and the world feeds back opposed to models that “just” describe the world, and performative models that actually create the reality they describe and counter-performative models. Why is it important to distinguish among these different types?  “Those [counter-performative models] were not made with the aim to be accurate models and correctly predicting the future. They were made with the aim of showing what could happen if we didn't action which would then avoid these worst case scenarios.” What is the difference between a (conditional or unconditional) prediction and a scenario? Models are tools and cannot replace judgement. But did we use these tools accordingly? Or did models in the recent past (e.g. Covid) inflict more harm than good on our society? “This is exactly what models are for—to serve as working hypotheses for further research.”, Ludwig von Bertalanffy and “Build a society that is resistant to model errors”, Nassim Taleb Is this true? Models as narrative generating devices and communication tools and collective thinking — do we want that? Under what conditions — like flatten the curve? And, how to avoid group think and be captured by models? “Plans are worthless but planning is everything”, Dwight D. Eisenhower “Kein Plan überlebt die erste Feindberührung”, Helmuth Graf von Moltke So, there is a significant amount of expert judgement in building models, but do people know that and which expert do we trust? “Trust is a social process and expertise is socially determined. […] You must follow the science is saying you must agree with my value judgements.[…] A decision can never be science based.” Thus, science is never value free. Finally we talk about regulation in complex systems and how those relate to models, the long and short term perspectives and what skin in the game means. Is Niall Ferguson right when he says:  “Surely, once we have written a regulation for every possible misdeed, then good behaviour will ensue. This is just an amazing illustration of our ability as  human beeings to keep doing the wrong thing in the face of all experience. […] the big players are actually protected by complex regulation. […]  Regulation is the disease of which it pretends to be the cure.” Then, how should we regulate complex systems? Should every politician be a scientist in the Platonic sense? »Ultimately the definition of an expert is somebody who's judegements you are willing to accept as your own.« References Other Episodes Episode 68: Modelle und Realität, ein Gespräch mit Dr. Andreas Windisch Episode 67: Wissenschaft, Hype und Realität — ein Gespräch mit Stephan Schleim Episode 53: Data Science und Machine Learning, Hype und Realität — Teil 1 Episode 54: Data Science und Machine Learning, Hype und Realität — Teil 2 Episode 39: Follow the Science? Episode 37: Probleme und Lösungen Episode 2: Was wissen wir? Dr. Erica Thompson Personal Website of Dr. Thompson UCL’s Department of Science, Technology, Engineering and Public Policy London Mathematical Laboratory LSE Data Science Institute Other References Erica Thompson, Escape from Model Land, Basic Books (2022) Lex Fridman #376 in conversation with Steven Wolfram (2023) Ludwig von Bertalanffy, General Systems Theory (1969) Cathy O’Neil, Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy, Penguin (2017) Niall Ferguson on Regulation in conversation with John Anderson (2023)
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