Computersimulationen und sozialpädagogische Praxis: by Matthias Herrmann

By Matthias Herrmann

Im Kontext der stationären Jugendhilfe gehört Gewalt mittlerweile zum Alltag. Die in diesem Handlungsfeld arbeitenden Pädagogen stehen gewalttätigem Verhalten oft hilflos gegenüber, da existierende Analysen und Hilfeansätze häufig unzureichend sind. Computersimulationsprogramme könnten hier Abhilfe schaffen. Matthias Herrmann stellt die praktische Anwendung von Computersimulationsprogrammen vor, die von der Forschungsgruppe COBASC (Computer established research of Social Complexity) um Prof. Dr. Jürgen Klüver entwickelt wurde. Er zeigt, dass Simulationstechniken für sozialwissenschaftliche und insbesondere sozialpädagogische Problemstellungen adäquate examine- und Steuerungsinstrumente darstellen. Die praktische Anwendung des sogenannten „Soft Computing“ erfolgt durch die Simulation einer realen Gruppe von Jugendlichen innerhalb einer Einrichtung der stationären Jugendhilfe.

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Darüber hinaus dürfte es interessant sein, ob die prognostizierten Wohlbefindenswerte mit denen von den Jugendlichen selbst angegebenen Werten in etwa übereinstimmen. Gesetzt den Fall, es gäbe diese Ähnlichkeiten zwischen den Beobachtungsund den Simulationsergebnissen, dann würde dies die Hypothese dieser Arbeit untermauern, dass das thematisierte Simulationsprogramm die Interaktionshäufigkeit zwischen den Gruppenmitgliedern, die Subgruppenbildung und das Wohlbefinden – realitätsnah – prognostizieren kann.

Soziale Nähe zwischen bestimmten Schülern aber auch die Außenseiterpositionen wurden realitätsnah vorhergesagt. Die folgende Abbildung zeigt links die tatsächliche Verteilung der Schüller und rechts zeigt sie die durch die Kohonenkarte prognostizierte. Abbildung 1: Vergleich zwischen realer Schülerverteilung und Kohonenkartenprognose Diese Ergebnisse zeigen somit jedoch auch, dass es eine sinnvolle Grundannahme ist, wenn man emotionale Nähe in den Simulationsprogrammen topologisch, also als räumliche Nähe13 darstellt.

2 2. 3. 3. 4. 5. 4 2 1 3 1 10 3 2 4. 3 5. 6. 6. 2 6 4 3 5 7. 3 1 2 10 1 4 7. 8. 2 3 3 2 7 18 2 8. 9. 2 1 1 4 0 0 0 5 9. 10. 1 4 3 3 0 2 2 0 2 10. 11. 3 4 4 2 1 13 5 20 1 3 11. 12. Tabelle 2: Beobachtete Zuordnung der Interaktionshäufigkeit 12. 5 Datenauswertung der empirischen Untersuchungen 59 Dieser Tabelle ist zu entnehmen, welche Mitglieder häufig miteinander interagierten und welche Subgruppen sich daraus ergeben. Eine häufige Interaktion zwischen bestimmten Mitgliedern wird hier als eine Interaktionshäufigkeit > 7 definiert.

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