Nicht-hierarchische Gruppen mit Akteursqualität: Eine spieltheoretische und computergestützte Analyse.
Non-hierarchical Collective Agency: A game-theoretical and computational study.
Projektleitung: Prof. Dr. Johannes Marx (Otto-Friedrich-Universität Bamberg), Prof. Dr. Olivier Roy (Universität Bayreuth)
Projektmitarbeiter: Maximilian Noichl
Finanzierung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Laufzeit: 36 Monate (2021 – 2024)
Das Projekt ist Bestandteil der Forschungsgruppe RUECA (Research Unit on the Emergence of Collective Agency).
Die Entstehung und Stabilität von autonomen horizontalen kollektiven Akteuren [HKA] bilden den Mittelpunkt dieses Projekts, das zwei Ziele verfolgt: Wir analysieren erstens die Rolle gemeinsamer Überzeugungen und Intentionen für die Entstehung von HKA. Zweitens betrachten wir, wie diese gemeinsamen Einstellungen zur Entwicklung und Stabilität von autonomen HKA beitragen. Zu diesem Zweck greifen wir auf das Konzept des Team-Reasoning zurück (Bacharach, 2006) und betrachten die Stabilität von Team-Reasoning in iterierten und dynamischen sozialen Beziehungen. Team-Reasoning ist eine Erweiterung der klassischen nicht-kooperativen Spieltheorie, in der die Spieler ihr individuelles Interesse verfolgen oder als Teammitglied spielen, d.h. als Mitglieder eines HKA. Im zweiten Fall übernehmen sie die bereits bestehenden Teamziele und versuchen zu identifizieren, was in ihrer Rolle als Teammitglied ihre Aufgabe wäre. Dabei sind sie sich jedoch unsicher über die Teamzugehörigkeit der anderen Akteure und damit über die Frage, ob die Teamziele erreicht werden können. Mit Hilfe von Computersimulationen und formalen Modellen werden wir Konstellationen identifizieren (z.B. in Bezug auf Ablaufvariationen, Framing-Effekte und Stabilität von aufeinander bezogenen Überzeugungen), welche die Entstehung von Team-Reasoning und damit von autonomen HKA fördern. Damit liefert das Projekt mit seinem theoretischen Fokus und Simulationsergebnissen einen zentralen Beitrag für die Entwicklung der theoretischen Grundlagen der Evolution von autonomen HKA. Diese Resultate können dann vor dem Hintergrund der empirischen Ergebnisse der Partnerprojekte kalibriert werden, indem die Parameter der Simulationen vor dem Hintergrund der in den empirischen Projekten der Forschungsgruppe gewonnenen Daten angepasst werden. Dies trägt dazu bei, unsere Ergebnisse zu validieren, und wird gleichzeitig die empirische Forschung in den Partnerprojekten befruchten, indem neue theoretische Erkenntnisse über die Entstehung und Entwicklung von autonomen HKAs bereitgestellt werden.