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Bild 2-10 Zustand nach 100 Iterationen: Die Bevölkerung ist überwiegend gesund geblieben und
die Heilungschancen sind bei Infektionen entsprechend hoch.
Da sowohl die Studenten, die das Programm erstellt haben, als auch die Autoren medizinische
Laien sind, operiert das Programm hier mit fiktiven Wahrscheinlichkeitswerten. Auch die reale
Einwohnerzahl der einzelnen Stadtteile ist im Modell nicht exakt wiedergegeben, da es hier nur
um die prinzipielle Operationsweise des Programms geht. Streng genommen repräsentieren die
einzelnen Zellen auch nicht exakt die jeweiligen Stadtteile, was wegen der ziemlich
„ungeometrischen“ Form der Stadtteile auch etwas schwierig wäre. Stattdessen wird über die
Stadt-karte ein Gitter mit quadratischen Zellen gelegt, so dass die einzelnen Stadtteile nur un-
gefähr einer Zelle entsprechen.
Eine realitätsadäquatere Abbildung der Stadtteile auf Zellen ist sicher auch möglich, indem
man von der einfachen quadratischen Form der Zellen abgeht und diese stattdessen als
geschlossene Kurven darstellt, die der Form der jeweiligen Stadtteile entsprechen. Wenn man
eine empirisch exakte Simulation durchführen will, wäre dies sogar notwendig, da vermutlich
genaue Daten über Einwohnerzahlen, Anzahl der jeweils Infizierten etc. nur in Bezug auf die
„realen“ Stadtteile zu erhalten sind. Das hätte allerdings zur Folge, dass die Umgebungsgröße
variabel sein müsste, da die Stadtteile jeweils von unterschiedlich vielen anderen Stadtteilen
umgeben sind. Der in dieser Hinsicht einfachere Prototyp, den wir hier vorstellen, genügt
jedoch aus Veranschaulichungsgründen in diesem Kontext völlig.
Es zeigt sich allerdings, dass durchaus realitätsnahe Prozesse generiert werden können wie
z. B. die bekannte Tatsache, dass nach einem anfänglichen Ansteigen der Zahl der neu Er-
krankten diese nach einiger Zeit wieder sinkt. Dies liegt natürlich daran, dass die Anzahl der
Gesunden mit fortschreitender Infektion sinkt und also weniger Menschen neu infiziert werden
können. Dieser einfache Sachverhalt wird allerdings häufig falsch wiedergegeben, indem
fälschlich auf einen Gesamtrückgang der Krankheit geschlossen wird. Das Modell demonstriert
unter anderem diesen Effekt sehr deutlich.
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