// Agenten-basierte Simulationen
In einer vernetzen und komplexer werdenden Welt reichen einfache Modelle oftmals nicht mehr aus, um Forschungsfragen zu beantworten. Zur Analyse komplexer Probleme wurde deshalb die sogenannte Agenten-basierte Modellierung als eine neue Art der Wissenschaft entwickelt, bei der computergestützte Experimente durchgeführt werden. Damit lässt sich beispielweise ein in silico Politiklabor aufbauen, um die Diffusion von Innovationen zu modellieren. Gleichzeitig können politische Maßnahmen, wie bspw. Fördermaßnahmen, im Rahmen der Simulation ex-ante getestet und deren Wirkung noch vor tatsächlicher Realisierung abgeschätzt werden.
Grundlage für die Simulation bildet ein am ZSW entwickeltes Basismodell, welches flexibel auf den jeweiligen Untersuchungskontext angepasst werden kann. Ein Beispiel ist das Modell EMOSIM, welches sich auf die Untersuchung der Diffusion im Bereich Elektromobilität fokussiert. In diesem Modell interagieren Agenten (hier: Haushalte) miteinander und treffen Entscheidungen hinsichtlich der Wahl ihres Fahrzeuges. Dabei können sie zwischen herkömmlichen Fahrzeugen (Diesel, Benzin), Plug-in Hybriden (PHEVs) und reinen Elektrofahrzeugen (BEVs) wählen. Die Entscheidung hängt unter anderem von den sozioökonomischen Charakteristika der Haushalte, ihren individuellen Präferenzen hinsichtlich der Merkmale der Fahrzeuge, ihrer Innovationsaffinität, der Struktur des individuellen sozialen Netzwerks und dessen sozialen Normen ab. Manche dieser Variablen, z.B. der sozioökonomische Status, werden als zeitlich invariant angenommen, andere werden durch die Interaktion der Agenten in sozialen Netzen während eines Simulationslaufs verändert.
