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Wer lernen möchte, wie man komplexe Systeme beschreiben, analysieren und rekonstruie-ren kann, findet hier die beste denkbare Einführung von einer namhaften Expertin, die es schafft, sehr komplizierte Dinge Schritt für Schritt verständlich zu erkläre
Welch ein Glück, dass dieses Manuskript nicht "untergegangen" ist, wie es sich schon abzuzeichnen schien. Donella Meadows (1941 – 2001), Systemforscherin am MIT und Koautorin der "Grenzen des Wachstums", hatte es schon 1993 verfasst, aber offenbar nur als Vorlesungsmanuskript betrachtet und nicht zur Veröffentlichung vorgesehen. Jahrelang wurde es als "graue Literatur" von Hand zu Hand weitergereicht. Dass es sieben Jahre nach Meadows' allzu frühem Tod doch noch in Buchform erschienen ist, ist wohl vor allem seiner Herausgeberin Diana White zu verdanken, die den Text als das erkannte, was er ist: Die wohl beste und verständlichste Einführung in Systemtheorie und Systemdenken. 
Dieser 200-Seiten-Band ist der beste Beweis dafür, dass Systemdenken, Systemforschung und Systemtheorie mehr zu bieten haben als jenes banale Geschwafel, wonach alles mit allem "irgendwie" zusammenhängt und der Flügelschlag eines Schmetterlings irgendwo anders auf der Welt einen Orkan auslösen kann – und auch mehr als jene unverständlichen Traktate, nach denen diejenigen, die sie gelesen zu haben behaupten, zwar ungeheuer beeindruckt sind, aber kaum imstande, ihre gewonnenen Erkenntnisse in Worte zu fassen und an andere weiterzugeben.
Pionierarbeit der MIT-System Dynamics Group von Jay Forrester
Donella Meadows kam aus der Schule von Jay Forrester, der in den sechziger Jahren am Massachusetts Institute for Technology (MIT) in seiner System Dynamics Group Pionierarbeit leistete, indem er begann, komplexe Systeme auf den damals noch recht neuen (und für heutige Verhältnisse unglaublich langsamen) Großrechnern zu simulieren. Dies ermöglichte ein sehr viel besseres Verständnis komplexer Systeme und ihrer Systemdynamik, vor allem weil die Simulationsrechnungen ein unbestechliches Feedback liefern, ob man das jeweilige System richtig verstanden und nachgebaut hatte.
Seine Erkenntnisse und Methoden lieferten das Werkzeug für die ebenfalls am MIT Forschung angesiedelte Forschungsgruppe um Dennis und Donella Meadows, die mit einem Weltmodell namens World3 die "Grenzen des Wachstums" erkundeten. Aber es stand auch Pate für die von Peter Senge und Kollegen propagierte "Lernende Organisation". Und auch die Forschungen des Bamberger Psychologieprofessors Dietrich Dörner ("Die Logik des Misslingens") sind davon inspiriert.
In "Thinking in Systems" geht es Donella Meadows indes nicht primär um die Erkenntnisse, die mithilfe dieser Methode gewonnen wurden, auch wenn Schnipsel davon gelegentlich einfließen, sondern um die Erklärung der Methodik des Systemdenkens selbst. Und es gelingt ihr, die Werkzeuge zur Analyse und Beschreibung komplexer Systeme schrittweise so klar und nachvollziehbar darzustellen, dass man am Ende nicht nur ein wesentlich klareres Bild von Systemdenken und Systemdynamik hat, sondern auch davon, wo man ansetzen kann, um komplexe Systeme wirksam zu beeinflussen.
Aufbau und Inhalte des Buchs
Das Buch ist in drei Teile gegliedert: Teil 1 "System Structure and Behavior" legt das Fundament; Teil 2 "Systems and Us" macht tiefer mit der Funktionsweise von Systemen vertraut und erläutert, weshalb sie uns nicht selten auf dem falschen Fuß erwischen, und Teil 3 "Creating Change – in Systems and in Our Philosophy" erklärt sowohl, welche Hebel es gibt, um in Systemen wirksam zu intervenieren, als auch, wie wir lernen können, insgesamt besser mit Systemen zu leben.
Das erste Kapitel "The Basics" beginnt so einfach, dass man sich beinahe unterfordert fühlt, etwa, wenn erläutert wird, wie der Zufluss und Abfluss den Wasserpegel einer Badewanne bestimmen. Doch schon hier macht Donella Meadows auf Dinge aufmerksam, die alles andere als trivial sind – wie etwa: "The human mind seems to focus more easily on stocks than on flows. On top of that, when we do focus on flows, we tend to focus on inflows more easily than on outflows." (S. 22) Oder wenn es um Zeitverzögerungen geht, die bei aller Banalität zu den tückischsten Systemeigenschaften gehören: "A stock takes time to change, because flows take time to flow." (S. 23) Oder wenn sie einen ersten Hinweis auf eine systemische Weltsicht gibt: "System thinkers see the world as a collection of feedback processes." (S. 25)
Das zweite Kapitel lädt uns zu "A Brief Visit to the Systems Zoo" (S. 35) ein. Es beginnt mit "One-Stock Systems". Dort erklärt sie "competing feedback loops" und die Bedeutung der "shifting dominance of feedback loops" (S. 44) wie etwa, wenn in einer Population (zum Beispiel durch vermehrte Verfügbarkeit von Nahrung) erst die Fruchtbarkeit und mit erheblicher zeitlicher Verzögerung die Mortalität ansteigt, sodass sich ein dynamisches Gleichgewicht ergeben kann. Hier zeigt sie, wie man mit "Was wäre, wenn"-Fragen die Funktionsweise von Systemen erkunden und die Brauchbarkeit der eigenen Modellierung überprüfen kann. Wichtiger Merksatz: "Model utility depends not on whether its driving scenarios are realistic (since no one can know that for sure), but on whether it responds with a realistic pattern of behavior." (S. 48)
Noch bevor wir zu "Two-Stock Systems" kommen, haben wir längst den Bereich des Altbekannten verlassen und lernen: "One of the central insights of system theory, as central as the observation that systems largely cause their own behavior, is that systems with similar feedback structures produce similar dynamic behaviors, even if the outward appearance of these systems is completely dissimilar." (S. 51) Spätestens wenn Meadows uns zeigt, wie Verzögerungen (delays) Systeme zum Schwingen und Überschwingen bringen, hat sich das anfängliche Gefühl von Unterforderung verflüchtigt. Erst recht, wenn wir erkennen müssen, dass manche Probleme nicht entstehen, weil die Akteure zu langsam reagieren, sondern weil sie zu schnell reagieren.
Die Funktionsprinzipien von Systemen
"Why Systems Work So Well", fragt das dritte Kapitel, und gibt drei Antworten: Resilienz, Selbstorganisation und Hierarchie. Wichtiger als Produktivität und Effizienz ist für das Überleben von Systemen, dass sie sich von Störungen erholen können. Deshalb muss man beim Eingriff in Systeme immer aufpassen, dass man sich eine Effizienzsteigerung nicht mit einer verringerten Anpassungsfähigkeit erkauft. Selbstorganisation definiert Meadows als "capacity of a system to make its own structure more complex" (S. 79) – und damit ihre Anpassungsfähigkeit zu erhöhen.
Am überraschendsten ist vielleicht, dass sie Hierarchie als wichtiges Merkmal für die Funktionsfähigkeit von Systemen identifiziert, wo doch anderswo alle Hoffnungen auf den Abbau von Hierarchie gesetzt werden: "Hierarchies are brilliant system inventions, not only because they give a system stability and resilience, but also because they reduce the amount of information that any part of the system has to keep track of." (S. 83) Laut Meadows werden selbstorganisierte Systeme von sich aus komplexer und entwickeln hierarchische Strukturen. Trotzdem sieht sie sehr wohl, dass Hierarchien auch dysfunktional werden können: "When a subsystem's goals dominate at the expense of the total system's goals, the resulting behavior is called suboptimization." (S. 85)
Ihre Schlussfolgerung: "To be a highly functional system, hierarchy must balance the welfare, freedoms, and responsibilities of the subsystems and the total system – there must be enough central control to achieve coordination toward the large-system goal, and enough autonomy to keep all subsystems flourishing, functioning, and self-organizing." (S. 85) Besser kann man die Rolle von Hierarchien wohl nicht auf den Punkt bringen, weit über die Systemtheorie hinaus.
Weshalb uns Systeme immer wieder austricksen
Weshalb man sich bei allem tatsächlichem oder vermeintlichen Verständnis für komplexe Systeme nie zu sicher sein sollte, erläutern die Kapitel 4 "Why Systems Surprise Us" und 5 "System Traps … and Opportunities". Kurz gesagt: "Everything we think we know about the world ist a model." (S. 86) Und auch wenn diese Modelle meist eine gute Übereinstimmung mit der Realität haben, sind sie nie die ganze Realität. Zumal die Welt voll von Nicht-Linearitäten ist. Wann immer wir extrapolieren, liegen wir daher mit umso größerer Wahrscheinlichkeit falsch, je weiter wir in die Zukunft extrapolieren.
Eine weitere Quelle von Überraschungen ist, dass eben doch alles mit allem irgendwie zusammenhängt. So nützlich es ist, Systeme isoliert zu betrachten und sie unabhängig von dem größeren Zusammenhang zu analysieren, in den sie eingebettet sind, sie stehen nicht isoliert in der Landschaft, sondern werden durch das beeinflusst, was aus ihrer Umgebung auf sie einwirkt. Die "Grenzen" von Systemen sind Hilfskonstrukte, die wir brauchen, um nicht den Überblick zu verlieren, doch in Wirklichkeit gibt es sie nicht: "On planet Earth, there are (…) no ultimate boundaries. (…) Everything physical comes from somewhere, everything goes somewhere, everything keeps moving." (S. 96)
Die vielen Quellen von Überraschungen, die Meadows aufzählt, widersetzen sich einer kurzen Zusammenfassung ebenso wie die Fallstricke und Auswege, die sie erläutert. Denn es ist wenig damit gewonnen, ihre Namen zu kennen – man muss verstanden haben, wie sie funktionieren, um sich ihnen wenigstens teilweise entziehen zu können. Typisch für ihre Herangehensweise ist, dass sie nicht nur die Probleme beschreibt, sondern immer auch einen "Way Out" anbietet. Beispielsweise beschränkt sie sich nicht darauf, die von vielen Ökonomen besschworene "Tragik der Allmende" ("Tragedy of the Commons") zu beschreiben – und damit kaum verhohlen für Privatisierung zu werben –; vielmehr zeigt sie neben der Privatisierung zwei weitere Lösungsmöglichkeiten auf: "Educate and exhort" und "regulate the commons" (S. 119), wie es ja in der Tat bei der erfolgreichen traditionellen Bewirtschaftung vieler Gemeingüter wie zum Beispiel der Almwirtschaft oder der Südtiroler Waale (Bewässerung) geschieht.
Wirksame und folgenlose Interventionen
So vorbereitet, kann man sich an den dritten Teil heranwagen, indem es um die Veränderung komplexer Systeme geht. Im sechsten Kapitel "Leverage Points – Places to Intervene in a System" stellt sie zwölf Einflussmöglichkeiten in umgekehrter Reihenfolge ihrer Wirksamkeit vor – und leitet das Ganze mit einer süffisanten Bemerkung ihres Lehrers Jay Forrester ein, wonach die meisten Manager durchaus ein gutes Gespür für die Hebel haben, mit denen sich komplexe Systeme beeinflussen lassen, nur leider dazu neigen, sie in die falsche Richtung zu bewegen.
Auch hier brächte eine Aufzählung der zwölf Hebel wenig Nutzen, weil der wirkliche Mehrwert natürlich im Verständnis ihrer Wirkung und ihrer relativen (Un-)Wirksamkeit liegt. Spannend aber, dass Meadows viele der nächstliegenden Einflussfaktoren, wie etwa die Veränderung bestimmter Parameter oder die Größe von Zwischenspeichern, zu den schwächsten Hebeln zählt: "Probably 90 – no 95, no 99 percent – of our attention goes to (…) diddling with the details, arranging the deck chairs on the Titanic." (S. 148) Überraschenderweise ordnet sie auch die Verzögerungen, denen sie zuvor sehr große Bedeutung auf die Systemcharakteristik zugesprochen hat, mit Platz 9 einen eher geringen Hebel zu – allerdings nicht, weil sie unwichtig wären, sondern weil sie sich meistens kaum beeinflussen lassen.
Auf den vordersten Plätzen sieht sie drei Faktoren, die Einfluss auf die grundlegende Ausrichtung eines Systems haben: "3. Goals – The purpose and function of the system", "2. Paradigms – The mind-set out of which the system – its goals, structure, rules, delays, parameter – arises" und "1. Transcending paradigms". Diese Abgrenzung ist logisch nicht ganz trennscharf, aber sie macht klar, wie man die Grundausrichtung eines Systems beeinflussen kann – wenn man es kann. Wie einfach oder schwierig das ist, steht allerdings auf einem anderen Blatt.
Mit Systemen leben lernen
Das abschließende Kapitel "Living in a World of Systems" ist eher philosophisch als aktionsorientiert: "We can't control systems or figure them out. But we can dance with them!" (S. 170) Solch eine "unwissenschaftliche" Aussage mag Leser irritieren, die eher mit einem naturwissenschaftlich-technischen Verständnis oder mit einer "Macher-Attitüde" an die Dinge herangehen. Aber sie macht klar, dass es beim Umgang mit Systemen nicht nur um die Außenwelt geht, sondern auch um die eigene Person, genauer, um unsere Haltung, mit der wir Systemen begegnen. Deshalb beendet Meadows das Buch bewusst "by trying to summarize the most general 'system wisdoms' I have absorbed from modeling complex systems and from hanging out with modelers." (S. 170)
Das beginnt mit "Get the Beat of the System": "Before you disturb the system in any way, watch out how it behaves. If it's a piece of music or a whitewater rapid or a fluctuation in commodity price, study its beat. If it's a social system, watch it work. Learn its history. Ask people who've been around a long time to tell you what happened. If possible, find or make a time graph of actual data from the system – people's memories are not always reliable when it comes to timing." (S. 170f.) Im letzten Satz blitzt bereits wieder die Naturwissenschaftlerin durch, mit dem Bemühen, Eindrücke, Gefühle und Erfahrungen mit Fakten zu hinterlegen. Aber genau das ist die Haltung, die man auch für den Umgang mit sozialen Systemen braucht: Nicht technokratische "Change Tools", sondern ein faktenbasiertes Verständnis dafür, "wie das System tickt".
"Expose Your Mental Models to the Light of Day" (S. 172) heißt, der Realität eine faire Chance gegen die eigenen Annahmen zu geben und die eigenen Theorien erbarmungslos mit den Fakten konfrontieren – was bei Meadows heißt: "Honor, Respect and Distribute Information" (S. 173). Die Thesen dieses Kapitels kann man beinahe uneingeschränkt auf das Change Management übertragen oder als Leitsätze für gute Unternehmensführung nehmen: "Pay Attention to What Is Important, Not Just What Is Quantifiable" (S. 175), "Go for the Good of the Whole" (S. 178), "Listen to the Wisdom of the System" (S. 178), "Stay Humble – Stay a Learner" (S. 180) – was für mich so viel heißt wie: Bei allem Willen zur Veränderung, begegne dem, was ist, mit Respekt und gehe davon aus, dass das System und seine Elemente nicht "irrational" agieren, sondern dass es aus guten Gründen so ist wie es ist.
Ein Highlight: Unbedingt lesen!
Durchaus anrührend, der Abschluss: "Expand the Boundary of Caring" und "Don't Erode the Goal of Goodness" (S. 184). Ihr Schlusssatz macht deutlich, wo die Verantwortung für die Nutzung der Mittel liegt, die die Systemtheorie zu Verfügung stellt: "System thinking can only tell us to do that. It can't do it. We're back to the gap between understanding and implementation. Systems thinking by itself cannot bridge that gap, but it can lead us to the edge of what analysis can do and then point beyond – to what can and must be done by the human spirit." (S. 185)
Ein eindrucksvolles Schlusskapitel eines äußerst lesenswerten Buches. Denn das ist wohl die ultimative Erkenntnis, die Donella Meadows aus ihrer langen Beschäftigung mit Systemen gezogen hat: Dass es sich bei dem Systemdenken eben nicht bloß um eine wertfreie wissenschaftliche Methodik handelt, sondern dass wir, die wir uns mit der Veränderung von Systemen beschäftigen, dabei als wertorientierte Menschen gefordert sind und die Verantwortung dafür haben, unseren Einfluss zum Besten des Gesamtsystems auszuüben – "Mutig und unvollkommen unser Bestes zu geben", wie Individualpsychologen es mit den Worten von Theo Schoenaker ausdrücken würden.
(Nachtrag: "Thinking in Systems" gibt es auch in deutscher Übersetzung – leider unter dem völlig verqueren und irreführenden Titel "Die Grenzen des Denkens – Wie wir sie mit System erkennen und überwinden können" (oekom 2010). Das soll wohl eine Assoziation zu den diversen Büchern zu Grenzen des Wachstums herstellen, deren Koautorin Donella Meadows war – als ob dafür der Pseudo-Sticker auf dem Cover "Das neue Buch der Beststeller-Autorin von Die Grenzen des Wachstums" nicht gereicht hätte. Was völlig daneben liegt, denn in diesem Buch geht es gerade nicht um die Grenzen des Denkens, sondern um die Möglichkeiten, die es uns zum Verständnis komplexer Systeme eröffnet. So wurde ein klarer und aussagekräftiger Originaltitel aus Marketinggründen in kryptischen Krampf verwandelt.)
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