Modell | ZfdG - Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften

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1.0

25.05.2023

Ramona Roller

DOI: 10.17175/wp_2023_009

Nachweis im OPAC der Herzog August Bibliothek: 183976709X

Erstveröffentlichung: 25.05.2023

Lizenz: Sofern nicht anders angegeben

Medienlizenzen: Medienrechte liegen bei den Autor*innen

Letzte Überprüfung aller Verweise: 12.04.2023

GND-Verschlagwortung: Maschinelles Lernen | Modell | Statistische Schlussweise | Terminologie |

Empfohlene Zitierweise: Ramona Roller: Modell. In: AG Digital Humanities Theorie des Verbandes Digital Humanities im deutschsprachigen Raum e. V. (Hg.): Begriffe der Digital Humanities. Ein diskursives Glossar (= Zeitschrift für digitale Geisteswissenschaften / Working Papers, 2). Wolfenbüttel 2023. 25.05.2023. HTML / XML / PDF. DOI: 10.17175/wp_2023_009

Das Open Public Peer Review ist abgeschlossen

1. Begriffsdefinition

[2]Ein Modell ist eine vereinfachte Abbildung eines Objekts oder Systems mit einem beabsichtigten Ziel. Dieser Modellbegriff lässt sich durch drei Merkmale beschreiben.[1]

Abbildungsmerkmal: Ein Modell ist eine Abbildung oder Repräsentation von einem Original.
Verkürzungsmerkmal: Ein Modell besitzt ausgewählte, aber nicht alle Merkmale des Originals.
Pragmatisches Merkmal: Ein Modell hat einen Verwendungszweck. Es wird von einer Modelliererin oder einem Modellierer benutzt, um Fragestellungen über ein Objekt oder System zu beantworten.

2. Begriffs- / Ideengeschichte

Abb. 1: Etymologie des Modellbegriffs. Sprachen sind abgekürzt (ide. (indo-europäisch), lat. (lateinisch), gr. (griechisch), ital. (italienisch)). [Roller 2023; Adaption von Favre 2006]

[3]Ursprünglich stammt der Modellbegriff vom lateinischen ›modus‹ und dessen Diminutiv ›modulus‹ (vgl. Abbildung 1). Hieraus entwickelte sich die spätlateinische Bezeichnung ›modellus‹, die in der Renaissance zum italienischen ›modello‹ führte. Dieser Begriff wurde zunächst nur in der Architektur verwendet und bezeichnete dort eine Reihe von Entwurfsprinzipien.

3. Erläuterung

3.1 Mehrdeutigkeiten

Abb. 2: Mögliche Gliederung von Modelltypen nach Funktionalität. [Roller 2023]

[4]Der Modellbegriff manifestiert sich in unterschiedlichen Modelltypen, welche sich in ihrer Form und Zielsetzung unterscheiden (vgl. Abbildung 2). Der Fokus dieses Artikels liegt auf formalen Modellen. Diese basieren auf den computergestützten Forschungsschwerpunkten der DH und ermöglichen einen datengetriebenen Praxisbezug. Im Gegensatz dazu behandeln Modelle zur Formalisierung von Denkstrukturen → theorieorientierte Forschungsschwerpunkte der DH und sind nicht Gegenstand dieses Artikels. Zum Beispiel dienen konzeptionelle Modelle in den DH als Referenzrahmen, um relevante Unterdisziplinen und Methoden zueinander in Beziehung zu setzen,[2] und wissenschaftstheoretische Modelle hinterfragen Denkstrukturen, wie die Periodisierung von Geschichte.[3]

Materielle Modelle sind Gegenstände in der analogen Welt, die haptisch erfahrbar sind und Objekte oder Systeme repräsentieren (z. B. gedruckte Landkarte, Bozzetto eines Bildhauers oder einer Bildhauerin, Gebäude im verkleinerten Maßstab). Formale Modelle sind abstrakte Repräsentationen jener Objekte und Systeme, die in einer maschinell lesbaren Form vorliegen (z. B. Datenbank, mathematische Formel, Fortschreibungsregel).
Abbildende Modelle stellen Objekte oder Systeme räumlich am Computer dar. Beispiele umfassen 3D-Modelle für Gebäude oder Proteine, digitale Kopien von Gemälden und Netzwerke. Ziel des Modells ist es, Funktionsweisen und Perspektiven zu zeigen, die am realen Objekt aus Gründen der Zugänglichkeit (z. B. zerstörte Gebäude) oder der Sichtbarkeit (z. B. Mikroorganismen) nicht möglich sind.
Datenmodelle beschreiben, wie → Daten organisiert und gespeichert werden. Sie standardisieren die Informationen über und die Verbindungen zwischen Datenelementen. Ziel des Modells ist es, diese Informationen für Suchabfragen zu nutzen, welche in visuellen oder mathematischen Analysen weiterverarbeitet werden können. Verbindungen zwischen Datenelementen werden konzeptionell in einem Entity-Relationship-Diagramm dargestellt,[4] welches dann auf der Struktur einer bestimmten Datenbank abgebildet wird.[5]
Mathematische Modelle beschreiben ein System mithilfe mathematischer Gleichungen. Im Gegensatz zu Datenmodellen, wo lediglich neue Verknüpfungen zwischen vorhandenen Daten erstellt werden, werden jene Daten im mathematischen Modell verwendet, um neue Werte zu berechnen. Desweiteren werden messbare Charakteristika im mathematischen Modell durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Zufallsvariablen) beschrieben. Dieser Artikel klassifiziert mathematische Modelle nach ihrer Funktion in Modelle des maschinellen Lernens, statistische Modelle und computationelle Modelle.[6]
Statistische Modelle beschreiben die mathematische Beziehung zwischen einer oder mehreren Zufallsvariablen (vgl. mathematische Modelle) und weiteren Variablen. Zum Beispiel kann ein statistisches Modell beschreiben, wie Kooperationsbereitschaft mit Herrschaftsstrukturen zusammenhängt. Bekannte Modelle umfassen Regressionen, Event-History-Modelle und t-Tests. Das Hauptziel ist es zu erklären, wie Daten zustande kommen (Datengenerierungsprozess),[7] wobei Rückschlüsse von der Datenstichprobe auf die Gesamtpopulation gezogen werden (Inferenz). Statistische Modelle sind für Datensätze mit wenigen dutzend Variablen konzipiert, treffen Annahmen über die Zufallsvariablen und quantifizieren Unsicherheiten im Modellergebnis (Konfidenzintervall, p-Wert).
Modelle des maschinellen Lernens (ML-Modelle) sind eine Klasse von Lernalgorithmen, die generalisierbare Muster in Daten erkennen. Zum Beispiel können Datenpunkte aufgrund ihrer Attribute in Gruppen eingeteilt werden. Bekannte ML-Modelle umfassen Random Forest, Neuronale Netze und Support Vector Machines. Das Hauptziel ist die Vorhersage nicht-observierter Daten. ML-Modelle sind für Datensätze mit Tausenden oder Millionen Variablen konzipiert und machen minimale Annahmen über den Datengenerierunsgprozess.
Computationelle Modelle beschreiben ein System über die Zeit, wobei einzelne Zeitschritte hintereinander berechnet werden (numerische Lösung), anstatt direkt durch eine geschlossene Funktion (analytische Lösung).[8] Zum Beispiel kann solch ein Modell berechnen, wie sich Veränderungen in der Vegetation über die Zeit auf das Siedlungsverhalten von Menschen auswirken. Hauptziel ist es nicht nur, Zufallsvariablen zu identifizieren, die ein Systemverhalten verursachen (vgl. statistische Modelle), sondern auch den Mechanismus zu verstehen, wie dieses Verhalten zustande kommt.

3.2 Differenzen der Begriffsverwendung

[5]

Architektur- und Kunstgeschichte: Hier werden hauptsächlich abbildende Modelle verwendet, um konkrete Einzelobjekte darzustellen. Ziel ist es, diese Einzelobjekte differenziert zu beschreiben und fiktive Szenarien an ihnen durchzuspielen (Hypothesen zu testen), zum Beispiel, um die mögliche Nutzung hinsichtlich räumlicher Verhältnisse zu testen.[9] Abbildende Modelle können auf zwei Arten entstehen: als ›gebaute‹ Modelle mit ausgewählten Vektorelementen ähnlich einer Vektorgrafik, oder als ›gescannte‹ Modelle mit zunächst bedeutungslosen Messpunkten ähnlich einer Rastergrafik, die jeweils den Bereichen der Rekonstruktion bzw. Digitalisierung zugeordnet werden.
Literatur- und Sprachwissenschaften: Hier werden hauptsächlich Modelle des maschinellen Lernens (ML-Modelle) für Natural Language Processing (NLP) und Text Mining (TM) verwendet.[10] Im NLP werden Wörter als numerische Vektoren, sogenannte Word Embeddings [11], dargestellt, die den Verwendungskontext eines Wortes mitberücksichtigen. Oft werden diese embeddings als pre-processing step für weitere Analysen erstellt.[12] Etablierte Modelle basieren auf Deep Neural Networks, einem Untertyp der ML-Modelle, und umfassen word2vec[13], GloVe[14] und BERT[15]. TM erfasst die Struktur von Texten durch die Analyse von Worthäufigkeiten und Korrelationen zwischen Wörtern. Die Anwendungsbereiche umfassen Klassifizierung und Clustering von Wortmustern[16], welche zur Identifikation von Emotionen[17], Genres[18], Figuren[19] und Themen[20] verwendet werden.[21] Abbildende Modelle finden in der Form von Figurennetzwerken breite Anwendung.[22]
Musik- und Filmwissenschaften: Hier werden hauptsächlich ML-Modelle zu generativen Zwecken und für music und image mining verwendet. Generative Modelle, vor allem Deep Neural Networks, erzeugen neue Musik[23] oder transkribieren Audiospuren zu Musiknoten[24]. Modelle des music und image minings erfassen Strukturen im Ton- und Filmmaterial und werden zur Identifizierung von Komponist*innen[25], Stilen[26], Instrumenten[27], Genres[28], Farben[29] und Bewegungen[30] verwendet. In den Filmwissenschaften haben diese Analysen zu komplexen Datenmodellen geführt, die zum Beispiel Körperhaltungen mit numerischen Vektoren repräsentieren und somit Haltungen miteinander vergleichen können.[31]
Geschichtswissenschaft und Archäologie: Hier werden hauptsächlich statistische und computationelle Modelle verwendet. Erstere dienen dazu, soziale, politische und ökonomische Zusammenhänge in vergangenen Gesellschaften zu erklären. Beispiele umfassen lineare und logistische Regressionen[32] sowie Event-History-Modelle[33]. Computationelle Modelle dienen dazu, Hypothesen über geschichtliche Prozesse und Ereignisse zu testen, manchmal auch in einem kontrafaktischen Szenario.[34] Beispiele umfassen partielle Differentialgleichungen zur Erforschung von Landnutzungsänderungen[35] und agentenbasierte Modelle zur Simulation prähistorischer Kulturen[36] und Kriegsverläufe[37]. Abbildende Modelle kommen vor allem als Netzwerke vor.[38]

4. Kontroversen

4.1 Standardisierung von Datenmodellen

[6]Um Datenmodelle unterschiedlichster Projekte miteinander zu verknüpfen, müssen Daten auf eine standardisierte Weise gespeichert werden. Kontroversen entzünden sich an den Fragen, ob Standards in DH-Datenmodellen überhaupt umsetzbar sind,[39] wie diese aussehen sollen[40] und wer sie entwickelt und wartet.

4.2 Qualitätsanforderungen an Datenmodelle

[7]Die DH stellen disziplinspezifische Anforderungen an Datenmodelle, wie zum Beispiel die Abbildung von Historizität, Unschärfe und subjektiven Entscheidungen, sowie die langfristige Verfügbarkeit der Modelle. Kontroversen entzünden sich an der Frage, wie diese Anforderungen in der Praxis umzusetzen sind.[41]

4.3 Interpretierbarkeit von mathematischen Modellen

[8]Im maschinellen Lernen (ML) werden Modelle oft auch als Black-Box-Modelle bezeichnet, da der Mechanismus, nachdem das Modell funktioniert, nicht verständlich ist, was die Interpretierbarkeit einschränkt. Kontroversen entzünden sich an der genauen Definition von Interpretierbarkeit[42] und der Frage, ob sich eine verbesserte Interpretierbarkeit überhaupt lohnt. Letztere basiert auf einem inzwischen widerlegten Zielkonflikt zwischen Interpretierbarkeit und Genauigkeit, wonach die beiden Konzepte nicht gleichzeitig optimiert werden können und fälschlicherweise jeweils statistischen und ML-Modellen zugeschrieben werden.[43]

4.4 Evaluation von abbildenden Modellen

[9]Die Evaluation eines Modells bewertet, wie gut das Modell ist, wobei die Defintion von ›gut‹ vom spezifischen Anwendungsfall abhängt. Während die Evaluation statistischer und ML-Modelle bereits standardisiert ist,[44] hat sich bei Netzwerkmodellen noch keine Evaluationsmethode etabliert. Die vielverwendete Ground-Truth-Validierung, bei welcher Netzwerkmaße mit externen Knotenmaßen, der Ground Truth, verglichen werden, ist fehleranfällig.[45]

Fußnoten

[1]

Vgl. Stachowiak 1973, S. 131–133.

[2]

Vgl. McCarty 2003.

[3]

Vgl. Leff 2013.

[4]

Vgl. Jannidis et al. (Hg.) 2019, S. 103.

[5]

Vgl. für eine Übersicht von Datenbanktypen: Foster / Heus 2020; Geisler 2014; Jouili / Vansteenberghe 2013; Meier / Kaufmann 2019, S. 201–218.

[6]

Weitere etablierte Klassiﬁzierungen unterscheiden Modelle nach anderen Funktionen (diskriminativ – generativ), Lernverfahren (überwacht – unüberwacht), Wahrscheinlichkeitsverteilung der Zufallsvariablen (parametrisch – nicht-parametrisch) und Modellergebnis (deterministisch – probabilistisch).

[7]

Vgl. Bzdok et al. 2018.

[8]

In der numerischen Lösung verwendet das Modell den Zustand des Systems zum Zeitpunkt t, um den Zustand zum nächsten Zeitpunkt t + 1 zu berechnen. In der analytischen Lösung kann das Modell direkt den Zustand zum Zeitpunkt t + 1 mit einer Funktion berechnen, ohne die vorherigen Zustände zu kennen.

[9]

Vgl. Schelbert 2019, S. 141.

[10]

Natural Language Processing erfasst den Inhalt von Sprache, wohingegen Text Mining deren Struktur identiﬁziert.

[11]

Vgl. Jurafsky / Martin 2009, Kapitel 6.

[12]

Vgl. Garg et al. 2018; Grayson et al. 2016; Kozlowski et al. 2019.

[13]

Mikolov et al. 2013.

[14]

Pennington et al. 2014.

[15]

Devlin et al. 2019.

[16]

Vgl. Jockers / Underwood 2016.

[17]

Vgl. Kim / Klinger 2019; Kleres 2011; Mohammad 2012; Zehe et al. 2016.

[18]

Vgl. Schöch 2017; Underwood 2016.

[19]

Vgl. Bamman et al. 2014.

[20]

Vgl. Barron et al. 2018; Goldstone / Underwood 2014; Navarro-Colorado 2018.

[21]

Diese Anwendungsbereiche sind besser bekannt unter ihren englischen Bezeichnungen ›sentiment analysis‹, ›genre modeling‹, ›character modeling‹ und ›topic modeling‹.

[22]

Vgl. Chen et al. 2019; Labatut / Bost 2019; Lee / Jung 2020.

[23]

Vgl. Carnovalini / Rodà 2020; Hadjeres et al. 2017; Herremans / Chew 2019; Lattner et al. 2018; Mao et al. 2018.

[24]

Vgl. Boulanger-Lewandowski et al. 2012.

[25]

Vgl. Hajj et al. 2018; Pollastri / Simoncelli 2001.

[26]

Vgl. Byszuk 2020; Hołobut / Rybicki 2020; Hörnel / Menzel 1998.

[27]

Vgl. Diment et al. 2013; Lostanlen et al. 2018; Solanki / Pandey 2022.

[28]

Vgl. Carlson et al. 2020.

[29]

Vgl. Burghardt et al. 2016; Flückiger 2021.

[30]

Vgl. Arpatzoglou et al. 2021; Cao et al. 2021; Fang et al. 2017; Sun et al. 2019.

[31]

Vgl. Bakels et al. 2020; Cao et al. 2021.

[32]

Vgl. Becker / Pascali 2019; Cantoni et al. 2018; Crabtree et al. 2018; Uribe-Castro 2019; Wurpts et al. 2018.

[33]

Vgl. Andrews / Biggs 2006; Chaves 1996.

[34]

Zum Beispiel, was mit der Sklaverei (in den amerikanischen Südstaaten) passiert wäre, wenn manche Ereignisse vom realen Geschichtsverlauf abgewichen wären (vgl. Fogel 1994; Bunzl 2004).

[35]

Vgl. Hurtt et al. 2006; Pongratz et al. 2008; Yu et al. 2012.

[36]

Vgl. Axtell et al. 2002; Chliaoutakis / Chalkiadakis 2016; Chliaoutakis / Chalkiadakis 2020; Griffin / Stanish 2007; Macmillan / Huang 2008.

[37]

Vgl. Rubio Campillo et al. 2012; Trautteur / Virgilio 2003.

[38]

Vgl. Czachesz / Biró (Hg.) 2011; Duling 2013; Düring et al. (Hg.) 2016; Gamper et al. (Hg.) 2015; Stark 1996.

[39]

Vgl. Jannidis et al. (Hg.) 2019, S. 247.

[40]

Vgl. Schelbert 2019, S. 145–146.

[41]

Vgl. Jannidis et al. (Hg.) 2019, S. 106–107.

[42]

Vgl. Caruana et al. 2015; Goodman / Flaxman 2017; Huysmans et al. 2011; Kim et al. 2015; Liu et al. 2005; Ribeiro et al. 2016.

[43]

Vgl. Hand 2006; Lipton 2016–2017; Lipton et al. 2016; Tollenaar / van der Heijden 2013; Zeng et al. 2017.

[44]

Evaluationsmaße für statistische Modelle ›belohnen‹ generell die Anpassungsgüte (englisch goodness of ﬁt, d. h. wie gut ein Modell observierte Daten erklärt) und ›bestrafen‹ eine grosse Komplexität (Anzahl der Zufallsvariablen), z. B. Akaike Information Criterion, Bayes Information Criterion, angepasster Determinationskoeffizient (englisch adjusted R2). Evaluationsmaße für ML-Modelle wiederum bestrafen Komplexität gewöhnlich nicht und evaluieren nur die Anpassungsgüte, also wie häuﬁg die Modellvorhersagen stimmen (etablierte Maße umfassen u. a. ROC-Kurve, Genauigkeit / accuracy und Sensitivität / sensitivity).

[45]

Vgl. Peel et al. 2017.

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Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Etymologie des Modellbegriffs. Sprachen sind abgekürzt (ide. (indo-europäisch), lat. (lateinisch), gr. (griechisch), ital. (italienisch)). [Roller 2023; Adaption von Favre 2006]

Abb. 2: Mögliche Gliederung von Modelltypen nach Funktionalität. [Roller 2023]