Project details
Research objective
Mit zunehmender Vernetzung der modernen digitalen Welt erlangen Fragestellungen wie Interaktionen zwischen Personengruppen dahingehend beeinflusst werden können, um optimale Lösungsstrategien zu erzielen, zunehmend an Bedeutung. Allerdings ist es in der Praxis aufgrund beschränkter Ressourcen meist nicht möglich alle verfügbaren Kombinationen von Verhaltensweisen zu überprüfen. Ein möglicher Ansatz, um dennoch evidenzbasierte Aussagen über solche komplexen Systeme treffen zu können, bietet die Simulation des betreffenden Systems. Diese ermöglicht bei entsprechender Modellierung der Problemdomäne die Untersuchung einer Vielzahl von Lösungsstrategien hinsichtlich deren Effizienz. Darüber hinaus ermöglicht eine Simulation insbesondere die Betrachtung spezieller kreativer Handlungsweisen, d.h. seltener und besonders erfolgreicher Handlungen, deren Effizienz über derer normaler Lösungshandlungen liegt.Eine Domäne, um diesen Zusammenhang von komplexen Interaktionsmustern zwischen Gruppen von Individuen, der Lösungseffizienz und kreativen Handlungen zu untersuchen, ergibt sich durch die Betrachtung des taktischen Verhaltens in Mannschaftssportarten. Im Rahmen vorhergehender Arbeiten wurden bereits Methoden zur Modellierung von Mannschaftshandlungen, deren Interaktion sowie domänenspezifische Effizienzkriterien erarbeitet. Ziel des vorliegenden Antrages ist es daher darüber hinausgehende Methoden zu entwickeln, um zum einen taktisches Verhalten im Spiel zu simulieren und zum anderen kreative taktische Komponenten im Spiel zu erkennen, ihre Wirkung mit Hilfe von Simulation zu bewerten sowie ihre Generierung zu überprüfen und die Generierfähigkeit zu verbessern. Inhaltlich werden dazu vor allem Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens, im Speziellen selbstorganisierende Karten, verwendet, während die Simulation mittels einer Zustands-Übergangs-Modellierung durchgeführt wird. Dazu werden taktische Handlung der Mannschaft auf Zustandsbeschreibungen überführt, die es ermöglichen den Gesamtzustand des Systems und der zugrundeliegenden Interaktionsmuster zu beschreiben. Mittels einer Verknüpfung der Zustände und der spezifischen Effizienzkriterien sowie deren Häufigkeit kann danach eine Abschätzung des Erfolgs durchgeführt werden bzw. durch Variation des Zustands unterschiedliche Handlungsmuster untersucht werden. Die gewonnen Informationen können dann dazu verwendet werden, um entsprechende Trainingsinhalte zu erarbeiten und die simulierten Handlung in der Praxis zugänglich zu machen.Der hier verwendete Ansatz ist dabei offensichtlich nicht beschränkt auf die Simulation von Handlungsmustern von Mannschaftssportarten. Bei entsprechender Anpassung der Domänenabbildung auf die spezifische Zustands-Übergangs-Modellierung kann der Ansatz ebenfalls in anderen Bereichen eingesetzt werden, um Interaktionsmuster von Personengruppen zu optimieren.
Status | Active |
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Effective start/end date | 01.01.18 → … |