Um solche Modelle auszutesten, arbeitet Peter Todd mit Computersimulationen, in denen einzelne Agenten, geleitet von einem Set einfacher Regeln, im Spiel der Partnerschaftssuche bestimmte Züge ausführen und – falls sie Erfolg haben – als Paar von der Bildfläche verschwinden. Hier wird es schrittweise komplizierter. Denn realistisch betrachtet sind die eigenen Attraktivitätswerte aus Sicht des Betreffenden selbst keine feste Größe. Die Selbsteinschätzung verändert sich vielmehr mit dem Erfolg oder dem Misserfolg auf dem Partnermarkt.
Kalkulation von Bewerbungschancen
Deshalb wurden verschiedene Mechanismen eingebaut, anhand derer Individuen im Spielverlauf ihr eigenes Attraktivitätsniveau bestimmen. Dieses Niveau wiederum ist eine wichtige Größe bei der Kalkulation von Bewerbungschancen: Um einen attraktiven Partner zu bekommen, muss man selbst ein hohes Niveau vorweisen können. Auch dies gilt es zu berücksichtigen, will man nicht leer ausgehen.
Dass das Modell wirklichkeitsnah ist, wird nicht nur durch die Differenzierung der Ausgangsvoraussetzungen garantiert, sondern bemisst sich auch nach der empirischen Plausibilität der Resultate. Gemeinsam mit Francesco Billari, der zu jener Zeit am Max-Planck-Institut für demografische Forschung in Rostock arbeitete, hat Peter Todd untersucht, ob die von seinen Modellen erzeugten Regelmäßigkeiten mit verbreiteten demografischen Mustern übereinstimmen.
Sinkende Heiratswahrscheinlichkeit im Alter
Ausgangspunkt waren die Daten zum Heiratsalter. Obwohl das durchschnittliche Heiratsalter in den europäischen Ländern stark variiert, lässt sich doch überall dieselbe statistische Regelmäßigkeit feststellen. Ob die meisten Menschen mit fast 30 Jahren eine feste Bindung eingehen wie in Norwegen oder bereits mit Mitte 20 wie in Rumänien – immer hat die Heiratskurve die gleiche Form: zunächst ein starker Anstieg, gefolgt von einem sanften Auslaufen, das die langsam und stetig sinkende Heiratswahrscheinlichkeit mit zunehmendem Alter signalisiert.
Die Todd’schen Computermodelle lieferten zunächst ein anderes Bild: Der Anstieg hatte die Form einer Steilwand. Kaum weniger rasant ging es nach dem frühzeitigen Höhepunkt wieder bergab. Es stellte sich jedoch heraus, dass nur eine Winzigkeit verändert werden musste, um eine Anpassung der Simulationsergebnisse an die demografischen Daten zu erhalten. In die so genannte Testphase der Partnerwahl, in der eine bestimmte Anzahl von Frauen und Männern auf ihre Werte hin taxiert wurde, musste nur eine Streuung eingebaut werden. Alle anderen getesteten Modifikationen des Modells hatten erstaunlicherweise keine Auswirkung.
Varianz in der Phase der Partnerschau
Die Folgerung aus dieser Beobachtung ist eindeutig. Die Übereinstimmung oder Nichtübereinstimmung mit demografischen Fakten ist zwar ein wenig taugliches Instrument, um verschiedene Simulationsmodelle auf ihren Realitätsgehalt hin zu unterscheiden. Aber der Vergleich weist trotzdem eindeutig darauf hin, welche Eigenschaft ein Simulationsmodell auf jeden Fall haben muss, um realitätsgerecht zu sein: Varianz in der Phase der Partnerschau.
Davon abgesehen förderte der Vergleich zwischen verschiedenen Simulationsmodellen aber noch andere interessante Punkte zu Tage. So unterschieden sich die Modelle sehr stark darin, wie viele Paare innerhalb eines Spiels überhaupt zueinander fanden. Auch die Anzahl der Partnerinnen, die jeder einzelne Spielakteur während der Sichtungs- und der anschließenden Werbungsphase durchgehen musste, um letztendlich einen passenden Partner zu finden, differierte enorm. All dies sind weitere Punkte, an denen das Simulationsmodell an die Empirie anknüpfen könnte. Die Zahl der Singles in einer Gesellschaft und das Vorkommen von flüchtigen Beziehungen, die vor festen Bindungen eingegangen werden, wären hier vermutlich die relevanten Fakten.
Stand: 12.05.2006
