Schlagwort: Feldtensor

Quantum Spiral Dynamics V: ‚Es gibt nur eine Welt!‘ –  Transformation, das was (nicht) funktioniert, individuell und strukturell: Eine Ost-West-Deutschland Analyse

Kurzfassung: Dieser Beitrag zeigt, wie sich die demokratische Qualität in Ost- und Westdeutschland von 2000 bis 2025 entwickelt und welche Impulse sie stärken oder schwächen. Im Osten wie im Westen ist der Zeitraum um das Jahr 2015 entscheidend für die Entwicklung der demokratischen Qualität. Mit gewissen Unterschieden sinkt sie bis heute für Ost- und West-Deutschland. Der Blog-Beitrag ist explorativ, d.h. er liefert trotz des völlig neuen theoretischen Ansatzes gut nachvollziehbare Ergebnisse: Es wird deutlich, dass zu viel medialer Streit und Polarisierung das Niveau schnell drücken, während anhaltende, sichtbare Zusammenarbeit es hebt. Debatten helfen nur, wenn sie fokussiert bleiben und mit konkreter Umsetzung verbunden sind.

Für die Erstellung dieses Blog-Beitrages habe ich fast ausschließlich ChatGPT 5.0 und in Teilen Version 5.1 benutzt. Es waren keine anderen AI Systeme notwendig: In den letzten Wochen hat sich die Qualität von ChatGPT 5.0 in der Modellierung und der Code-Erzeugung deutlich verbessert. – Mir sind keinerlei Fehler aufgefallen. Die Fähigkeit auch lang zurückliegende Ergebnisse der anderen Blog-Beiträge zu verwenden oder Verknüpfungen zwischen alten und neuen Ergebnissen herzustellen, ist sehr gut gewesen. Für die Qualitätssicherung habe ich die Systeme Claude, DeepSeek und Mistral deshalb nicht mehr verwendet; zumal die Review-Ergebnisse der drei Systeme im Laufe der QSD Blog-Beiträge immer stereotyper wurden. Es wurde krampfhaft versucht wissenschaftliche Kriterien an die Blog-Beiträge anzulegen, u.a. wurde daraufhin gewiesen, dass den Beiträgen eine solide empirische Basis fehle. – Dies ist natürlich korrekt, zeigt aber gleichzeitig, dass den Systemen ein ‚Verständnis‘ für die Intention der Beiträge fehlt. Außerdem wurden zurückliegende Beiträge, aber auch Anhänge und Graphiken nicht oder nur unzureichend berücksichtigt. Nach meiner Einschätzung ist die Kluft zwischen ChatGPT 5.0 und den anderen AI Systemen wieder deutlich größer geworden. Leider trifft die positive Einschätzung von ChatGPT 5.0 für ChatGPT 5.1 nicht zu: Die Qualität in Inhalt, in Modellierung und in Code-Erzeugung war unter Berücksichtigung zurückliegender Arbeitsergebnisse deutlich schlechter! – Das Arbeiten mit der neuen Version, wie so oft in der Vergangenheit, war zeitraubend und anstrengend.

 

Ziel dieses fünften Teils der Quantum Spiral Dynamics Blog-Reihe ist es, auf der Basis des Ost-West-Deutschland-Modell 2000-2025 eine gesellschaftliche Transformation Deutschlands zu modellieren. – Die Ergebnisse sind ohne Einschränkungen auch auf organisationale Transformationen anwendbar. – Ich komme auf diese Aussage am Ende des Blog-Beitrages wieder zurück.

In [1] verstehen wir unter einer Transformation eine Veränderungsarbeit, für die der Ausgangspunkt der Veränderung zwar bekannt ist, jedoch das Ziel und der Weg zum Ziel unbekannt sind. – Das Ziel wird allenfalls vage erfasst, in dem eine bessere Adaptionsfähigkeit an einen Kontext angestrebt wird. Dies trägt der Tatsache Rechnung, dass man in komplexen Systemen weder das Veränderungs-Ziel noch den Weg zum Ziel strikt vorgeben kann.- Beides kann sich im Laufe der Veränderungsarbeit ändern.
Veränderungsarbeit bezieht sich sowohl auf Individuen als auch auf Organisationen oder Gesellschaften, oder auf alle drei sozialen Ebenen gleichzeitig: Falls eine Organisation oder eine Gesellschaft in ihren kulturellen Strukturen, also im Kulturpotential A(t, s) transformiert werden soll, ist es notwendig, dass einige Individuen schon vorab über die relevanten SD-Werte-Meme verfügen. Soll zum Beispiel das Kulturpotential einer Organisation oder Gesellschaft innovativer und empathischer werden, so ist dieses Unterfangen völlig aussichtlos, falls nicht einige innovative Individuen durch ihre Offenheit, Kreativität und Empathie die Transformation anstoßen und führen.

Abbildung 1 verdeutlicht den Transformationsprozess als iteratives Wechselspiel von Individuen und sozialem Umfeld U:

Abbildung 1: Diese Abbildung skizziert die Rückkopplung von individueller Transformation und Kontext-Transformation. Der Kontext wird mit U für Umfeld gekennzeichnet und die Individuen durch Smileys. Ein oder mehrere Individuen agieren im Team als Transformation Leader bzw. Initiator. Es kann notwendig sein, dass sie ihr Mindset für die anstehende organisationale Transformation selbst ändern. – Dies wird durch den Übergang 1. angedeutet. In jedem Fall ist es wichtig, dass das Transformation Team ein gemeinsames Bild, ein Collective Mind, von der Kulturpotential-Transformation entwickelt. Das Umfeld U wird auf dieser Basis einer ersten Transformation, angedeutet durch 2., unterzogen. Das geänderte Umfeld wirkt auf die  Transformation Follower und Leader, angezeigt durch 3. und 4., zurück. Diese verändern ihr Verhalten, ggf. sogar ihre Werte und Glaubenssätze, und transformieren ihrerseits das Umfeld wieder, angezeigt durch 2. Das geänderte Umfeld wirkt auf die Individuen zurück, angezeigt durch 4.. Es entsteht iterativ ein selbstkonsistenter Transformationsprozess, der im Idealfall einem Plan-Do-Check-Adapt (PDCA) Prozess folgt [1].

Aus Abbildung 1 kann man sofort erkennen, dass eine Deutschland Transformation, hin zu einem empathischen, sozialen und innovativen, oder gar vernetzt und ganzheitlich handelndem Land, sehr wenig Aussicht auf Erfolg hat: Deutschland fehlen die politischen Führungskräfte, die ein entsprechendes Werteprofil haben bzw. gewillt sind ein solches zu erwerben.

Aber selbst wenn die Transformation Leader über das entsprechende Bewusstsein und die nötigen Fähigkeiten der Umsetzung verfügen, ist eine Transformation ein sehr schwieriges, wenn nicht sogar aussichtloses Unterfangen. – Denn es geht immer darum, kulturelle Strukturen im Umfeld zu verändern.

Der Blog-Beitrag verdeutlicht diese Aussage mittels des QSD-Modells: Als Ausgangsbasis benutze ich das aus empirischen Deutschland-Daten abgeleitete Kulturpotential der vorhergehenden Blog-Beiträge. – Ich nenne es das ursprüngliche Potential. Mit Hilfe dieses Kulturpotentials berechne ich zwei weitere (verfeinerte) Kulturpotentiale:

  • A_coup (coup steht für coupled) bezeichnet ein dynamisches effektives Kulturpotential, das aus einer gewöhnlichen Differentialgleichung (ODE) erzeugt wird. Diese ODE lehnt sich an Differentialgleichungen zum Feldtensor der Quantenfeldtheorie an: Das ursprüngliche Kulturpotential wirkt in dieser ODE als ‚Treiber‘. Zusätzlich werden die Pfadinformationen der Agenten aus einer Schrödingergleichung mit effektivem Kulturpotential ‚eingespeist‘. – Wie ich in den vorherigen Blog-Beiträgen gezeigt habe, sind die Pfadinformationen die individuellen Wert-Transformationen der drei Agentenpopulationen Blau, Orange und Grün.
    Es entwickelt sich ein selbstkonsistentes effektives Kulturpotential, entsprechend dem Selbstkonsistenz-Prozess aus Abbildung 1: Die Agenten beeinflussen das Potential, also das Umfeld, und das Potential koppelt wieder auf die Agenten zurück. A_coup  wird jeweils für Ost- und West-Deutschland berechnet. Das ursprüngliche Potential, auch wenn es von Ort und Zeit abhängt, ist kein selbstkonsistentes Potential, das aus einer Dynamik ermittelt wurde. – Es spiegelt ein von Individuen wahrgenommenes Potential an Hand von nachgefragten Kriterien wieder. In diesem Sinne kann es sinnvoll sein, die (potentiellen) Auswirkungen einer Selbstkonsistenz zu überprüfen, was ich mit A_coup tue! – Ich verweise für die verwendeten Formeln auf den Anhang 1 ‚QSD Formeln‘.
  • A_mix (mix steht für mixed) basiert auf A_coup und berechnet eine Potentialmischung jeweils für Ost- und für West-Deutschland. Ost-Deutschland wird 30% des West-Deutschland Potentials beigemischt und umgekehrt. Damit modelliere ich einen Kulturaustausch zwischen Ost und West, also einen möglichen Lerneffekt von West nach Ost und umgekehrt.

Um die gesellschaftliche Transformation von Ost- und West-Deutschland einzuschätzen, benötige ich ein Kriterium, mit dem ich den Zustand von Ost- und West-Deutschland vor und nach der Transformation ‚beurteile‘.

Ich führe hierfür einen statischen Demokratieindex ein. Dieser Demokratieindex wird nur aus Größen bisheriger QSD-Berechnungen ermittelt. Ich definiere den statischen Demokratieindex,

  • der mit Kohärenz, Kohäsion und Werte-Vielfalt steigt,
  • und der mit der sozialen Spannung, ermittelt aus dem Feldtensor, sinkt.

Für die damit verbundene mathematische Form verweise ich auf Anhang 1 ‚QSD Formeln‘. Zusätzlich zum statischen Demokratieindex definiere ich eine einfache ODE, in die der statische Demokratieindex als ‚Treiber‘ eingeht. – Ich erhalte einen (einfachen) dynamischen Demokratieindex. Für die dazugehörige Formel verweise ich ebenfalls auf den Anhang 1.

Abbildung 2 zeigt den statischen und dynamischen Demokratieindex für Ost-Deutschland (linke Seite) und West-Deutschland (rechte Seite). Der dynamische Demokratieindex läuft in allen Fällen dem statischen etwa 1-2 Jahre nach.

Da Kohärenz, Kohäsion und Spannung in den Demokratieindex eingehen, zeigt Ost-Deutschland bis ca. 2020/22 eine fast gleichbleibend hohe Demokratie, wohingegen im Westen, wie bei der Kohärenz (man siehe den vorherigen Blog-Beitrag), tiefe Einschnitte zu sehen sind. Die Erzeugung des selbstkonsistenten Potentials A_coup erzeugt in West-Deutschland keine auffallenden qualitativen Veränderungen. In Ost-Deutschland erzeugt die Selbstkonsistenz einen ‚Verfall‘ der Demokratie um 2015: Damit nähern sich Ost- und West-Deutschland ab 2015 sehr stark aneinander an.
Die Mischung A_mix sorgt im Osten ab ca. 2015 für einen geringeren Zuwachs des Demokratieindex als im Westen: Der Westen profitiert also mehr vom Osten als umgekehrt. – Unter dem Vorbehalt, dass wir hier eine sehr spekulative Theorie entwickelt haben, sind dies schon sehr erstaunliche Aussagen!

Abbildung 2: Die Zeile a. enthält den Demokratieindex Ost- und West-Deutschlands für das aus empirischen Daten gewonnene ursprüngliche Kulturpotential. Zeile b. zeigt das selbstkonsistente Kulturpotential A_coup berechnet aus einer Differentialgleichung für A(t, s). In A_coup geht das aus empirischen Daten gewonnene Kulturpotential als ‚Treiber‘ ein und die Pfade der drei Agentenpopulationen (Blau, Orange und Grün) wirken als Rückkopplung. Man siehe hierzu den Anhang 1 ‚QSD Formeln‘ mit folgenden Parametern: gamma = 0.3, g = 1.0, beta = 3.0, alpha_0 = 0.2 und alpha_1 =0.35, kappa = 1.0.
Die Zeile c. zeigt A_mix, mit eta = 0.3 als Mischungsfaktor: In A_coup für Ost- und West-Deutschland werden jeweils 30% des jeweils anderen Kulturpotentials ‚beigemischt‘. Diese Mischung modelliert ein gewisse Annäherung von Ost- und West-Deutschland.

Abbildung 3 zeigt, mit A_mix als Ausgangs-Potential, die Ergebnisse einer ‚wenig gelungenen‘ Transformation. Wir nehmen an, dass ein Politiker-Team (d.i. das Transformation Leader Team) drei Werte-Impulse von bis zu jeweils 10 Jahren für jeweils Ost- und West-Deutschland gestaltet. Ich habe der Übersicht wegen nur drei Impulse ausgewählt. – Auch in der Praxis dürfte es sehr schwer sein, mehr als drei Impulse nachhaltig zu führen.

Die drei Werte-Impulse entsprechen drei Parameterfunktionen von drei Generatoren. Es sind λ1, λ2 und λ7 (man siehe den Anhang 3 ‚Übersicht der Generatoren und ihrer QSD Interpretation‘ des vorherigen Blog-Beitrages):

λ1 realisiert einen institutionellen Austausch von Blau und Orange, also zwischen Pflicht- und Sicherheits-Strukturen sowie Erfolgs- und Wettbewerbs-Strukturen

λ2 realisiert einen narrativen Austausch (Diskurs, Polarisierung) von Blau und Orange, also zwischen Pflicht- und Sicherheits-Narrativen sowie Erfolgs- und Wettbewerbs-Narrativen

λ7 realisiert einen narrativ-medialen Austausch von Orange und Grün, also zwischen Erfolgs- und Wettbewerbs-Narrativen sowie sozialen Empathie- und Sinn-Narrativen

Ich skizziere ein Transformations-Szenario, in dem für λ1 und λ2 positive Impulse verwendet werden und für λ7 ein negativer Impuls angenommen wird.

Für Ost-Deutschland:

        λ1: Integrations-/Aufbauimpulse 2003–2008 und um 2010

        λ2: Diskursimpuls um 2012 (mediale Legitimationsdebatten)

        λ7: starker negativer Konfliktimpuls ab 2015 und um 2021

Für West-Deutschland:

        λ1: längerer pro-EU/Globalisierungsimpuls 2004–2015

        λ2: Diskursimpuls 2015–2021 (Migration/Identität)

        λ7: später Konfliktimpuls 2018–2024 (Corona/Öko/Klima-Konflikte)

Abbildung 3: Die erste Zeile der Abbildung zeigt A_mix für Ost- und West-Deutschland als ‚Start‘ der dargestellten Transformation. Auf A_mix werden Werte-Transformations-Impulse angewendet. Diese Werte-Transformations-Impulse sind in der nächsten Zeile zu sehen. Man beachte, dass die Impulse nur etwa 2.5% des ursprünglichen Kulturpotentials ausmachen. Alle Impulse sind für Ost- und West-Deutschland unterschiedlich. Die dritte Zeile zeigt die resultierenden Konsequenzen für den Demokratieindex. Die Impulse für Ost- und West-Deutschland sind nicht gleich, trotzdem kann man feststellen, dass Ost-Deutschland die Impulse besser ‚verkraftet‘. Obwohl die Lambda 1 und 2 Impulse in Ost- wie West-Deutschland positiv sind, die Politik also einen ‚guten Job macht‘ sorgt der negative Lambda 7 Impuls in beiden Teilen Deutschlands für einen starken Einbruch im Demokratieindex: In Ost-Deutschland ist es vor allem der ungeeignete Umgang mit Migration und Corona. In West-Deutschland ist es vor allem der ungeeignete Umgang mit Corona und Öko/Klimakrise. In West-Deutschland fällt der Demokratieindex nach 2020 ins ‚Bodenlose‘.

Im Folgenden verdeutliche ich, wie eine bessere Transformation aussehen kann: Abbildung 4 zeigt eine Transformation, für die alle Impulse der drei Potentialkomponenten (dies sind die angegebenen Generatoren λ1, λ2, λ7) explizit demokratie-stärkend sind. Die Impulse setzen folgende Schwerpunkte:

Ost:

  • 2002–2008:   Aufbau demokratischer Institutionen (λ1)
  • 2012–2022:   Diskurs- und Versöhnungsimpulse zu Sicherheit und Markt (λ2)
  • 2015–2025:   erneute integrative Demokratie-Impulse (λ7)

West:

  • 2003–2010:   EU-/Rechtsstaats-/Modernisierungspulse (λ1)
  • 2014–2020:   pluralistischer Diskurs rund um Migration/Klima (λ2)
  • 2020–2025:   inklusiver Identitätsimpuls gegen Polarisierung (λ7)

Abbildung 4: Die erste Zeile der Abbildung zeigt A_mix für Ost- und West-Deutschland. Auf A_mix werden Werte-Transformations-Impulse angewendet. Diese Werte-Transformations-Impulse sind in der nächsten Zeile zu sehen. Man beachte, dass die Impulse etwa 10% des ursprünglichen Kulturpotentials ausmachen. Hier ist im Gegensatz zu Abbildung 3 der Impuls für Lambda_7 positiv. Beides ist beabsichtigt, um zu zeigen, wieviel ‚Energie‘ notwendig ist, um eine merkliche Veränderung herbeizuführen. Die Impulse für Ost- und West-Deutschland sind unterschiedlich, denn sie sollen den jeweiligen gesellschaftlichen Transformations-Anforderungen gerecht werden: Die Auswahl der Impulse erfolgte für den Blog-Beitrag nicht systematisch: Es könnten andere Impuls-Kombination wesentlich erfolgreicher sein. Das Auffinden dieser dürfte sehr aufwendig sein: Es war lediglich mein Ziel, die grundlegende Idee der Werte-Transformations-Impulse zu demonstrieren. Die dritte Zeile zeigt die resultierenden Konsequenzen für den Demokratieindex: Sowohl für Ost-Deutschland als auch für West-Deutschland haben die Impulse jetzt eine deutlich stärkende Wirkung der demokratischen Qualität: Für West-Deutschland kann man erkennen, dass der starke Lambda 7 Impuls den Demokratieindex zwischen 2015-2020 hebt, jedoch der Effekt verschwindet sobald Lambda 7 zurückgeht.

Die Ergebnisse der Abbildung 3 und 4 stehen unter dem Vorbehalt, dass ich für die Berechnung der Auswirkungen der Werte-Transformations-Impulse keine selbstkonsistente Berechnung wie für A_coup vorgenommen habe. Aufgrund der kleinen Amplituden der Werte-Transformations-Impulse erwarte ich keine merklichen Änderungen.

Abbildung 5 zeigt die Differenz des Demokratieindex für Ost- zu West-Deutschland auf der Basis der Berechnungen für Abbildung 4. Entgegen meinen Erwartungen zeigt Ost-Deutschland teilweise einen deutlich höheren Demokratieindex als West-Deutschland.- Und selbst im Mittel ist der Demokratieindex für Ost-Deutschland über den Zeitraum 2000-2025 noch (etwas) höher als in West-Deutschland. Diese Aussage gilt für alle o.g. Kulturpotentiale!  

Man könnte dies als Artefakt einer spekulativen Theorien abtun, wären da nicht die vielen Übereinstimmungen mit den realen politischen Situationen. –  Ich gehe davon aus, dass die Differenz des Demokratieindex wahrscheinlich die Realität widerspiegelt, also stelle ich statt dessen meine eigenen Vorurteile in Frage.

Abbildung 5: Diese Abbildung zeigt den Unterschied im Demokratie-Index von Ost und West, auf der Basis der Berechnungen zu Abbildung 4. Die in der Abbildung enthaltenen Zahlen zeigen den jeweils gemittelten Demokratie-Unterschied für verschiedene Zeiträume: 0.20 für den Zeitraum 2000-2010, -0.09 für den Zeitraum 2010-2020 und 0.09 für den Zeitraum 2020-2025. Dies bedeutet, dass in diesem Fall bis 2010 der Demokratieindex für Ost-Deutschland deutlich höher war als für West-Deutschland und im Zeitraum danach sich im Mittel keine Unterschiede zeigen.

Die Ergebnisse des Blog-Beitrages weisen erstaunliche Parallelitäten zur Realität auf. – Die Tendenzen im hier ermittelten Demokratieindex decken sich meines Erachtens mit dem Hauptergebnis der Mitte-Studie 2025 [2, 3]: „Nur noch 52 Prozent der Befragten finden, dass die Demokratie im Großen und Ganzen ganz gut funktioniert. Ein Viertel verneint dies – das ist ein Höchstwert seit 2016….Die Zahl derer, die sich klar demokratisch positionieren, nimmt ab. Immer weniger lehnen konsequent alle wirklich harten extrem rechten Aussagen ab, anhand derer wir die Einstellung erfassen.“

Der Beitrag zeigt, wie sich die demokratische Qualität in Ost- und Westdeutschland von 2000 bis 2025 entwickelt und welche Impulse sie stärken oder schwächen. Im Osten steigt sie bis etwa 2010/12 deutlich, bricht 2014–2016 ein und erholt sich danach nur teilweise.
Im Westen hält sie bis 2014 gut durch, fällt dann extrem stark ab, kann sich zwar wieder bis 2020 erholen, fällt danach aber stetig bis 2025. Deutlich wird: Zu viel Streit und Polarisierung drücken das Niveau schnell, während anhaltende, sichtbare Zusammenarbeit es hebt. Debatten helfen nur, wenn sie fokussiert bleiben und mit konkreter Umsetzung verbunden sind – endloses Reden ohne Ergebnisse schadet. Im Osten wirken zuerst De-Eskalation und klug gestaltete Beteiligung; darauf könnten! Integrations- und Aufbauprojekte erfolgreich aufbauen. Im Westen braucht es vor allem spürbare Verbesserungen im Alltag und in der Verwaltung, bevor große Debatten tragfähig werden könnten! Der Blog-Beitrag ist explorativ, er liefert keine endgültigen Wahrheiten, sondern gut nachvollziehbare Handlungs-Orientierungen. Die Kernbotschaft ist: Weniger Polarisierung, mehr fokussierter Diskurs und früh sichtbare gemeinsame Erfolge stärken die demokratische Qualität.

Die Anwendbarkeit auf die Transformation von Organisationen ergibt sich meines Erachtens ohne Einschränkungen: Natürlich ist es notwendig, ein Ausgangs-Kulturpotential zu erstellen. Dies erfordert die empirische Erhebung von Daten, ähnlich wie ich sie für die vorliegende Analyse benutzt habe. Mit Hilfe dieser Daten ist es dann möglich, alle gezeigten Berechnungen durchzuführen. Der Demokratieindex kann auch in Organisationen verwendet werden, ggf. ergänzt um weitere Faktoren, wie den Faktor für die Ziel-Orientierung. In einem PDCA-ähnlichen Prozess formulieren Führungskräfte Annahmen über sinnvolle Impulse und geben diese in die hier vorgestellte theoretische Impuls-Analyse ein. Diese Impuls-Analyse dient einer ersten theoretischen Validierung bezüglich der Wirkung der Impulse. Falls diese Validierung befriedigende Ergebnisse zeigt, werden die Impulse mit passenden Maßnahmen in der Praxis umgesetzt. Erkenntnisse aus der Praxis fließen in die Theorie ein und der so begonnene PDCA Zyklus wird mit weiteren Iterationen fortgesetzt.

Die theoretische Basis lässt sich natürlich weiter verbessern, in dem alle acht Generatoren für die Impuls-Gestaltung verwendet werden. Der Aufwand für die Berechnungen steigt, aber dies dürfte nicht wesentlich sein. Viel aufwendiger ist die Analyse von Ursache und Wirkung der Impulse. Um solche Zusammenhänge zu ermitteln sind umfangreiche Variationen in der Impulszusammensetzung nötig.

Eine massive Erweiterung der Kulturdynamik stellt der Übergang von der SU(3) zur SU(8) dar, also der Berücksichtigung aller 8 Spiral Dynamics Bewusstseinsebenen. Um autokratische Persönlichkeiten und ihren Einfluss auf die Demokratie zu modellieren, sind die Bewusstseinsebenen beige, violett und rot notwendig. Falls demokratische Persönlichkeiten als Gegengewichte auftreten, kommen die Ebenen gelb und türkis hinzu. – Für eine erste grobe Einordnung der Bewusstseinsebnen, verweise ich auf den ersten Blog-Beitrag zur QSD Blog-Reihe vom August 2025.
Diese Erweiterung übersteigt bei weitem mein Ziel, die Machbarkeit des QSD-Ansatz aufzuzeigen.

Ich werde im nächsten und voraussichtlich letzten QSD Blog-Beitrag versuchen, eine Demokratie-Analyse für die Länder USA, Ungarn, Ukraine und Deutschland durchführen, um zu sehen, ob es Parallelitäten zu der Blog-Reihe ‚Von der gesellschaftlichen Kernschmelze…‘ vom April 2025 bis Juni 2025 gibt.

[1] Oswald A et al. (2017) Project Management at the Edge of Chaos, Springer

[2] ZDF (2025) Mitte-Studie 2025, https://www.zdfheute.de/politik/deutschland/mitte-studie-demokratie-rechtsextremismus-100.html

[3] Friedrich Ebert Stiftung (2025) Mitte-Studie 2025, https://www.fes.de/mitte-studie

 

Anhang 1

QSD-Formeln

Selbstkonsistentes Kulturpotential A_coup

A(t,s)=\sum_{a=1}^{8}A^{a}(t,s)\,\lambda_{a}

A^{a}_{\mathrm{agents}}(t,s)=\sum_{i=1}^{3}w_{i}\,\psi_{i}^{\dagger}(t,s)\,\lambda_{a}\,\psi_{i}(t,s)

\frac{dA^{a}(t,s)}{dt}=F^{a}_{\mathrm{macro}}\bigl(t,A(t,s),s, g,\gamma,\beta,\alpha_{1},\alpha_{0}\bigr)+\lambda_{c}\bigl(A^{a}_{\mathrm{agents}}(t,s)-A^{a}(t,s)\bigr)

F_{\mathrm{macro}}^{a} \bigl(t, A_{s}(t),s, g,\gamma,\beta,\alpha_{1},\alpha_{0}\bigr)=-\gamma A_{s}^{a}(t)+g\sum_{b,c=1}^{8}f^{abc} A_{s}^{b}(t)A_{s}^{c}(t)-\beta\Bigl(\sum_{d=1}^{8}\bigl(A_{s}^{d}(t)\bigr)^{2}\Bigr)A_{s}^{a}(t)+J_{s}^{a}(t)

J_{s}^{a}(t)=\alpha_{1} u(s) f^{a}(t)+\alpha_{0} v(s) a_{0}^{a}(t)

A^{a}_{\mathrm{eff}}(t,s)=A^{a}(t,s)+\kappa A^{a}_{\mathrm{agents}}(t,s)

H(t,s)=\sum_{a=1}^{8}A^{a}_{\mathrm{eff}}(t,s)\,\lambda_{a}

\mathrm{i}\,\frac{d\psi_{i}(t,s)}{dt}=H(t,s)\,\psi_{i}(t,s)\quad(i=1,2,3)

Ost-, West- Mischfeld A_mix
​für Ost

    \begin{equation*} A_{\mathrm{mix}}^{\mathrm{Ost}}(t)=\sum_{a=1}^{8}\Bigl((1-\eta) A^{a}{\mathrm{Ost}}(t)+\eta A^{a}{\mathrm{West}}(t)\Bigr) \lambda_{a} \end{equation*}

für West

    \begin{equation*} A_{\mathrm{mix}}^{\mathrm{West}}(t)=\sum_{a=1}^{8}\Bigl((1-\eta) A^{a}{\mathrm{West}}(t)+\eta A^{a}{\mathrm{Ost}}(t)\Bigr) \lambda_{a} \end{equation*}

Kohärenz–Kohäsion-Index

Misst die „gerichtete kollektive Stärke“ eines sozialen Feldes, also den Collective Mind, als Produkt aus Kohärenz und Kohäsion.

    \begin{equation*}KH(t)=C_{\ell_1}(t) R(t)\end{equation*}

Vielfalt (normierte Entropie)

Wahrscheinlichkeiten je Agent (über Komponenten k=1,2,3)

    \begin{equation*}p_{A,k}(t)=\lvert\psi_{A,k}(t)\rvert^{2}, p_{B,k}(t)=\lvert\psi_{B,k}(t)\rvert^{2}, p_{C,k}(t)=\lvert\psi_{C,k}(t)\rvert^{2}\end{equation*}

Gemittelte Verteilung über die drei Agenten

    \begin{equation*}p_{\mathrm{mean},k}(t)=\frac{p_{A,k}(t)+p_{B,k}(t)+p_{C,k}(t)}{3}, k=1,2,3\end{equation*}

Entropie der gemittelten Verteilung (zeitabhängig)

    \begin{equation*}S(t)=-\sum_{k=1}^{3}p_{\mathrm{mean},k}(t) \ln \bigl(p_{\mathrm{mean},k}(t)\bigr)\end{equation*}

Normierte Vielfalt

    \begin{equation*}V(t)=\frac{S(t)}{\ln 3}\end{equation*}

Spannung (normierte Feldstärke)

Misst die soziale Belastung bzw. Systemspannung über den Feldstärkentensor.

    \begin{equation*}S(t)= \frac{F_{\mathrm{eff}}(t)}{\displaystyle\max_{\tau}F_{\mathrm{eff}}(\tau)}\end{equation*}

Normierter Kohärenz–Kohäsion-Index

Skaliert KH(t)KH(t) auf den Bereich [0,1][0,1], damit es mit anderen Größen vergleichbar wird.

    \begin{equation*}KH_{\mathrm{norm}}(t)=\frac{KH(t)-KH_{\min}}{KH_{\max}-KH_{\min}}\end{equation*}

Statischer Demokratie-Index

Misst den „momentanen“ Demokratiezustand ohne Trägheit:
mehr Kohärenz/Kohäsion + mehr Vielfalt – Spannung.

    \begin{equation*}P_D(t) =\frac{KH_{\mathrm{norm}}(t) V(t)}{1+S(t)}\end{equation*}

Dynamischer Demokratie-IndexD(t)=Q(t)

Modelliert den kollektiven Demokratie-„Mindset“-Pfad als träges Gedächtnissystem.

Dynamische Gleichung

    \begin{equation*}\frac{dQ}{dt} =\kappa\left(P_D(t)-Q(t)\right)\end{equation*}

Startbedingung

    \begin{equation*}Q(t_0)=P_D(t_0)\end{equation*}

Definition des dynamischen Demokratieindex

    \begin{equation*}D(t)=Q(t)\end{equation*}

Quantum Spiral Dynamics IV: ‚Es gibt nur eine Welt!‘ –  Struktur * Resonanz = Resilienz: Strukturen wachsen, Narrative schwingen: Eine Ost-West-Deutschland Analyse

Kurzfassung: Ich führe die Untersuchungen zum Deutschland-Modell 2000–2025 fort und erweitere diese auf eine Ost-West-Deutschland Analyse. Ich ergänze das bisherige Kulturpotential um eine Ortsabhängigkeit und um eine zeitlich modulierende Eichpotential-Komponente. Auf dieser Basis wird eine völlig neue Sprache der Kultur-Modellierung geschaffen. Es zeigt sich, dass damit die Unterschiede zwischen Ost- und West-Deutschland erfasst werden: Die getroffenen Aussagen geben nicht einfach bestehende Unterschiede wider, sondern sie rekonstruieren und verdichten empirisch-theoretische Muster, die in der Sozialwissenschaft bekannt, aber oft nicht dynamisch modelliert sind. Sie treffen die Realität erstaunlich gut und die QSD eröffnet damit die Möglichkeit validierbarer Transformations-Ansätze.

Auch für die Erstellung dieses Blog-Beitrages habe ich lediglich ChatGPT 5.0 benutzt. Leider war die Nutzung von ChatGPT mal wieder nicht nur angenehm: Es tauchten wieder gehäuft Fehler, sowohl in der Mathematik als auch in der Programmierung, auf. Da die Antwortzeiten teilweise extrem lang waren, gehe ich auch dieses Mal davon aus, dass eine Überlastung des Systems die Ursache ist. Diese Unzuverlässigkeit erfordert eine fortwährende starke Kontrolle durch den Menschen. Die hybride Leistung von Mensch und Maschine bleibt selbst unter diesen Rahmenbedingungen immer noch enorm hoch; aber sie könnte bei Verbesserung der Verlässlichkeit durchaus deutlich größer sein.

Ich fasse die wichtigsten Ergebnisse meiner bisherigen QSD-Analysen zusammen (man siehe die vorherigen QSD Blog-Beiträge):

  • Die Verwendung des mathematischen Formalismus der Eichtheorien ermöglicht die mathematische Beschreibung von Spiral Dynamics Kultur-Potentialen  und -Feldern. Die Verwendung von empirisch erhobenen Daten für die Modellierung des Kulturpotentials Deutschland 2000-2025 ist einfach: Denn den erhobenen Daten wurden schon von deren Erstellern bestimmten Themenbereichen zugeordnet. Diese Themenbereiche werden von mir auf die Spiral Dynamics Werte-Meme bzw. die Übergängen zwischen den Werte-Memen abgebildet. Die Meme bzw. deren Übergänge werden durch die SU(3) Generatoren und deren Parameterfunktionen modelliert. Damit sind die Parameterfunktionen identisch mit den interpolierten Daten-Funktionen. – Für eine Zusammenstellung der Generatoren und deren QSD-Bedeutung verweise ich auf Anhang 3 ‚Übersicht der Generatoren und ihrer QSD-Interpretationen‘.
  • Die Beschreibung von individuellen (Werte-) Präferenzen durch quantenmechanische Zustände und damit verbundene Wellenfunktionen hat sich bewährt. In Verbindung mit den Kulturpotentialen ist es möglich, Transformationen von Agenten-Präferenzen zu beschreiben: Das Kulturpotential wirkt als ‚Gewebe‘, in dem sich die Agenten bewegen. ‚Bewegen‘ heißt in diesem Fall, das ‚Bewegen‘ im Werte-Raum, der durch Blau, Orange und Grün aufgespannt wird. – Dieses ‚Bewegen‘ entspricht Werte-Transformationen. Die Werte-Transformationen werden über die Phasen der quantenmechanischen Wellenfunktion erfasst. Die im letzten Blog-Beitrag für das Deutschland-Modell 2000-2025 ermittelten Phasenveränderungen entsprechen qualitativ den Veränderungen, die man in Deutschland für blaue, orangene und grüne Populationen erwartet.
  • Mit Hilfe der Wellenfunktionen lassen sich Kohärenz- und Kohäsions-Kennzahlen ermitteln. Diese Kennzahlen messen inwieweit eine Population einen Collective Mind ausgebildet hat. Für das Deutschland-Modell 2000-2025 konnte ich zeigen, dass der Collective Mind (~ Kohäsion*Kohärenz) in Deutschland in der zeitlichen Nähe von Krisen – (2004 (Agenda 2010), 2008 (Finanzkrise), 2016 (Flüchtlingskrise), 2020 (Pandemie), 2023 (Energiekrise)) –  einen deutlichen Einbruch erfahren hat.

Welche Erweiterungen fehlen jetzt noch?

  • Bisher habe ich Deutschland als homogenes Land betrachtet: Ich habe also Deutschland nicht als inhomogene Fläche mit u.a. Ländern, Regionen und Kommunen beschrieben. Es wäre theoretisch möglich, neben der aktuellen Orts-Komponente A1 des Kulturpotentials ein weitere Orts-Komponenten A2 einzuführen. – Damit wäre es möglich, die Inhomogenität im Kulturpotential als Fläche abzubilden. Mit einer zusätzlichen Zeit-Komponente A0 ist es möglich, ein Dreier-Vektor Potential-Netz über Deutschland zu legen (die vierte Potential-Komponente entfällt, da Deutschland nur als Fläche abgebildet wird). Alle drei Potential-Komponenten sind zudem vom Ort und der Zeit abhängig.
    Diese Modellierung übersteigt meine Möglichkeiten bei weitem. – Stattdessen führe ich ‚lediglich‘ die Zeit-Komponente A0 als eine zweite Potential-Komponente ein. Ich betrachte außerdem Deutschland nicht als Fläche, sondern modelliere die Ortsabhängigkeit von Deutschland lediglich als eine Ost-West-Achse. Ich modelliere diese Achse mit einfachen Funktionen für jede Potential-Komponente, A0 und A1: Ich nehme an, dass die Orts-Komponente A1 in West-Deutschland etwas ausgeprägter ist als in Ost-Deutschland. Umgekehrt gebe ich der Zeitkomponente A0 für Ost-Deutschland mehr Gewicht. – Im Laufe des Blogs begründe ich diese Unterschiede.
    Die Einführung der Zeit-Komponente A0 erfordert wieder die Modellierung von acht Parameterfunktionen. Ich beschränke mich im Folgenden der Einfachheit wegen auf lediglich vier Parameterfunktionen. – Diese reduzierte Modellierung ist Gegenstand des vorliegenden Blog-Beitrages.
  • In den vorherigen Blog-Beiträgen habe ich skizziert, dass physikalische Potentiale in physikalischen Messung kaum in Erscheinungen treten. Über eine sehr lange Zeit hat man sogar geglaubt, dass sie lediglich mathematische Gebilde sind. In der Elektrodynamik galten das elektrische und das magnetische Feld als die Basisgrößen. Mit der Einführung der Eichtheorien wurde erkannt, dass Potentiale die entscheidenden Größen sind und Felder lediglich abgeleitete Größen. Felder werden über den sogenannten Feldtensor berechnet. Der Feldtensor ermittelt Spannungen bzw. resultierende Kräfte, die durch Potentialunterschiede hervorgerufen werden. In diesem Blog führe ich den QDS-Feldtensor ein, und schließe damit den QSD-Werkzeugkasten weitgehend ab.
  • In einem weiteren Blog-Beitrag möchte ich die bisherigen QSD-Werkzeuge auf drei weitere Länder USA, Ungarn und die Ukraine anwenden. Diese Länder und Deutschland habe ich in meinen Blog-Beiträgen zum Übergang Demokratie-Autokratie untersucht. Ziel ist es, in einem zukünftigen Blog-Beitrag Unterschiede und Gemeinsamkeiten in den Ergebnissen von QSD und der Demokratie-Autokratie Analyse mittels gewöhnlicher Differentialgleichungssysteme aufzuzeigen.
  • In den bisherigen QSD-Blog-Beiträgen konnte ich darlegen, dass Agenten, die einem Kulturpotential ausgesetzt werden, eine Werte-Transformation durchlaufen. Der gezielte Einsatz von Interventionen kann mittels der Parameterfunktionen des QSD-Kultur-Potentials abgebildet werden. Damit ist es möglich, die Auswirkungen von Führungs- oder Politik-Interventionen zu modellieren. – Dies ist Gegenstand eines weiteren Blog-Beitrages.

In diesem Blog-Beitrag behandele ich die ersten beiden Erweiterungen: Ich wende mich zuerst der Modellierung der A0-Komponente zu.

Für das QSD-Kulturpotential A(t, s) ergibt sich mit den o.g. Modell-Vereinfachungen:

    \begin{equation*} A(t, s) = g A_{1}(t, s) + h A_{0}(t, s) \end{equation*}

wobei A1 die gesellschaftliche Struktur beschreibt, also langfristige Wertefelder, und A0 deren narrative Taktung oder zeitliche Resonanz durch u.a. Diskurse, Medien, Politik. t bezeichnet den Zeit-Parameter und s den eindimensionalen Orts-Parameter. Die angenommenen Parameter g = 1.0 und h =0.5 sind Kopplungskonstante, die das Gewicht der jeweiligen Potentialkomponente festlegen, mit der diese in die quantenmechanische Bewegungsgleichung eingehen.
Die folgende Tabelle liefert eine Übersicht der verwendeten Potentialkomponenten. Die acht A1 Potentialkomponenten sind schon aus den vorherigen Blog-Beiträgen bekannt; vier A0 Potentialkomponenten kommen jetzt neu hinzu:

Generator A1A0Typische DatenquelleA0-Rhythmus
1Vertrauen in InstitutionenWerte- und Identitätsdiskurse: Diese Komponente misst, wie stark sich gesellschaftliche Diskurse, Werte und Identitäten synchronisieren oder auseinanderlaufen.  EVS/WVS, BertelsmannWertewandel in Zyklen von 5–7 Jahren: Diskurse über Identität und Werte modulieren institutionelles Vertrauen
2Bildung / Stimulation / Arbeitsmotivation   
3Postmaterialismus (Autorität vs. Eigenverantwortung)Ordnung, Regelbindung, Sicherheit: Diese Komponente steht für den gesellschaftlichen Bedarf an Stabilität, Struktur und institutioneller Ordnung – also den Gegenpol zu Offenheit und Experimentierfreude.  ESS, SOEP4-Jahres Zyklus (Wahlrhythmus): Steigende Regelorientierung, Krisenimpulse werden sichtbar: Krisen verstärken Regelbindung (A₀-Impuls), wirkt auf postmaterialistische Werte zurück.
4Gemeinschaft & Empathie   
5Sozialimpuls (Regulierung für das Soziale)   
6Kooperation vs. WettbewerbMedien- und Kommunikationsresonanz: Diese Komponente repräsentiert die kommunikative Kopplung einer Gesellschaft – wie stark sich öffentliche Themen, Informationsflüsse und mediale Aufmerksamkeit aufeinander abstimmen. Sie steht damit für den „Informationsdruck“ in der Gesellschaft – also für die Taktung, in der kollektive Narrative über Medien, Politik und Öffentlichkeit in Resonanz treten.  Reuters, Media Tenor, GDELT5-Jahres-Zyklus mit EU-Ereignissen: Mediale Resonanz moduliert Kooperationsverhalten
7Innovation   
8Institutioneller Meta-BiasZukunftsvertrauen, Hoffnung, Stabilität: Diese Komponente beschreibt das kollektive Vertrauen in die Zukunft – also wie stabil, vorhersehbar und sicher Menschen ihre gesellschaftliche Entwicklung wahrnehmen.
Sie verbindet langfristige Trends (sinkendes Zukunftsvertrauen seit 2000) mit politischen Zyklen und kurzfristigen Krisenimpulsen.  		OECD, Edelman Trust Barometer8-Jahres-Zyklus (Doppelter Wahlrhythmus): Vertrauen schwankt zyklisch, langfristig abnehmend: Langfristiger Abfall des Zukunftsvertrauens (A₀) beeinflusst strukturellen Bias (A₁).

Tabelle 1: Die Tabelle listet die schon bekannten Parameterfunktionen der A1 Potentialkomponente und die der neu hinzugekommenen A0 Potentialkomponente. Um die Komplexität überschaubar zu halten, habe ich für diesen Blog-Beitrag lediglich vier A0 Komponenten ausgewählt. Die Auswahl erfolgte auf der Basis meiner intuitiven Einschätzung: Man beachte auch Anhang 3 zur QSD-Bedeutung der Generatoren. – Auf dieser Basis lässt sich die Generatoren-Auswahl 1, 3, 6, 8 meines Erachtens gut nachvollziehen. – Für die Datenquellen verweise ich auf Anhang 1.

Die aus Tabelle 1 resultierenden Parameterfunktionen sind in Abbildung 1 enthalten:

Abbildung 1: Abb. 1a zeigt den Verlauf der bisherigen Parameterfunktionen der Potentialkomponente A1. Abb.1b zeigt die neuen Parameterfunktionen der Potentialkomponente A0. Man beachte die Amplituden und Zyklen, die den in der Tabelle 1 angegebenen entsprechen. Abb.1c zeigt die Funktion u(s), die die A1 Ortsabhängigkeit modelliert, und die Funktion v(s), die die A0 Ortsabhängigkeit modelliert. Bezüglich der verwendeten Funktionen verweise ich auf den Anhang 2 ‚QSD-Formeln und Erläuterungen‘ mit folgenden Parametern: alpha_u = 0.60,  alpha_v = 0.50, b_v = 1.50, k_v = 0.40, eta_v = 0.50. Für diese Funktionen konnte ich leider auf keine empirischen Daten zurückgreifen. Die Modellierung basiert auf der Annahme, dass die A1 Potentialkomponente in West-Deutschland stärker ausgeprägt ist und die A0 Potentialkomponente – im Verhältnis – stärker in Ost-Deutschland. Dies entspricht der Annahme, dass die strukturellen Kulturpotentiale in West-Deutschland ausgeprägter sind, und in Ost-Deutschland die narrativen, Resonanz begünstigenden Kulturpotentiale. – Weiter unten werde ich zeigen, was dies bedeutet. Die Abb. d, e, f zeigen den effektiven Kontrollparameter ‚beta‘ für Ost-, Mitte- und West-Deutschland, der aus der Addition der Parameterfunktionen für A0 und A1 entsteht. – Bzgl. der mathematischen Form des Kontrollparameters verweise ich auf Anhang 2. Die A1 Parameterfunktion, die durch die A0 Potentialkomponenten moduliert werden, sind in der Legende durch ihre A0 Bezeichnung hervorgehoben. – Bzgl. der mathematischen Form verweise ich auf Anhang 2. Mitte-Deutschland entspricht einem Ortsparameter s=0. s = +1 entspricht West-Deutschland und s = -1 entspricht Ost-Deutschland. Die Kurven zeigen einerseits eine große Ähnlichkeit, anderseits ist die Zyklen-Abhängigkeit in Ost-Deutschland viel ausgeprägter und die absolute Größe der Werte in West-Deutschland deutlich höher (man beachte die unterschiedlichen y-Skalen).

Die Wirkung der unterschiedlichen Kulturpotentiale für Ost- und West-Deutschland zeigt sich unmittelbar in den Phasenraum-Pfaden der drei Agenten Blau, Orange und Grün:

Abbildung 2: Links zu sehen sind die Agenten-Pfade im Osten, rechts diejenigen im Westen. Die beobachteten Unterschiede sind ein direktes Resultat der nichtlinearen v(s)-Annahme bei gleichzeitig linear steigendem u(s) (siehe Abb. 1c): Die großen Pfad-Unterschiede entstehen genau aus meiner Modellannahme „West = mehr Struktur-Drive“, was durch eine Übergewichtung von A1 hervorgerufen wird und ‚Ost = mehr Takt-/Narrativ-Drive‘, was durch eine Betonung von A0 erzeugt wird.
Hohe strukturelle Kopplung (A1 groß) bedeutet, dass soziale Rollen, Institutionen und ökonomische Felder stark miteinander verwoben sind. Dies erzeugt Stabilität, funktionale Differenzierung, aber auch Trägheit und Komplexitätslast. – Die Bahnen überlagern sich mehrfach, was einer Gesellschaften mit pluraler Ordnung entspricht, die viele „Resonanzräume“ bietet, aber schwer zu synchronisieren ist. Dies erfordert eine politische Feinsteuerung statt großer symbolischer Taktgeber: Politische Prozesse werden ausgehandelt statt durch narrative Mitnahme erzeugt. Reformen müssen Kompromisse finden und werden nicht durch ein gesamtgesellschaftliches Collective Mind Narrativ erzeugt.
Hohe Takt-/Narrativkopplung (A0 groß) bedeutet, dass kollektives Verhalten stärker auf zeitliche Impulse, Diskurse, mediale Erzählungen reagiert. Die Werte-Populationen schwingen gemeinsam und bleiben weitgehend ‚unter sich‘. Es geht aber Pluralität verloren: Die Bahnen werden ‚flacher‘, weniger Werte-Veränderungen innerhalb der Populationen führen zu weniger Freiheitsgraden. Dies resultiert in einer höheren Kohäsion innerhalb der Populationen. Diese Gesellschaft ist damit empfindlicher für Resonanzverstärkung: Wenn ein Thema „trifft“, kann es kollektive Dynamiken oder Polarisierungen erzeugen. Stabilität entsteht in diesem Fall nicht aus Struktur, sondern aus Erzählung und emotionalem Gleichklang. Die Politik muss in diesem Fall stärker auf symbolische, narrative Steuerung setzen, um Vertrauen, Identität und Zugehörigkeit zu erzeugen. Gleichzeitig ist das Risiko für Autokratisierung durch narrative Monopole stark: Eine starke Taktquelle (Medien, Partei, charismatische Führung) kann die gesellschaftliche Frequenz ‚einrasten‘ lassen, es bildet sich dann Resonanz ohne Reflexion aus.
Aus Abbildung 2 lässt sich also unmittelbar ableiten, dass ein zu großes A1 eine strukturelle Erstarrung nach sich zieht und ein zu großes A0 eine narrative Überhitzung mit sich bringt. Deswegen habe ich im Titel die Formel ‚Resilienz = Struktur*Resonanz‘ verwendet: Gesellschaften sind Resonanzkörper; zu viel Struktur würgt Erneuerung ab, zu viel Resonanz zerstört die Formbildung. Eine Politik, die sich im Westen wie Osten Deutschlands gleich aufstellt, muss hiernach scheitern.
Die geschilderten Unterschiede zwischen Ost- und West-Deutschland lassen sich auch in verschiedenen anderen Kenngrößen nachweisen. Ich habe für Abbildung 3 drei Kenngrößen ausgewählt: Die im letzten Blog-Beitrag eingeführte Mean-Field Kohärenz und die in verschiedenen Blog-Beiträgen schon mehrmals verwendete Mutual Information (MI), die die Informations-Synergie zwischen Systemen (hier Agenten bzw. Populationen) misst sowie den Feldtensor, der die Spannung im Kulturpotential anzeigt.- Bzgl. der formalen Definition des neu eingeführten Feldtensors verweise ich auf Anhang 2 ‚QSD-Formeln und Erläuterungen‘.
Abbildung 3 zeigt diese drei Kenngrößen für Ost- und West-Deutschland:

Abbildung 3: Die Abbildung zeigt drei komplementäre Kenngrößen: (1) die mittlere Kohärenzdynamik (Mean-Field Kohärenz), (2) den synergetischen Informationsaustausch zwischen Agenten (Jensen–Shannon Mutual Information), und (3) die Feldstärke (||Fₑff||) des Feldtensors.
Jede dieser Größen beschreibt einen spezifischen Aspekt der kollektiven Dynamik im jeweiligen Gesellschaftsraum.

Für die hier gezeigten Ergebnisse der Mean-Field Kohärenz von Ost- und West-Deutschland habe ich angenommen, dass die Werte-Populationen für Ost- und West-Deutschland gleich sind: 50% Blau, 30% Orange und 20% Grün. Dies dürfte wahrscheinlich nicht stimmen. Ich gehe vielmehr davon aus, dass es wahrscheinlich im Osten einen substantiellen lila und roten Werte-Anteil gibt, den ich für das vorliegenden Modell in den blauen Anteil integrieren müsste.  Dadurch würde der blaue Anteil auf 60-70% steigen und der orangene und grüne Anteil dadurch wahrscheinlich um jeweils 10% schrumpfen. Die Berechnungen zeigen, dass die Unterschiede zwischen Ost und West mit diesen Änderungen qualitativ erhalten bleiben.

Ich beschreibe die Unterschiede für die in Abbildung 3 sichtbaren drei Plot-Ebenen:  

  1. Mean-Field Dynamik (oberste Plots): Die Mean-Field Plots zeigen die Entwicklung des Kohärenzindex Cₗ₁ über die Zeit, getrennt nach den Beiträgen von A0 (zeitabhängige, ‚mikrodynamische‘ Anteile) und A1 (stationäre, ‚makrodynamische‘ Anteile), sowie den kombinierten Verlauf Cₖomb (grüne Linie).

Ost (links oben): Im Ost-Plot ist der Verlauf von Cₖomb gekennzeichnet durch großskalige, langsame Schwankungen mit Perioden von etwa 7–10 Jahren. Die beiden Teilkomponenten A1 und A0 verlaufen weitgehend phasengleich, was auf eine geringe interne Interferenz hinweist.
Der kombinierte Index bleibt über den gesamten Zeitraum stabil im Bereich 0.6–0.7, erreicht aber keine dauerhafte Maximalkohärenz. Dies weist auf rhythmische, aber träge Anpassungsprozesse hin: Kohärenz wird nicht kontinuierlich moduliert, sondern folgt diskreten Schwingungen mit zeitverzögertem Wiederaufbau.

West (rechts oben): Der westliche Verlauf unterscheidet sich deutlich. Hier zeigen sich hochfrequente Oszillationen mit deutlich kleineren Perioden und einer sichtbar stärkeren Interferenz zwischen A1 und A0. Die beiden Komponenten verlaufen phasenverschoben, wodurch der kombinierte Index Cₖomb eine fein strukturierte Dynamik aufweist.
Die mittlere Kohärenz bleibt ähnlich hoch (≈ 0.6–0.7), entsteht jedoch nicht durch Gleichlauf, sondern durch permanente Überlagerung und Reorganisation. Das System bleibt damit kohärent, aber auf Basis ständiger Mikroschwankungen.

Vergleich:
Ost zeigt niederfrequente, phasenstabile Kohärenz mit episodischen Brüchen, West zeigt hochfrequente, phasenverschobene Kohärenz mit kontinuierlicher Reorganisation.
Beide Systeme erreichen eine vergleichbare mittlere Kohärenz, jedoch durch unterschiedliche Mechanismen.

  1. Jensen–Shannon Mutual Information (mittlere Plots): Die zweite Reihe zeigt die Mutual Information (MI) zwischen den drei Agentenpaaren (A,B), (A,C) und (B,C).
    Dieser Wert misst die wechselseitige Informationskopplung – also, in welchem Maße die Zustände zweier Agenten gemeinsam variieren. Hohe Werte bedeuten synchrone oder korrelierte Dynamik, niedrige Werte entkoppelte oder unabhängige Entwicklung.

Ost (links Mitte): Die MI-Verläufe sind durch breite und glatte Maxima gekennzeichnet. Zu Beginn (um 2000) liegen alle drei Kopplungen nahe 1 Bit, was auf eine fast vollständige Synchronität hindeutet. Danach folgt ein Abfall bis 2005–2006, gefolgt von neuen Anstiegen um 2010 und 2020. Diese langsamen, teilweise gemeinsam auftretenden Peaks zeigen, dass sich Informationskopplungen in zyklischen Phasen bilden und wieder auflösen. Die Kopplungsstruktur verändert sich also langsam und weitgehend synchron für alle Agentenpaare.

West (rechts Mitte): Im Westen ist das Muster deutlich komplexer. Die MI-Verläufe bestehen aus vielen, schmalen Peaks mit unregelmäßigen Abständen. Es gibt keine gemeinsame Phase, sondern eine fortlaufende Abfolge kleiner Kopplungsereignisse. Die mittleren MI-Werte liegen niedriger, aber die Frequenz der Kopplungen ist wesentlich höher. Das deutet auf eine permanente Mikrokommunikation zwischen den Agenten hin: anhaltende, aber lokal begrenzte Informationsaustausche, die keine global synchronen Zustände erzeugen.

Vergleich:
Ost zeigt episodische und global synchrone Kopplungen, West zeigt kontinuierliche, lokal wechselnde Kopplungen. Beide Systeme sind damit kohärent, aber mit unterschiedlichen Organisationsformen: Im Osten kohärent über die A0 Potential-Phasen, im Westen kohärent über eine permanente Mikrokommunikation zwischen den Agenten.

  1. Effektive Feldstärke ||Fₑff|| (unterste Plots): Die untere Reihe zeigt die zeitliche Entwicklung der normierten Feldstärke ||Fₑff||, die ein Maß für die Dynamikintensität (Spannung) ist. Hohe Werte entsprechen stärkeren Änderungen der Zustände im sozialen Feld, niedrige Werte einem stationären Verlauf.

Ost (links unten): Der Verlauf zeigt moderate Schwankungen zwischen 0.01 und 0.03. Es lassen sich mehrere Maxima beobachten (um 2002, 2008, 2021), die mit den beobachteten Kohärenzminima aus dem oberen Plot korrespondieren. Das bedeutet: In Phasen sinkender Kohärenz steigt die Dynamikintensität – eine typische Gegenkopplung zwischen Ordnung und Veränderung. Das System reagiert auf Störungen mit erhöhter Aktivität, kehrt anschließend aber in einen stabilen Zustand zurück.

West (rechts unten): Hier nimmt die Feldstärke über den Zeitraum deutlich zu und erreicht bis 2025 etwa das Vierfache des Anfangswerts. Die Kurve weist auf zunehmende interne Wechselwirkungen hin: Das westliche System entwickelt also über die Zeit eine höhere Selbstaktivität.- Veränderungen werden nicht mehr nur reaktiv kompensiert, sondern selbst erzeugt.

Vergleich:
Ost zeigt reaktive Dynamikspitzen (Anpassung nach Störung), West zeigt progressiv ansteigende Eigenaktivität (Selbstverstärkung). – Die westliche Dynamik entwickelt sich damit vom passiven zum autokatalytischen Regime.

 

Zusammenfassung

Die dargestellten Plots beschreiben zwei unterschiedliche Regime sozialer Selbstorganisation:

MerkmalOst (s = –1)West (s = +1)
Kohärenzstruktur
(Mean-Field)		niederfrequent,
phasenstabil		hochfrequent,
phasenverschoben
Informationskopplung (MI)episodisch, synchronkontinuierlich, asynchron
||Fₑff||Peaks bei schwächerer Kohärenz überwiegend reaktivAnsteigend, schnelle Schwankungen, zunehmende eigengetriebene Dynamik.
Typischer ModusSchwingung vorwiegend in WertenSchwingung vorwiegend zwischen Werten
Stabilitätserhaltdurch Wiederkehrdurch Reorganisation

Ich konnte zeigen, dass der verwendete QSD-Formalismus die Unterschiede zwischen Ost und West sehr treffend widergibt: Sicherlich ist die verwendete Analyse-Sprache völlig neuartig und sicherlich damit auch fremdartig. Sie liefert jedoch neue Einsichten, die meines Erachtens völlig neue Erkenntnisse für die Kulturdynamik bedeuten. Die Politik könnte davon profitieren, in dem sie ihr Handeln auf die Unterschiede in der Kulturdynamik ausrichtet. – Ein pro-aktives Monitoring des politischen Wirkens wäre möglich.

Anhang 1

Quellen-Aussagen

A₀¹(t): Diskurs- und Identitätspotential

Kernaussage:
Gesellschaftliche Selbstverständigungsprozesse folgen wellenförmigen Diskursen (z. B. Werte, Klima, Gender, Migration), die in etwa 5–7-Jahreszyklen verlaufen.

Empirische Stützung:

  1. Wertewandel in Deutschland – EVS/WVS (1981–2022)
    → Seit 2000 zunehmende Spaltung zwischen postmaterialistischen (Selbstentfaltung, Umwelt) und materialistischen (Sicherheit, Tradition) Werten.
    (Quelle: European Values Study (EVS) & World Values Survey (WVS), Integrated Datafile 1981–2022.)
  2. Bertelsmann Stiftung – Religionsmonitor / Wertestudie 2023
    → Diskursive Pendelbewegungen zwischen Diversität, Zugehörigkeit und Identität – mit deutlicher Synchronität zu Medien- und Politikzyklen.
    (Quelle: Bertelsmann Stiftung (2023). Religionsmonitor 2023 – Werte und Zusammenhalt in der Gesellschaft.)

Interpretation:
Die 6-Jahres-Schwingung bildet diese diskursiven Zyklen gut ab; Amplitude niedrig, da Identitätsverschiebungen schleichend, aber kontinuierlich wirken.

 

A₀³(t): Ordnungs- und Regelbindungspotential

Kernaussage:
Langfristige Verstärkung institutioneller Regelbindung, moduliert durch politische Umbruchphasen und soziale Krisen.

Empirische Stützung:

  1. European Social Survey (ESS) – Round 1–10 (2002–2021)
    → Zunahme des Wunsches nach „stärkerem Staat“ und „Sicherheit vor Veränderung“ in Deutschland, v. a. nach 2015 und 2020.
    (Quelle: ESS Data Portal, Items: “Government should take measures to reduce differences in income levels”; “Secure before adventurous.”)
  2. Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW) – Sozio-oekonomisches Panel (SOEP)
    → Deutliche Verschiebung in Richtung Regelkonformität und Sicherheitsorientierung nach 2015, besonders in Ostdeutschland.
    (Quelle: DIW (2020). SOEP-Core v36: Value and Attitude Indicators.)

Interpretation:
Diese Befunde stützen die 4-Jahres-Periodik (Wahl- und Diskurszyklen) und die Krisenpulse (2004 – Hartz, 2009 – Finanz, 2016 – Flucht, 2020 – Pandemie).

 

A₀⁶(t): Medien- und Kommunikationspotential

Kernaussage:
Mediale Resonanz folgt europäischen Ereigniszyklen (EU-Wahlen, institutionelle Berichterstattung, Informationsverdichtung).

Empirische Stützung:

  1. Reuters Institute Digital News Report 2015–2024
    → Nachrichteninteresse in Deutschland zeigt wiederkehrende Aufmerksamkeitszyklen (~5 Jahre), synchron mit europäischen Ereignissen (EU-Wahlen, Krisen).
    (Quelle: Reuters Institute (2024). Digital News Report 2015–2024. Oxford University.)
  2. Media Tenor – Langzeitstudien zur Themenkonjunktur (2000–2023)
    → Systematische Peaks in Medienresonanz zu EU-Wahlen (2004, 2009, 2014, 2019, 2024) und globalen Krisen.
    (Quelle: Media Tenor International AG (2023). Themenstrukturen in deutschen Leitmedien 2000–2023.)

Interpretation:
Der 5-Jahres-Zyklus ist empirisch gut begründet; geringe Amplitude spiegelt die konstante, aber periodisch fokussierte Medienkopplung wider.

 

A₀⁸(t): Zukunfts- und Vertrauenspotential

Kernaussage:
Langsamer Rückgang des gesellschaftlichen Zukunftsvertrauens, überlagert von Krisen- und Vertrauensschüben (Finanzkrise, Pandemie, Energiekrise).

Empirische Stützung:

  1. OECD – Government at a Glance 2023
    → Deutschland zeigt seit 2007 einen Rückgang des institutionellen Vertrauens: nur 36 % der Bürger äußerten 2023 Vertrauen in die Bundesregierung (OECD 2023, S. 40).
    (Quelle: OECD (2023). Government at a Glance 2023. Paris: OECD Publishing. DOI:10.1787/1a58bc55-en)
  2. Edelman Trust Barometer 2015–2024
    → Zwischen 2019–2024 starke Schwankungen: deutlicher Vertrauensanstieg zu Beginn der Pandemie („Rally-round-the-flag“), danach wieder Abfall infolge Energie- und Wirtschaftskrise.
    (Quelle: Edelman Trust Barometer, Reports 2015–2024, www.edelman.com/trustbarometer)

Interpretation:
Diese Daten rechtfertigen einen leichten negativen Trend und mehrere Pulse mit positiven (2020) und negativen (2009, 2022) Ausschlägen.

Anhang 2

QSD Formeln und Erläuterungen

  • A₀(t,s) steht für die zeitbezogene Ordnung einer Gesellschaft – also für Aspekte wie Zukunftsvertrauen, Stabilität und institutionelle Orientierung. Sie beschreibt, wie stark sich eine Gesellschaft in ihren Erwartungen und ihrer zeitlichen Kohärenz ausrichtet.

  • A₁(t,s) beschreibt die raumbezogene Differenzierung – also Vielfalt, Innovation, Diskurs und dezentrale Dynamiken. Dieser Anteil steht für die soziale und kulturelle Differenzierung, die Innovation und Wandel ermöglicht.

  • H(t,s) koppelt beide Dynamiken miteinander – es ist der „Hamilton-Operator“ des gesellschaftlichen Feldes, der bestimmt, wie sich zeitliche und räumliche Prozesse gegenseitig beeinflussen. Dadurch entstehen kollektive Dynamiken wie Polarisierung, Integration oder Stabilisierung.

  • F₀₁(t,s) ist der Feldtensor des sozialen Systems. Er misst das Spannungsfeld zwischen A₀ und A₁. Hohe Werte deuten auf Reibung, Konflikte oder Dissonanz zwischen Ordnung und Differenzierung hin; niedrige Werte auf Kohärenz, Synchronität und integrative Stabilität.

Hamilton & Potentiale 

Formeln wurden teilweise eingeführt im ersten Blog-Beitrag vom 04. August 2025: Quantum Spiral Dynamics: ‚Es gibt nur eine Welt!‘ oder von Eichtheorien und Topologien

    \begin{equation*}H(t,s)=h A_0(t,s)+g A_1(t,s)\end{equation*}

    \begin{equation*}A_0(t,s)=v(s) \sum_{a=1}^{8} a_a(t) \lambda_a,\end{equation*}

    \begin{equation*}A_1(t,s)=u(s) \sum_{a=1}^{8} f_a(t) \lambda_a\end{equation*}

Raumprofile ,

    \begin{equation*}u(s)= \bigl(1+\alpha_u s\bigr)\end{equation*}

    \begin{equation*}v(s)=(1-\eta_v)\bigl(1+\alpha_v s\bigr)+\eta_v\Bigl[b_v-k_v (s+1)^2\Bigr]\end{equation*}

Falls eta_v null ist, erhält man ein lineares Raumprofil. Für die verwendeten Parameter verweise ich auf den Haupttext.

 

Feldtensor & Intensität

Der Feldtensor hat vier 3*3 Matrix Komponenten: F_00 = 0, F_11 = 0, F_10 =-F_01 und F_01:

    \begin{equation*}F_{01}(t,s)=\partial_0 A_1(t,s)-\partial_1 A_0(t,s)+\bigl[A_0(t,s),A_1(t,s)\bigr]\end{equation*}

    \begin{equation*}\lVert F_{01}(t,s)\rVert=\sqrt{\operatorname{Tr} \left(F_{01}^\dagger(t,s) F_{01}(t,s)\right)}\end{equation*}

Zeitlich (pro Ort ss) normierte, effektive Feldstärke:

    \begin{equation*}||F_{\mathrm{eff}}(t,s)||= \frac{||F_{01}(t,s)||}{\displaystyle \max_{t'\in[t_0,t_1]} ||F_{01}(t',s)|| + \varepsilon},\qquad \varepsilon>0\ \text{klein.}\end{equation*}

Dynamik (Dichte & Zustand)

Formeln wurden teilweise eingeführt im ersten Blog-Beitrag vom 04. August 2025: 

    \begin{equation*}\dot{\rho}(t,s)=- i [H(t,s),\rho(t,s)],\qquad\rho(t,s)=\lvert\psi(t,s)\rangle\langle\psi(t,s)\rvert\end{equation*}

    \begin{equation*}\frac{d}{dt}\lvert\psi(t,s)\rangle=-i H(t,s) \lvert\psi(t,s)\rangle\end{equation*}

Mean-Field (Zeiger, Dichte, Kohärenz)

Formeln wurden eingeführt im dritten Blog-Beitrag vom 23. September 2025: Quantum Spiral Dynamics: ‚Es gibt nur eine Welt!‘ – Computer-experimentelle Metaphysik oder von Kohärenz und Kohäsion

    \begin{equation*}\mu(t,s)=\sum_{n} w_n \psi_n(t,s),\end{equation*}

    \begin{equation*}R(t,s)=\lVert\mu(t,s)\rVert\in[0,1]\end{equation*}

    \begin{equation*}\rho_{\mathrm{QSD}}(t,s)=(1-R^2) \mathrm{diag} \bigl(p_{\mathrm{avg}}(t,s)\bigr)+R^2 \frac{|\hat{\mu}(t,s)\rangle\langle\hat{\mu}(t,s)|}{\langle\hat{\mu}(t,s)\mid\hat{\mu}(t,s)\rangle}\end{equation*}

    \begin{equation*}C_{\ell_1}(t,s)=R(t,s)^2 \left[\left(\sum_{i=1}^{3}\lvert\hat{\mu}_i(t,s)\rvert\right)^{2}-1\right]\le 2 R(t,s)^2\end{equation*}

Aggregierte Kohäsion (geometrisches Mittel; gewichtet)

In den Abbildungen zeige ich der Einfachheit wegen keine Plots zur Kohäsion, sie dient mir aber zur Überprüfung der Ergebnisse!

Clipping

    \begin{equation*}\tilde{X}(t)=\mathrm{clip} \left(\frac{X(t)-Q_{0.1}(X)}{Q_{0.9}(X)-Q_{0.1}(X)}, 0, 1\right),\qquad X\in{\tilde C_q, B, S}.\end{equation*}

Definition der Clip-Funktion

    \begin{equation*}\mathrm{clip}(x, a, b)=\min\bigl(\max(x, a),\,b\bigr)\end{equation*}

Aggregierte Kohäsion

\begin{equation<em>}C^{\star}(t)=\exp \Big(w_q \ln \big(\tilde C_q(t)+\varepsilon\big)+w_b \ln \big(\tilde B(t)+\varepsilon\big)+w_s \ln \big(\tilde S(t)+\varepsilon\big)\Big),\end{equation<em>}

mit wq,wb,ws≥0w_q,w_b,w_s\ge 0, wq+wb+ws=1,  ε>0\varepsilon>0 zur Numerik-Stabilisierung.

 

Schrödingergleichung und effektiver Kontrollparameter

    \begin{equation*}i \frac{\partial}{\partial t} \Psi(t,s)=\bigl[g A_1(t, s)+h A_0(t, s)\bigr] \Psi(t,s)\end{equation*}

Effektiver Kontrollparameter (pro Generator a=1,…,8a=1,\dots,8)

    \begin{equation*}\beta_a(t, s) = g u(s) f_a(t) + h v(s) a_{0,a}(t)\end{equation*}

Generatorform der Dynamik

    \begin{equation*}i \frac{d}{dt}\Psi(t,s)=\sum_{a=1}^{8}\beta_a(t,s) \lambda_a \Psi(t,s)\end{equation*}

wobei λa\lambda_a die (fixen) Generatoren der sozialen SU(3)-Struktur sind.

Anhang 3

Übersicht der Generatoren und ihrer QSD-Interpretation

Die acht Generatoren λ₁ … λ₈ der SU(3) werden als „elementare Übergangsoperatoren“ zwischen den drei kulturellen Basis-Zuständen interpretieren:

ψ₁ → Blau,
ψ₂ → Orange,
ψ₃ → Grün.

Nr.GeneratorMatrizentyp / physikalische EntsprechungQSD-InterpretationFarb- bzw. Werte-Übergang
λ₁Koppelt ψ₁ ↔ ψ₂ (reell symmetrisch)Austauschoperator (Real-Teil)Blau ↔ Orange – Diskurs zwischen Pflicht-/Sicherheits- und Erfolgs-/WettbewerbswertenÜbergang Blau → Orange → Blau
λ₂Koppelt ψ₁ ↔ ψ₂ (imaginär antisymmetrisch)Phasenverschiebung desselben ÜbergangsEmotionale / narrative Resonanz zwischen Blau und Orange – Streitkultur, PolarisierungPhasenverschobene Blau–Orange-Schwingung
λ₃Diagonal: (+1, −1, 0)Wertespannung (Gegensatz zweier Ebenen)Ordnungsachse Blau–Orange – „Pflicht vs. Leistung“Blau ↔ Orange Spannungsachse
λ₄Koppelt ψ₁ ↔ ψ₃Integrationsoperator zwischen Stabilität und SinnorientierungTradition ↔ Gemeinschaft / NachhaltigkeitBlau ↔ Grün Übergang
λ₅Koppelt ψ₁ ↔ ψ₃ (imaginär)Emotional-kulturelle KopplungVertrauen ↔ Empathie – emotionale ÖffnungPhasenverschobene Blau–Grün-Schwingung
λ₆Koppelt ψ₂ ↔ ψ₃Kreativitäts- bzw. InnovationsbrückeLeistung ↔ Gemeinschaft / Sinn – Kooperation statt KonkurrenzOrange ↔ Grün Übergang
λ₇Koppelt ψ₂ ↔ ψ₃ (imaginär)Phasenverschiebung der InnovationsachseMediale / narrative Integration – Story-Kohärenz zwischen Ökonomie und SinnPhasenverschobene Orange–Grün-Schwingung
λ₈Diagonal: (1, 1, −2)/√3Langzeit-Bias / Meta-TaktMeta-Ebene: Zukunftsvertrauen, Hoffnung, Kohärenz des kollektiven BewusstseinsAlle Farben übergreifend (Blau + Orange → Grün)

Damit lässt sich jede Generator-Matrix als eine Art „Farb- oder Wertübergang“ deuten — also welche kulturellen Energien, Spannungen oder Resonanzen zwischen diesen Ebenen vermittelt werden: