Quantum Spiral Dynamics – Management 4.0

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	A1	A0	Typische Datenquelle	A0-Rhythmus
1	Vertrauen in Institutionen	Werte- und Identitätsdiskurse: Diese Komponente misst, wie stark sich gesellschaftliche Diskurse, Werte und Identitäten synchronisieren oder auseinanderlaufen.	EVS/WVS, Bertelsmann	Wertewandel in Zyklen von 5–7 Jahren: Diskurse über Identität und Werte modulieren institutionelles Vertrauen
2	Bildung / Stimulation / Arbeitsmotivation
3	Postmaterialismus (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, SOEP	4-Jahres Zyklus (Wahlrhythmus): Steigende Regelorientierung, Krisenimpulse werden sichtbar: Krisen verstärken Regelbindung (A₀-Impuls), wirkt auf postmaterialistische Werte zurück.
4	Gemeinschaft & Empathie
5	Sozialimpuls (Regulierung für das Soziale)
6	Kooperation vs. Wettbewerb	Medien- 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, GDELT	5-Jahres-Zyklus mit EU-Ereignissen: Mediale Resonanz moduliert Kooperationsverhalten
7	Innovation
8	Institutioneller Meta-Bias	Zukunftsvertrauen, 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 Barometer	8-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:

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 Cₖ_omb(grüne Linie).

Ost (links oben): Im Ost-Plot ist der Verlauf von Cₖ_omb 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 Cₖ_omb 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.

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.

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:

Merkmal	Ost (s = –1)	West (s = +1)
Kohärenzstruktur (Mean-Field)	niederfrequent, phasenstabil	hochfrequent, phasenverschoben
Informationskopplung (MI)	episodisch, synchron	kontinuierlich, asynchron
\|\|Fₑff\|\|	Peaks bei schwächerer Kohärenz überwiegend reaktiv	Ansteigend, schnelle Schwankungen, zunehmende eigengetriebene Dynamik.
Typischer Modus	Schwingung vorwiegend in Werten	Schwingung vorwiegend zwischen Werten
Stabilitätserhalt	durch Wiederkehr	durch 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:

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.)
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:

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.”)
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:

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.)
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:

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)
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 $u (s)$ , $v (s)$

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

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

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 $s$ ) 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 $w_q,w_b,w_s\ge 0$ , $w_{q} + w_{b} + w_{s} = 1,$ $\varepsilon>0$ 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 $a=1,\dots,8$ )

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

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 $\lambda_a$ 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.	Generator	Matrizentyp / physikalische Entsprechung	QSD-Interpretation	Farb- bzw. Werte-Übergang
λ₁	Koppelt ψ₁ ↔ ψ₂ (reell symmetrisch)	Austauschoperator (Real-Teil)	Blau ↔ Orange – Diskurs zwischen Pflicht-/Sicherheits- und Erfolgs-/Wettbewerbswerten	Übergang Blau → Orange → Blau
λ₂	Koppelt ψ₁ ↔ ψ₂ (imaginär antisymmetrisch)	Phasenverschiebung desselben Übergangs	Emotionale / narrative Resonanz zwischen Blau und Orange – Streitkultur, Polarisierung	Phasenverschobene Blau–Orange-Schwingung
λ₃	Diagonal: (+1, −1, 0)	Wertespannung (Gegensatz zweier Ebenen)	Ordnungsachse Blau–Orange – „Pflicht vs. Leistung“	Blau ↔ Orange Spannungsachse
λ₄	Koppelt ψ₁ ↔ ψ₃	Integrationsoperator zwischen Stabilität und Sinnorientierung	Tradition ↔ Gemeinschaft / Nachhaltigkeit	Blau ↔ Grün Übergang
λ₅	Koppelt ψ₁ ↔ ψ₃ (imaginär)	Emotional-kulturelle Kopplung	Vertrauen ↔ Empathie – emotionale Öffnung	Phasenverschobene Blau–Grün-Schwingung
λ₆	Koppelt ψ₂ ↔ ψ₃	Kreativitäts- bzw. Innovationsbrücke	Leistung ↔ Gemeinschaft / Sinn – Kooperation statt Konkurrenz	Orange ↔ Grün Übergang
λ₇	Koppelt ψ₂ ↔ ψ₃ (imaginär)	Phasenverschiebung der Innovationsachse	Mediale / narrative Integration – Story-Kohärenz zwischen Ökonomie und Sinn	Phasenverschobene Orange–Grün-Schwingung
λ₈	Diagonal: (1, 1, −2)/√3	Langzeit-Bias / Meta-Takt	Meta-Ebene: Zukunftsvertrauen, Hoffnung, Kohärenz des kollektiven Bewusstseins	Alle 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:

Quantum Spiral Dynamics: ‚Es gibt nur eine Welt!‘ – Computer-experimentelle Metaphysik oder von Kohärenz und Kohäsion

Kurzfassung: Ich analysiere das Deutschland-Modell 2000–2025 des letzten Blog-Beitrages. Die Analyse mit Quantum Spiral Dynamics (QSD) zeigt eine deutliche Diskrepanz zwischen thematischer Kohäsion und narrativer Kohärenz. Während die klassischen Kohäsionsmaße relativ hoch bleiben und auf gemeinsame Themen verweisen, liegt die Quanten-Kohäsion fast konstant nahe null. Dies deutet auf fehlende phasenmäßige Resonanz und damit mangelnde gemeinsame Narrative der Themen hin. Die Kohärenz-Auswertung über alle Agenten zeigt, dass Ereignisse wie Agenda 2010, Eurokrise, Fluchtmigration oder Energiekrise kurzfristige negative Ausschläge in der Kohärenz verursachen. Insgesamt entsteht das Bild einer Gesellschaft, die zwar thematisch verbunden ist, jedoch keine gemeinsamen Narrative und keine dauerhafte kollektive Synchronisation erreicht: Ohne narrative Kohärenz ist die Gesellschaft instabil und anfällig für Brüche.

Diesen Blog-Beitrag habe ich nur mit ChatGPT 5.0 erstellt. Wie schon im vorhergehenden Blog hatte ich auch dieses Mal keine Probleme in der Bearbeitung mit ChatGPT. – Lediglich bei der Erstellung von Latex für WordPress und bei der Bildgenerierung gibt es Unzulänglichkeiten.
Da ich immer noch Anleitungen zum guten Prompting und der damit verbundenen KI-Unkenntnis in den sozialen Medien finde, will ich an dieser Stelle etwas zu meiner Arbeit mittels KI-Systemen sagen. Meine Blog-Beiträge entstehen typischer Weise in Zeiträumen von 4-6 Wochen. In diesen 4-6 Wochen setze ich iterativ mehrere hundert Prompts an die KI ab: Grundlegende Ideen kommen hierbei meistens von mir. Eine grundlegende Idee für diesen Blog-Beitrag ist, herauszuarbeiten welche Bedeutung Quanten-Kohärenz und -Kohäsion für kollektive Phänomene haben. Ich starte hierbei mit den Grundlagen in den Naturwissenschaften und transferiere zusammen mit ChatGPT diese Erkenntnisse auf soziale und psychische Fragestellungen. ChatGPT liefert hierbei die mathematischen Modelle und die dazugehörigen Programme; sehr oft auch mögliche fachliche Interpretationen. Alle KI-Aussagen werden vielmals iterativ quergeprüft: Ich tue dies, indem ich die KI-Aussagen selbst überprüfe und mit anderen KI-Aussagen vergleiche. Außerdem gebe ich der KI oft etwas andere Fragestellungen, lasse sie einen neuen Kontext bearbeiten oder stelle weiterführende Frage.
ChatGPT 5.0 nimmt meine Aussagen oder Fragestellungen auf und wiederholt diese mit wissenschaftlicher Präzision. In keiner der hunderten Kommunikationen ergaben sich falsche KI-Interpretationen oder -Halluzinationen. – Wenngleich bei der mathematischen Umsetzung auch Fehler geschehen.

Die Art, wie ich die KI verwende, setzt voraus, dass bei mir eine gute fachliche Basis vorhanden ist und ich gewillt bin, diese durch aktives iteratives Arbeiten und Lernen zu erweitern. – Ich kommuniziere hierbei mit der KI wie ich auch mit einem menschlichen Fachkollegen kommunizieren würde.
In der Vergangenheit habe ich DeepSeek, Mistral und Claude währende des Blog-Erstellungsprozesses zur Qualitätssicherung verwendet. – Inzwischen tue ich dies nur noch am Ende, wenn der Blog-Beitrag fast fertig ist.

Dieser Beitrag ist der dritte Beitrag der Blog-Reihe ‚Quantum Spiral Dynamics: ‚Es gibt nur eine Welt!‘ …‘.

In der Online-Zeitschrift Quanta Magazine erschien vor kurzem der Artikel „ ‚Metaphysical Experiments‘ Probe our Hidden Assumptions about Reality“ [1]. – Als philosophische Disziplin versucht die Metaphysik die Basis unseres Seins zu ergründen [2]: Sie stellt sich zum Beispiel Fragen wie ‚Was ist Realität?‘ ‚Ist diese Realität von uns als Beobachtern abhängig?‘ ‚Was sind Raum und Zeit?‘, ‚Sind Quanten real?‘ usw.. Die Experimentelle Metaphysik verbindet Physik und Philosophie, und versucht der Beantwortung dieser oder ähnlicher Fragen mittels Experimenten näher zu kommen. Meine Blog-Beiträge lassen sich sehr oft in diesem Bereich zwischen Wissenschaft und Philosophie verorten: Ich führe zwar keine Experimente durch, sondern benutze den Computer, um spekulative Gedanken mittels (Quanten-) Computer-Berechnungen oder -Simulationen auf ‚Sinnhaftigkeit‘ zu überprüfen. – Damit sind meine Ergebnis bei weitem nicht so stringent wie diejenigen, die mit Experimenten gewonnen werden. – Ich verwende Modelle und Theorien, die sich in der Physik bewährt haben, verändere diese für einen sozialen oder psychischen Kontext und überprüfe, ob daraus resultierende Aussagen ‚Sinn ergeben‘. ‚Sinn ergeben‘ heißt, dass die Ergebnisse durchaus mit der Brille ‚Sozial‘ oder ‚Psyche‘ interpretiert werden können und sogar einen Blick in die Zukunft gesellschaftlicher Entwicklungen erlauben. – Bisher hat sich diese Form von ‚Sinn ergeben‘ gezeigt, indem sich die metaphysische Tür zu ‚Es gibt nur eine Welt!‘ mit meinen Blog-Beiträgen ein wenig geöffnet hat.

Für diesen Blog-Beitrag formuliere ich zwei ‚metaphysische‘ Fragestellungen:

Lassen sich gesellschaftliche Phänomene wie Kultur oder Team Collective Mind mittels Potentialen oder Feldern beschreiben, wie man sie aus der Physik kennt?
Kann man soziale Resonanz zwischen Menschen mittels der Wellenmechanik der Quantenmechanik beschreiben?

Zur ersten Frage: Drei der vier Fundamentalkräfte (Elektrodynamik, starke Wechselwirkung und schwache Wechselwirkung) werden heute mit sogenannten Eichpotentialen beschrieben. Diese Eichpotentiale erzeugen sogenannte unitäre Dynamiken bzw. Transformationen. Ich verzichte hier auf die genaue mathematische Definition der unitären Dynamik. Wichtig ist hier, dass diese Eichpotentiale Information in einem modellierten System erhalten. Lediglich zwischen Teilsystemen eines System kann Information verschoben werden. Derzeit ist die vierte Kraft, die Gravitation, die einzige Wechselwirkung, die Information zerstört, denn sie wird derzeit über die Allgemeine Relativitätstheorie beschrieben, die keine Eichtheorie ist.- In dem Glauben, dass alle Fundamentalkräfte auf Eichpotentialen beruhen, wird seit Jahrzehnten versucht, die Allgemeine Relativitätstheorie in eine Eichtheorie einzubetten. – Bisher ohne Erfolg.
Es gibt auch einige Wissenschaftler – darunter der Nobelpreisträger Roger Penrose – die überzeugt sind, dass sich Gravitation nicht durch eine Eichtheorie beschreiben lässt und dass gerade dies notwendig ist, damit unsere makroskopische Realität aus der Quantenwelt hervorgehen kann.– Die Gravitation sorge hiernach dafür, dass der typische Wellencharakter der Quantenwelt ‚kollabiert‘ und die makroskopische Welt entsteht. – Zum ‚Kollabieren der Wellenfunktion‘ verweise ich auf den nachfolgenden Text.

Ich habe das SU(3) Eichpotential der starken Wechselwirkung für die Beschreibung gesellschaftlicher Phänomene gewählt, weil die Nicht-Kommutativität unserer Entscheidungen damit abgebildet werden kann (man siehe hierzu die vorherigen Blog-Beiträge). Außerdem lassen sich die Bewusstseinsebenen des Spiral Dynamics Modells problemlos auf die Freiheitsgrade des SU(3) Potentials abbilden. Die kulturelle Information bleibt erhalten und wird lediglich von einem Teilsystem in ein anderes Teilsystem transformiert.
Das SU(3) Eichpotential hat ursprünglich vier Komponenten, eine Zeitkomponente und drei Ortskomponenten. – Mit Einführung der Relativitätstheorie vor mehr als 100 Jahren haben fast alle physikalischen Größen diese Vierer-Struktur bekommen. Jede der vier Komponenten wird durch die 8 Generatoren und jeweils 8 Parameterfunktionen modelliert. Jede Parameterfunktion kann zusätzlich von Ort und Zeit abhängen. – Also eine ziemlich komplexe Struktur… Man siehe hierzu den Anhang des ersten Blog-Beitrages dieser Reihe.

Das in den letzten Blog-Beiträgen verwendete kulturelle Eichpotential ist (derzeit) ein Modell, das nur eine Ortskomponente enthält. Diese Ortskomponente enthält die Zeit als Parameter, aber nicht den Ort, ist also ohne Ortsauflösung: D.h. ohne Länder, Regionen, Organisationen oder Teams; aber mit Zeitauflösung. – Das heißt, das QSD-Kulturpotential hängt bisher nur von der Zeit aber nicht vom Ort ab. Im letzten Blog-Beitrag habe ich also Deutschland als homogenes Land für den Zeitraum 2000-2025 beschrieben. Die Teilsysteme des Systems Deutschland sind ‚nur‘ die drei Agenten mit ihren Werte-Ebenen im Spiral Dynamics Modell: Blau, Orange und Grün.

Mit der Zeit-Komponente hat man die Möglichkeit unterschiedliche Zeitskalen bzw. Frequenzen für die drei verwendeten Spiral Dynamics Ebenen zu modellieren: Die Grüne Ebene ‚tickt‘ dann zum Beispiel anders als die blaue Ebene und die Kopplung der Uhren dieser Ebenen kann auch abgebildet werden. Dies könnte ein Thema für einen der nächsten Blog-Beiträge sein.

Mit meiner Wahl der Potential-Komponenten habe ich die einfachste Eichung für das Kulturpotential vorgenommen. – Die vorherigen beiden Blog-Beiträge haben meines Erachtens gezeigt, dass diese Eichung für die Modellierung gesellschaftlicher Phänomene schon aussagekräftige Ergebnisse liefert.

Zur zweiten Frage: Die Frage nach der Abbildbarkeit von zwischenmenschlicher Resonanz mittels Wellenmechanik führt mich unmittelbar zu den Begriffen Kohärenz und Kohäsion. Ich definiere nämlich Resonanz als das Auftreten von Kohärenz und ggf. Kohäsion in der Wellenmechanik:

Kohärenz misst Synchronisation: Quanten oder Agenten schwingen im Takt, gleichzeitig oder versetzt. Über Phasenbeziehungen werden Quanten oder Agenten (bzw. deren Werte) in Superposition gebracht. – Es entstehen hieraus neue Zustände, die als Ganzes wirken und Interferenzen ausbilden.
Kohäsion misst Bindung: Quanten oder Agenten werden durch Kräfte oder Rahmenbedingungen (u.a. Strukturen und Institutionen) zusammengehalten. Dies erzeugt Stabilität und Ordnung.

Kohärenz und Kohäsion sind zwei unabhängige Größen, so kann zum Beispiel Synchronisation zunehmen, während Bindung abnimmt.

Ich verdeutliche Kohärenz und Kohäsion an einem Beispiel aus der Filmwelt: Es gibt sehr viele Filme, in denen zwei sehr ungleiche Personen durch einen meist unglücklichen Umstand (Rahmenbedingung) auf einander angewiesen sind, um eine Aufgabe zu meistern. Durch diese ungewollte Kohäsion beginnen sie nach einiger Zeit immer mehr ihre Handlungen aufeinander abzustimmen. Diese Form der Kohärenz führt dazu, dass sie besonders erfolgreich sind. Sie agieren als Team, also als Ganzes.

Oder ein anderes Beispiel: Bei einem Liebespaar wirkt die gegenseitige Attraktivität als Kohäsion und die Kohärenz stellt sich als gemeinsames Denken und Handeln (manchmal) danach ein.

Deshalb haben wir ehemals definiert, dass ein Team oder eine Organisation ein Collective Mind zeigt, wenn sowohl Kohäsion als auch Kohärenz vorliegen. – Für eine mathematische Definition der beiden Begriffe im Kontext der QSD verweise ich auf den Anhang.

Abbildung 1 gibt Beispiele aus der Physik und der Gesellschaft und verdeutlicht diese mittels der Einordnung in eine 2*2 Matrix für Kohäsion und Kohärenz.

Abbildung 1: Erstellt unter Mitwirkung von ChatGPT. Eine 2*2 Matrix für Kohäsion und Kohärenz zeigt Beispiele aus Physik und Gesellschaft. Die Physik Beispiele zu Laser und Supraleitung verwende ich oft in Management 4.0 Trainings, um die ‚unglaubliche‘ Leistung von kohäsiven und kohärenten Systemen zu verdeutlichen: Mit einem Laser können wir sehr große Energie auf kleinstem Raum bündeln, also zum Beispiel Stahlplatten durchschneiden. Die Supraleitung dient dazu, elektrische Ströme widerstandlos zu erzeugen. – In beiden Fällen muss man eine gewisse Energie in das System eingeben, um die gewünschten Effekte zu erzielen. Ich erläutere kurz was bei der Supraleitung geschieht: Spezielle Materialien werden auf sehr tiefe Temperaturen abgekühlt.- Um dies zu erreichen, benötigt man eine gewisse Energie. Die Gitteratome der Materialien zeigen bei sehr tiefen Temperaturen nur noch sogenannte Ruheschwingungen, man spricht von virtuellen Quanten, den Phononen. Zwei Elektronen treten über die Phononen in Wechselwirkung, sie bilden also eine Kohäsion aus. Liegt diese Kohäsion vor, ist die Voraussetzung geschaffen, dass sich ein (bosonisches) Elektronenpaar, das sogenannte Cooper-Paar, in Kohärenz ausbildet. In dem alle Cooper-Paare in einen gemeinsamen kohärenten Zustand übergehen, senkt sich die Energie noch weiter ab. – Es entsteht Supraleitung: Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile. – Dies ist wahrscheinlich das beste physikalische Beispiel für Kohäsion und Kohärenz.

Wie man aus Abbildung 1 entnehmen kann, tritt Kohäsion sowohl in makroskopischen Systemen (Festkörper) als auch in Quantensystemen (Supraleiter) auf. Kohärenz, wie wir sie gleich skizzieren, ist ein typischer Quanteneffekt: Die Wellen der Quanten wechselwirken miteinander. Ich benutze diesen Effekt der Wellenmechanik, um interfrierende Wechselwirkung der Entscheidungsfindung im Menschen (Quantum Cognition) und in der Kommunikation zwischen Menschen zu beschreiben. – Es ist (bisher?) lediglich ein Modell, das psychische und soziale Effekte hilft mathematisch zu erfassen. – Unter dieser Einschränkung stehen die Ergebnisse dieser Blog-Reihe!

Ich habe überprüft, inwieweit die Zuordnung der Basiszustände zu den Generatoren sowie die Zuordnung der Basiszustände zu den Werte-Farben und die Zuordnung der Parameterfunktionen zu den Generatoren einen Einfluss auf die bisherigen und nachfolgenden Ergebnisse haben:

Im QSD-Modell wird die gesellschaftliche Dynamik durch eine Zuordnung von Spiral Dynamics Farben zu quantenmechanischen Basiszuständen beschrieben. Diese Basiszustände sind nicht frei wählbar, sondern stehen in einem festen Zusammenhang mit den SU(3)-Generatoren, die das soziale Eichpotential aufspannen. Mathematisch gilt: Jede unitäre Permutation der Basis wäre erlaubt, weil sich die Generatoren konsistent transformieren lassen. Inhaltlich jedoch zeigt ein Permutationstest, dass nicht alle Zuordnungen von Farben zu Basiszuständen gleichwertig sind.
Die Referenzzuordnung der Zustände zu Blau, Orange und Grün repoduziert die Daten des Deutschland-Modells 2000 bis 2025 über die Zeit am konsistentesten. Andere Permutationen sind zwar formal korrekt, führen aber u.a. zu abweichenden Phasen- und Kohärenzverläufen, die mit den empirischen Entwicklungen in Deutschland von 2000 bis 2025 weniger gut in Einklang stehen.
Die Wahl der Zuordnungen entsteht also nicht durch eine willkürliche Setzung, sondern spiegelt eine Konsistenz zwischen mathematischer Struktur (Basis und Generatoren) und sozialer Interpretation (Farbwerte und Parameterfunktionen) wider. Sie liefert damit zugleich eine Validierung des Modells.

Die nachfolgende Formel zeigt die allgemeinste Form einer Superposition für den Werte-Zustand eines Menschen in dem vereinfachten QSD-Modell, bestehend aus den Ebenen Blau (b), Orange (o) und Grün (g). Die Argumente in den e-Funktionen sind die Phasen der Wellenfunktionen: Vergegenwärtigt man sich, dass die e-Funktion mit komplexem Argument auch mittels cos- und sin-Funktion dargestellt werden kann, so sieht man, dass über diese Wellen-Wechselwirkungen (u.a. Superpositionen und Interferenzen) entstehen:

$\begin{equation*} |\Psi_{\text{QSD}}(t,r)\rangle = c_b\,e^{\,i\,\theta_b(t,r)}\,|b\rangle \;+\; c_o\,e^{\,i\,\theta_o(t,r)}\,|o\rangle \;+\; c_g\,e^{\,i\,\theta_g(t,r)}\,|g\rangle \end{equation*}$

Ѳ bezeichnet die Phasen, ist reel und hängt von der Zeit t und dem Ortsvektor r ab.

Jeder der Agenten mit einem der Anfangs-Werte Blau, Orange und Grün wird auf seinem Weg im Kulturpotential durch solch eine Gleichung beschrieben: Am Anfang der Simulation der vorherigen Blog-Beiträge haben die Agenten nur eine Ausrichtung in den Werten, sie sind Blau oder Orange oder Grün. Während sie sich durch das Kulturpotential bewegen, geht ihre Werte-Zusammensetzung jeweils in eine Werte-Superposition über.

Abbildung 2 zeigt die Phasenentwicklung der Agenten und die Agenten-eigene Kohärenz gemäß dem Deutschland-Modell 2000-2025 des vorherigen Blog-Beitrags.

Abbildung 2: Die Abbildung zeigt jeweils die Entwicklung der drei Phasen der drei Agenten A (Blau), B (Orange) und C (Grün) sowie die daraus abgeleitete Agenten-eigene Kohärenz im Zeitraum 2000 bis 2025. In den Phasenverläufen wird deutlich, dass sich die Agenten unterschiedlich stark von ihrer ursprünglichen Basis entfernen: Während bei Agent A die Komponenten zunehmend auseinanderlaufen und damit eine wachsende interne Spannung andeuten, zeigen die Phasen von Agent B eine Polarisierung zwischen Blau sowie Orange und Grün, die auf eine innere Spaltung des Werteprofils hindeutet. Agent C hingegen bleibt phasenmäßig elastischer und oszilliert ohne eine klare Drift, was auf eine höhere Anpassungsfähigkeit im Werte- und Bedürfnisraum schließen lässt. Im Kontext der QSD bedeutet dies, dass A und B auf stabile, aber polarisierte Erzählrichtungen zusteuern, während C eher eine vermittelnde Rolle einnimmt bzw. einnehmen kann.

Abbildung 3 zeigt Kohärenz und Kohäsion für das 3 Agenten System:

Abbildung 3: Diese Abbildung zeigt die Entwicklung von Kohärenz (oben) und Kohäsion (unten) im Deutschlandmodell 2000–2025. – Wir betrachten die drei Agenten Blau, Orange und Grün als Werte-Populationen mit einer 50%:30%:20% Verteilung.
Kohäsion bedeutet, dass Menschen ähnliche Themen bewegen, auch wenn sie unterschiedliche Narrative dazu haben. Kohärenz heißt, dass diese Themen in einer gemeinsamen Welle getragen werden, also in Resonanz geraten – sie teilen die gleichen Narrative.

Das Modell zeigt, dass die Gesamt-Kohärenz zwar zeitweise hohe Werte erreicht, jedoch bei zentralen Krisen – etwa Agenda 2010 (2004), Eurokrise (2012), Fluchtmigration (2016) und Energiekrise/Ukrainekrieg (2023) – tiefe Einbrüche erfährt. Die quantenmechanisch berechnete Kohäsion bleibt bei nahezu null, während die klassische Kohäsion (Bhattacharyya und Cosine) beständig belegt, dass es thematische Überschneidungen gibt.

Im Zusammenspiel ergibt sich: Wirtschaft, soziale Fragen oder Klima betreffen zwar alle, verlaufen aber in getrennten Erzählungen ohne dauerhaftes kollektives Narrativ. Ereignisse erzeugen kurzfristige Resonanz oder Brüche, doch keine stabile gemeinsame Phase. Deutschland zeigt somit thematische Kohäsion, aber keine narrative Kohärenz – also eine fragile Stabilität, die anfällig für Fragmentierung ist.

Ich beantworte also die zweite Frage, ob man soziale Resonanz zwischen Menschen mittels der Wellenmechanik der Quantenmechanik beschreiben kann, mit ja: Alle bisherigen QSD-Interpretationen sind konsistent und stimmen gut mit der Kultur-Realität in Deutschland überein.

Anhang

QSD Formeln und Erläuterung

Die nachfolgende Gleichung zeigt die QSD-Wellenfunktion in der allgemeinsten Form als Superpostion der Werte Blau, Orange und Grün. Jeder Agent wird durch solch eine Wellenfunktion beschrieben. Das Argument in der e-Funktion wird als Phase bezeichnet und ist für die Welleneigenschaften der Funktion verantwortlich: Eine imaginäre e-Funktion kann mittels cos- und sin-Funktion beschrieben werden, was den Wellencharakter sofort verständlich macht. Am Anfang der Simulation zeigen die Agenten jeweils ein ‚reines‘ Werteprofil, also nur jeweils Blau, Orange oder Grün:

$\begin{equation*} |\Psi_{\text{QSD}}(t,r)\rangle = c_b\,e^{\,i\,\theta_b(t,r)}\,|b\rangle \;+\; c_o\,e^{\,i\,\theta_o(t,r)}\,|o\rangle \;+\; c_g\,e^{\,i\,\theta_g(t,r)}\,|g\rangle \end{equation*}$

Falls ein Mehr-Quantensystem, oder im Falle der QSD, ein Mehr-Agenten System vorliegt, beschreibt man dieses sehr oft mittels eines Dichte-Operators bzw. einer Dichte-Matrix. Dass es sich bei dem Dichte-Operator um eine Matrix handelt, kann man sehr schnell sehen, wenn man die rechte Seite der nachfolgenden Gleichung als Vektorprodukt eines Vektors mit seinem transponierten Vektor interpretiert:

$\begin{equation*} \rho_{\text{QSD}}(t,r) \;=\; |\Psi_{\text{QSD}}(t,r)\rangle \langle \Psi_{\text{QSD}}(t,r)| \end{equation*}$

Man kann die Dichte-Matrix in einen Diagonalteil und einen Nicht-Diagonal-Teil zerlegen. Die Elemente des Nicht-Diagonal-Teils sind für die Kohärenz eines Quantensystems verantwortlich. Sind alle Nicht-Diagonal-Elemente null, geht das System in ein klassisches System über. – Es kollabiert. – Die nachfolgenden Gleichungen zeigen die Diagonal-Elemente und die Nicht-Diagonal-Elemente:

$\begin{equation*} \rho_{\text{QSD}}(t,r) \;=\; \rho_{\text{diag}}(t,r) \;+\; \rho_{\text{off}}(t,r) \end{equation*}$

$\begin{equation*} \rho_{\text{diag}}(t,r) \;=\; |c_b|^2\,|b\rangle\langle b| \;+\; |c_o|^2\,|o\rangle\langle o| \;+\; |c_g|^2\,|g\rangle\langle g| \end{equation*}$

$\begin{equation*} \rho_{\text{off}}(t,r) \;=\; \sum_{i\neq j \in {b,o,g}} \rho_{ij}(t,r)\,|i\rangle\langle j| \end{equation*}$

$\begin{equation*} \rho_{bo}(t,r) \;=\; c_b\,c_o\*e^{\,i\big(\theta_b(t,r)-\theta_o(t,r)\big)} \end{equation*}$

$\begin{equation*} \rho_{bg}(t,r) \;=\; c_b\,c_g\*e^{\,i\big(\theta_b(t,r)-\theta_g(t,r)\big)} \end{equation*}$

$\begin{equation*} \rho_{ob}(t,r) \;=\; c_o\,c_b\*e^{\,i\big(\theta_o(t,r)-\theta_b(t,r)\big)} \end{equation*}$

$\begin{equation*} \rho_{gb}(t,r) \;=\; c_g\,c_b\*e^{\,i\big(\theta_g(t,r)-\theta_b(t,r)\big)} \end{equation*}$

$\begin{equation*} \rho_{go}(t,r) \;=\; c_g\,c_o\*e^{\,i\big(\theta_g(t,r)-\theta_o(t,r)\big)} \end{equation*}$

$\begin{equation*} \text{(Hermitizität:)}\qquad \rho_{ji}(t,r) \;=\; \rho_{ij}(t,r)^{*}\, \end{equation*}$

Agenten-eigene Kohärenz

Ich beschreibe die zeitabhängige Agenten-eigene Kohärenz über die sogenannte C $\ell_1$ -Kohärenz. Diese misst die Stärke der Superposition über die Nicht-Diagonal-Elemente der Dichtematrix $:$

$\begin{equation*}C_{\ell_1}(\rho) = \sum_{i \neq j} \big| \rho_{ij} \big|.\end{equation*}$

Mean-Field Ansatz für die kollektive Kohärenz

Im Rahmen des QSD-Modells habe ich einen Mean-Field-Ansatz für die kollektive Kohärenz einer Agenten-Mischung eingeführt. Mit der Agenten-Mischung lassen sich Werte-Populationsmischungen einer Gesellschaft analysieren. Für Deutschland habe ich angenommen, dass 50% der Bevölkerung ein dominantes blaues Mem haben, 30% ein dominates orangenes und 20% ein dominates grünes Mem.

Zunächst definieren wir den kollektiven Zeiger als gewichtete Summe der Agentenzustände $\psi_n \in \mathbb{C}^3$ :

$\begin{equation*}\mu(t) = \sum_{n} w_n \psi_n(t),\qquad \sum_{n} w_n = 1.\end{equation*}$

Die Norm dieses Zeigers liefert den Ausrichtungsparameter $R(t)$ :

$\begin{equation*}R(t) = |\mu(t)| \in [0,1].\end{equation*}$

$R(t) \approx 0$ : die Agentenzustände heben sich gegenseitig auf → keine kollektive Ausrichtung.
$R(t) \approx 1$ : perfekte Ausrichtung → maximale Kohärenz.

Auf Basis von $R(t)$ konstruieren wir die Mean-Field QSD-Dichte-Matrix:

$\begin{equation*}\rho_{\text{QSD}}(t) = \big(1-R(t)^2\big) \mathrm{diag} \big(p_{\text{avg}}(t)\big)+ R(t)^2 \frac{|\mu(t)\rangle\langle\mu(t)|}{\langle \mu(t)|\mu(t)\rangle},\end{equation*}$

wobei $p_{\text{avg}}(t)=\mathrm{diag}\!\big(\rho_{\text{mix}}(t)\big)$ die klassische Durchschnittsverteilung über die Agenten bezeichnet.

Die Kohärenz wird mit dem C $\ell_1$ -Maß über die Nicht-Diagonal-Elemente von $\rho_{\text{QSD}}(t)$ berechnet:

$\begin{equation*}C_{\ell_1}(t) = \sum_{i\neq j} \big|\rho_{\text{QSD},ij}(t)\big|.\end{equation*}$

Für die Mean-Field-Formel kann dies kompakt in Abhängigkeit von $\hat{\mu}(t)=\mu(t)/\|\mu(t)\|$ geschrieben werden:

$\begin{equation*}C_{\ell_1}(t) = R(t)^2 \left[ \left(\sum_{i=1}^3 |\hat{\mu}_i(t)| \right)^2 - 1 \right].\end{equation*}$

Damit ergibt sich eine natürliche Schranke für die Kohärenz:

$\begin{equation*}C_{\ell_1}(t) \leq 2 R(t)^2,\end{equation*}$

wobei das Maximum genau dann erreicht wird, wenn alle drei Komponenten von $\hat{\mu}(t)$ gleiche Beträge besitzen, also

$\begin{equation*}|\hat{\mu}_b| = |\hat{\mu}_o| = |\hat{\mu}_g| = \tfrac{1}{\sqrt{3}}.\end{equation*}$

Quanten-Kohäsion (Overlap)
Dieses Maß berechnet die Überlappung zweier Zustände im Hilbert-Raum. Es ist sensitiv für Phasenbeziehungen und nimmt Werte im Bereich [0,1] an, wobei 1 volle Überdeckung (identische Zustände) bedeutet.
Im QSD-Kontext zeigt ein hoher Wert, dass Menschen nicht nur ähnliche Themen haben, sondern diese auch in gemeinsamer Phase und Resonanz bewegen – also ein Narrativ-Kollektiv bilden.

$\begin{equation*} \text{Cohesion}(t) = \frac{1}{\binom{N}{2}} \sum_{i<j} \big|\langle \Psi_i(t) | \Psi_j(t) \rangle \big| \end{equation*}$

Bhattacharyya-Kohäsion
Dieses Maß berechnet die Ähnlichkeit zweier Wahrscheinlichkeitsverteilungen, indem es deren geometrisches Mittel bildet. Es liegt im Bereich [0,1] wobei 1 für identische Verteilungen steht. Hierbei sind p_i und q_i die klassischen Wahrscheinlichkeiten, dass die Agenten in den Basis-Zuständen i (z. B. Blau, Orange, Grün) gemessen werden.

Im QSD-Kontext bedeutet ein hoher Wert: Menschen bewegen ähnliche Themen mit vergleichbarer Stärke, auch wenn ihre Narrative unterschiedlich sein können.

$\begin{equation*} C_{\text{Bhat}}(p,q) = \sum_{i} \sqrt{p_i q_i,} \end{equation*}$

$\begin{equation*} \quad p_i = | \psi_i |^2, q_i = | \phi_i |^2 \end{equation*}$

Kosinus-Kohäsion
Dieses Maß betrachtet die Verteilungen als Vektoren und misst den Winkel zwischen ihnen. Werte nahe 1 bedeuten eine sehr ähnliche Richtung (also ähnliche Verteilungen), Werte nahe 0 zeigen starke Unterschiede. Auch hier sind p_i und q_i die klassischen Wahrscheinlichkeiten für den jeweiligen Basiszustand i.

Im QSD-Kontext beschreibt dieses Maß, ob verschiedene Gruppen ihre Themen in vergleichbarer Gewichtung anordnen – ob also die „Richtung der Aufmerksamkeit“ ähnlich ist, auch wenn die absolute Stärke variiert.

$\begin{equation*} C_{\text{Cos}}(p,q) = \frac{\sum_{i} p_i q_i}{\sqrt{\sum_{i} p_i^2},\sqrt{\sum_{i} q_i^2}} \end{equation*}$

Quantum Spiral Dynamics: ‚Es gibt nur eine Welt!‘ oder von grundlegenden Überlegungen und einer ersten Deutschland-Kulturanalyse

Diesen Blog-Beitrag habe ich mit ChatGPT 5.0 erstellt. Da es keine Probleme in der Arbeit mit ChatGPT gab, habe ich DeepSeek, Mistral und Claude lediglich für die Qualitätssicherung verwendet.

Dieser Beitrag ist der zweite Beitrag der Blog-Reihe ‚Quantum Spiral Dynamics: ‚Es gibt nur eine Welt!‘ …‘. Ziel dieses Beitrages ist es, weiter abzuklären, ob die im vorherigen Blog-Beitrag verwendete mathematische Analogie zwischen Physik, Psychologie und Sozialwissenschaft gerechtfertigt ist. – Der Beitrag führt also die Machbarkeitsanalyse, die mit dem vorherigen Blog-Beitrag begonnen wurde, fort.

Ich erläutere deshalb meine grundlegenden Überlegungen und mache einen ersten qualitativen! Versuch der Kulturanalyse für Deutschland im Zeitraum 2020 bis 2025.

Im letzten Beitrag konnte man allein schon aufgrund der verwendeten recht umfangreichen Mathematik den Eindruck gewinnen, dass es sich um eine Quanten Version von Spiral Dynamics handelt: Einerseits trifft dieser Eindruck zu, andererseits nicht.

Die Quanten Mechanik hat sehr viele Facetten, jedoch beruht sie im Wesentlichen auf fünf Basis-Prinzipien, die ich teilweise für Quantum Spiral Dynamics (QSD) verwendet habe:

Die (mikroskopische) Welt besteht aus Quanten – kleinsten Einheiten, die je nach (makroskopischer) Umgebung mal als Welle und mal als Teilchen beobachtet werden.
Quanten und ihre Zustände werden in einem abstrakten mathematischen Raum beschrieben. Beobachtbare (makroskopische) Größen, wie zum Beispiel die Aufenthaltswahrscheinlichkeit für ein Quant, werden daraus abgeleitet. Leider gibt es (zur Zeit?!) keinen unmittelbaren Zugang für uns Menschen zu diesem abstrakten mathematischen Raum. Trotzdem stimmen Theorie und Praxis für die abgeleiteten beobachtbaren Größen mit unglaublicher Genauigkeit überein.
Die Zustände der Quanten werden vor der makroskopischen Messung durch die kohärente Überlagerung unendlich vieler Einzelzustände beschrieben. Ich nenne diese Einzelzustände Potentiale. Ich nenne sie Potentiale, weil sie meines Erachtens zur realen Welt gehören und potentiell durch eine Messung aktualisiert werden können. Nicht wenige Physiker halten die Potentiale für nicht real; andere Physiker halten sie für einen Ausdruck einer Welt aus vielen Universen. Sie wären dann irgendwie ‚real‘ aber nicht in unserem Universum, sondern in Parallel-Universen.
Die Zustände mehrerer interagierender Quanten können durch Superpositionen (also auch Überlagerungen) beschrieben werden. Diese Superpositionen können zu speziellen, sogenannten verschränkten Gesamtzuständen führen. Verschränkte Quanten sind ein Ganzes, das bei Messung auch als Ganzes erfahrbar wird. – Hier zeigt sich auch ‚Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile.‘
Die zeitliche und räumliche Entwicklung und die Messung von Quantenzuständen wird mit Hilfe von sogenannten Operatoren beschrieben, die auf die kohärenten Quantenzustände wirken. Die Anwendung der Operatoren ist nicht immer kommutativ, d.h. es kann sein, dass Operator B zuerst angewendet und dann Operator A angewendet (also A*B) ein anderes Resultat ergibt als (B*A). Falls Gruppen von Operatoren nicht kommutativ sind, spricht man von einer nicht-abelschen Algebra.

Ich habe für die Erstellung der QSD diese fünf Prinzipien wie folgt verwendet bzw. interpretiert:

Die QSD kennt (natürlich) keine Quanten oder Wellen, jedoch Kontextabhängigkeit. Kontextabhängigkeit, also systemische Betrachtungsweisen, gehören zu jeder modernen Wissenschaft. Im vorherigen Blog-Beitrag habe ich gezeigt, wie Agenten mit unterschiedlichen Werteprofilen das Kulturpotential unterschiedlich erfahren. Der Kontext kann sich objektiv verändern, es kann aber auch sein, dass ein Agent A den objektiven Kontext anders wahrnimmt als ein anderer Agent B: Im letzten Blog-Beitrag haben die Agenten mit blauen, orangen und grünen Werte-Memen das Eichpotential A(t) auf unterschiedlichen Pfaden unterschiedlich erfahren.
Ich beschreibe sowohl die Zustände der Agenten als auch die QSD-Kultur über einen quantenmechanischen Formalismus: Analog wie in der Quantenmechanik sind die inneren Zustände, hier der Menschen, beschrieben über Präferenzen, Bedürfnisse, Werte und Glaubenssätze sowie der kulturelle Kontext – beschrieben über Werte-Meme – nicht direkt zugänglich, sondern lediglich die daraus resultierenden Verhaltensweisen. Ich verwende für diese nicht unmittelbar zugänglichen Zustände den Zustands-Formalismus der Quantenmechanik.
Da ich die psychischen und die sozialen Zustände analog den quantenmechanischen kohärenten Zuständen beschreibe, ergibt sich automatisch auch hier die Verwendung des Begriffes ‚Potentiale‘. Denken wir an unsere Gedanken 😉, so wird unmittelbar begreifbar, dass wir unglaublich viele Potentiale in Form von Gedanken permanent mit uns tragen. Erst wenn wir zum Beispiel einen Gedanken explizit ausgewählt haben und uns entschieden haben, diesen in der physischen Welt umzusetzen, aktualisieren wir diesen. Die quantenmechanischen Potentiale und die psychischen Potentiale sind also dahingehend sehr ähnlich. Auch die soziale Welt erschließt sich uns nur durch Geschehnisse; Werte-Meme sind abgeleitete, abstrakte Größen, die nach meinem Verständnis jedoch ‚real‘ sind.
Die Verwendung des quantenmechanischen Formalismus eröffnet damit auch die Möglichkeit Ambivalenz und sogar Vieldeutigkeit abzubilden. Der Begriff der Potentiale ist damit eine zentrale Brücken zwischen Physis, Psyche und Sozialem.
In dem vorhergehenden Blog-Beitrag habe ich den Begriff Potential(e) noch etwas anders verwendet: Ich habe nämlich von dem Eichpotential A(t) gesprochen. Potentiale sind alte Bekannte im Bereich der Physik. Der ein oder andere wird sich an die potentielle Energie oder das Potential in der Elektrostatik bzw. -dynamik erinnern. Hier steht Potential für einen Energieunterschied, also verallgemeinert für eine Energielandschaft aus Bergen und Tälern. Systeme suchen die Täler mit niedrigster Energie auf. Das Deep Learning der KI Systeme folgt zum Beispiel diesem ‚Drang‘. Das Eichpotential wirkt wie die Potentiale der kohärenten Zustände latent im Hintergrund: Das Eichpotential ist eine mathematische ‚Hintergrundeigenschaft‘, die nicht direkt beobachtbar ist, sondern erst über seine abgeleitete Größen, u.a. seine Feldstärken oder über Interferenzeffekte (im sogenannten Aharonov–Bohm Effekt). Sehr oft wird das Potential auch als Feld bezeichnet, korrekt ist das nicht, da man unter Feld die Änderungen des Potentials im Parameterraum versteht. In einem späteren Blog-Beitrag werde ich genauer darauf eingehen. Das Potential ist also Etwas, das real wirkt, obwohl es nicht direkt ’sichtbar‘ ist. – Das Eichpotential wie auch die Potentiale kohärenter Zustände sind Träger latenter Wirkung: Das Eichpotential strukturiert mittels seiner Quanten wie Elementarteilchen physische Realität erzeugen, die Potentiale kohärenter Zustände strukturieren welche Zukunftsoptionen physische Realität werden können. Man kann also sagen: Es gibt Ebenen der Realität, die nicht direkt beobachtbar sind, die aber die Möglichkeiten und Entwicklungen der Realität bestimmen. Auf die QSD übertragen heißt dies: Das Eichpotential ist ein latente psychische oder soziale ‚Hintergrundeigenschaft‘, die Bewusstsein und Kommunikation strukturiert. Psychische und soziale Potentiale sind die Menge aller Einzelzustände eines kohärenten psychischen oder sozialen Zustandes, die in dieser ‚Hintergrundeigenschaft‘ angelegt sind, aber noch nicht aktualisiert sind. Psychische und soziale Feldstärken sind aus dem psychischen oder sozialen Eichpotential abgeleitet Größen, die sichtbar und erfahrbar werden als aktualisierte Konflikte, Spannungen, Entwicklungen, usw. .
Die Verschränkung von Quanten ist sicherlich das mit Abstand mysteriöseste Phänomen der Quantenmechanik. In anderen Blog-Beiträgen zur Integrierten Informationstheorie des Bewusstseins habe ich daraufhin gewiesen, dass es Wissenschaftler gibt, die Bewusstsein als quantenmechanischen Effekt der Verschränkung verstehen. Auch ich benutze in diversen Blog-Artikeln die Verschränkung als Modell für den Collective Mind eines Teams oder einer Organisation. Auch in der QSD kann man zum Beispiel das Ziel einer Teamdynamik als verschränkten Zustand angeben. Es gibt allerdings bisher keinen empirischen Hinweis, dass das individuelle oder kollektive soziale Bewusstsein auf Verschränkung beruht.
Die Nicht-Kommutativität ist wie die Kontextabhängigkeit eine Erkenntnis, die sich schon früh in der Entwicklung der Quantenmechanik einstellte. Die Nicht-Kommutativität von Ortsbestimmung und Impulsbestimmung führt direkt zur berühmten Heisenberg’schen Unschärferelation. Die Kontextabhängigkeit und die Nicht-Kommutativität sind beides Erkenntnisse, die meines Erachtens nicht allein Quanten-spezifisch sind, also allein zur mikroskopischen Welt gehören: Kontextabhängigkeit und Nicht-Kommutativität gehören auch zur makroskopischen Welt. Nicht immer, aber durchaus oft, können wir Nicht-Kommutativität im Alltag beobachten: Man stelle sich zwei ‚Operatoren‘ zu einem Bahnübergang vor: Operator A ‚Schranke schließen‘ und Operator B ‚Zug fährt vorbei‘. Fährt zuerst der Zug vorbei und dann wird die Schranke geschlossen, kann das Ergebnis eine Katastrophe sein. Umgekehrt eher weniger. Operator A und B sind also nicht kommutativ. In dem Blog-Beitrag ‘AI & QC & M 4.0: Quantum Cognition für das Team-Management oder von der Macht der Mathematik, vom Oktober 24, 2024‘ habe ich gezeigt, wie ein quantenmechanischer Formalismus mentale nicht-kommutative Vorgänge beschreiben kann. Ich verwende für das QSD Eichpotential A(t) das Yang-Mills Eichpotential der starken Wechselwirkung mit den Operatoren der SU(3) Lie-Algebra. Ich tue dies vor allem deswegen, weil diese Operatoren, die sogenannten Generatoren, nicht-kommutativ sind. Man kann zeigen, dass so aufgebaute Eichpotentiale nichtlineare Effekte in der Wechselwirkung von Quanten hervorrufen. – Man spricht von Selbstwechselwirkung. Auf die Farben der QSD bezogen, heißt dies, dass Werte-Meme einer Bewusstseins- und Kulturebene auch mit sich selbst in Wechselwirkung treten können.

Da die Nicht-Kommutativität der Lambda-Generatoren (d.h. [λ1, λ2] = λ1*λ2 – λ2*λ1 ≠ 0, man siehe den vorherigen Blog-Beitrag: Die Formeln dienen hier nur als Einstiegshinweis in den vorherigen Blog) von entscheidender Bedeutung für die QSD-Modellierung ist, illustriere ich diese hier an zwei Beispielen:

Beispiel 1: [λ1, λ2]=2i λ3

Stellen wir uns ein Team vor, das sich im Spannungsfeld zwischen sachlichem Austausch und kommunikativem Ton bewegt. Die beiden Kräfte – nennen wir sie Diskurs-Impuls und Dialog-Rhythmus – wirken zwar auf dasselbe Thema, aber aus unterschiedlichen Richtungen. Sie sind nicht einfach austauschbar, sondern beeinflussen sich gegenseitig.

Wenn der sachlich strukturierte Diskurs den Anfang macht, entstehen zunächst klare Argumente und Modelle. Kommt danach der Dialog-Rhythmus hinzu, wird dieser strukturierte Diskurs von einer gewissen Tonalität überlagert, die dem Ganzen entweder Ruhe oder Schärfe verleiht. In dieser Reihenfolge führt der Prozess oft zu einem stärkeren Vertrauen in Regeln, Prozesse und Strukturen.

Beginnt man jedoch mit dem Tonfall, also mit einem Kommunikationsrhythmus, der vielleicht hitzig, ironisch oder auch spielerisch gefärbt ist, dann sind die später eingebrachten Argumente bereits in diesem Klangraum eingefärbt. Selbst gute Fakten klingen dadurch weniger neutral, sondern tragen die Prägung des anfänglichen Stils. In dieser Variante verlagert sich das Verhalten des Teams leichter in Richtung Wettbewerb, Leistungsdruck und Abgrenzung.

Das Entscheidende ist also nicht nur, was gesagt wird, sondern in welcher Abfolge sachlicher Diskurs und kommunikative Färbung auftreten. Die Reihenfolge bestimmt, ob das Team am Ende eher Vertrauen in Ordnung und Stabilität gewinnt (blaue Orientierung) oder stärker in Konkurrenz- und Leistungslogiken (orangene Orientierung) hineingezogen wird.

Beispiel 2: [λ4, λ5]=i(λ3+3λ8)

Auch hier geht es um zwei unterschiedliche Kräfte im Team: den Harmonie-Impuls und die Empathie-Feinjustierung. Beide wirken auf das soziale Klima, aber sie tun es auf verschiedene Weise. Harmonie setzt einen kollektiven Rahmen, der alle einbindet. Empathie dagegen wirkt feiner, sie justiert Spannungen im Einzelkontakt. Zusammengenommen formen sie sowohl die Regeln und Ziele als auch das kulturelle Grundvertrauen.

Wenn die Harmonie den Anfang macht, etwa durch ein gemeinsames Ritual, eine Retrospektive oder eine verbindende Teammaßnahme, entsteht zuerst ein klares Wir-Gefühl. Darin eingebettet wirken spätere empathische Anpassungen besonders wirksam, weil sie auf einem stabilen Fundament aufsetzen. Das Ergebnis ist, dass Regeln und Ziele konstruktiv neu austariert werden und zugleich das Grundvertrauen in die Kultur wächst. Die Organisation fühlt sich kohärenter, stabiler und von innen heraus getragen an.

Beginnt man jedoch mit der Empathie, also mit vielen kleinen individuellen Gesten im Alltag – hier einmal strenger, dort einmal nachsichtiger – dann fehlt zunächst der übergeordnete Rahmen. Die Signale wirken fragmentiert und teilweise widersprüchlich. Kommt später ein Harmonie-Impuls hinzu, verfängt er weniger, weil die Gruppe schon in unterschiedliche Richtungen auseinandergezogen wurde. In diesem Fall verschieben sich Regeln und Ziele chaotischer, und der kulturelle Grundton bleibt schwach oder ambivalent.

Das Entscheidende ist hier die Reihenfolge: Harmonie vor Empathie baut eine tragfähige Kohärenz (ausgewogene Mischung von blau, orange und grün) auf, während Empathie vor Harmonie eher zu zersplitterten Effekten (blaue, orangene und grüne Unausgewogenheit) führt.

Zusammenfassend stelle ich fest, dass die nicht-abelsche Form des Vektorpotentials A(t), das als latentes Kulturpotential wirkt, ganz entscheidend ist für Effekte, die man auch in der Praxis von Teamarbeit oder in der Organisationstransformation beobachten kann. Meines Erachtens zeigen diese Beispiele noch etwas sehr Fundamentales: Die Mathematik, hier die Lie-Algebra, weiß nichts von den Inhalten der QSD. Ordnet man der Lie-Algebra jedoch QSD Inhalten zu, ergeben sich sinnvolle Aussagen, die auch in der sozialen Praxis erfahrbar sind.- Das meine ich, wenn ich feststelle ‚Es gibt nur eine Welt!‘.

Die Generatoren der Lie-Algebra sind nur die eine Hälfte der Ausgestaltung der Vektorpotential-Komponenten. Der andere Teil wird durch die 8 Parameterfunktionen gebildet. Mit diesen Parameterfunktionen lässt sich die zeitliche Entwicklung der drei SD Ebenen und deren Wechselwirkung modullieren. So können diese dazu verwendet werden, um Führungsimpulse oder kurz-, mittel- oder langfristige kulturelle Veränderungen auf organisationaler Ebene oder gesellschaftlicher Ebene zu modellieren.

Ich demonstriere den Einfluss der Parameterfunktionen im Folgenden, indem ich wieder drei Agenten mit jeweils ausgeprägtem Werteprofil in Blau, Orange und Grün sich durch das Vektorpotential bewegen lasse. Die Bewegungsgleichungen enthalten in diesem Fall keine dissipativen Anteile wie im vorherigen Blog sondern lediglich das Vektorpotential. Als Vektorpotential verwende ich zwei Ausprägungen: Das im letzten Blog-Beitrag verwendete und ein Vektorpotential das die Kultur Entwicklung von Deutschland mittels der SD-Ebenen blau, orange und grün qualitativ modelliert. – In einem späteren Blog-Beitrag will ich die Entwicklung von Deutschland mittels genauerer Datenbank-Werteprofile modellieren. Heute geht es nur darum, die Unterschiede, die durch eine unterschiedliche zeitliche Ausgestaltung von A(t) hervorgerufen werden, in den Pfaden der Agenten aufzuzeigen.

Für die qualitative Kalibrierung der Parameterfunktionen des Deutschland-Modells 2020-2025 stütze ich mich auf empirische Studien und Indikatoren:

Vertrauen in Institutionen:

Laut OECD vertrauten im Jahr 2023 nur rund 36 % der Deutschen der Bundesregierung (OECD Trust in Government, 2023). Das ist ein deutlicher Rückgang gegenüber den frühen 2000er Jahren und zeigt eine zunehmende Skepsis gegenüber stabilisierenden Institutionen.

Wertewandel von materiell zu postmateriell:

Die Daten der European Values Study (EVS) und World Values Survey (WVS) zeigen seit den 1980er/90er Jahren einen klaren Trend hin zu Selbstentfaltung, Umweltbewusstsein und gesellschaftlicher Offenheit. Dies ist typisch für eine grüne Orientierung (postmaterielle Werte).

Wachsende Unzufriedenheit:

Der Edelman Trust Barometer 2025 betont eine breite gesellschaftliche Frustration ‚über das System‘ mit sinkendem Vertrauen in Wirtschaft, Medien und Politik. Dieses Misstrauen verstärkt die gesellschaftliche Fragmentierung.

Daraus leite ich folgende Parameterfunktionen für das Deutschland-Modell ab:

Funktion	Dimension	Trend 2000–2025	Beschreibung & Begründung
f1	Vertrauen in Institutionen (Blau–Orange)	Stark sinkend von 0.6 (2000) auf 0.35 (2023), danach nochmals auf 0.25	Vertrauensverlust in Regierung und Institutionen, vgl. OECD-Daten
f2	Bildung / Stimulation / Arbeitsmotivation	Leicht steigend von 0.2 auf 0.3	Kontinuierlicher Ausbau von Bildung & Weiterbildung, höhere individuelle Ansprüche
f3	Postmaterialismus (Autorität vs. Eigenverantwortung)	Stark steigend von 0.1 auf 0.4	Wertewandel EVS/WVS: mehr Selbstentfaltung, Nachhaltigkeit
f4	Gemeinschaft & Empathie (Grün)	Leicht steigend von 0.2 auf 0.25, zusätzlicher Peak um 2020	Covid-Pandemie verstärkte Gemeinschaftsorientierung
f5	Sozialimpuls (Regulierung für das Soziale)	Schwankend: leichter Anstieg bis 2017, danach Rückgang	Pandemie führte zu kurzfristigem Regulierungsschub, später Rückgang
f6	Kooperation vs. Wettbewerb	Moderater Anstieg von 0.1 auf 0.2	Zunehmende Relevanz von Kooperationen (z. B. Klimapolitik, EU)
f7	Innovation	Stetig steigend von 0.3 auf 0.4	Digitalisierung, Energiewende, High-Tech-Sektor
f8	Institutioneller Meta-Bias	Abnehmend von 0.2 auf 0.15	Vertrauenskrise in Institutionen → weniger kollektiver ‚Grundton‘ der Stabilität

Tabelle 1: Übersicht der Parameterfunktionen mit einer vereinfachten Kalibrierung auf der Basis von Aussagen von OECD, EVS/WVS und Edelman Trust Barometer. Anmerkung zu f8, dem Institutionellen Meta-Bias: Der Meta-Bias (Parameterfunktion und Lambda 8 Generator) steht für den kulturellen Rahmenparameter, auf dessen Basis Systemstabilität und Vertrauen entstehen können. Ein hoher Meta-Bias bedeutet, dass Konflikte zwischen den Werten (blau, orange, grün) durch institutionellen Zusammenhalt abgefangen werden. Sinkt er, verliert die Gesellschaft ihre kohärente Handlungsfähigkeit.

Damit ergeben sich folgende zusammenfassende Aussagen für die zeitliche Entwicklung in Deutschland von 2020-2025:

2000–2010: Vertrauen hoch, postmaterielle Werte niedrig: Blau dominiert (Ordnung, Stabilität).
2010–2017: Immer stärkerer Wertewandel, Gemeinschaft und Empathie nehmen zu: Grün steigt
2017–2023: Vertrauensabsturz in Institutionen, während Postmaterialismus und Kooperation sich verstärken: grüne Umbruchphase.
2023–2025: Dynamik durch Krisen (Pandemie, Wirtschaft), institutioneller Rahmen bleibt schwach.

Die beiden nachfolgenden Abbildungen zeigen die Ergebnisse einer Simulation für die extrapolierten Parameterfunktionen des Deutschland-Modells (Abbildung 1) und der Parameterfunktionen wie ich sie im vorherigen Blog verwendet habe (Abbildung 2).

Abbildung 1: Deutschland-Modell (abgeleitete, interpolierte Parameterfunktionen, 2000–2025):

Die Pfade der Agenten (Blau, Orange, Grün) sind enger ineinander verwoben, sie bleiben in einem gemeinsamen Raumbereich. Das deutet auf starke Kopplung und gegenseitige Rückkopplung hin. Deutschland entwickelt sich über die Zeit als ein relativ kohärentes System, in dem keine Agentenfarbe völlig ‚ausreißt‘. Die enge Verflechtung bedeutet eine hohe Interdependenz von Blau, Orange und Grün. Das soziale Potential reagiert empfindlich – kleine Änderungen in einem Bereich (z. B. Institutionenvertrauen) wirken direkt auf die anderen. Das System ist dadurch robuster im Zusammenhalt, aber auch anfälliger für Instabilitäten im Ganzen, weil kein Teil isoliert ‚abfedert‘.

Abbildung 2: ‚Künstliches‘ Modell mit Parameterfunktionen des vorherigen Blog-Beitrages

Die Pfade sind weiter auseinandergezogen, klarer separiert und teilweise ‚glatter‘. Das System wirkt weniger gekoppelt, eher wie drei parallele Entwicklungsbahnen, die zwar dynamisch sind, sich aber nicht so stark gegenseitig beeinflussen. Jeder Agent folgt stärker seinem eigenen Rhythmus, wie drei parallele Ströme. Weniger Verwobenheit bedeutet: klarere Eigenlogiken, weniger Resonanz. Das könnte in realen Gesellschaften einer fragmentierten, individualisierten Dynamik entsprechen, wo Subsysteme ‚ihr eigenes Ding‘ machen.

Eine weitere Analyse der Phasen (siehe vorherigen Blog), die ich der Einfachheit wegen hier nicht mit Diagrammen belege, zeigt, dass Blau und Orange für Deutschland weniger Phasen-Drift haben: Ordnung (Blau) und Wettbewerb/Innovation (Orange) hinken eher hinterher, sie werden nicht so stark vorangetrieben wie in der Modellwelt. Bezogen auf das Grün gewinnt Deutschland einen starken positiven Phasen-Drift: Grün für Deutschland ‚überholt‘ das ‚künstliche‘ Modell. Empathie, Beziehungsorientierung, Gemeinschaft rücken im Deutschland-Modell stärker in den Vordergrund als es das ‚künstliche‘ Modell hervorbringt.

Insgesamt zeigt Deutschland ein stark verwobenes Netzwerk mit einem Trend in Richtung Grün. Die Kohäsion ist hoch, Blau und Orange verlieren über die Zeit relativ zum ‚künstlichen‘ Modell an Dynamik. Damit besteht die Gefahr, dass Blau/Orange nicht mehr ‚mitkommen‘, falls Grün überzieht. Dies könnte zu Spannungen führen, z. B. Leistung vs. Empathie, Ordnung vs. Offenheit. Deutschland ist also ein verwobenes, spannungsreiches System mit klarer grüner Phasenübernahme.

Das kommt einem bekannt vor…!!! – Die Parallelen zur Entwicklung in Deutschland sind meines Erachtens schon sehr erstaunlich. – Ich betone, dass ich an keiner Stelle die Parameter so eingestellt habe, dass die geschilderten Ergebnisse sich einstellen.

Es ist nicht das Ziel des Blog-Beitrages eine quantitativ abgesicherte Kulturanalyse vorzulegen. Vielmehr sollte die Machbarkeit des in Teilen quantenmechanischen Ansatzes für eine Kulturanalyse weiter überprüft werden. Meines Erachtens zeigt sich durch die vorliegende Machbarkeitsanalyse, dass der eingeschlagene Weg Sinn macht!

Anhang 1

Quellen-Aussagen

Anhang 2

QSD Formeln und Erläuterungen

Hamilton & Potentiale

Raumprofile u(s), v(s)

Feldtensor & Intensität

Dynamik (Dichte & Zustand)

Mean-Field (Zeiger, Dichte, Kohärenz)

Aggregierte Kohäsion (geometrisches Mittel; gewichtet)

Schrödingergleichung und effektiver Kontrollparameter

Anhang 3

Übersicht der Generatoren und ihrer QSD-Interpretation

Raumprofile $u (s)$ , $v (s)$