Schlagwort: West-Deutschland

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:

   

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:  

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 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.

2. 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.

3. 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:

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

   

   

   

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

   

   

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:

   

   

Zeitlich (pro Ort $s$) normierte, effektive Feldstärke:

   

Dynamik (Dichte & Zustand)

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

   

   

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

   

   

   

   

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

   

Definition der Clip-Funktion

   

Aggregierte Kohäsion

mit $w_q,w_b,w_s\ge 0$, $w_q+w_b+w_s=\mathrm{1,}$$\varepsilon>0$ zur Numerik-Stabilisierung.

 

Schrödingergleichung und effektiver Kontrollparameter

   

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

   

Generatorform der Dynamik

   

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: