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Forschende vom RIKEN Center for Computational Science (Japan) und dem Max-Planck-Institut für Evolutionsbiologie (Deutschland) haben neue Erkenntnisse darüber veröffentlicht, wie sich soziale Normen im Laufe der Zeit entwickeln. Sie simulierten, wie diese unterschiedliches Sozialverhalten fördern und wie die Normen selbst kommen und gehen. Aufgrund der enormen Anzahl möglicher Normen wurden diese Simulationen auf dem Fugaku, einem der schnellsten Supercomputer weltweit, durchgeführt.
Modelle der indirekten Reziprozität beschreiben, wie soziale Normen Kooperation fördern. In dieser Literatur wird dargelegt, dass Menschen unter anderem kooperieren, um einen positiven Ruf zu erlangen. Dieser positive Ruf kann wiederum in zukünftigen Interaktionen nützlich sein. Nach dieser Logik spenden Menschen an Wohltätigkeitsorganisationen nicht nur wegen ihrer altruistischen Neigungen, sondern auch, um ihren sozialen Status zu erhöhen oder zu erhalten. Die genaue Beziehung zwischen kooperativen Interaktionen und dem sozialen Status hängt von der jeweils geltenden sozialen Norm ab. Einige Gemeinschaften setzen relativ strenge Regeln dafür fest, wie sich Menschen verhalten sollen und wie ihre Handlungen bewertet werden. Im Gegensatz dazu sind andere Gemeinschaften toleranter gegenüber dem Verhalten ihrer Mitglieder. Interessanterweise kann sich die soziale Norm einer Gemeinschaft selbst evolutionär verändern. Normen, die sich als vorteilhaft erweisen oder effektiv durchgesetzt werden können, sind vergleichsweise stabil. Schädliche Normen mit wenig Unterstützung werden voraussichtlich aussterben.
Die Dynamik sozialer Normen lässt sich mit dem Werkzeugkasten der Evolutionstheorie verstehen. Erfolgreichere Normen breiten sich aus, während unterlegene Normen verschwinden. Obwohl es erhebliche Bemühungen gab, diese Dynamiken quantitativ zu verstehen, waren bestehende Modelle stark eingeschränkt. Meistens erlauben sie den Menschen nur, aus einer Handvoll möglicher Normen zu wählen. Diese Einschränkung ist aus pragmatischen Gründen notwendig: Je mehr soziale Normen in das Modell aufgenommen werden, desto komplexer wird es.
Um dieses Problem zu lösen, nutzte die Forschungsgruppe großangelegte Computersimulationen. Sie analysierten die Reputationsdynamik unter allen 2.080 Normen einer natürlichen Komplexitätsklasse, den sogenannten Normen "dritter Ordnung". Die Ergebnisse sind bemerkenswert. Diese Forschung zeigt, dass kooperative Normen schwer aufrechtzuerhalten sind, wenn die Bevölkerung aus einer einzigen, gut durchmischten Gemeinschaft besteht. Wenn die Bevölkerung jedoch in mehrere kleinere Gemeinschaften unterteilt ist, entwickeln sich kooperative Normen leichter. Die erfolgreichste Norm in den Simulationen ist besonders einfach. Sie betrachtet Kooperation als universell positiv und Abweichung als generell negativ – außer wenn Abweichung als Mittel zur Disziplinierung anderer Abweichler genutzt wird.
Diese Forschung bietet neue Einblicke in das komplexe Zusammenspiel zwischen sozialen Normen, deren induzierten Reputationsdynamiken und der Bevölkerungsstruktur. Sie legt nahe, dass die Struktur einer Bevölkerung erheblichen Einfluss darauf hat, welche sozialen Normen vorherrschen und wie dauerhaft Kooperation ist.
Die Studie, durchgeführt von Dr. Yohsuke Murase vom RIKEN Center for Computational Science in Japan und Dr. Christian Hilbe vom Max-Planck-Institut für Evolutionsbiologie in Plön, wurde kürzlich in den Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) veröffentlicht. Die Ergebnisse tragen zu einem tieferen Verständnis der Evolution sozialer Normen und ihrer Rolle bei der Förderung kooperativen Verhaltens bei.
Yohsuke Murase
RIKEN Center for Computational Science, Kobe 650-0047, Japan
Christian Hilbe
Forschungsgruppenleiter
Max Planck Institute for Evolutionary Biology, Plön
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2406885121
Auf RIKEN’s Supercomputer „Fugaku“ wurde die Evolution sozialer Normen simuliert.
RIKEN
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Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Studierende, Wissenschaftler
Biologie
überregional
Forschungsergebnisse
Deutsch
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