Das Verständnis komplexer Systeme, so wie sie sich in Health Care Systemen darstellen, ist an die Anwendung methodischer Zugänge gebunden, die mit dieser Komplexität umgehen können, ohne vorschnelle Vereinfachungen vorzunehmen. Die empirische Forschung des Forschungsinstituts für Gesundheitsmanagement und Gesundheits­öko­no­mie soll sich an einem Methodenmix aus den verschiedenen quantitativ-empirischen Zugängen zu psycho-sozialen und gesundheitsökonomischen Phänomenen orientieren.

Das Dilemma des Managements von Health Care Systemen wird von Glouberman und Mintzberg (2001) pointiert zusammengefasst:

Why are the so-called systems of health care so notoriously difficult to manage?
[…]
The obvious explanation is that this is one of the most complex systems known to contemporary society. Hospitals, in particular, are considered to be extraordinarily complicated organizations.
Yet when considered one element at a time, their complexity seems to fall away. Put differently, even the most intricate medical intervention, no matter how difficult to execute, can be easily understood by the intelligent lay person.
True, a good deal of the technology of medicine is "high". But most of that is delivered in small, disconnected applications. (Compare all this with the operating process of a nuclear power plant.)
Why then, does everything become so convoluted when these elements are embedded in an organizational context, and these organizations, in turn, are woven into a social context? Why is overall social control of this system so enormously difficult to effect?

Neben den klassischen Methoden empirischer Sozialforschung sollen in der Forschung des Forschungsinstitutes daher verstärkt auch Zugänge zu komplexen Systemen Verwendung finden, wie sie im Umfeld der Theorien Nichtlinearer Dynamischer Systeme vorgeschlagen werden. Grundlegend für diesen methodischen Zugang, der umgangssprachlich auch als Chaosforschung bezeichnet wird, ist das Phänomen der emergenten Ausbildung komplexer dynamischer Strukturen.

Methodisch können solche komplexe Phänomene nur mehr durch eine Parallelführung von Systemmodellierung (Simulationsmodellen über Differential- oder Differenzengleichungen oder mit Methoden autonomer Agenten) und der Analyse dynamischer Strukturen (z.B. Komplexitätsanalysen mittels Korrelationsintegral, Algorithmische Entropie, Kolmogorov-Sinai-Entropie, Lyapunov-Exponenten) untersucht werden.

Erfolgversprechende Anwendungen in den Sozialwissenschaften und theoretische sowie methodische Grundlagen finden sich z.B. bei Strunk und Schiepek (2006) [LINK].

Methodenmix

Neben den klassischen Methoden empirischer Sozialforschung sollen in der Forschung des Forschungsinstitutes daher verstärkt auch Zugänge zu komplexen Systemen Verwendung finden, wie sie im Umfeld der Theorien Nichtlinearer Dynamischer Systeme vorgeschlagen werden. Grundlegend für diesen methodischen Zugang, der umgangssprachlich auch als Chaosforschung bezeichnet wird, ist das Phänomen der emergenten Ausbildung komplexer dynamischer Strukturen.

Methodenentwicklungen

Neuentwicklungen von eigenen Methoden und die Implementierung von neueren Forschungsmethoden konnten im Jahr 2007 weiter vorangetrieben werden. Insbesondere für die Fragebogenanalyse (Itemanalyse nach der Klassischen Testtheorie) konnte eine eigene Software entwickelt werden. Auch Algorithmen zum Bootstrapping komplexer multipler Regressionsmodelle (Cox-Regression, Logistische Regression und lineare multiple Regression) wurden am Forschungsinstitut entwickelt und in Forschungsprojekten erfolgreich eingesetzt.

Methoden der Chaosforschung

Neben diesen klassischen Methoden empirischer Sozialforschung verfügt das Forschungsinstitut durch seine Zusammenarbeit mit complexity-research.com nun auch über ein großes Inventar an Methoden der Chaosforschung:

• Autokorrelation, FFT, Polynomanpassung

• Shannonsche Informationsdefinition

• Algorithmische Entropie: Grammar Complexity

• Boxcount-Dimension

• Korrelationsdimension - D2

• Zeitpunktbezogene Korrelationsdimension - Pointwise Dimension (PD2)

• Größte Lyapunov-Exponenten (LLE), Wolf, Kantz, Rosenstein

• Pointwise LLE (LLLE)

• Recurrence-Plots inklusive statistischer Kennwerte

• Dynamische Komplexität

• Permutations-Entropie

Kontakt:

Forschungsinstitut für Gesundheitsmanagement und Gesundheitsökonomie

Althanstrasse 51
1090 Wien

Dipl.-Psych. Dr. Dr. Guido Strunk

E-Mail: healthcare@wu.ac.at