Forschung zu Resilienz & Nachhaltigkeit

Unser systemwissenschaftlicher Ansatz betrachtet soziale, kulturelle, ökologische und technische Aspekte als eng gekoppelte Bestandteile – und macht sichtbar, wie Veränderungen in einem Bereich das Gesamtsystem beeinflussen. So schaffen wir die Grundlage, um Entscheidungssouveränität gezielt zu stärken: mit Strategien, die robust, messbar und anpassungsfähig sind und sich in der Praxis bewähren.

Unsere Expertise basiert auf vier strategischen Säulen:

Wissensfusion & Entscheidungsunterstützung

Wir bringen Daten aus unterschiedlichsten Quellen und Maßstabsebenen zusammen, strukturieren sie mit KI-gestützten Wissensgraphen, Ontologien und systemwissenschaftlichen Modellen und machen so komplexe Systemzustände navigierbar. Das ermöglicht es, Zusammenhänge und Zielkonflikte frühzeitig zu erkennen und Entscheidungen begründbar zu machen – etwa in der Klimaanpassung oder Infrastrukturplanung. Perspektivisch bauen wir semantisch interoperable Wissensräume auf, koppeln Monitoring-Daten in lebende Wissensgraphen und entwickeln Entscheidungsassistenz, die Unsicherheiten und Zielkonflikte explizit adressiert und adaptive Steuerungspunkte automatisch erkennt.
 

Multidimensionale Quantifizierung & ganzheitliche Analyse

Wir kombinieren Mixed-Methods, indikatorbasierte Bewertungen und Lebenszyklusanalysen (LCA), um soziale, kulturelle, ökologische und technische Aspekte messbar und vergleichbar zu machen. Mit Wirkungsketten (Impact Chains) strukturieren wir Ursachen und Wirkungen, erfassen kaskadierende Effekte sowie Compound Hazards und leiten daraus belastbare Kennzahlen ab – zum Beispiel für Quartiere, Kulturlandschaften oder Wertschöpfungsketten. Wir entwickeln diese Methoden laufend weiter, etwa indem wir Impact Chains für komplexe, vernetzte Lagen vertiefen, sie mit Wissensgraphen koppeln und dynamische, kontextsensitive Indikator-Sets sowie praxistaugliche Scorecards und Standards etablieren.
 

Integriertes Risiko- & Resilienzmanagement

Wir verbinden klassisches Risikomanagement mit proaktivem Resilienzaufbau und steuern diesen Prozess über Dynamic Adaptive Policy Pathways. Quantifizierte Systemparameter helfen uns, Umschaltmomente und Leitplanken zu identifizieren und Handlungsspielräume zu sichern. Ein besonderer Fokus liegt darauf, Maladaptation frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden: Wir prüfen systematisch Nebenwirkungen, Verteilungseffekte und Lock-in-Risiken und gestalten adaptive Pfadkorridore, die Resilienz und Nachhaltigkeit gemeinsam stärken – ergänzt durch Szenario-Ensembles und Stress- bzw. Robustheitstests.
 

Co-kreative Validierung & Strategiegestaltung

Wir holen Praxiswissen direkt ins Modell: In Co-Creation-Formaten, Planspielen und hybriden Entscheidungsumgebungen testen wir gemeinsam mit lokalen Akteuren, wie Strategien unter realen Bedingungen funktionieren. So erhöhen wir Praxispassung, Ownership und Umsetzungsreife – etwa in Kulturlandschaften, kommunaler Planung oder Krisen- und Notfalltrainings. Künftig legen wir noch mehr Wert darauf, Ziel- und Nutzungskonflikte zwischen öffentlichen und privaten Akteuren sichtbar und verhandelbar zu machen und sie mit Konflikt-Mapping, moderierten Verfahren und belastbaren Evidenzpfaden gezielt aufzulösen. Begleitende Evaluationen sichern den Transfer in Routinen.

Wir bilden explizit die entscheidungsrelevante Systemdynamik ab – nicht mehr und nicht weniger. Systemwissenschaft und KI dienen dazu, Zielkonflikte sichtbar zu machen und tragfähige Pfade zu entwerfen, die technologische Effizienz mit gesellschaftlichen Werten, ökonomischer Tragfähigkeit und ökologischen Grenzen vereinen. Im Zentrum steht dabei immer der Mensch: Unsere Modelle und Werkzeuge sind darauf ausgerichtet, Entscheiderinnen und Entscheider gezielt zu unterstützen – für nachvollziehbare, verantwortungsvolle und zukunftsfähige Entscheidungen.