2026/07/05 by Bernd von Mallinckrodt · 1 voice
Computer Science · Social Sciences · Decision Sciences · #Chaos, Complexity, and Education #Innovation, Sustainability, Human-Machine Systems #Complex Systems and Decision Making
paper · doi:10.5281/zenodo.21203217
openalex publication_date 2026/07/05 · openalex created_date 2026/07/06 · openalex updated_date 2026/07/06
This paper argues that one of the central bottlenecks in contemporary complexity science is not a lack of theories, but a lack of shared empirical infrastructure. Although cybernetics, resilience theory, active inference, control theory, network science, and related disciplines provide powerful conceptual frameworks, they are typically evaluated using incompatible datasets, heterogeneous metrics, and domain-specific methodologies. Rather than proposing another competing systems theory, this work outlines a theory-neutral metrological framework for reproducible complexity science. The proposed architecture describes an open ecosystem of interoperable components—including benchmark suites, standardized evidence packages, structural indicator registries, reporting standards, reference implementations, and community governance—to enable transparent, reproducible, and cross-domain evaluation of early-warning methodologies. The paper positions scientific infrastructure—not theoretical novelty—as the primary contribution. By separating hypothesis generation from empirical validation, the framework seeks to support cumulative, falsifiable, and reproducible research across ecology, economics, organizational science, artificial intelligence, infrastructure systems, and other complex adaptive systems. The proposed architecture is intended as an open-science foundation for future benchmark development and community-driven methodological evolution. Keywords Complexity Science; Complex Adaptive Systems; Measurement Science; Scientific Infrastructure; Metrology; Open Science; Reproducibility; Benchmarks; Early Warning Signals; Critical Transitions; Benchmarking; Evidence Packages; Structural Indicators; Adaptive Capacity; Resilience; Cybernetics; Active Inference; Network Science; Systems Engineering; BenchEWS Zenodo-Beschreibung (Deutsch) Zusammenfassung Dieses Paper vertritt die These, dass eines der zentralen Defizite der heutigen Komplexitätsforschung nicht im Mangel an Theorien liegt, sondern im Fehlen einer gemeinsamen empirischen Forschungsinfrastruktur. Obwohl Kybernetik, Resilienzforschung, Active Inference, Regelungstechnik, Netzwerkwissenschaft und weitere Disziplinen leistungsfähige theoretische Ansätze bereitstellen, werden diese bislang überwiegend mit inkompatiblen Datensätzen, unterschiedlichen Metriken und domänenspezifischen Methoden untersucht. Anstatt eine weitere Systemtheorie vorzuschlagen, beschreibt diese Arbeit einen theorieoffenen metrologischen Rahmen für reproduzierbare Komplexitätsforschung. Vorgestellt wird eine offene Infrastruktur aus interoperablen Komponenten wie Benchmark-Suiten, standardisierten Evidence Packages, Strukturindikator-Registern, Berichtsstandards, Referenzimplementierungen und gemeinschaftlicher Governance, um Frühwarnmethoden transparent, reproduzierbar und domänenübergreifend vergleichen zu können. Der wissenschaftliche Beitrag liegt damit nicht in einer neuen Theorie, sondern in einer offenen Forschungsinfrastruktur, welche die empirische Prüfung konkurrierender Ansätze ermöglicht. Durch die konsequente Trennung von Hypothesengenerierung und empirischer Validierung soll eine kumulative, falsifizierbare und reproduzierbare Forschung über ökologische, wirtschaftliche, organisatorische, technische und weitere komplexe adaptive Systeme hinweg unterstützt werden. Schlüsselwörter Komplexitätsforschung; Komplexe adaptive Systeme; Metrologie; Messwissenschaft; Wissenschaftliche Infrastruktur; Open Science; Reproduzierbarkeit; Benchmarks; Frühwarnsignale; Kritische Transitionen; Evidence Packages; Strukturindikatoren; Adaptive Kapazität; Resilienz; Kybernetik; Active Inference; Netzwerkwissenschaft; Systemtechnik; BenchEWS