2026/06/12 by Bernd von Mallinckrodt · 1 voice
Decision Sciences · Social Sciences · #Innovation, Sustainability, Human-Machine Systems #Knowledge Management and Technology #Leadership, Behavior, and Decision-Making Studies
paper · doi:10.5281/zenodo.20671473
openalex publication_date 2026/06/12 · openalex created_date 2026/06/13 · openalex updated_date 2026/07/01
Dieses Paper dokumentiert die Entwicklung und anschließende systematische Reduktion eines unabhängigen Forschungsprogramms zu komplexen adaptiven Systemen. Ausgangspunkt waren verschiedene Hypothesen zu Kollapsdynamiken, Beobachtbarkeit, Early-Warning-Signalen (EWS), Blind Spots und Selbstkorrektur. Durch wiederholte adversariale Audits und interdisziplinäre hostile-reduction Analysen wurden diese Konzepte auf ihren robusten wissenschaftlichen Kern zurückgeführt. Die Arbeit verfolgt keinen Anspruch auf neue Naturgesetze oder universelle Theorien. Stattdessen untersucht sie den Prozess wissenschaftlicher Selbstkorrektur selbst: Welche Ideen überleben wiederholte Kritik, Literaturreduktion und Falsifikationsversuche? Welche Beiträge bleiben nach der Eliminierung nicht tragfähiger Hypothesen bestehen? Die Ergebnisse zeigen eine starke Kompression des ursprünglichen Hypothesenraums. Als verbleibende Beiträge identifiziert die Analyse drei robuste Kategorien: (1) BenchEWS als reproduzierbare Benchmark-Infrastruktur für Early-Warning-Signal-Forschung, (2) Observation Infrastructures als Synthese-Perspektive auf Beobachtbarkeit und Wissensbildung sowie (3) Shared Blind Spots als offene empirische Fragestellung. Die Studie versteht sich als Fallbeispiel wissenschaftlicher Selbstkorrektur und als Beitrag zu Open Science, Reproduzierbarkeit und adversarialer Evaluation wissenschaftlicher Ideen. Keywords (DE):wissenschaftliche Selbstkorrektur, Open Science, adversariale Evaluation, hostile reduction, Theorie-Reduktion, komplexe adaptive Systeme, Beobachtbarkeit, Observation Infrastructures, Shared Blind Spots, Early Warning Signals, BenchEWS, Reproduzierbarkeit, Wissenschaftsphilosophie, Falsifikation, Forschungsmethodik Description (English) This paper documents the development and subsequent reduction of an independent research program in complex adaptive systems. The original program explored hypotheses related to collapse dynamics, observability, early-warning signals (EWS), blind spots, and self-correction. Through repeated adversarial audits and interdisciplinary hostile-reduction exercises, these concepts were systematically compressed to their most reviewer-resistant core. The paper does not claim new natural laws, universal theories, or novel mathematical principles. Instead, it examines the process of scientific self-correction itself: Which ideas survive repeated criticism, literature reduction, and falsification attempts? Which contributions remain after unsupported hypotheses are eliminated? The results reveal a substantial compression of the initial hypothesis space. Three residual contribution classes remain: (1) BenchEWS as a reproducible benchmark infrastructure for early-warning signal research, (2) Observation Infrastructures as a synthesis perspective on observability and collective knowledge formation, and (3) Shared Blind Spots as an open empirical question requiring further investigation. The study is presented as a case study in scientific self-correction and contributes to discussions on open science, reproducibility, and adversarial evaluation of scientific ideas. Keywords (EN):scientific self-correction, open science, adversarial evaluation, hostile reduction, theory reduction, complex adaptive systems, observability, observation infrastructures, shared blind spots, early-warning signals, BenchEWS, reproducibility, philosophy of science, falsification, research methodology