Systemische Risiken 

Komplexität interdisziplinär entflechten 


Systemische Risiken: Komplexität interdisziplinär entflechten  Science

Was haben der globale Klimawandel, Cyberkriminalität, Pandemien und der Verlust des gesellschaftlichen Zusammenhalts gemeinsam? Sie alle können als systemisches Risiko begriffen werden. Systemische Risiken sind gekennzeichnet durch eine hohe Komplexität und wechselseitige Abhängigkeiten. Aber auch sektor- oder grenzüberschreitende Auswirkungen, nichtlineare Zusammenhänge mit Kipppunkten und Verzögerungen bei der Regulierung charakterisieren diese Risiken. Vor allem kann ein systemisches Risiko zum Zusammenbruch lebenswichtiger Funktionen führen, von denen die Gesellschaft abhängt.

Doch wer analysiert und bewertet solche Risiken heute. Eine Vielzahl an staatlichen und privaten Institutionen käme in Frage. Doch werden die vorgelegten Analysen den Anforderungen an systemische Risiken gerecht? 

Die Zeitschrift "Risk Analysis" widmet in der aktuellen Ausgabe den systemischen Risiken eine Sonderreihe. Dort werden sechs Beiträge publiziert. Sie alle geben theoretisch und empirisch fundierte Einblicke in das Konzept der systemischen Risiken. Die Beiträge sind von der Komplexitätswissenschaft geprägt, die einen Schwerpunkt auf Systemtheorie und -dynamik setzt. Die Sonderreihe ist das Ergebnis der interdisziplinären Initiative der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften "Systemische Risiken als Prototypen dynamischer Strukturbildung". 

Der erste Beitrag "Systemic Risks from Different Perspective" soll hier stellvertretend hervorgeben werden. Es handelt sich um ein Grundlagenpapier, das das systemische Risiko als integratives systemorientiertes Konzept interpretiert. Das Ziel besteht darin, den Wert einer multidisziplinären Sichtweise auf systemische Risiken aufzuzeigen. Damit wird klar, was systemische Risiken sind, wie sie in verschiedenen Kontexten entstehen und wie verschiedene Entwicklungen komplexer System-Umwelt-Interaktionen in einer Reihe von Szenarien erfasst werden können. 

Das Besondere ist, dass jeder Autor eine andere Disziplin vertritt: Angewandte Mathematik (Scholz), Komplexitätsforschung (Lucas), Ingenieurwissenschaften (Kroeger), Evolutionsbiologie (Laubichler), (Human-)Ökologie (Schanze) und Sozialwissenschaften (Schweizer und Renn). Diese Disziplinen stellen einen engen Zusammenhang zur Bewertung und dem Management von physischen Risiken her, d.h. Naturgefahren, technologische Vorgänge (Unfälle, Emissionen und Abfälle) und/oder soziale Praktiken (Cybersicherheit und Pandemien). Finanzielle Risiken sind nicht Gegenstand des Beitrags.  

Das Autorenteam beginnt mit einem Überblick über die Hauptmerkmale systemischer Risiken. Vier Ausprägungen sollten berücksichtigt werden:

  • Komplexität: Sie bezieht sich auf die Schwierigkeit, kausale Zusammenhänge zwischen einer Vielzahl potenzieller Elemente und spezifischer schädlicher Wirkungen zu identifizieren und zu quantifizieren.
  • Ungewissheit: Sie umfasst unterschiedliche Komponenten, wie statistische Varianz, Messfehler, Unwissenheit und Unbestimmtheit.
  • Mehrdeutigkeit: Sie bezeichnet die Variabilität von (legitimen) Interpretationen auf der Grundlage identischer Beobachtungen oder Datenauswertungen. 
  • Dynamische Welleneffekte: Negative physische Auswirkungen haben das Potenzial, signifikante Ausstrahlungseffekte außerhalb des Bereichs auszulösen, in dem das Risiko angesiedelt ist. 

Die Grenzen der Ungewissheit und Mehrdeutigkeit sind im Falle konventioneller Risiken in der Regel klar definiert. Da systemische Risiken keine klaren Abgrenzungen in Bezug auf Umfang, Zeit und Raum haben, weiß man häufig nicht, welche anderen Systeme betroffen sind. 

Neben den vier allgemeinen Eigenschaften von systemischen Risiken gibt es weitere spezifische Attribute. Sie stehen in direktem Zusammenhang mit den vier Eigenschaften entweder als Input oder als Folge. Systemische Risiken sind danach: 

  • grenz- oder sektorübergreifend wirksam, was zu zahlreichen Nebeneffekten führt;
  • hochgradig miteinander verbunden und verflochten, was zu komplexen Kausalstrukturen, großer Ungewissheit und Schwierigkeiten bei den Interpretationen führt;
  • nichtlineare Ursache-Wirkungs-Beziehungen mit oft unbekannten Kipppunkten, die die komplexen und unsicheren Relationen verstärken;
  • stochastisch in ihrer Wirkungsstruktur, was zu einer erhöhten Unsicherheit führt, die nur schwer oder gar nicht durch statistische Konfidenzniveaus charakterisiert werden kann.

Inwieweit jedes dieser Attribute erfüllt ist, hängt von dem Bereich ab, in dem das systemische Risiko seinen Ursprung hat (Abb. 01).

Abb. 01: Der Merkmalsraum der systemischen Risiken [Quelle: Schweizer (2021, S. 83)]Abb. 01: Der Merkmalsraum der systemischen Risiken [Quelle: Schweizer (2021, S. 83)]

Die Analyse der systemischen Risiken verlang einen multidisziplinären Blick. 

Aus einer physikalischen und chemischen Perspektive werden vor allem die nicht-gleichgewichtigen dynamischen Strukturen hervorgehoben, die sich auf verschiedene andere Bereiche übertragen lassen (z.B. Zusammenbruch einer technischen Infrastruktur). Hier geht es darum, dass es universelle Muster bei der Entstehung von Systemen gibt. Bemerkenswert ist die Feststellung, dass sich die neuen Muster nicht durch die summierten Auswirkungen der einzelnen Komponenten des Systems erklären lassen. Es ist vielmehr die Selbstorganisation heterogener Elemente des Systems geschuldet, wenn kritische Schwellenwerte auf einer der einflussreichen Dimensionen erreicht werden. 

Die evolutionsbiologischen Perspektiven sind wichtig, wenn man über Risikobeherrschung und Risikomanagement nachdenkt. Die in der jüngsten Vergangenheit im Zusammenhang mit dem Klimawandel viel zitierten Kipppunkte sind Gegenstand einer solchen Sichtweise. Die Evolution bringt Anpassungsprozesse hervor, um mit den intrinsischen Risiken komplexer Systeme umzugehen. Sich entwickelnde Systeme erweitern viel schneller ihre regulatorischen Strukturen, da sie völlig neue Merkmale hinzufügen. Solche neuen Regulierungsstrukturen führen einerseits zu höherer Komplexität. Sie puffern allerdings auch Risiken ab, indem sie Redundanzen schaffen. Das Autorenteam weist auf den Prozess der Nischenkonstruktion hin: Interne Funktionszustände von Organismen werden externalisiert, schaffen stabilere Umgebungen und tragen somit zum Risikomanagement bei. Aus evolutionärer Sicht können die vier Elemente systemischer Risiken als logische Folgen der Entwicklung und Entstehung von Komplexität verstanden werden. 

Aus technischer Sicht lassen sich Muster dynamischer Strukturen und evolutiver Emergenz bei komplexen Technologien, insbesondere kritischer Infrastrukturen, beobachten. Da potenzielle Stressoren oft nicht bekannt sind oder überraschend auftreten können, erfordern sie adaptive Managementkonzepte, die auf erhöhter Widerstandsfähigkeit beruhen. Der Schlüssel zum systemischen Risikomanagement liegt darin, die Variabilität der Leistung zu verstehen und sich nicht nur auf einzelne Fehlerszenarien zu konzentrieren. 

Aus finanzieller Perspektive sind es die vernetzten Ereignisse, die Auswirkungen auf das Gesamtrisiko einer Branche haben können. Wenn Unternehmen in Netzen finanzieller Abhängigkeit miteinander verbunden sind, ändert sich das systemische Risiko. Als Antwort darauf wird vorgeschlagen, dass Kredite von Banken an andere einzelne Banken entsprechend der Veränderung des Systemrisikos, das sie verursachen, besteuert werden. Auf diese Weise soll sich das System so organisieren, dass das systemische Risiko minimiert wird.

Die verhaltenswissenschaftlichen Risikoperspektiven gehen über die bekannten Komponenten (Schwere und Wahrscheinlichkeit des Schadens) hinaus und erweitern den Horizont der Risikoergebnisse, indem sie sich auf "individuell wahrgenommene", "sozial strukturierte" und/oder "sozial vermittelte" Realitäten beziehen. Das Grundkonzept hinter dieser Perspektive ist die Annahme, dass menschliches Verhalten im Allgemeinen durch die Risikowahrnehmung und nicht durch Fakten verstanden wird. Die Wahrnehmungen können in Abhängigkeit von der Risikoart, dem Risikokontext, der Persönlichkeit des Einzelnen und dem sozialen Kontext unterschiedlich ausfallen. 

Das Autorenteam zeigt, dass aus den verschiedenen Disziplinen und Sichtweisen ähnliche Muster resultieren, die komplexe Strukturen und Dynamiken in verschiedenen Bereichen der Risikoanalyse bestimmen. Was schlussfolgert das Autorenteam?

  1. Es kommt darauf an, die komplexe und dynamische Struktur systemischer Risiken zu identifizieren und zu erkennen. 
  2. Es sind Frühwarnsysteme auf der Grundlage schwacher Signale sowie Interventionsszenarien zu entwerfen. 

Eine der konzeptionellen Herausforderungen bei systemischen Risiken besteht daher darin, die Gemeinsamkeiten komplexer Ursache-Wirkungs-Beziehungen sowohl bei der Risikoentstehung als auch bei den Risikosteuerungssystemen zu verstehen. Sie sind abzugrenzen von idiosynkratischen Verhaltensmustern, die möglicherweise nur am Rande mit der Schwere des jeweiligen Risikos zusammenhängen, so das Fazit des Grundlagenpapiers. Im Idealfall werden diese Voraussetzungen in einen institutionalisierten Rahmen für die Risikosteuerung integriert.

Governance systemischer Risiken 

Heute gibt eine Vielzahl von Institutionen, die sich mit verschiedenen Risikoanalysen beschäftigen. Es handelt sich um Institutionen, die in der Regel ein spezielles Risikofeld im Blick haben. Geht es um die Fragen der Finanzstabilität, dann kümmert sich darum der nationale Ausschuss für Finanzstabilität (AFS) oder das European Systemic Risk Board (ESRB). Geht es um Cybersicherheit, dann haben wir das nationale Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI). Geht es um die Verkehrssicherheit, dann gibt es das U.S. National Transportation Safety Board. Die Liste ließe sich fortsetzen. 

Die Implementierung solcher Organisationen bestimmt wesentlich das Arbeitsgebiet und stellt die Institutionen vor die Herausforderung, systemische Risiken im o.g. Sinne inter- oder wenigsten multidiziplinär zu bewerten. So ist beispielsweise die Größe maßgeblich. Kleine Institutionen stoßen schnell an die Grenzen und werden durch externes Fachwissen unterstützt. Nur die Aufteilung des Wissens auf viele Individuen erlaubt es uns heute, die individuellen menschlichen Grenzen zu überwinden, und macht den technischen Fortschritt moderner Gesellschaften möglich. 

Ein anderer wichtiger Punkt betrifft die Vermeidung von Interessenkonflikten, in dem Faktenermittlung und Analyse strikt voneinander getrennt sind. Hier ist es wichtig, dass die Institutionen die verwendeten Statistiken, Verfahren und Modelle transparent machen. Bei der Stiftung Wissenschaft und Politik gibt es das "European Repository of Cyber Incidents" (EuRepoC). Es gibt eine Datenbank, in die die Cyber-Vorfälle erfasst werden. Frei zugängliche, interaktive Dashboards ermöglicht eine fundierte Analyse und Auswertung von groß angelegten Cyberangriffen. Auf diese Weise werden die Vorfälle in 60 politischen, technischen und rechtlichen Kategorien zugewiesen. Diese Datenbank kann frei genutzt werden. Sie enthält bereits 1.400 Cyber-Vorfälle.

Schließlich geht es um die Unabhängigkeit der Institution. Die größte Herausforderung der Institutionen besteht darin, rechtzeitig Entscheidungen auf der Grundlage gründlicher, genauer und unabhängiger Analysen zu treffen. Dies resultiert auch allein daraus, dass die Ursache für "systemische Ereignisse" in den jeweiligen Sektoren möglicherweise ein Versagen der Regulierungsbehörden ist. Eine Lösung könnten Politiklabors sein, um politische Konzepte zu testen und ihre Folgen durchzuspielen. 

Anforderungen an interdisziplinäre Risikoanalysen 

Insgesamt bedarf es eines hohen organisatorischen Aufwandes, um systemische Analysen in einem interdisziplinären Kontext zu realisieren. Als erstes sollte man ein Rahmenwerk und ein gemeinsames Modell ("boundary object") entwerfen, das Wissen aus verschiedenen Disziplinen integrieren kann. Agentenbasierte Modelle (ABMs) haben alle notwendigen Eigenschaften, um ein solches zentrale Modell zu bilden. 

Die komplexe System-Umwelt-Interaktion erfordert einen umfassenden, integrativen Ansatz, der sich sowohl auf die Top-down- als auch auf die Bottom-up-Modellierung bezieht. Welche Lehren lassen sich daraus für eine Vision der Risikobeherrschung ziehen, die all diese Perspektiven berücksichtigt?

  1. Am wichtigsten ist, dass die Entscheidungen der Risikobeherrschung und die Maßnahmen zur Beeinflussung, Kontrolle oder Regulierung von Risiken wiederkehrend, adaptiv und synchronisiert sein müssen.
  2. Es ist erforderlich, die bestehenden Routinen oder Verfahren des Risikomanagements neu zu definieren, um auf Überraschungen, ungewöhnliche Entwicklungen oder unerklärliche Ereignisse besser reagieren zu können. Die Steuerung systemischer Risiken erfordert besondere Schritte innerhalb der bekannten Abfolge von Risikoidentifizierung, -bewertung, -evaluierung und -management. 
  3. Da systemische Risiken von einer Vielzahl von Akteuren verursacht oder verändert werden sowie häufig umstritten sind, ist es von entscheidender Bedeutung, dass diese Akteure an den Risikobewertungen beteiligt werden. Ein Ziel besteht darin, Urteile über die Tolerierbarkeit und Akzeptanz zu fällen.

Für die Risikoanalysten ist es nicht einfach, ein angemessenes Verständnis der Struktur und Dynamik von Systemrisiken und der damit verbundenen Daten, Methoden und Instrumente zu entwickeln. Die stochastische und nichtlineare Natur dieser Risiken erschwert die routinemäßige Anwendung herkömmlicher Risikobewertungsmethoden. Der Schwerpunkt der systemischen Risiken liegt auf der Kombination von aufgedeckten Mustern komplexer dynamischer Systeme und Erkenntnissen aus empirischen Studien darüber, wie sich diese Muster in den untersuchten Risikobereichen manifestieren. 

Die zentrale Information der Sonderreihe ist, dass alle systemischen Risiken Schlüsseleigenschaften gemeinsam haben und dass sie ähnliche Ansätze zur Risikobewertung und -steuerung benötigen. Die Sonderreihe ist ein wertvoller Anstoß für eine eingehendere und umfassendere Debatte über systemische Risiken. 

Autor: 

Dr. Silvio Andrae 

 

[ Source of cover photo: Adobe Stock.com / enjoys25 ]
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