🧭 Resilienz-Barometer – Methodik

1) Worum geht es?

Das Resilienz-Barometer ist ein zusammengesetzter Index, der aus mehreren Indikatoren einen Civilization Stability Index (CSI) berechnet. Der CSI liegt auf einer Skala von 0 bis 100:

• 100 bedeutet: sehr stabil (niedriges aggregiertes Risiko)
• 0 bedeutet: kollapsnah (hohes aggregiertes Risiko)

Wichtig: Das ist ein Modell. Es misst nicht „Wahrheit“, sondern bildet ausgewählte Stress-/Stabilitätsfaktoren als Proxy ab. Die Methodik ist offen, damit man darüber streiten, sie verbessern oder alternative Modelle bauen kann.

Was bedeutet ein CSI-Wert konkret?

Der CSI ist kein „Kollapszähler“, sondern ein Stabilitäts-/Stressindikator. Beispiel: CSI ≈ 50 bedeutet, dass das Modell derzeit ein mittleres bis erhöhtes Gesamtrisiko sieht (weil mehrere Indikatorblöcke gleichzeitig ungünstig stehen).

• 75–100: stabil (niedriges aggregiertes Risiko)
• 55–75: angespannt (mehrere Stressoren aktiv)
• 35–55: kritisch (häufig breite Stresslage)
• 0–35: kollapsnah (sehr hohe aggregierte Risikolage im Modell)

Wichtig: Die Schwellen sind eine Kommunikationshilfe, nicht „Naturgesetze“.

2) Datenfluss (Pipeline)

1. Rohdaten je Indikator und Region (z. B. CO₂, Lebensmittelpreise, Governance-Indizes, Konflikt-Proxies)
2. Normierung: jeder Indikator wird zu einem Risiko r ∈ [0,1] skaliert
3. Blockbildung: Risiken werden zu 5 Subscores zusammengefasst (ECO/ENE/SOC/GOV/SEC)
4. Aggregation: aus den Block-Scores entsteht das Gesamtrisiko R
5. CSI: wird als 100·(1−R) ausgegeben
6. Erklärung: „Top-Treiber“ zeigen, welche Indikatoren den Score am stärksten nach unten ziehen

3) Blöcke (Subscores) und Gewichte

Wir gruppieren Indikatoren in fünf Bereiche:

• ECO – Ökologie / planetare Belastung
• ENE – Energie / Material-Resilienz
• SOC – Soziale Spannungen / Verteilung / Preise
• GOV – Governance / Institutionen
• SEC – Sicherheit / Konflikt / Vertreibung

Blockgewichte (v0.1, fix):

ECO 0.30
ENE 0.15
SOC 0.20
GOV 0.20
SEC 0.15

Interpretation: ECO ist bewusst hoch gewichtet, weil physikalische Grenzen „hart“ sind. GOV/SOC sind ebenfalls hoch, weil Institutionen & soziale Stabilität Kipppunkte beeinflussen.

4) Normierung: vom Messwert zum Risiko r ∈ [0,1]

Jeder Indikator x wird über zwei Schwellenwerte normiert: good (entspannt) und bad (kritisch).

Clamp-Normierung (v0.1):

r = clamp( (x - good) / (bad - good), 0, 1 )

Wenn „mehr ist besser“: Dann invertieren wir den Risk-Score:

r = 1 - r

Hinweis: In unserem Code ist die Normierung robust gegen vertauschte good/bad-Reihenfolge (Sicherheitsnetz). Inhaltlich gilt aber: good/bad sollen sinnvoll gewählt sein und werden versioniert.

5) Subscore-Berechnung je Block

Innerhalb eines Blocks mitteln wir die normierten Risiken der zugehörigen Indikatoren. In v0.1 sind die Indikatoren innerhalb eines Blocks gleich gewichtet.

BlockScore = mean( r_i )

Später kann man das differenzieren (z. B. Indikatorgewichte, Nichtlinearitäten, Interaktionen).

6) Gesamtformel: Risiko R und CSI

Aus den Block-Scores entsteht das Gesamtrisiko:

R = wECO*ECO + wENE*ENE + wSOC*SOC + wGOV*GOV + wSEC*SEC

Der Stabilitätsindex ist dann:

CSI = 100 * (1 - R)

Damit ist CSI hoch, wenn das aggregierte Risiko niedrig ist. Das ist bewusst so gewählt, weil die Anzeige „Barometer hoch = stabil“ intuitiver ist.

7) Trends

„Trend“ ist die Änderung des CSI über definierte Zeitfenster (z. B. 3 Monate, 12 Monate, 5 Jahre). In v0.1 ist die Trendlogik noch provisorisch, weil Teile der Datenbasis derzeit schrittweise „live“ werden. Sobald echte Monats-/Jahreszeitreihen für alle Indikatoren angebunden sind, berechnen wir:

trend_m3  = CSI(t) - CSI(t-3M)
trend_m12 = CSI(t) - CSI(t-12M)
trend_y5  = CSI(t) - CSI(t-5Y)

8) Unsicherheit

Unsicherheit U ∈ [0,1] soll ausdrücken, wie vollständig/verlässlich die Datenlage für eine Region ist. In v0.1 ist U teilweise eine Heuristik. Zielzustand ist datenqualitätsbasiert:

U = 1 - weighted_mean( quality_i )

quality_i ∈ [0,1] bewertet Abdeckung, Aktualität, Messqualität, Revisionshäufigkeit.

9) Parameter (v0.1)

Indikatoren (v0.1, Auswahl & Schwellen good → bad):

Die Schwellen sind v0.1 bewusst grob. Sie dienen einer stabilen, nachvollziehbaren Modellierung und werden bei Bedarf in neuen Modellversionen angepasst (mit Changelog).

10) „Top-Treiber“ – was bedeutet das?

Als Top-Treiber zeigen wir die Indikatoren, die den Gesamtrisikowert am stärksten erhöhen. Praktisch: Beitrag = Blockgewicht · Indikator-Risiko, danach sortiert (Top 3).

driver_score = wBlock * rIndicator

11) Versionierung und Transparenz

• model_version steht in barometer.json.
• generated_at zeigt, wann die Artefakte erzeugt wurden.
• notes kann „partial_live“ markieren, solange nicht alle Indikatoren live sind.
• Quellen sind offen: sources.html / sources.json

12) Grenzen (ehrlich, damit es seriös bleibt)

• Indikatoren sind Proxies: sie nähern komplexe Realitäten an.
• Regionale Datenverfügbarkeit ist unterschiedlich (qualitäts-/abdeckungsbedingt).
• Gewichte sind normative Entscheidungen (wir dokumentieren sie, damit man sie diskutieren kann).
• Ein Index kann nicht alle politischen, kulturellen und technologischen Dynamiken erfassen.

Das Ziel ist nicht „Endgültigkeit“, sondern ein transparenter, verbesserbarer Rahmen.