Der Mensch ist ein Herdentier und schließt sich gerne zu sozialen Gruppen mit Personen mit ähnlichen Merkmalen oder Meinungen zusammen. Was hinter dieser "Homophilie" steckt, ist noch nicht vollständig verstanden. Wiener Komplexitätsforscher zeigen nun im Fachjournal "Physical Review Letters", dass sich mithilfe der Physik aus nur wenigen Informationen die Gruppengrößen einer Gesellschaft vorhersagen lassen, weil sich Menschen ähnlich wie Teilchen mit Spin beschreiben lassen.

Von kleinsten Gruppen wie der Familie über Blasmusikvereine bis zu sehr großen Gruppen wie Parteien - in allen Gesellschaften zeigt sich, wie gut sich der Mensch sozial organisieren kann. Dabei gilt meist der Grundsatz "Gleich und Gleich gesellt sich gerne" - ein Mechanismus, der "Homophilie" genannt wird. Für die verschiedenen Gruppengrößen gibt es dabei unterschiedliche Häufigkeiten: so existieren etwa nur ganz wenige Weltreligionen, aber sehr viele Fußballvereine.

"Diese Verteilung der Gruppengröße kann ich mit ganz wenigen Zahlen mathematisch beschreiben, das ist ein schönes, klares Muster - die Frage dabei ist, was diese spezielle Gruppengrößenverteilung erklärt", sagte der Leiter des Complexity Science Hub (CSH) Vienna, Stefan Thurner, zur APA. Er hat gemeinsam mit Jan Korbel vom CSH und Kollegen anhand eines physikalischen Modells gezeigt, dass es nur sehr wenige Komponenten dafür braucht.

"Wir müssen uns dafür nur mit Leuten umgeben, die man mag und die ähnliche Meinungen haben, wodurch man Stress vermeidet. Und mit Leuten, die man nicht mag, hat man gerne die gegenteilige Meinung", so der Komplexitätsforscher. Den Grund dafür, sich gerne mit Seinesgleichen zu gesellen und sich von Andersdenkenden abzugrenzen, sieht er in der notwendigen Koordination für die Gruppenbildung und dem damit verbundenen Aufwand. "Vor allem wenn Gruppen größer werden und es zu internen Konflikten kommt, kann diese Koordination schnell die kognitiven Grenzen des Menschen erreichen und überschreiten", so Thurner.

Diese Einblicke in den Prozess der Gruppenbildung hat Thurner gemeinsam mit Jan Korbel vom CSH und Kollegen durch die Physik gewonnen. Als sie in früheren Studien die Selbstorganisation von Nanopartikeln in kleinen thermodynamischen Systemen untersucht haben, wo die Teilchen spontan und ohne äußere Eingriffe größere Strukturen bilden, wurde ihnen bewusst: "Das ist dem Verhalten von Menschen in gewisser Weise sehr ähnlich", so Korbel in einer Aussendung.

Systeme ohne richtiges Gleichgewicht

So wie Teilchen Kolloide (Nebel, Zahnpasta, Blut, etc.) oder Polymere (Stoffe aus sehr großen Molekülen wie Proteine oder Kunststoffe) formen, interagieren auch Menschen miteinander, wenn sie Gruppen bilden. Von dieser Erkenntnis inspiriert entwickelte die Forschungsgruppe ein einfaches Modell für homophile Menschen, das auf sogenannten "Spin-Gläsern" basiert.

"Dabei handelt es sich um Systeme, die nie richtig in ein Gleichgewicht kommen können, oder die ganz viele verschiedene Möglichkeiten haben, ins Gleichgewicht zu kommen, und daher unheimlich schwierig zu handhaben sind", sagte Thurner. 2021 erhielt der italienische Physiker Giorgio Parisi die Hälfte des Physik-Nobelpreises dafür, einen Weg gefunden zu haben, wie man solche Spin-Gläser trotz aller Komplexität beschreiben kann.

Spezielle Legierungen aus Metallen und Nicht-Metallen zählen zu solchen Systemen. "Die Atome tun sich dort schwer sich anzuordnen, weil einige davon ihren Spin (ihren Eigendrehimpuls, Anm.) in die gleiche Richtung ausrichten wollen, während andere sich in die gegenteilige Richtung orientieren wollen", so Thurner. Die Atome stehen quasi unter Stress, weil sie sich nach mehreren anderen Spins ausrichten müssen, dies aber nicht gleichzeitig tun können.

Korbel vergleicht dies mit einer Gruppe von Menschen, in der es verschiedene Meinungen gibt. Sich in so einer Gruppe zu arrangieren, bedeute Stress und führe mitunter zur Frustration. "Menschen sind natürlich komplizierter als Teilchen, aber bestimmte Arten von Wechselwirkungen zwischen ihnen weisen Ähnlichkeiten auf, insbesondere die Anzahl der Möglichkeiten, wie eine bestimmte Personenmenge Gruppen bilden kann", so Thurner.

Richtigkeit des Modells nachgewiesen

Weil sich also soziale Individuen ähnlich verhalten wie solche Teilchen mit Spin, können die Wissenschafter mit ihrem auf Spin-Gläsern basierenden Modell allein aus der durchschnittlichen Zahl der Freunde einer Person die Verteilung der Gruppengröße einer Gesellschaft berechnen - und zwar ohne die Struktur und den Aufbau des Systems kennen zu müssen.

Dass ihr Modell korrekte Vorhersagen trifft, haben die Forscher anhand von Daten aus dem Online-Spiel "Pardus" nachgewiesen. Bei diesem Computerspiel interagieren Spieler wirtschaftlich und sozial in einem futuristischen Universum, schließen Freundschaften, bekämpfen Feinde, kooperieren oder konkurrieren. Seit der Wiener Physiker Michael Szell das Spiel 2004 kostenlos zugänglich online gestellt hat, wird jede einzelne Interaktion zwischen den bisher rund 400.000 Spielern protokolliert und diese Daten für wissenschaftliche Zwecke genutzt.

Mit nur einer Information - der durchschnittlichen Zahl der Freunde der Spieler - konnten die Wissenschafter vorhersagen, wie viele Gruppen einer bestimmten Größe in "Pardus" auftreten. Für Thurner zeigt das neue Modell, "dass sich menschliche Gruppenbildung auf wenige Faktoren reduzieren lässt". Mit solchen Modellen könne man dazu beitragen vorherzusagen, wie sich der Mensch in Gruppen organisiert, und helfen, soziologische Phänomene in Verbindung mit sozialen Netzwerken und Massenmedien zu verstehen.

So zeige das Modell etwa, was passiert, wenn man verschiedene Bedingungen verändert: "Wenn wir im physikalischen Modell etwa die Temperatur verändern, entspricht das in der menschlichen Realität der Einstellung der einzelnen Akteure zur Meinung der anderen Individuen. Wenn vielen die Meinungen der anderen egal ist, sie also sehr tolerant sind, ändert das die Gruppenstruktur. Umgekehrt könnte das bedeuten, dass man aus der Beobachtung der Gruppengrößen etwas über den Toleranzgrad einer Gesellschaft aussagen kann", so Thurner. (apa)