Klimawandel und Reiseentscheidung - Entwicklung der Destinationswahl deutscher Touristen unter veränderten Klimabedingungen
Final Report Abstract
Die Anwendung einer Multiagentensimulation hat sich als geeignete Methode gezeigt, um künftige Veränderungen in Umwelt und Gesellschaft und ihre räumlichen Auswirkungen abschätzen zu können. Eine Quantifizierung der nachfrageseitigen Veränderungen der Destinationswahl wäre mit den traditionellen Methoden der empirischen Sozialforschung nicht umsetzbar. Ein generelles Defizit bei MAS sind die fehlenden Standards, da sie die Generierung von ‚Insellösungen’ erforderlich machen und dazu führen, dass eine Übertragbarkeit auf andere Kontexte oft nicht möglich ist. Im REKUR-Modell konnte aber der Framework eines bereits abgeschlossenen Projekts, des GLOWA-Modells, genutzt werden. Die Möglichkeit der Übertragung auf andere Kontexte ist hier grundsätzlich vorhanden. Weiterhin gibt es die Möglichkeit, über das aktuelle Projekt hinaus Handlungsoptionen der touristischen Regionen in die Simulation einzuspeisen und somit die Konsequenzen der Reaktionen abzuschätzen. Zur Konzipierung des Modells: Die zur Entwicklung des vorgestellten Reiseentscheidungsprozess- Schemas erforderlichen Daten sind bereits sehr umfangreich. Dennoch wäre die Berücksichtigung weiterer Variablen/Daten wünschenswert, um den Prozess noch detaillierter und individualisierter abbilden zu können. Es wird im REKUR-Modell mit Typen gearbeitet, z.B. beeinflussen Lebensphase und Herkunftsregion nach gewichteten statistischen Zufällen die Entscheidung, wo, wann und wie Urlaub gemacht wird. Dies beschneidet die Möglichkeit, möglichst individuelle und differenzierte Reiseentscheidungsprozesse abbilden zu können. Dies wäre bei größerem zeitlichen Arbeitsumfang zur empirischen Erhebung dieser Variablen und Integration ins Modell möglich. Einen individualistischeren Prozess zu modellieren, stellt eine zukünftige Forschungsaufgabe dar. Zwei strikte Modellannahmen wirken als weitere Restriktionen des Modells: Ein Touristenagent hat alle 109 Destinationen in seinem awareness set, was eine unrealistische Annahme darstellt, aber methodisch nicht anders umsetzbar ist. Zudem ist im REP kein irrationales Verhalten der Touristen integriert. Beispielsweise führen zu niedrige, bzw. zu hohe Temperaturen in Sommer-/Strand-Regionen und Wintersportregionen im Vergleich zu den empirisch ermittelten Minimal- und Maximalgrenzen bei fünf Destinationen dazu, dass in einigen Monaten (während der Saison) im Modell kein Tourist diese Destination besucht. Hier gäbe es die Möglichkeit, mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit den Agenten irrational, d.h. entgegen der vorgegebenen Entscheidungskriterien handeln zu lassen.
