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Kurzfassung Theorien, Szenarien, Vermutungen und Annahmen lassen sich in den Sozialwissenschaften seit geraumer Zeit mittels computergestützter Simulation analysieren, erhärten oder entkräften. Im Feld der Simulationsumgebungen gibt es eine Vielzahl unterschiedlicher Softwarelösungen. Das Projekt EmIL hat zum Ziel eine Simulationsumgebung zu erschaffen, die einen Schritt weiter geht als die bisher etablierten Lösungen. So soll in dieser Simulationsumgebung namens EmIL-S die Möglichkeit geschaffen werden Normentstehung zu analysieren. Dies wird durch eine Auftrennung der Simulationsumgebung in verschiedene Bereiche erreicht. Diese Diplomarbeit beschreibt die Konzepte die hinter diesem Projekt stehen und stellt einen lauffähigen Prototyp für diese Simulationsumgebung zur Verfügung. Die Erstellung dieses Prototypens, das hierfür zugrunde liegende Szenario und alle verwendeten Komponenten werden detailliert in dieser Arbeit beschrieben. Auch werden die mittels dieses Prototypens gewonnen Erkenntnisse dargelegt und analysiert. Im Zuge dieser Beschreibungen werden konzeptionelle sowie technische Fehler an der Simulationsumgebung aufgezeigt und Lösungs- bzw. Verbesserungsvorschläge dargelegt. Diese Arbeit kann auch als Leitfaden für die Erstellung von Simulationen mittels EmIL-S hilfreich sein.
Die vorliegende Diplomarbeit untersucht die Emergenz eines gemeinsam genutzten Lexikons anhand einer Implementierung des Modells von Edwin Hutchins und Brian Hazlehurst. Zunächst erläutert diese Arbeit das oben genannte Modell und analysiert sowohl verschiedene Simulationstechniken, insbesondere die der Multi-Agenten-Simulation, als auch den Aufbau und die Funktionalität künstlicher neuronaler Netze, welche als Hauptbestandteile des Modells angesehen werden können. Der Modellbeschreibung folgen Entwurf, Architektur und eine detaillierte Erläuterung der Implementierung des Werkzeugs LexLearn. LexLearn ist ein in Java komplett neu konzipiertes und implementiertes Programm und bietet dem Benutzer die Möglichkeit, die Emergenz einer gemeinsam genutzten Sprache innerhalb verschiedener Agentengemeinschaften zu simulieren und zu analysieren. In mehreren Simulationsdurchläufen werden sowohl die Ergebnisse von Edwin Hutchins und Brian Hazlehurst reproduziert als auch weitere Erkenntnisse durch neu erstellte Simulationen gewonnen.