3.1.1 Was ist die Black Box Methode?

Jeder Prozess und jedes Gerät, dessen interne Funktionen nicht verstanden werden oder sich dem Zugriff des Anwenders entziehen, ist eine Black Box. Der Black Box Ansatz zur Lösung von Problemen ist einfach, aber leistungsfähig, wenn es um komplexe Probleme geht. Der Vorteil besteht darin, dass man klar unterscheiden kann zwischen:

  • Inputs (oder den Ressourcen, die wir liefern) und
  • Outputs (gewünschten Ergebnissen).

Abbildung 1 zeigt die generelle Struktur der Black Box:

Das Black Box Modell

Es gibt also einen Input, eine Black Box und einen Output.

1.

Inputs (Ressourcen) – das, was wir haben;

2.

Die Black Box – der Ort, wo komplizierte, mysteriöse Dinge passieren, wobei uns deren Funktion hier aber nicht zu interessieren braucht;

3.

Outputs – unsere Ergebnisse.

Es gibt jedoch noch einen weiteren Parameter, den wir noch nicht erwähnt haben: Die Umgebung, über die wir einiges in Erfahrung bringen müssen, zum Beispiel:

  • Benötigte Prozesse, um die Inputs zu Outputs zu transformieren,
  • Voraussetzungen für Lösungen oder Erfolg,
  • externe unvorhersehbare Ereignisse etc.

Die Umgebung kann signifikanten Einfluss auf das Verhalten der Black Box ausüben. Wir könnten natürlich die Umgebung in die Black Box einschließen, aber dann könnten wir keine relevanten Schlussfolgerungen dazu ziehen, wie die Black Box funktioniert. Um also die Black Box Methodologie implementieren zu können, müssen wir die Umgebung von der Black Box isolieren (Abbildung 2), das heißt, wir müssen sicher stellen, dass alle Inputs in einer festgelegten Weise mit den Outputs verknüpft sind.

 Das Black Box Modell unter dem Einfluss seiner Umgebung

Leider ist genau das der schwierigste Teil. Im Falle des Beispiels unserer Suchmaschine können wir keinerlei Vorhersagen darüber machen, wie viele Ergebnisse wir erhalten werden und was deren Inhalt betrifft, doch wir hoffen, dass sie uns in irgendeiner Weise nützlich sein werden.