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Künstliche Neuronen (▭) haben eine einfache Grundstruktur: über Leitungen (⬆) fließen Informationen (Signale) auf sie zu. Dabei wird jede einzelne Information beim Eintritt in eine Neuron gewichtet, im Bild über einen Schieberegler (🎚) angedeutet. Im inneren des Neurons findet eine irgendwie geartete Verarbeitung dieser gewichteten Informationen statt, versinnbildlicht durch einen Taschenrechner (🖩). Das vom Neuron so erzeugte neue Signale (⬆) wird dann ausgesendet. In der Regel wird dabei die Menge an Information drastisch reduziert: aus einer großen Anzahl einlaufender Informationen wird am Ende eine stark reduzierte Ausgangsinformation gemacht. Ähnlich sieht auch die Informationsarbeit in Organisationen aus. Welche Eigenschaften rechnerischer Modelle ließen sich effektiv auf reale techno-soziale Organisationen übertragen?

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Zwei Mitarbeiter (als Analogie zu einem Neuron dargestellt) sollen entscheiden, welcher Gerätetyp ein auslaufendes Modell zukünftig ersetzen soll. Sie verarbeiten Informationen aus sehr vielen verschiedenen Quellen: die Information fließt über Dendriten zu. Das Ergebnis ihrer Arbeit ist lediglich die Nennung eines neuen Gerätetyps - eine erhebliche Reduktion der Datenmenge. Dieser knappe Output wird oben über ein kommunikatives Axon an verschiedene Adressaten verteilt.

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