Komplexitätstheorie / Netzwerke / Selbstorganisation ↔ TSM: Ein Mapping von Komplexitätstheorie, nichtlineare Dynamik und Netzwerktheorie (Working Paper, Textfassung VC-07)

Dieses Release ist Teil der **TSM Vergleichsreihe — Textfassungen** und dokumentiert ein Mapping zentraler Motive der jeweiligen Disziplin in das **Tunnel‑Schwingungs‑Modell (TSM)**. Komplexitätstheorie, nichtlineare Dynamik und Netzwerktheorie liefern ein leistungsfähiges Instrumentarium, um Emergenz, Kaskaden, Kritikalität und Resilienz in Systemen zu beschreiben — von Physik über Biologie bis zu Technologie und Gesellschaft. Gleichzeitig bleibt eine wiederkehrende Praxisfrage: Warum sind manche komplexe Systeme stabil „kohärent“ (robust, lernfähig), andere zeigen hochaktive Resonanzzustände (viral, instabilitätsnah) und kippen schließlich in Fragmentierung (Zerfall, Misstrauenskaskaden, Systemrisiko)? Dieses Working Paper positioniert das Tunnel-Schwingungs-Modell (TSM) als Ergänzungsrahmen, der keine neue Komplexitätstheorie beansprucht, aber eine diagnostische Lesebrille anbietet: Real/Anti/Tunnel als Trennung von manifestem Systemzustand, erreichbarem Zustandsraum und Kopplungsraum; τ als Rückholfähigkeit (Recovery-Kapazität) eines Systems; K/R/F als Regime-Typologie für kohärente, resonant-überaktivierte und fragmentierende Dynamiken. Ein funktionslogisches Mapping verbindet zentrale Begriffe (Netzwerk-Topologie, Kaskaden, Kipppunkte, Synchronisation, Robustheit) mit TSM-Operatoren, ergänzt durch Referenzbindung als Schutz gegen freie Analogien. Ein Demonstrator über drei Skalen (Mikro: gekoppelte Oszillatoren/Synchronisation; Meso: Netzwerkdiffusion/Contagion; Makro: systemisches Risiko) zeigt die Nutzbarkeit. Prüfbarkeit wird konzeptionell über falsifizierbare Erwartungen und Entwertungsbedingungen formuliert. **KI‑Transparenzhinweis:** Teile der redaktionellen Ausarbeitung (Strukturierung, Formulierungen, Konsistenzchecks) wurden KI‑gestützt erstellt; die inhaltliche Verantwortung, Prüfung und Freigabe liegen vollständig bei den Autor:innen.