Als kennisinstituut dragen wij bij aan de verdere methodische ontwikkeling door onderzoek te doen naar het proces van modellering, de technische aspecten van modellering en de toepassing in de praktijk. Dit stelt ons in staat om de methoden effectiever en efficiënter in te zetten voor het aanpakken van complexe maatschappelijke problemen, samen met onze stakeholders.
Systeemanalyse onderzoek
In een systeemanalyseonderzoek analyseren we de samenhang tussen vele oorzaken die samen een probleem veroorzaken en bepalen we hoe de probleemdynamiek doorbroken kan worden. Hiervoor ontwikkelen we verschillende aanpakken. Zo werken we aan methoden waarbij experts en stakeholders actief worden betrokken bij de probleemanalyse (Veldhuis, G. A., et al. 2015). Daarnaast ontwikkelen we nieuwe methodes die het mogelijk maken om systeemanalyses op zowel maatschappelijke schaal als op individueel niveau te combineren (Van der Vecht, B., et al., 2018).
Systeemmodel
Binnen een systeemanalyse wordt vaak een model als instrument ingezet. Wij onderzoeken hoe deze systeemmodellen effectiever en efficiënter kunnen worden ontwikkeld. In veel van ons onderzoek gebruiken we de door TNO ontwikkelde MARVEL-methode die al sinds 2007 wordt toegepast en doorontwikkeld (Van Zijderveldt, E. J., et al., 2007). Met MARVEL verkennen we nieuwe manieren om complexe problemen te analyseren en inzichtelijk te maken voor beleidsmakers. Dit doen we door relaties, paden en feedbackloops te visualiseren en analyseren met de unieke functionaliteit die wij hebben ontwikkeld. De kracht van de MARVEL-functionaliteit en systeemanalyse aanpak kwam onder andere naar voren in een studie naar de sociale impact van COVID. De lessen die we daarbij leerden over modelleren en effectief bijdragen aan beleidsontwikkeling zijn beschreven in een artikel voor System Dynamics Review (Veldhuis, G. A., et al., 2023). Naast omvangrijke modellen ontwikkelen we ook kleine, inzichtelijke modellen die de kern weergeven van terugkerende probleemdynamieken, zoals die zich bijvoorbeeld voordoen in hybride conflicten.
In recent onderzoek verkennen we nieuwe methoden om systeemmodellen op te bouwen met behulp van data-analyse (Van der Zwet, K., et al., 2022) en AI-technieken (Veldhuis, G. A., et al., 2024). Daarbij richten we ons op het automatisch opstellen van modellen uit grote hoeveelheden tekst en data, met aandacht voor zowel de kwantiteit als de kwaliteit van de relaties die LLM’s uit de tekst afleiden. Ook onderzoeken we hoe dergelijke modellen kunnen worden gecombineerd met andere vormen van analyse, zoals het inzicht geven in alternatieve toekomsten doormiddel van het ontwikkelen van scenario's met behulp van simulatiemodellen (Steinmann, P., et al., 2024).
Systeem inzicht
Uiteindelijk is ons werk er altijd op gericht om de gebruikers inzicht te geven in de oorzaken van en oplossingen voor complexe problemen. Daarom onderzoeken we hoe dit soort systeeminzichten ontstaan en hoe wij dit kunnen versterken. We onderzoeken bijvoorbeeld hoe modellen en simulaties bijdragen aan operationele ondersteuning binnen defensie en hoe modellen beter kunnen worden gedeeld met bondgenoten. Daarnaast kijken we naar de relatie tussen systeeminzicht en besluitvorming, en naar de manier waarop modellen invloed hebben op hoe mensen complexe problemen begrijpen (Veldhuis, G. A., et al., 2025).
Deze onderzoeken dragen bij aan de verdere ontwikkeling van onze methoden en versterken het vermogen om complexe vraagstukken inzichtelijk te maken en effectiever te ondersteunen bij besluitvorming.
Geselecteerde academische publicaties
- Veldhuis, G., et al. (2025), The influence of causal loop diagrams on systems thinking and information utilization in computer problem-solving(opent in nieuw venster) (verwijst naar een andere website)
- Kerstholt, J., et al. (2024), Organized crime requires dynamic decision making(opent in nieuw venster) (verwijst naar een andere website)
- Steinmann, P., et al. (2024), Simulation-based generation and analysis of multidimensional future scenarios with time series clustering(opent in nieuw venster) (verwijst naar een andere website)
- Veldhuis, G. A., et al. (2024), From data to model structure: A generative algorithm to develop system dynamics models(opent in nieuw venster) (verwijst naar een andere website)
- Veldhuis, G. A., et al. (2024), From text to model: Leveraging natural language processing for system dynamics model development(opent in nieuw venster) (verwijst naar een andere website)
- Veldhuis, G. A., et al. (2023), Techniques to enhance the public policy impact of qualitative system dynamics models(opent in nieuw venster) (verwijst naar een andere website)
- Van der Zwet, K., et al. (2022), Emergence of protests during the COVID-19 pandemic: Quantitative models to explore the contributions of societal conditionsKeiopent in nieuw venster) (verwijst naar een andere website)
- Keijser, B., Veldhuis, G., & van Scheepstal, P. (2020), Towards a dynamic theory of hybrid conflict: an exploration with system archetypes. In Proceedings of the 17th Operations Research & Analysis Conference.
- Veldhuis, G. A., et al. (2018), Concept development for comprehensive operations support with modeling and simulation(opent in nieuw venster) (verwijst naar een andere website)
- Van der Vecht, B. et al. (2018), A multi-methodology framework for modelling opponent organisations in the operational context(opent in nieuw venster) (verwijst naar een andere website)
- Veldhuis, G. A., et al. (2015), Collaborative problem structuring using MARVEL(opent in nieuw venster) (verwijst naar een andere website)
- Van Zijderveldt, E. J., et al. (2007), Principles of a method for semi-qualitative system behaviour and policy analysis