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Vom Vergleich zur Einordnung: Warum Resilienz nicht gleich Resilienz ist

Dr. Khalil Dindarian (Foto: Privat)

Wir hatten unseren werten Lesern ja bereits Dr. Khalil Dindarian vorgestellt. Der promovierte Diplom-Ingenieur ist auch als Dozent und Buchautor tätig. Hier nun der 3. Teil unseres Interviews mit ihm.

HAUPTSTADTECHO: Es gibt derzeit zahlreiche Resilienzinitiativen auf europäischer und internationaler Ebene – etwa FUTURESILIENCE oder Programme im NATO-Kontext. Worin unterscheidet sich Ihre Resilienzforschung grundlegend von diesen Ansätzen?

Dr. Khalil Dindarian: Viele dieser Initiativen leisten wichtige Arbeit, indem sie bestehende Systeme robuster machen und politische oder organisatorische Reaktionsfähigkeit verbessern. In ihrer Logik ähneln sie jedoch häufig einem weiterentwickelten Risikomanagement: Sie arbeiten mit bekannten Annahmen, identifizierten Risiken und bestehenden Systemgrenzen.

Meine Forschung setzt früher an. Sie fragt nicht nur, wie Systeme auf Störungen reagieren, sondern wie komplexe Systeme Unsicherheit überhaupt erzeugen. Unsicherheit ist nicht einfach ein Mangel an Information – sie ist ein strukturelles Produkt von Vernetzung, Dynamik und nichtlinearem Verhalten. Der entscheidende Unterschied ist daher: Klassische Resilienzansätze optimieren bekannte Risiken. Mein Ansatz zielt darauf ab, die zugrunde liegende Komplexität aktiv zu steuern – durch Uncertainty Management, systemisches Denken und Governance von Komplexität.

Dr. Khalil Dindarian (Foto: Privat)

„Solche Resilienzprogramme stabilisieren das Schiff. Meine Forschung fragt, warum der Ozean unruhig wird – und wie man trotzdem navigationsfähig bleibt.“

Während viele Resilienzinitiativen Systeme robuster machen, zielt mein Ansatz darauf ab, die Dynamik zu verstehen, die Unsicherheit überhaupt erst erzeugt. Resilienz ist deshalb keine Schutzmaßnahme – sondern Governance von Komplexität. Ich möchte das gerne wissenschaftlich belegen:

DimensionFUTURESILIENCENATO Defense CollegeResilienzansatz nach Dindarian
Primärer FokusEvidenzbasierte Politikgestaltung und gesellschaftliche ResilienzNationale Sicherheit und staatliche WiderstandsfähigkeitGovernance komplexer adaptiver Systeme
ZielsetzungPolitische Entscheidungsfindung durch Nutzung bestehender Forschung verbessernStaaten gegenüber externen Schocks und Bedrohungen absichernSysteme befähigen, mit Unsicherheit zu arbeiten und sich anzupassen
ResilienzverständnisResilienz als policy-getriebene Lern- und InnovationspraxisResilienz als Robustheit, Schutz und DurchhaltefähigkeitResilienz als emergente Eigenschaft von Komplexität
Umgang mit UnsicherheitImplizit: Unsicherheit wird über Evidenz und Szenarien reduziertPrimär defensiv: Unsicherheit als BedrohungExplizit: Unsicherheit als strukturelles Systemprodukt
RisikologikErweiterung klassischer Risiko- und PolitikmodelleSicherheits- und BedrohungslogikIntegration von Uncertainty Management in ERM
SystemverständnisKomplexe Systeme, aber überwiegend linear operationalisiertStaat als System mit klaren GrenzenNichtlinear, dynamisch, mehrstufig (Makro–Meso–Mikro)
Methodischer AnsatzMapping, Policy Labs, Co-Creation, ForesightFallstudien, sicherheitspolitische AnalysenPOET-Komplexitätsrahmen + Enterprise Resilience Framework (ERF)
Top-down / Bottom-upStark partizipativ, policy-getriebenStark top-down (staatlich, strategisch)Bewusste Kopplung von Top-down-Governance und Bottom-up-Emergenz
ZeithorizontKurz- bis mittelfristige Policy-WirksamkeitKurz- bis mittelfristige KrisenfestigkeitLangfristige Anpassungs- und Lernfähigkeit
Normative Haltung„Bessere Politik durch bessere Evidenz“„Stabilität und Sicherheit gewährleisten“„Komplexität aktiv steuern statt vereinfachen“
Zentraler UnterschiedNutzung vorhandenen WissensSchutz bestehender OrdnungenErklärung, Entstehung und Steuerung von Unsicherheit
KernmetapherPolitik lernt schnellerDer Staat hält standNavigation im permanent bewegten System

HAUPTSTADTECHO: Vielen Dank für das Gespräch.

Text: Volker Neef

Foto: Privat