Die Mehrdeutigkeit des Begriffs „Modell“, die enorme Zahl von Modellierungsarten und ihre rasante Entwicklung erschweren es gegenwärtig, eine logisch vollständige Klassifikation von Modellen zu erstellen, die alle zufriedenstellen würde. Jede derartige Klassifikation ist konventionell, da sie einerseits den subjektiven Standpunkt ihrer Autoren widerspiegelt und andererseits die Grenzen ihres Wissens in einer endlichen Anzahl von Bereichen der wissenschaftlichen Forschung.
Die hier vorgestellte Klassifikation ist als Versuch zu verstehen, ein Werkzeug — oder ein Modell — zur Untersuchung der Eigenschaften und Merkmale des Modellierungsprozesses selbst zu konstruieren. Modellierung ist eine allgemeine wissenschaftliche Erkenntnismethode. Der Einsatz der Modellierung sowohl auf der empirischen als auch auf der theoretischen Forschungsebene führt zu einer bedingten Unterteilung der Modelle in physische (materielle) und abstrakte (ideelle).
Physische Modellierung ist die Untersuchung eines Objekts mittels eines materiellen Analogons, das dessen wesentliche physische, geometrische, dynamische und funktionale Eigenschaften wiedergibt. Die wichtigsten Arten der physischen Modellierung sind die naturgetreue (prototypische) Modellierung und die Analogmodellierung. Beide Arten beruhen auf den Eigenschaften geometrischer oder physikalischer Ähnlichkeit.
Abstrakte Modellierung unterscheidet sich von der physischen Modellierung dadurch, dass sie nicht auf einer materialisierten Analogie zwischen Objekt und Modell beruht, sondern auf einer ideellen, gedanklichen Analogie, und stets theoretischen Charakter trägt. Die abstrakte Modellierung ist gegenüber der physischen Modellierung primär: Zunächst bildet sich im menschlichen Denken ein ideelles Modell heraus, und erst auf dessen Grundlage wird ein physisches Modell errichtet.
Die wichtigsten Arten der physischen Modellierung sind die naturgetreue und die Analogmodellierung. Beide beruhen auf den Eigenschaften geometrischer oder physikalischer Ähnlichkeit. Zwei geometrische Figuren sind ähnlich, wenn die Verhältnisse aller entsprechenden Längen und Winkel gleich sind. Ist der Ähnlichkeitskoeffizient — der Maßstab — bekannt, so lassen sich die Abmessungen einer Figur mit dem Maßstabsfaktor multiplizieren, um die Abmessungen der anderen, geometrisch ähnlichen Figur zu bestimmen. Zwei physikalische Phänomene sind ähnlich, wenn sich anhand der bekannten Eigenschaften des einen die Eigenschaften des anderen durch eine einfache Umrechnung ermitteln lassen, analog zum Übergang von einem Maßeinheitensystem zu einem anderen. Die Untersuchung der Ähnlichkeitsbedingungen zwischen Phänomenen ist Gegenstand der Ähnlichkeitstheorie.
Naturgetreue Modellierung ist eine Modellierung, bei der ein reales Objekt durch ein vergrößertes oder verkleinertes materielles Analogon dargestellt wird, das sich (in der Regel unter Laborbedingungen) untersuchen lässt, mit anschließender Übertragung der Eigenschaften der untersuchten Prozesse und Erscheinungen vom Modell auf das Objekt auf der Grundlage der Ähnlichkeitstheorie.
Analogmodellierung ist eine Modellierung, die auf der Analogie zwischen Prozessen und Erscheinungen beruht, die unterschiedlicher physikalischer Natur sind, jedoch formal in gleicher Weise beschrieben werden (durch dieselben mathematischen Beziehungen, logischen Diagramme und Strukturschemata). Die Analogmodellierung beruht auf der Übereinstimmung der mathematischen Beschreibungen unterschiedlicher Objekte.
Physische und Analogmodelle sind materielle Abbilder eines realen Objekts und stehen über ihre geometrischen, physikalischen und sonstigen Merkmale eng mit ihm in Verbindung. In der Praxis läuft die Untersuchung von Modellen dieses Typs auf die Durchführung einer Reihe physikalischer Experimente hinaus, bei denen das reale Objekt durch sein physisches oder analoges Modell ersetzt wird.
Die abstrakte Modellierung gliedert sich in zwei Hauptarten: intuitive und wissenschaftliche.
Intuitive Modellierung ist eine Modellierung, die auf einer intuitiven (formallogisch nicht begründeten) Vorstellung vom untersuchten Objekt beruht — einer Vorstellung, die sich nicht formalisieren lässt oder dies nicht erfordert. Das anschaulichste Beispiel eines intuitiven Modells der Umwelt ist die Lebenserfahrung eines Menschen. Auch jedes empirische Wissen, dem eine Erklärung der Ursachen und Mechanismen des beobachteten Phänomens fehlt, ist als intuitiv zu betrachten.
Wissenschaftliche Modellierung ist stets logisch begründet und verwendet eine minimale Anzahl von Annahmen, die auf der Grundlage von Beobachtungen des zu modellierenden Objekts als Hypothesen angenommen werden.
Der wesentliche Unterschied zwischen wissenschaftlicher und intuitiver Modellierung liegt nicht nur in der Fähigkeit, die für die Modellierung erforderlichen Operationen und Handlungen auszuführen, sondern auch im Verständnis der dabei genutzten „inneren“ Mechanismen. Man kann sagen, dass die wissenschaftliche Modellierung nicht nur weiß, wie zu modellieren ist, sondern auch, warum es auf eine bestimmte Weise geschehen sollte. Es muss betont werden, dass Intuition und intuitive Modelle eine außerordentlich wichtige Rolle in der Wissenschaft spielen — ohne sie ist kein wirklich neues Wissen zu erlangen. Solches Wissen ist mit den Methoden der formalen Logik allein nicht erreichbar.
Intuitive und wissenschaftliche (theoretische) Modellierung sollten keinesfalls einander gegenübergestellt werden. Sie ergänzen sich gut, wobei jede ihren eigenen Anwendungsbereich besetzt.
Symbolische Modellierung ist eine Modellierung, die zeichenbasierte Darstellungen wie Diagramme, Graphen, Zeichnungen und Symbolmengen zusammen mit den Gesetzen und Regeln für deren Handhabung verwendet. Ein Beispiel für solche Modelle ist jede Sprache — etwa die Sprache der mündlichen und schriftlichen menschlichen Kommunikation, algorithmische Sprachen und dergleichen. Die symbolische Form dient der Vermittlung sowohl wissenschaftlichen als auch intuitiven Wissens. Auch die Modellierung mittels mathematischer Beziehungen ist ein Beispiel symbolischer Modellierung.
Intuitives Wissen ist ein Generator neuen Wissens. Allerdings halten bei weitem nicht alle Vermutungen und Ideen der nachfolgenden Überprüfung durch Experiment und durch die für den wissenschaftlichen Ansatz charakteristischen Methoden der formalen Logik stand, die als eine Art Filter zur Ermittlung des wertvollsten Wissens dienen.