Agent-based models have recently become very popular. However, it is often difficult to communicate the models' complexity and assumptions. Hence, criticising them becomes a challenging task. This paper addresses this problem and discusses different ways to increase the transparency and acceptability of complex models. We use designed experiments and metamodelling to show relationships between model parameters and the impact of policy options. We do so using the model AgriPoliS which has been initialised using an artificial agricultural structure Agentenbasierte Ansätze erfreuen sich einer immer größeren Beliebtheit. Allerdings besteht ein grundlegendes Problem dieses Ansatzes darin, dass die Komplexität der angewendeten Modelle und der darin getroffenen Annahmen häufig schwer zu vermitteln ist. Dies führt dazu, dass die 'Kritikfähigkeit' entsprechender Modell nur eingeschränkt gegeben ist. Dieser Beitrag greift dieses Problem auf und zeigt Möglichkeiten auf, die Transparenz und Akzeptanz komplexer Modellierungsansätze zu erhöhen. Hierzu greifen wir ein spezielles Verfahren der Sensitivitätsanalyse auf und zeigen, wie mit Hilfe von Metamodellen die Zusammenhänge von Modellparametern und unterschiedlichen Politikoptionen analysiert werden können. Als Anwendungsbeispiel dient das Modell AgriPoliS, das für eine fiktive Agrarstruktur kalibriert wurde.