Неопределенность или неуверенность относятся к эпистемическим ситуациям, включающим несовершенную или неизвестную информацию . Это применимо к предсказаниям будущих событий, к уже проведенным физическим измерениям или к неизвестному. Неопределенность возникает в частично наблюдаемой или стохастической среде, а также из-за невежества , праздности или того и другого. [1] Оно возникает в любом количестве областей, включая страхование , философию , физику , статистику , экономику , финансы , медицину , психологию , социологию , инженерное дело , метрологию , метеорологию , экологию и информатику .
Хотя эти термины используются широкой публикой по-разному, многие специалисты в области теории принятия решений , статистики и других количественных областей определяют неопределенность, риск и их измерение как:
Отсутствие уверенности — состояние ограниченных знаний, при котором невозможно точно описать существующее состояние, будущий результат или более одного возможного результата. [2]
В статистике и экономике неопределенность второго порядка представлена в виде функций плотности вероятности по вероятностям (первого порядка). [4] [5]
Мнения в субъективной логике [6] несут в себе этот тип неопределенности.
Существует разница между неопределенностью и изменчивостью. Неопределенность количественно выражается распределением вероятностей, которое зависит от знания вероятности того, каково единственное истинное значение неопределенной величины. Изменчивость количественно определяется распределением частот нескольких экземпляров величины, полученным на основе наблюдаемых данных. [11]
В 1921 году в экономике Фрэнк Найт выделил неопределенность и риск, при этом неопределенность означает недостаток знаний, который не поддается измерению и невозможно вычислить. Из-за отсутствия четко определенной статистики в большинстве экономических решений, когда люди сталкиваются с неопределенностью, он считал, что мы не можем измерить вероятности в таких случаях; теперь это называется неопределенностью Найта . [12]
Неопределенность следует понимать в смысле, радикально отличающемся от привычного понятия риска, от которого она никогда должным образом не отделялась... Существенным фактом является то, что «риск» означает в некоторых случаях величину, поддающуюся измерению, тогда как в других случаях это нечто явно не такого характера; и существуют далеко идущие и решающие различия в отношении явлений в зависимости от того, какое из двух явлений действительно присутствует и действует... Оказывается, что измеримая неопределенность или собственно «риск», как мы будем использовать термин , настолько отличается от неизмеримой, что, по сути, вообще не является неопределенностью.
- Фрэнк Найт (1885–1972), Риск, неопределенность и прибыль (1921), Чикагский университет . [13]
Существует фундаментальное различие между вознаграждением за принятие известного риска и вознаграждением за принятие риска, ценность которого сама по себе неизвестна. На самом деле это настолько фундаментально, что… известный риск вообще не приведет к какому-либо вознаграждению или специальной выплате.
— Фрэнк Найт
Найт указывал, что неблагоприятный исход известных рисков можно застраховать в процессе принятия решений, поскольку он имеет четко определенное ожидаемое распределение вероятностей. Неизвестные риски не имеют известного ожидаемого распределения вероятностей, что может привести к чрезвычайно рискованным решениям компании.
Другие таксономии неопределенностей и решений включают более широкое понятие неопределенности и то, как к ней следует подходить с этической точки зрения: [14]
Есть некоторые вещи, о которых вы знаете, что они истинны, а другие, о которых вы знаете, что они ложны; тем не менее, несмотря на эти обширные знания, которыми вы обладаете, остается много вещей, истинность или ложность которых вам не известна. Мы говорим, что вы не уверены в них. Вы в той или иной степени не уверены во всем, что произойдет в будущем; большая часть прошлого скрыта от вас; и есть много настоящего, о котором вы не имеете полной информации. Неопределенность повсюду, и от нее не уйти.
Деннис Линдли , «Понимание неопределенности» (2006)
Например, если неизвестно, будет ли завтра дождь, то возникает состояние неопределенности. Если вероятности применяются к возможным результатам с использованием прогнозов погоды или даже просто калиброванной оценки вероятности , неопределенность получает количественную оценку. Предположим, что вероятность солнечного света оценивается как 90%. Если на завтра запланировано крупное дорогостоящее мероприятие на открытом воздухе, существует риск, поскольку вероятность дождя составляет 10%, а дождь нежелателен. Более того, если это деловое мероприятие и в случае дождя будет потеряно 100 000 долларов, тогда риск определен количественно (вероятность потери 100 000 долларов составляет 10%). Эти ситуации можно сделать еще более реалистичными, если количественно оценить небольшой дождь по сравнению с сильным дождем, стоимость задержек по сравнению с полной отменой и т. д.
Некоторые могут представить риск в этом примере как «ожидаемую потерю возможности» (EOL) или вероятность потери, умноженную на сумму потери (10% × 100 000 долларов США = 10 000 долларов США). Это полезно, если организатор мероприятия «нейтрален к риску», чего не делает большинство людей. Большинство из них были бы готовы заплатить премию, чтобы избежать потерь. Например, страховая компания рассчитывает EOL как минимум для любого страхового покрытия, а затем добавляет к этому другие эксплуатационные расходы и прибыль. Поскольку многие люди готовы купить страховку по многим причинам, очевидно, что EOL сам по себе не является воспринимаемой ценностью предотвращения риска.
Количественное использование терминов «неопределенность» и «риск» достаточно согласовано в таких областях, как теория вероятностей , актуарная наука и теория информации . Некоторые также создают новые термины, существенно не меняя определения неопределенности или риска. Например, неожиданность — это разновидность неопределенности, иногда используемая в теории информации . Но за исключением более математического использования этого термина, его использование может сильно различаться. В когнитивной психологии неопределенность может быть реальной или просто вопросом восприятия, например ожидания , угрозы и т. д.
Неопределенность — это форма неопределенности, при которой аналитик не может четко провести различие между двумя разными классами, такими как «человек среднего роста» и «высокий человек». Эту форму неопределенности можно смоделировать с помощью некоторой вариации нечеткой логики или субъективной логики Заде . [15]
Неоднозначность — это форма неопределенности, при которой даже возможные результаты имеют неясное значение и интерпретацию. Утверждение «Он возвращается из банка» неоднозначно, поскольку его интерпретация зависит от того, подразумевается ли под словом «банк» «берег реки» или «финансовое учреждение» . Неоднозначность обычно возникает в ситуациях, когда несколько аналитиков или наблюдателей по-разному интерпретируют одни и те же утверждения. [16]
На субатомном уровне неопределенность может быть фундаментальным и неизбежным свойством Вселенной. В квантовой механике принцип неопределенности Гейзенберга накладывает ограничения на то, сколько наблюдатель может когда-либо знать о положении и скорости частицы. Это может быть не просто незнание потенциально доступных фактов, а отсутствие фактов, которые можно найти. В физике существуют некоторые разногласия относительно того, является ли такая неопределенность непреодолимым свойством природы или существуют «скрытые переменные», которые описывали бы состояние частицы даже более точно, чем позволяет принцип неопределенности Гейзенберга. [17]
Термин «радикальная неопределенность» был придуман Джоном Кеем и Мервином Кингом в их книге « Радикальная неопределенность: принятие решений для непознаваемого будущего», опубликованной в марте 2020 года. Он отличается от неопределенности Найта тем, является ли он «разрешимым» или нет. Если неопределенность возникает из-за недостатка знаний и этот недостаток знаний можно решить путем приобретения знаний (например, посредством первичных или вторичных исследований), то это не радикальная неопределенность. Только когда нет доступных средств для приобретения знаний, которые могли бы устранить неопределенность, это считается «радикальным». [18] [19]
Наиболее часто используемая процедура расчета неопределенности измерений описана в «Руководстве по выражению неопределенности измерений» (GUM), опубликованном ISO . Производной работой является, например, Техническое примечание 1297 Национального института стандартов и технологий (NIST) «Руководство по оценке и выражению неопределенности результатов измерений NIST» и публикация Eurachem/Citac «Количественная оценка неопределенности в аналитических измерениях». Неопределенность результата измерения обычно состоит из нескольких компонентов. Компоненты рассматриваются как случайные величины и могут быть сгруппированы в две категории в зависимости от метода, используемого для оценки их числовых значений:
Путем распространения дисперсий компонентов через функцию, связывающую компоненты с результатом измерения, совокупная неопределенность измерения определяется как квадратный корень результирующей дисперсии. Самая простая форма — это стандартное отклонение повторного наблюдения.
В метрологии , физике и технике неопределенность или погрешность измерения, если она явно указана, определяется диапазоном значений, который может включать истинное значение. Это может быть обозначено полосами ошибок на графике или следующими обозначениями :
В последних обозначениях круглые скобки представляют собой краткое обозначение ±. Например, применив 10 1/2 метра в научных или инженерных целях , можно было бы записать10,5 м или10,50 м , что условно означает точность до одной десятой или одной сотой метра. Точность симметрична относительно последней цифры. В данном случае это половина десятой вверх и полдесятой вниз, поэтому 10,5 означает между 10,45 и 10,55. Таким образом, понятно , что 10,5 означает10,5 ± 0,05 и 10,50 означают10,50 ± 0,005 , также написано10,50(5) и10.500(5) соответственно. Но если точность находится в пределах двух десятых, неопределенность составляет ± одну десятую, и ее необходимо указать явно:10,5 ± 0,1 и10,50 ± 0,01 или10.5(1) и10,50(1) . Числа в скобках относятся к числу слева от себя и не являются частью этого числа, а являются частью обозначения неопределенности. Они применяются к младшим значащим цифрам . Например,1,007 94 (7) означает1,007 94 ± 0,000 07 , а1,007 94 (72) означает1,007 94 ± 0,000 72 . [20] Это краткое обозначение используется , например, ИЮПАК для определения атомной массы элементов .
Среднее обозначение используется, когда ошибка не симметрична относительно значения, например3.4+0,3
−0,2. Это может произойти, например, при использовании логарифмической шкалы.
Неопределенность измерения может быть определена путем повторения измерения для получения оценки стандартного отклонения значений. Тогда любое отдельное значение имеет неопределенность, равную стандартному отклонению. Однако если значения усреднены, то среднее значение измерения имеет гораздо меньшую неопределенность, равную стандартной ошибке среднего значения, которая представляет собой стандартное отклонение, деленное на квадратный корень из количества измерений. Однако эта процедура не учитывает систематические ошибки . [ нужна цитата ]
Когда неопределенность представляет собой стандартную ошибку измерения, то примерно в 68,3% случаев истинное значение измеряемой величины попадает в установленный диапазон неопределенности. Например, вполне вероятно, что для 31,7% значений атомной массы, приведенных в списке элементов по атомной массе , истинное значение лежит за пределами указанного диапазона. Если ширину интервала увеличить вдвое, то, вероятно, только 4,6% истинных значений лежат за пределами удвоенного интервала, а если ширину утроить, вероятно, только 0,3% лежат вне удвоенного интервала. Эти значения следуют из свойств нормального распределения и применяются только в том случае, если процесс измерения дает нормально распределенные ошибки. В этом случае указанные стандартные ошибки легко конвертируются в доверительные интервалы 68,3% («одна сигма »), 95,4% («две сигмы») или 99,7% («три сигмы») . [ нужна цитата ]
В этом контексте неопределенность зависит как от точности, так и от прецизионности измерительного прибора. Чем ниже точность и прецизионность прибора, тем больше неопределенность измерения. Прецизионность часто определяется как стандартное отклонение повторяющихся измерений заданной величины, а именно с использованием того же метода, описанного выше, для оценки неопределенности измерения. Однако этот метод верен только тогда, когда прибор точен. Когда он неточен, неопределенность превышает стандартное отклонение повторных измерений, и кажется очевидным, что неопределенность зависит не только от точности инструмента.
Неопределенность в науке и науке в целом может интерпретироваться по-разному в публичной сфере, чем в научном сообществе. [21] Частично это связано с разнообразием общественной аудитории и тенденцией ученых неправильно понимать непрофессиональную аудиторию и, следовательно, не передавать идеи четко и эффективно. [21] Один из примеров объясняется моделью дефицита информации . Кроме того, в общественной сфере часто существует множество научных мнений, высказывающих мнения по одной и той же теме. [21] Например, в зависимости от того, как проблема освещается в общественной сфере, расхождения между результатами многочисленных научных исследований из-за методологических различий могут быть истолкованы общественностью как отсутствие консенсуса в ситуации, когда консенсус действительно существует. . [21] Эта интерпретация, возможно, даже пропагандировалась намеренно, поскольку научной неопределенностью можно управлять для достижения определенных целей. Например, отрицатели изменения климата последовали совету Фрэнка Лунца представить глобальное потепление как проблему научной неопределенности, что было предшественником конфликтной концепции, используемой журналистами при освещении этой проблемы. [22]
«Можно грубо сказать, что неопределенность применяется к ситуациям, в которых не все параметры системы и их взаимодействия полностью известны, тогда как незнание относится к ситуациям, в которых неизвестно, что именно неизвестно». [23] Эти неизвестные, неопределенность и невежество, существующие в науке, часто «превращаются» в неопределенность, когда о них сообщается общественности, чтобы сделать проблемы более управляемыми, поскольку научная неопределенность и невежество — это сложные концепции, которые ученым трудно передать, не теряя при этом доверия. [21] И наоборот, неопределенность часто интерпретируется общественностью как невежество. [24] Трансформация неопределенности и незнания в неопределенность может быть связана с неверным толкованием неопределенности обществом как невежеством.
Журналисты могут раздувать неопределенность (заставляя науку казаться более неопределенной, чем она есть на самом деле) или преуменьшать неопределенность (заставляя науку казаться более достоверной, чем она есть на самом деле). [25] Один из способов, которым журналисты раздувают неопределенность, — это описание новых исследований, которые противоречат предыдущим исследованиям, без предоставления контекста для изменений. [25] Журналисты могут придавать ученым, придерживающимся взглядов меньшинства, такой же вес, как и ученым, придерживающимся взглядов большинства, без адекватного описания или объяснения состояния научного консенсуса по данному вопросу. [25] Точно так же журналисты могут уделять неученым такое же внимание и значение, как и ученым. [25]
Журналисты могут преуменьшить неопределенность, исключив «тщательно выбранные учеными предварительные формулировки, и, потеряв эти предостережения, информация будет искажена и представлена как более точная и убедительная, чем она есть на самом деле». [25] Кроме того, истории с единственным источником или без какого-либо контекста предыдущих исследований означают, что рассматриваемый предмет представляется более определенным и определенным, чем он есть на самом деле. [25] В научной журналистике часто используется подход «продукт важнее процесса», который также помогает преуменьшить значение неопределенности. [25] Наконец, и это особенно важно в данном расследовании, когда журналисты представляют науку как триумфальный поиск, неопределенность ошибочно представляется как «уменьшаемая и разрешимая». [25]
Некоторые методы работы СМИ и организационные факторы влияют на преувеличение неопределенности; другие методы работы СМИ и организационные факторы помогают повысить уверенность в проблеме. Поскольку широкая общественность (в США) обычно доверяет ученым, когда научные статьи освещаются без вызывающих тревогу сигналов со стороны организаций с особыми интересами (религиозных групп, экологических организаций, политических фракций и т. д.), они часто освещаются в деловом смысле. , в рамках экономического развития или в рамках социального прогресса. [26] Суть этих рамок заключается в том, чтобы преуменьшить или устранить неопределенность, поэтому, когда экономические и научные перспективы сосредоточены на ранних стадиях цикла проблем, как это произошло с освещением биотехнологии растений и нанотехнологий в Соединенных Штатах, рассматриваемый вопрос кажется более определенное и определенное. [26]
Иногда акционеры, владельцы или реклама оказывают давление на средства массовой информации, чтобы они продвигали деловые аспекты научной проблемы, и поэтому любые заявления о неопределенности, которые могут поставить под угрозу деловые интересы, преуменьшаются или устраняются. [25]
В западной философии первым философом , принявшим неопределенность, был Пиррон [29], что привело к появлению эллинистических философий пирронизма и академического скептицизма , первых школ философского скептицизма . Апория и акаталепсия представляют собой ключевые концепции древнегреческой философии, касающиеся неопределенности.
{{cite journal}}: Требуется цитировать журнал |journal=( помощь )
