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Rethinking uncertainty: A problem-based approach

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Un approccio all’incertezza dal basso verso l’alto

Uno sforzo di collaborazione nello studio dell’incertezza attraverso un approccio basato sui problemi ha portato a nuove intuizioni sul ruolo dell’incertezza nel processo decisionale razionale.

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L’incertezza deriva dalla mancanza di informazioni. La comprensione dell’incertezza può svolgere un ruolo decisivo nel processo decisionale associato a problemi globali come la crisi finanziaria e la creazione di politiche sul cambiamento climatico. Il progetto RETHINKING (Rethinking uncertainty: A problem-based approach), finanziato dall’UE, è stato concepito allo scopo di migliorare la comprensione dell’incertezza attraverso una serie di domande epistemologiche che si originano con i modelli formali della prassi decisionale. Utilizzando un approccio interdisciplinare, il lavoro ha mirato ai modi per risolvere un problema fondamentale nel campo dell’incertezza, vale a dire come identificare un compromesso efficace tra robustezza fondante e forza espressiva nella quantificazione dell’incertezza. Il progetto sostiene l’approccio bayesiano all’incertezza di secondo ordine che si pone quando coloro che hanno potere decisionale possono (in parte) modellare i parametri dei loro problemi decisionali. Il termine “bayesiano” deriva dal nome del matematico e teologo Thomas Bayes, vissuto nel XVIII secolo. Il lavoro ha quindi coinvolto la semantica basata sulla scelta combinata alla logica di valore reale, analizzando come ciò sia legato alla nozione di probabilità oggettiva. Gli scienziati miravano a utilizzare modelli matematici nelle scienze sociali e soprattutto nella teoria economica al fine di risolvere i problemi legati alla rielaborazione dell’incertezza. Nell’ambito dell’iniziativa è stato inoltre studiato un nuovo metodo algebrico per la definizione di eventi condizionali. Sono state caratterizzate e definite le probabilità basate sulla scelta, ed è stata fornita un’analisi delle loro funzioni probabili fornite. Gli esperti hanno anche introdotto un quadro generale per la definizione di misure di incertezza non probabilistiche e si sono occupati dell’estensione del classico modello bayesiano, che definiva i criteri alla base delle scommesse che implicano probabilità imprecise e non standard. I risultati dell’iniziativa registreranno conseguenze dirette sulla teoria economica, sulle basi della probabilità e dell’inferenza statistica, nonché sull’intelligenza artificiale.

Parole chiave

Incertezza, processo decisionale, bayesianismo, probabilità basate sulle scelte, teoria economica

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