Unsicherheit von unten nach oben
Unsicherheit entsteht, wenn den Menschen Informationen fehlen. Das Verständnis der Unsicherheit der Menschen kann eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung in Zusammenhang mit globalen Themen wie der Finanzkrise und Klimawandel spielen. Das EU-finanziertes Projekt RETHINKING (Rethinking uncertainty: A problem-based approach) zielte darauf ab, das Verständnis von Unsicherheit durch eine Reihe von epistemologischen Fragen zu verbessern, die bei formalen Modellen der Entscheidungsfindung auftreten. Mithilfe eines interdisziplinären Ansatzes zielte die Arbeit darauf ab, ein grundsätzliches Problem im Bereich der Unsicherheit zu lösen. Dabei ging es um die Frage, wie ein effizienter Kompromiss zwischen grundlegender Robustheit und Ausdruckskraft in der Quantifizierung der Unsicherheit identifiziert werden kann. Das Projekt unterstützt den Bayes-Ansatz für Unsicherheiten zweiter Ordnung, die entsteht, wenn die Entscheidungsträger die Parameter ihrer Entscheidungsprobleme (teilweise) modellieren können. Der Ansatz geht auf den Mathematiker und Theologen Thomas Bayes aus dem 18. Jahrhundert zurück. Hierfür umfasste die Arbeiten auswahlbasierte Semantik in Kombination mit reellwertiger Logik, um zu untersuchen, welcher Zusammenhang zum Begriff der objektiven Wahrscheinlichkeit besteht. Die Ziele umfassten die Verwendung von mathematischen Modellen in den Sozialwissenschaften und vor allem in der ökonomischen Theorie, um die Probleme des Umdenkens in Bezug auf Unsicherheit zu lösen. Außerdem wurde ein neuartiger algebraischer Ansatz im Hinblick auf die Definition von bedingten Ereignissen untersucht. Auswahlbasierte Wahrscheinlichkeiten wurden charakterisiert und definiert und eine Analyse ihrer wahrscheinlich Funktionen zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus wurden ein allgemeiner Rahmen für die Definition von nicht-probabilistischen Maßen von Unsicherheit sowie die Erweiterung des klassischen Bayes-Rahmen eingeführt. Das Projekt definierte die Wett-Kriterien, die zu ungenauen und vom Standard abweichenden Wahrscheinlichkeiten führen. Die Ergebnisse können einen direkten Einfluss auf die ökonomische Theorie, die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistischer Inferenz sowie auf künstliche Intelligenz haben.
Schlüsselbegriffe
Unsicherheit, Entscheidungsfindung, Bayesianismus, auswahlbasierte Wahrscheinlichkeiten, ökonomische Theorie
