Incerteza - Uncertainty

Muitas vezes surgem situações em que uma decisão deve ser tomada quando os resultados de cada escolha possível são incertos.

A incerteza se refere a situações epistêmicas envolvendo informações imperfeitas ou desconhecidas . Aplica-se a previsões de eventos futuros, a medições físicas que já foram feitas ou ao desconhecido. A incerteza surge em ambientes parcialmente observáveis ou estocásticos , bem como devido à ignorância , indolência ou ambos. Surge em vários campos, incluindo seguros , filosofia , física , estatística , economia , finanças , medicina , psicologia , sociologia , engenharia , metrologia , meteorologia , ecologia e ciência da informação .

Conceitos

Embora os termos sejam usados ​​de várias maneiras entre o público em geral, muitos especialistas em teoria da decisão , estatística e outros campos quantitativos definiram incerteza, risco e sua medição como:

Incerteza

A falta de certeza , um estado de conhecimento limitado onde é impossível descrever exatamente o estado existente, um resultado futuro ou mais de um resultado possível.

Medição de incerteza
Um conjunto de estados ou resultados possíveis onde as probabilidades são atribuídas a cada estado ou resultado possível - isso também inclui a aplicação de uma função de densidade de probabilidade a variáveis ​​contínuas.
Incerteza de segunda ordem
Em estatística e economia, a incerteza de segunda ordem é representada em funções de densidade de probabilidade sobre probabilidades (de primeira ordem).
As opiniões na lógica subjetiva carregam esse tipo de incerteza.
Risco
Um estado de incerteza em que alguns resultados possíveis têm um efeito indesejado ou perda significativa.
Medição de risco
Um conjunto de incertezas medidas onde alguns resultados possíveis são perdas e as magnitudes dessas perdas - isso também inclui funções de perda sobre variáveis ​​contínuas.

Incerteza versus Variabilidade

Existe uma diferença entre incerteza e variabilidade. A incerteza é quantificada por uma distribuição de probabilidade que depende do nosso estado de informação sobre a probabilidade de qual é o valor único e verdadeiro da quantidade incerta. A variabilidade é quantificada por uma distribuição de frequências de múltiplas instâncias da quantidade, derivada de dados observados.

Incerteza knightiana

Em economia, em 1921, Frank Knight distinguiu a incerteza do risco, sendo a incerteza a falta de conhecimento incomensurável e impossível de calcular; isso agora é conhecido como incerteza knightiana .

A incerteza deve ser tomada em um sentido radicalmente distinto da noção familiar de risco, da qual nunca foi devidamente separada .... O fato essencial é que 'risco' significa em alguns casos uma quantidade suscetível de medição, enquanto em outros momentos é algo que claramente não tem esse caráter; e há diferenças cruciais e de longo alcance na orientação dos fenômenos, dependendo de qual dos dois está realmente presente e operando .... Parecerá que uma incerteza mensurável, ou "risco" adequado, como usaremos o termo , é tão diferente de um incomensurável que não é, na verdade, uma incerteza.

-  Frank Knight (1885–1972), Risco, Incerteza e Lucro (1921), Universidade de Chicago .

Você não pode ter certeza sobre a incerteza.

-  Frank Knight

Outras taxonomias de incertezas e decisões incluem um senso mais amplo de incerteza e como ela deve ser abordada a partir de uma perspectiva ética:

Uma taxonomia de incerteza

Existem algumas coisas que você sabe que são verdadeiras e outras que você sabe que são falsas; no entanto, apesar deste amplo conhecimento que você possui, ainda existem muitas coisas cuja verdade ou falsidade não são conhecidas por você. Dizemos que você não tem certeza sobre eles. Você está incerto, em vários graus, sobre tudo no futuro; muito do passado está escondido de você; e há muito do presente sobre o qual você não tem informações completas. A incerteza está em toda parte e você não pode escapar dela.

Dennis Lindley , Understanding Uncertainty (2006)

Por exemplo, se não se sabe se vai chover ou não amanhã, então existe um estado de incerteza. Se as probabilidades forem aplicadas aos resultados possíveis usando previsões do tempo ou mesmo apenas uma avaliação de probabilidade calibrada , a incerteza foi quantificada. Suponha que seja quantificado como 90% de chance de sol. Se houver um grande e caro evento ao ar livre planejado para amanhã, há um risco, pois há 10% de chance de chuva, e chuva seria indesejável. Além disso, se este for um evento de negócios e $ 100.000 seriam perdidos se chover, então o risco foi quantificado (uma chance de 10% de perder $ 100.000). Essas situações podem ser ainda mais realistas quantificando chuva leve vs. chuva forte, o custo de atrasos vs. cancelamento total, etc.

Alguns podem representar o risco neste exemplo como a "perda de oportunidade esperada" (EOL) ou a chance de perda multiplicada pelo valor da perda (10% × $ 100.000 = $ 10.000). Isso é útil se o organizador do evento for "neutro ao risco", o que a maioria das pessoas não é. A maioria estaria disposta a pagar um prêmio para evitar a perda. Uma seguradora, por exemplo, calcularia um EOL como mínimo para qualquer cobertura de seguro e, em seguida, acrescentaria a esses outros custos operacionais e lucro. Uma vez que muitas pessoas estão dispostas a comprar seguro por vários motivos, então claramente o EOL por si só não é o valor percebido de evitar o risco.

Os usos quantitativos dos termos incerteza e risco são bastante consistentes em campos como teoria da probabilidade , ciência atuarial e teoria da informação . Alguns também criam novos termos sem alterar substancialmente as definições de incerteza ou risco. Por exemplo, surprisal é uma variação da incerteza às vezes usada na teoria da informação . Mas fora dos usos mais matemáticos do termo, o uso pode variar amplamente. Na psicologia cognitiva , a incerteza pode ser real ou apenas uma questão de percepção, como expectativas , ameaças, etc.

A imprecisão é uma forma de incerteza em que o analista é incapaz de diferenciar claramente entre duas classes diferentes, como 'pessoa de altura média'. e 'pessoa alta'. Esta forma de imprecisão pode ser modelada por alguma variação na Zadeh da lógica fuzzy , ou lógica subjetiva .

A ambigüidade é uma forma de incerteza em que mesmo os resultados possíveis têm significados e interpretações pouco claros. A afirmação "Ele retorna do banco" é ambígua porque sua interpretação depende se a palavra 'banco' significa "a margem de um rio" ou "uma instituição financeira" . A ambigüidade geralmente surge em situações em que vários analistas ou observadores têm interpretações diferentes das mesmas declarações.

A incerteza pode ser consequência da falta de conhecimento dos fatos que podem ser obtidos. Ou seja, pode haver incerteza sobre se um novo projeto de foguete funcionará, mas essa incerteza pode ser removida com mais análises e experimentação.

No nível subatômico, a incerteza pode ser uma propriedade fundamental e inevitável do universo. Na mecânica quântica , o princípio da incerteza de Heisenberg impõe limites ao quanto um observador pode saber sobre a posição e a velocidade de uma partícula. Isso pode não ser apenas ignorância de fatos potencialmente obtidos, mas que não há nenhum fato a ser encontrado. Há alguma controvérsia na física quanto a se tal incerteza é uma propriedade irredutível da natureza ou se existem "variáveis ​​ocultas" que descreveriam o estado de uma partícula ainda mais exatamente do que o princípio da incerteza de Heisenberg permite.

Medidas

O procedimento mais comumente usado para calcular a incerteza de medição é descrito no "Guia para a Expressão de Incerteza na Medição" (GUM) publicado pela ISO . Um trabalho derivado é, por exemplo, a Nota Técnica 1297 do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), "Diretrizes para Avaliação e Expressão da Incerteza dos Resultados de Medição do NIST" e a publicação Eurachem / Citac "Quantificação da Incerteza na Medição Analítica". A incerteza do resultado de uma medição geralmente consiste em vários componentes. Os componentes são considerados variáveis ​​aleatórias e podem ser agrupados em duas categorias de acordo com o método utilizado para estimar seus valores numéricos:

Ao propagar as variâncias dos componentes por meio de uma função que relaciona os componentes ao resultado da medição, a incerteza de medição combinada é dada como a raiz quadrada da variância resultante. A forma mais simples é o desvio padrão de uma observação repetida.

Em metrologia , física e engenharia , a incerteza ou margem de erro de uma medição, quando explicitamente declarada, é dada por uma faixa de valores que provavelmente incluirá o valor verdadeiro. Isso pode ser denotado por barras de erro em um gráfico ou pelas seguintes notações:

  • valor medido ± incerteza
  • valor medido + incerteza
    -uncertainty
  • valor medido ( incerteza )

Na última notação, os parênteses são a notação concisa para a notação ±. Por exemplo, aplicando 10 12 metros em uma aplicação científica ou de engenharia, pode ser escrito10,5 m ou10.50 m , por convenção, o que significa que preciso para dentro de um décimo de um metro, ou um centésimo. A precisão é simétrica em torno do último dígito. Nesse caso, é meio décimo para cima e meio décimo para baixo, então 10,5 significa entre 10,45 e 10,55. Assim, entende-se que 10,5 significa10,5 ± 0,05 e 10,50 significa10,50 ± 0,005 , também escrito10,50 (5) e10.500 (5) respectivamente. Mas se a precisão é dentro de dois décimos, a incerteza é ± um décimo, e é necessário ser explícito:10,5 ± 0,1 e10,50 ± 0,01 ou10,5 (1) e10,50 (1) . Os números entre parênteses se aplicam ao numeral à esquerda de si mesmos e não fazem parte desse número, mas parte de uma notação de incerteza. Eles se aplicam aos dígitos menos significativos . Por exemplo,1.007 94 (7) significa1,007 94 ± 0,000 07 , enquanto1.007 94 (72) significa1,007 94 ± 0,000 72 . Esta notação concisa é usada, por exemplo, pela IUPAC ao declarar a massa atômica dos elementos .

A notação do meio é usada quando o erro não é simétrico em relação ao valor - por exemplo 3,4+0,3
−0,2
. Isso pode ocorrer ao usar uma escala logarítmica, por exemplo.

A incerteza de uma medição pode ser determinada repetindo uma medição para chegar a uma estimativa do desvio padrão dos valores. Então, qualquer valor único tem uma incerteza igual ao desvio padrão. No entanto, se a média dos valores for calculada, então o valor médio da medição tem uma incerteza muito menor, igual ao erro padrão da média, que é o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do número de medições. Este procedimento negligencia erros sistemáticos , entretanto.

Quando a incerteza representa o erro padrão da medição, então cerca de 68,3% do tempo, o valor verdadeiro da quantidade medida cai dentro da faixa de incerteza declarada. Por exemplo, é provável que para 31,7% dos valores de massa atômica dados na lista de elementos por massa atômica , o valor verdadeiro esteja fora da faixa declarada. Se a largura do intervalo for dobrada, provavelmente apenas 4,6% dos valores verdadeiros estarão fora do intervalo dobrado e, se a largura for triplicada, provavelmente apenas 0,3% estarão fora. Esses valores decorrem das propriedades da distribuição normal e se aplicam apenas se o processo de medição produzir erros normalmente distribuídos. Nesse caso, os erros padrão citados são facilmente convertidos em intervalos de confiança de 68,3% ("um sigma "), 95,4% ("dois sigma") ou 99,7% ("três sigma") .

Nesse contexto, a incerteza depende tanto da exatidão quanto da precisão do instrumento de medição. Quanto menor for a exatidão e a precisão de um instrumento, maior será a incerteza da medição. A precisão é frequentemente determinada como o desvio padrão das medidas repetidas de um determinado valor, ou seja, usando o mesmo método descrito acima para avaliar a incerteza de medição. No entanto, este método está correto apenas quando o instrumento é preciso. Quando é impreciso, a incerteza é maior do que o desvio padrão das medidas repetidas, e parece evidente que a incerteza não depende apenas da precisão instrumental.

Na mídia

A incerteza na ciência, e na ciência em geral, pode ser interpretada de maneira diferente na esfera pública e na comunidade científica. Isso se deve em parte à diversidade da audiência pública e à tendência dos cientistas de interpretar mal as audiências leigas e, portanto, não comunicar ideias de forma clara e eficaz. Um exemplo é explicado pelo modelo de déficit de informação . Além disso, na esfera pública, muitas vezes há muitas vozes científicas contribuindo com um único tópico. Por exemplo, dependendo de como um problema é relatado na esfera pública, as discrepâncias entre os resultados de vários estudos científicos devido a diferenças metodológicas podem ser interpretadas pelo público como uma falta de consenso em uma situação em que um consenso de fato existe. Essa interpretação pode até mesmo ter sido promovida intencionalmente, pois a incerteza científica pode ser gerenciada para atingir certos objetivos. Por exemplo, os negadores da mudança climática seguiram o conselho de Frank Luntz para enquadrar o aquecimento global como uma questão de incerteza científica, que foi um precursor da estrutura de conflito usada por jornalistas ao reportar a questão.

"Pode-se dizer que a indeterminação se aplica a situações em que nem todos os parâmetros do sistema e suas interações são totalmente conhecidos, enquanto a ignorância se refere a situações em que não se sabe o que não se sabe." Essas incógnitas, indeterminação e ignorância, que existem na ciência, muitas vezes são "transformadas" em incerteza quando relatadas ao público para tornar as questões mais manejáveis, uma vez que a indeterminação e a ignorância científicas são conceitos difíceis para os cientistas transmitirem sem perder a credibilidade. Por outro lado, a incerteza é freqüentemente interpretada pelo público como ignorância. A transformação da indeterminação e da ignorância em incerteza pode estar relacionada à interpretação errônea do público da incerteza como ignorância.

Os jornalistas podem aumentar a incerteza (fazendo com que a ciência pareça mais incerta do que realmente é) ou minimizar a incerteza (fazendo a ciência parecer mais certa do que realmente é). Uma forma de os jornalistas aumentarem a incerteza é descrevendo novas pesquisas que contradizem pesquisas anteriores, sem fornecer contexto para a mudança. Os jornalistas podem atribuir aos cientistas com opiniões minoritárias o mesmo peso que os cientistas com opiniões majoritárias, sem descrever ou explicar adequadamente o estado do consenso científico sobre o assunto. Na mesma linha, os jornalistas podem dar aos não cientistas a mesma atenção e importância que os cientistas.

Os jornalistas podem minimizar a incerteza eliminando "a formulação provisória cuidadosamente escolhida pelos cientistas e, ao perder essas advertências, a informação é distorcida e apresentada como mais certa e conclusiva do que realmente é". Além disso, histórias com uma única fonte ou sem qualquer contexto de pesquisa anterior significam que o assunto em questão é apresentado como mais definitivo e certo do que é na realidade. Freqüentemente, há uma abordagem de "produto sobre processo" no jornalismo científico que também ajuda a minimizar a incerteza. Finalmente, e mais notavelmente para esta investigação, quando a ciência é enquadrada pelos jornalistas como uma busca triunfante, a incerteza é erroneamente enquadrada como "redutível e resolvível".

Algumas rotinas de mídia e fatores organizacionais afetam o exagero da incerteza; outras rotinas de mídia e fatores organizacionais ajudam a aumentar a certeza de um problema. Como o público em geral (nos Estados Unidos) geralmente confia nos cientistas, quando as histórias de ciência são cobertas sem pistas de alarme de organizações de interesse especial (grupos religiosos, organizações ambientais, facções políticas, etc.), muitas vezes são abordadas em um sentido relacionado aos negócios , em um quadro de desenvolvimento econômico ou um quadro de progresso social. A natureza desses quadros é minimizar ou eliminar a incerteza, portanto, quando a promessa econômica e científica é focada no início do ciclo de emissão, como aconteceu com a cobertura de biotecnologia vegetal e nanotecnologia nos Estados Unidos, o assunto em questão parece mais definitivo e certo.

Às vezes, acionistas, proprietários ou anunciantes pressionam uma organização de mídia a promover os aspectos comerciais de uma questão científica e, portanto, quaisquer alegações de incerteza que possam comprometer os interesses comerciais são minimizadas ou eliminadas.

Formulários

  • A incerteza é projetada em jogos , principalmente em jogos de azar , onde o acaso é fundamental para o jogo.
  • Na modelagem científica , em que a previsão de eventos futuros deve ser entendida como tendo uma gama de valores esperados
  • Na otimização , a incerteza permite descrever situações em que o usuário não tem controle total sobre o resultado final do procedimento de otimização, ver otimização de cenário e otimização estocástica .
  • A incerteza ou o erro são usados ​​na notação científica e de engenharia. Os valores numéricos devem ser expressos apenas nos dígitos que são fisicamente significativos, que são chamados de algarismos significativos . A incerteza está envolvida em cada medição, como medir uma distância, uma temperatura, etc., o grau dependendo do instrumento ou técnica usada para fazer a medição. Da mesma forma, a incerteza é propagada por meio de cálculos de forma que o valor calculado tenha algum grau de incerteza dependendo das incertezas dos valores medidos e da equação usada no cálculo.
  • Na física , o princípio da incerteza de Heisenberg forma a base da mecânica quântica moderna .
  • Em metrologia , a incerteza de medição é um conceito central que quantifica a dispersão que alguém pode razoavelmente atribuir a um resultado de medição. Essa incerteza também pode ser referida como um erro de medição . Na vida diária, a incerteza de medição é frequentemente implícita ("Ele tem 6 pés de altura" mais ou menos alguns centímetros), enquanto para qualquer uso sério uma declaração explícita da incerteza de medição é necessária. A incerteza de medição esperada de muitos instrumentos de medição (escalas, osciloscópios, medidores de força, réguas, termômetros, etc.) é freqüentemente declarada nas especificações dos fabricantes.
  • Em engenharia , a incerteza pode ser usada no contexto de validação e verificação de modelagem de material.
  • A incerteza tem sido um tema comum na arte, tanto como dispositivo temático (ver, por exemplo, a indecisão de Hamlet ), quanto como um dilema para o artista (como a dificuldade de Martin Creed em decidir quais obras de arte fazer).
  • A incerteza é um fator importante na economia . Segundo o economista Frank Knight , é diferente do risco , onde há uma probabilidade específica atribuída a cada resultado (como ao jogar uma moeda justa). A incerteza knightiana envolve uma situação com probabilidades desconhecidas.
  • Investir em mercados financeiros , como o mercado de ações, envolve incerteza knightiana quando a probabilidade de um evento raro, mas catastrófico, é desconhecida.

Filosofia

Na filosofia ocidental, o primeiro filósofo a abraçar a incerteza foi Pirro, resultando nas filosofias helenísticas do pirronismo e do ceticismo acadêmico , as primeiras escolas de ceticismo filosófico . Aporia e acatalepsia representam conceitos-chave na filosofia grega antiga a respeito da incerteza.

Veja também

Referências

Leitura adicional

links externos