分散の彼方にある不確実性の地形

現代科学は不確実性の測定に長けてきた。統計、人工知能、経済学、地球観測、環境モデリング、意思決定科学の領域にまたがって、研究者は、証拠の解釈、予測の評価、意思決定の支援に際して、不確実性をますます用いるようになっている。

これらの分野では、不確実性という語が、概念的に異なる科学的状況を表すために用いられることが多い。不確実性の異なる諸相は、異なる知識の状態を表し、それぞれ異なる科学的対応を要する。不確実性の概念が分野間を移動するにつれて、その元の意味が翻訳で失われ、同じ種類の不確実性の量の違いを述べているかのような誤解を生むことがある。いくつかの不確実性は確率的なばらつきから生じる。他方で、学習によって減らし得る不完全な知識を反映するものもある。さらに別のものは、現在のモデルや既存の科学的概念そのものの限界を明らかにする。

これらの異なる知識の状態を、単に不確実性の異なる量として扱うことは、科学的な証拠の性質と、理解および情報に基づく意思決定のために必要となる推論の形式の両方を覆い隠してしまう。我々は、不確かなことの「地形」を提案する。その領域は、何が知られているか、確率論的に特徴づけられることは何か、追加の証拠から何が学べるか、という観点によって定義される。我々の狙いは、既存の5段階の分類を、異なる知識の状態をそれらが要請する科学的対応へと結び付ける学際的な地形として再解釈することにある。

このように見れば、不確実性は単に減らすべき制約ではなく、新しい科学的理解がどこで必要とされるかを示す指針になる。

https://doi.org/10.31223/x5579s