Podstawy niepewności
Niepewność pojawia się, gdy ludziom brakuje informacji. Zrozumienie przez społeczeństwo mechanizmów powstawania niepewności może mieć bardzo duże znaczenie w procesie podejmowania decyzji związanych z globalnymi problemami, takimi jak kryzys finansowy i kształtowanie polityki dotyczącej zmian klimatu. Celem finansowanego ze środków UE projektu RETHINKING (Rethinking uncertainty: A problem-based approach) było dokładniejsze zrozumienie niepewności poprzez wykorzystanie zestawu pytań epistemologicznych, które nasuwają się w przypadku formalnych modeli decyzyjnych. Badacze zastosowali interdyscyplinarne podejście w celu opracowania sposobów rozwiązania głównego problemu w dziedzinie niepewności: jak osiągnąć skuteczny kompromis pomiędzy solidnością podstaw a siłą wyrazu w zakresie kwantyfikacji niepewności. Uczestnicy projektu wsparli bayesowskie podejście do niepewności drugiego rzędu, która pojawia się, gdy decydenci mogą (częściowo) modelować parametry swoich problemów decyzyjnych. Termin "bayesowski" pochodzi od nazwiska żyjącego w XVIII w. matematyka i teologa, Thomasa Bayesa. Prace polegały na opracowaniu semantyki opartej na wyborach w połączeniu z logiką wartości rzeczywistych oraz na zbadaniu, w jaki sposób łączą się one z pojęciem obiektywnego prawdopodobieństwa. Założenia projektu obejmowały wykorzystanie modeli matematycznych w naukach społecznych, a zwłaszcza w teorii ekonomicznej, w celu rozwiązania problemów związanych z niepewnością pojawiającą się podczas przemyśleń. Zbadano również nowatorskie podejście algebraiczne pod kątem definiowania zdarzeń warunkowych. Scharakteryzowano i określono również prawdopodobieństwo oparte wyborze i przeprowadzono analizę funkcji prawdopodobieństwa. Wprowadzono także ogólne ramy określające nieprobabilistyczne pomiary niepewności, a także rozszerzono klasyczne ramy bayesowskie. Zdefiniowano ponadto kryteria robienia zakładów, które prowadziły do nieprecyzyjnego i niestandardowego określania prawdopodobieństwa. Wyniki mogą mieć bezpośredni wpływ na teorie ekonomiczne, podstawy prawdopodobieństwa i wnioskowania statystycznego, a także na rozwój sztucznej inteligencji.
Słowa kluczowe
Niepewność, podejmowanie decyzji, bayesianizm, prawdopodobieństwo oparte na wyborach, teoria ekonomiczna
