{"id":15267,"date":"2017-04-10T09:16:04","date_gmt":"2017-04-10T07:16:04","guid":{"rendered":"http:\/\/www.h-its.org\/?p=15267"},"modified":"2019-10-14T15:06:12","modified_gmt":"2019-10-14T13:06:12","slug":"das-dilemma-des-prognostikers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/2017\/04\/10\/das-dilemma-des-prognostikers\/","title":{"rendered":"Das Dilemma des Prognostikers: Vorhersagen extremer Ereignisse bewerten"},"content":{"rendered":"\n
\"Sebastian<\/a>
Sebastian Lerch & Tilmann Gneiting (Foto: HITS)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Die korrekte Vorhersage von extremen Ereignissen l\u00e4sst nicht unbedingt auf die \u00fcberlegene F\u00e4higkeit des Prognostikers schlie\u00dfen, der sie getroffen hat. Die Art und Weise wie viele Medien Vorhersagen bewerten, kann so zu einem Dilemma f\u00fchren.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wenn Vorhersagen in der \u00d6ffentlichkeit diskutiert werden, geht es h\u00e4ufig um die Vorhersageleistung bei Extremereignissen. Nach der internationalen Finanzkrise des Jahres 2007 zum Beispiel schenkten viele Medien vor allem denjenigen \u00d6konomen Beachtung, die die Krise richtig vorhergesagt hatten. Sie schrieben ihnen die F\u00e4higkeit zu, Vorhersagen besonders gut zu treffen. Die Bewertung von Vorhersagen auf die richtige Vorhersage von Extremereignissen zu beschr\u00e4nken, kann jedoch unerwartete Folgen haben und letztlich fachkundige Vorhersagen diskreditieren.<\/p>\n\n\n\n

In einem jetzt erschienenen Artikel analysieren und erkl\u00e4ren die Mathematiker Dr. Sebastian Lerch<\/strong> und Prof. Tilmann Gneiting<\/strong> (beide am HITS<\/strong> in Heidelberg, und am Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie<\/strong><\/a>) zusammen mit Wissenschaftlern aus Norwegen und Italien dieses Ph\u00e4nomen und zeigen m\u00f6gliche L\u00f6sungsans\u00e4tze. Dabei nutzten sie theoretische Ans\u00e4tze, Simulationen sowie eine Studie \u00fcber Vorhersagen mit \u00f6konomischen Realdaten. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift \u201eStatistical Science\u201c<\/a> ver\u00f6ffentlicht. Das Forschungsprojekt wird von der VolkswagenStiftung<\/strong><\/a> gef\u00f6rdert.<\/p>\n\n\n\n

Jedes Mal eine Katastrophe vorhersagen \u2013 eine lohnende Strategie?<\/h2>\n\n\n\n

In der \u00d6ffentlichkeit und in den Medien werden Vorhersagen h\u00e4ufig nur nach dem Eintreten von Extremereignissen bewertet, besonders wenn die Prognostiker ein Ereignis mit schwerwiegenden wirtschaftlichen oder gesellschaftlichen Auswirkungen nicht korrekt vorhergesagt haben. Was das bedeuten kann, zeigt das verheerende Erdbeben von L\u2019Aquila aus dem Jahre 2009 mit 309 Toten. Sechs italienische Seismologen wurden  angeklagt, weil sie das Beben nicht vorhergesagt hatten. Sie wurden der fahrl\u00e4ssigen T\u00f6tung schuldig gesprochen und zu jeweils sechs Jahren Gef\u00e4ngnis verurteilt, bis der Oberste Gerichtshof in Rom sie letztendlich freisprach.<\/p>\n\n\n\n

Doch wie k\u00f6nnen Wissenschaftler und Fachfremde, wie etwa die Medien, die Genauigkeit von Vorhersagen extremer Ereignisse bewerten? Auf den ersten Blick erscheint es naheliegend, bei den Bewertungen von Vorhersagen lediglich Extremereignisse auszuw\u00e4hlen und auf diese einfach die \u00fcblichen Bewertungsmethoden anzuwenden. \u201eNichtextreme\u201c Ereignisse  werden dabei au\u00dfer Acht gelassen. Die Bewertung nur auf einen Teil der vorliegenden Daten zu beschr\u00e4nken, kann jedoch problematische Auswirkungen haben. \u201eKurz gesagt: Wenn sich die Bewertung von Vorhersagen nur auf tats\u00e4chlich eingetretene Katastrophen bezieht, lohnt es sich f\u00fcr Prognostiker, jedes Mal eine Katastrophe vorherzusagen, da sie so immer \u201arichtig\u2018 liegen w\u00fcrden\u201c, so Sebastian Lerch, der in der HITS-Forschungsgruppe \u201eComputational Statistics\u201c arbeitet. Weil sich die Medien tendenziell auf Extremereignisse konzentrieren, besteht die Gefahr, dass fachkundige Vorhersagen in der \u00f6ffentlichen Wahrnehmung \u201escheitern\u201c und weniger Beachtung finden. Damit wird es verlockend, Entscheidungen auf fehlgeleitete Verfahren zu st\u00fctzen. \u201eDieses kritische Problem bezeichnen wir als das \u201aDilemma des Prognostikers\u2018\u201c, f\u00fcgt Tilmann Gneiting hinzu.<\/p>\n\n\n\n

Das Dilemma des Prognostikers vermeiden: Die Methode ist entscheidend<\/h2>\n\n\n\n

Dieses Dilemma l\u00e4sst sich vermeiden, indem Vorhersagen in Form von Wahrscheinlichkeitsverteilungen getroffen werden. F\u00fcr diese lassen sich allgemeine, standardisierte Bewertungsmethoden formulieren, in deren Rahmen Extremereignisse spezifisch hervorgehoben werden k\u00f6nnen. Die jetzt ver\u00f6ffentlichte Studie des internationalen Forschungsteams veranschaulicht das Dilemma des Prognostikers anhand des Beispiels wirtschaftlicher Prognosen zum Wachstum und zur Inflationsentwicklung in den USA zwischen 1985 und 2011. Sie beschreibt zudem, wie das Problem mit den genannten Methoden gel\u00f6st werden kann.<\/p>\n\n\n\n

Die Ergebnisse der Studie sind besonders relevant f\u00fcr Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen, die ihre eigenen Vorhersagemethoden und Modelle bewerten m\u00f6chten. Sie sind aber auch wichtig f\u00fcr au\u00dfenstehende Dritte, die unter verschiedenen Anbietern von Vorhersagen w\u00e4hlen m\u00fcssen, etwa um Gefahrenwarnungen herauszugeben oder finanzielle Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n\n\n\n

Obwohl sich die Studie auf einen wirtschaftlichen Datensatz konzentrierte, sind die Erkenntnisse daraus auch f\u00fcr viele andere Anwendungen relevant. Zum Beispiel testen derzeit nationale und internationale Wetterdienste die untersuchten Methoden f\u00fcr die eigene Anwendung.<\/p>\n\n\n\n

Ver\u00f6ffentlichung:<\/h2>\n\n\n\n

Lerch, S., Thorarinsdottir, T. L., Ravazzolo, F. and Gneiting, T. (2017). Forecaster’s
dilemma: Extreme events and forecast evaluation. Statistical Science, in press.<\/p>\n\n\n\n

DOI: 10.1214\/16-STS588<\/p>\n\n\n\n

Link zur Studie:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr das PDF bitte hier klicken.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Wissenschaftlicher Kontakt:<\/strong>
Prof. Dr. Tilmann Gneiting
Computational Statistics (CST) Gruppe
HITS Heidelberger Institut f\u00fcr Theoretische Studien
Tilmann.gneiting@h.its.org<\/a>
Schloss-Wolfsbrunnenweg 35
69118 Heidelberg<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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