ความไม่แน่นอน

จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี
ส่วนหนึ่งของชุด
ญาณวิทยา
แนวคิดหลัก
การจำแนก
สำนักคิด
หัวข้อและมุมมอง
ขอบเขตการสอบสวนเฉพาะทาง
นักญาณวิทยาที่โดดเด่น
สาขาวิชาที่เกี่ยวข้อง
เมื่อเราต้องตัดสินใจบางอย่าง บ่อยครั้งที่เป็นสถานการณ์ที่ผลลัพธ์ของตัวเลือกที่เป็นไปได้ทั้งหมดนั้นไม่แน่นอน

ความไม่แน่นอน หมายถึงสถานะของความรู้ เมื่อไม่รู้สารสนเทศหรือมีสารสนเทศไม่ครบถ้วน ใช้ได้กับการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต การวัดปริมาณทางกายภาพต่าง ๆ หรือกับสิ่งที่ไม่รู้ ความไม่แน่นอนสามารถเกิดขึ้นได้ในสภาพแวดล้อมซึ่งสังเกตได้เพียงบางส่วน (Partially observable system) หรือเป็นแบบเฟ้นสุ่ม (Stochastic) และยังเกิดได้จากความไม่รู้ หรือความขี้เกียจ (laziness)[1] นอกจากนี้ยังเกิดขึ้นได้ในหลากสาขาวิชาไม่ว่าจะเป็นการประกันภัย ปรัชญา ฟิสิกส์ สถิติศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ การเงิน แพทยศาสตร์ จิตวิทยา สังคมวิทยา วิศวกรรมศาสตร์ มาตรวิทยา อุตุนิยมวิทยา นิเวศวิทยา และวิทยาการสารสนเทศ

แนวคิด[แก้]

แม้ว่าสาธารณชนจะใช้คำว่าความไม่แน่นอนในหลายความหมาย ผู้เชี่ยวชาญในทฤษฎีการตัดสินใจ (decision theory) สถิติศาสตร์ และแขนงอื่น ๆ ที่เป็นเชิงปริมาณได้ให้นิยามของความไม่แน่นอน ความเสี่ยง และการวัดทั้งสองไว้

ความไม่แน่นอน[แก้]

ความไม่แน่นอนคือการขาดแคลนความแน่นอน เป็นสถานะของความรู้ที่จำกัด โดยที่ไม่สามารถอธิบายสถานะที่ดำรงอยู่ ผลลัพธ์ในอนาคต หรือผลลัพธ์มากกว่าหนึ่งผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ[2]

การใช้คำว่าความไม่แน่นอนและความเสี่ยงในเชิงปริมาณนั้นมีความสอดคล้องกันพอสมควรระหว่างสาขาวิชา ดังเช่นในทฤษฎีความน่าจะเป็น คณิตศาสตร์ประกันภัย และทฤษฎีสารสนเทศ บ้างก็สร้างคำขึ้นใหม่โดยไม่ได้เปลี่ยนนิยามของความไม่แน่นอนหรือความเสี่ยงไปมากเท่าไหร่ เช่นเนื้อหาสารสนเทศ (Information content) ซึ่งถูกใช้ในทฤษฎีสารสนเทศเป็นบางครั้ง ซึ่งเป็นความไม่แน่นอนรูปแบบหนึ่ง นอกเหนือจากการใช้งานแบบคณิตศาสตร์คำนี้อาจถูกใช้ต่างออกไป ในจิตวิทยาปริชาน ความไม่แน่นอนอาจเป็นเรื่องจริง หรือเป็นเพียงเรื่องของการรับรู้ อาทิความคาดหมาย (expectation (epistemic) การข่มเข็ญ (threat) ฯลฯ

ความคลุมเครือ (Vagueness) เป็นความไม่แน่นอนรูปแบบหนึ่งซึ่งคือการไม่สามารถแยกแยะระหว่างสองหมวดหมู่ได้อย่างชัดเจน ความกำกวม (Ambiguity) เป็นความไม่แน่นอนรูปแบบหนึ่งซึ่งคือการที่ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้นั้นมีความหมายหรือการตีความที่ไม่ชัดเจน ความไม่แน่นอนอาจเป็นผลจากการขาดความรู้เกี่ยวกับข้อเท็จจริงที่สามารถหามาได้ เช่นอาจไม่แน่นอนว่าการออกแบบจรวดแบบใหม่จะใช้การได้หรือไม่ แต่สามารถลบความไม่แน่นอนนี้ออกได้ด้วยการวิเคราะห์และการทดลองเพิ่มเติม ในกลศาสตร์ควอนตัม หลักความไม่แน่นอนของไฮเซนแบร์กจำกัดความรู้เกี่ยวกับตำแหน่งและความเร็วของอนุภาคที่ผู้สังเกตสามารถรู้ได้

อนุกรมวิธานของความไม่แน่นอนและการตัดสินใจอื่น ๆ รวมความหมายที่กว้างขึ้นของความไม่แน่นอนไว้ และวิธีการจัดการกับมันจากมุมมองของจริยธรรม[3]

อนุกรมวิธานของความไม่แน่นอน
มีบางสิ่งที่คุณรู้ว่าเป็นจริง และสิ่งอื่นที่คุณรู้ว่าไม่จริง แต่แม้ว่าด้วยความรู้ที่กว้างขวางนี้ที่คุณมี ก็ยังมีสิ่งที่คุณไม่รู้ว่าจริงหรือเท็จเหลืออยู่มากมาย เรากล่าวว่าคุณไม่แน่ใจเกี่ยวกับพวกมัน คุณไม่แน่ใจในทุก ๆ สิ่งที่อยู่ในอนาคตในระดับต่าง ๆ ส่วนใหญ่ในอดีตก็ถูกซ่อนจากคุณ และในปัจจุบันก็มีหลายสิ่งที่คุณไม่ได้รู้ไปทั้งหมด ความไม่แน่นอนมีอยู่ทุกที่และคุณหนีไปจากมันไม่ได้

เดนนิส ลินด์ลีย์, Understanding Uncertainty (2006)[4]

การวัดความไม่แน่นอน[แก้]

สถานะหรือผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ชุดหนึ่งซึ่งแต่ละส่วนนั้นจะมีความน่าจะเป็นของตัวเอง และยังรวมถึงการใช้ฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็น (Probability density function) กับตัวแปรต่อเนื่อง[5]

ความไม่แน่นอนอันดับสอง[แก้]

ในสถิติศาสตร์และเศรษฐศาสตร์ ความไม่แน่นอนอันดับสองถูกแทนด้วยฟังก์ชันความหนาแน่นของของความน่าจะเป็น ของความน่าจะเป็น (อันดับหนึ่ง)[6][7]

ความเห็นในตรรกศาสตร์อัตวิสัยมีความไม่แน่นอนรูปแบบนี้[8]

ความเสี่ยง[แก้]

ความเสี่ยงคือสถานะของความไม่แน่นอน เมื่อผลลัพธ์ที่เป็นไปได้บางส่วนจะส่งผลที่ไม่ต้องการหรือทำให้เกิดความสูญเสียอย่างมีนัยสำคัญ

การวัดความเสี่ยง[แก้]

ความไม่แน่นอนที่ถูกวัดชุดหนึ่งซึ่งมีผลลัพธ์แบบสูญเสียที่เป็นไปได้จำนวนหนึ่ง และขนาดของความสูญเสียเหล่านั้น และยังรวมถึงฟังก์ชันการสูญเสีย (loss function) ของตัวแปรต่อเนื่อง[2][9][10][11]

ความไม่แน่นอนกับความผันแปร[แก้]

ความไม่แน่นอนและความผันแปรมีความแตกต่างกันอยู่ ความไม่แน่นอนถูกวัดปริมาณด้วยการแจกแจงความน่าจะเป็นซึ่งขึ้นอยู่กับสถานะของความรู้ของเราเกี่ยวกับความควรจะเป็นว่ามูลค่าที่แท้จริงของปริมาณที่ไม่แน่นอนอันหนึ่งนั้นเป็นเท่าใด ความผันแปรถูกวัดปริมาณด้วยการแจกแจงความถี่ของการปรากฏตัวแต่ละครั้งของปริมาณนั้นซึ่งได้มาจากข้อมูลที่สังเกตเห็นมา[12]

ความไม่แน่นอนแบบไนต์[แก้]

ในวิชาเศรษฐศาสตร์ เมื่อ ค.ศ. 1921 แฟรงก์ ไนต์ (Frank Knight) ได้ชี้ความแตกต่างระหว่างความไม่แน่นอนกับความเสี่ยงไว้ว่าคือการขาดแคลนความรู้ ซึ่งวัดไม่ได้และคำนวณไม่ได้ เนื่องจากการที่ไม่มีสถิติซึ่งถูกให้นิยามอย่างชัดเจนในการตัดสินใจทางเศรษฐกิจส่วนใหญ่ที่ผู้คนต้องประสบกับความไม่แน่นอน เขาจึงเชื่อว่าเราไม่สามารถวัดความน่าจะเป็นในกรณีเช่นนั้นได้ นี่ถูกเรียกว่าความไม่แน่นอนแบบไนต์ (Knightian uncertainty)

เราต้องถือว่าความไม่แน่นอนนั้นในแง่หนึ่งมีความแตกต่างจากแนวคิดที่เป็นที่รู้จักกันนั่นคือความเสี่ยงโดยสิ้นเชิง ซึ่งยังไม่ถูกแยกจากกันอย่างเหมาะสม [...] ข้อเท็จจริงพื้นฐานคือ 'ความเสี่ยง' ในบางกรณีหมายถึงปริมาณที่วัดได้ ในขณะที่เวลาอื่นมันเป็นสิ่งที่ขาดคุณลักษณะนี้ไปอย่างชัดเจน และขึ้นอยู่กับว่าจริง ๆ แล้วเป็นหรือดำเนินไปตามอย่างใดในสองอย่างนี้ จะทำให้เป็นปรากฏการณ์ที่เกิดไปในทิศทางที่ต่างกันโดยสำคัญและส่งผลกระทบโดยกว้าง [...] จะปรากฏว่าความไม่แน่นอนที่วัดได้ หรือให้ถูกคือ 'ความเสี่ยง' ตามที่เราควรใช้คำนี้ นั้นต่างไปจากอย่างที่วัดไม่ได้ไปมากเสียจนในทางปฏิบัติแล้วก็ไม่ได้เป็นความไม่แน่นอนเลยแม้แต่น้อย

— แฟรงก์ ไนต์, Risk, Uncertainty, and Profit (1921), มหาวิทยาลัยชิคาโก.[13]

มีความแตกต่างโดยพื้นฐานระหว่างรางวัลที่ได้จากการเสี่ยงในสิ่งที่รู้ และที่ได้จากการรับความเสี่ยงซึ่งค่าของมันยังไม่เป็นที่รู้กัน มันเป็นขั้นพื้นฐานเลย อย่างแน่นอน ว่า [...] ความเสี่ยงที่รู้แล้วจะไม่นำไปสู่รางวัลหรือค่าตอบแทนพิเศษเลยแม้แต่น้อย

— แฟรงก์ ไนต์, Risk, Uncertainty, and Profit (1921), มหาวิทยาลัยชิคาโก.[14]

ไนต์ชี้ให้เห็นว่าผลลัพธ์ที่ไม่เป็นใจของความเสี่ยงที่รู้สามารถถูกรับประกันได้ระหว่างกระบวนการตัดสินใจ เพราะมีการแจกแจงความน่าจะเป็นที่คาดหมายซึ่งถูกให้นิยามไว้อย่างชัดเจน ความเสี่ยงที่ไม่รู้ไม่มีการแจกแจงความน่าจะเป็นที่คาดหมายซึ่งเป็นที่รู้กัน ซึ่งสามารถนำไปสู่การตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง

ปรัชญา[แก้]

บทความหลัก: วิมตินิยมเชิงปรัชญา

ในปรัชญาตะวันตก นักปรัชญาคนแรกที่รับเอาแนวคิดเกี่ยวกับความไม่แน่นอนคือปิร์โรน (Pyrrho)[15] ซึ่งได้ให้กำเนิดต่อปรัชญาเฮลเลนิสต์ (Hellenistic philosophy) อย่างลัทธิปิร์โรน (Pyrrhonism) และแนวคิดวิมตินิยมทางวิชาการ (Academic Skepticism) ซึ่งเป็นสำนักคิดแรก ๆ ของวิมตินิยมเชิงปรัชญา อะโปริอา (Aporia) และอกาตาเลปซิอา (acatalepsy) เป็นแนวคิดสำคัญเกี่ยวกับความไม่แน่นอนในปรัชญากรีกโบราณ

การวัด[แก้]

บทความหลัก: ความไม่แน่นอนของการวัด
ดูเพิ่ม: การบ่งปริมาณความไม่แน่นอน และ การแพร่กระจายของความไม่แน่นอน

ขั้นตอนที่ถูกใช้บ่อยที่สุดในการคำนวณความไม่แน่นอนของการวัดถูกระบุไว้ใน "คู่มือการแสดงความไม่แน่นอนในการวัด" (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement; GUM) ซึ่งจัดพิมพ์โดยองค์การระหว่างประเทศว่าด้วยการมาตรฐาน งานอนุพัทธ์ของมันเช่น บันทึกทางเทคนิคหมายเลข 1297 ของสถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติ (National Institute of Standards and Technology; NIST), "Guidelines for Evaluating and Expressing the Uncertainty of NIST Measurement Results" และสิ่งพิมพ์ของ Eurachem/Citac "Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement" ความไม่แน่นอนของผลลัพธ์จากการวัดโดยทั่วไปมีองค์ประกอบหลายส่วน องค์ประกอบเหล่านี้ถือว่าเป็นตัวแปรสุ่ม และสามารถจัดหมวดหมู่ออกเป็นสองหมวดหมู่ได้ โดยอิงตามวิธีการที่ใช้ในการประมาณค่าเป็นตัวเลขของมัน:

ด้วยการแพร่กระจายของความแปรปรวนของแต่ละองค์ประกอบผ่านฟังก์ชันที่เชื่อมโยงองค์ประกอบเข้ากับผลการวัด ความไม่แน่นอนในการวัดโดยรวมคือรากที่สองของความแปรปรวนที่ได้มา รูปแบบที่เรียบง่ายที่สุดคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการสังเกตการณ์ซ้ำหลายรอบ

ในสาขาวิชามาตรวิทยา ฟิสิกส์ และวิศวกรรม ความไม่แน่นอนหรือขอบเขตความคลาดเคลื่อน (margin of error) ของการวัด เมื่อต้องแสดงออกอย่างแน่ชัด จะเป็นพิสัยของค่าที่เป็นไปได้ที่ล้อมรอบค่าที่แท้จริง นี่อาจถูกแสดงออกด้วยสัญกรณ์ดังต่อไปนี้:

  • ค่าที่ถูกวัด ± ความไม่แน่นอน
  • ค่าที่ถูกวัด +ความไม่แน่นอน
    −ความไม่แน่นอน
  • ค่าที่ถูกวัด (ความไม่แน่นอน)

สัญกรณ์รูปแบบสุดท้ายหรือแบบวงเล็บเป็นรูปแบบกระชับสำหรับสัญกรณ์ ± ตัวอย่างเช่น เมื่อนำไปใช้กับค่า 10 1/2 เมตรในการประยุกต์ทางวิทยาศาสตร์หรือวิศวกรรม มันอาจถูกเขียนเป็น 10.5 m หรือ 10.50 m โดยมีความหมายตามธรรมเนียมว่าหมายถึงค่าที่อยู่ ภายใน เศษสิบหรือเศษร้อยเมตร ความแม่นยำนี้มีความสมมาตรอยู่รอบ ๆ เลขตัวสุดท้าย ในกรณีนี้หมายถึงระหว่างบวกหรือลบครึ่งหนึ่งของเศษสิบเมตร ดังนั้น 10.5 หมายถึงระหว่าง 10.45 กับ 10.55 จึงเป็นที่ เข้าใจกัน ว่า 10.5 หมายถึง 10.5±0.05 และ 10.50 หมายถึง 10.50±0.005 หรือยังเขียนได้เป็น 10.50(5) กับ 10.500(5) ตามลำดับ หรือหากว่าแม่นยำภายในสองในสิบเมตร ความไม่แน่นอนคือ ± หนึ่งในสิบ หรือเขียนเป็น 10.5±0.1 กับ 10.50±0.01 หรือ 10.5(1) กับ 10.50(1) เลขข้างหลังในวงเล็บเป็นเลขที่บวกเข้ากับเลขข้างหน้า และไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของเลขนั้น แต่เป็นส่วนหนึ่งของสัญกรณ์สำหรับความไม่แน่นอน และบวกเข้ากับเลขนัยสำคัญ เช่น 1.00794(7) หมายถึง 1.00794±0.00007 และ 1.00794(72) หมายถึง 1.00794±0.00072[16] สัญกรณ์แบบกระชับนี้ถูกใช้งานโดย IUPAC เป็นต้น ในการกล่าวถึงมวลอะตอมของธาตุ.

สัญกรณ์แบบที่สองถูกใช้เมื่อความคลาดเคลื่อนนั้นไม่สมมาตรกัน อาทิ 3.4+0.3
−0.2 นี่อาจเกิดได้เมื่อใช้มาตราส่วนแบบลอการิทึมเป็นต้น

ในบริบทนี้ ความไม่แน่นอนขึ้นอยู่กับความแม่นและความเที่ยง (accuracy and precision) ของเครื่องมือวัด ยิ่งความแม่นและเที่ยงของเครื่องมือน้อยเท่าไหร่ ความไม่แน่นอนในการวัดจะยิ่งมากขึ้น ความเที่ยงมักถูกกำหนดว่าเป็นความเบี่ยงเบนมาตรฐานของการวัดค่าหนึ่งซ้ำหลายครั้ง กล่าวคือโดยการใช้วิธีการดังที่บรรยายไว้ด้านบนเพื่อวัดความไม่แน่นอน ทว่าวิธีนี้จะถูกต้องก็ต่อเมื่อเครื่องมือนั้นมีความแม่นด้วย เมื่อไม่แม่น ความไม่แน่นอนนั้นก็จะมากกว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการวัดซ้ำหลายครั้ง และปรากฏชัดเจนว่าความไม่แน่นอนไม่ได้ขึ้นอยู่กับความเที่ยงของเครื่องมือเท่านั้น

ในสื่อ[แก้]

ความไม่แน่นอนในวิทยาศาสตร์ หรือวิทยาศาสตร์เองก็ตาม มักถูกตีความต่างกันไปในบริเวณสาธารณะจากที่เป็นภายในประชาคมวิทยาศาสตร์เอง[17] ส่วนหนึ่งเป็นเพราะความหลากหลายของสาธารณชนที่เป็นผู้ฟัง และแนวโน้มที่นักวิทยาศาสตร์มักเข้าใจฐานผู้ชมทั่วไปผิดไป และจึงไม่สามารถสื่อสารความคิดออกไปได้อย่างชัดเจนและมีประสิทธิภาพ[17] ตัวอย่างหนึ่งสามารถถูกอธิบายได้ด้วยตัวแบบความพร่องสารสนเทศ (information deficit model) นอกจากนั้น ในบริเวณสาธารณะ ในเรื่องเดียวกันอาจมีกระบอกเสียงวิทยาศาสตร์ที่หลากหลาย[17] ตัวอย่างเช่น ขึ้นอยู่กับว่าประเด็นหนึ่งถูกรายงานให้กับสาธารณะอย่างไร ความแตกต่างของผลลัพธ์ระหว่างงานศึกษาทางวิทยาศาสตร์ที่หลากหลายอาจเกิดจากมรรควิธีที่ต่างกัน และอาจถูกตีความจากสาธารณะได้ว่าเป็นการขาดฉันทมติ แม้จะเป็นในกรณีที่มีฉันทมติอยู่แล้วก็ตาม[17] การตีความแบบนี้อาจถูกส่งเสริมโดยเจตนา เพราะความไม่แน่นอนทางวิทยาศาสตร์สามารถถูกใช้เพื่อให้บรรลุจุดประสงค์หนึ่งได้ อาทิ ผู้ที่ปฏิเสธการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (climate change deniers) ได้นำเอาคำแนะนำของแฟรงก์ ลันทซ์ (Frank Luntz) ที่ให้ตีกรอบภาวะโลกร้อน (global warming) เป็นปัญหาของความไม่แน่นอนทางวิทยาศาสตร์มาใช้ ซึ่งเป็นสารตั้งต้นไปสู่กรอบของความขัดแย้งซึ่งนักข่าวนำไปใช้เมื่อประกาศถึงปัญหาดังกล่าว[18]

"ความไม่แน่ชัดสามารถกล่าวได้ว่าใช้ได้หลวม ๆ สำหรับสถานการณ์เมื่อไม่รู้ถึงตัวแปรทั้งหมดของระบบและปฏิสัมพันธ์ของพวกมัน ในขณะที่ความไม่รู้หมายถึงสถานการณ์เมื่อไม่รู้ว่าไม่รู้อะไร"[19] สิ่งที่ไม่รู้เหล่านี้ ความไม่แน่ชัดกับความไม่รู้ ที่มีอยู่ในวิทยาศาสตร์มักถูกแปรสภาพกลายเป็นความไม่แน่นอนเมื่อถูกนำมารายงานให้สาธารณชน เพื่อให้ประเด็นจัดการได้ง่ายขึ้น เพราะความไม่แน่ชัดและความไม่รู้ทางวิทยาศาสตร์นั้นเป็นแนวคิดที่ยากที่นักวิทยาศาสตร์ใช้ถ่ายทอดโดยไม่ทำให้เสียความนาเชื่อถือ[17] ในทางกลับกัน สาธารณชนมักตีความว่าความไม่แน่นอนคือความไม่รู้[20] การแปรสภาพของความไม่แน่ชัดและความไม่รู้กลายเป็นความไม่แน่นอนนั้นอาจเกี่ยวข้องกับการตีความแบบผิดของสาธารณชนว่าความไม่แน่นอนคือความไม่รู้

นักข่าวอาจขยายตัวความไม่แน่นอน (ทำให้วิทยาศาสตร์ดูไม่แน่นอนกว่าที่เป็นจริง ๆ) หรือกลบเกลื่อนความไม่แน่นอน (ทำให้วิทยาศาสตร์ดูแน่นอนเกินกว่าที่เป็นจริง ๆ)[21] วิธีหนึ่งซึ่งนักข่าวทำให้ความไม่แน่นอนพองตัวขึ้นคือการบรรยายถึงงานวิจัยชิ้นใหม่ซึ่งขัดแย้งกับงานวิจัยก่อน ๆ โดยไม่กล่าวถึงบริบทของการเปลี่ยนแปลงนั้น[21] นักข่าวอาจให้น้ำหนักกับนักวิทยาศาสตร์ที่มีมุมมองส่วนน้อยเท่า ๆ กับนักวิทยาศาสตร์ที่ถือมุมมองส่วนใหญ่ โดยไม่กล่าวถึงหรืออธิบายถึงสถานะของความเห็นพ้องทางวิทยาศาสตร์ในประเด็นนั้นอย่างเพียงพอ[21] ในแนวเดียวกัน นักข่าวอาจให้ความสนใจและความสำคัญกับคนที่ไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์ในปริมาณเท่ากันกับนักวิทยาศษสตร์[21]

นักข่าวอาจกลบเกลื่อนความไม่แน่นอนผ่านการขจัด "คำพูดเบื้องต้นที่นักวิทยาศาสตร์คัดมาอย่างระมัดระวัง และเมื่อคำเตือนเหล่านี้หายไป ข้อมูลก็จะถูกเบนและถูกนำเสนอเหมือนว่าแน่นอนและเป็นที่ยุติมากเกินกว่าที่เป็นจริง ๆ"[21] นอกจากนั้น เรื่องราวต่าง ๆ ซึ่งมีที่มาจากแหล่งเดียว หรือซึ่งไม่มีบริบทของงานวิจัยก่อน ๆ หมายความว่าประเด็นที่อยู่ในมือนั้นถูกนำเสนอไปว่าเป็นขั้นสุดท้ายและแน่นอนเกินว่าที่เป็นในความเป็นจริง[21] วารสารศาสตร์วิทยาศาสตร์ (science journalism) มักใช้แนวทางผลผลิตเหนือกระบวนการ (product over process) ซึ่งช่วยในการกลบเกลื่อนความไม่แน่นอนด้วย[21] สุดท้ายและที่โดดเด่นที่สุด เมื่อนักข่าววางกรอบวิทยาศาสตร์เหมือนเป็นภารกิจที่มีชัย ความไม่แน่นอนก็ถูกตีกรอบไว้อย่างผิด ๆ ว่าเป็นสิ่งที่ลดทอนและแก้ไขได้[21]

กิจวัตรของสื่อและปัจจัยทางองค์กรบางประการก็ส่งผลถึงการกล่าวถึงความแน่นอนที่เกินจริง กิจวัตรของสื่อและปัจจัยทางองค์กรอื่น ๆ ข่วยให้ความแน่นอนในประเด็นหนึ่งพองตัวขึ้น เพราะในสหรัฐสาธารณชนมักเชื่อถือนักวิทยาศาสตร์ เมื่อมีรายงานข่าวถึงวิทยาศาสตร์โดยไม่ได้มีการส่งสัญญาณเตือนจากองค์กรกลุ่มผลประโยชน์พิเศษต่าง ๆ (เช่นกลุ่มศาสนา องค์กรสิ่งแวดล้อม ปีกการเมือง ฯลฯ) ก็มักจะเป็นการรายงานในแง่ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ ในกรอบของการพัฒนาทางเศรษฐกิจหรือกรอบของความก้าวหน้าทางสังคม[22] ธรรมชาติของกรอบเหล่านี้มีไว้เพื่อกลบเกลื่อนหรือขจัดความไม่แน่นอน เพื่อให้เมื่อสัญญาทางเศรษฐกิจและวิทยาศาสตร์ได้รับความสนใจในช่วงต้นของวัฏจักรของข่าว อย่างที่เคยเกิดขึ้นกับการรายงานของเทคโนโลยีชีวภาพของพืชและนาโนเทคโนโลยีในสหรัฐ ประเด็นดังกล่าวก็จะดูเป็นชั้นสุดท้ายและแน่นอนกว่า[22]

บางครั้งผู้ถือหุ้น เจ้าของ หรือโฆษณาจะกดดันองค์กรสื่อให้ส่งเสริมแง่มุมธุรกิจของประเด็นทางวิทยาศาสตร์ และการกล่าวถึงความไม่แน่นอนใด ๆ ซึ่งจะทำให้ผลประโยชน์ของธุรกิจถูกละเมิดจึงถูกกลบเกลื่อนหรือขจัดทิ้ง[21]

การประยุกต์ใช้[แก้]

  • ความไม่แน่นอนถูกออกแบบไว้ในเกม ที่โดดเด่นเช่นการพนัน ที่ความน่าจะเป็นมีบทบาทสำคัญ
  • ในการสร้างแบบจำลองทางวิทยาศาสตร์ซึ่งการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตนั้นเป็นที่เข้าใจว่าควรมีพิสัยของค่าที่คาดหมาย
  • ในการหาค่าเหมาะที่สุด ความไม่แน่นอนทำให้สามารถบรรยายสถานการณ์เมื่อผู้ใช้ไม่สามารถควบคุมผลลัพธ์สุดท้ายของกระบวนการหาค่าเหมาะที่สุดได้โดยสมบูรณ์ ดูเพิ่มที่การหาค่าเหมาะที่สุดด้วยภาพเหตุการณ์ (scenario optimization) และการหาค่าเหมาะที่สุดแบบเฟ้นสุ่ม
  • ความไม่แน่นอนหรือความคลาดเคลื่อน (error) ถูกใช้ในสัญกรณ์ทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม ค่าเชิงตัวเลขควรถูกแสดงออกด้วยหลักที่มีความหมายในทางกายภาพเท่านั้น เรียกว่าเลขนัยสำคัญ ความไม่แน่นอนมีอยู่ในการวัดทุกครั้ง เช่นการวัดระยะทาง อุณหภูมิ ฯลฯ ซึ่งมีระดับที่ต่างกันไปตามเครื่องมือหรือกลวิธีที่ถูกใช้วัด ความไม่แน่นอนยังแพร่ขยายในทางที่คล้ายกันผ่านการคำนวณ ค่าที่ถูกคำนวณออกมาจึงมีความไม่แน่นอนในระดับหนึ่งซึ่งขึ้นกับความไม่แน่นอนของค่าที่ถูกวัดและสมการซึ่งถูกนำมาใช้คำนวณ[23]
  • ในฟิสิกส์ หลักความไม่แน่นอนของไฮเซนแบร์กเป็นรากฐานของกลศาสตร์ควอนตัมสมัยใหม่
  • ในมาตรวิทยา ความไม่แน่นอนของการวัด (measurement uncertainty) เป็นแนวคิดหลักของการแสดงปริมาณการกระจายตัวของผลลัพธ์ของการวัดซึ่งอาจถูกพิจารณาอย่างมีเหตุผล ความไม่แน่นอนแบบนี้เรียกได้อีกแบบว่าความคลาดเคลื่อนของการวัด ในชีวิตประจำวัน ความไม่แน่นอนของการวัดมักเป็นปริยาย (เช่นความสูง "เขาสูงหกฟุต" บวกลบสองสามนิ้ว) ในขณะที่เมื่อต้องใช้อย่างจริงจังจะจำเป็นต้องแสดงความไม่แน่นอนของการวัดออกมาอย่างชัดแจ้ง ความไม่แน่นอนของการวัดที่คาดหมายของเครื่องมือวัดต่าง ๆ มักจะถูกแสดงไว้ในรายละเอียกจากผู้ผลิต
  • ในวิศวกรรมศาสตร์ ความไม่แน่นอนสามารถถูกใช้ในบริบทของการตรวจสอบและทวนสอบแบบจำลองวัสดุ[24]
  • ความไม่แน่นอนเป็นแก่นเรื่องในงานศิลปะที่พบได้บ่อย เช่นเป็นกลวิธีทางแก่นเรื่อง (ดูเพิ่มเติม เช่นความลังเลของแฮมเลต)
  • ความไม่แน่นอนเป็นปัจจัยสำคัญในเศรษฐศาสตร์ มันต่างจากความเสี่ยงซึ่งมีความน่าจะเป็นจำเพาะที่กำหนดให้แต่ละผลลัพธ์ อิงตามนักเศรษฐศาสตร์แฟรงก์ ไนต์ (เช่นการทอยเหรียญที่ยุติธรรม) ความไม่แน่นอนแบบไนต์เป็นสถานการณ์ที่มีความน่าจะเป็นที่ไม่รู้
  • การลงทุนในตลาดการเงินเช่นตลาดหุ้นที่มีความไม่แน่นอนแบบไนต์ เมื่อความน่าจะเป็นของเหตุการณ์หายนะที่เกิดขึ้นนาน ๆ ครั้งไม่เป็นที่รู้กัน

ดูเพิ่ม[แก้]

อ้างอิง[แก้]

  1. ↑ Norvig, Peter; Thrun, Sebastian. "Introduction to Artificial Intelligence". Udacity. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 2 กุมภาพันธ์ 2022.
  2. ↑ 2.0 2.1 Hubbard, Douglas (2010). How to Measure Anything: Finding the Value of Intangibles in Business (2nd ed.). John Wiley & Sons. ISBN 9780470625675.
  3. ↑ Tannert, C.; Elvers, H. D.; Jandrig, B. (2007). "The ethics of uncertainty. In the light of possible dangers, research becomes a moral duty". EMBO Rep. 8 (10): 892–896. doi:10.1038/sj.embor.7401072. PMC 2002561. PMID 17906667.
  4. ↑ Lindley 2006: "There are some things that you know to be true, and others that you know to be false; yet, despite this extensive knowledge that you have, there remain many things whose truth or falsity is not known to you. We say that you are uncertain about them. You are uncertain, to varying degrees, about everything in the future; much of the past is hidden from you; and there is a lot of the present about which you do not have full information. Uncertainty is everywhere and you cannot escape from it."
  5. ↑ Kabir, H. D.; Khosravi, A.; Hosen, M. A.; Nahavandi, S. (2018). "Neural Network-based Uncertainty Quantification: A Survey of Methodologies and Applications". IEEE Access. 6: 36218–36234. doi:10.1109/ACCESS.2018.2836917.
  6. ↑ Gärdenfors, Peter; Sahlin, Nils-Eric (1982). "Unreliable probabilities, risk taking, and decision making". Synthese. 53 (3): 361–386. doi:10.1007/BF00486156. S2CID 36194904.
  7. ↑ Karlsson, Alexander (2013). "Uncertainty levels of second-order probability" (PDF). Polibits. 48: 5–11. doi:10.17562/PB-48-1. ISSN 1870-9044.
  8. ↑ Jøsang, Audun (2016). Subjective Logic: A Formalism for Reasoning Under Uncertainty. Heidelberg: Springer. ISBN 9783319423371.
  9. ↑ Laffont, Jean-Jacques (1989). The Economics of Uncertainty and Information. MIT Press. ISBN 9780262121361.
  10. ↑ Laffont, Jean-Jacques (1980). Essays in the Economics of Uncertainty. Harvard University Press. ISBN 9780674265554. ISSN 0073-0505.
  11. ↑ Chambers, Robert G.; Quiggin, John (2000). Uncertainty, Production, Choice, and Agency: The State-Contingent Approach. Cambridge. ISBN 9780521785235.
  12. ↑ Begg, Steve H.; Welsh, Matthew B.; Bratvold, Reidar B. (2014). "Uncertainty vs. Variability: What's the Difference and Why is it Important?". SPE Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium. SPE Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium May 19–20, 2014. ฮิวสตัน: OnePetro. doi:10.2118/169850-MS. ISBN 9781613993323.
  13. ↑ Knight 1921: "Uncertainty must be taken in a sense radically distinct from the familiar notion of risk, from which it has never been properly separated. [...] The essential fact is that 'risk' means in some cases a quantity susceptible of measurement, while at other times it is something distinctly not of this character; and there are far-reaching and crucial differences in the bearings of the phenomena depending on which of the two is really present and operating. [...] It will appear that a measurable uncertainty, or 'risk' proper, as we shall use the term, is so far different from an unmeasurable one that it is not in effect an uncertainty at all."
  14. ↑ Knight 1921: "There is a fundamental distinction between the reward for taking a known risk and that for assuming a risk whose value itself is not known. It is so fundamental, indeed, that [...] a known risk will not lead to any reward or special payment at all."
  15. ↑ "Pyrrho". Internet Encyclopedia of Philosophy. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 31 ธันวาคม 2021.
  16. ↑ "Standard Uncertainty and Relative Standard Uncertainty". CODATA reference. NIST. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 16 ตุลาคม 2011. สืบค้นเมื่อ 26 กันยายน 2011.
  17. ↑ 17.0 17.1 17.2 17.3 17.4 Zehr, S. C. (1999). "Scientists' representations of uncertainty". ใน Friedman, S.M.; Dunwoody, S.; Rogers, C. L. (บ.ก.). Communicating uncertainty: Media coverage of new and controversial science. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Inc. pp. 3–21. ISBN 9780805827279.
  18. ↑ Nisbet, M.; Scheufele, D. A. (2009). "What's next for science communication? Promising directions and lingering distractions". American Journal of Botany. 96 (10): 1767–1778. doi:10.3732/ajb.0900041. PMID 21622297.
  19. ↑ Shackley, S.; Wynne, B. (1996). "Representing uncertainty in global climate change science and policy: Boundary-ordering devices and authority". Science, Technology, & Human Values. 21 (3): 275–302. doi:10.1177/016224399602100302. S2CID 145178297.
  20. ↑ Somerville, R. C.; Hassol, S. J. (2011). "Communicating the science of climate change". Physics Today. 64 (10): 48–53. Bibcode:2011PhT....64j..48S. doi:10.1063/pt.3.1296.
  21. ↑ 21.0 21.1 21.2 21.3 21.4 21.5 21.6 21.7 21.8 Stocking, H. (1999). "How journalists deal with scientific uncertainty". ใน Friedman, S. M.; Dunwoody, S.; Rogers, C. L. (บ.ก.). Communicating Uncertainty: Media Coverage of New and Controversial Science. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. pp. 23–41. ISBN 9780805827279.
  22. ↑ 22.0 22.1 Nisbet, M.; Scheufele, D. A. (2007). "The Future of Public Engagement". The Scientist. 21 (10): 38–44. S2CID 81199919.
  23. ↑ Gregory, Kent J.; Bibbo, Giovanni; Pattison, John E. (2005). "A Standard Approach to Measurement Uncertainties for Scientists and Engineers in Medicine". Australasian Physical and Engineering Sciences in Medicine. 28 (2): 131–139. doi:10.1007/BF03178705. PMID 16060321. S2CID 13018991.
  24. ↑ "Category:Uncertainty". Engineering Virtual Organization for Cyber Design Wiki. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 26 กันยายน 2015. สืบค้นเมื่อ 29 กรกฎาคม 2016.

บรรณานุกรม[แก้]

แหล่งข้อมูลอื่น[แก้]

วิกิพจนานุกรม มีความหมายของคำว่า en:uncertainty หรือ ความไม่แน่นอน
Wikiquote
Wikiquote
วิกิคำคมภาษาอังกฤษ มีคำคมที่กล่าวโดย หรือเกี่ยวกับ: ความไม่แน่นอน
วิกิมีเดียคอมมอนส์มีสื่อที่เกี่ยวข้องกับ ความไม่แน่นอน


เข้าถึงจาก "https://th.wikipedia.org/w/index.php?title=ความไม่แน่นอน&oldid=10387398"