Wenn es um die Qualität von Prognosen geht, drehen sich die Diskussionen typischerweise darum, wie korrekt extreme Ereignisse vorhergesagt werden konnten. Wer wusste schon vorher, dass Trump tatsächlich die Präsidentschaftswahlen gewinnen würde? Wer sagte die weltweite Finanzkrise im Jahr 2007 voraus?

Nur Prognosen für extreme Ereignisse zu bewerten, kann allerdings Zerreffekte mit unerfreulichen Folgen erzeugen. Als Beispiel dient etwa das Erdbeben von L’Aquila im Jahre 2009, bei dem 309 Menschen ums Leben kamen:

Sechs italienische Seismologen wurden angeklagt, weil sie das Beben nicht vorhergesagt hatten. Sie wurden der fahrlässigen Tötung schuldig gesprochen und zu jeweils sechs Jahren Gefängnis verurteilt, bis der Oberste Gerichtshof in Rom sie letztendlich freisprach.

Zwei Heidelberger Mathematiker analysierten gemeinsam mit skandinavischen und italienischen Kollegen die öffentlichen und medialen Diskussionen, nachdem ein extremes Ereignis eingetreten war. Und: Wie können Wissenschaftler und auch Laien die Genauigkeit solcher Prognosen in Zukunft besser beurteilen?

Katastrophen treten nur im Ausnahmefall ein

Was prinzipiell nicht sein darf: Nur Vorhersagen extremer Ereignisse heranzuziehen, denn dann würden sicherheitshalber nur noch Katastrophen prognostiziert, um im Falle eines Eintretens unter Garantie richtig zu liegen. Ein Dilemma für die Prognostiker.

Um aus dieser Sackgasse zu gelangen, sei die Methode entscheidend, so die Untersuchenden. Es sollten Prognosen in Form von Wahrscheinlichkeitsverteilungen getroffen werden – für diese lassen sich allgemeine, standardisierte Bewertungsmethoden formulieren, in deren Rahmen Extremereignisse spezifisch hervorgehoben werden können.

Die Studie beschreibt, wie das Problem mit den genannten Methoden gelöst werden kann und veranschaulicht das “Dilemma des Prognostikers” über wirtschaftliche Prognosen zu Wachstum und Inflationsentwicklung in den USA zwischen 1985 und 2011. Die Resultate sind aber nicht nur im wirtschaftlichen Kontext, sondern auch in anderen Bereichen aussagekräftig:

Obwohl sich die Studie auf einen wirtschaftlichen Datensatz konzentrierte, sind die Erkenntnisse daraus auch für viele andere Anwendungen relevant. Zum Beispiel testen derzeit nationale und internationale Wetterdienste die untersuchten Methoden für die eigene Anwendung.

Quellen:

• Peter Saueressig, Das Dilemma des Prognostikers: Vorhersagen extremer Ereignisse bewerten, Heidelberger Institut für Theoretische Studien gGmbH, idw-online.de, 10.04.2017
• Lerch, S., Thorarinsdottir, T. L., Ravazzolo, F. and Gneiting, T. (2017). Forecaster’sdilemma: Extreme events and forecast evaluation. Statistical Science, in press