Kvalitativnφ uva₧ovßnφ o nejistot∞

Schopnost zachßzet s urΦitou mφrou nejistoty je v²znamn²m rysem odbornφkova chovßnφ. ObyΦejn∞ se p°i v²voji expertnφho systΘmu mφra pochybnosti vyjad°uje Φφseln²mi metodami. Odbornφci sv²m zßv∞r∙m p°id∞lφ mφru pravd∞podobnosti, se kterou se jejich zßv∞ry uskuteΦnφ. Psychologick² v²zkum nicmΘn∞ jasn∞ ukazuje, ₧e lidΘ v t∞chto absolutnφch Φφseln²ch ·sudcφch chybujφ. Tento fakt podtrhuje to, ₧e zßv∞ry, p°edlo₧enΘ expertnφmi systΘmy, pou₧φvajφcφmi tyto numerickΘ metody k urΦenφ mφry nejistoty, jsou u₧ivatelΘ schopni jen velmi obtφ₧n∞ interpretovat.

ACQUIRE sleduje jin² p°φstup. P°edpoklßdß, ₧e odbornΘ chovßnφ je zalo₧eno hlavn∞ na rozpoznßvßnφ vzor∙, nejistotu je mo₧nΘ implicitn∞ odstranit pomocφ strukturovßnφ vzor∙. Proto nenφ zapot°ebφ pou₧φt dopl≥kov²ch Φφseln²ch metod.

Zφskßvßnφ znalostφ musφ dovolit odbornφk∙m blφ₧e urΦit jejich zßv∞ry relativnφm a kvalitativnφm zp∙sobem, stejn∞ tak, jak to bylo provedeno s dalÜφmi hledisky expertizy. Nejistota je v p°edklßdan²ch vzorech v₧dy obsa₧ena (hodnota UNKNOWN) a explicitn∞ se nevyjad°uje jejφ mφra.

V ACQUIRE se odbornφk vyjad°uje ke vÜem vzor∙m (vΦetn∞ t∞ch, kterΘ obsahujφ nejistotu). Tam, kde p°i tom dochßzφ ke konflikt∙m, jsou °eÜeny pomocφ kontext∙, preferencφ a vah. Pou₧itφ numerick²ch metod je naprosto zbyteΦnΘ a problematickΘ.

Rozpoznßvßnφ vzor∙ Kvalitativnφ uva₧ovßnφ o nejistot∞
Uva₧ovßnφ orientovanΘ na p°φpady Rozhodovacφ tabulky nebo v²roky
Kontexty, preference a vßhy Ukßzky editor∙