print

Communiceren over onzekerheid

Terug
Projectcode
Uitvoerders Alterra-WUR HDSR
Thema Waterbeheersing
Einddatum 01-09-2014

Achtergrond

Om hun werk te kunnen doen hebben waterbeheerders voortdurend informatie nodig over de toestand van het water in hun beheergebied, over veranderingen in die toestand en over de toekomstige toestand. In bijvoorbeeld monitoringnetwerken worden gegevens verzameld om in deze informatiebehoefte te voorzien. Waterbeheerders nemen zelden hun beslissingen op basis van de ‘ruwe gegevens’. Meestal worden de gegevens eerst verwerkt tot informatie zoals:
  1. Beschrijvende statistieken, zoals een gemiddelde of een spreidingsmaat voor de verzamelde gegevens, of een grafische weergave in bijvoorbeeld een tijdreeksgrafiek of een staafdiagram.
  2. Schattingen, van bijvoorbeeld een gebiedsgemiddelde, of van de parameters van een dynamisch proces, zoals GxG’s, overschrijdingskansen, trends etc.
  3. Voorspellingen (Eng. predictions), zoals kaartbeelden die door interpolatie van waarnemingen tot stand zijn gekomen.
  4. Voorspellingen (Eng. forecasts), zoals voorspellingen van de neerslag of van de toekomstige rivierwaterstand.
  5. Uitkomsten van toetsen: de waterkwaliteit voldoet, of voldoet niet, aan de norm.
Schattingen en voorspellingen kunnen vergezeld gaan van informatie over de nauwkeurigheid ervan. Dit kan bijvoorbeeld in de vorm van een standaardfout, of een ‘bandbreedte’ zoals een 95%-betrouwbaarheids- of voorspellingsinterval. De onzekerheid over de werkelijke toestand kan ook worden verdisconteerd in bijvoorbeeld een berekend risico of een overschrijdingskans.
 
Statistische methoden worden steeds vaker ingezet bij zowel het tactisch-strategische als bij het operationele beleid. Of de informatie die statistische methoden oplevert wordt gebruikt door waterbeheerders, zal sterk afhangen van de wijze waarop deze informatie aan hen wordt gepresenteerd en door hen wordt geïnterpreteerd. Dit werd recent onderstreept door de genoemde STOWA-studie naar ‘operationeel besluiten onder onzekerheid’ (Van Loenen e.a., 2012).
 
Onderdeel van deze studie was een oefening waarbij werd verkend óf en hoe statistische informatie over onzekerheid invloed had op de besluitvorming tijdens een dreigende calamiteit. De oefening was gebaseerd op werkelijk plaatsgevonden gebeurtenissen bij waterschap Noorderzijlvest. Op een moment dat het watersysteem al verzadigd was werd een grote regenbui voorspeld. Geobserveerd werd hoe statistische informatie over de verwachte waterstand werd gebruikt door het operationele team en het beleidsteam in de besluitvorming over te nemen maatregelen in verband met de dreiging van een calamiteit. De presentatie van onzekerheidsinformatie over de verwachte waterstand, in de vorm van een grafiek met een onzekerheidsband, bleek de besluitvorming bij het operationele team te vertragen, omdat de informatie moeilijk bleek te duiden. Aan het beleidsteam werd de informatie over onzekerheid op een meer compacte wijze gepresenteerd. De onzekerheidsinformatie leidde tot beter onderbouwde, meer genuanceerde, beslissingen en adviezen. Er werd onder meer geconcludeerd dat het belangrijk is om vooraf besliscriteria af te spreken die aangeven bij welke kans of risico er tot actie moet worden overgegaan. Hierbij is het belangrijk om na te denken over ‘error rates’: hoe groot mag de kans maximaal zijn op een foute beslissing, bijvoorbeeld ten onrechte besluiten om evacueren of ten onrechte besluiten om niet te evacueren?
 
Probleemstelling
De STOWA-studie van Van Loenen e.a. (2012) behandelt een casus waarbij informatie snel moet worden geïnterpreteerd, omdat immers op korte termijn beslissingen moeten worden genomen bij een dreigende calamiteit. Denkprocessen zullen dan veel meer zijn gebaseerd op gevoel en ervaring (experiential) dan op analyse en logica (analytical), zoals Slovic e.a. (2004) uiteenzetten. Deze kennis over de psychologie van denken en beslissen kan heel relevant zijn voor de wijze waarop statistische informatie over onzekerheid en risico’s wordt gepresenteerd en geïnterpreteerd, en uiteindelijk wordt benut, in het waterbeheer. Het kan worden verwacht in het operationele waterbeheer statistische informatie over onzekerheid volgens andere denkprocessen wordt verwerkt dan in het tactisch-strategische waterbeheer, omdat de tijdsdruk groter is. Dit stelt verschillende eisen aan de presentatievorm van statistische informatie.
 
Investeringen in ontwikkeling van statistische methodiek hebben pas effect als de resultaten worden gebruikt bij besluitvorming. Of resultaten worden gebruikt, en of ze op de juiste wijze worden gebruikt, hangt af van de presentatie en interpretatie. Er is tot nu toe echter weinig bekend over de relatie tussen presentatie en interpretatie van statistische informatie over onzekerheid in het waterbeheer. Daardoor is ook niet bekend of de investeringen in ontwikkeling van statistische methodiek het beoogde effect hebben op het waterbeheer. Vragen die daarom beantwoord moeten worden zijn:
  1. Bij welke onderdelen van het tactisch-strategische en operationele waterbeheer wordt statistische informatie over onzekerheid verstrekt?
  2. Hoe wordt deze informatie gepresenteerd in het operationele en tactisch-strategische waterbeheer?
  3. Hoe wordt deze informatie geïnterpreteerd en benut in het operationele en tactisch-strategische waterbeheer, en wat is de rol van experiëntiële en analytische denkprocessen bij deze twee categorieën van waterbeheer?
  4. Kunnen presentatie, interpretatie en benutting van statistische informatie over onzekerheid worden verbeterd, en hoe?
Doel
Het doel van dit onderzoeksinitiatief is om vanuit de sociale psychologie de presentatie, interpretatie en benutting van statistische informatie over onzekerheid in het tactisch-strategische en operationele waterbeheer in een empirisch onderzoek te analyseren, en om op basis van deze analyse te komen tot aanbevelingen voor betere presentatie en daarmee betere interpretatie en gebruik.

Watersystemen

Werkplek

U dient ingelogd en gemachtigd te zijn om deze werkplek te kunnen bekijken.
Login