Welt im Wandel: Strategien zur Bewältigung globaler ... - WBGU

Charakterisierung von Risiken
3.1
Die Bedeutung von Abschätzungssicherheit
Normalerweise werden Risiken durch 2 Größen definiert:
die Eintrittswahrscheinlichkeit und das Schadensausmaß
(Hauptmanns et al., 1987). Die Abschätzung
dieser beiden Größen ist abhängig von der
Quantität und Qualität der jeweiligen Daten, die
eine gültige Vorhersage von relativen Häufigkeiten
erlauben. Von besonderer Bedeutung ist dabei die
Abschätzungssicherheit, die sich im Idealfall durch
statistische Streubreiten um Schaden und Wahrscheinlichkeit
ausdrücken läßt.
Mit dem Begriff der Abschätzungssicherheit verbindet
der Beirat den Grad der Verläßlichkeit, mit
der eine Aussage über die Wahrscheinlichkeit von
Schadensereignissen getroffen werden kann. Normalerweise
werden bei Risikoanalysen die beiden Variablen
Schadenshöhe (z. B. von 1–10.000 Verletzten)
und die entsprechenden Wahrscheinlichkeiten für
jede Schadenshöhe (von extrem kleinen Wahrscheinlichkeiten
bis nahezu 1 für ein fast sicheres Ereignis)
einander gegenübergestellt. Auf diese Weise erhält
man eine Funktion, bei der man für jede Schadenshöhe
die entsprechende Wahrscheinlichkeit ablesen
kann. Meist gibt es aber keine klaren und eindeutigen
Hinweise, welche Wahrscheinlichkeit mit einer
bestimmten Schadenshöhe verbunden ist. Hat man
nur begrenzte Datenmengen aus Beobachtungen
vergangener Ereignisse zur Verfügung, dann kann
man mit Hilfe der induktiven Statistik einen Streubereich
angeben, innerhalb dessen mit einer
95%igen oder 99%igen Wahrscheinlichkeit der wahre
Wert für die einem bestimmten Schaden zugeordnete
Wahrscheinlichkeit liegen muß.
Oft liegen aber nicht einmal Stichproben oder Daten
aus Beobachtungsreihen vor. In diesen Fällen
müssen auch Expertenurteile als Ersatz für empirische
Datensätze aus Beobachtungen der Vergangenheit
herangezogen werden. Dabei wird entweder
eine große Zahl von Experten gebeten, die Streubreite
zu schätzen, wobei die jeweils von den einzelnen
Experten angegebenen Streubreiten statistisch
zu einem Intervall verrechnet werden. Oder die Experten
werden gebeten, eine möglichst punktgenaue
Schätzung abzugeben, wobei dann die Streuung zwischen
den Experten als Streubreite nach weiterer
Berechnung übernommen wird. In beiden Fällen erhält
man eine Funktion zwischen Wahrscheinlichkeit
und Schadensausmaß, die zu jeder Schadensausprägung
einen Mittelwert (Punkt auf der Funktion) und
einen Streubereich (Fehlerbalken) erhält. Unter
Umständen kann es auch sinnvoll sein, die Wahrscheinlichkeit
festzulegen und den Streubereich um
die Schadenshöhe zu positionieren. In diesem Fall
lautet die Frage: Wie streuen die Schadensausmaße
bei einer Eintrittswahrscheinlichkeit von x%? Das
Ergebnis der Ermittlung von Streubereichen kann
grafisch in die Funktion von Schadensausmaß und
Eintrittswahrscheinlichkeit mit dem Einblenden von
Fehlerbalken (entweder zur Eintrittswahrscheinlichkeit
oder zum Schadensausmaß) veranschaulicht
werden. Abb. C 3.1-1 gibt einen idealtypischen Verlauf
einer solchen Funktion wieder.
Die Abschätzungssicherheit ist um so höher, je
kleiner der Fehlerbalken ist. Um diese Größe weiter
zu normieren, hat es sich eingebürgert, diese Abschätzungssicherheit
als einen Zahlenwert zwischen
dem Wert 1 (hohe Sicherheit bzw. kein Fehlerbalken)
und dem Wert 0 (geringe Sicherheit bzw. Fehlerbalken
von 0 bis nahezu unendlich) anzugeben. Bei einem
Wert nahe 1 kann man mit Sicherheit davon ausgehen,
daß ein Schadensereignis mit einer Wahrscheinlichkeit
von x zu erwarten ist.Auch dieser Wert
x ist natürlich ein Grenzwert der Häufigkeitsverteilung
(also keine Prognose für den Einzelfall), aber
alle Experten sind sich hier einig, daß er die wahren
Verhältnisse präzise widerspiegelt. Bei einem Wert
nahe 0 sind sich offenkundig alle Experten uneins
oder die Beobachtungsdaten streuen derart, daß
zwar eine Mittelwertbildung möglich, die Streuung
um diesen Mittelwert aber erheblich ist. Bei Werten
nahe 0 wird auch die Grenze zur Unbestimmtheit
bzw. Ahnungslosigkeit (zusammengefaßt unter dem
Begriff Ungewißheit) überschritten. Denn offenkundig
sind die Daten oder Schätzungen so breit ge-
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