Prognosewissenschaft

Prognosewissenschaft ist ein interdisziplinäres Forschungsgebiet, das sich mit der systematischen Bestimmung zukünftiger Zustände komplexer Systeme befasst. Sie verbindet Methoden aus Statistik, Mathematik, Informatik, Ökonomie und Sozialwissenschaften, um Wahrscheinlichkeiten, Trends und mögliche Entwicklungen abzuschätzen. Im Gegensatz zur reinen Zukunftsforschung konzentriert sich Prognosewissenschaft stärker auf quantitative Vorhersagen, deren Unsicherheit explizit modelliert wird.

Zu den Kernaufgaben gehören Prognose, Szenariotechnik und Risikobewertung. Typische Ansätze umfassen Zeitreihenanalysen, Ökonometrie, Bayesianische Modelle, maschinelles Lernen, Systemdynamik, agentenbasierte Modelle und Monte-Carlo-Simulationen. Prognosen stützen sich auf historische Daten, Messreihen, Sensor- und Umweltdaten sowie auf computergestützte Modelle der Natur- und Sozialwelt. Die Validierung erfolgt durch Backtesting, Kreuzvalidierung und Kalibrierung von Modellen.

Anwendungen finden sich in Wirtschaft und Finanzen, Gesundheitswesen, Energie- und Verkehrsinfrastruktur, Umwelt- und Klimaforschung sowie öffentlicher Politik. Prognosewissenschaft dient der Risikoabschätzung, Strategieberatung und Entscheidungsunterstützung, etwa bei Planung, Investitionen oder Notfallvorsorge. Sie trägt dazu bei, Strategien robuster gegenüber Unsicherheiten zu gestalten und verschiedene Zukunftsszenarien zu vergleichen.

Herausforderungen umfassen Unsicherheit, Modellrisiken, Datenqualität und Verzerrungen. Zudem sind Transparenz, Reproduzierbarkeit, ethische Aspekte und Governance von Prognoseprozessen wichtige Diskussionspunkte, insbesondere bei bevölkerungsrelevanten Vorhersagen. Die Disziplin steht in enger Verbindung zu Zukunftsforschung, Risikomanagement, Data Science und Umweltmodellierung.