Prognosvetenskap

Prognosvetenskap är studiet av metoder och principer för att förutse framtida händelser och tillstånd samt för att bedöma och kommunicera osäkerheten i sådana förutsägelser. Fältet är brett och tvärvetenskapligt och omfattar både teoretiska frågor om prognosens natur och praktisk tillämpning inom olika domäner. Målet är ofta att stödja beslut genom att ge robusta, transparenta och kontextanpassade prognoser.

Metoder och verktyg: prognosvetenskapen använder kvantitativa metoder som tidsserieanalys, ekonometriska modeller, maskininlärning och Bayesian inference, samt icke-kvantitativa tekniker som expertbedömningar och scenarioplanering. Viktiga begrepp inkluderar kalibrering, validering, osäkerhetsmått och kommunikation av risk. Prognoser kan presenteras som sannolikhetsfördelningar, intervall eller scenarier snarare än som enkla punktuppskattningar.

Domäner: inom medicin används prognoser för att uppskatta sjukdomsförlopp och utfall; inom klimat- och miljöforskning för att bedöma väder och klimatrisker; inom ekonomi, demografi och offentlig förvaltning för att prognostisera tillstånd, resurser och policyeffekter. Prognosvetenskaplig kompetens är därför relevant i forskning, myndighetsarbete och näringsliv.

Relationer och kritik: prognosvetenskap är närbesläktad framtidsforskning och riskanalys men fokuserar särskilt på kvantifierbara förutsägelser och osäkerhetskommunikation. Utmaningar inkluderar datakvalitet, modellbias, överanpassning samt etiska överväganden kopplade till hur prognoser används i beslutsprocesser.