Analiza nesigurnost u znanstvenim procjenama je proces identificiranja ograničenja u znanstvenom znanju i procjene njihovih implikacija za znanstvene zaključke. Oblik i opseg analize nesigurnosti te način na koji se zaključci trebaju izvijestiti uvelike variraju ovisno o prirodi i kontekstu svake procjene te stupnju prisutne nesigurnosti. Nesigurnost u znanstvenim procjenama utječu na raspon i vjerojatnost mogućih ishoda, obuhvaćajući nedostatke u podacima, pogreške u modeliranju i stručnu prosudbu. Bitno je identificirati, karakterizirati i komunicirati ta ograničenja, često korištenjem skala vjerojatnosti, kako bi se upravljačima rizicima omogućilo donošenje informiranih odluka.
Učinkovita i transparentna analiza zahtijeva razlikovanje epistemološke (nedostatak znanja) i aleatorne (slučajnost) nesigurnosti.
Glavni izvori nesigurnosti mogu se podijeliti u nekoliko kategorija:
- Nedostaci podataka: nedostatak preciznih podataka o koncentracijama kemijskih tvari ili razinama mikroorganizama u hrani, dovodi do oslanjanja na procjene.
- Nesigurnost modela: izabrani znanstveni model (matematički ili konceptualni) možda ne predstavlja savršeno biološke, kemijske ili fizičke procese u stvarnom svijetu.
- Problemi ekstrapolacije: oslanjanje na podatke eksperimentalnih životinja za procjenu ljudskih reakcija ili ekstrapolacija iz studija visokih doza na scenarije izloženosti niskim dozama.
- Diferencijacija varijabilnosti: razlikovanje između stvarne prirodne varijabilnosti (npr. individualne osjetljivosti na bolesti, prehrambene navike) i nesigurnosti (nedostatka znanja).
- Nesigurnost scenarija: netočnosti u određivanju opsega, poput nepravilne procjene stope konzumacije hrane ili trajanja izloženosti.
- Biološka varijabilnost: postojanje velike nesigurnosti u odnosu doze i odgovora, zaraznosti ljudi i kinetici mikroba (rast ili inaktivacija) unutar hranidbenog lanca.
Centar za sigurnost hrane Hrvatske agencije za poljoprivredu i hranu prilikom izrada znanstvenih mišljenja analizira nesigurnosti koje mogu utjecati na ishode znanstvenih zaključaka, pružajući na taj način upravljačima rizika i donositeljima odluka jasne, znanstveno utemeljene, informacije za donošenje mjera za upravljanje rizicima.
Procjena i uzimanje u obzir nesigurnosti normalan je dio znanstvenog rada, pa i svakodnevnog života. Na primjer, meteorolozi pregledavaju satelitske snimke kako bi dali vremenska predviđanja. Rijetko su 100 posto sigurni što će se dogoditi. Stoga, kada daju prognozu, obično navode koliko je ona vjerojatna. Ako kažu da postoji „velika vjerojatnost“ kiše, vjerojatno ćete odlučiti ponijeti kišobran kada izađete van. Ako je vjerojatnost kiše „mala“, vjerojatnije je da ćete odlučiti ostaviti kišobran kod kuće. Ako meteorolog koristi postotke – 90% ili 10% vjerojatnosti kiše – za mnoge od nas poruka postaje još jasnija.
Ista načela vrijede i za sigurnost hrane. Na primjer, od znanstvenika se može tražiti da procjene sigurnost nove hrane, pesticid ili bakterije koje se prenose hranom. Kada su dokazi ili znanje nepotpuni, pokušavaju objasniti kako nesigurnost može utjecati na njihove zaključke. Oni provode „procjenu nesigurnosti“ kako bi identificirali i opisali znanstvene nesigurnosti te objasnili implikacije za donošenje odluka. Mogu naznačiti postoji li više od jednog mogućeg ishoda i relativnu vjerojatnost svakog od njih.
Vidi također: