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Uncertainty assessment in validating a risk study
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AI
DOI：10.1016/j.psep.2026.108909.png)
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摘要
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风险评估结果本身带有一定程度的不确定性。这种不确定性源于多个因素，如证据不完整、未识别的风险、数据不足或不存在以及分析模型的固有局限性。这引发了一个关键问题：决策者在这些结果上可以合理地有多大信心？传统上，风险沟通往往依赖单点估计，但仅呈现这些数值无法捕捉不确定性的全貌。对决策者而言，风险评估至关重要，但并非决策的唯一依据。通过置信区间认识可能的风险结果范围至关重要。根据背景和其他影响因素，决策者可能更倾向于考虑平均风险值或反映风险估计固有不确定性的概率分布。本文探讨了风险评估的多样化应用领域，并强调了这些分析的重要性。随后介绍了旨在增强风险结果信心的验证程序。本研究认为，报告置信限对于稳健决策至关重要。它回顾了风险评估研究中的验证现状，重点介绍了定量风险评估（QRA）的“成熟度模型”，并提出了严格的程序改进措施——如分析师与决策者的分离、系统理论的应用以及敏感性分析的强制使用——以增强风险知情决策的可靠性。它提出了一种面向决策的方法，包括新的操作工具——QRA“信用评分”、危害识别的AI辅助完整性检查、交互式置信区间仪表板和双盲评估。一个示例性案例演示了这些工具如何用于判断风险评估何时适合或不适合决策。
Keyword:
Risk assessment
Uncertainty quantification
Validation
Confidence intervals
Decision-making
