2 min
Onder verantwoordelijkheid van hoogleraar Peter van Bodegom modelleert het Centrum voor Milieubiologie van de Universiteit van Leiden onder meer de waterkwaliteit voor Nederland als geheel op basis van lokale metingen. Hij beschrijft de drie basisvarianten van modellen. Alle vormen hebben als doel informatie te ontdekken. Van Bodegom wijst op het belang van duidelijkheid over de onzekerheid die niet los te maken is van de gewenste informatie.
Computermodellen worden voor grofweg drie doeleinden ontwikkeld: om te beschrijven, om te verklaren (of begrijpen) of om te voorspellen. Meestal heb je voor elk van deze drie doeleinden een andere aanpak en model nodig.
Beschrijven
Beschrijvende modellen kunnen heel empirisch zijn. Je hoeft niet alle oorzakelijke mechanismen goed te kennen als je het fenomeen maar goed beschrijft. In dat geval is een puur statistische beschrijving van de patronen voldoende. Het klassieke voorbeeld van een beschrijvend model is het aantal geboortes in een regio dat uitstekend te beschrijven was aan de hand van het aantal ooievaars - omdat beiden gelinkt zijn aan een bepaalde manier van agrarisch landgebruik. Maar dat betekent niet dat baby’s door ooievaars gebracht worden.
Voor verklarende modellen wil je het omgekeerde weten. Je wilt juist onderzoeken in hoeverre mechanismen, op basis van theoretische uitgangspunten, het fenomeen waarin je geïnteresseerd bent correct kunnen beschrijven. Met theoretische modellen onderzoek je het relatieve belang van deze mechanismen en daarmee in hoeverre je de ‘werkelijkheid’ begrijpt.
Voorspellen
Bij voorspellende modellen gebruik je een model om een uitspraak te doen over een fenomeen in de toekomst of op een andere plek. In het ideale geval gebruik je hiervoor een verklarend model. Dat doe je onder de aanname dat de mechanismen die je hebt gevonden ook op een andere plek of tijd van toepassing zijn. Vaak zijn echter de variabelen die in een verklarend model gebruikt zijn heel slecht meetbaar (voor voor verklarende modellen is dat ook niet belangrijk). Of ze zijn alleen meetbaar onder een beperkt aantal condities terwijl je er niet zomaar van mag uitgaan dat ze constant zijn. In dat geval benader je het vooronderstelde mechanisme zo goed mogelijk met variabelen die je wel kunt meten of voorspellen.
Dit betekent dat de totstandkoming en de eisen die je moet stellen aan de robuustheid van het model, maar ook de interpretatie van de uitkomsten, afhangen van het doel dat je hebt. Dat doel is het ontdekken van cruciale informatie. Dat geldt voor zowel gebruikers als ontwikkelaars. Een beschrijvend model gebruiken voor voorspellingen is vaak niet robuust omdat empirische relaties vaak slecht extrapoleerbaar zijn. Theoretische modellen zijn vaak te onzeker omdat de variabelen slecht bekend zijn.
Gemiddelde beschrijving
Beschrijvende en voorspellende modellen worden ontwikkeld om fenomenen gemiddeld (!) goed te beschrijven. Lokaal kunnen er over- of onderschattingen zijn, de zogeheten modelonzekerheid. Die ontstaat omdat bepaalde (lokale) processen niet in de modellen gevat zijn. Soms omdat niet alle (lokale) mechanismen goed bekend zijn. En soms omdat de variabelen die lokale processen beschrijven niet op een groter schaalniveau voldoende kwantitatief beschikbaar zijn. Daarom is het van groot belang dat modelbouwers ook de lokale modelonzekerheden aangeven. Het feit dat velen het lastig vinden om onzekerheid te interpreteren, mag daar niets aan afdoen.
Dit artikel afdrukken
Beschrijven
Beschrijvende modellen kunnen heel empirisch zijn. Je hoeft niet alle oorzakelijke mechanismen goed te kennen als je het fenomeen maar goed beschrijft. In dat geval is een puur statistische beschrijving van de patronen voldoende. Het klassieke voorbeeld van een beschrijvend model is het aantal geboortes in een regio dat uitstekend te beschrijven was aan de hand van het aantal ooievaars - omdat beiden gelinkt zijn aan een bepaalde manier van agrarisch landgebruik. Maar dat betekent niet dat baby’s door ooievaars gebracht worden.
Het aantal geboortes in een regio kun je uitstekend beschrijven aan de hand van het aantal ooievaars, maar dat betekent niet dat baby’s door ooievaars gebracht wordenVerklaren
Voor verklarende modellen wil je het omgekeerde weten. Je wilt juist onderzoeken in hoeverre mechanismen, op basis van theoretische uitgangspunten, het fenomeen waarin je geïnteresseerd bent correct kunnen beschrijven. Met theoretische modellen onderzoek je het relatieve belang van deze mechanismen en daarmee in hoeverre je de ‘werkelijkheid’ begrijpt.
Voorspellen
Bij voorspellende modellen gebruik je een model om een uitspraak te doen over een fenomeen in de toekomst of op een andere plek. In het ideale geval gebruik je hiervoor een verklarend model. Dat doe je onder de aanname dat de mechanismen die je hebt gevonden ook op een andere plek of tijd van toepassing zijn. Vaak zijn echter de variabelen die in een verklarend model gebruikt zijn heel slecht meetbaar (voor voor verklarende modellen is dat ook niet belangrijk). Of ze zijn alleen meetbaar onder een beperkt aantal condities terwijl je er niet zomaar van mag uitgaan dat ze constant zijn. In dat geval benader je het vooronderstelde mechanisme zo goed mogelijk met variabelen die je wel kunt meten of voorspellen.
Beschrijvende en voorspellende modellen worden ontwikkeld om fenomenen gemiddeld (!) goed te beschrijvenDoel bepaalt eisen aan model
Dit betekent dat de totstandkoming en de eisen die je moet stellen aan de robuustheid van het model, maar ook de interpretatie van de uitkomsten, afhangen van het doel dat je hebt. Dat doel is het ontdekken van cruciale informatie. Dat geldt voor zowel gebruikers als ontwikkelaars. Een beschrijvend model gebruiken voor voorspellingen is vaak niet robuust omdat empirische relaties vaak slecht extrapoleerbaar zijn. Theoretische modellen zijn vaak te onzeker omdat de variabelen slecht bekend zijn.
Gemiddelde beschrijving
Beschrijvende en voorspellende modellen worden ontwikkeld om fenomenen gemiddeld (!) goed te beschrijven. Lokaal kunnen er over- of onderschattingen zijn, de zogeheten modelonzekerheid. Die ontstaat omdat bepaalde (lokale) processen niet in de modellen gevat zijn. Soms omdat niet alle (lokale) mechanismen goed bekend zijn. En soms omdat de variabelen die lokale processen beschrijven niet op een groter schaalniveau voldoende kwantitatief beschikbaar zijn. Daarom is het van groot belang dat modelbouwers ook de lokale modelonzekerheden aangeven. Het feit dat velen het lastig vinden om onzekerheid te interpreteren, mag daar niets aan afdoen.
In Wat is ...? gaan we met bekende en minder bekende mensen op zoek naar wat hen motiveert om te ontdekken of we elkaar van daaruit weer kunnen vinden. De introductie tot de modellenreeks vind je hier. Waarom we dit doen lees je in De ontdekking van de ander.
Nog 3
Je hebt 0 van de 3 kado-artikelen gelezen.
Op 5 mei krijg je nieuwe kado-artikelen.
Op 5 mei krijg je nieuwe kado-artikelen.
Als betalend lid lees je zoveel artikelen als je wilt, én je steunt Foodlog
Lees ook
#4 Peter, dat voorzichtigheid voor een onderzoeker inhoudt dat hij onzekerheden en uitleg niet meldt, kwam niet op in mijn gedachte.
Ik zou voorzichtigheid zelf associëren met de beperkingen van een model duidelijk maken zodat het geen eigen leven kan gaan leiden.
Die tegenstelling in het idee over voorzichtigheid in dit verband verklaart misschien wel meer over de heftige discussies over de modellen dan de inhoud van modellen.
Dat zou zeker een goede praktijk zijn, ook om onderzoekers 'wiskundig weerbaar' te maken door nog explicieter na te denken over het gebruik van hun modeluitkomsten
Een verplichte one page bijsluiter:
- wat is het doel van dit model?
- wat kun je ermee berekenen?
- wat kun je er niet mee berekenen?
- met welke onzekerheidsmarges moet je rekening houden? (met daarbij concrete voorbeelden)
Peter van Bodegom , zou dat een goede praktijk zijn om media en beleid wiskundig weerbaar te maken, zoals Marc Jacobs het in de eerste aflevering van deze serie noemde?
Ik pleit juist voor het tegenovergestelde. Veelal worden ‘’uit voorzichtigheid’’ onzekerheden of het doel waarvoor een model is ontwikkeld helemaal niet genoemd. Ik denk echter dat als wel helder wordt gecommuniceerd over ‘’dit kun je wel met deze modeluitkomsten en dit niet’’, dit duidelijkheid kan geven en daarmee (hoe paradoxaal wellicht) ook meer vertrouwen in onderzoek. Nu zagen mensen in het veranderen van de R-waarde voor het aantal Covid-besmettingen het falen van het model/de aanpak, ook als die veranderingen nog ruim binnen de bandbreedten van het model waren.
#2 aanvullend op je laatste zin:
en/of bedrijfsleven die ook nog wel eens om een "one pager" samenvatting vragen.
Ik heb in de afgelopen 16 jaar een enkele keer nee gezegd op zulk soort vragen van een business case rond rekenen. Ook een business case is een model met uitgangspunten en aannames als 1ste basis met daar bovenop input van data (uit het verleden) zodat er gerekend, 'getoetst' kan worden.