Classification in the Wild
Die Wissenschaft und Kunst der transparenten Entscheidungsfindung
Regeln für die Erstellung von formalen Modellen, die schnelle und einfache Heuristiken verwenden und die psychologische Forschung an Klassifikationsverfahren auf die reale Welt der Ungewissheit ausweiten.
, , , & (2020). Classification in the wild: The science and art of transparent decision making. MIT Press.
Dieses Buch konzentriert sich auf Klassifizierungsprobleme – die Einteilung von Objekten in Kategorien – "in der freien Wildbahn", das heißt in realen Situationen unter Ungewissheit anstatt der Gewissheit des Labors. Im Gegensatz zu typischen psychologischen Experimenten ist in der freien Wildbahn die Zukunft nicht vorhersehbar und Ungewissheit kann nicht sinnvoll auf Wahrscheinlichkeiten reduziert werden. Das Buch verbindet die Analyse von Heuristiken mit maschinellem Lernen und zeigt, wie man formale Modelle mit Klassifizierungsregeln erstellt, die einfach, schnell und transparent sind und dabei genauso präzise sein können wie mathematisch anspruchsvolle Algorithmen aus dem maschinellen Lernen.
Die Autor*innen – deren individuelle Expertise von empirischer Psychologie über mathematischer Modellierung bis hin zu künstlicher Intelligenz und Data Science reicht – liefern Beispiele aus der Praxis, darunter Präsidentschaftswahlen, HIV-Tests und Entscheidungsfindung in der Rechtsprechung.
Das Buch gibt eine leicht zugängliche Anleitung für die Kalibrierung heuristischer Modelle und vergleicht ihre Leistung mit Algorithmen des maschinellen Lernens, wenn diese auf reale Probleme angewandt werden. Darüber hinaus stellen die Autor*innen konzeptionelle und historische Verbindungen zur kognitiven Psychologie her und analysieren sicherheitsrelevante Anwendungen wie die Verringerung von zivilen Opfern an Kontrollpunkten und die Regulierung von Investmentbanken.
Konstantinos V. Katsikopoulos ist Associate Professor (Reader) of Behavioural Operations an der Southampton Business School und Forschungsleiter der Abteilung für Entscheidungsanalyse und Risiko. Özgür Şimşek ist Senior Lecturer für Maschinelles Lernen im Fachbereich Informatik an der University of Bath und stellvertretende Direktorin des Instituts für Mathematische Innovation. Marcus Buckmann ist Senior Data Research Scientist in der Advanced Analytics Division der Bank of England. Gerd Gigerenzer ist Direktor emeritus am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung in Berlin, Direktor des Harding-Zentrum für Risikokompetenz an der Universität Potsdam und Partner bei Simply Rational – Das Institut für Entscheidungsfindung.