Die Notwendigkeit von Gefahrendefinitionen

Das Fehlen gemeinsamer Definitionen von Gefahren steht einer wirksamen Überwachung der Bemühungen zur Verringerung des Katastrophenrisikos im Wege. Simon Cox erklärt, wie Wissenschaft, Daten und Technologie zur Lösung des Problems beitragen können.

Die Notwendigkeit von Gefahrendefinitionen

(Basierend auf einem im Oktober 2019 geführten Interview) 


Simon Cox, (CODATA), ist ein Mitglied der Technische Arbeitsgruppe einberufen, um den vollen Umfang aller Gefahren zu identifizieren, die für das Sendai-Rahmenwerk und ihre wissenschaftlichen Definitionen relevant sind. Melden Sie sich an, um am Start des wissenschaftlichen Berichts am 29. Juli teilzunehmen  


Wir brauchen gemeinsam genutzte Gefahrendefinitionen 

Die Aufgabe, zu der wir beitragen, besteht darin, präzise Definitionen von Gefahren zu erhalten, die zu Katastrophen beitragen können, oder so präzise wie möglich. 

Wir haben ein Problem mit der Sprache rund um Gefahren in den Medien, der Öffentlichkeit und manchmal sogar in der Gesetzgebung. Für Messungen und Statistiken ist es nicht präzise genug. 

Darüber hinaus werden die gleiche Terminologie, die gleichen Wörter unterschiedlich verwendet: in unterschiedlichen geografischen Regionen, in unterschiedlichen Ländern, in unterschiedlichen Entwicklungskontexten.  

Um in der Lage zu sein, ein globales und internationales Programm zur Reduzierung des Katastrophenrisikos zu haben, müssen wir zunächst Definitionen entwickeln, die von der Gemeinschaft international geteilt werden.  

Letztendlich sind viele dieser Definitionen durch das wissenschaftliche Verständnis der Ursachen von Katastrophen motiviert, unabhängig davon, ob sie auf Naturphänomene, Umweltphänomene, menschliche Eingriffe oder gesellschaftliche Probleme zurückzuführen sind. Wir brauchen gute Definitionen.  

Im Wesentlichen sind genaue Definitionen die Grundlage für amtliche Statistiken, und wenn wir keine genauen Definitionen dessen haben, was wir messen, können wir keine Vergleiche zwischen verschiedenen Orten anstellen. 

Die Wissenschaftsgemeinschaft kommt also zusammen und bringt ihr Verständnis auf der Grundlage ihrer Modelle der natürlichen Welt, der Phänomene und der Wechselwirkungen zwischen ihnen ein, um diese klar aufzuschreiben, um sie dann in Messungen, Bewertungen und Bewertungen umzuwandeln .  

Die Aufgabe der Wissenschaft 

Warum sind Wissenschaftler dazu am besten in der Lage?  

Das Geschäft der Wissenschaft besteht letztendlich darin, empirische Beweise zu sammeln und Schlussfolgerungen zu ziehen, Muster zu erkennen und zu erspüren, die es ermöglichen, Vorhersagen und Bewertungen zu treffen. Das ist grundlegend für die Arbeit der Wissenschaft. Diese Präzision zu erreichen, ist das, was wir versuchen.  

Damit sind wir bestens vertraut. Seit Tausenden von Jahren erklärt die Wissenschaft die Welt, indem sie Gesetze, Regeln und Muster auf der Grundlage von Theorien über die Wechselwirkungen um uns herum niederschreibt.  

Für dieses Projekt arbeiten wir an Definitionen im Dienste der Katastrophenvorsorge. Es ist eine besondere Anwendung, die Wissenschaftsdisziplin in einen Kontext zu bringen, in dem sie von entscheidender Bedeutung für Gemeinschaften, die Menschheit und die Erde ist.  
 

Die Rolle von Wissenschaft und Technik 

Data Science bedeutet ein paar verschiedene Dinge.  

Wie in der Community verstanden und in den Nachrichten erwähnt, geht es in den meisten Fällen bei Data Science um Datenverarbeitung, die Suche nach Mustern in großen Datensätzen, die Statistiken und Wahrscheinlichkeiten beinhalten. 

Es geht aber auch darum, Datensätze, die vielleicht zu unterschiedlichen Zeiten, auf unterschiedliche Weise, für unterschiedliche Zwecke erhoben wurden, zusammenzuführen und dann wiederzuverwenden, zusammenzuführen, zusammenzuführen. 

Ein Konzept mag unterschiedliche Bezeichnungen haben, aber mit der modernen informationstechnischen Wissensdarstellung verfügen wir jetzt über Standardtechniken, um solche Variationen zu erfassen, die Ursprünge der Definitionen aufzuzeichnen und Überarbeitungen zu verfolgen. Diese Informationen können gut organisiert und markiert werden, sodass sie maschinenlesbar, maschinenverarbeitbar und daher für eine breitere Gemeinschaft besser nutzbar sind. 

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