Presentasjon av risikoanalyse – et tilnærmingsproblem

Abstract

En av hovedoppgavene til risikoanalysen er å støtte beslutningstaking. Den største utfordringen er kanskje å støtte beslutningstaking ved å skaffe til rette relevant informasjon. Usikkerhet er fokuset i oppgaven, men den blir ikke behandlet i den klassiske tilnærmingen. Ordet blir bare delvis nevnt for å vise omfanget at det er usikkerhet i det som er blitt gjort i analysen. Den prediktive Bayesianske tilnærmingen har en helt annen retning med tanke på usikkerhet. Her er det kun de fremtidige observerbare størrelsene som er usikre. Målet med oppgaven var å sammenligne ulike tilnærminger til risiko og usikkerhet. En prediktiv Bayesiansk tilnærming til risiko og usikkerhet, ble sett opp mot en tradisjonell, klassisk tilnærming. Sistnevnte er perspektivet som typisk sees på som en industripraksis. Det fokuseres på hvordan usikkerheten kvantifiseres og spesielt rundt området kommunisering og presentering av resultatet, å identifisere hvordan usikkerhet behandles. Hver dag møter vi beslutninger som har element av risiko og usikkerhet. Evnen til å analysere, predikere og forberede nivået av risiko som følger disse beslutningene, er således en av de mer vitale kunnskaper en analytiker eller leder trenger. Risikoanalyse kan tenkes som en systematisk bruk av informasjon for å identifisere farer og trusler, med tilhørende årsak og konsekvens, for så å uttrykke risiko. For å utvikle en slikt vellykket bruk av systematisk informasjon, må de som analyserer risiko forstå fundamentale konsepter innen risikoanalyse og være kyndig innen flere metoder og teknikker. Risiko er et såpass abstrakt og komplekst begrep, derfor er det ingen konsensus for hvordan den bør uttrykkes og tolkes. Denne mangelen av overensstemmelse skyldes mer eller mindre fundamentale tema som i) hvordan uttrykke sannsynlighet og risiko og ii) hvordan behandle usikkerhet Risikoanalysene har allerede krav om å beskrive usikkerhet, men blir dessverre ofte nedtonet eller neglisjert. Viktigheten ligger i å synliggjøre viktigheten av å fremstille usikkerhet på en helhetlig måte ved bruk av en prediktiv Bayesiansk tilnærming. Resultat i QRA fra inneholder kun forventningsverdier. Ved bruk av en prediktiv Bayesiansk tilnærming kan en fremstille resultatet som sannsynlighetsfordelinger. Flere brukere av dagens risikoanalyser setter spørsmålstegn til innholdet og resultatene i analysene. Ord som FAR, PLL og AIR betyr i korte trekk relativt lite for brukergruppen analysen er tilegnet for. Problemstillingen ligger i å presentere et helhetlig risikobilde slik at flere forstår innholdet, samtidig som identifiserte tiltak reflekteres etter gjeldende kravspesifikasjoner og anbefalinger.