Unsicherheit

 

Kurzdefinition Unsicherheit Unsicherheit bedeutet eine fehlende Gewissheit über den Wahrheitsgehalt einer Aussage. „Ich komme um 18 Uhr, glaube ich“ ist zwar eine zeitlich genaue Angabe, ob sie eintritt, ist aber unsicher. In Münzdaten nennt „Spes (?)“ bei einer abgegriffenen Rückseite eine eindeutig bestimmte Figur, die dort aber nicht mit 100%iger Sicherheit dargestellt ist.

Unsicherheit bezeichnet den Grad an fehlender Gewissheit darüber, ob eine Aussage wahr oder falsch ist. Unsicherheiten sind in numismatischen Daten häufig, da sehr viele Münzen durch ihren Erhaltungszustand nicht eindeutig bestimmt werden können.

Ein Beispiel ist die Zuschreibung einer Münze zu einem Herrscher, wenn Inschriften fehlen oder widersprüchliche Hinweise vorliegen. Unsicherheit kann markiert werden, etwa durch Kennzeichnungen („unsicher“) oder durch die Angabe von Wahrscheinlichkeiten (z. B. 75 % Wahrscheinlichkeit für eine Datierung). Solche Wahrscheinlichkeiten können entweder subjektiv durch persönliche Expertise vergeben oder durch statistische Verfahren berechnet werden. Auch maschinelles Lernen erzeugt Unsicherheiten, indem es Klassifikationen mit Wahrscheinlichkeitswerten versieht, deren Aussagekraft jedoch vom Modell und den Trainingsdaten abhängt. Wichtig ist, dass Unsicherheit nicht die Präzision der Aussage betrifft, sondern deren Verlässlichkeit. Sie macht transparent, dass eine Entscheidung getroffen wurde, deren Richtigkeit jedoch nicht vollständig gesichert ist.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Unsicherheiten in Daten darzustellen. Sie unterscheiden sich darin, ob die Information explizit als unsicher deklariert wird oder sich nur implizit aus dem Kontext ergibt. Transparent zu erkennen ist die explizite Unsicherheit, wie sie zum Beispiel in der Datenbank AFE angegeben ist.

 

Explizite Deklarierung von Unsicherheit in der Datenbank AFE4HD, Screenshot.

 

Diese Formen von Unsicherheiten können wir einfach in unsere Visualisierung übernehmen. Wollen wir ein Balkendiagramm der Personen auf Münzen aus einem Hortfund erstellen, können wir die unsicher deklarierten Personen, deutlich markiert, trotzdem in die Darstellung aufnehmen.

 

Beispiel der Darstellung von unsicheren Dargestellten in einem hypothetischen Hortfund der Konstantinischen Zeit, eigene Darstellung.

 

Schwerer zu erkennen ist die implizite Unsicherheit. Sie trägt kein Fragezeichen und kein Häkchen, wir bemerken sie erst, wenn wir mehrere Felder zusammen lesen. Ein Beispiel ist der Dupondius mit der Inv.-Nr. N14251 im digitalen Münzkabinett der Universität Heidelberg, der sich durch den schlechten Erhaltungszustand nicht genau auf einen, sondern immerhin auf zwei Münztypen eingrenzen lässt. Die Datierung dieser Münze leitet sich aus diesen Münztypen ab, was wir bei der Auswertung des Stückes berücksichtigen müssen (siehe Gefahr von Zirkelschlüssen). Implizit wird eine Unsicherheit auch, wenn das Datenbankschema kein Fragezeichen zulässt oder ein Export es weglässt. Dann steht ein unsicherer Wert da wie ein sicherer (siehe Durch das System erzeugte Unschärfe).

Die anderen Kapitel beschäftigen sich mit explizit deklarierten Formen der Unsicherheit. Die Unterkapitel ordnen die Unsicherheit nach sechs Formen:

Form der Unsicherheit Beispiel
Gefahr von Zirkelschlüssen Referenz „RIC I² Nr. 94? 110?“, daher Datierung „41–54 n. Chr.“
Unsichere Personenzuschreibung Kaiser „Claudius II. (?)“
Unsichere Lesung der Legenden Legende „CON[STANTI-NVS MAX AVG]“, gelesen ist nur „CON“
Unsichere Präzisierung Bildbeschreibung „Ziege (Amaltheia?)“
Nicht mehr erkennbare Merkmale Rückseite „unter dem Thron eine Ähre (?)“
Unsichere Echtheit Fälschung, Datierung „wohl um 1800“

 

Mattia Celisi, Universität Heidelberg

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