Der Old Farmer's Almanac ist in den USA berühmt für seine (nicht unbedingt genauen) Langzeitwettervorhersagen.

Eine Vorhersage (vom lateinischen prae- „ vor “ und dictum „ gesagt “ ) [ 1 ] ist eine Aussage über ein zukünftiges Ereignis oder zukünftige Daten . Vorhersagen basieren oft, aber nicht immer, auf der Erfahrung oder dem Wissen der Prognostiker. Es besteht keine allgemeine Übereinstimmung über den genauen Unterschied zwischen „Vorhersage“ und „ Schätzung “; verschiedene Autoren und Disziplinen legen unterschiedliche Bedeutungen zugrunde .

Zukünftige Ereignisse sind zwangsläufig ungewiss , daher sind absolut genaue Informationen über die Zukunft unmöglich. Prognosen können jedoch hilfreich sein, um Pläne für mögliche Entwicklungen zu schmieden .

Meinung

Im nicht-statistischen Sinne wird der Begriff „Vorhersage“ oft verwendet, um eine fundierte Vermutung oder Meinung zu bezeichnen .

Eine solche Vorhersage könnte auf dem abduktiven , induktiven und deduktiven Denken sowie der Erfahrung der vorhersagenden Person beruhen und kann nützlich sein – vorausgesetzt, die vorhersagende Person ist eine sachkundige Person auf dem betreffenden Gebiet. [ 2 ]

Die Delphi-Methode ist ein Verfahren, um auf kontrollierter Weise solche auf Expertenurteilen basierenden Vorhersagen zu erheben. Diese Art von Vorhersage kann als mit statistischen Verfahren vereinbar angesehen werden, da die verwendeten „Daten“ zumindest die kognitiven Erfahrungen des vorhersagenden Experten sind, die eine intuitive „Wahrscheinlichkeitskurve“ bilden .

Statistiken

In der Statistik ist die Vorhersage Teil der statistischen Inferenz . Ein spezieller Ansatz hierfür ist die prädiktive Inferenz , doch Vorhersagen können im Rahmen verschiedener statistischer Inferenzverfahren getroffen werden. Eine mögliche Beschreibung der Statistik lautet, dass sie ein Mittel bietet, Wissen über eine Stichprobe einer Population auf die Gesamtpopulation und andere verwandte Populationen zu übertragen. Dies ist nicht zwangsläufig mit einer Vorhersage über die Zeit gleichzusetzen. Werden Informationen über die Zeit, oft zu bestimmten Zeitpunkten, übertragen, spricht man von Prognose . [ 3 ] Prognosen erfordern üblicherweise Zeitreihenanalysen , während Vorhersagen häufig auf Querschnittsdaten basieren .

Statistische Verfahren zur Vorhersage umfassen die Regression und ihre verschiedenen Unterkategorien wie lineare Regression , generalisierte lineare Modelle ( logistische Regression , Poisson-Regression , Probit-Regression ) usw. Für Prognosen können autoregressive Moving-Average-Modelle und Vektorautoregressionsmodelle eingesetzt werden. Werden diese und/oder verwandte, generalisierte Regressions- oder Machine-Learning -Methoden kommerziell genutzt, spricht man von Predictive Analytics . [ 4 ]

In vielen Anwendungen, wie beispielsweise der Zeitreihenanalyse, lassen sich die Modelle, die die Beobachtungen generieren, schätzen. Können Modelle als Übertragungsfunktionen oder durch Zustandsraumparameter ausgedrückt werden, lassen sich geglättete, gefilterte und vorhergesagte Daten berechnen. Sind die zugrunde liegenden Modelle linear, können ein Kalman-Filter mit minimaler Varianz und ein Glättungsverfahren mit minimaler Varianz eingesetzt werden, um die relevanten Daten aus verrauschten Messungen zu extrahieren. Diese Verfahren basieren auf Ein-Schritt-Vorhersagen (die die Varianz des Vorhersagefehlers minimieren ). Sind die Modelle nichtlinear, können schrittweise Linearisierungen innerhalb der Rekursionen des erweiterten Kalman-Filters und des Glättungsverfahrens angewendet werden. In nichtlinearen Fällen gelten jedoch die Garantien für optimale Leistung mit minimaler Varianz nicht mehr. [ 5 ]

Um mithilfe der Regressionsanalyse Vorhersagen zu treffen, werden Daten zur vorherzusagenden Variable ( abhängige Variable oder Zielvariable) sowie zu einer oder mehreren Variablen erhoben, deren Werte diese beeinflussen sollen ( unabhängige Variablen oder erklärende Variablen). Für den postulierten Kausalzusammenhang wird eine Funktionsform , häufig linear, angenommen, und die Parameter dieser Funktion werden anhand der Daten geschätzt – d. h. so gewählt, dass die Anpassung der parametrisierten Funktion an die Daten optimiert wird. Dies ist der Schätzschritt. Im Vorhersageschritt werden Werte der erklärenden Variablen, die für zukünftige (oder aktuelle, aber noch nicht beobachtete) Werte der abhängigen Variable als relevant erachtet werden, in die parametrisierte Funktion eingesetzt, um Vorhersagen für die abhängige Variable zu generieren. [ 6 ]

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

In den letzten Jahrzehnten hat sich die Vorhersage zu einer zentralen Aufgabe in der Forschung zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz entwickelt . Überwachte Lernalgorithmen wie Support-Vektor-Maschinen , Entscheidungsbäume und neuronale Netze werden anhand historischer Datensätze trainiert, um Ergebnisse für neue, unbekannte Daten vorherzusagen. Diese Modelle finden breite Anwendung in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache , Computer Vision , Gesundheitsinformatik und Finanztechnologie . Jüngste Studien betonen die Bedeutung der Interpretierbarkeit und Fairness der Modelle, da Vorhersagen wichtige Entscheidungen im Gesundheitswesen, in der Strafjustiz und in der öffentlichen Politik beeinflussen können. [ 7 ]

Eine unverzerrte Leistungsschätzung eines Modells kann anhand von unabhängigen Testdatensätzen erzielt werden. Die Vorhersagen können in einem Paritätsdiagramm visuell mit den tatsächlichen Werten verglichen werden .

Wissenschaft

Die NASA -Vorhersagen zum Sonnenzyklus aus dem Jahr 2004 waren ungenau (sie sagten voraus, dass der Sonnenzyklus 24 im Jahr 2007 beginnen und größer als Zyklus 23 sein würde) und die verfeinerten Vorhersagen aus dem Jahr 2012 zeigen, dass er im Jahr 2010 begann und sehr klein ist.

In der Wissenschaft ist eine Vorhersage eine präzise, ​​oft quantitative Aussage, die prognostiziert, was unter bestimmten Bedingungen zu beobachten sein wird; beispielsweise würde ein Apfel, der laut Gravitationstheorien vom Baum fällt, mit einer bestimmten und konstanten Beschleunigung zum Erdmittelpunkt fallen . Die wissenschaftliche Methode basiert auf der Überprüfung von Aussagen, die logische Konsequenzen wissenschaftlicher Theorien sind. Dies geschieht durch wiederholbare Experimente oder Beobachtungsstudien.

Eine wissenschaftliche Theorie , deren Vorhersagen durch Beobachtungen und Beweise widerlegt werden, wird verworfen. Neue Theorien, die viele neue Vorhersagen generieren, lassen sich leichter bestätigen oder widerlegen (siehe Vorhersagekraft ). Vorstellungen, die keine überprüfbaren Vorhersagen ermöglichen, gelten üblicherweise nicht als Teil der Wissenschaft ( Protowissenschaft oder Unwissenschaft ), bis überprüfbare Vorhersagen getroffen werden können.

Mathematische Gleichungen und Modelle sowie Computermodelle werden häufig verwendet, um das vergangene und zukünftige Verhalten eines Prozesses innerhalb der Grenzen dieses Modells zu beschreiben. In manchen Fällen lässt sich die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses, anstatt eines spezifischen Ergebnisses, vorhersagen, beispielsweise in weiten Teilen der Quantenphysik .

In Mikroprozessoren ermöglicht die Sprungvorhersage das Vermeiden einer Pipeline - Leerung bei Sprunganweisungen .

Im Ingenieurwesen werden mögliche Ausfallarten vorhergesagt und vermieden, indem der Ausfallmechanismus, der den Ausfall verursacht, korrigiert wird.

Genaue Vorhersagen und Prognosen sind in einigen Bereichen sehr schwierig, beispielsweise bei Naturkatastrophen , Pandemien , Demografie , Bevölkerungsdynamik und Meteorologie . [ 8 ] So ist es beispielsweise möglich, das Auftreten von Sonnenzyklen vorherzusagen , aber deren genauer Zeitpunkt und Stärke sind viel schwieriger zu bestimmen (siehe Abbildung rechts).

In der Werkstofftechnik ist es auch möglich, die Lebensdauer eines Materials mithilfe eines mathematischen Modells vorherzusagen. [ 9 ]

In der medizinischen Wissenschaft können prädiktive und prognostische Biomarker verwendet werden, um den Behandlungserfolg von Patienten in Reaktion auf verschiedene Therapien oder die Wahrscheinlichkeit eines klinischen Ereignisses vorherzusagen. [ 10 ]

Hypothese

Die etablierte Wissenschaft macht nützliche Vorhersagen, die oft äußerst zuverlässig und genau sind; beispielsweise werden Sonnenfinsternisse routinemäßig vorhergesagt.

Neue Theorien machen Vorhersagen, die sich anhand der Realität widerlegen lassen. Beispielsweise stellt die Vorhersage der Kristallstruktur auf atomarer Ebene eine aktuelle Forschungsherausforderung dar. [ 11 ] Zu Beginn des 20. Jahrhunderts herrschte in der Wissenschaft Einigkeit über die Existenz eines absoluten Bezugssystems , des sogenannten Lichtäthers . Die Existenz dieses absoluten Bezugssystems wurde als notwendig erachtet, um mit der etablierten Vorstellung der konstanten Lichtgeschwindigkeit übereinzustimmen. Das berühmte Michelson-Morley-Experiment zeigte jedoch, dass sich die aus diesem Konzept abgeleiteten Vorhersagen in der Realität nicht bestätigten und widerlegte somit die Theorie eines absoluten Bezugssystems. Einstein schlug daraufhin die spezielle Relativitätstheorie vor, um den scheinbaren Widerspruch zwischen der Konstanz der Lichtgeschwindigkeit und der Nichtexistenz eines speziellen, bevorzugten oder absoluten Bezugssystems zu erklären.

Albert Einsteins allgemeine Relativitätstheorie ließ sich nicht ohne Weiteres überprüfen, da sie keine auf der Erde beobachtbaren Effekte hervorrief. Als einer der ersten Tests der allgemeinen Relativitätstheorie sagte sie jedoch voraus, dass große Massen wie Sterne Licht ablenken würden – im Widerspruch zur gängigen Theorie. Dieses Phänomen wurde 1919 bei einer Sonnenfinsternis beobachtet.

Medizin und Gesundheitswesen

Prädiktive Medizin

Die prädiktive Medizin ist ein Teilgebiet der Medizin , das sich mit der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung und der Einleitung präventiver Maßnahmen befasst, um die Erkrankung entweder vollständig zu verhindern oder ihre Auswirkungen auf den Patienten deutlich zu verringern (z. B. durch Senkung der Sterblichkeit oder Verringerung der Morbidität ). [ 12 ]

Obwohl verschiedene Vorhersagemethoden wie Genomik , Proteomik und Zytomik existieren , basiert die grundlegendste Methode zur Vorhersage zukünftiger Krankheiten auf der Genetik. Proteomik und Zytomik ermöglichen zwar die Früherkennung von Krankheiten, erfassen dabei aber häufig nur biologische Marker , die bereits im Krankheitsverlauf vorhanden sind . Umfassende Gentests (z. B. mittels DNA-Arrays oder vollständiger Genomsequenzierung ) erlauben hingegen die Abschätzung des Krankheitsrisikos Jahre bis Jahrzehnte vor dem Ausbruch der Krankheit oder sogar die Feststellung, ob ein gesunder Fötus ein erhöhtes Risiko für die Entwicklung einer Krankheit im Jugend- oder Erwachsenenalter aufweist. Personen mit einem erhöhten Krankheitsrisiko können Lebensstilberatung oder Medikamente erhalten, um der vorhergesagten Krankheit vorzubeugen.

Die aktuellen, von medizinischem Fachpersonal unterstützten Leitlinien für Gentests raten von rein prädiktiven Gentests bei Minderjährigen ab, bis diese die Relevanz des genetischen Screenings verstehen und somit an der Entscheidung über dessen Angemessenheit mitwirken können. [ 13 ] Ein genetisches Screening von Neugeborenen und Kindern im Bereich der prädiktiven Medizin gilt als angemessen, wenn ein zwingender klinischer Grund dafür vorliegt, beispielsweise die Verfügbarkeit von Präventions- oder Behandlungsmöglichkeiten im Kindesalter, die eine zukünftige Erkrankung verhindern würden.

Prognose

Prognose ( Altgriechisch : πρόγνωσις „Vorahnung“, Plural : Prognosen) ist ein medizinischer Fachbegriff für die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit oder des zu erwartenden Verlaufs einer Krankheit . Dies umfasst die Frage, ob sich die Anzeichen und Symptome verbessern oder verschlechtern (und wie schnell) oder im Laufe der Zeit stabil bleiben; die zu erwartende Lebensqualität , z. B. die Fähigkeit, alltägliche Aktivitäten auszuführen; das Potenzial für Komplikationen und damit verbundene Gesundheitsprobleme; sowie die Überlebenswahrscheinlichkeit (einschließlich der Lebenserwartung). [ 14 ] [ 15 ] Eine Prognose basiert auf dem normalen Verlauf der diagnostizierten Krankheit, dem körperlichen und geistigen Zustand des Patienten, den verfügbaren Behandlungen und weiteren Faktoren. [ 15 ] Eine vollständige Prognose beinhaltet die zu erwartende Dauer, die Funktionsfähigkeit und eine Beschreibung des Krankheitsverlaufs, z. B. fortschreitende Verschlechterung, intermittierende Krise oder plötzliche, unvorhersehbare Krise. [ 16 ]

Bei Anwendung auf große statistische Populationen können Prognosen sehr genau sein: Beispielsweise kann die Aussage „45 % der Patienten mit schwerem septischem Schock versterben innerhalb von 28 Tagen“ mit einiger Sicherheit getroffen werden, da frühere Studien diesen Anteil an Todesfällen bestätigt haben. Diese statistische Information gilt jedoch nicht für die Prognose jedes einzelnen Patienten, da patientenspezifische Faktoren den zu erwartenden Krankheitsverlauf erheblich beeinflussen können: Zusätzliche Informationen sind erforderlich, um festzustellen, ob ein Patient zu den 45 % gehört, die versterben, oder zu den 55 %, die überleben. [ 17 ]

Klinische Vorhersageregeln

Eine klinische Vorhersageregel oder eine klinische Wahrscheinlichkeitsbewertung legt fest, wie medizinische Zeichen , Symptome und andere Befunde verwendet werden , um die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Krankheit oder eines bestimmten klinischen Ergebnisses abzuschätzen. [ 18 ]

Ärzte haben Schwierigkeiten bei der Einschätzung von Krankheitsrisiken; häufig neigen sie zu einer Überschätzung [ 19 ] , möglicherweise aufgrund kognitiver Verzerrungen wie dem Basisratenfehler, bei dem das Risiko eines unerwünschten Ereignisses übertrieben wird.

Finanzen

Prognosemarkt

Mathematische Modelle des Aktienmarktverhaltens (und des Wirtschaftsverhaltens im Allgemeinen) sind ebenfalls unzuverlässig, wenn es um die Vorhersage zukünftigen Verhaltens geht. Dies liegt unter anderem daran, dass sich wirtschaftliche Ereignisse über mehrere Jahre erstrecken können und sich die Welt in einem ähnlichen Zeitraum verändert, wodurch die Relevanz vergangener Beobachtungen für die Gegenwart verloren geht. Daher gibt es nur eine extrem geringe Anzahl (in der Größenordnung von 1) relevanter vergangener Datenpunkte, anhand derer sich die Zukunft projizieren lässt. Darüber hinaus wird allgemein angenommen, dass Aktienkurse bereits alle verfügbaren Informationen zur Vorhersage der Zukunft berücksichtigen und nachfolgende Bewegungen daher auf unvorhergesehene Ereignisse zurückzuführen sein müssen. Folglich ist es für einen Aktienanleger äußerst schwierig, einen Börsenboom oder einen Börsencrash vorherzusagen . Im Gegensatz zur Vorhersage der tatsächlichen Aktienrendite weisen Prognosen allgemeiner Wirtschaftstrends in der Regel eine höhere Genauigkeit auf. Solche Analysen werden sowohl von gemeinnützigen Organisationen als auch von gewinnorientierten privaten Institutionen angeboten.

Es wurde eine gewisse Korrelation zwischen tatsächlichen Aktienmarktbewegungen und Prognosedaten aus Umfragen und Prognosespielen mit großen Teilnehmergruppen festgestellt.

Ein Aktuar nutzt die Versicherungsmathematik, um zukünftige Geschäftsrisiken zu bewerten und vorherzusagen , damit diese minimiert werden können. In der Versicherungswirtschaft verwendet ein Aktuar beispielsweise eine Sterbetafel (die historische Sterberaten und mitunter auch Schätzungen zukünftiger Trends berücksichtigt), um die Lebenserwartung zu prognostizieren .

Sport

Die Vorhersage von Sportergebnissen ist ein Geschäft, das in den letzten Jahren immer beliebter geworden ist. Wettprofis nutzen verschiedene mathematische Formeln, Simulationsmodelle oder qualitative Analysen , um Spielausgänge vorherzusagen . Frühe, bekannte Sportwetter wie Jimmy the Greek sollen Zugang zu Informationen gehabt haben, die ihnen einen Vorteil verschafften. Diese Informationen reichten von persönlichen Problemen wie Spielsucht oder Alkoholkonsum bis hin zu nicht offengelegten Verletzungen – alles, was die Leistung eines Spielers auf dem Spielfeld beeinflussen könnte.

Die Art und Weise, wie Sportwetten vorhergesagt werden, hat sich in letzter Zeit verändert. Prognosen basieren heute typischerweise auf zwei unterschiedlichen Ansätzen: Situationsbezogene Wetten und statistische Modelle. Situationsbezogene Wetten sind deutlich schwieriger zu bewerten, da sie meist die Motivation eines Teams betreffen. Der bekannte Sportwettenexperte Dan Gordon schrieb: „Ohne einen emotionalen Aspekt in einem Spiel und ohne einen entsprechenden Quotenwert würde ich nicht darauf wetten.“ [ 20 ] Beispiele für solche Wetten sind: Wetten auf den Heim-Außenseiter, Wetten gegen den Gewinner eines Montagsspiels, wenn dieser nächste Woche als Favorit gilt, Wetten auf den Außenseiter in Spielen, die bereits im Voraus geplant sind usw. Da situationsbezogene Wetten immer bekannter werden, verlieren sie an Aussagekraft, weil sie die Festlegung der Quoten beeinflussen.

Die weitverbreitete Nutzung von Technologie hat modernere Sportwetten-Systeme hervorgebracht . Diese Systeme basieren typischerweise auf Algorithmen und Simulationsmodellen, die auf Regressionsanalysen beruhen . Der Sportstatistiker Jeff Sagarin hat durch die Veröffentlichung seiner Modellergebnisse in USA Today die Aufmerksamkeit auf den Sport gelenkt. Derzeit wird er von den Dallas Mavericks als Berater für seine Empfehlungen zu Aufstellungen und die Anwendung seines Winval-Systems, das Free Agents bewertet, bezahlt. Brian Burke , ein ehemaliger Kampfpilot der Marine und heutiger Sportstatistiker, hat seine Ergebnisse zur Vorhersage von NFL-Spielausgängen mithilfe von Regressionsanalysen veröffentlicht. [ 21 ] Ken Pomeroy gilt weithin als führende Autorität für College-Basketball-Statistiken. Seine Website umfasst seine College Basketball Ratings, ein auf dem Spieltempo basierendes Statistiksystem. Einige Statistiker sind durch ihre erfolgreichen Vorhersagesysteme sehr bekannt geworden. Dare schrieb: „Die effektiven Quoten für Sportwetten und Pferderennen sind ein direktes Ergebnis menschlicher Entscheidungen und können daher potenziell systematische Fehler aufweisen.“ [ 22 ] Im Gegensatz zu anderen Casinospielen können Vorhersagen bei Sportereignissen sowohl logisch als auch konsistent sein.

In der heutigen Zeit, insbesondere in populären Sportarten wie Fußball und Basketball, haben sich Spiel- und Spielerstatistiken sowie Team- und Ligadaten zu einer eigenständigen wissenschaftlichen Disziplin entwickelt. Durch die Nutzung zahlreicher Parameter wie historischer Spielergebnisse und individueller Spielerleistungen lassen sich hochpräzise Vorhersagen erstellen. Mittlerweile existieren etablierte Systeme, die mithilfe fortgeschrittener Mathematik und künstlicher Intelligenz wissenschaftliche Studien zu Fußballvorhersagen durchführen. Ein solches System, Soccerseer , ist in der Lage, Vorhersagen mit bemerkenswert hoher Genauigkeit zu generieren.

Weitere, fortgeschrittenere Modelle basieren auf Bayes'schen Netzen, kausalen Wahrscheinlichkeitsmodellen, die häufig für Risikoanalysen und Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden. Auf Grundlage dieser mathematischen Modellierung entwickelten Constantinou et al. [ 23 , 24 ] Modelle zur Vorhersage von Fußballspielergebnissen. [ 25 ] Das Besondere an diesen Modellen ist, dass sie neben relevanten historischen Daten auch subjektive Faktoren wie die Verfügbarkeit von Schlüsselspielern, die Ermüdung und Motivation der Mannschaft berücksichtigen. Sie ermöglichen es dem Nutzer, seine Einschätzungen zu Faktoren einzubringen, für die keine gesicherten Fakten vorliegen. Diese zusätzlichen Informationen werden dann mit historischen Daten kombiniert, um eine aktualisierte Vorhersage für zukünftige Spielergebnisse zu erstellen. Die ersten Ergebnisse dieser Modellierungsmethoden sind vielversprechend, da sie eine durchgängige Profitabilität im Vergleich zu den veröffentlichten Marktquoten gezeigt haben.

Sportwetten sind heutzutage ein riesiges Geschäft. Neben Wettanbietern gibt es zahlreiche Websites (Systeme), die Tipps oder Vorhersagen für zukünftige Spiele anbieten. Einige dieser Vorhersage-Websites (Tippgeber) basieren auf menschlichen Prognosen, andere hingegen auf Computerprogrammen, die auch als Vorhersage-Bots bezeichnet werden. Vorhersage-Bots können unterschiedliche Datenmengen und Algorithmen verwenden, wodurch ihre Genauigkeit variieren kann.

Sozialwissenschaft

Die Prognose in den nicht-ökonomischen Sozialwissenschaften unterscheidet sich von der in den Naturwissenschaften und umfasst verschiedene alternative Methoden wie Trendprognosen, Szenarioentwicklung und Delphi-Befragungen. Der Ölkonzern Shell ist insbesondere für seine Aktivitäten im Bereich der Szenarioentwicklung bekannt.

Ein Grund für die Besonderheit gesellschaftlicher Prognosen liegt darin, dass in den Sozialwissenschaften „die Prognostiker Teil des sozialen Kontextes sind, über den sie eine Prognose treffen, und diesen Kontext dabei beeinflussen können“ [ 26 ] . Folglich können sich gesellschaftliche Prognosen selbst widerlegen. Beispielsweise kann eine Vorhersage, dass ein großer Teil der Bevölkerung aufgrund bestehender Trends mit HIV infiziert sein wird, dazu führen, dass mehr Menschen riskantes Verhalten vermeiden und somit die HIV-Infektionsrate sinkt, wodurch die Prognose hinfällig wird (die möglicherweise zutreffend geblieben wäre, wenn sie nicht öffentlich bekannt geworden wäre). Oder eine Vorhersage, dass Cybersicherheit zu einem wichtigen Thema wird, kann Organisationen dazu veranlassen, mehr Sicherheitsmaßnahmen im Bereich Cybersicherheit zu implementieren und das Problem dadurch einzudämmen [ 26 ] .

Zustimmungswerte (in Prozent) für die kanadische Bundeswahl 2004

In der Politik ist es üblich, mithilfe von Meinungsumfragen und politischen Prognosetechniken den Ausgang von Wahlen vorherzusagen (oder die Popularität von Politikern einzuschätzen) . Viele Unternehmen und Regierungen nutzen Vorhersagespiele, um mehr über den wahrscheinlichsten Ausgang zukünftiger Ereignisse zu erfahren.

Prophezeiung

Seit der Antike bis heute wurden immer wieder Vorhersagen mithilfe paranormaler oder übernatürlicher Mittel wie Prophezeiungen oder der Deutung von Vorzeichen getroffen . Methoden wie Wünschelrutengehen , Astrologie , Numerologie , Wahrsagerei , Traumdeutung und viele andere Formen der Divination werden seit Jahrtausenden angewendet, um die Zukunft vorherzusagen. Diese Vorhersagemethoden konnten jedoch nicht durch wissenschaftliche Experimente bestätigt werden.

In der Literatur dienen Vision und Prophetie als Stilmittel dazu, einen möglichen Ablauf zukünftiger Ereignisse darzustellen. Sie unterscheiden sich dadurch, dass sich Vision auf das bezieht, was ein Individuum sieht. Die Offenbarung des Johannes im Neuen Testament verwendet Visionen daher als Stilmittel in diesem Sinne. Prophetie hingegen wird von einer Person in einer Predigt oder einem anderen öffentlichen Forum verkündet.

Wahrsagerei ist der Versuch, durch einen okkulten, standardisierten Prozess oder ein Ritual Einblick in eine Frage oder Situation zu gewinnen. [ 27 ] Sie ist ein integraler Bestandteil der Hexerei und wird seit Jahrtausenden in verschiedenen Formen praktiziert. Wahrsager gewinnen ihre Deutungen darüber, wie ein Fragesteller vorgehen sollte, indem sie Zeichen, Ereignisse oder Omen deuten oder angeblich Kontakt mit einer übernatürlichen Macht aufnehmen, die meist als Engel oder Gott beschrieben wird, von Christen und Juden jedoch als gefallener Engel oder Dämon angesehen wird. [ 28 ]

Künstliche Intelligenz in der Astrologie

Im 21. Jahrhundert hat sich die Astrologie zunehmend mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen überschnitten. Die akademische Forschung hat den Einsatz von KI-Modellen für astrologische Vorhersagen untersucht [ 29 ] , während Medien den Aufstieg von „Astro-Tech“-Startups und -Apps beobachtet haben, die Chatbots und algorithmische Modelle nutzen, um personalisierte Deutungen anzubieten. [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]

Beispiele hierfür sind KI-gesteuerte Astrologie-Chatbots wie KundliGPT , die mithilfe von natürlicher Sprachverarbeitung Geburtshoroskope erstellen und Nutzeranfragen beantworten. [ 33 ]

Fiktion

Fiktion (insbesondere Fantasy, Zukunftsprognosen und Science-Fiction) enthält häufig Beispiele für Vorhersagen, die mit unkonventionellen Mitteln erzielt werden. Frühere Science-Fiction-Werke sagten verschiedene moderne Technologien voraus .

In der Fantasy-Literatur werden Vorhersagen oft durch Magie oder Prophezeiungen gewonnen, die sich mitunter auf alte Traditionen stützen. In J.R.R. Tolkiens „ Der Herr der Ringe“ beispielsweise besitzen viele Figuren ein Gespür für zukünftige Ereignisse, teils in Form von Prophezeiungen, teils als mehr oder weniger vage Ahnungen. Die Figur Galadriel nutzt zudem einen Wasserspiegel, um Bilder zu zeigen, mitunter von möglichen zukünftigen Ereignissen.

In einigen Geschichten von Philip K. Dick können mutierte Menschen, sogenannte Präkognitive , die Zukunft vorhersehen (von Tagen bis zu Jahren). In der Geschichte „ Der goldene Mann“ kann ein außergewöhnlicher Mutant die Zukunft bis ins Unendliche voraussagen (vermutlich bis zu seinem Tod) und wird dadurch völlig unmenschlich – zu einem Tier, das den vorhergesagten Pfaden automatisch folgt. Präkognitive spielen auch in Dicks Roman „ Minority Report“ , der 2002 von Steven Spielberg verfilmt wurde, eine zentrale Rolle.

In Isaac Asimovs Foundation- Reihe entdeckt ein Mathematiker, dass sich historische Ereignisse (bis zu einem gewissen Detail) theoretisch mithilfe von Gleichungen modellieren lassen, und verbringt anschließend Jahre damit, diese Theorie in die Praxis umzusetzen. Die auf seinem Erfolg basierende neue Wissenschaft der Psychohistorie ermöglicht es, Geschichte zu simulieren und die Gegenwart in die Zukunft zu extrapolieren.

In Frank Herberts Fortsetzungen zu „Dune“ (1965) müssen sich seine Figuren mit den Folgen der Fähigkeit auseinandersetzen, mögliche Zukünfte zu sehen und zwischen ihnen zu wählen. Herbert sieht darin eine Falle der Stagnation, und seine Figuren folgen einem sogenannten „ Goldenen Pfad “, um dieser Falle zu entkommen.

In Ursula K. Le Guins Roman „ Die linke Hand der Dunkelheit“ beherrschen die humanoiden Bewohner des Planeten Gethen die Kunst der Prophezeiung und liefern auf Anfrage routinemäßig Daten über vergangene, gegenwärtige oder zukünftige Ereignisse. In dieser Geschichte spielte dies eine untergeordnete Rolle in der Handlung.

Poesie

Für die Alten waren Vorhersage, Prophezeiung und Dichtung oft eng miteinander verbunden. [ 34 ] Prophezeiungen wurden in Versform verfasst, und das lateinische Wort für Dichter lautet „vates“ oder Prophet. [ 34 ] Sowohl Dichter als auch Propheten behaupteten, von äußeren Kräften inspiriert zu sein. In der heutigen Kultur werden theologische Offenbarung und Dichtung typischerweise als getrennt und oft sogar als gegensätzlich betrachtet. Dennoch werden beide häufig gemeinsam als symbiotisch in ihren Ursprüngen, Zielen und Zwecken verstanden. [ 35 ]

Siehe auch

  • Erwartung  – Vorwegnahme, dass ein zukünftiges Ereignis oder eine zukünftige Folge wahrscheinlich sein wird.
  • Prognosen erstellen  – Vorhersagen mit verfügbaren Daten treffen
  • Zukunftsforschung  – Untersuchung der Aufstellung möglicher Zukünfte
  • Omen  – Zukunftsvorhersagendes Phänomen
  • Orakel  – Überbringer von Prophezeiungen oder Erkenntnissen
  • Vorhersagbarkeit  – Grad, in dem eine korrekte Vorhersage des Systemzustands getroffen werden kann
  • Prognosemarkt  – Plattformen für Wetten auf Ereignisse
  • Prädiktive Modellierung  – Eine Form der Modellierung, die statistische Methoden nutzt, um Ergebnisse vorherzusagen.
  • Prognose  – Medizinischer Fachbegriff für die wahrscheinliche Entwicklung einer Krankheit
  • Prognostik  – Ingenieurdisziplin
  • Referenzklassenprognose  – Methode zur Vorhersage der Zukunft
  • Regressionsanalyse  – Eine Reihe statistischer Verfahren zur Schätzung der Beziehungen zwischen Variablen
  • Gedankenexperiment  – ​​Hypothetische Situation
  • Trendschätzung  – Statistische Technik zur Unterstützung der Dateninterpretation

Fußnoten

  1. ^ „vorhersagen“ . Oxford English Dictionary (Online-Ausgabe). Oxford University Press.(Abonnement oder Mitgliedschaft in einer teilnehmenden Institution erforderlich.)
  2. ^ Silver, Nate (2012). Das Signal und das Rauschen: Warum so viele Vorhersagen scheitern – aber manche nicht . New York: Penguin Press. ISBN 978-1-59420-411-1Die
  3. ^ Cox, DR (2006). Principles of Statistical Inference . Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-68567-2Die
  4. ^ Siegel, Eric (2013). Predictive Analysis: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die . Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. ISBN 978-1-118-35685-2Die
  5. ^ Julier, SJ; Uhlmann, JK (2004). „Unscented filtering and nonlinear estimation“. Proceedings of the IEEE . 92 (3): 401–422 . Bibcode : 2004IEEEP..92..401J . CiteSeerX : 10.1.1.136.6539 . doi : 10.1109/jproc.2003.823141 . S2CID : 9614092 .  
  6. ^ Fox, John (2016). Angewandte Regressionsanalyse und verallgemeinerte lineare Modelle (3. Aufl.). London: Sage. ISBN 978-1-4522-0566-3Die
  7. ^ Rudin, Cynthia (2019). „Hören Sie auf, Black-Box-Modelle des maschinellen Lernens für wichtige Entscheidungen zu erklären und verwenden Sie stattdessen interpretierbare Modelle“ . Nature Machine Intelligence . 1 (5): 206–215 . doi : 10.1038/s42256-019-0048-x . PMC 9122117. PMID 35603010 .  
  8. ^ Hendry, Andrew P (2023). „Vorhersagen in Ökologie und Evolution“. BioScience . 73 (11): 785–799 . doi : 10.1093/biosci/biad083 .
  9. ^ Garcia Hernandez, Maria Inmaculada (2018). „Lebensdauerprognose für energiearme und ökologisch vorteilhafte Bitumenmischungen“. Construction and Building Materials . 118 : 108–113 . doi : 10.1016/j.conbuildmat.2017.09.158 . S2CID 139437088 . 
  10. ^ Califf, RM (2018), „Biomarkerdefinitionen und ihre Anwendungen“, Exp Biol Med (Maywood) , 243 (3): 213–221 , doi : 10.1177/1535370217750088 , PMC 5813875 , PMID 29405771  
  11. ^ Woodley, SM; Catlow, R. (2008), „Vorhersage der Kristallstruktur aus ersten Prinzipien“, Nat Mater , 7 (12): 937– 946, Bibcode : 2008NatMa...7..937W , doi : 10.1038/nmat2321 , PMID 19029928 
  12. ^ „Prädiktive Medizin: Gene weisen auf Krankheiten hin, bevor Symptome auftreten“ . Archiviert vom Original am 27.12.2010 . Abgerufen am 24.02.2009 .
  13. ^ Borry P; Evers-Kiebooms G; Cornel MC; Clarke A; et al. (Juni 2009). „Genetische Tests bei asymptomatischen Minderjährigen: Hintergrundüberlegungen zu den ESHG-Empfehlungen“ . Eur . J. Hum. Genet . 17 (6): 711–9 . doi : 10.1038/ejhg.2009.25 . PMC 2947094. PMID 19277061 .  
  14. ^ „Wie ist die Prognose einer genetischen Erkrankung?“ Genetics Home Reference . NIH: US National Library of Medicine . Abgerufen am 20.05.2018 .
  15. ^ a b „Prognose“ . Nature Publishing Group . Abgerufen am 20. Mai 2018 .
  16. ^ Hansebout, RR; Cornacchi, SD; Haines, T.; Goldsmith, CH (2009). „Wie man einen Artikel über die Prognose nutzt“ . Canadian Journal of Surgery. Journal Canadien de Chirurgie . 52 (4): 328–336 . PMC 2724829. PMID 19680521 .  
  17. ^ Gould, Stephen Jay (2013), „Der Median ist nicht die Botschaft“ , AMA Journal of Ethics , 15 (1): 77–81 , doi : 10.1001/virtualmentor.2013.15.1.mnar1-1301 , PMID 23356812 
  18. ^ McGinn TG, Guyatt GH, Wyer PC, Naylor CD, Stiell IG, Richardson WS (2000). „Leitfäden zur medizinischen Literatur: XXII: Wie man Artikel über klinische Entscheidungsregeln verwendet. Arbeitsgruppe Evidenzbasierte Medizin“. JAMA . 284 (1): 79–84 . doi : 10.1001/jama.284.1.79 . PMID 10872017 . 
  19. Friedmann PD, Brett AS, Mayo-Smith MF (1996). „Unterschiede in der Wahrnehmung des kardiovaskulären Risikos und der Ergebnisse präventiver Therapien bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen durch Allgemeinmediziner und Kardiologen“. Ann . Intern. Med . 124 (4): 414–21 . doi : 10.7326/0003-4819-124-4-199602150-00005 . PMID 8554250. S2CID 25470460 .  
  20. ^ Gordon, Dan (2005). Beat the Sports Books . New York, Vereinigte Staaten: Cardoza. ISBN 978-1-5804-2174-4Die
  21. ^ Burke, Brian (2008). "NFL Win Prediction Methodology" .
  22. ^ Dare, William H. (2006). Risiko-Rendite-Verhältnis und Effizienz des Glücksspielmarktes (PDF) . Oklahoma City, Vereinigte Staaten: Oklahoma State University. Archiviert vom Original (PDF) am 19.07.2013 . Abgerufen am 05.11.2012 .
  23. Constantinou , Anthony; Fenton, N.; Neil, M. (2012). „pi-football: Ein Bayes'sches Netzwerkmodell zur Vorhersage von Fußballspielergebnissen“ (PDF) . Knowledge-Based Systems . 36 : 322–339 . CiteSeerX 10.1.1.420.4110 . doi : 10.1016/j.knosys.2012.07.008 . 
  24. Constantinou , Anthony; Fenton, N.; Neil, M. (2013). „Profitieren von einem ineffizienten Fußballwettenmarkt: Vorhersage, Risiko und Unsicherheit mithilfe Bayes'scher Netze“ . Knowledge-Based Systems . 50 : 60–86 . doi : 10.1016/j.knosys.2013.05.008 .
  25. ^ Patel, Mahesh (24. Januar 2023). „Fußballvorhersage“ . Lootrs . Abgerufen am 24. Januar 2023 .
  26. ^ a b Overland, Indra (2019-03-01). „Die Geopolitik erneuerbarer Energien: Entlarvung von vier aufkommenden Mythen“ . Energy Research & Social Science . 49 : 36–40 . Bibcode : 2019ERSS...49...36O . doi : 10.1016/j.erss.2018.10.018 . hdl : 11250/2579292 . ISSN 2214-6296 . 
  27. ^ Peek, PM Afrikanische Wahrsagesysteme: Wege des Wissens. Seite 2. Indiana University Press. 1991.
  28. ^ Definition der Wahrsagerei
  29. ^ Kanade, Shantanu; Kanade, Anuradha (2023). „Astrologische Vorhersagen mithilfe künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen“ . Harbin Engineering Journal . 44 (7): 1949–1958 . Abgerufen am 13. September 2025 .
  30. „ Die Astrologie boomt dank Technologie und jüngeren Enthusiasten . “ The Economist . 15. Januar 2025. Abgerufen am 13. September 2025 .
  31. ^ „Ist KI-gestützte Astrologie zuverlässig? Unsere Astrologin erklärt die Verwendung von ChatGPT zur Deutung Ihres Geburtshoroskops . “ Teen Vogue . 24. Juli 2025. Abgerufen am 13. September 2025 .
  32. ^ „Können künstliche Intelligenz und Astrologie zusammenarbeiten?“ . India Today . 3. September 2025 . Abgerufen am 13. September 2025 .
  33. ^ „KundliGPT – KI-basierter Astrologie-Chatbot“ . KundliGPT . Abgerufen am 13. September 2025 .
  34. ^ a b Stallings, AE (2020-08-22). „Poetry and Prophecy“ . Poetry Foundation . Abgerufen am 22.08.2020 .
  35. ^ Franke, William (09.05.2016). „Poesie, Prophetie und theologische Offenbarung“ . Oxford Research Encyclopedia of Religion . doi : 10.1093/acrefore/9780199340378.013.205 . ISBN 9780199340378Abgerufen am 22.08.2020 .

Weiterführende Literatur

  • Ialenti, Vincent (2020). Deep Time Reckoning: How Future Thinking Can Help Earth Now . The MIT Press. ISBN 9780262539265Die
  • Rescher, Nicholas (1998). Die Zukunft vorhersagen: Eine Einführung in die Theorie der Prognose . State University of New York Press. ISBN 0-7914-3553-9Die
  • Tetlock, Philip E .; Gardner, Dan (2016). Superforecasting: Die Kunst und Wissenschaft der Vorhersage . Crown. ISBN 978-0804136716Die