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Agreement between public policy decision makers and geographic information systems and visualization researchers about the importance of uncertainty in decision support sits in contrast to a disconnect in approaches to incorporating uncertainty into decision support tools. This disconnect does not arise from how these two groups define uncertainty but instead occurs because they approach uncertainty from different problem perspectives (Miller et al. 2008; Pohl 2011). Public policy decision makers regularly contend with uncertainty based on how proposed policies will affect the future, resulting in a solutions-oriented approach that relates uncertainty of future conditions to policy outcomes. For researchers, uncertainty more often reflects unknowns in data values or modeling processes, such as the difference between a measured or predicted value and the actual value, resulting in a knowledge-production approach that relates uncertainty to the validity and legitimacy of methods, models, and data to produce knowledge. The research presented here contends that this gap between research and practice (Brown and Vari 1992; von Winterfeldt 2013) stems from these differing perspectives. To bridge this gap, we examine decision science theories to explain decision makers’ solutions-oriented approach to uncertainty. Decision science is concerned with understanding and improving how individuals or groups identify problems, make decisions, and learn from the outcomes. We then present a new methodology, implicit uncertainty visualization, that reflects how decision makers contend with uncertainty. Bridging this gap opens up opportunities to develop visualization methods and tools that help decision makers better deal with uncertainty in practice.
公共政策制定者，与地理信息系统及可视化的研究者，一致同意决策支援中的不确定性的重要性，但此般意见一致，却与两者将不确定性整合进决策支援工具的方法的断裂形成对比。而此一断裂，并非源自于这两造群体定义不确定性的方式，而是由于他们以不同的问题视角处理不确定性而产生（Miller et al. 2008; Pohl 2011）。公共政策决策者，定期根据提议的政策如何影响未来，以对付不确定性，导致以解决问题为导向、将未来状态的不确定性连结至政策结果的取径。但对研究者而言，不确定性更经常反映数据值或模式化过程中的未知，例如评估或预测的值与实际值之间的差异，进而导致将不确定性连结至方法、模型与数据之于生产知识的有效性与合理性的知识生产取径。我们于此呈现的研究，主张此一研究与实践的断裂（Brown and Vari 1992; von Winterfeldt 2013），来自于上述差异化的视角。为了接合此一断裂，我们检视决策科学理论，以解释决策制定者以解决问题为导向来对付不确定性的取径。决策科学，关乎理解、促进个人或团体指认问题、进行决策，以及如何从结果中学习的方式。我们接着呈现一个新的方法论——内含不确定性的可视化，该方法反映决策制定者如何对付不确定性。接合此一断裂，将开啓能够协助决策者在实践中更佳地处理不确定性的可视化方法及工具的发展契机。
El acuerdo entre los encargados de tomar decisiones sobre políticas públicas y los investigadores de sistemas de información geográfica y visualización acerca de la importancia de la incertidumbre como apoyo a la decisión contrasta con una desconexión que tienen los enfoques para incorporar la incertidumbre como parte de las herramientas que pueden dar apoyo a la decisión. Esta desconexión no surge de la manera como estos dos grupos definen la incertidumbre, sino debido a que ellos la abocan desde diferentes perspectivas problémicas (Miller et al. 2008; Pohl 2011). Quienes toman las decisiones públicas corrientemente confrontan la incertidumbre pensando cómo afectarán las políticas propuestas el futuro, lo que resulta en un enfoque orientado a las soluciones, el cual relaciona la incertidumbre sobre las condiciones futuras con los resultados de las políticas. Para los investigadores, con mayor frecuencia la incertidumbre refleja lo que es desconocido en términos de valores de datos o en procesos de modelado, como la diferencia entre un valor medido o predicho y el valor real, lo cual resulta en un enfoque conocimiento-producción que relaciona la incertidumbre con la validez y legitimidad de los métodos, modelos y datos para producir conocimiento. La investigación que se presenta aquí sostiene que esta brecha entre investigación y práctica (Brown y Vari 1992; von Winterfeldt 2013) es causada por estas perspectivas diferentes. Para salvar la brecha, examinamos las teorías de la ciencia de la decisión con la intención de explicar el enfoque orientado a soluciones que siguen quienes toman decisiones sobre incertidumbre. A la ciencia de la decisión concierne entender y mejorar la manera como individuos o grupos identifican problemas, toman decisiones y aprenden de los resultados. Posteriormente presentamos una nueva metodología, la visualización de la incertidumbre implícita, que refleja la manera como los tomadores de decisiones lidian con la incertidumbre. Al vencer esta brecha se abren oportunidades para desarrollar métodos de visualización y herramientas que ayuden a los tomadores de decisiones a lidiar en la práctica con la incertidumbre.