Falsch-negative Ergebnisse sind Ergebnisse von Tests oder Analysen, die fälschlicherweise darauf hinweisen, dass kein Problem vorliegt, obwohl es tatsächlich eines gibt. Ein falsches Negativ ist das Gegenteil eines falschen Positivs, das fälschlicherweise auf ein Problem hinweist, obwohl es keines gibt.
Falsch negative Ergebnisse können bei medizinischen Tests auftreten, z. B. bei Schwangerschaftstests, oder bei Sicherheits- und Hintergrundprüfungen, wenn eine Person fälschlicherweise als sicher oder vertrauenswürdig eingestuft wird. Falsch-negative Ergebnisse können auch bei der Softwareentwicklung auftreten, wenn ein vorhandener Fehler bei Tests nicht entdeckt wird, oder bei der Finanzanalyse, wenn die Leistung eines Unternehmens falsch bewertet wird.
Falsch negative Ergebnisse können schwerwiegende Folgen haben und sollten nicht auf die leichte Schulter genommen werden. Im medizinischen Bereich kann ein falsches Negativ zu einer Unterbrechung des Behandlungsplans führen, während es bei Sicherheits- und Zuverlässigkeitsüberprüfungen bedeuten kann, dass die falsche Person eingestellt oder ihr vertraut wird. In der Software-Entwicklung kann ein falsches Negativ bedeuten, dass der Fehler nicht behoben wird und ernsthafte Probleme in der Software verursacht.
Falsch-negative Ergebnisse sind oft das Ergebnis mangelnder Gründlichkeit im Testprozess. Bei der Softwareentwicklung beispielsweise sind die Tests möglicherweise nicht umfassend genug, um alle potenziellen Fehler zu entdecken. Bei medizinischen Tests kann ein falsches Negativ das Ergebnis einer unvollständigen oder falschen Probe sein.
Es gibt eine Reihe von Maßnahmen, die ergriffen werden können, um das Risiko falsch negativer Ergebnisse abzuschwächen. Bei der Softwareentwicklung kann dies durch umfassendere Tests geschehen, bei medizinischen Tests durch bessere Schulung und gründlichere Probenentnahme. Bei Sicherheits- und Zuverlässigkeitsüberprüfungen können umfassendere Untersuchungen und Ermittlungen dazu beitragen, das Risiko falsch negativer Ergebnisse zu verringern.
Falsch-negative Ergebnisse stellen eine besondere Herausforderung für Algorithmen des maschinellen Lernens dar. Da diese Algorithmen auf große Datenmengen angewiesen sind, kann der Algorithmus falsch-negative Ergebnisse liefern, wenn die Daten nicht umfassend genug sind. Dies unterstreicht noch einmal die Bedeutung einer gründlichen Datenerfassung und -prüfung.
Falsch-negative Ergebnisse können auch auf menschliches Versagen zurückzuführen sein. Bei der Softwareentwicklung kann es beispielsweise vorkommen, dass der Tester nicht gründlich genug arbeitet, oder bei Sicherheits- und Hintergrundüberprüfungen kann es vorkommen, dass der Prüfer nicht die richtigen Fragen stellt oder bestimmte Informationen nicht aufdeckt.
Falsch-Negative können kostspielig sein in Bezug auf Geld, Zeit und Ruf. In der Softwareentwicklung kann ein falsches Negativ bedeuten, dass ein Fehler nicht behoben wird, was später zu einer kostspieligen Fehlerbehebung führt. Bei medizinischen Tests kann ein falsches Negativ zu vergeudeten Ressourcen und einem falsch ausgerichteten Behandlungsplan führen. Bei Sicherheits- und Zuverlässigkeitsüberprüfungen kann es bedeuten, dass die falsche Person eingestellt oder ihr vertraut wird, was dem Ruf des Unternehmens schadet.
Die Vorteile der Vermeidung falsch negativer Ergebnisse liegen auf der Hand. In der Softwareentwicklung bedeutet ein falsches Negativ weniger kostspielige Fehlerbehebungen. Bei medizinischen Tests bedeutet dies bessere Ergebnisse für Patienten und genauere Behandlungspläne. Bei Sicherheits- und Hintergrundprüfungen bedeutet dies, dass die richtigen Personen eingestellt werden oder dass man ihnen vertraut und das Unternehmen sicherer ist.
Falsch-negative Ergebnisse können also schwerwiegende Folgen haben und sollten ernst genommen werden. Um kostspielige Fehler zu vermeiden, ist es wichtig zu verstehen, was falsch-negative Ergebnisse sind, wie sie entstehen und wie man sie eindämmen kann.
Falsch-positive Ergebnisse werden als Fehler vom Typ I bezeichnet, während falsch-negative Ergebnisse als Fehler vom Typ II bezeichnet werden.
Von einem falsch negativen Ergebnis spricht man, wenn ein Testergebnis fälschlicherweise anzeigt, dass eine Person nicht an einer Krankheit leidet, obwohl sie die Krankheit tatsächlich hat. Ein falsch negatives Ergebnis kann dazu führen, dass eine Person nicht die erforderliche Behandlung erhält, was schwerwiegend oder sogar lebensbedrohlich sein kann.
Ein falsch negativer Fehler liegt vor, wenn ein Testergebnis fälschlicherweise anzeigt, dass eine Krankheit oder ein Merkmal nicht vorhanden ist.
Aufstrebende Technologien werden oft mit positiven Assoziationen wie Verbesserung, Fortschritt und Weiterentwicklung in Verbindung gebracht. Es gibt jedoch immer mehr Forschungsergebnisse, die auf die potenziellen negativen Auswirkungen bestimmter Technologien hinweisen, insbesondere solcher, die süchtig machen oder aufdringlich sind. Diese Forschung hat den Begriff "negative Positivität" hervorgebracht, der sich auf die potenziellen negativen Folgen der Nutzung neuer Technologien bezieht. Während die Auswirkungen einer bestimmten Technologie je nach ihrer Verwendung variieren, gehören zu den möglichen negativen Auswirkungen der negativen Positivität Sucht, Angst, Depression und soziale Isolation.
Es gibt kein einziges Wort, das den Akt der absichtlichen Irreführung genau beschreibt, aber es gibt ein paar Begriffe, die dem nahe kommen. "Täuschung" und "Unehrlichkeit" implizieren beide einen absichtlichen Versuch, jemanden in die Irre zu führen oder zu täuschen, während "Falschdarstellung" darauf hindeutet, dass die Person absichtlich falsche oder ungenaue Informationen liefert.