Zeitschrift für forensische Biomechanik

Abstrakt

Hybride Bayesianische Netzwerkmodellierung von Ausrutschern und Stürzen für die forensische Analyse in Zivilprozessen

Richard E. Hughes

Experten für Biomechanik und menschliche Faktoren werden häufig gebeten, ihre Meinung zur Ursache eines Ausrutsch- oder Sturzereignisses zu äußern, das zu einer Verletzung geführt hat. Die an den Experten gestellte Frage unterscheidet sich grundlegend von der Frage, die durch traditionelle technische Analysemethoden beantwortet wird. Anstatt zu versuchen, die Wahrscheinlichkeit eines Ausrutschens bei einem verfügbaren Reibungskoeffizienten (aCOF) und einem erforderlichen Reibungskoeffizienten (rCOF) vorherzusagen, weiß der Experte, dass ein Ausrutschen stattgefunden hat, und versucht, Rückschlüsse auf die Ursachen von aCOR und rCOF zu ziehen. Es ist offensichtlich, dass der traditionelle technische Ansatz und die Bedürfnisse des Prozessexperten durch den Bayes-Satz miteinander verbunden sind. Anhand einer hypothetischen Fallstudie wurde veranschaulicht, wie ein hybrides Bayes-Netzwerk entwickelt werden könnte, um eine Wahrscheinlichkeitsaussage zu zwei konkurrierenden Theorien zur Verletzungsursache zu berechnen, von denen eine vom Kläger und eine von der Verteidigung vorgebracht wird. Die resultierende Wahrscheinlichkeit entspricht gut der Anforderung, dass der Experte eine Meinung auf der Grundlage des Zivilprozessstandards „eher wahrscheinlich als unwahrscheinlich“ abgeben muss.