Niepewność, której nie mierzymy. Problem jakości danych w geoinformacji

Abstract

This article examines the problem of uncertainty in GIS data that extends beyond the standard technical parameters of the “big five”. It is argued that traditional reports overlook semantic and conceptual uncertainty, which is crucial for poorly-defined geographical objects. Using examples of marsh and forest definition changes, it demonstrates how a lack of conceptual context leads to erroneous analytical conclusions. The paper proposes extending metadata to include ontologies, institutional context, and the opacity of GeoAI models. The goal is to shift towards a holistic fit-for-purpose approach, integrating measurement precision with a reflection on the meaning of geographic information.W artykule analizie poddano problem niepewności w danych GIS, wykraczający poza standardowe parametry techniczne tzw. wielkiej piątki. Wskazano, że tradycyjne raporty pomijają niepewność semantyczną i konceptualną, co jest kluczowe dla obiektów słabo zdefiniowanych. Na przykładach zmian definicji bagien i lasów wykazano, jak brak kontekstu pojęciowego prowadzi do błędnych wniosków analitycznych. Praca zawiera postulat rozszerzenia metadanych o ontologie i kontekst instytucjonalny oraz uwzględnienie nieprzejrzystości modeli GeoAI. Celem jest przejście ku holistycznemu podejściu adekwatności do celu, integrującemu precyzję pomiaru z refleksją nad znaczeniem informacji geograficznej