Risiko

**Risiko** innebærer at hendelser som kan inntreffe vil medføre uønskede eller negative konsekvenser. Risiko vil ha en grad av usikkerhet; en kan ikke vite sikkert om den uønskede hendelsen vil inntreffe eller hvilke konsekvenser den vil medføre. Risiko kan beskrives som negative konsekvenser knyttet til en fremtidig hendelse, hvor det er usikkerheter til om hendelsen vil inntreffe, samt hvor alvorlige konsekvensene vil bli. Konsekvensene knyttes vanligvis til liv og helse, miljø og økonomi.

Det motsatte av risiko beskrives som sikkerhet. Ved høy sikkerhet er det lav risiko, og ved høy risiko er sikkerheten lav. 

Når det er etablert en forståelse av hva risiko er, kan risiko brukes som utgangspunkt i en risikoanalyse. I risikoanalysen beskrives hendelser som kan inntreffe, hvor det vurderes sannsynlighet/usikkerhet til hendelsene sammen med alvorlighetsgraden. En risikoanalyse brukes til å formidle risikonivået til beslutningstakere eller til interessenter som blir eksponert for risikoen. Risikopersepsjon handler om hvordan risiko blir forstått av de som blir berørt av den. For at risikoen skal bli forstått på en god måte er prinsipper for risikokommunikasjon sentralt. Risikoanalysen brukes som grunnlag for risikostyring. Risikostyring handler om hvordan risiko bør håndteres ved å balansere sikkerhetshensyn og fremdrift.

Risikoanalyse og risikostyring brukes for alle typer aktiviteter og virksomheter; i sikkerhetsfag, økonomi, teknologi, medisin, lov og rett, klima, biologi og flere andre. De ulike fagmiljøene har ulike tilnærminger til hvordan risiko vurderes. Risiko som begrep har en lang historie, men som akademisk fag er det ungt. Undervisning i risikofaget startet i slutten av 1970-årene.   

## Etymologi

Det er flere mulige forklaringer på hvor det moderne risikobegrepet kommer fra, men det knyttes ofte til sjøfarten. Filosofen François Ewald fører risikobegrepet tilbake til middelalderen, da det ble brukt i forbindelse med sjøforsikring. Historikeren Peter L. Bernstein antar at begrepet risiko kommer fra det italienske ordet *risicare,* som betyr «å våge». Opprinnelig ble ordet brukt for å varsle sjømenn at klipper eller skjær var i farlig nærhet. Sosiologen Anthony Giddens mener at begrepet kan fra det spanske eller portugisiske ordet *riesgo* eller *risco*, som brukes om å seile i farlige farvann. British Medical Association, foreslår at opphavet er det greske ordet *rhiza*, som brukes om farer ved å seile for nære klipper under vanskelige seilingsforhold.

## Historie

Risiko ble opprinnelig betraktet som naturkrefter, som stormer, oversvømmelser og andre hendelser styrt av «Guds vilje», utenfor menneskets kontroll. Slik risiko ble forstått, hadde mennesker begrenset mulighet til å anslå sannsynlighet for slike hendelser og hvilke tiltak som var nødvendige for å begrense konsekvensene av dem. Fra tidlig moderne tid har definisjonen av risiko blitt utvidet til farer som også er menneskeskapte, for eksempel som følge av industrialiseringen.

Under den industrielle revolusjon oppsto teorier om sannsynlighet og statistikk som bidro til å utvikle risikoanalyse til en vitenskap, som gjorde det mulig å anslå risiko i målbare størrelser. Forventningsverdier og sannsynlighetsberegning ble en viktig del av risikokonseptet. Forståelsen av risiko ble også utviklet fra kun å handle om negative hendelser og farer utenfor vår kontroll, til å bli en mer integrert del av menneskets hverdag, der en tar risiko for å oppnå positive resultater. Forsikringsperspektivet på risiko er et eksempel på dette. Dette perspektivet så på risiko som både en mulighet eller sannsynlighet på den ene siden, og tap og skade på den andre siden. Forsikring tillot industrien å ta større risiko ved å kunne håndtere tap.

I siste del av 1900-tallet ble risikoforståelsen også utvidet til å gjelde mer globale, mindre identifiserbare og mindre styrbare enn hva de har vært tidligere. Sosiologen Ulrich Beck kaller utviklingen for en refleksiv modernitet hvor samfunnet har beveget seg inn i det som omtales for et risikosamfunn. «Risikosamfunnet» beskriver hvordan nye risikoer, skapt av vitenskapelige og samfunnsmessige endringer, som atomulykker, klimaendringer og genetisk modifiserte organismer, siden andre verdenskrig delvis har overskygget de gamle eksterne eller naturlige farene som pest, jordskjelv og hungersnød.

## Definisjoner
Det finnes mange definisjoner på risiko. Felles for definisjonene er at risiko innebærer konsekvenser og usikkerhet knyttet til en virksomhet/aktivitet/hendelse. I tabellen nedenfor oppsummeres noen av de mest brukte definisjonene:

Risiko vil hos noen bli sett på som noe objektivt, mens andre vil se på risiko som subjektive, sosiale konstruksjoner. Psykologen Paul Slovic ser farer som reele, mens risikovurderinger er iboende subjektive. Risiko handler om fremtidige hendelser, som det er usikkert hvorvidt vil inntreffe. Det finnes ingen objektiv sannhet for om en hendelse vil inntreffe eller konsekvenser hendelsen vil gi, men det finnes større eller mindre grad av kunnskap om risikoen som vurderes.

### Skille mellom risiko og fare

Et viktig skille i risikokommunikasjonsarbeid er forholdet mellom begrepene «risiko» og «fare». En fare er normalt definert som potensialet for å skade et mål eller menneskers helse eller miljø, mens risiko også omfatter sannsynligheten/usikkerheten for eksponering og omfanget av skade. At disse avgjørende begrepene blir misforstått, er et vanlig problem innenfor risikokommunikasjonsarbeid.

### Avgrensning mellom risiko- og pålitelighetsfag
Pålitelighetsfaget, eller pålitelighetsteknikk, er en disiplin som fokuserer på å forstå, analysere og forbedre påliteligheten til systemer, produkter eller tjenester. Risiko mer orientert mot sannsynlighetene/usikkerhetene og konsekvensene av uønskede hendelser, mens pålitelighet fokuserer på systemets evne til å opprettholde ønsket ytelse over tid. Både risiko- og pålitelighetsfag er viktige innen områder som informasjonssikkerhet, ingeniørvitenskap og drift av komplekse systemer.

## Risikoanalyse

Risiko kan analyseres gjennom en risikobeskrivelse som gir et kvalitativ eller kvantitativ bilde av risikoen.  En risikoanalyse er slik professor i risikovitenskap Terje Aven (2023) skriver en systematisk prosess som identifiserer risikokilder, trusler, farer og muligheter.  Analysen gir en forståelse for hvordan hendelsene kan skje og hva konsekvensene kan være. Risikoanalysen brukes vanligvis som grunnlag for å informere beslutningstakerne uten å fortelle beslutningstakerne hvilke avgjørelser som skal tas. 

En risikoanalyse kan etter ISO 31000 være kvalitativ, semikvantitativ eller kvantitativ. En kvalitativ risikoanalyse nøyer seg med å klassifisere frekvensene eller sannsynlighetene for at en hendelse skal inntreffe i kategoriene lav, moderat eller høy. En semikvantitativ risikoanalyse gir de samme gruppene tallverdier og bruker disse til å beregne risikokategoriseringene for de ulike scenarioene. En kvantitativ risikoanalyse tallfester sannsynligheter og konsekvenser i målbare størrelser, for eksempel i ulykkesfrekvens, antall skadde, antall drepte eller miljøskader.

En risikoanalyse basert på ISO 31000, starter ofte med en risikoidentifikasjon: Å finne, gjenkjenne og registrere risikoer. Risikoidentifikasjon handler om å identifisere risikokilder, hendelser, deres årsaker og deres potensielle konsekvenser, og ISO 31000 beskriver dette som de første trinnet i en risikovurderingsprosess, før risikoanalyse og risikoevaluering. I sikkerhetssammenheng, hvor risikokilder er kjent som farer, er dette trinnet kjent som fareidentifisering.

Etter at farene eller risikokildene er identifisert, foretas det etter ISO 31000 ofte en konsekvensanalyse. I risikofaget kan konsekvenser defineres som «effekten av hendelser, med hensyn til definerte verdier (som menneskers liv og helse, miljø og økonomi), som skal dekke ulike tilstander, hendelser, barrierer og utfall. Konsekvensene er ofte sett i relasjon til noe som er negativt til en referanseverdi (planlagte verdier, mål og lignende), og fokuset er ofte på negative, uønskede konsekvenser». Et eksempel på en konsekvens kan være knyttet til en klimarisiko. Konsekvensen kan være at klimagassutslipp i atmosfæren gir store effekter på økosystemet, økonomien og menneskers liv og helse. Referanseverdien i dette eksempelet blir nåværende tilstand.

Konsekvensvurdering legger typisk vekt på å identifisere alle relevante konsekvenser innenfor det omfanget som er definert. Det vil i slike evaluering finnes årsaker som risikofaktorer og risikokilder. For å evaluere usikkerheten til konsekvensene som er vurdert, er det slik Aven (2018) utdyper, vanlig å bruke sannsynligheter. Vurdering av sårbarhet er et aspekt ved risiko og konsekvensvurderinger. Det motsatte av sårbarhet er robusthet eller resiliens (motstandsdyktighet). Sårbarheter i et system er ofte et resultat av hvor robust systemet er mot ulike risikokilder. Robusthet blir ikke bare viktig for konsekvensvurderingen, men også for å vurdere tiltak som reduserer konsekvensene.

### Usikkerhetsvurderinger

Usikkerhet vil i en risikofaglig kontekst bety å ha ufullstendig eller upresis informasjon om en størrelse, eller hvorvidt en hendelse vil inntreffe eller ikke. Usikkerhet kan slik Aven (2023) skriver måles i to hovedkategorier: Epistemisk usikkerhet handler om usikkerhet i kunnskap, mens aleatorisk usikkerhet beskrives gjennom usikkerhet i variasjon og modelleres ved sannsynlighetsmodeller.

Usikkerheter kan uttrykkes i tre hovedkategorier:
#gjennom sannsynligheter,
#gjennom bakgrunnskunnskap og hvor sterk bakgrunnskunnskapen er,
#gjennom overraskelser i forhold til kunnskapsgrunnlaget.

I en usikkerhetsvurdering er det vanlig å ta med de hendelsene som en antar har størst sannsynlighet for å inntreffe. Vurderingen skal også ta med det som i risikofaget omtales som en «svart svane». En svart svane kan basert på Aven (2015) klassifiseres i tre hovedkategorier:
#ukjente-ukjente (hendelser som ingen kjenner til),
#ukjente-kjente (hendelser som er ukjent for de som gjennomfører en analyse, men kjent for andre),
#hendelser som er neglisjerbare, fordi sannsynligheten er så lav at ingen tror en slik hendelse vil forekomme.
Særlig kategori 2 og 3 kan være aktuelle å få en bevisstgjøring på at hendelsene kan inntreffe, særlig dersom de kombineres med lavt kunnskapsgrunnlag. Hendelser som det er knyttet store usikkerheter til, vil slik Aven (2015) skriver være viktige å få med i en risikoanalyse. Dette gjelder særlig om hendelsene kan påføre større konsekvenser.

### Risikomatriser

Risikovurderinger fremstilles ofte gjennom risikomatriser, som plasserer sannsynlighetene og konsekvensene i oppgitte skalaer i en matrise (tabell). Risikomatriser brukes innen risikostyring i mange virksomheter. Risikomatriser forenkler og visualiserer risikobildet, slik at risikoer kan rangeres i forhold til hverandre. Risikomatriser viser både risikoaksept og hvilke risikoer som må håndteres først i risikostyringen.

Risikoaksept kan slik risikoforsker Jan Nijs Dujim (2015) beskriver sees fra fargerangeringen:    
#Rød farge vil vanligvis ikke gi akseptabel risiko, og det bør utføres risikoreduserende tiltak.
#Gul farge (ALARP – *as low as reasonably practicable*) er normalt akseptabel risiko, men det bør vurderes å utføre risikoreduserende tiltak.
#Grønn gir normalt en generell aksept for risikoen.

Risikomatriser viser i hovedsak bare til forventningsverdier til risikoene, og det blir ikke nødvendigvis tatt hensyn til det fulle «risikopotensialet». En risikokilde kan forårsake mange scenarier eller konsekvenser. Førsteamanuensis innen risikoanalyse Anthony Cox fremhever at en risikomatrise ikke fremhever dette på en god måte. Risikomatriser kan også plassere to hendelser likt, men vurderingsgrunnlaget for risikoene kan være vidt forskjellig. Lav kunnskap til en forventet verdi kan kamuflere viktige sider av risikoen som ikke blir reflektert i matrisen, noe Aven og Thekdi (2022) hevder kan påvirke hvordan risikoen blir håndtert videre i risikostyringen.

## Sannsynligheter i risikofaglig bruk
Usikkerheter uttrykkes ofte ved hjelp av sannsynligheter. Sannsynligheter er et relativt komplekst konsept som har tre hovedtilnærminger til hvordan sannsynlighet kan beregnes. Det skilles mellom klassiske sannsynligheter, frekvenssannsynligheter og bayesianske/subjektive sannsynligheter.

#### Klassiske sannsynligheter

Klassiske sannsynligheter er et spesialtilfelle som kun kan brukes under gitte omstendigheter hvor det kan finnes et eksperiment med et endelig antall, *n*, mulige utfall, hvor hvert utfall har samme sannsynlighet for å forekomme. Eksempler på slike forekomster er typisk hasardspill som mynt og kron, terningkast og rulett. Klassiske sannsynligheter gjelder bare i situasjoner med et endelig antall utfall som er like sannsynlige. Klassiske sannsynligheter utledes ved P(A)=\frac{n_A}{n}

#### Frekvenssannsynligheter
Frekvenssannsynligheter bygger på at et fenomen kan repeteres under lignende situasjoner. Relativ frekvens av en hendelse *A* kan vises med;f_n (A)=\frac{n_A}{n} Fordi forholdene er tilsvarende for alle eksperimentene, er den relative frekvensmetoden en grenseverdi når *n* går mot uendelig. Denne grenseverdien kalles sannsynligheten for *A* og kan skrives:P(A) = \lim_{n\to \infty } \frac{n_A}{n} 

Frekvenssannsynligheter krever ofte en form for tankekonstruksjon for å vurdere reelle hendelser. Det er et modellkonsept som bygger på loven om store tall, og det må konstrueres en tanke om at alle eksperimenter eller hendelsesforløp vil være tilnærmet like. For at frekvenssannsynligheter skal kunne benyttes, må det rettferdiggjøres at eksperimentene er *repeterbart*.

Frekvenssannsynligheter benyttes ofte innen medisinsk forskning, hvor det etableres parameterverdier innen en populasjonsenhet. Parameterverdiene gjør at sannsynlighetene ikke er direkte overførbare til enkeltindivider, da et enkeltindivid ikke representerer populasjonen som modellene i frekvenssansynligheter er utviklet for. En frekvenssannsynlighet er normalt ukjent og må estimeres.

#### Subjektive sannsynligheter

Subjektiv sannsynlighet, der sannsynligheten *P* for hendelse *A* vil være basert på gjeldende bakgrunnskunnskap *K' *, er skjønnsmessig bestemt. En subjektiv sannsynlighet kan settes til alle typer risikovurderinger. Kunnskapen *K' * kan være basert på tidligere erfaring, ekspertvurderinger, fysiske karakteristikker med hendelsen som skal vurderes, eller lignende. Subjektive sannsynligheter uttrykkes som: P(A|K') 

Når subjektive sannsynligheter blir brukt som en del av usikkerhetsbeskrivelsen, skal bakgrunnskunnskapen helst fremgå av vurderingen, for å gi beslutningstaker en vurdering til hvor godt fenomenet som beskrives er forstått.

Styrken på kunnskapen vurderes fra følgende påstander ved å besvare dem med ja eller nei. Jo flere spørsmål det svares ja på, jo svakere er kunnskapen en risikoanalytiker har til sannsynligheten som er satt:
# Hvis antakelser representerer en sterk forenkling av risikovurderingen,
# Data er ikke tilgjengelig eller upålitelige
# Det er mangler en på enighet/konsensus blant eksperter.
# Fenomenet det gjelder, ikke er godt forstått, eller modeller mangler eller er kjent for å gi dårlige prediksjoner.

Sannsynlighetene settes ofte som et sannsynlighetsintervall, for eksempel 
## Litteratur
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 

## Eksterne lenker
* 
*  (SRA)
*  Risiko; Standard Norge