[論文レビュー] A dynamic systems approach to harness the potential of social tipping

Sibel Eker, Charlie Wilson+5 more|arXiv (Cornell University)|Sep 26, 2023

Climate Change Communication and PerceptionSocial Sciences被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、社会的ターニングポイントをモデル化し活用する動的システムアプローチを提案し、社会的・経済的・環境的システム間の相互接続されたフィードバック機構を統合することで、急速な脱炭素化を実現する。気候政策の関連性を高めるために、実証的データ収集、スケールを越えたモデル化、そして正義に配慮した枠組みを組み合わせ、ネット・ゼロ排出への変革的で社会的移行を予測・監視する。

ABSTRACT

Social tipping points are promising levers to achieve net-zero greenhouse gas emission targets. They describe how social, political, economic or technological systems can move rapidly into a new state if cascading positive feedback mechanisms are triggered. Analysing the potential of social tipping for rapid decarbonization requires considering the inherent complexity of social systems. Here, we identify that existing scientific literature is inclined to a narrative-based account of social tipping, lacks a broad empirical framework and a multi-systems view. We subsequently outline a dynamic systems approach that entails (i) a systems outlook involving interconnected feedback mechanisms alongside cross-system and cross-scale interactions, and including a socioeconomic and environmental injustice perspective (ii) directed data collection efforts to provide empirical evidence for and monitor social tipping dynamics, (iii) global, integrated, descriptive modelling to project future dynamics and provide ex-ante evidence for interventions. Research on social tipping must be accordingly solidified for climate policy relevance.

研究の動機と目的

• 既存の社会的ターニングポイントに関する文献における実証的かつシステム的枠組みの欠如に取り組む。
• 現在の社会的ターニングポイント研究が物語中心的で定量化されていない性質を克服する。
• 社会的・経済的・環境的正義の視点を、変革的システム移行の分析に統合する。
• 介入の予測と評価を可能にするスケールを越えた、複数のシステムのモデル化フレームワークを開発する。
• 統合的記述的モデリングを通じて、政策に即したターニングポイント介入の事前証拠を提供する。

提案手法

• 社会的・経済的・政治的・技術的ドメイン間の相互接続されたフィードバックループに注目するシステム的視点を採用する。
• 複雑なシステムにおける連鎖的変化をモデル化するため、複数システムおよび複数スケールの相互作用を統合する。
• 実証的根拠をもとにターニングポイントのダイナミクスを特定し、リアルタイムでのシフトを監視するための指向性のあるデータ収集を実施する。
• 将来の社会的ターニングポイントプロセスの軌道を模擬するため、グローバルかつ統合的で記述的なモデリングを用いる。
• モデル設計および解釈に社会的・経済的・環境的不正義の視点を埋め込む。
• 物語的知見と実証的検証、システムモデリングを統合することで、政策の関連性を強化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 社会的ターニングポイントは、相互接続された社会的・経済的・環境的システム間でどのように体系的にモデル化できるか？
• RQ2 社会的ターニングポイントのダイナミクスを監視・検証するためには、どのような実証的データ収集戦略が必要か？
• RQ3 正義の配慮は、社会的ターニングポイントモデルの設計および応用にどのように統合できるか？
• RQ4 スケールを越えた相互作用およびシステム間のフィードバックは、脱炭素化のターニングポイントを加速するか、あるいは遅らせるか、それぞれに果たす役割は何か？
• RQ5 統合的記述的モデリングは、効果的な気候政策介入の事前証拠をどのように提供できるか？

主な発見

• 既存の社会的ターニングポイントに関する文献は、主に物語中心であり、堅実な実証的かつシステム的基盤を欠いている。
• 動的システムアプローチにより、スケールおよびシステムを越えたフィードバック機構の統合が可能となり、予測可能性および政策関連性の高い知見が向上する。
• 指向性のあるデータ収集は、現実世界の文脈における社会的ターニングポイントのダイナミクスの実証的妥当性と監視に不可欠である。
• グローバルかつ統合的な記述的モデリングは、将来のターニングポイントダイナミクスの予測と、事前に政策的要因の評価を可能にする道筋を提供する。
• 環境的および社会的・経済的正義の視点を統合することは、公平で効果的なターニングポイント介入にとって不可欠である。
• 提案されたフレームワークは、社会的ターニングポイント研究の科学的厳密性を高め、気候政策における関連性を強化する。