气候政策的研究正在呈指数级增长。在发布的约85,000个关于减缓全球升温的政策工具的个别研究中，有相当四分之一是在2020年或之后发表的。由波茨坦气候影响研究所（PIK）领导的一项研究发表在npj气候行动期刊上，利用机器学习方法展示了这些广泛知识的分布情况——按工具、国家、部门和政策级别，并识别出研究空白。相应的网络工具“动态系统地图”将有助于指导科学和政策。它将不断更新，以反映当前的研究状态。
“这项研究并不是直接提供关于气候政策效果的问题答案，而是展示了迄今为止科学研究的实际概况，”PIK研究员及本研究主作者马克斯·卡拉汉解释说。“一方面，这为现有的知识空白提供了信息，从而指明了基础研究的方向，包括通过资金支持。另一方面，这一概述促进了证据综合工作，例如为政府总结知识状态，尤其是在气候变化政府间专门委员会的评估报告中。”
研究显示，在两个温室气体排放量最大的国家——中国和美国——的气候保护政策是特别集中的研究主题。相反，非洲地区在研究工作与实施政策的比例上最低，依然有很多新见解的空间。研究还识别出一些较小国家的研究空白，它们在减排方面表现突出，如希腊、丹麦和冰岛。
按照政策工具分析，经济工具，特别是碳定价，吸引了大量研究，但在监管工具如标准或禁令方面存在全球研究空白。研究警示存在“盲点”，例如关于当这种工具与定价工具结合使用时的互补效益。工业部门也存在研究空白：它占温室气体排放的23%，实施的气候保护政策的13%，但研究只占8%。
为了应对大量个别研究，研究团队使用了所谓的机器学习模型。这些智能大数据工具首先在可管理的文本数量上“训练”，然后自动查看关键段落提取相关信息。这些大数据工具应用于OpenAlex数据库中的查询，得到了大约一百万个潜在相关研究，并识别出约85,000个实际上相关的研究，生成气候政策研究的地图。
“通过这项研究及相关的互动网络工具，我们迈出了重要一步，使得能够对气候危机做出快速而准确的响应，”PIK研究员兼本研究共同作者扬·明克斯说。“我们的研究地图会持续更新，并实时提供可用证据的快照。这是一个更雄心勃勃项目的基础：气候解决方案证据库，随后将总结已经存在的知识，帮助决策者了解哪些气候政策有效。”明克斯指出，已经引入了数千项气候政策，从碳税到电动车补贴。“我们现在需要回答的关键问题是在哪种情况下有效，我们需要借助人工智能实时回答这个问题，并随着新研究自动更新。”
