研究人员介绍了一种创新的风险研究模型，融入了互动因素并整合了多个学科。
LMU研究人员介绍了一种考虑互动因素并整合多个学科的创新风险研究模型。
我们正面临诸如气候灾害、疫情、物种灭绝和暴力冲突等众多危机。全球的学者和决策者们正在努力寻找有效的方法来应对这些相互关联的问题，这是一项具有挑战性的任务。“系统性风险在以人为中心的时代日益重叠，这一时代以人类的重大影响为特征，”LMU人类-环境关系研究与教学单位的地理学博士亚历山大·佩雷拉·桑托斯表示。“当不同的灾害相互作用并放大其影响时，这些风险将导致损害和损失，这些损失可能进一步加剧。”一个明显的例子是在新冠疫情期间，这不仅影响了健康，还迫使许多人陷入贫困。然而，这些互动的复杂性通常只被部分理解。科学界面临着将不同层次的分析、多样化的学科观点和社会各界进行融合的困难。
在最近发表于《一个地球》期刊的文章中，佩雷拉·桑托斯与汉堡大学和挪威科技大学的同事们共同介绍了一种应对这种复杂性的全新方法。他们的目标是考虑和统一各种成分。“我们的创新概念运用气候和社会科学的既定分析技术，并通过翻译器将其整合，”佩雷拉·桑托斯解释道。这个翻译器将不同的观点、不同的空间和时间尺度以及社会领域联系起来，提供健康和气候危机的更详细描述。重要的是，它保留了证据的复杂性和多样性，以推动更具包容性和上下文意识的适应政策。
“在我们的方法出现之前，研究人员常常需要选择特定的方面，以避免被信息淹没。或者，他们会对多个风险、区域或社会部门进行广泛的分析，这导致了重要细节的丧失，”这位地理学家进一步阐述道。这些丧失的元素包括风险之间的相互作用、独特的社会状况、经济影响以及不同人群面临的风险水平差异。
作者观察到，传统的风险研究往往受到狭隘的学科关注和单一领域或分析尺度的影响，这扭曲了政策建议，并可能产生有偏见、无效和不公的结果。他们主张超越这些限制，系统性地应对各种风险的复杂性质，而不牺牲分析的彻底性和深度。“我们的翻译器模型将多个证据来源整合成一个一致的整体，”佩雷拉·桑托斯总结道。“我们提出的框架提供了对风险因素的全面和详细的（即整合和多样化）特征描述，以增强系统和上下文意识证据的研究和政策制定。”
