A wealth of evidence: Machine learning approach leads to a 'living systematic map' of climate policy research

Исследователи из Потсдамского института изучения климатических изменений (PIK) с помощью методов машинного обучения проанализировали около 85 000 исследований по инструментам политики смягчения глобального потепления. Результаты, опубликованные в журнале npj Climate Action, показывают распределение знаний по инструментам, странам, секторам и уровням политики, а также выявляют пробелы в исследованиях. Для навигации по этому массиву знаний создан постоянно обновляемый веб-инструмент — «живая систематическая карта».

Этот обзор важен для определения приоритетов будущих исследований и для синтеза доказательств, например, для отчетов Межправительственной группы экспертов по изменению климата (IPCC). Анализ выявил, что политика Китая и США изучается наиболее интенсивно, в то время как для Африки характерен самый низкий объем исследований относительно числа принятых политик. Также обнаружены пробелы в изучении политик таких стран, как Греция, Дания и Исландия, добившихся значительного снижения выбросов.

«Наше исследование не дает прямых ответов о результатах политик, а показывает обзор того, что уже было научно изучено», — поясняет ведущий автор Макс Каллахан. Для обработки огромного объема данных команда использовала модели машинного обучения, которые автоматически анализировали тексты из базы данных OpenAlex. Соавтор Ян Минкс отмечает: «Наша карта исследований, обновляемая в реальном времени, — это шаг к созданию Банка доказательств климатических решений, который будет суммировать знания о том, какие политики работают».