协同建模公众参与决策(2)

一般来说，建模是指有一系列限制条件下，有目的地创造结构化和连贯性文本或图形的模型，这种模型被建模者认为对解决问题是有效的并且合乎逻辑的。[26]在决策支持方面，协同建模被理解为“将协作模型与参与过程整合起来做决策”。

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一方面，通过决策会议让不同参与者进入复杂的沟通过程；另一方面，参与者

[28]

通过共同创建正式模型和使用共享图形来呈现决策运作的过程及结果。协同建模是一个概括性术语，近几十年来不同的从业者和学术社群开发出了不同的方法，如共享视觉规划（Shared Vision Planning）、调解建模（Mediated Modeling）、团体建模（Group Model Building）、计算机辅助谈判（ComputerAided Negotiation）和参与式建模（Participatory Modeling）。[29]

不同学者提出了不同的协同建模方法与步骤，其中具有代表性的是系统动力学的建模5步法：界定问题—形成动态假设—形成模拟模型—模型测试—制定潜

[30]在政策与评估。总体而言，现有协同建模基本框架都没有脱离Rittgen（2007）

的建模过程，不同方法的协同建模只是在建模过程中应用计算机工具技术上的差异，基本内容包括两个主要因素：个人内在心智模式，群体成员之间的对话和社会层面、实务层面以及语言层面等三个层面的活动。

建模过程中关注两个主导因素：个人的内在心智模式和群体成员之间的对话。关注个人内在心智模式意味着，建模过程试图从个人的心智模型维度找寻到问题的根源，[30]同时，也意识到决策问题是一种主观建构而非客观存在。协同建模还提倡将群体成员之间的对话贯穿建模过程的始终。建设性的对话应在社会层面、实务层面及语言层面展开，这也成为建模成功的关键。科学的决策需要公众、技术专家和决策者之间的协作，协同建模提供了查找共同事实的优势，包括界定问题、确定利益相关者优先次序、共同解释相关信息以及共同承认现有信息限制。

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协同建模认可不确定性的存在，承认决策环境的复杂性，并提倡通过对话来实

现组织学习。在建模过程中，至少有一个群体成员需要精通科学建模，包括制定定性概念工具、编写包含必要的代码的计算机模型。

协同建模涉及的三个层面活动构成了一套运作的基本架构，并形成了一个正式模型，该正式模型为寻找解决问题的最佳决策方案提供了途径。在最高层即社会层面，协同建模要处理该组织是否接受或拒绝某个备选方案的问题。为此，通常采用多数决定规则或资历规则。其中，多数决定规则强调要有一定数量的团队成员必须支持或反对某个备选方案，该方案才能被接受或拒绝。资历规则强调给群体中某些成员的投票赋予较高的权重，成员支持或反对的权重与他或她在组内的地位有关。

在中间层即实务层面，协同建模涉及两种不同类型的行为。其一是理解过程，即对决策问题背景知识和建模语言的理解。协同建模是为了找到解决问题的共识，其中，对决策问题背景知识的理解是为了让参与者了解基本知识，而对建模语言

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的理解，在于现有的协同建模几乎都涉及计算机辅助，而不同的计算机软件有不同的语言系统，例如系统动力学的Vensim，多主体建模的Repast等。[32]其二是组织过程，这涉及两个环节：（1）议程设置，包括组织会议（提供设施设备、安排时间），使用不同的技术（头脑风暴法、德尔菲法）等；（2）谈判对话，即参与者一起讨论提出不同的问题与想法，然后进行偏好度选择。建模通常被认为是一种直观的行为，是大脑进行创造性劳动的产物，并会涉及在建模中收到其他利益相关者的一些意见。建模采用的方法基本为参与者的个人会议，即筹备访谈，

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或小型名义群体。[34]在实务层面，我们可以为系统设计非常多的有趣信息与结在最低层即语言层面，协同建模的主要任务是形成具体模型并进行决策模拟。

论来支持协同建模，甚至可以辨识出形成模型的基本要素与结构。

个人通过描述感知的现实，以创建它的模型。可以通过查看信息和分散文本来分析决策问题，这属于自然语言领域。[35]建模者还需将自然语言转换为建模语言，只有通过建模语言才能形成正式模型。现有的协同建模研究与实务中，应用最为广泛的是系统动力学。该方法是由MIT教授Forrester于1969年提出的通过计算机模拟设计决策方案的一种方法。通过召开决策会议来定性界定问题，根据不

[34]同的任务来确定参与者数量和多样性程度。系统动力学采用反馈关系代替统计

回归的简单因果关系，从统计回归方法到系统动力学方法，反映了从分析的、线性的、被组织的世界观到系统的、非线性的、自组织的复杂科学世界观的转变过程，从而能够方便地处理非线性和权变现象，实现对公共决策长期的、动态的、

[36]战略性的仿真分析与研究。在决策设计阶段，应用存量流量图有助于在新决策[37]投入运行时确定决策规则。关注长期趋势的动态方法可以帮助了解作为一个综

合系统的决策过程的动态模式，并找到可能阻碍可控行动的周点，以更好和更连

[38]贯地做出决策。在协同建模过程中，决策模拟通过数学公式将概念模型转换为

计算机模拟模型，从而呈现出随着时间的推移，行为以及决策分析结果的基本特征。[39]

四、协同建模的决策价值

尽管协同建模解决决策问题的适用性较强，但目前在公共决策中的潜力还没

[40]有得到充分发挥。我们认为，有计算机辅助的包含决策会议与正式模型的协同

建模对公众参与公共决策的价值主要体现在以下几个方面： （一）以理性对话克服多样性悖论并促进社会学习

协同建模改善了参与者的心智模式，并允许参与者之间在心智模式上保持一致、在决策方案方面达成共识。这些优势得以发挥的关键因素是理性对话，协同建模的整个过程贯穿着跨学科跨部门的多元参与者之间的建设性对话。由于大多数决策问题涉及复杂的系统，协同建模必须包括来自不同学科、背景的人，以确保将所有相关的想法整合到模型中。协同建模的研究者不断开发有助于利益相

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关者形成共识利益的建模工具和技术。作为协同建模技术之一的系统动力学的

关键部分就是通过参与者对话开发因果循环图，以显示变量如何相互关联，而这需要建立共同语言，包括构建自然语言和模型语言，并需要跨学科方法与数据源。有研究表明，通过对话过程确定关系并观察变量如何相互作用，并让团队向跨学科思维迈进，就比较容易形成社会学习。通过社会学习，参与者现有知识面之外拓展了更大的视野。社会学习还有助于利益相关者对问题的根本原因形成共识

[23]并尊重不确定性。总之，协同建模适应了利益相关者日益苛刻的公共决策品质

[42]

需要，[43]并有助于增加共识和减少决策对抗。[1]

（二）以正式模型模拟“what if”场景来处理决策中的不确定性问题 协同建模借助计算机提升了我们看到复杂关系的能力，改善了人类在处理非

[44]线性关系或反馈循环方面效率不高的问题。计算机辅助下的协同建模可以整合

到现有的静态政策设计中，并详细阐述利益相关者之间的相互作用关系。

对于公众参与决策的不确定性问题，协同建模几乎都提供了相应的解决方法和工具。例如，系统动力学方法中处理不确定性问题的工具主要包括：单变量和多变量敏感性分析、验证测试。

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