合成

社会-生态系统适应性管理中科学-政策整合的信息生态学方法

• 摘要
• 简介
• 信息生态系统
  • 概述
  • 定义信息
  • Holons, holarchies和信息结构
  • 总结与通用模型
• 参考框架
  • 上下文和规模
  • 科学、政策和决策支持
  • 适应性管理的应用
  • 信息技术与管理
• 讨论与进一步研究
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

近年来，人们高度关注与科学和政策整合相关的挑战，以应对复杂的社会生态问题(Rykiel 2002, Hearn et al. 2008, Pollard et al. 2008, Baehre et al. 2011)。这些挑战是多方面的，它们需要跨许多部门和管辖范围的多个组织之间的整合和合作，这些组织的任务日益扩大，涉及环境评估、区域土地使用规划、可持续资源管理、环境保护和区域经济发展等诸多活动(巴斯克维尔1997年，哈里斯2002年，吉布森2007年，米切尔和什鲁sole 2007年，坎丁2010年，Waldick 2010)。这一系列的活动导致了组织框架的多样性的发展，许多人开始质疑是否可以有一个统一的架构来同时解决如此广泛的问题(Christensen等人1996,Grumbine 1997, Yaffee 1999, Dovers和Price 2007, Price等人2009,Layzer 2010, McAfee等人2010)。部分挑战在于，许多这些活动都意味着同样的事情(Slocombe和Hanna 2007)，这导致了框架的发展，包括在整体结构下的多个问题，如自适应管理(AM;Holling 1978)，基于生态系统的管理(EBM;Kappel等人，2006)，或“基于地点的”策略，专注于帮助社区和地区同时适应多个过程(Rammel等人，2007年，Harcourt 2010年，O 'Brien 2012年)。

尽管AM和EBM等整体概念为我们指明了新的方向，但关于我们如何在这种方法中更好地组织的问题仍然存在。一些研究人员认为，解决方案不在于找到关于总体管理框架的普遍共识，而在于“我们如何看待集成”，这将影响其实施的成功(Dovers and Price 2007, Slocombe and Hanna 2007)。解决复杂的社会生态问题还需要更好地定义科学和政策之间的关系。争论的焦点是“组织”的问题，特别是在我们作为人类需要如何找到一种更有效和有效的方法来解决复杂的社会生态问题方面。

一种方法是发展一种新的“心智模式”(Jones et al. 2011)，该研究解决了人类系统如何组织和生态系统如何运行之间的显著差异(Grumbine 1997, Yaffee 1999)。可以说，在现代时代使用的组织框架反映了本质上更机械化而非有机的思维模式，需要新的模式“少关注工业时代的概念，多关注与信息时代相关的组织理论”(Yaffee 1999:718)。复杂适应系统理论提供了一个起点，其中人类系统被视为与自然系统相互依存和共同进化(Patten et al. 2002, Able and Stepp 2003, zaro et al. 2005, Kappel et al. 2006, Rammel et al. 2007, Gunderson 2010)。

因此，遵循这种方法将需要在管理和组织框架中更明确地融入生态原则，以使组织在应对复杂的社会生态问题时更具有反射性(Biggs等，2010,Folke等，2010,O 'Brien等，2012)。这需要超越简单地试图调整或调整现有工业时代的管理结构，以处理正在出现的社会-生态问题的更复杂的动态。工业时代的模型是基于植根于物质转化和流动的生产方式，而信息时代的模型需要关注信息转化和流动。然而，在这方面，“信息”在这种转变中的作用很少或根本没有受到关注，尽管这是一个在进化的、复杂的适应系统研究中已经进行了大量研究的主题(例如，见Wicken 1987, Küppers 1990, Schneider和Kay 1994, Stonier 1997, Coren 1998, Kay 2000, Salthe 2003, Hogeweg 2007)。尽管这方面的许多工作建立在香农和韦弗(1949)的“信息论”基础上，但其对信息传递和交流的数学和定量方面的关注，仅限于处理动态人类组织环境中信息过程中更短暂的、定性的维度。

为了解决这些问题，我们研究了新兴的“信息生态”领域，将其作为整合信息流的多个方面的手段，因为它涉及科学政策整合的组织结构和功能配置，特别是AM。为此，我们综合了来自多个领域的理论元素，以说明信息是如何在组织内从初级科学研究到政策分析和决策的不同层次的多学科之间收集、处理、转换、传输和使用的。

我们对信息生态学进行了简要概述，以确定其应用范围的背景，研究其与信息论的对比，并强调了一些需要解决的差距，以使其能够在科学-政策整合和AM中应用。这包括澄清术语“信息”的含义，以及为什么它的使用有许多上下文和定义。我们使用源自全息子和全息系统概念的原理来描述与信息如何在进化的、复杂的自适应系统中发挥作用相关的内在结构属性。

我们使用这些一般原则来开发一个通用模型和参考框架，以指导实际应用，包括对与科学-政策整合相关的一些问题的审查。然后，该分析提供的见解用于更具体地详细说明如何在AM上下文中应用它。最后，我们讨论了在实际环境中应用这种方法时需要牢记的一些突出问题，以及一些额外的理论推测和对进一步研究的建议。

信息生态系统

概述

“信息生态”一词被用于许多研究领域，包括动物行为和人类心理学的研究(Dall et al. 2005, Fiedler et al. 2007)，人类生态系统和自然生态系统的比较研究(Erymonin 1998, Stepp et al. 2003)，以及人类领域的信息系统开发、业务流程、组织理论、政治和文化(Davenport 1997, Rasmussen 1999, Nardi和O’day 2000, Malhotra 2002, Bekkers和Homburg 2005)。尽管目前还没有与该领域相关的核心知识或理论体系，但将该术语应用的两个一般领域分类是合理的:(1)人类组织内的信息环境和(2)涉及人类与自然系统之间交互的信息环境。

第一个领域特别关注信息技术和管理(IT/IM)，特别关注人类组织中信息使用的政治和文化方面。在这种情况下，生态学被用作一种隐喻，其基本原理是影响人类组织中信息流和使用的过程表现出与在自然系统中观察到的过程相似的特征。Davenport(1997:28)以以下方式将信息生态与IT/IM的传统方法进行了对比:

信息生态包含的工具比信息工程师和架构师迄今所使用的工具丰富得多。信息生态学家不仅可以动员建筑设计和IT，还可以动员信息战略、政治、行为、支持人员和工作流程，以创造更好的信息环境。他们依靠生物学、社会学、心理学、经济学、政治学和商业战略等学科来构建他们的信息利用方法。

与此类似，Nardi和O’day(2000)强调了以技术为中心的IT/IM方法往往忽略的定性和短暂维度。例如，他们质疑“信息社区”的概念在主流IT/IM中是如何被视为具有可定义特征的同质环境的。它们提供了另一种视角，将人类信息环境视为更加开放、动态和非线性的环境，其特征是不断变化的，因此可能存在多个和重叠的社区。他们用来描述人类信息环境的许多生态学概念包括一个关键物种的隐喻，它指的是组织中被认为对信息流和连接、以及地点、上下文和栖息地至关重要的特定个体。

提出定义的第二个领域是那些包括研究人类领域和自然世界的信息过程的领域，并特别注意信息在两者之间的相互作用中的作用。在此背景下，Stepp(1999:41)将信息生态学定义为:

研究环境信息(至少是物理、生物、社会和文化环境)与集体和个人认知和决策过程(意识形态、价值、期望、信仰、象征主义)的关系

将信息在自然系统中的功能作用扩展到人类系统研究的想法由Eryomin(1998:241)进一步提出，他提出了以下观点:

信息生态学是一门研究信息汇总对生物系统(包括个人、人类社区和整个人类的生物系统)的形成和功能以及对人类健康、心理、身体和社会福祉的影响规律的科学;并致力于发展改善信息环境的方法．

尽管在视角上存在差异，但从这些描述中可以明显看出，目的是使用信息生态学作为框架，为研究信息过程如何在人类和自然环境中运行提供一个更加开放、动态和生态的背景。然而，文献中所缺少的是一个通用的模型，可以提供信息如何在自然系统和适应性进化环境中的人类系统中发挥作用之间更明确的联系。我们提出了一个初始概念模型来填补这一空白。在追求这样一个模型时，首先有必要检查术语“信息”的含义。

定义信息

“信息”是现代使用最广泛的词汇之一，根据使用的上下文，它的含义可能有很多差异(Mingers 1997, Eddy and Taylor 2005)。字典通常会提供几种口语化的定义，这些定义通常基于循环推理，有时甚至可能是矛盾的(Stonier 1997)。例如，将信息定义为“转化为知识的数据”与其他将“数据”和“知识”视为特定信息“类型”的定义是违反直觉的。在相关的背景下，信息通常被视为数据和知识之间的中间层次，如典型的数据-信息-知识-智慧金字塔。尽管这样的模型已被广泛采用，但批判性的回顾表明，这一概念的起源缺乏坚实的理论或经验基础(Rowley 2007)。这些明显的矛盾现在在日常话语中普遍存在，以至于这个术语经常被简单地认为是理所当然的，多个内涵意义优先于更专业的外延意义。信息生态的支持者采取了一种多元化的方法来适应这些多种甚至相互矛盾的术语定义，从而使其不受限制，也不减少到一个特定的形式或领域。从外延意义上讲，意义上的差异并不与信息是什么或不是什么缺乏一致意见有关，更多的是与术语可能被定义和使用的动态性质和多种上下文有关(Mingers 1997)。

然而，信息论中提供的一些基本原则可能会解释为什么它的含义和使用有如此多的上下文。我们借鉴了Shannon和Weaver(1949)最初开发的原理，并进一步应用于生物和生态系统的进化过程研究中，还借鉴了非平衡热力学的最新发展(Wicken 1987, Küppers 1990, Schneider和Kay 1994, Coren 1998)。根据这一学派的思想，信息被认为是自组织系统中熵的补充。尽管熵在历史上被认为是对系统无序的直接度量，但现在它被认为是一个系统在其组织结构方面可能采取的路径数量的度量(Kay 2000)。虽然高度无序的系统具有高熵，但并非所有高熵的系统都是无序或混沌的。这种区别与系统中存在的信息量有关，这直接反映在其组织配置的复杂性水平上。换句话说，在复杂系统中，物质和能量相互作用产生的有序结构-功能配置反映了这种相互作用的结果所包含在系统中的信息的程度。

这在图1的帮助下得到了说明，图1对比了一个几乎或没有组织的随机系统(图1a)和一个显示出较高程度的组织和结构的系统(图1b)。有组织的系统具有较低的熵，因为组成元素的结构构型的形成减少了系统可能路径的数量因此，取和有更多的信息。例如，一个行星系统比形成它的粒子云拥有更多的信息。这种方法将信息视为进化的、自组织的系统元素组织成某种有序的形式或“信息”的固有趋势。正如斯通尼尔(1997:14)假设的那样，“信息之于组织，就像质量之于物质，热量之于能量”，因此，无论是处理简单的、复杂的、复杂的还是混沌的系统，信息都应被用作理解组织的决定性元素。

这种观点提供了一个基础，从这个基础上可以更充分地理解多种含义和上下文。系统中的组织程度部分是系统对环境条件响应的功能，突出了系统的信息“内容”(即组织配置)和“环境”(即形成它的环境条件)之间的内在关系。因为这个定义可以应用于许多类型的系统，例如物理的、生物的、社会的、语言的、技术的和表征的，因此，有多少感兴趣的系统，就可以有多少定义或语境来使用这个术语。

还可以研究这种定义信息的方法如何影响我们如何定义数据、知识或意义等术语，以及需要在哪些上下文中进行这种区分。基于测绘学和信息系统设计领域的Lindholm和Sarjakoski(1994)和Rasmussen(1999)的工作，Eddy和Taylor(2005)将这些术语定义为:数据是描述“有什么”的任何原始感官信息，知识是描述“事物如何工作”的信息，意义是在给定环境或决策上下文中应用的“意味着什么/做什么”的信息。通过分析和解释，在知识上下文中使用的数据具有较高的组织性，因此可以推断出知识比数据具有更多的信息。由此可见，知识在结构上依赖于数据作为主要输入，所有形式的知识在某些上下文中都有意义(Eddy et al. 2006)。因此，更准确的说法是，所有信息都包含数据、知识和意义的某种组合(无论是显式的还是隐含的)，重要的是要考虑这些方面如何作为嵌套关系同时发挥作用。

在从数据到知识到意义的过程中，内在的结构-功能依赖可以等同于Küppers(1990)确定的三个层次的符号关系:(1)句法关系，(2)语义关系，和(3)语用关系。句法涉及信息或代码中主要元素的顺序，如字母、数字和符号或“数据”;语义涉及到可以从基本元素中做出的许多可能的安排，例如包含有意义的句子的单词或从数据中推断出的不同知识陈述。尽管句法和语义结合起来构成了消息的“内容”，但语用方面涉及到消息在特定上下文中的有用性，即“意义”。当从符号关系的层次来看待这些结构-功能依赖时，正如Küppers(1990)明确指出的那样，可以使用一些一般原则来提供一种方法，以不同的方式思考如何将信息用作集成的基础。我们转向从holons和holarchies理论中衍生出的一些一般原则，这些原则提供了一些关于嵌套依赖的额外见解。

Holons, holarchies和信息结构

holon的概念首先由Koestler(1967)提出，作为适应复杂系统的还原论和整体维度的一种手段。这个术语的字面意思是“整体-部分”，更具体地说，指的是复杂系统中整体和部分之间的关系依赖关系。Koestler开发了一套通用的原则，描述了结构-功能依赖是如何被完整关系控制的。其中一些原则已经以不同的方式被纳入了层次理论(例如，参见Allen and Starr 1982, Salthe 1985和O 'Neill 1989);然而，为了简单起见，Esbjörn-Hargens和齐默尔曼(2009:85)所描述的几个更简洁的“整体原理”足以进行这种分析。与层次理论中所使用的时空属性(如自然系统中的更小/更大或更快/更慢的层次)不同，完整论原则侧重于完整论层次之间的结构-功能依赖关系，即多层次“完整”系统中的更高和更低的关系，可以是物理、生物、生态、符号/语言或任何其他类型的结构有序系统。以下四个原则用来描述一些核心原则:

1. 每一个全子层次都超越并包含较低层次的全子。
2. 较低能级的空子为较高能级的空子提供了可能性;而更高层次的holon设置了较低层次的概率(约束)。
3. 摧毁任何特定关卡上的holons，所有高于它的关卡将被摧毁，但低于它的关卡将不被摧毁。
4. 在一个全等级制中，每一层都产生更大的深度和更小的跨度。

用两个简单的全息系统作说明。第一个是关于分子如何由原子形成的物理系统，第二个是关于单词如何由字母组成的符号系统(图2)。在这两个系统中，较高的层次，即分子或单词，是由构成较低层次(即原子或字母)的全息子组成的。holon存在于两个层面;它们在某种程度上是自身的整体，如原子或字母，但同时又是另一个整体的部分，如分子或单词。在每个例子中，更高层次的全息子随后可能分别成为更大整体的一部分，如有机体或句子。Koestler(1967)将其称为“janus效应”，意思是所有的holons都有两个面，一个是自身的整体，另一个是另一个整体或更广泛系统的一部分。一个全息结构可以包含任意数量的完整关系层次，这取决于给定系统的复杂性和完整深度。

第一个原则强调每个层次如何“超越和包含”较低层次的holon。这一原则将注意力集中在系统的多个级别之间的嵌套依赖关系上，而不是集中在排除其他级别的特定级别上。与此相关的概念是明确地认识到，较高的层次并不象“超越”一词有时所暗示的那样，以脱离其组成部分的方式运作;高阶空子不仅超越而且包含低阶空子，正是低阶空子使高阶空子的存在成为可能。第二个原则是建立在这个逻辑上的，它陈述了较低层次的空子如何为较高层次的空子设置可能性，这是一种自下而上的关系。例如，在特定的上下文中形成的分子或单词的类型首先取决于可用的原子或字母的类型。当系统中的这些层次出现并形成一个完整层次时，这部分是由于对较低层次的完整层次设置了行为约束的结果，即较高的层次设置了较低层次的概率，这是一种自上而下的关系。由于这个原因，有人说，在一个完整系统中的级别通过自下而上和自上而下的级别之间的交互“出现”和“共同进化”。

尽管层次之间的结构和功能依赖是非线性和动态的，但在有序系统的整体结构中有一个内在的“不是反之亦然”的原则。例如，单词是由字母组成的，分子是由原子组成的，而不是相反。定义特定全息子能级的性质，例如水分子，与较低能级的全息子(氢和氧)的性质不同，但由它们的性质组合而来。因此，有序系统很容易受到级联效应的影响，因为如果某个特定级别上的holons的完整性被破坏或受到负面影响，那么更高级别上的holons的完整性也会被破坏，但不一定是低于受影响级别的(信条3)。

如何将全子原理应用到复杂系统的分析中，取决于所研究系统的性质。这与第四个原则的使用尤其相关，该原则规定了随着水平的增加，holon的数量如何减少，即“深度越大，跨度越小”。在严格的层次意义上，深度指的是系统中完整子层次的数量，跨度指的是特定层次上完整子的数量。例如，一个单词是由一个或多个字母组成的，一个分子是由一个或多个原子组成的，反之则不然。尽管这一普遍原理只适用于封闭有界系统中的奇异情况，但在开放无界系统中，相同的基本元素可以有许多可能的排列。Esbjörn-Hargens和Zimmerman(2009)通过区分个体holon，即封闭的、物理上有边界的holon，如一棵树或一个人，与社会holon，即开放的、短暂的holon，如森林或社区，来强调这种区别。在他们的框架中，“社会”一词不仅仅局限于人与人之间的互动，还被扩展到描述发生在任何类型的个体在空间和时间上的物理、生物或语言上的互动。尽管个体holon是分层结构，但在复杂系统中可能出现的许多可能的排列可以导致各种异质结构的安排(图3)。人类和自然系统都涉及不同类型的个体holon在某种形式的集体行为中作为社会holon发挥作用，而正是这些跨越不同时空尺度的层级和异质性安排之间的相互作用，促成了复杂系统的复杂性。正因为如此，“holarchy”一词比传统的层级概念更受欢迎。在传统的层级概念中，“holarchy”是一种由层级和异质性安排组成的多层次系统，由自下而上和自上而下的关系依赖和相互作用构成:“holarchy”=层级+异质性。

在本质上，全子原理提供了一套原则，通过这些原则，复杂系统的内在结构-功能构型得以确定可以分析，因此是信息的一般定义所固有的，因此可以应用于各种系统上下文。为了将这些思想应用到AM的科学-政策整合中，我们以通用模型的形式对这一理论概述进行了总结。

总结与通用模型

在AM中应用信息生态学的主要目的是让人们注意到信息结构和功能在人类和自然系统中的作用，因为它们随着时间的推移共同进化。采用对人类系统和自然系统都通用的理论原则，为不同地思考如何更好地将人类系统与自然系统结合提供了基础，从而开发出更一致和全面的跨学科和组织集成方法。我们所描述的理论原理随后在图4的示意图的帮助下得到了总结。图4基于自生成(自组织)系统的模型(Maturana和Varela 1980)，并以一个物种和它的环境为一般例子，描述了信息如何在一个进化的、自适应的系统环境中流动。

• 在基本层面上，信息与系统的组织程度有关，这部分是一个系统如何响应环境条件变化的结果，即有机体、物种或种群。
• 自组织(自创生)系统的进化和适应是通过三个连续的层次来处理信息的:(1)句法，(2)语义，(3)语用。为了简化术语，这些随后被称为初级、二级和三级。
• 初级、二级和三级层次以全息的方式依次结构，并遵循全息原则中规定的一般原则。
• 个体生态实体，即个体holons，如细胞、动物或人类，是分层结构的;然而，个体生态实体之间的相互作用，即社会holons，如人口，产生了异质结构。
• 整体和整体层次通过自下而上和自上而下的相互作用“出现”和“共同进化”。然而，“反之亦然”原则要求较低级别对较高级别的基本依赖性，而较高级别为较低级别的组织提供了新的系统上下文。
• 信息生态学涉及在此背景下人类与自然系统内部和之间的信息研究。它涉及信息生产、流通和使用的所有方面，以及数量和质量方面，因此为检查不同类型的信息为各种目的所起的作用提供了基础。

参考框架

上下文和规模

图4所示模型概述的一般原则适用于许多类型的系统，这些系统在广泛的尺度范围内运行，从单个微生物及其微环境到大型种群及其相应的宏观环境。可以考虑与跨不同空间和时间尺度运行的生态过程相关的多个背景(Eddy 2005, Mitchel和Shrubsole 2007, Jørstad和Skogen 2010)，因此每个层次的具体结构-功能配置根据所考虑系统的规模和性质而不同。例如，在一个动物物种的尺度上，这三个层次分别属于(1)感觉-生理能力，(2)神经-记忆能力，和(3)本能-行为能力。为了使一个物种适应不断变化的环境条件，它必须既能从环境中吸收信息，又能通过这三个层面在内部处理信息，从而做出适当的适应性反应。作为一个普遍的原则，未能完成这一过程将导致物种无法进化和适应。

我们研究了这个模型如何应用于开发一个通用的参考框架，在人类系统和自然系统之间的相互作用的规模上应用。在这种情况下，这三个层次更广泛地涉及以下方面:(1)人类收集关于自身和自然环境的事实信息的能力;(2)整合信息并发现问题和潜在解决方案的能力;(3)决定和采取适当行动的能力。为了制定一个一般的参考框架，我们分两个步骤进行。第一步涉及观察信息在不同层次之间的流动如何与科学-政策整合相关的问题相对应。第二步检查在迭代的、基于学习的AM上下文中每个级别中需要什么。

科学、政策和决策支持

与AM整合相关的更突出的问题之一是关于科学在政策和决策制定中的作用的持续辩论。确保政策和决策以科学或证据为基础，或使科学与政策更加相关，需要在这两个领域之间进行某种程度的整合。图5展示了与此集成相关的三种可视化挑战的方法。第一种(图5a)建议从“供给和需求”模型的角度来看待这种关系(例如，参见Sarewitz和Pielke 2007)，而第二种(图5b)建议界面更像是一种“复杂的交互”，而不仅仅是从一个领域到另一个领域的单方面或双边信息流(例如，参见Jørstad和Skogen 2010)。

通过注重改善沟通和知识交流来促进更好融合的努力面临着与这两个领域之间的文化差异有关的一些挑战。科学和政策的文化被不同地描述为具有截然不同的操作约束和时间范围、不同的语言和受众、不同的问责方法和不同的政治驱动因素(Holling 1998年、Bradshaw和Borchers 2000年、Saner 2007年)。这些特征类似于Davenport(1997)用来区分组织中的“信息环境”的特征。与栖息地的生态概念类似，科学和政策的各自文化经过了很长一段时间的演变，并由于重要的功能原因获得了它们的文化特征。尽管这给沟通和信息交换带来了挑战(图5a)，但也有证据表明，两者的直接混合(图5b)会导致更大的制度效率低下(Rykiel 2002, Baker和Bowker 2007)。

为了保持这两个领域的文化和功能的完整性，许多作者建议，为了实现有效和高效的整合，需要在这两个领域之间进行一定程度的调解(达文波特1997年，纳迪和奥戴2000年，Opdam等人2001年，史蒂文斯等人2007年)。如图5c所示，这是一个插入了决策支持级别的三层模型。从本质上说，这种方法结合了图5a、b所示的两个场景，其中科学和政策的融合通过一定程度的决策支持而得到促进，同时保留两个领域的文化。这一层次所需的专业知识类型包括应用科学家和政策分析师，他们了解科学信息的复杂性质、环境和他们所支持的决策环境的背景，并在知识交换专家的帮助下，在有限的时间和资源限制下更有效地整合和翻译复杂信息(Christensen et al. 1996, Opdam et al. 2001, Rykiel 2002，Stevens et al. 2007)。

在二级水平(即决策支持、环境)进行的综合科学类型明显不同于初级研究，因为其目的是解决特定的政策问题。它通常不把收集原始数据作为优先活动，除非在需要填补关键数据空白的情况下。这些层次之间的区别已被各种术语所表征，如分析(初级)和综合/系统(次级)科学(Holling 1998, Saner 1999);政策-远端(主要)和政策-近端(次要)科学(Jung 1999);可操作性(Roux等人，2006年)或监管科学(Jørstad和Skogen, 2010年)等等。这三个级别也出现在集成框架中，其中为“领域专家”(主要)、“核心团队”(次要)和“所有参与者”(第三级;例如，参见Fall et al. 2001, Sturtevant et al. 2007)。其他人注意到二级和三级之间的一个重要区别，即决策支持的作用是客观上的“信息性”，而三级主要是一个“决定性”的环境(Dovers和Price 2007, Rammel et al. 2007)。后者涉及决策结果的制定和实施，反映在新的或修改的政策、法律、法规、项目等中，并在经常受到敏感政治因素影响的环境中进行，例如，公众压力、预算优先次序或其他政治问题。

图4所示的模型为研究如何从信息生态学的角度描述科学和政策之间的关系提供了基础。其他人观察到的科学和政策之间有问题的接口可以归因于科学的句法作用和政策和决策的实用挑战之间缺乏语义接口。在这种情况下，政策可被视为等同于三级(语用)水平，而纯科学研究被视为等同于初级(句法)水平。科学信息产品被视为独立的事实要素，作为主要输入，可以以各种方式加以整合和综合，为政策和决策提供信息。决策支持的中介功能促进了这一过程，这相当于二级(语义)级，在二级(语义)级中，需要以一种通常是迭代和参与式的方式，对具体问题的各种备选方案或主张进行探索，同时具有初级和三级输入。从这一角度审视科学与政策的整合，可以使用整体论原则和“反之亦然”原则得出一些观察结果:

• 将科学整合到政策和决策中需要一个初级、二级和三级之间的信息处理和流动的三层多层系统，通过自下而上和自上而下的动态交互产生并共同发展。事实信息(内容)从一级到二级到三级流动，而语用信息(语境)在较低的层次上提供反馈。二级提供了一个中介接口，以促进在各种实际情况，即政策和决策情况下适当使用事实(科学)信息。
• 初级层次提供的科学信息的质量，通过二级层次的中介，将影响第三层次的决策质量，这是一种自下而上的供应关系。相反，更高层次的政策问题，或一般的实用主义环境，可能为需要或生产什么科学信息设定背景，这是一种自上而下的需求关系。政策和决策的短暂性是一种处于持续流动状态的“开放环境”，这就是为什么AM需要持续迭代和学习。
• 尽管科学研究可以独立于任何实用主义或政策背景进行，但就其对纯粹知识的追求而言，科学研究也并非没有自身的背景。然而，决策从根本上依赖于关于它所要处理的事务状态的某种形式的客观信息的输入。所使用的信息服从严格的科学过程的程度决定了决策环境是否“基于科学”。
• 在理想的情况下，科学研究虽然不能独立于其本身的背景，但不应受到高等教育的政治环境的干扰，否则就有可能牺牲其对科学客观性的需要。这并不是说所有的科学都是纯粹客观的，所有的决策都是纯粹主观的，因为两者都有各自的客观和主观性的形式和程度。重要的是，科学探究在高等环境中不受政治意识形态的影响。
• 尽管基于科学的政策和决策是一种理想的方法，但重要的是要认识到科学信息并不总是完整的，也不总是没有不确定性或相互冲突的信息。不确定性和信息缺口可能是决策者需要考虑的最关键因素，他们需要在传统科学研究领域之外处理这些问题。
• 显而易见的是，信息的深度和广度随着它从较低的级别流向较高的级别而减小。初级层次上的大量科学数据需要在二级层次上进行集成和综合，以生成用于第三层次环境的简明摘要产品。这被认为是信息流的分级方面。
• 然而，同样的原始科学数据可以用不同的方式解释和处理，以解决特定的政策问题或解决多个问题。这代表了信息流的异质性方面(见图3)，这可能导致从相同的原始数据得出不同的结论，在某些情况下，在三级环境中导致相互冲突的观点。
• 对这些关系的一些影响意味着，可以通过怀疑某一决定所依据的科学或事实信息来怀疑该决定，但反之则不行。高质量的科学信息并不一定保证高质量的决策，因为其他因素在第二和第三层次也起了作用。简单地说，使用正确的科学数据仍有可能做出错误的决策，但使用错误的科学数据做出正确决策的可能性较小。

适应性管理的应用

人类与自然系统相互作用的管理需要整合自然科学和社会科学的多个领域，以解决复杂的社会生态问题。与这种相互作用的复杂性和高度不可预测的本质相关的挑战，被一些研究人员称为“邪恶问题”(Rykiel 2002, Pollard et al. 2008)。正如导言中所提到的，重点领域包括各种各样的活动，它们的名称各不相同，其中许多的意思是相同的。AM的概念(Holling 1978)为解决这些活动所涉及的复杂性提供了一个概括性的、但又实用的参考框架。循证医学是AM的一种方法，为了本分析的目的，我们使用美国生态学会提供的以下定义:

一种综合的、基于科学的自然资源管理方法，旨在维持生态系统的健康、复原力和多样性，同时允许人类可持续地利用它们所提供的商品和服务，[而且]必须结合生物、物质和人类的组成部分，包括社会和经济系统。基于生态系统的管理的目标包括了解这些生物物理和社会经济领域如何相互作用，并找到在整个生态系统(而不是任意的管理单元)中管理多种人类活动的制度和科学方法，基于对活动和社会和生态系统组成部分之间的联系的理解。(Kappel et al. 2006)

虽然这一定义着重于自然资源的管理，但其背景可以更广泛地应用于一般情况下管理人类系统和自然系统之间的相互作用。图6提供了一个基于信息生态的参考框架，通过对图5c中所示的三层模型的扩展，确定了AM综合方法的关键需求。这三个层次分别是政策、决策和行动，即第三层次;科学政策整合与决策支持，即二级层次;和初级科学研究，即初级水平。表1提供了作为“信息环境”的三个级别的一些一般特征的附加细节。每个级别都涉及到完成各自信息处理功能所需的一系列组件和过程，为此确定了两种类型的集成:(1)“级别内的”横向“集成”和(2)“级别间的”纵向“集成”。整体原理不仅适用于从下到上三个层次之间的集成，也适用于每个层次内从左到右的组件和过程的顺序。

第三层次的问题序列是在许多AM框架中发现的四个一般阶段的综合(Rykiel 2002, zaro等人2005,Rammel等人2007,Hearn等人2008,Bizikova 2009, Bizikova和Waldick 2010)。其中包括:(1)评估当前状况，(2)探索未来可能发生的情况，(3)评估各种选择并决定行动方针，(4)通过采取行动和监测进展来跟踪决定。支助第三级政策和决策活动的需要由第二级的四个相应的决策支助能力领域确定。首先需要描述已知的有关生态系统的信息，并建立基线数据集成，这通常包括对导致当前状况的历史趋势的分析。这第一步也是最基本的一步为作出预测，即对未来可能性的预测和设想，提供了必要的基础。然后在风险分析组件中使用未来场景，为决策者提供可供考虑的选项。在这些领域使用的数据和技术可以进一步应用于指标和监测系统的制定，以帮助跟踪进展和评价所采取行动的有效性。

值得注意的是，在实践中，不应该期望沿着这一阶段序列的信息处理以简单的线性方式发生。实际上，信息在组件内部和组件之间以不同的速率和时间段流动。这一序列表明了从左到右的整体依赖关系，即每个问题(组件)的答案(输出)成为后续问题的必要输入，并将影响所采取的决策和行动的质量。

初级层次中固有的完整依赖反映了从左到右的进化序列，从物理系统到生物系统再到人类系统。由于每个层次都超越并包含了以前的层次，因此重点放在了人类系统如何完全依赖于生物和物理系统上(Eddy 2005, Favis-Mortlock和de Boer 2005)。以这种方式定位初级科学探究的这三个广泛领域，为二级科学探究的全面整合和综合提供了必要的要素。理想情况下，代表人类系统领域的科学数据和知识应该以一种允许与自然系统数据和知识集成的方式进行分析和结构化(Eddy and Dort 2011)。

这种类型的集成需要人与自然系统在空间和时间上相互作用的地理表示，并提出了几个挑战。整合来自自然科学和社会(人文)科学各个领域的数据和知识，需要不同形式的合作和知识交流。通过强调作为信息环境的框架层次，这三个层次通常分别对应于多学科、跨学科和跨学科环境(Max-Neef 2005, Pregernig 2006)。初级层次的特点是多学科的，因为有许多学科通常独立地专注于特定的主题。通过跨学科的全面整合来解决复杂的政策问题不是初级科学研究的优先事项。利用初级科学研究解决政策问题是中学一级的具体任务。它的特点是跨学科的，因为需要来自各种学科的专家以更全面的方式进行综合和整合。高等教育跨学科环境的一个显著特征是，需要将初级和中级使用的高度技术性语言翻译成专家和外行都能达成共识的通俗语言。它是“跨”学科，因为它超越并包括跨学科和多学科的信息，既不限于也不限于在这些层次上使用的语言。

这些层次最重要的方面之一是将它们描述为独特的信息环境，这与人们如何根据他们工作的信息类型进行协作和交流有关(Davenport 1997, Nardi和O’day 2000)。每个层次在内部组织、资金、管理支持以及其他政治和文化因素方面都有不同的挑战。尽管信息生态学强调这些定性的人类维度的核心重要性，但它是在它们如何与it /IM实践共同发展的背景下这样做的。如表1所总结的，使用不同形式的IT/IM来支持与三个级别相关的一系列活动，这需要进行详细阐述。

信息技术与管理

表1列出了最常与这三个级别的活动有关的信息技术。一般来说，它们之间的区别与特定技术允许用户操纵信息内容的程度有关。整体原理适用于从初级到第三级的信息内容;然而，“不是反之亦然”原则通常在相反的方向工作，因为它属于可用于操作信息的功能级别。

从数据收集(事务-句法)、操作和分析(分析-语义)，到显示和表示(综合-语用)，技术能力从初级级发展到第三级。在较高级别上使用的功能可用于较低级别，但不一定反之亦然。从更高级别访问特定级别上的功能和信息内容可能会受到与数据许可、机密性或与更高级别用户通常不习惯使用的数据和功能类型相关的其他安全限制或实际约束相关的各种原因的限制(Eddy and Taylor 2005, Pulsifer and Taylor 2005)。虽然可以开发允许用户在第三层次(例如在决策支持系统中)探索选项和场景的系统，但这些类型系统的实际构建是一项技术活动，最好在第二层次进行，作为提供决策支持角色的一部分。二级技术需要能够集成来自多个且通常是不同来源的数据;进行分析和建模，例如预测或情景;并进一步集成这些能力进行综合风险分析。初级一级使用的数据收集功能可以包括用于移动电话和笔记本电脑的小型无所不在技术，但更常见的是大型系统，如卫星和机载遥感系统、土地调查技术、地球物理和生物物理仪器以及用于政府调查和商业交易系统的技术。

总的来说，跨三个层次使用的各种技术所提供的信息处理能力是为了将信息流的深度和广度从初级层次引导到第三层次。每一层都通过针对特定上下文的分析和转换增加深度，从而为前一层提供的信息增加价值。这通常会导致沿着单个处理流从较低级别到较高级别的信息量减少。这种数量的减少强调了这样一种观念:决策者使用的信息只是“冰山一角”;人们可以把水线看作是第三层次和第二层次之间的边界，在那里信息内容的体积通常以指数的方式扩展到初级层次。

然而，正如前面所讨论的，因为可能有多个上下文可以应用相同的主要信息，所以结果是信息流的总体异构配置，类似于图3中描述的关系。在第三级环境中，信息的价值在于它与需要在紧迫的时间限制下解决的问题的简明相关性。提供“过多的信息”给三级用户增加了额外的信息处理负担，并可能导致决策过程效率低下。什么是信息的一般定义，作为熵的补充，可以作为这方面的指导原则。从事二级能力的专家需要确保提供给三级环境的信息产品正确地适应上下文和预期用途，从而帮助尽可能地减少决策环境中的熵。

在跨三级使用的许多信息技术中，地理信息系统(GIS)和相关的测绘技术为从一级到三级的信息分析、转换和流动提供了宝贵的中介手段。因为AM需要处理处理人类系统和自然系统之间交互作用的信息，最适合以简洁而全面的方式捕捉这种交互作用的复杂性的信息形式从根本上来说是地理的。地理位置和规模对于为决策信息的分析和表示建立适当的环境至关重要，对于确定需要在迭代的AM环境中学习什么也至关重要(Taylor 1998, Eddy 2005, Grumbine 2007, Mitchell and Shrubsole 2007, O 'Brien 2012)。越来越多的证据表明，处理跨空间和时间尺度的动态生态过程相关问题的决策支持系统在初步描述和评估问题以及找到更具有政治和生态可持续性的解决方案方面都更成功(O 'Neill 1989, Rindfuss等人2004,Cash等人2006,Greene等人2010,Gunderson 2010)。这是因为只有通过基于地点的分析，多个驱动因素、压力和反应的交集才能被充分地置于情境中(Eddy 2005, Bachtler 2010, Sadler 2010, O 'Brien 2012)。在这方面，使用测绘学、地理信息系统和相关的测绘技术是至关重要的，需要成为框架中每个级别的核心技术。

讨论和进一步研究

鉴于社会生态系统是复杂的，我们对其的数据和知识是片面和不确定的，在AM中科学和政策的整合是一个极其重要的问题。鉴于AM本质上是关于“边做边学”，政策和决策制定在尊重科学开展方式和政策和决策制定方式之间的文化差异的同时，最好地利用现有的科学信息是至关重要的。这是我们如何处理AM的一个重要问题，我们通过基于信息生态学原则的参考框架的发展提供了一种方法。我们在“信息”需要成为AM框架中一个中心组织元素的基础上推进了这种方法，这可以使我们从“信息环境”的角度来思考工作，它的任务是为更广泛的社会生态适应过程做出贡献。

我们的信息生态框架的发展涉及到整合来自不同学科的原则，包括信息论;生态系统动力学和复杂的适应性系统;全论与全论理论;要提防集成;和我。在从如此不同的领域提取理论原理时，重要的是要认识到，我们提供的只是一些线索，这些线索可以被合成为综合方法的发展，并将其作为进一步研究、开发和应用的起点。每一个主题领域都有许多其他的元素，可以比我们所涵盖的更深入地加以探讨;然而，还有许多领域需要进一步研究，这将有助于进一步推进这种方法。

尽管这一最初的综合来自于整体/holarchy理论，但框架的进一步发展可能受益于panarchy理论的合并(Gunderson和Holling 2002)。与泛结构模型一样，“全息结构”的概念与传统的“层次结构”不同，它与泛结构模型具有相似的属性，即多标量和多级影响来自自底向上和自顶向下的相互作用。虽然Esbjörn-Hargens和齐默尔曼(2009)对holarchy和panarchy做了一些区分，但两者之间的界面还没有完全开发出来。全局性模型可能做出重要贡献的地方是，它有助于扩展框架中各级之间和内部信息流的一些非线性动态。例如，正如Holling(2004)所观察到的，AM中的许多政策问题是由与快变量相关的短时间框架驱动的，而在科学层面上，有必要认识到在较长时间框架中运行的慢变量的持续特性。由于社会生态问题需要在与系统变化速度相适应的时间段内加以解决，因此管理科学和政策之间的信息流的同步性是整个过程的重要组成部分。虽然通常把政策和决策描述为快节奏的环境，而把科学研究描述为慢节奏的环境，但现实情况是，这两种环境中的节奏更多地受到所研究系统的组成部分所表现出的变化率、我们观察和监测变化的科学和技术能力，以及我们应对变化的效率的影响。正是由于这个原因，信息流以不同的速度从初级到第三级以及在级别内的组件之间流动。

与信息流问题密切相关的是各组织之间的动态关系，其职能作用服务于整个框架的不同部分。很难在一个组织中找到所有级别和组件，采用这样的框架通常需要多个组织之间的集成和协作，这些组织可以提供不同的专业领域。一些最重要的挑战与组织能力和制度文化的对比有关(Pollard et al. 2008)。与Westley(2002)相似的panarchy模型的应用可能为如何更好地管理组织间的信息流和协调提供了见解。例如，组织可能对一个涉及特定地理位置的问题处于较晚的决策阶段，而对同一地点的另一个问题处于较早的决策阶段，或者他们可能对同一问题处于过程的不同阶段，但对不同的地理位置。由于新的科学信息将从初级环境传播到三级环境，这可能与管理周期不同步，这一事实使问题进一步复杂化。因此，AM策略必须保持开放的态度，随着时间的推移，随着新信息的可用，修改和改进，这加强了AM本质上是一个迭代学习过程的想法。随着时间的推移，遵循这种方法应该会提高学习能力，并使人类系统在与自然系统共同进化时更具有反射性和弹性。

还有助于探讨与组织理论和体制文化有关的学科领域，因为这对框架内各级之间的横向和纵向一体化提出了挑战。与初级水平的横向整合有关的挑战涉及在各自学科内工作的不同亚文化科学家之间的合作，这在自然科学和社会科学的范式之间尤其明显。这种挑战与第三层次环境中的挑战截然不同，在第三层次环境中，人们之间的活动和互动更多地与知识-权力关系有关，涉及到谁，以及在相关系统的范围内使用了哪些政策工具(Saner 2007, Smith和Stirling 2010)。尽管在第三层次上可能有追求共同目标和共享意义的明确愿望(Roux等人，2006年)，但往往是与相互竞争的信仰、价值观、承诺、忠诚和利益相关的“认知失调”环境(Bradshaw和Borchers 2000年)决定了使用什么科学信息以及最终采取什么决策和行动(O 'Brien 2012年)。可以合理地推测，初级和第三级的这些挑战中至少有一些可以通过二级支助职能加以解决，这与跨学科如何发挥多学科和跨学科环境之间的接口作用有关。作为一个独特的信息环境，有利于科学-政策的整合，二级水平的主要功能之一是促进跨学科的整合代表初级水平的研究人员。它的作用还包括通过确保决策和行动与经验证据一致，并明确所有价值、假设和不确定性，调解第三环境中相互冲突的价值观(Hardi和Zdan, 1997)。

它也值得考虑在“批判理论”领域的研究。在不同时期和地点的不同社会环境，促成了人类和自然系统相互作用的多个尺度上的政治动态的持续变化。由于适应过程的成功本质上取决于所使用信息的"质量"，因此也必须考虑到政治和其他社会对"信息完整性"的影响。各种类型的批评理论考察了社会建设和知识权力对信息流和完整性的影响。这些可能包括建立在雅克·德里达和米歇尔·福柯作品基础上的流派，以及科学研究领域的拉图尔(1999)的作品。进一步的研究也可能受益于从科学和社会哲学的贡献，如源于皮尔斯(1932,1933,1935,1958)的符号学和语用学的工作，波普尔(1959)的科学方法的思想，或库恩(1962)的科学范式的研究。

总之，这种方法可能提供的最重要的贡献是一个通用模型和参考框架，让人们更清楚地看到他们各自的角色如何对更大的图景做出贡献，以及相互依赖对围绕AM解决复杂社会生态问题的协作有多重要。科学与政策之间的一般关系在规定政策和决策如何“超越并包含”科学的整体原则中得到了明确;这是一种Janus-effect关系，科学信息为良好的政策和决策提供了基础，而政策和决策反过来又为科学信息的应用提供了一个实际的背景。这强化了这样一个信息:好的科学是好的政策和决策的基础，相反，当代社会-生态政策问题提供了动员和推进科学研究的重要机会。然而，两者之间的有效整合只能通过明确注意科学-政策整合和决策支持的中间水平的需要来实现。

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