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Die Forschung zu Klimapolitik wächst exponentiell. Von rund 85.000 jemals veröffentlichten Einzelstudien, die Politik-Instrumente zum Bekämpfen der Erderhitzung beleuchten, ist ein gutes Viertel von 2020 oder neuer. Wie sich dieses gewaltige Wissen verteilt – nach Instrumenten, Ländern, Sektoren und Politik-Ebenen – und was „untererforscht“ ist, das zeigt nun mit Hilfe von Methoden maschinellen Lernens eine Studie unter Leitung des Potsdam-Instituts für Klimafolgenforschung (PIK) in der Fachzeitschrift npj Climate Action. Zur Orientierung von Wissenschaft und Politik gibt es dazu im Internet eine „lebendige systematische Landkarte“, die laufend an den Forschungsstand angepasst werden soll.
„Es geht uns hier nicht unmittelbar um die Wirkung von Klimapolitiken – sondern um den Überblick dazu, was bisher überhaupt wissenschaftlich untersucht worden ist“, erklärt Max Callaghan, PIK-Forscher und Leitautor der Studie. „Der hier gelieferte Überblick macht zum einen für Forschung und Forschungsförderung die existierenden Erkenntnislücken deutlich und damit lohnenswerte Themen für neue wissenschaftliche Arbeiten. Und zum anderen erleichtert er die Forschungssynthese, also die Aufbereitung des Wissensstands für die Regierungen, beispielsweise in den Sachstandsberichten des Weltklimarats IPCC.“
Aus der Studie geht unter anderem hervor, dass Klimaschutzpolitiken in den beiden Ländern mit den größten Treibhausgas-Emissionen, China und den USA, besonders intensiv erforscht sind. Dagegen bietet Afrika noch viel Raum für neue Erkenntnisse, das Verhältnis von Forschungsarbeiten und umgesetzten Politiken ist dort am geringsten. Eine Forschungslücke konstatiert die Studie auch für einige kleinere Länder mit besonders eindrucksvollen Emissionssenkungen, namentlich Griechenland, Dänemark und Island.
Bei der Betrachtung nach Politik-Instrumenten zeigt sich, dass ökonomische Instrumente und insbesondere CO₂-Bepreisung in der Forschung viel Aufmerksamkeit erhalten, es aber rund um den Globus einen Forschungsrückstand bei ordnungsrechtlichen Instrumenten wie Standards oder Verboten gibt. Die Studie warnt vor „blinden Flecken“, was etwa den ergänzenden Nutzen solcher Instrumente beim Einsatz in Kombination mit Preisinstrumenten angeht. Ein Forschungsrückstand zeigt sich auch mit Blick auf den Industrie-Sektor: Er steht für 23 Prozent der Treibhausgasemissionen und für 13 Prozent der umgesetzten Klimaschutzpolitiken, aber nur für 8 Prozent der Forschung.
Um mit der enormen Menge von Einzelstudien fertig zu werden, nutzte das Forschungsteam sogenannte Modelle für maschinelles Lernen. Diese intelligenten Big-Data-Tools werden zunächst anhand einer überschaubaren Anzahl von Texten mit einem Lernalgorithmus „trainiert“ – und schauen dann zum Auslesen der relevanten Informationen automatisch auf entscheidende Textstellen. Ausgehend von gut einer Million potenziell relevanten Studien, als Ergebnis einer Abfrage in der Wissenschaftsdatenbank Open Alex, ermittelten diese Big-Data-Tools die rund 85.000 tatsächlich einschlägigen Studien und generierten daraus die Landkarte der Forschung zur Klimapolitik.
„Mit dieser Studie und dem dazugehörigen interaktiven Web-Tool gehen wir einen wichtigen Schritt, um schnelle und treffsichere Antworten auf die Klimakrise zu ermöglichen“, sagt Jan Minx, ebenfalls PIK-Forscher und ein Co-Autor der Studie. „Unsere Forschungslandkarte wird ständig aktualisiert und bietet eine Momentaufnahme des verfügbaren Wissens in Echtzeit. Sie ist die Grundlage für ein noch ehrgeizigeres Projekt: eine Climate Solutions Evidence Bank, also eine Wissensdatenbank für Klimalösungen – die dann für die Politik das Wissen dazu zusammenfasst, welche Klima-Maßnahmen funktionieren.“ Es wurden ja schon tausende Klimapolitiken eingeführt, von CO₂-Steuern bis zur E-Auto-Förderung, so Minx: „Nun gilt es die Kernfrage zu beantworten, was in welchem Kontext funktioniert, und das in Echtzeit, mit Hilfe künstlicher Intelligenz automatisch aktualisiert im Licht neuer Studien.“
Callaghan, M., Banisch, L., Doebbeling-Hildebrandt, N., Edmondson, D., Flachsland, C., Lamb, W., Levi, S., Müller-Hansen, F., Posada, E., Vasudevan, S., Minx, J. (2025): Machine learning map of climate policy reveals disparities between scientific attention, policy density, and emissions. npj Climate Action. [DOI: 10.1038/s44168-024-00196-0]
https://www.nature.com/articles/s44168-024-00196-0 - Weblink zum Artikel
https://climateliterature.org/#/project/policymap - Weblink zur interaktiven „lebendigen systematischen Landkarte“
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten
Energie, Meer / Klima, Politik, Umwelt / Ökologie, Wirtschaft
überregional
Forschungsergebnisse, Wissenschaftliche Publikationen
Deutsch
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