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What is wrong with evidence based policy, and how can it be improved?
www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0016328717300472
2017年8月
AI 解説
現在、科学的な根拠に基づいた政策決定（エビデンスに基づく政策）が広く行われているが、この手法には問題点がある。主な問題は、数学的モデルや統計指標が、その意味や文脈から切り離されて使われ、不都合な真実から目をそらすために利用されていることである。つまり、ものごとを単純化しすぎている。
著者らは、異なる立場の人々の価値観や利害関係を考慮に入れ、多様な見方や選択肢を検討することを提案している。また、かつては有効だった問題の捉え方も、時代とともに通用しなくなることがあると指摘している。
そこで、定量的なストーリーテリング(QST)という新しいアプローチを提案している。QSTでは、政策の選択肢について、実現可能性、持続可能性、望ましさの観点から、参加型で議論を行う。数理モデルは慎重に使いつつ、まずは問題の枠組みを広げ、様々な見方を整理することに時間をかける。つまり、一つの「正解」を求めるのではなく、多様な価値観を認めあいながら、よりよい解決策を模索していくことが大切だというのが、著者らの主張である。QSTは、エビデンスに基づく政策に代わる、社会に受け入れられやすい方法となりうると考えられている。
ハイライト
- 現在行われているエビデンスに基づく政策を再考せざるを得ない、科学のガバナンスの危機がある。
- 定量化のために使用される、あらかじめ確立されたフレームにおけるあらゆる問題の閉鎖性は、規範的・政治的スタンスに対応する可能性がある。
- 数学的モデリングや指標の使用は、正確さ、予測、コントロールといった偽りの印象を与える。
- エビデンスに基づく政策のより良いスタイルは、通常、政策議論では避けられる「不快な知識」の存在に目を向けるべきである。
- 私たちは、可能なナラティブの空間を開き、その質をコントロールするために、定量的なストーリーテリングという戦略を提案する。
要旨
科学の再現性、科学的査読、そして科学の完全性に影響を与える現在の科学ガバナンスの危機は、現在実践されているエビデンスに基づく政策を再考する機会を提供している。
現在のエビデンスに基づく政策演習は、定量化の形式を伴う-多くの場合、リスク分析や費用便益分析の形で-ものであり、これは、検討中の問題の一般的に単一のフレーミングに対応する一連の政策オプションの中から一つを最適化することを目的としている。より明確には、問題が何であるかについての単一の見解に対応する分析の深化は、代替的な読み方であり得るものから注意をそらす効果がある。エビデンスに基づく政策を用いる場合、そうした代替的な枠組みは一種の「不快な知識」となり、事実上、政策の言説から排除される。分析が広範な数学的モデルによってサポートされている場合はなおさらである。
したがって、エビデンスに基づく政策は、利用可能な認識を劇的に単純化し、欠陥のある政策処方を行い、正当な利害関係者の他の関連する世界観を無視することになりかねない。このような科学的手法の使用は、最終的には論争を解決するどころか、論争を生み出し、関係者の組織的信頼を損なうことになる。
私たちは、定量的ストーリーテリングと呼ぶ代替アプローチを提案する。このアプローチでは、分析前の定量的な段階において、可能性のあるフレームの社会的にロバストな宇宙をマッピングすることに大きな努力を促す。これは、確認的なチェックやシステムの最適化ではなく、逆に、もしフレームが実現可能性（人間のコントロール外のプロセスとの適合性）、実現可能性（人間のコントロール下のプロセスとの適合性）、および望ましさ（システムの行為者に関連する複数の規範的考慮事項との適合性）の制約に違反する場合、フレームを反駁する試みに重点を置いた分析が続く。
キーワード
エビデンスに基づく政策 ガバナンスのための科学 科学技術研究 エス・ティー・エス ポスト・ノーマル・サイエンス PNS 定量的なストーリーテリング
1. 危機に際しての科学的助言
欧州委員会はしばしば、政策へのインプットとしての科学の利用が重要視されるテクノクラート的な組織であるという理由で賞賛されたり非難されたりする。それゆえ、政策のための科学利用が急速に悪化しているという徴候が、この機関で鋭く感じられていることは驚くにはあたらない（Guimarães Pereira and Saltelli, this issue参照）。元EC最高科学顧問（Anne Glover、Wilsdon（2014）に引用）によれば、次のようになる：
次期委員会は、証拠収集プロセスを「政治的要請」から切り離すより良い方法を見つけなければならない。
エビデンスに基づく政策が、その対極にある政策に基づくエビデンスに転化することがあまりにも多いという認識が高まっているようだ。こうした欠点を克服するための処方箋は、科学と政策をより厳密に分離することである。
私たちは、この見解に反論し、科学と政策を分離する純粋なモデルが一見望ましいように見えても、実際には実行不可能であることを示すつもりである。科学、信頼、そして持続可能性の危機は、単に事実を政策から切り離すだけでなく、別の薬を必要としている。しかし、その前に、エビデンスに基づく政策とは何なのかを思い起こしておくことは有益であろう。
1.1.エビデンスに基づく政策とは？
エビデンスに基づく運動は、健康の分野で、エビデンスに基づく医療として始まった（Pearce, Wesselink, & Colebatch, 2014）。英国コクラン・センターの元所長であるイアン・チャルマーズ卿は、どのような政策や実践が有効かを見極めるための厳密な努力に基づき、医療における責任を早くから提唱していた。その中心となったのが、実験（トライアル）の概念であり、特に無作為化比較試験の活用とその結果の系統的レビューであった。
このプログラムの重点は何よりも倫理的、すなわち医療による害を防ぐことであったが、このアプローチは科学者がその役割を過度に主張することにつながりかねないという理由で、その主要な信条は批判されてきた（Hammersley, 2005など）。これは新しい批判ではなく、すでにCollingridge and Reeve (1986)では、以下のような合理性の双子の神話について警告している：
- 1. 政策行動は、事実の積み重ねと不確実性の手なずけの上に成り立つ。
- 2.科学は論争を裁くために冷静な事実を提供する力を持っている。
これらの点については、Sarewitz (2000)とBenessia et al (2016)を参照のこと。
エビデンスに基づく政策に対するもう一つの批判は、その技術主義的なスタンスと、権力関係への配慮を明らかに軽視していること：「政策に関連する事実は、政治的・認識論的権威をめぐる集中的かつ複雑な闘争の結果である」（Strassheim & Kettunen, 2014）。エビデンスに基づく政策は、イデオロギーを中和し、意思決定から権力の非対称性を隠すために、実に道具的に利用されている： 「つまり、ブラックボックス化、知識の独占、責任回避、単純化の様式である。」(同上）。Boden and Epstein (2006)によれば、エビデンスに基づく政策を利用する場合、政府（ここでは英国）は「この種の『調査』を『政策に基づくエビデンス』と表現するのが最も適切であろうという点まで、知識生産プロセスを捕捉し、管理しようとする」
現在のところ、エビデンスに基づく政策は、保健に限らずすべての政策に適用されることを意図しており、科学が政策に情報を提供するために呼び出される、例えば政策影響の事前影響評価など、あらゆる種類の活動を対象としている。
本稿での議論の具体的な目的として、私たちは特に、政策のための事前のエビデンスの活用に焦点を当てて批評を行いたい。事前分析には、多くの場合、リスク分析や費用便益分析による定量化や、そのための数学的モデリングの利用が含まれる。このようなリスク分析や費用便益分析の利用は、特に新しい技術や製品の導入に関連する場合、エコロジー運動に対する批判の中心となってきた（Funtowicz and Ravetz, 1994,Schumacher, 1973,Winner, 1986など）。
科学（統計学）と政策の接点で活動するとき、価値から事実を切り離すことが不可能であるように、政策に基づく証拠は証拠に基づく政策の裏返しであり（Strassheim & Kettunen, 2014）、この2つを切り離すことは不可能である。
1.2.論争
今日、科学が政策を判断するために必要とされるいくつかのケースは、対立のレベルの高まりと関連しているように思われる。科学的な意見を提供しても、論争を鎮めることはできないようだ。Sarewitz (2000)にとって、科学は解決策というよりはむしろ問題であるように思われる。「政治的な議論を解決するどころか、科学はしばしば党派的な争いの弾薬となり、自分たちの立場を強化するために、争う側によって選択的に動員される。
科学が裁定を下すことが求められた最近の論争の例には、以下のようなものがある：
- 農薬のミツバチへの影響
- アナグマの淘汰
- メルセデス・ベンツで使用されている冷媒の温室効果ポテンシャル
- 内分泌かく乱物質の影響
- シェールガス採掘の利点、
- ゲイの両親に育てられた子供たちの運命
- 不法移民の市民権取得にかかる真の長期的コスト、
- 子どもの教育達成度に関する国際的なテストと比較が望ましい、
……と、ヨーロッパやアメリカでメディアから注目された問題に基づくリストは、まだまだ続くだろう。
かつては遺伝子組み換え生物や気候のような難解なケースに限定されていた「邪悪な問題」（Rittel & Webber, 1973）という用語が、今では科学が裁決を求められるほとんどの問題に当てはまるという指摘もできる。Kahan（2015）は、集団の価値観がリスクの認識や関連する証拠に与える影響を研究しているが、気候に対する認識によって、その人の文化的・規範的スタンスを決定することができるほど、気候は決定的な問題である。もしそうであるならば、私たちは、私たちの文化が現在、より大きなクラスの問題についての私たちの態度を形成しており、Kahanが指摘するように、観察者がある問題についてのリテラシーが高ければ高いほど、彼の偏向は高くなる可能性が高いという結論を導き出さなければならない。あたかも「事実」は、問題を解決するのではなく、自分の世界観を養うための弾薬として代謝されるかのようである。
1.3.科学の危機
一見無関係に見えるが、この論争は、再現可能性、完全性、正当性に対する科学自身の危機によって助けられているわけではない。この危機の全体像をここで提示するつもりはないが、読者はこのトピックに特化した近著を参照されたい（Benessia et al.）本書では、この危機には倫理的、認識論的、方法論的、さらには形而上学的な側面があり、その根本的な原因は歴史学や科学哲学の研究から、商品化された科学に対する現代の歴史批評まで読み取ることができるとしている。また本書では、科学としての科学の危機が、政策に利用される科学に影響を与えること、そしてそのことが、科学に影響を与える摩擦を通して鋭く示されていることも論じられている：
- エビデンスに基づく政策のパラダイム
- あり得ないほど正確な数値と安心させるテクノサイエンス的想像力を生み出すための科学の利用;
- 「事実」の強さによって意思決定を「強制」するための科学の利用。
再現可能性、査読システム、測定基準の使用、インセンティブのシステムの両方に影響を与える、適切な科学の危機に関しては、読者は、同じBegley(2013)、（例えば2013年、Leeと2012）とIoannidis（例えば2005年、2014）から含む最近の文献のかなりの量を要約したBegleyとIoannidis（2015）の仕事に最近の要約を見つけることができる。これらの著者にとって、危機の要素は以下の通り：
- 前例のないスピードでの新しいデータ／出版物の生成;
- これらの発見の大半が時の試練に耐えられないという説得力のある証拠;
- 適切な科学的実践を守らず、出版するか、それとも滅びるかという絶望と、最も明白な近因;
- この問題は多面的であり、さまざまな利害関係者が関与している。
科学が政策に反映されなかった最近の事例や、そうでない事例についても議論が展開されている。ここでは、反対の証拠が積み重なっているにもかかわらず、重要な機関が何十年もの間、誤った情報に基づいた政策を支持していた、コレステロール対砂糖の武勇伝の事例を挙げれば十分だろう（Teicholz, 2015; 要約はLeslie, 2016を参照）。
その前に、「科学は暗黒に向かった」（リチャード・ホートン、ランセット誌編集長、2015）のか、「科学は暗黒時代に逆戻りしつつある」（フィリップス、2016）のか、あるいは科学者自身にどのような責任感を期待するのか（マキルウェイン、2016）を問う声が上がっている。
1.4.危機の根源
現在の科学の危機は、一夜にして顕在化したものではない。科学の危機の根底にあるのは、科学自身の成功かもしれない。デレク・J・デ・ソラ・プライスは、1963年の著作『小さな科学、大きな科学』の中で、科学はその指数関数的成長の犠牲となり、自らの重みで飽和（最悪の場合は老衰）に達すると予言した（pp.1-32）（de Solla Price, 1963）。デ・ソラ・プライスは今日、サイエントロメトリクスの父とみなされている。しかし、科学が永遠に成長し続けることは不可能であり、リトル・サイエンスからビッグ・サイエンスへの移行に伴う暗黙の危険性についての彼の警告は、相対的にあまり注目されなかった。科学における出版物の急増による注目度の低下と質の低下は、今日受け入れられている現実である（Della Briotta Parolo, Kumar Pan, Ghosh, Huberman, Kaski, & Fortunato, 2015;Siebert, Machesky, &Insall, 2015）。Insall,2015）、同時に、いわゆる純粋科学と応用科学の両方が、ロゼッタ・ミッションが太陽を通過する彗星に探査機を着陸させたことから、ヒッグス粒子と重力波の存在の確認まで、その征服で驚きと感動を与え続けている。
- 遺伝子操作の分野では、CRISP-R技術が驚異を予感させる。
あるいは脅かす？それでも危機は存在し、関係者によって関連する原因や潜在的な原因は異なっている（Benessia et al, 2016）：
- 社会からの過剰な要求の犠牲になっている科学、不十分なトレーニング、不適切な統計設計、データマイニングの傲慢さ、逆インセンティブ、逆効果の測定基準;
- 科学は自らの成功の犠牲者であり、指数関数的な成長が老衰を決定している。
- 過去にうまくいったことに固執するあまり、ナラティブやフレームをうまく選択できない。- そして超専門化;
- 新自由主義イデオロギーのもうひとつの犠牲者としての科学と、変化する研究の商品化;
- 社会的企業としての科学。その品質管理機構は、テクノサイエンスの変異した状況下で苦しんでいる。
この短い論文でこれらすべてに取り組むことはできないが、社会的事業としての科学については、この危機の読みが政策のための科学の活用と深い関係があること、そしてこの側面が危険なほど軽視されているという私たちの信念から、少し述べる必要がある。
ジェローム・R・ラベッツは1971年の著書『科学的知識とその社会的問題』の中で、次のように述べている（p.22）：
科学の工業化に伴い、伝統的な品質管理と最高レベルでの指導のメカニズムの働きを弱めるような変化が起こった。[科学における品質管理の問題は、このように現在の工業化された科学の社会的問題の中心にある。もしこの問題を解決できなければ[……]、モラルや人材確保に深刻な影響を及ぼし、科学そのものの存続にも深刻な影響を及ぼすだろう。
ラベッツは、社会的活動である科学が倫理観の変化に直面し、その行為者が報酬とインセンティブのシステムに重大な変化を経験するとき、品質管理のシステムに最大のリスクをもたらす断層線を特定した。ラベッツが明確に示した、科学の質と自己統治のための倫理の中心性は、リオタールの仕事（1979 Ch.10）の中心でもある。1979年の著作『ポストモダンの条件』（La Condition postmoderne.Rapport sur le savoir’では、知識（科学と同一視される）が工業化された商品となったとき、それが人間の解放と向上の手段（bildung）とは対照的に、非正統化されることに取り組んでいる。
より最近の作品では、フィリップ・ミロウスキーが『サイエンス・マート』（Mirowski, 2011）という著作で、アメリカにおける工業化された科学の堕落を丹念に描写している：アメリカ科学の民営化』である。ミロウスキーによれば、80年代以降、新自由主義的イデオロギーは科学への資金提供における国家の介入を減らすことに成功し、科学はますます民営化され、下請け化され、多くの学者によってすでに言及されている（例えばIoannidis, 2014）逆インセンティブシステムを生み出した。
1.5.科学、事実、ハイブリッド
科学自身の危機に関するこの議論の結論として、科学を政策に利用することは信頼に基づくものであり、科学自身の家で起こっていることから独立したものではありえないことに注意したい。具体的には、プラトンの時代以来、科学の正統性は立法者の正統性と結びついていると、同じリオタール（引用文献）は指摘している：
何が知識であるかは誰が決め、何を決めなければならないかは誰が知っているのか？情報社会における知識の問題は、これまで以上に政府の問題である」
「知識の問題に対する解決策は、社会秩序の問題に対する解決策である」とは、スティーブン・シャピン＆サイモン・シャファーの著書『リヴァイアサンと空気ポンプ Hobbes, Boyle, and the Experimental Life』（Shapin & Schaffer, 2011）の結論である。このように、私たちが選んだ認識論は、単に哲学界で議論される問題ではなく、政治に直接関係するものなのである。このことは、「政策に基づく証拠」の罪と闘うために何をなすべきかというアン・グローヴァーの診断と治療に立ち戻らせる。彼女は科学と政策の分離を強化することを提唱している。この認識論は「分界モデル」（Funtowicz, 2006）として知られ、現在最も広く普及している。このモデルでは、科学を提供する機関（および個人）と、それが利用される機関との間に明確な区分けが規定されている。なぜこのモデルを放棄しなければならないのか？
この質問に対する我々の答えは、この意図されたモデルは現実主義のテストに失敗するというものである。科学者は事実を生産し証明すると主張し（あるいは期待され）、政策立案者は価値の正当性を保証すると主張するという、科学者と政策立案者の二項対立が一般的であるが、現在の取り決めでは、科学から政策へのインプットが、多様なアクターと能力を持つハイブリッドな環境で行われているという事実を軽視している、実践的な科学者から企業家研究者まで、技術規制当局者から科学に関連する政策ファイルを担当する省庁や国際機関の技術担当者まで、多くの場合、科学、法律、政策の接点で活動する境界組織で活動し、緊密で熱心なメディアの監視と利益団体の圧力の下にある。このような場では、事実と価値観が交錯する。現在の認識論的ガバナンスの危機の特徴のひとつは、「知識がハイブリッドな取り決めの中で生み出されれば生み出されるほど、主役たちはその知見の完全性、さらには真実性を主張するようになる」ということである（Grundmann, 2009）。
1.6.数理モデルと統計指標について
危機に際しての科学的助言に関する我々の議論は、科学が政策に反映させる基本的な要素である統計的あるいは数学的モデリングと、それに関連する定量化の問題の分析で締めくくられる。この分野では、現在の取り決めが特に問題であることを論じる。
公共予算の緊縮を主張するために科学が採用された有名な例から始めよう。ハーバード大学のケネス・ロゴフとカーメン・ラインハートの両教授は、国内総生産に占める公的債務の割合を90%と定め、これを超えると成長が阻害されるとした。そのため、この上限を超える債務比率は国にとって安全でないと定義された。後にマサチューセッツ大学アマースト校の研究者たちによって行われた再分析では、この結果は著者たちのオリジナル研究のコーディングミスに起因するものであるとして反証された。この特別な結果が否定された時点で、政策がすでに実施されていたことは明らかであり、「イギリスとヨーロッパでは、結果として大きな損害がもたらされた」（Cassidy, 2013）。(Cassidy, 2013）。
これは、数理モデリングの不適切な利用が、欠陥のある政策を支えるのに役立ってきた多くの事例の一つである。モデリングの傲慢さとその結果については、(Saltelli, Guimarães Pereira, van der Sluijs, & Funtowicz, 2013;Saltelli & Funtowicz, 2014)で論じられている。2013年の著作『深刻な危機を決して無駄にしない：新自由主義はいかにして金融メルトダウンを生き延びたか』（Philip Mirowski, pp.275-286）では、動的確率的一般モデル（DSGE）が米上院で公聴会の対象となった経緯に長い章（p.275-276）を割いている。275によれば、シドニー・ウィンター、スコット・ペイジ、ロバート・ソロー、デビッド・コランダー、V.V.チャリといった経済学者たちが宣誓証言し、「理論家の道具」がどのようにして政策手段として使われるようになったのか、そしてなぜこれらの手段が経済危機を予測する上でまったく役に立たなかったのかを理解するために行われた。エリザベート王妃も、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスの英国人経済学者たちと同じような時を過ごした（Pierce, 2008）。
Saltelli and Funtowicz (2014)は、政策のためのエビデンスの作成に関連して、不確実性を手なずけるために数学的モデリングが用いられる方法におけるいくつかの問題を挙げている。これには、印象づけや難読化のために不釣り合いな数理モデルをレトリック的または儀式的に使用すること、検証されていない可能性のある暗黙の仮定に依存すること、便宜上不確実性を道具的に膨張または収縮させること、複雑さを和らげ、予測や制御の印象を伝えるために分析を道具的に圧縮し線形化すること、そして最後に、感度分析を行わないか、場当たり的に行うことなどが含まれる。
2. デカルトの夢から社会的に構築された無知へ
2.1.デカルトの夢からアグノトロジーへ
科学アドバイスの現在の苦境にどのように取り組むべきかの提案に移る前に、進歩を達成するために現在の知恵から何を学ぶ必要があるのかを確認したい。私たちはこれをデカルトの夢と呼び（Guimarães Pereira & Funtowicz, 2015）、Benessia et al. (2016)では、フランシス・ベーコンの「知識と権力は一体である」から始まり、ヴァネヴァール・ブッシュのビジョン（1945）における「果てしないフロンティアのメタファーとしての科学」という近年の夢まで、近代がおそらく目覚めるべき夢の要素を特定しようと試みている。トゥールミン（1990）はこの夢を「近代の隠されたアジェンダ」と呼び、それによって社会はニュートン物理学をモデルとし、人間の合理性によって支配され、コントロールされる。アジェンダは今、現在の危機の複雑さと闘い、既存の社会契約の正当性を危険にさらしている。現在の「証拠に基づく政策」モデルが、明らかにデカルトの夢想に賛同しているという事実は、憂慮すべき結果をもたらす。最も深刻なのは、劇的な単純化を招くという点だろう。このような単純化を説明するために使える他の用語は、「低認識」（Lakoff, 2010）や「社会的に構築された無知」（Ravetz, 1986,Rayner, 2012）である。無知や「アグノトロジー（agnotology）」の研究は、プロクターとシービンガー（Proctor and Schiebinger, 2008）による成功した本の主題でもある。
エビデンスに基づく政策の単純化はどのように現れるのだろうか。これは、問題構造の選択（フレームの採用）を前提とする定量化のメカニズムによって生じる。この選択は、外界を観察する際に、また有限の情報空間で表現される限られたサブセットを選択する際に、関連性があると考えられる側面の圧縮を決定する。そしてこの圧縮が、選択された単純化された表現に基づく推論の脆弱性を決定する。このプロセスの帰結は、レイナー（2012）によって、社会的に構築された無知という観点から説明されている。これは陰謀の結果ではなく、個人や組織の感覚形成プロセスの結果であり、それらのバージョンと緊張関係や矛盾関係にある知識を排除することで、その世界の自己整合的なバージョンを作り出す。
例えば、学問の世界には存在するが、制度や社会の目標と矛盾するために無視されている知識などである。
圧縮の他の「犠牲者」は「既知の未知数」である。つまり、分析に必要ないくつかの要素が欠落しているという事実を無視することを選択するのである。
いったん分析が不快な知識の源をすべて取り除くと、問題は通常の費用便益分析とリスク分析の方法論の組み合わせで処理できるものになり、解決策は望ましい精度に最適化される。
このアプローチの「持続可能性」の意味するところは、可能性のある選択肢の空間を単純化することによって、システムの適応性を低下させている可能性があるということである。つまり、可能性のある実行可能な選択肢が分析から取り除かれ、効率性と回復力のトレードオフを悪化させているのである（Nassim N. Talebの著作「Antifragile」、2012年を参照）。
2.2.例：バイオ燃料
このような欠点を生物経済学の観点から見た例が、バイオ燃料である。生物経済学の応用（Giampietro, Mayumi, & Sorman, 2012;Giampietro, Aspinall, Ramos-Martin, & Bukkens, 2014）では、問題を検討する際に、非等価な物語 （分析の次元）と異なる尺度（記述領域）を同時に採用することが推奨されている。トウモロコシを原料とするバイオエタノールの場合、（単純化されたエネルギー分析や疑わしい経済評価に基づく）システムの還元主義的な見方を優先してこのアプローチを無視した結果、生産するエネルギーキャリアとほぼ同量のエネルギーキャリアを消費する代替エネルギー源に、何千億という納税者の資金が費やされることになった（Giampietro & Mayumi, 2009）。この戦略は、土地利用の変化により、排出量を減少させるのではなく、むしろ増加させるという事実（Fargione, Hill, Tilman, Polasky, & Hawthorne, 2008）や、排出量を削減する戦略としてのバイオ燃料の説明では、バイオ燃料と従来の作物との置換効果により、モデル上、食糧生産が削減されたために達成されたことが無視されている（Searchinger, Edwards, Mulligan, Heimlich, & Plevin, 2015）。
この例で重要なのは、利用可能な知識を無視したことである。ブロディ（1945）はその代表作『生体エネルギーと成長』の中で、すでにエタノールという選択肢を次のように否定している：「石油エネルギーが枯渇した後は、エタノールと植物油を使うことになるだろう。これは、マリー・アントワネットがパリの貧しい人々に、パンがないときにはケーキを食べなさいとアドバイスしたことを思い出させる。アルコールや植物油は、もちろん石油燃料よりも高価である。さらに、もしすべての農作物をアルコールや石油に転換したとしても、現在の石油エネルギー消費量をまかなうことはできないだろう」（Brody, 1945, pag.(ブロディ、1945年、968ページ）。強力なロビーの圧力がなかった当時、ブロディが部屋の中の象を見るのは簡単だった。この地球上の産業革命に伴う経済発展のスパイクは、石油を大量に使用することによって、土地（穀物の収量は1ヘクタールあたり1トン前後から8トン以上へ）と労働力（農民の穀物の労働生産性は1キログラム／時前後から700キログラム／時へ）の両方を節約することができたからである。石油を節約するために土地と労働力を大量に使用することを前提としたバイオ燃料の利点に関する物語は、過去200年間にこの地球上で経済成長をもたらしたメカニズムを見逃しているようだ。
経済学の分野におけるこの苦境の例は、Benessia et al.
2.3.数学的モデリングと平易な英語
緻密な数学的モデリングを伴うフレームワークの反証は、しばしば数学の言語を使わずに、平易な英語だけで行うことができる。一例を挙げれば、すでに述べたような政策手段として（理論家としてではなく）使われる動学的確率的一般均衡モデルDSGEに対する批判は、「効率的市場」と「代表的エージェント」という根本的な仮説を改竄することで可能となる（Mirowski, 2013; pp 275-286）。これは新しいアプローチではない。数学的精緻化の結果を英語に翻訳することは、アルフレッド・マーシャルの教えであり（Pigou, 1925, p.427）、彼の教えは現在の経済学者たちにも受け継がれているが（Krugman, 2009, p.9）、現在の経済学の一般的傾向は、数学と演繹主義を多用する方向に傾いており、経済学自体がMirowski(1991)が「物理学の羨望」と呼ぶものの犠牲者となっている。経済思想史家であるReinert(2000)にとって、経済学は「スコラ学から革新を経て数学スコラ学に戻る」という堂々巡りをしており、特に18世紀に経済学に導入されて以来、「経済学における数学は実に有用な革新」であったにもかかわらず、数学はまた「科学が不毛と無関連性へと衰退する可能性のある言語のひとつ」でもある。数理モデリングが「ラテン語」として使用され、情報を提供するよりもむしろ権威を確立することは、Saltelliら（2013）も数理モデリングの品質評価の文脈で論じている。
ここで重要なのは、今回の批評の対象はモデリングそのものではなく、退化したモデリングであるということだ。ここで重要なのは、使用の文脈である。ある政策をシミュレートするためにモデルを使うことと、ある政策を正当化するために同じモデルを使うこととは別の話である（Saltelli & Funtowicz, 2014）。この2つの段階の違いは、前者が、理論的な追求では正当であるが、現実の政策の文脈では無謀になる一連の「ケーテルス・パリバス」仮定によって達成されることである。
「ケーテルス・パリバス (ceteris paribus)」は、ラテン語で「他の条件が一定であれば」という意味の語句である。経済学をはじめとする社会科学の理論モデルでは、ある要因の効果を分析する際に、その要因以外の条件を一定に保つという仮定がよく用いられる。
例えば、需要の価格弾力性を考える際、所得水準や嗜好などの他の要因は一定と仮定する。これにより、価格変化の効果を他の要因の影響と切り離して分析できる。
ただし、現実の経済現象では様々な要因が複雑に絡み合っているため、ケーテルス・パリバスの仮定は常に成り立つわけではない。理論モデルから導かれた結論を現実の政策に適用する際は、この点に十分留意する必要がある。
本文で指摘されているのは、まさにこの点である。経済モデルは理論的分析としては有用だが、そこで用いられている様々な単純化の仮定は現実には成立しない場合が多く、モデルの結果を鵜呑みにして政策決定に用いるのは危険だ、というのが著者の主張と思われる。モデルはあくまで「目隠し」や「直感の訓練」として使うべきで、現実の複雑性を十分考慮しながら政策立案をすべきだというわけである。
スティグリッツ(2011)は、モデルの使用を、「目隠し」として賞賛している。クルーグマン（Krugman, 2000）は、経済モデルの機能の1つとして、直感に反する結果であっても受け入れられるように、モデラーの推論を律することを挙げている（Krugman, 2000）。
モデルの不適切な使用と関連した、より微妙な退化の形が「ズレ」である。スティーブ・レイナーにとって「置換」とは、無知を社会的に構築する戦略のひとつであり、モデルが道具ではなく目的となってしまうような場合に起こる。例えば、ある機関が、現実に何が起こるかではなく、モデルの結果を監視・管理することを選択するような場合である。
私たちは今日、反射的でオートポイエティックなエージェントの行動を予測するために、数学的モデリング（意味論的に閉ざされた情報空間を指すもの）を導入している。反射的なオートポイエティック（自己再生が可能で、自己再生が必要な）システムの適応性は、意味的にオープンで継続的に拡大する情報空間を操作する能力にかかっている（Pattee, 1995）。モデル化プロセスは、それが厳密性を提供するという根拠に基づいて擁護されるが、モデルを実行するために必要な中核的な仮定と補助的な仮定を注意深く理解すれば、現実の状況との無関係性を理解するのに十分であろう。
したがって、金融・経済危機の予測に失敗したモデリング・アプローチが、気候変動にDSGEを適用した場合のように（Stern, 2016）、制度、社会、経済、生態系を含むシステムの振る舞いについて私たちに情報を提供できるというテーゼには懐疑的な見方をする。
気候研究の分野でも、（気候の高温化による）犯罪率の増加が経済に与える影響を定量化するモデルが導入されているのを見ると、未来はすでに私たちの手の中にあることがわかる（Rhodium Group, 2014;Saltelli, Stark, Becker, and Stano (2015)の批判を参照）。
本論文の著者の意見では、将来の気候状態と、それが経済や社会に与える影響について、数字で表現できるところまで記述することは、ワインバーグ（1972）が「トランス・サイエンス」と呼んだもの、つまり、科学の言葉を用いて記述することはできるが、科学では解決できないものの特徴をすべて備えている。
トランス・サイエンス (trans-science)とは、科学的な問いの形をしているが、科学だけでは答えられない問題群を指す概念である。核物理学者のアルビン・ワインバーグ (Alvin M. Weinberg)が1972年に提唱した。
具体的には以下のような特徴を持つ。
1. 科学的な言葉で定式化できる
2. 科学的な調査を必要とする実践的な問題に関わっている
3. 解を得るために必要な実験やデータ収集が、技術的、倫理的、経済的な理由から実行不可能例えば、「ある化学物質を一定量摂取し続けると、どの程度の確率でがんを発症するか」という問いがある。これは科学的な問いが、人体実験はできないため、動物実験やシミュレーションに頼らざるを得ない。しかし、それらから人間への影響を正確に予測することは非常に困難である。
本文中の気候変動の影響予測も同様の問題を孕んでいる。気候システムと社会経済システムの相互作用は極めて複雑で、実験も不可能である。そのため、モデルに頼らざるを得ないが、結果の不確実性は避けられない。にもかかわらず、政策決定などで定量的な予測が求められるため、「トランス・サイエンス」的な状況が生じているというわけである。
著者は、このようなトランス・サイエンス的問題に対して、性急に数値化を進めるのではなく、不確実性や価値判断の問題を丁寧に考えていく必要性を訴えているのだと思われる。科学だけでは答えが出せない以上、民主的な議論のプロセスが不可欠だというのが、著者の立場ではないだろうか。
ポーター(1995)が指摘するように、このような定量化の利用は、乱用や腐敗を促進し、正当性を必要とする制度によって推進されることが多い。ポーターはまた、数値化と信頼の共生関係にも言及している。その結果、信頼の風潮は賢明な数値化を好むが、規制の混乱や論争の風潮は、そうでない「強制的な」数値化を生むということである。
3. 解決策：定量情報の責任ある利用
前節では、政策支援における科学利用の進展を達成するために、何を学ぶべきでないかに焦点を当てた。その代わりに何を学ぶべきか？私たちが提案する戦略とは？
私たちは、潜在的な関連フレームの強固で異質なセットが適切に図式化されるまで、定量化の致命的な魅力に抵抗することによって、低認識と戦うことを提案する。既存の定量化（のセット）に直面し、私たちの手順は、フレームがどのように構築されたかを研究し、この事前分析の選択は、その後、関連するデータ、指標、およびモデルの選択につながった方法である。私たちはこのアプローチを、ガバナンスのための定量的ストーリーテリングと呼んでいる。
3.1.定量的なストーリーテリング
定量的ストーリーテリング（QST）とは、提案されている、あるいは利用可能な政策やガバナンスに関する語りの質を、参加的かつ熟慮的に分析することである。
定量的なストーリーテリングという表現は、分析哲学者がプロセス／プロダクトの曖昧さと呼ぶものに適している。
QSTは、何よりもまず「否定的な方法」を用いて、次のような選択肢を改ざんする：
- 実現可能性（外部制約との適合性）、
- 実行可能性（内部制約との適合性）、および
- 望ましさ（与えられた社会で採用されている規範的価値観との適合性）。
この分析は、数学的モデリングと定量化を簡略化して用いながら参加型で行われ、フレーミングやオプションが（偽であることが証明されるという意味で）反証されるような「不可能性」やボトルネックが特定できるかどうかをテストする。
これはまったく新しいアプローチではなく、Rayner(2012)の「不器用な解決策」という考え方と関連づけることができる。これは、「共有されていない認識論的または倫理的原則[…]を、最適化するのではなく、満足させる[…]方法」に適合させることを意味する。最適化よりもむしろ……）」、そしてポスト・ノーマル・サイエンスの拡張参加モデルの「不完全性の中で熟慮的に働く」（van der Sluijs, Petersen, Janssen, Risbey, & Ravetz, 2008）、さらにはRavetz（2015, p. xviii）が提唱する「無知の再発見」である。xviii）。
不器用な解決策 (clumsy solutions)とは、政策課題に対する解決策として、単一の最適解を求めるのではなく、多様な利害関係者の観点を取り入れ、互いに矛盾する要素を含んでいてもそれらを「うまく」折り合わせていくアプローチを指す。
この概念は、文化人類学者のメアリー・ダグラスらが提唱した文化理論 (Cultural Theory)に基づいている。文化理論では、人間の社会関係を、グループへの帰属意識の強さ (group)と、外部からの規制・拘束の度合い (grid)の2軸で分類し、4つの異なる世界観 (individualist, hierarchist, egalitarian, fatalist)が導かれる。
重要な点は、これらの世界観は互いに矛盾するものの、どれか1つが正しいわけではなく、それぞれが一定の妥当性を持つということである。したがって、複雑な政策課題に取り組む際は、1つの世界観に基づく最適解を求めるのではなく、異なる世界観を持つ関係者の間で妥協点を探る「不器用な」プロセスが必要になる。
本文で言及されている「共有されていない認識論的・倫理的原則を満足させる」というのは、まさにこの考え方を指している。最適化ではなく、関係者の観点を可能な限り取り込む satisficing (満足化)を目指すわけである。
定量的ストーリーテリング (QST) は、モデリングや定量分析を活用しつつ、このような不器用な解決策を模索するアプローチと位置づけられる。数値化を絶対視するのではなく、多様な観点から政策オプションの可能性と限界を見定めていく、開かれた議論のプロセスを重視する点に特徴があると言えるだろう。
実現可能性、実行可能性、および望ましさの領域を特定するための重要なステップは、異なるレンズ、すなわち分析の次元とスケールを通して見ることである。この持続可能性分析の戦略は、(Giampietro, Mayumi, & Sorman, 2013;Giampietro et al., 2014)に詳述されている。
この戦略の一例として、食料安全保障を挙げることができる：
- 食料安全保障の実現可能性を外部的制約（コンテクスト／ブラックボックス-農業）と照らし合わせる場合、ジャガイモ、野菜、畜産物のkg単位で必要量と供給量を測定しなければならない。
- しかし、内部制約（ブラックボックス／内部部分-人間の食事）との関係で食料安全保障の実行可能性をチェックしたいのであれば、炭水化物、タンパク質、脂肪のkcalで要求量と供給量を測定しなければならない。
エネルギー安全保障についても同様だ：
- エネルギー安全保障の実現可能性を外部的制約（文脈／ブラックボックス-「一次エネルギー源」）と照らし合わせる場合、石炭のトン数、落水の運動エネルギー、天然ガスの立方メートルという単位で、関連する物理量を測定しなければならない、
- 内部制約（ブラックボックス／内部部分-「エネルギー・キャリア」）との関連で実行可能性をチェックしたい場合は、電力のkWh、燃料のMJという観点から関連量を測定しなければならない。
このような分析では、実現可能性を研究するのに有用な定量化戦略が、実現可能性をテストするのと同じではないため、必要なツールや表現がタスクに適応し続ける。また、望ましさは、正当だが対照的な規範的価値を持つ社会的アクターとの直接的な相互作用を要求する（Giampietro, Allen, & Mayumi, 2006）。
さらに、多基準設定（Munda, 2008）や、いわゆる倫理的マトリックス（Mepham, 1996）を用いて、これらの知見を組み合わせることもできる。
QSTは、問題構造化における低認識（Lakoff, 2004）と闘うために私たちが提案するレシピであり、このアプローチを、例えば経済学の場合のように、あらかじめ定義された（モデルの）セットに基づくアプローチと対比させるものである。なぜ経済学は持続可能性を真に調査できないのか？
私たちの意見では、生態系サービスに対する支払い意欲について人々の意見を聞くこと（偶発的評価法）で、生態系資金の存続を脅かすメカニズムやプロセスについて知ることができるとはとても思えない。同じように、あるプロセスが短期間、例えばネズミ講の初期段階において経済的に実行可能であったとしても、その解決策が長期的に安定している保証はない。最後に、ある政策の望ましさを評価する場合、若者と高齢者、女性と男性、イスラム教徒とプロテスタント教徒を同じカテゴリーに含めて、全人類に共通の選好を定義することが可能であるという仮定を維持することは難しい。このことは、経済分析が、ローカルなスケールで検討される経済プロセスの経済的実行可能性をチェックしたり、インセンティブを通じた政策実行の可能性を検討したりするのには非常に有用であるのに対し、大規模なスケールで持続可能性の問題を診断する段階では無能であると考えるべきであることを意味している。
QSTの望ましい特徴は、与えられた問題空間（経済学が提供するもの）で最適解を探すのではなく、問題空間そのものを拡大し、その属性を実現可能性、実行可能性、望ましさの観点からマッピングすることにある。このことは、問題の定義により多くの時間が費やされ、データ、指標、モデルで構成する時間が相対的に少なくなることを意味する。
3.2.QSTにおける定量化
前述したように、QSTで採用されている数量化のスタイルにはいくつかの特徴がある。
一つ目は、量的情報の責任ある利用へのコミットメントである。この分野での「やるべきこと」と「やってはいけないこと」の豊富な例については、欧州委員会が主催したこのトピックに関する最近のワークショップ（EC, 2015, 動画あり）を参照されたい。やってはいけないことのリストには、例えば、何もないところから作り出される必要があるデータを入力として要求するモデルの使用を控えること、推定精度と一致しない桁数を出すことを控えることなどが含まれている。
第二の特徴は、特にモデルによって生成された数値の有意性と関連性を検証するために必要なものであるが、ポスト・ノーマル・サイエンス（PNS,Funtowicz and Ravetz, 1991,Funtowicz and Ravetz, 1992,Funtowicz and Ravetz, 1993）の伝統の中で開発されたデータとモデルの評価戦略を用いることである。PNSに関する最近の有益なレビューはCarrozza, (2014)にある。ここでは、政策のための科学における不確実性の管理と伝達のための表記システムであるNUSAP（Funtowicz and Ravetz, 1990,van der Sluijs et al., 2005;www.nusap.net/も参照）と、純粋に技術的な感度分析の拡張である感度監査（Saltelli et al., 2013,Saltelli and Funtowicz, 2014）、フレーム、仮定、利益、議題、技術の可能な修辞的使用などの観点から評価生成プロセスを問うことについて言及する。
両者とも、科学的傲慢さを抑制し、ナイト(1921)により導入された重要な区別に従って、真の不確実性や無知を計算可能なリスクであるかのように扱わないために有用である。PNSでは、不確実性のより微妙な分類法がしばしば参照される。その一例が、本号のBenessiaとde Marchiである。もう1つの例はWynne (1992)で、彼は次のように区別している：
リスク – 確率を知る
不確実性（UNCERTAINTY） –確率を知らない：主なパラメー タは知っているかもしれない。不確実性は減るかもしれないが、無知は増える。
無知 -知らないことを知らない。無知は、与えられた知識に基づくコミットメントが増加するにつれて増加する。
不確定性（INDETERMINACY）-因果の連鎖またはネットワークが開いている。
この学者にとって、科学は現実の側面を人為的に凍結させることによってのみ、リスクや不確実性を定義することができる。このプロセスは「証拠」を「条件付き証拠」に変えてしまう。さらに、ある問題の側面が単に不確定である場合もある。例えば、核廃棄物やその他の有害廃棄物の処分の分野では、「保守、点検、運転の質の高さ」が、異なる場所（どこでも）、異なる時間（いつまでも）、常に維持される可能性を誰が評価できるだろうか？
QSTで提唱されている定量化の第三の重要な側面は、システム生態学のツールの使用である。例えば、MuSIASEM（Multi-Scale Integrated Analysis of Societal and Ecosystem Metabolism）は、異なる測定基準を用いて生成された定量的評価のスケールや次元（経済的、人口統計的、エネルギー的など）を超えて一貫性を維持することに基づいた会計方法である（Giampietro and Mayumi, 2000a,Giampietro and Mayumi, 2000b,Giampietro et al.
3.3.例
QSTは新しいアプローチであるため、QSTの構成要素のいくつかが確認できる過去の作品から引用しながら、その応用をやや断片的に説明する。まず、遺伝子組み換え生物の使用をめぐる根強い論争の分野で、最も良い例が利用可能であろうフレームを開くことから始める。
遺伝子組み換え食品への反対は通常、根拠のない「恐怖」として描かれるが、これは遺伝子組み換え食品が栄養学的に「健康へのリスク問題」として扱われているためである（与えられた枠）。この技術の支持者によれば、科学はすでに遺伝子組み換え作物を人間が食べても安全だと宣言し、明確なメッセージを出している。その結果、この問題の枠組みの中では、社会や法律は遺伝子組み換え作物の生産と消費を許可すべきである。
このフレーミングは、市民が遺伝子組み換え作物への懸念について世論調査を行った実験的研究（Marris, Wynne, Simmons, & Weldon, 2001）では、「無関係」であることが判明した。どうやら市民は、遺伝子組み換え作物が健康にもたらすリスクについては、ほとんど無関心であるようだ。その代わりに、彼らはむしろ異なる一連の問題について懸念を表明した。
- なぜ遺伝子組み換え作物が必要なのか？遺伝子組み換え作物はなぜ必要なのか？
- 遺伝子組み換え作物の使用によって誰が利益を得るのか？
- 誰が、どのように遺伝子組み換え作物の開発を決定したのか？
- なぜ、市場に出回る前に、食品への使用について、もっとよく知らされていなかったのか？
- なぜ私たちは、これらの製品を購入し消費するかどうかについて、効果的な選択肢を与えられないのか？
- 規制当局は、こうした製品の開発を望む大企業に効果的に対抗できるだけの十分な権限と資源を持っているのだろうか？」
Marrisら（2001）の研究は、参加型QSTアプローチの初期設定をよく例証している。QSTを用いれば、例えばMUSIASEMを用いて遺伝子組み換え作物によってどのような真の利益がもたらされたかを調査するなど、この研究を継続することができる。
4. 結論
結論として、我々は、現在の使用法では科学を用いて低認知を強化しているため、エビデンスに基づく政策のパラダイムは見直すべきだと主張した。
我々は、エビデンスに基づく政策に対する既存の批判の流れをレビューし、特に統計指標や数理モデリングが意味的文脈から切り離されて、不快な知識を覆い隠し、注意をそらす要素として使用されていることに異議を唱えた。我々は、権力関係、異なるアクター、利害関係、規範の存在に敏感な、可能なフレームの宇宙の開放を提案した。
また、共有された規範的価値観（フレーム）は交渉と権力関係のシフトの結果であり（Lakoff, 2004）、その結果、ある歴史的時期に既存の問題をフレーミングするのに有用だった選ばれた物語は、実現可能性、実行可能性、望ましさの条件が変化したときには、役に立たなくなる―危険であったり、誤解を招いたりする―可能性があることを強調した。
本研究で述べたような定量的ストーリーテリングは、エビデンスに基づく政策における現在の定量分析のスタイルに代わる、より議論の余地が少なく、社会的にロバストな選択肢となり得ると我々は考える。