Mapeo del panorama de la investigación sobre políticas climáticas mediante aprendizaje automático

El cambio climático representa uno de los mayores desafíos que enfrenta la humanidad en el siglo XXI. Las consecuencias del aumento de las temperaturas globales, el derretimiento de los glaciares, el aumento del nivel del mar y los eventos climáticos extremos son cada vez más evidentes y devastadores. La mitigación de este fenómeno requiere una acción concertada a nivel global, con políticas climáticas efectivas y basadas en evidencia científica sólida. Sin embargo, el volumen de investigación sobre políticas climáticas es vasto y disperso, lo que dificulta la identificación de las estrategias más prometedoras y la comprensión de su impacto en diferentes contextos. Este artículo se basa en una investigación que utiliza el aprendizaje automático (machine learning) para mapear sistemáticamente la literatura científica sobre políticas climáticas. El objetivo principal es analizar la distribución de esta investigación, identificar posibles sesgos o brechas, y comparar la atención científica con la densidad de las políticas implementadas y las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) en diferentes países y sectores. El análisis busca responder preguntas cruciales: ¿Qué tipos de políticas climáticas se estudian con mayor frecuencia? ¿Qué sectores reciben más atención investigadora? ¿Existe una correlación entre la investigación científica, las políticas implementadas y las reducciones de emisiones reales? ¿Qué países están mejor representados en la literatura científica sobre políticas climáticas y cuáles están subrepresentados? La investigación explora estas preguntas utilizando un enfoque innovador que combina técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático para analizar un conjunto de datos de casi 85,000 artículos científicos. El mapa sistemático resultante proporciona una visión general del panorama de la investigación sobre políticas climáticas y revela disparidades significativas entre la atención científica, la densidad de las políticas implementadas y las emisiones de GEI.

La urgencia de la acción climática y la importancia del aprendizaje basado en evidencia

El Acuerdo de París, adoptado en 2015, establece el objetivo de limitar el aumento de la temperatura global a ‘muy por debajo de 2°C’ por encima de los niveles preindustriales, y proseguir los esfuerzos para limitar el aumento a 1.5°C. Sin embargo, los compromisos actuales de reducción de emisiones, conocidos como Contribuciones Determinadas a Nivel Nacional (NDC), son insuficientes para alcanzar este objetivo. De hecho, las emisiones globales de carbono continúan aumentando, lo que exige una acción climática mucho más ambiciosa y urgente. Lograr el objetivo de ‘cero emisiones netas’ a mediados de siglo requiere una transformación radical de la economía global, con una transición rápida hacia fuentes de energía renovables, la mejora de la eficiencia energética, la adopción de prácticas agrícolas sostenibles y la descarbonización de la industria y el transporte. Esta transformación requerirá inversiones masivas en tecnologías limpias, políticas públicas efectivas y cambios significativos en el comportamiento individual. En este contexto, el aprendizaje basado en evidencia sobre políticas climáticas se vuelve crucial. Necesitamos entender qué políticas funcionan, en qué contextos y por qué. Necesitamos identificar las barreras a la implementación efectiva de políticas climáticas y encontrar soluciones para superarlas. Necesitamos compartir las mejores prácticas y aprender de los éxitos y fracasos de otros países y regiones. La literatura científica sobre políticas climáticas es una fuente invaluable de información y conocimiento. Esta literatura incluye estudios ex-post que evalúan el impacto de las políticas implementadas, así como estudios ex-ante que modelan los efectos potenciales de diferentes políticas. Sin embargo, el gran volumen y la dispersión de esta literatura dificultan su síntesis y aplicación práctica.

Desafíos en el mapeo de la investigación sobre políticas climáticas

Mapear sistemáticamente la investigación sobre políticas climáticas presenta varios desafíos. En primer lugar, la definición de ‘política climática’ puede ser ambigua. ¿Qué tipo de políticas deben incluirse en el mapa? ¿Deben incluirse solo las políticas que tienen como objetivo explícito reducir las emisiones de GEI, o también las políticas que tienen un impacto indirecto en las emisiones? Otro desafío es la falta de tipologías consistentes y exhaustivas de políticas climáticas. Las diferentes bases de datos y estudios utilizan diferentes categorías y definiciones, lo que dificulta la comparación y síntesis de la información. Además, el gran tamaño de la literatura sobre políticas climáticas hace que el mapeo manual sea inviable. Se necesitan herramientas y métodos automatizados para identificar, clasificar y analizar la información relevante. Finalmente, la investigación sobre políticas climáticas está dispersa en diferentes disciplinas y comunidades científicas, lo que dificulta el acceso y la identificación de la información relevante.

Un enfoque innovador: Aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural

Para abordar estos desafíos, la investigación se basa en un enfoque innovador que combina técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural. El objetivo es desarrollar un ‘mapa sistemático viviente’ de la literatura sobre políticas climáticas, que se actualice continuamente con nueva información y que proporcione una visión general completa y accesible del panorama de la investigación. El primer paso es definir una tipología clara y exhaustiva de políticas climáticas. La investigación propone una nueva tipología que se basa en las tipologías existentes utilizadas en las principales bases de datos de políticas climáticas, pero que también aborda algunas de sus inconsistencias y lagunas. La tipología se estructura en tres niveles, que distinguen entre diferentes tipos de instrumentos de política, sectores y geografías. El segundo paso es identificar la literatura relevante sobre políticas climáticas. La investigación utiliza una consulta de búsqueda en la base de datos bibliográfica OpenAlex para identificar un conjunto inicial de más de un millón de estudios. El tercer paso es filtrar y clasificar los estudios relevantes. La investigación utiliza un modelo de aprendizaje automático pre-entrenado, llamado ClimateBERT, para identificar los estudios que se centran en políticas climáticas y para clasificarlos según el tipo de instrumento de política, el sector y la geografía. El modelo se entrena con un conjunto de datos de más de 2500 documentos etiquetados manualmente. El cuarto paso es analizar la distribución de la investigación sobre políticas climáticas. La investigación compara la densidad de la investigación con la densidad de las políticas implementadas y las emisiones de GEI en diferentes países y sectores. El análisis busca identificar posibles sesgos o brechas en la investigación y comprender la relación entre la investigación, la política y las emisiones.

Resultados clave: Disparidades y brechas en la investigación sobre políticas climáticas

El mapa sistemático resultante de la investigación sobre políticas climáticas revela disparidades significativas entre la atención científica, la densidad de las políticas implementadas y las emisiones de GEI. En primer lugar, la investigación identifica una subrepresentación potencial de las políticas del sector industrial. A pesar de que el sector industrial es una fuente importante de emisiones de GEI, recibe relativamente poca atención en la investigación sobre políticas climáticas y en las políticas implementadas. En segundo lugar, la investigación encuentra una divergencia de atención entre la ciencia y la política con respecto a los instrumentos económicos y regulatorios. La investigación científica tiende a centrarse más en los instrumentos económicos, como los impuestos al carbono y los sistemas de comercio de emisiones, mientras que las políticas implementadas tienden a depender más de los instrumentos regulatorios, como los estándares de eficiencia energética y las regulaciones de emisiones. En tercer lugar, la investigación identifica disparidades geográficas en la atención científica. Algunos países, como el Reino Unido y Suecia, reciben mucha más atención en la investigación sobre políticas climáticas en relación con sus emisiones de GEI, mientras que otros países, como China y Estados Unidos, reciben menos atención.

Implicaciones para la investigación y la política climática

Los resultados de la investigación tienen varias implicaciones importantes para la investigación y la política climática. En primer lugar, es necesario aumentar la investigación sobre políticas climáticas en el sector industrial. Este sector es una fuente importante de emisiones de GEI, pero recibe relativamente poca atención en la investigación y en las políticas implementadas. En segundo lugar, es necesario mejorar la comunicación y la colaboración entre científicos y formuladores de políticas. La divergencia de atención entre la ciencia y la política con respecto a los instrumentos económicos y regulatorios sugiere que los científicos y los formuladores de políticas pueden tener diferentes prioridades o perspectivas. En tercer lugar, es necesario abordar las disparidades geográficas en la atención científica. Algunos países reciben mucha más atención en la investigación sobre políticas climáticas en relación con sus emisiones de GEI, mientras que otros países reciben menos atención. Finalmente, es necesario seguir desarrollando y mejorando las herramientas y los métodos para mapear sistemáticamente la investigación sobre políticas climáticas. El mapa sistemático viviente desarrollado en esta investigación proporciona una valiosa herramienta para comprender el panorama de la investigación y para identificar posibles sesgos o brechas.

El futuro del mapeo de la investigación sobre políticas climáticas

El futuro del mapeo de la investigación sobre políticas climáticas es prometedor. A medida que las técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural sigan avanzando, será posible analizar cantidades cada vez mayores de información con mayor precisión y eficiencia. El objetivo final es desarrollar un mapa sistemático viviente de la literatura sobre políticas climáticas, que se actualice continuamente con nueva información y que proporcione una visión general completa y accesible del panorama de la investigación. Este mapa podría ser utilizado por investigadores, formuladores de políticas y otros interesados para identificar las estrategias más prometedoras para mitigar el cambio climático y para acelerar la transición hacia una economía baja en carbono. En particular, sería importante automatizar aún más el proceso de actualización, creando mapas ‘vivientes’ que mantengan una imagen completa de la literatura disponible a medida que se produce. Además, incorporar categorías adicionales donde se puedan desarrollar clasificadores específicos aumentaría la utilidad de estos esfuerzos.

Conclusión

En resumen, la investigación presentada en este artículo ofrece una contribución valiosa al campo de la investigación sobre políticas climáticas. Al utilizar el aprendizaje automático para mapear sistemáticamente la literatura científica, la investigación revela disparidades significativas entre la atención científica, la densidad de las políticas implementadas y las emisiones de GEI. Estos hallazgos tienen implicaciones importantes para la investigación y la política climática y resaltan la necesidad de aumentar la investigación sobre políticas climáticas en el sector industrial, mejorar la comunicación y la colaboración entre científicos y formuladores de políticas, abordar las disparidades geográficas en la atención científica y seguir desarrollando y mejorando las herramientas y los métodos para mapear sistemáticamente la investigación. La creación y el mantenimiento de un mapa sistemático viviente de la literatura sobre políticas climáticas se presenta como una herramienta esencial para facilitar la toma de decisiones informadas y acelerar la acción climática a nivel global.