मॉडलिंग को आपकी धारणाओं का परीक्षण करने का मौका होना चाहिए, न केवल उनकी पुष्टि करें। Shutterstock

टर्नबुल सरकार की प्रमुख ऊर्जा योजना, द राष्ट्रीय ऊर्जा गारंटी, ऑस्ट्रेलिया में ऊर्जा और जलवायु नीति पर एक दशक लंबी स्टेलेमेट समाप्त करने का इरादा था।

विडंबना यह है कि, इसके बाद से अक्टूबर 2017 में अनावरणबहस है बढ़ काफी हद तक, सरकार के पास अब परिणाम है पॉलिसी के उत्सर्जन-कमी घटक से दूर चला गया.

बहुत अधिक ध्यान राजनीतिक नाटक में चला गया है - और उत्सर्जन में कमी के महत्व पर मौलिक संघर्ष। लेकिन एक और महत्वपूर्ण मुद्दा है विश्वास की कमी सरकारी मॉडलों में उनकी नीतियों के परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं।

उदाहरण के लिए, सरकार ने इस महीने दावा किया कि एनईजी घरेलू बिलों को प्रति वर्ष एक $ 150 से कम कर देगा। स्वतंत्र विश्लेषकों, के रूप में के रूप में अच्छी तरह से श्रम और साग राजनेताओं ने इस आंकड़े पर सवाल उठाया है। वे दूसरे को इंगित करते हैं मॉडल विभिन्न परिणामों का सुझाव दें - विशेष रूप से अक्टूबर 2017 में संघीय ऊर्जा मंत्री जोश फ्रिडेनबर्ग द्वारा घोषित एक, जिसने ए $ 100 कमी की भविष्यवाणी की थी। इन सभी समूहों ने सरकार के मॉडलिंग कार्य की पूरी रिलीज के लिए कहा है।

लेकिन यदि मॉडलिंग वैज्ञानिक विश्लेषण का एक रूप है, तो विभिन्न मॉडल ऐसे अलग-अलग परिणाम क्यों देते हैं?

एक मॉडल क्या है?

एक मॉडल वास्तविकता का एक सरल प्रतिनिधित्व है, लेकिन "वास्तविकता" को मॉडेलर द्वारा परिभाषित किया गया है। हम मॉडल को इनपुट का एक सेट देते हैं और यह आउटपुट का एक सेट बनाता है।

मॉडलिंग प्रक्रिया में "विकल्प" का एक अनुक्रम शामिल होता है जो मॉडेलर उपयोग करने के तरीकों, फ़ीड करने के लिए इनपुट डेटा और इन डेटा के बीच संबंधों (यानी, क्या प्रभाव डालता है) के बारे में बनाता है।

कुछ कारकों को अधिक वजन देकर - चाहे जानबूझकर या अनजाने - मॉडेलर एक परिणाम दूसरों की तुलना में अधिक आकर्षक, संभावित या महत्वपूर्ण लग सकता है।

कल्पना करें कि दुनिया में सबसे अच्छा नूडल सूप बनाने के लिए विभिन्न देशों से 100 पकाएं पूछें। वे सभी अलग-अलग अवयवों, नूडल्स के प्रकार और खाना पकाने के तरीके चुनते थे।

ये विकल्प वे व्यंजनों को प्रतिबिंबित करेंगे जिन्हें वे पहले से ही जानते हैं, वे स्वाद जिन्हें वे व्यक्तिगत रूप से पसंद करते हैं या नापसंद करते हैं, और वे अवयव जिनके साथ वे परिचित हैं। ये एक अच्छा नूडल सूप होना चाहिए के संबंध में अपनी पूर्वाग्रह बनाते हैं। यदि आप इस प्रतियोगिता के अंत में 100 बहुत अलग नूडल सूप देखते हैं तो आपको आश्चर्य नहीं होगा!

नूडल सूप की तरह, पॉलिसी मॉडल भी विभिन्न प्रकार के अवयवों से बने होते हैं, जो उनके मॉडेलर और हितधारकों के विकल्पों और पूर्वाग्रहों के आकार के होते हैं। इन विकल्पों का संचयी प्रभाव अलग-अलग मॉडल बनाता है, और इसलिए अलग-अलग परिणाम।

यही कारण है कि कुछ मॉडेलर और विश्लेषकों का तर्क है कि कोई मॉडल "सही" मॉडल नहीं है, जैसे कोई नूडल सूप सही नूडल सूप है, और कोई भी मॉडल नतीजे "सच्चाई की स्थापना की".

तो, हम पूर्वाग्रहों और निहित हितों से भरे मॉडल का उपयोग करके नीतियों को कैसे डिजाइन कर सकते हैं?

अन्वेषण, भविष्यवाणी नहीं

यहाँ है हमारा जवाब: हमें "भविष्यवाणी" के लिए मॉडल उपकरण पर विचार नहीं करना चाहिए, बल्कि "अन्वेषण" के लिए। हमें मॉडलों से हमारे नीतिगत सवालों के जवाब देने के लिए उम्मीद नहीं करनी चाहिए। पॉलिसी चर्चाओं को सूचित करने के लिए हमें परिदृश्यों की एक श्रृंखला का पता लगाने के लिए मॉडल की जरूरत है।

आइए ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को कम करने के उदाहरण का उपयोग करें। इसे करने के कई तरीके हैं। नवीनीकरण की मात्रा को बढ़ावा देने के लिए हम अपनी बिजली उत्पादन प्रणाली को बदल सकते हैं; हम निर्माण क्षमता में सुधार कर सकते हैं; हम परिवहन के क्लीनर साधनों का उपयोग कर सकते हैं।

प्रत्येक मार्ग में इसके विरोधियों और समर्थक होते हैं। वे अपने लाभ, उनके परिणामों, और धन के एक सीमित पूल से कितना निवेश योग्य हैं, पर बहस कर सकते हैं।

पारंपरिक भविष्यवाणियों के दृष्टिकोण में, हम प्रत्येक नीति विकल्प (या विकल्पों का संयोजन) मॉडल करेंगे और उत्सर्जन पर इसके प्रभाव का आकलन करेंगे। (और संभवतः प्रत्येक पक्ष अपनी खुद की अंतर्निहित धारणाओं के साथ अपना स्वयं का मॉडलिंग करेगा।)

लेकिन एक अन्वेषण दृष्टिकोण में, हम पॉलिसी विकल्पों को "परीक्षण" करने के लिए मॉडल के साथ खेलने के लिए कुछ मानते हैं। हम मॉडल के अंतर्निहित धारणाओं को बदलते हैं और देखते हैं कि परिणाम कैसे बदलते हैं। हम भविष्य के परिदृश्यों को बदलते हैं और कई परिदृश्य चलाते हैं और देखते हैं कि विभिन्न परिदृश्यों के तहत नीति विकल्प कैसे कार्य करते हैं। और इस चंचल अभ्यास के अंत में, कोई भी जवाब नहीं है! प्रत्येक परिणाम उन मान्यताओं और परिदृश्यों पर निर्भर करता है जिनसे इसे बनाया गया था, और - महत्वपूर्ण रूप से - ये धारणाएं सभी दस्तावेज़ीकृत हैं और पारदर्शी हैं।

हमने भारत की जांच के लिए इस दृष्टिकोण का उपयोग किया स्वच्छ ऊर्जा के लिए संक्रमण। वे ऑस्ट्रेलिया की तरह, अत्यधिक जटिल राजनीतिक और सामाजिक मुद्दों से निपट रहे हैं जो मॉडलिंग के पारंपरिक तरीकों से अच्छी तरह से गुना नहीं करते हैं, जो एक ही जवाब देने का प्रयास करते हैं।

हम निश्चित रूप से सुझाव नहीं देते हैं कि अन्वेषण मॉडलिंग जटिल नीतिगत मुद्दों पर राजनीतिक मतभेदों को हल करने के लिए एक चांदी की गोली है। हालांकि, मॉडलों की हमारी समझ को "ब्लैकबॉक्स" प्रक्रिया से जांचने के लिए एक पारदर्शी प्रक्रिया में बदल सकते हैं। यह स्पष्ट परिदृश्यों में स्पष्ट धारणाओं को बदल सकता है जिनका परीक्षण और बहस की जा सकती है। इस तरह, हमारे पास और अधिक नीतियां हो सकती हैं जो वे जो भी वादा करती हैं उन्हें वितरित करेंगे - और बहस करने के लिए जानकारी की एक आम तौर पर सहमत नींव।

के बारे में लेखक

शिरिन मालेकपुर, सामरिक योजना और फ्यूचर्स स्टडीज में रिसर्च लीडर, मोनाश सस्टेनेबल डेवलपमेंट इंस्टीट्यूट, मोनाश विश्वविद्यालय और एनएट ए मोलेमी, रिसर्च एसोसिएट, UNSW

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

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