Dieses Artikel wurde ursprünglich am 24. Februar 2023 in MDPI veröffentlicht.
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Diese Stellungnahme ist das Ergebnis des globalen Wissenschaftsprogramms des International Science Council Städtische Gesundheit und Wohlbefinden.
Die Intensität und Bandbreite der gesundheitlichen Herausforderungen, mit denen Menschen in Städten konfrontiert sind, hat in den letzten Jahren zugenommen. Dies liegt zum Teil an einer unzureichenden Anpassung und Reaktion auf neu auftretende und wachsende globale systemische Risiken, aber auch an einem immer noch begrenzten Verständnis der tiefgreifenden Auswirkungen der Komplexität auf die städtische Gesundheit. Während die Komplexitätswissenschaft zunehmend von den Gesundheits- und Stadtwissenschaften aufgegriffen wird, muss sie noch funktional in die urbane Gesundheitsforschung, -politik und -praxis integriert werden. Eine beschleunigte Urbanisierung in einem Kontext eskalierender Umweltauflagen erfordert eine tiefere Auseinandersetzung mit der Komplexität, paradoxerweise aber auch eine viel schnellere, effektivere und risikoaversere Entscheidungsfindung. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, muss ein Wissenschafts-, Politik- und Praxisstil angenommen werden, der integrativ, inklusiv, kooperativ, systemisch, schnell und sparsam ist. Wir schlagen transformative Veränderungen in der wissenschaftlichen Methodik, erkenntnistheoretischen und ontologischen Haltungen, Arten von Rationalität und Governance vor, um Forscher, politische Entscheidungsträger, Praktiker und Bürger in Richtung einer neuen, auf Komplexität basierenden Wissenschaft der städtischen Gesundheit zu bewegen.
Während Wissenschaftler und Entscheidungsträger für städtische Gesundheit seit langem anerkennen, dass Städte komplexe Systeme sind, müssen sich Forschung und Praxis erst noch vollständig mit den Auswirkungen auseinandersetzen. Wir schlagen hier vor, dass die Herangehensweise an Städte als komplexe Systeme erhebliche, explizite Änderungen an der aktuellen Forschung und Praxis für städtische Gesundheit erfordern wird. Das Versäumnis, einen solchen Ansatz zu verfolgen, trägt zu Daten, Entscheidungen und Ergebnissen bei, die Ungleichheiten aufrechterhalten, Freiheiten einschränken, die Verschlechterung der Umwelt und des Ökosystems nicht angemessen angehen und zu einer suboptimalen oder sich verschlechternden Gesundheit für die Milliarden Menschen beitragen, die in städtischen Gebieten leben – insbesondere in Zeiten der Globalisierung Gesundheitskrisen, wie sie sich aus dem Klimawandel und der jüngsten COVID-19-Pandemie ergeben. Daher sollte Urban Health eine tiefere, pragmatischere Auseinandersetzung mit der Urban Complexity Science anstreben. Dies würde dazu beitragen, die dringendsten Gesundheits- und Gerechtigkeitsprobleme in Städten anzugehen, die unbeabsichtigten Folgen der Urbanisierung – und der nachhaltigen Entwicklung selbst – zu verringern und die Kompetenzen für die Verwaltung komplexer städtischer Systeme zu stärken.
In den letzten Jahrzehnten haben verschiedene Kommissionen und Kommentare mehr Forschung darüber gefordert, wie städtische Entscheidungsfindung und Stadtgestaltung die Gesundheit und gesundheitliche Chancengleichheit der Bevölkerung beeinflussen, und entsprechende Maßnahmen ergriffen [1,2,3]. Diese wichtigen Rezensionen selbst bauen auf einer älteren Literatur auf, in der gefordert wird, dass Stadtgestaltung, Planung und Politik die einzigartigen Merkmale anerkennen, die zu Wohlbefinden oder schlechter Gesundheit in städtischen Umgebungen beitragen [4,5,6,7]. Dieses halbe Jahrhundert inkrementeller Arbeit enthält wichtige Erkenntnisse für die städtische Gesundheit, aber es gibt noch viel Spielraum, um von einer neuen Perspektive auf die Schnittstelle zwischen städtischer Gesundheitswissenschaft und Politikgestaltung zu profitieren, die:
Wissenschaftler und Praktiker der städtischen Gesundheit haben bereits in vielen Kontexten erkannt, dass die Schaffung gesünderer, gerechterer und integrativer Städte davon abhängt, sich stärker mit der städtischen Komplexität auseinanderzusetzen, anstatt zu versuchen, das Unreduzierbare zu vereinfachen. Tatsächlich wird zunehmend akzeptiert, dass viele negative Auswirkungen auf die Gesundheit in Städten auf die Schwierigkeit zurückzuführen sind, urbane Komplexität wahrzunehmen, zu verstehen und zu steuern [8].
Wichtige Fortschritte wurden in polyzentrischen, partizipativen, reflexiven, adaptiven und transdisziplinären Forschungs- und Politikstilen erzielt, die als Versuche angesehen werden können, sich mit Komplexität auseinanderzusetzen und komplexe Entscheidungssituationen mit erforderlichen Governance-Institutionen (z. B. Strukturen, Mechanismen, Regeln) in Einklang zu bringen ) [9]. In jüngster Zeit war jedoch auch ein umgekehrter Trend zu beobachten, hin zu mehr Top-Down-/Auferlegungs- und weniger Bottom-Up-/Konsens-Politikstilen [10,11,12]; Dieser Trend wurde wahrscheinlich durch globale Gesundheitsnotfälle, Risiken und Katastrophen und insbesondere durch die jüngste globale COVID-19-Pandemie beschleunigt [13].
Das soll nicht heißen, dass einvernehmlichere Politikstile immer „besser“ sind. Um sich effektiv in einem zunehmend komplexen sozialen, ökologischen und technologischen städtischen Umfeld zurechtzufinden, ist es vielmehr unerlässlich, über Politikstile, partizipative Entscheidungsmechanismen und Governance-Kapazitäten zu verfügen, die den durch die Komplexität auferlegten Einschränkungen und Möglichkeiten gerecht werden. Der erste Hauptsatz der Kybernetik besagt, dass Systeme über eine Anzahl von Kontroll- oder Reaktionsmechanismen verfügen müssen, die gleich oder größer ist als die Anzahl potenzieller Störungen, denen das System ausgesetzt ist [14]. Die Politikgestaltung unter Komplexität gehorcht diesem Gesetz selten, normalerweise aufgrund des konkurrierenden Interesses, wirtschaftlich effizientere Ergebnisse zu erzielen.
Mehrwertsteuer [15] plädiert für die Bedeutung der Anpassung von Politikregimen an Komplexität und stellt fest, dass letztere den Rahmen für Entscheidungsentscheidungen selbst bedingt. Im Gegensatz zu einfachen modularen Systemen erfordern komplexe Systeme die Berücksichtigung nicht nur individueller, sondern auch gesellschaftlicher Rationalität und nicht nur instrumenteller, sondern kommunikativer Rationalität. Mit anderen Worten, sie erfordern, dass wir nicht nur die Summe des Fortschritts in Richtung individueller Ziele, sondern auch des Fortschritts in Richtung kollektiver Ziele betrachten und nicht nur technische Mittel zum Erreichen von Ergebnissen, sondern Mechanismen, die ein iteratives, einvernehmliches Verständnis fördern. Zu oft führt institutionelle Trägheit dazu, dass Wissenschaft und Politik lediglich auf individueller Rationalität und instrumentellen Arten menschlicher Interaktionen basieren, was zu kosteneffizienten, aber suboptimalen Entscheidungen und unbeabsichtigten negativen Folgen führt, insbesondere bei komplexen Themen wie städtischer Nachhaltigkeit und Gesundheit. Müller [16] führt „allgegenwärtiges“ Politikversagen auf die falsche Annahme zurück, dass komplexe Systeme genau bestimmt, genau vorhergesagt und genau kontrolliert werden können – eine paradoxerweise vereinfachende Anerkennung von Komplexität, die zu übertriebenem Selbstvertrauen und unrealistischen Erwartungen führt.
Vorbehalte gegen eine tiefere Auseinandersetzung mit Komplexität beruhen manchmal auf der Wahrnehmung, dass eine solche Auseinandersetzung eine rechtzeitige und strenge Anwendung der wissenschaftlichen Methode ausschließt. Dies ist eine besonders scharfe Kritik im Zusammenhang mit eskalierenden Herausforderungen, bei denen Lösungen viel schneller benötigt werden, als die traditionelle Wissenschaft sie normalerweise liefern kann. Doch enge Entscheidungen auf der Grundlage linearer Annahmen führen in komplexen Systemen oft zu katastrophalen Ergebnissen; in den Worten von Read [17] (oft fälschlicherweise Keynes zugeschrieben): „Es ist besser, vage richtig zu liegen als genau falsch.“ Darüber hinaus muss die Entscheidungsfindung unter Komplexität nicht tödlich langsam sein: Es gibt eine reiche Geschichte schneller, heuristischer Entscheidungsfindung, die erfolgreich auf komplexe Situationen im Gesundheitswesen angewendet wurde [18,19].
Auch eine komplexitätswissenschaftlich geleitete Entscheidungsfindung kann als unübersichtlich (z. B. von Zielen, Methoden oder Botschaften) empfunden werden und dementsprechend Misstrauen hervorrufen. Dies ist einer der Gründe, warum Lösungen für komplexe städtische Gesundheitsprobleme normalerweise von kollektiven Maßnahmen abhängen; Die Einbeziehung aller relevanten Interessengruppen auf allen relevanten Ebenen erhöht die Legitimität von Entscheidungen, selbst wenn Komplexität nicht reduzierbare Mehrdeutigkeiten auferlegt.
Entscheidungsträger selbst können dem Umgang mit Komplexität zusätzliche Hindernisse auferlegen. Beispielsweise können sie sich dafür entscheiden, an einem bestehenden politischen Stil oder Entscheidungsfindungsansatz festzuhalten, um die Glaubwürdigkeit zu wahren und den Eindruck von Unzuverlässigkeit zu vermeiden – ein Verhalten, das sich durch die Linse der sogenannten „verlorenen Kosten“ erklären lässt. Komplexität, die oft mit „Kompliziertheit“ verwechselt wird, kann aufgrund der wahrgenommenen Kosten von Veränderungen Widerstand hervorrufen – insbesondere wenn Veränderungen die gewohnten Rollen und Positionen der politischen Entscheidungsträger bedrohen könnten. Eigeninteressen hindern Entscheidungsträger häufig daran, notwendige Änderungen an Systemen vorzunehmen, von denen sie profitieren. Diese Faktoren gelten auch dann, wenn die bestehenden Ergebnisse global suboptimal sind und ein auf Komplexität basierender Ansatz dem Gemeinwohl zugute kommen würde.
Die Herausforderung, das Komplexitätsdenken in Forschung, Politik und Praxis zu systematisieren, ist groß. Es fordert die Institutionalisierung der partizipativen Prozesse der Wissensproduktion innerhalb von Institutionen, die konsequent daran gearbeitet haben, Expertenwissen von den Launen von Dissens, Populismus und Politik zu isolieren. In der Auseinandersetzung mit der Voreingenommenheit wissenschaftlicher Erkenntnisse und der unvermeidlichen Ungewissheit, die mit der komplexen Realität verbunden ist, hat Jasanoff [20] plädierte für „Technologien der Demut“; Methoden – oder besser noch: institutionalisierte Denkgewohnheiten – die versuchen, die zerrissenen Ränder des menschlichen Verständnisses in den Griff zu bekommen: das Unbekannte, das Ungewisse, das Mehrdeutige und das Unkontrollierbare. Die Grenzen der Vorhersage und Kontrolle anerkennend, konfrontieren Technologien der Bescheidenheit direkt die normativen Implikationen unseres Mangels an perfekter Voraussicht. Sie erfordern andere Fähigkeiten und andere Formen des Engagements zwischen Experten, Entscheidungsträgern und der Öffentlichkeit, als dies bisher in der Regierungsführung als notwendig erachtet wurde. Sie erfordern nicht nur formelle Beteiligungsmechanismen, sondern auch ein intellektuelles Umfeld, in dem die Bürger ermutigt werden, ihr Wissen und ihre Fähigkeiten zur Lösung gemeinsamer Probleme einzubringen.
Insgesamt ist deutlich geworden, dass informationelle und erkenntnistheoretische Rahmenbedingungen für die Politikgestaltung angesichts der Komplexität angepasst werden müssen. In diesem Kommentar schlagen wir Änderungen an politischen Entscheidungsstilen für die städtische Gesundheit vor und erläutern, wie komplexe Wissenschaft und Politik auf die Herausforderungen der städtischen Gesundheit angewendet werden können, um den Anforderungen des 21. Jahrhunderts gerecht zu werden.
Es gibt eine lange Geschichte des Verständnisses und der Auseinandersetzung mit Städten als komplexen Systemen. Mitte des 19. Jahrhunderts war Cerda [21] legte den Grundstein für eine Wissenschaft der Städte auf der Grundlage von Beobachtungen von Geometrie, Form und Vorstellungen von Mechanismen bei der Arbeit. Geddes [22], ein halbes Jahrhundert später, betrachtete Städte als aus Strömen und Netzwerken entstehend. In jüngerer Zeit wurden Städte neben bedeutenden Fortschritten auf dem Gebiet der Komplexitätswissenschaft als Produkte von Bottom-up-, evolutionären, selbstorganisierenden Prozessen und nicht als Top-down-Design angesehen [23,24].
In den letzten zehn Jahren ist eine neue Stadtwissenschaft entstanden, die anerkennt, dass Städte Zentren der Komplexität sind, die mehrere Arten eingebetteter, sich überschneidender und interagierender Systeme umfassen [25,26,27]. Da diese Komplexität teils organisiert und teils emergent ist, sind Städte teils planbar und teils unvorhersehbar und unplanbar, je nach physikalischen und zeitlichen Betrachtungsskalen.
Urbane Gesundheit, hier definiert als die Gesundheit der in Städten lebenden Menschen und der komplexe Zustand der Umwelt, von der sie abhängt, unterliegt nicht weniger Komplexität als Städte selbst. Dementsprechend muss sich auch der Bereich Urban Health mit der urbanen Komplexität auseinandersetzen, um die menschliche Gesundheit und die Umwelt weiterhin zu schützen und zu verbessern, insbesondere im Kontext eskalierender Risiken. Eine neue Wissenschaft für gesunde Städte würde auf Lehren aus der breiter angelegten Untersuchung der urbanen Komplexität zurückgreifen [28]. Es würde das Verständnis der städtischen Gesundheit als Ergebnis mehrerer sozialer und ökologischer Determinanten ergänzen und die Anerkennung der städtischen Gesundheit als Produkt der gegenseitigen Interaktionen zwischen Menschen und ihrer Umwelt vertiefen – oder allgemeiner als eine aufkommende Eigenschaft interagierender sozio- ökologisch-technologische Systeme (SETS) [29,30].
Die Verlagerung des Fokus von einer Perspektive multipler Determinanten hin zu einer auf systemische Interaktionen fokussierten Perspektive impliziert eine entsprechende Veränderung in der Struktur des wissenschaftlichen Unternehmens; Während Ersteres von Teams von Forschern aus mehreren Disziplinen untersucht werden kann, die parallel arbeiten, erfordert Letzteres Konsilienz (Konvergieren von Beweisen aus vielen unabhängigen Untersuchungsrichtungen) und die robuste Aufnahme inter- und transdisziplinärer Untersuchungen [9,31,32]. Dies wiederum erfordert eine stärkere Konzentration auf partizipatorische Prozesse, um sicherzustellen, dass die vielfältigen Beweislinien erforderlich sind, um neue Erkenntnisse zu generieren und Politik und Praxis (neben anderen Vorteilen) zu informieren. Mit den Worten von Jane Jacobs [33], „Städte haben die Fähigkeit, allen etwas zu bieten, nur weil und nur wenn sie von allen geschaffen werden.“
Von Natur aus würde eine auf Komplexität basierende Wissenschaft der städtischen Gesundheit dazu ermutigen, sich auf die vorgelagerten Grundursachen der städtischen Gesundheit und der Umweltprobleme zu konzentrieren, was einen effizienteren, proaktiven Ansatz ermöglicht, der auf Prävention basiert, und nicht den typischeren reaktiven Modus, der dies versucht Probleme lindern. Durch seine umfassende Beteiligung und den Fokus auf systemische unbeabsichtigte Folgen würde es auch Einblicke und Anreize bieten, um allgegenwärtige soziale, institutionelle und gesundheitliche Ungleichheiten in Städten anzugehen [34].
Entscheidend ist, dass ein solcher Ansatz auch besser geeignet wäre, um die charakteristische Hyperkonnektivität der modernen Urbanisierung zu verstehen und Lösungen zu finden. Wie von Batty artikuliert [26], „In einer Welt, die jetzt von Kommunikation dominiert wird … ist es höchste Zeit, dass wir unseren Fokus von Orten auf Interaktionen verlagern, von der Vorstellung von Städten einfach als idealisierte Morphologien hin zu einer Vorstellung von ihnen als Kommunikations-, Interaktions-, Handels- und Austauschmuster; kurz gesagt, sie als Netzwerke zu betrachten.“ Städtische Räume zeichnen sich durch eine exponentiell beschleunigte Konnektivität aus. Beispielsweise ermöglichen moderne Verkehrssysteme eine schnelle und damit räumlich ausgedehntere Mobilität und damit eine größere Anzahl potenzieller Verbindungen von Mensch zu Mensch. Die dichten, stark vernetzten, sich schnell verändernden Milieus, die durch den Verkehr und andere städtische Systeme ermöglicht werden, erfordern ebenso schnelle, flexible, vielfältige und quellenübergreifende Governance-Reaktionen, wie dies für den Sonderfall von COVID-19 beobachtet wurde [35,36].
Städtische Konnektivität beschränkt sich nicht auf Interaktionen von Mensch zu Mensch. Durch systemische Verbindungen übersetzt die urbane Komplexität menschliche Aktivitäten in weitreichende Auswirkungen auf Menschen und Umwelt, löst einige Probleme, schafft aber auch neue „böse“ Herausforderungen, die selbst untrennbar miteinander verbunden sind [37]. So haben globale städtische Systeme Wachstum und Entwicklung vorangetrieben, die Lebenserwartung erhöht und die Armut verringert. Das städtische Wachstum basiert jedoch auf den globalen Ökosystemen, mit denen globale Netzwerke von Städten verbunden sind und die die Ressourcen für den Bau und die Versorgung von Städten und die Senken, die ihre Abfälle absorbieren, bereitstellen und systematisch degradiert haben [38,39].
So führt uns das bessere Verständnis der Stadt als komplexes System schließlich zu einer stärkeren Wertschätzung der tiefen Verbindungen zwischen Städten und unserem Planeten. Angesichts zunehmend systemischer globaler Risiken [13] und die zunehmende Wahrscheinlichkeit, dass wir gemeinsam die Ziele der Vereinten Nationen für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) nicht erreichen werden [40] bis 2030 [41], kann uns dieses Verständnis auch zu entscheidenden neuen Erkenntnissen darüber führen, wie Nachhaltigkeit definiert und verfolgt werden kann, indem wir auf Lehren aus der Komplexitätswissenschaft und auf unsere Fähigkeit zu kollektivem Handeln und Intelligenz zurückgreifen. Es sollte auch die Auseinandersetzung mit bestehenden konzeptuellen Kritiken an nachhaltiger Entwicklung fördern [42,43,44] – insbesondere die ökologische Inkohärenz der am weitesten sichtbaren Maßstäbe für „Fortschritt“ [45] – Förderung besserer Ergebnisse durch Ausweitung des Ideendiskurses.
Basierend auf langjährigen Beobachtungen von Wissenschaftlern, Stadtbewohnern und anderen Interessengruppen und Entscheidungsträgern schlagen wir vor vier kritische Verschiebungen um einen komplexitätsorientierten Ansatz für die städtische Gesundheit zu untermauern. Diese Verschiebungen haben damit zu tun, (a) wie wir die Art der Herausforderungen, denen wir gegenüberstehen, wahrnehmen (Ontologie) und unsere Fähigkeit, Wissen darüber zu haben (Epistemologie); (b) die Werkzeuge, die wir verwenden, um dieses Wissen abzuleiten (Methodik); (c) die Art und Weise, wie wir auf dieses Wissen reagieren und Entscheidungen auf der Grundlage dieses Wissens treffen (Rationalität); und (d) die Art und Weise, wie wir unsere Institutionen organisieren, um einen solchen Ansatz zu fördern (Governance).
Die Natur und wie wir sie kennen: Veränderliche ontologische und epistemologische Haltungen
Seit fast einem halben Jahrtausend ist die wissenschaftliche Methode die primäre Grundlage für unseren Anspruch, die Realität zu „kennen“, und damit die Grundlage für evidenzbasierte Entscheidungen. In der Tat bemerkte Wilson, dass „wir mit Hilfe der wissenschaftlichen Methode eine umfassende Sicht auf die physische Welt gewonnen haben, die weit über die Träume früherer Generationen hinausgeht“ [46]. Dennoch wurde diese erweiterte Sichtweise und in der Tat die wissenschaftliche Methode selbst in einigen Kontexten in Frage gestellt, da sie kein vollständiges oder nützliches Bild realer Probleme darstellen.
In der klassischen Anwendung geht die wissenschaftliche Methode davon aus, dass natürliche Prozesse auf beobachtbare, überprüfbare Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen unabhängigen Variablen reduzierbar sind. Sie tendiert eher zur quantitativen als zur qualitativen Analyse, entmutigt Mehrdeutigkeit und nimmt den Analytiker als objektives, unbegrenzt rationales Individuum wahr, das „außerhalb“ des beobachteten Systems steht. In der Philosophie wird dieser Glaube als Realismus bezeichnet.
Die Realität beinhaltet jedoch eine Vielzahl von Komplikationen: nichtlineare Rückkopplungsbeziehungen, Mehrwege-Kausalität, emergentes Verhalten und die Methoden, mit denen wir die Realität beobachten oder versuchen, sie zu entdecken. Die Natur menschlicher Prozesse bedeutet, dass die wissenschaftliche Produktion selbst komplexen Vorurteilen unterliegt. Es ist daher selten hilfreich zu fragen, welches Modell einer universellen Realität am nächsten kommt. Nützlicher ist es anzuerkennen, dass alle Modelle die Komplexität der Realität nicht vollständig berücksichtigen und dass einige Modelle nützlicher sind als andere: modellabhängiger Realismus [47].
Daher schafft es die klassische Wissenschaft oft nicht, verwertbares Wissen zu produzieren oder gesellschaftliche Bedürfnisse zu befriedigen. Modelle spiegeln die Lebenswirklichkeiten der Menschen nicht wider. Forschungszyklen werden durchweg von Ereignissen überholt, institutionelle Mechanismen zur Einbeziehung von Wissenschaft in die Entscheidungsfindung sind unterentwickelt und die wissenschaftliche Praxis wird oft nicht dem Umfang oder der Komplexität gesellschaftlicher Herausforderungen gerecht. Obwohl das allgemeine Vertrauen in die Wissenschaft hoch ist – und in einigen Kontexten im Kontext der COVID-19-Pandemie sogar höher sein kann [47]—Mißtrauen besteht häufig zwischen Gruppen oder in Kontexten, in denen die Wissenschaft so wahrgenommen wird, dass sie Beweise liefert, die von der gelebten Realität abweichen, oder Maßnahmen vorschreibt, die lokale Prioritäten nicht berücksichtigen [48].
Um diese Probleme anzugehen, müssen wir unser Verständnis der Natur der Realität verändern und wie wir sie erkennen können. Ein alternatives, nützlicheres Verständnis komplexer Systeme kann durch Methoden erreicht werden, die nicht weniger rigoros, sondern qualitativer sind, Mehrdeutigkeit zulassen und Komplexität als aus den Interaktionen zwischen Systemkomponenten und mit der breiteren Umgebung hervorgehend wahrnehmen – einschließlich Interaktionen mit dem Beobachter, der wird somit in das System internalisiert. Ein solcher Ansatz legt nahe, dass die komplexen Systeme, die wir beobachten und deren Teil wir sind, dem Verständnis und damit der Vorhersage und Beeinflussung zugänglich sind. Ein entscheidender Unterschied zum klassischen Ansatz ist die Beobachtung, dass die Wissenschaft selbst sich ändernden Umgebungen und sich ändernden Entscheidungssituationen nicht gleichgültig gegenübersteht [49].
Abgesehen vom modellabhängigen Realismus bestand eine weitere Reaktion darin, die Bedeutung eines postnormalen und aufgabenorientierten Ansatzes für die Wissenschaft anzuerkennen [50,51]. Während die normale Wissenschaft ihre Glaubwürdigkeit beansprucht, indem sie Vorurteile vermeidet, trifft die postnormale Wissenschaft eine bewusste Entscheidung über die Vorurteile und Werte, die am besten geeignet sind, die Wissenschaft zu leiten, um Wissen für die Praxis zu schaffen. Ebenso umfasst es einen breiteren Teil der Gesellschaft (eine erweiterte Peer-Community) im Prozess der Wissensproduktion [52]. Zu den Problemen, mit denen sich die postnormale Wissenschaft befasst, gehören solche, die sich auf große technologische Gefahren oder Umweltverschmutzung beziehen. Bei solchen Fragestellungen spielen ethische Urteile und Werte eine ebenso wichtige Rolle wie die formale Analyse. Eine breitere Übernahme dieser erkenntnistheoretischen Haltung – durch bewusste Förderung durch wissenschaftliche Autoritäten, in der Bildung sowie in Politik und Praxis – würde unsere Fähigkeit verbessern, immer komplexeren Herausforderungen zu begegnen.
Schärfen der Handwerkszeuge: Verschiebung der wissenschaftlichen Methodik
Um hartnäckige Hindernisse für menschliches Verständnis und effektive Praxis zu überwinden, muss die wissenschaftliche Methode, wie sie typischerweise implementiert wird, in ihrer Konzeptualisierung und Anwendung erweitert werden, um neue Methodologien einzubeziehen; Beispielsweise sind Systemansätze und transdisziplinäre Forschung weithin als Schlüsselmethoden zur Bewältigung komplexer Herausforderungen anerkannt [9,29,53]. Im Zusammenhang mit der städtischen Gesundheit plädieren Newell und Siri für die Anwendung von Modellen der Systemdynamik niedriger Ordnung in der städtischen Gesundheitspolitik [54].
Tatsächlich ist die wissenschaftliche Praxis selbst ein komplexes System, das von den Erkenntnissen der Komplexitätswissenschaft profitieren würde, indem es seine Methoden, Regeln und Wahrnehmungen kontinuierlich anpasst und verfeinert, um den dauerhaften Anforderungen einer komplexen Realität gerecht zu werden.
In ähnlicher Weise muss die Wissenschaft, um den Anforderungen unseres neuen modellabhängigen Realismus gerecht zu werden, neue Evidenzbereiche einbeziehen, einschließlich praktischem und erfahrungsbezogenem Wissen und Erkenntnissen aus den Sozialwissenschaften, sowie neue Partner von außerhalb des Wissenschaftsbereichs.
Wir haben begonnen, Veränderungen in der Struktur der Wissenschaft zu sehen, die methodische Innovationen unterstützen würden. Tatsächlich „ist die Wissenschaft in jedem Zeitalter um ihre Hauptprobleme herum geformt und entwickelt sich mit ihnen“ [55]. Und damit im Kontextwechsel von einer „kleinen Welt auf einem großen Planeten“ zu einer „großen Welt auf einem kleinen Planeten“ [56], mit weitaus mehr (und stärker miteinander verbundenen) Menschen, Städten und anderen menschlichen Artefakten, haben wir begonnen, eine Aufweichung der disziplinären Grenzen und das Auftreten hybrider wissenschaftlicher Bereiche zu sehen, „in denen Konsilienz implizit ist“ [46] sowie das Aufkommen handlungsorientierter, postnormaler Wissenschaft in Kontexten, in denen Unsicherheiten erkenntnistheoretischer oder ethischer Natur sind und Entscheidungsinteressen widersprüchliche Absichten zwischen Interessengruppen widerspiegeln.
Der weitere Ausbau neuartiger, komplexitätsorientierter Methodologien erfordert explizite institutionelle und finanzielle Unterstützung im Rahmen eines Field-Building-Projekts. Es wird von den Forschern ernsthafte Anstrengungen erfordern, den Fachjargon einzuschränken und nützliche Erklärungen und unkomplizierte Lösungen für komplexe Probleme bereitzustellen – ohne die irreduzible Komplexität zu vernachlässigen. Vielleicht am allermeisten erfordert es einen unermüdlichen Fokus auf die Schaffung von umsetzbarem Wissen, das für Endnutzer relevant ist, da die Umsetzung von Wissen in die Tat vollständig vom gesellschaftlichen Vertrauen in die Wissenschaft abhängt.
Zur Unterstützung dieses Übergangs stehen verschiedene Ressourcen zur Verfügung. Um nur zwei zu nennen: Das globale Wissenschaftsprogramm des Internationalen Wissenschaftsrates für städtische Gesundheit und Wohlbefinden hat in den letzten zehn Jahren einen systemischen Ansatz für die städtische Gesundheit ausgearbeitet und Maßnahmen für zukünftige Forschung und Maßnahmen vorgeschlagen [57]. Unterdessen hat die OECD Empfehlungen zur Unterstützung transdisziplinärer Forschung zur Bewältigung komplexer gesellschaftlicher Herausforderungen veröffentlicht, die Teil einer breiteren, wachsenden Anerkennung des Wertes dieses Ansatzes sind [9].
Wissen in berechtigtes Handeln umsetzen: Rationalitätswandel
Konfrontiert mit Ungewissheit (im Gegensatz zu kalkulierbaren Risiken), begrenzter Zeit, Daten und Rechenkapazität – wie dies häufig in komplexen Entscheidungssituationen der Fall ist – sind traditionelle Vorstellungen von rationalem Handeln, die auf optimalen Entscheidungen basierend auf perfekten Informationen basieren, ungenau und liefert in der Regel nicht die gewünschten Ergebnisse. Vielmehr sollten in solchen Situationen ökologische Rationalität, die den Kontext berücksichtigt, und kollaborative Rationalität, die versucht, sich schrittweise besseren Antworten durch einen Prozess der gemeinsamen Entdeckung zu nähern, bevorzugt werden.
Solche Rubriken können unter anderem Heuristiken verwenden, um die Notwendigkeit einer expliziten Berechnung von Wahrscheinlichkeiten zu vermeiden, und sollten besser an die Struktur ihrer Umgebung angepasst werden. Im Übergang von deterministischer zu probabilistischer zu heuristischer Entscheidungsfindung werden unrealistische Annahmen unbegrenzter Rationalität und unbegrenzter Rechenfähigkeiten zunehmend gelockert. Heuristiken sind zwar kein Ersatz für eingehende Untersuchungen, aber in einer unsicheren Welt kann eine einfache Heuristik – dh eine schnelle, sparsame, im Allgemeinen erfahrungsbasierte Entscheidungsstrategie, die sich auf eine kleine Gruppe hochrelevanter Prädiktoren konzentriert – mehr sein präziser als andere Entscheidungsstrategien, wenn dringend Handlungsbedarf besteht. Ökologisch rationale Entscheidungen können erreicht werden, wenn Heuristiken gut auf ihre Umgebung abgestimmt sind.
Heuristiken wurden als ein Ansatz zur Bewältigung von Komplexität gefördert, beispielsweise bei der Implementierung grüner Infrastruktur [58] und im datengetriebenen Städtebau [59]. Kritisches Systemdenken in ICT4S (Informations- und Kommunikationstechnologie für Nachhaltigkeit) erfordert einen Ansatz der kritischen Systemheuristik (CSH), wie im „Smart City“-Projekt von Sidewalk Labs in Toronto gezeigt wurde. CSH erkennt die Grenzen rechnergestützter Ansätze bei der Entscheidungsfindung in Städten an und balanciert die Spannung zwischen Fakten und Werten, die berücksichtigt werden müssen, und den Vorstellungen davon, wie Menschen denken, wie das menschliche Leben organisiert werden sollte [60]. Ähnliche Beispiele sind die partielle Systemanalyse zur Lärmminderung in einem Stadtteil von Beirut [61].
Ein weiteres Schlüsselelement rationaler Entscheidungsfindung in komplexen Situationen ist die Zusammenarbeit verschiedener Partner. Wie bei methodischen Ansätzen zur Wissensproduktion ist die Vielfalt an Erfahrungen, Werten, Prioritäten und Hintergrundwissen entscheidend, um sicherzustellen, dass Entscheidungen sowohl gut auf die Bedürfnisse abgestimmt sind als auch wahrscheinlich die für eine effektive Umsetzung erforderliche Unterstützung erzielen.
Alle komplexen städtischen Entscheidungssituationen beinhalten eine Reihe von interagierenden Subjekten und Objekten und verschiedene Arten von Ressourcen, einschließlich privater, gemeinsamer und öffentlicher Güter und Dienstleistungen. Angemessene Antworten umfassen eine Vielzahl von Methoden, die auf unterschiedlichen Rationalitäten basieren und sowohl Fakten als auch Werte sowie Erfahrungen und früheres Wissen über vergangene und zukünftige Bedürfnisse und Bestrebungen berücksichtigen.
Unterstützung eines komplexitätsorientierten Ansatzes: Shifting Governance
Wenn Entscheidungsfindungsstrategien ökologisch rationaler werden und daher per Definition besser an ihre soziale und biophysische Umgebung angepasst sind, werden sie zwangsläufig inklusiver, überlegender und reflexiver. Die Normen und Prinzipien, auf denen Entscheidungen basieren, sollten adaptiv sein und nicht unabhängig von den Umständen, unter denen sie formuliert wurden, die sich möglicherweise geändert haben, fortbestehen. In solchen Kontexten wird Governance für komplexe Entscheidungssituationen robuster und dennoch flexibler sein als Strukturen, die auf individueller Rationalität basieren (dh auf der Annahme fester Prinzipien und Beziehungen beruhen).
Robuste Governance-Strukturen tragen zu gesundheitsfördernder urbaner Komplexität bei. Sie sind insofern anpassungsfähig, als sie von bestehenden Entscheidungsregeln und -strategien profitieren und gleichzeitig die Fähigkeit behalten, sich durch Lernen zu verändern. Sie sind reflexiv in dem Sinne, dass sie in der Lage sind, sich als Reaktion auf Reflexionen über ihre eigene Leistung in den sich ändernden Umgebungen, in denen sie tätig sind, zu verändern [62,63,64].
Diese Verschiebungen erfolgen nicht automatisch, und daher brauchen wir wesentlich mehr Forschung darüber, wie Governance-Mechanismen und institutionelle Strukturen mit komplexen Systemen interagieren, sowie Lobbyarbeit für die Förderung solcher Systeme, die eine gesunde Komplexität erzeugen (ohne unproduktives Chaos zu schaffen).
Die Urbanisierung schafft weiterhin eine Reihe von Herausforderungen und Ungerechtigkeiten, die Gesundheit und Wohlbefinden bedrohen. Eine neue städtische Gesundheitswissenschaft ist erforderlich, um zu verstehen, warum und wie dies geschieht, und um angemessen und schnell auf systemische Risiken zu reagieren und menschliche Katastrophen zu verhindern. Die mit der Urbanisierung zunehmende Komplexität führt nicht zwangsläufig zu einem urbanen Vorteil.
Die Komplexität urbaner Systeme muss aktiv gestaltet werden; Die Herausforderungen der städtischen Gesundheit müssen mit einem diversifizierenden Spektrum an Human- und Sozialkapital bewältigt werden, das durch eine gut funktionierende und gut vernetzte physische, institutionelle und technologische Infrastruktur unterstützt wird.
In der Wissenschaftspraxis erfordert die Bewältigung von Komplexität explizite Bemühungen und Investitionen in multidisziplinäre, interdisziplinäre, transdisziplinäre und missionsorientierte Wissenschaft. Aufgrund hartnäckiger Anreizstrukturen in der Wissenschaft wird in hochrangigen Zeitschriften veröffentlichtes spezialisiertes, eng gefasstes Wissen gegenüber allgemeineren und praxisorientierten Ratgebern, Berichten oder Wissensvermittlung bevorzugt. Diese Merkmale der wissenschaftlichen Praxis führen zu einer Fragmentierung des Wissens und einer zunehmenden Ungleichheit der Stimmen auf der Ebene der Politikgestaltung.
In Bezug auf die Politikgestaltung erfordert die Bewältigung von Komplexität mehr Investitionen in die Stärkung der Öffentlichkeit, den Aufbau von sozialem Zusammenhalt und partizipative Entscheidungsfindung, nicht nur die Sicherung von Privilegien und Entscheidungsbefugnissen. Es erfordert eine Führung, die vor Komplexität nicht zurückschreckt und bereit ist, institutionelle und politische Reformen anzugehen, die auf den Aufbau kollektiven Handelns und des Gemeinwohls zugeschnitten sind, auch oder gerade dann, wenn dies bedeutet, dass sich das politische System selbst reformieren muss komplexe Entscheidungssituationen besser bewältigen.
In der Gesellschaft bedeutet es, sich aktiv mit den Herausforderungen der städtischen Gesundheit auseinanderzusetzen, mit denen die Stadtbewohner konfrontiert sind, und dass sie Teil der Stadtplanungs- und Gestaltungsprozesse sind. Es erfordert die Artikulation und Anerkennung der Visionen der Menschen von der Stadt, die sie brauchen und wollen.
All diese erforderlichen Veränderungen zusammenzubringen und neue Interaktionen und Allianzen aufzubauen, kann erreicht werden, indem man von Städten in der realen Welt lernt, die als Reaktion auf die Herausforderungen, denen sie in der Vergangenheit gegenüberstanden, erfolgreich gewachsen sind und sich verändert haben. Durch die Erforschung neuer Möglichkeiten und Räume, die die Digitalisierung bietet, können wir uns heute auch an der Modellierung, dem Bau und der Simulation gesunder Städte von und für die Zukunft beteiligen. Theorie der Komplexitätsführung [65], kollaborative Modellierung und Stadtplanung, Citizen Science und kreative kollektive Intelligenz [66] sind Beispiele, die Teil eines Bündels von Maßnahmen sind, die uns bei der Schaffung einer neuen urbanen Gesundheitswissenschaft voranbringen.
Franz W. Gatzweiler, Institut für Städtische Umwelt, Chinesische Akademie der Wissenschaften; Universitätsinstitut der Vereinten Nationen in Macau.
Saroj Jayasinghe, Medizinische Fakultät, Universität Colombo; Medizinische Fakultät der Universität Sabaragamuwa in Sri Lanka.
José G Siri, unabhängiger Forscher, Philadelphia.
Jason Corburn, School of Public Health & Department of City & Regional Planning, Center for Global Healthy Cities, UC Berkeley.
Bild von Mike Swigunski auf Unsplash
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