論文の概要: A Multi-Level Agent-Based Architecture for Climate Governance Integrating Cognitive and Institutional Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07683v1
• Date: Fri, 08 May 2026 12:53:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:39.050596
• Title: A Multi-Level Agent-Based Architecture for Climate Governance Integrating Cognitive and Institutional Dynamics
• Title（参考訳）: 認知と制度のダイナミクスを統合したマルチレベルエージェントベース気候ガバナンスアーキテクチャ
• Authors: Ivan Puga-Gonzalez, Önder Gürcan, Vanja Falck, Christopher Frantz, F. LeRon Shults, David Herbert, Larissa Lopes Lima, Markus Grendstad Rousseau,
• Abstract要約: 本稿では,認知決定モデルと戦略的制度的行動を統合するモジュール型マルチレベルエージェントベースアーキテクチャを提案する。 政治的決定は、専門家の入力、公共の動員、党の整列、メディアフレーミングなど、複数のシグナルの集合から生まれる。 本稿では、経験的な結果を示すのではなく、アーキテクチャ設計の原則、モジュラー構造、モデルの統合ロジックに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Climate governance processes involve complex interactions between heterogeneous citizens, advocacy groups, media actors, and political decision-makers. While agent-based models (ABMs) have been widely used to study environmental policy and socio-ecological systems, many existing approaches focus either on institutional dynamics or individual behavioural mechanisms in isolation. This paper presents a modular multi-level agent-based architecture that integrates empirically grounded cognitive decision models with strategic institutional behaviour within a unified simulation framework. The architecture combines (i) motive-based individual decision-making operationalised through the HUMAT and MOA frameworks, (ii) socially embedded influence processes via demographic homophily networks, and (iii) institutional strategy modules for environmental non-governmental organisations (NGOs), media agents, and politicians. Political decisions emerge from the aggregation of multiple signals, including expert input, public mobilisation, party alignment, and media framing. The model is designed to be empirically calibrated through synthetic populations derived from survey data and and institutional parameters informed through Living Lab stakeholder engagement, and to support scenario-based exploration of climate-relevant land-use governance processes. Rather than presenting empirical results, this paper focuses on the architectural design principles, modular structure, and integration logic of the model. We discuss how this multi-layered approach contributes to the modelling of democratic climate governance and outline pathways for generalization and future validation.
• Abstract（参考訳）: 気候変動のプロセスには、異質な市民、擁護団体、メディアアクター、政治的意思決定者との複雑な相互作用が含まれる。 エージェントベースモデル(ABM)は、環境政策や社会生態システムの研究に広く用いられているが、既存の多くのアプローチは、組織力学または個別の行動機構に焦点をあてている。 本稿では,経験的基礎に基づく認知決定モデルと戦略的制度的行動とを統合したマルチレベルエージェントベースアーキテクチャを提案する。 アーキテクチャが組み合わさる (i)HUMATおよびMOAフレームワークを介して実施されるモチベーションに基づく個別意思決定 (二)階層的ホモフィリーネットワークによる社会的に埋め込まれた影響過程、及び 三 環境非政府組織(NGO)、メディアエージェント、政治家のための制度戦略モジュール 政治的決定は、専門家の入力、公共の動員、党の整列、メディアフレーミングなど、複数のシグナルの集合から生まれる。 このモデルは、リビングラボのステークホルダーエンゲージメントを通じて得られた調査データと制度的パラメータから得られた合成人口を用いて、経験的に校正され、気候関連土地利用管理プロセスのシナリオに基づく探索を支援するように設計されている。 本稿では、経験的な結果を示すのではなく、アーキテクチャ設計の原則、モジュラー構造、モデルの統合ロジックに焦点を当てる。 本稿では, この多層的アプローチが, 民主的気候ガバナンスのモデル化にどのように貢献するかを論じ, 一般化と今後の検証のための経路を概説する。

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