Automatische Extraktion von Klimazielen aus nationalen Gesetzen und Richtlinien mithilfe von Maschinellem Lernen

Core Concepts

Wir präsentieren einen Ansatz zur automatischen Extraktion von Klimazielen aus nationalen Gesetzen und Richtlinien mithilfe von Textklassifizierung. Unser Modell identifiziert zuverlässig drei Kategorien von Zielen: Netto-Null-Emissionen, Emissionsreduktion und andere quantifizierte Ziele.

Abstract

Die Studie beschreibt einen Ansatz zur automatischen Extraktion von Klimazielen aus nationalen Gesetzen und Richtlinien. Dafür wurde ein Datensatz mit manuell annotierten Zielen erstellt und ein Textklassifikationsmodell trainiert, das drei Kategorien von Zielen identifiziert: Netto-Null-Emissionen, Emissionsreduktion und andere quantifizierte Ziele.
Das Modell erreicht insgesamt eine F1-Punktzahl von 0,849 und zeigt eine gute Leistung bei der Erkennung aller drei Zielkategorien. Die Autoren untersuchen auch mögliche Bias-Probleme des Modells, wie eine Bevorzugung bestimmter Länder oder runder Jahreszahlen.
Durch den Einsatz des Modells auf einer großen Sammlung von Klimagesetzen und -richtlinien konnten die Autoren einen Datensatz mit über 24.000 extrahierten Zielerwähnungen erstellen. Eine weiterführende Analyse dieser Daten zeigt, dass die automatische Extraktion von Zielen es ermöglicht, Trends, Lücken und Chancen für nationale Klimamaßnahmen in verschiedenen Sektoren zu identifizieren.
Die Studie stellt einen wichtigen Fortschritt bei der Skalierung der Analyse von Klimapolitik dar und ermöglicht Politikgestaltenden und Forschenden einen besseren Überblick über die globale Klimagesetzgebung.

Stats

"Wir erstellen einen Datensatz mit über 24.583 Zielerwähnungen, die von 201 Regierungen veröffentlicht wurden."
"Die häufigsten Themen bei den 'Anderen' Zielen sind: Erneuerbare Energien (allgemein) (31,4%), Landwirtschaft, Wälder & Fischerei (13,4%), Verschiedenes (12,1%), Verkehr (11,2%) und Strom, Infrastruktur und Energieeffizienz (11,0%)."

Quotes

"Quantifizierte politische Ziele sind ein grundlegendes Element der Klimapolitik, die in der Regel durch domänenspezifische und technische Sprache gekennzeichnet sind."
"Aktuelle Methoden zur Erstellung umfassender Übersichten über globale Klimapolitikziele erfordern erheblichen manuellen Aufwand."

Key Insights Distilled From

Identifying Climate Targets in National Laws and Policies using Machine Learning

by Matyas Juhas... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02822.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der Ansatz erweitert werden, um auch Ziele von Unternehmen, Städten, Bundesstaaten und Regionen zu erfassen?

Um den Ansatz zu erweitern und auch Ziele von Unternehmen, Städten, Bundesstaaten und Regionen zu erfassen, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Datenerfassung und -bereinigung: Es wäre wichtig, eine umfassende Datenbank mit den Klimazielen dieser verschiedenen Akteure aufzubauen. Dies könnte durch die Extraktion von Informationen aus Unternehmensberichten, kommunalen Klimaplänen, staatlichen Gesetzen und regionalen Richtlinien erfolgen.
Anpassung des Klassifizierungsmodells: Das bestehende Klassifizierungsmodell könnte angepasst werden, um die spezifischen Arten von Klimazielen zu berücksichtigen, die von Unternehmen, Städten, Bundesstaaten und Regionen festgelegt werden. Dies könnte die Erweiterung der Zielkategorien und die Anpassung der Trainingsdaten umfassen.
Integration von Unternehmens- und Regierungsdaten: Durch die Verknüpfung der automatisch extrahierten Zieldaten aus verschiedenen Quellen könnte ein umfassendes Bild der Klimaziele auf verschiedenen Ebenen erstellt werden. Dies würde eine ganzheitliche Analyse der Klimapolitik ermöglichen und potenzielle Lücken oder Inkonsistenzen aufzeigen.

Wie lassen sich die Unterschiede zwischen den in den Klimaberichten der Länder an die UN genannten Zielen und den in den nationalen Gesetzen und Richtlinien festgelegten Zielen systematisch analysieren?

Um die Unterschiede zwischen den in den Klimaberichten der Länder an die UN genannten Zielen und den in den nationalen Gesetzen und Richtlinien festgelegten Zielen systematisch zu analysieren, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Datenabgleich: Es wäre wichtig, die Zieldaten aus den Klimaberichten der Länder mit den nationalen Gesetzen und Richtlinien abzugleichen, um Unterschiede und Übereinstimmungen zu identifizieren.
Klassifizierung und Vergleich: Durch die Klassifizierung der Ziele nach Typ (z. B. Emissionsreduktion, Netto-Null-Ziel, andere Ziele) könnten die Unterschiede systematisch analysiert werden. Ein Vergleich der Ambition und Verbindlichkeit der Ziele auf internationaler und nationaler Ebene könnte Aufschluss über die Umsetzungslücke geben.
Identifizierung von Inkonsistenzen: Durch die systematische Analyse könnten Inkonsistenzen oder Widersprüche zwischen den verschiedenen Zielsetzungen aufgedeckt werden. Dies könnte dazu beitragen, die Effektivität der nationalen Klimapolitik zu bewerten und Maßnahmen zur Verbesserung der Kohärenz zu identifizieren.

Welche Möglichkeiten gibt es, die automatisch extrahierten Zieldaten mit anderen Datensätzen zu verknüpfen, um ein umfassenderes Bild der globalen Klimapolitik zu erhalten?

Um die automatisch extrahierten Zieldaten mit anderen Datensätzen zu verknüpfen und ein umfassenderes Bild der globalen Klimapolitik zu erhalten, könnten folgende Möglichkeiten genutzt werden:

Datenintegration: Die extrahierten Zieldaten könnten mit anderen Klimadatenbanken, wie z. B. Daten zu Treibhausgasemissionen, Klimaauswirkungen oder Anpassungsmaßnahmen, integriert werden, um ein ganzheitliches Verständnis der Klimapolitik zu ermöglichen.
Verknüpfung mit Finanzdaten: Durch die Verknüpfung der Zieldaten mit Finanzdaten, z. B. Investitionen in klimafreundliche Technologien oder Klimaanpassungsprojekte, könnte die Umsetzbarkeit und Finanzierung der Ziele bewertet werden.
Geografische Analyse: Die Zieldaten könnten geografisch verortet und mit geografischen Daten verknüpft werden, um regionale Unterschiede und Schwerpunkte in der Klimapolitik aufzuzeigen.
Zeitreihenanalyse: Durch die Verknüpfung der Zieldaten mit Zeitreihendaten könnte die Entwicklung und Fortschritte bei der Umsetzung der Ziele im Laufe der Zeit analysiert werden, um Trends und Muster zu identifizieren.