Riunione del Laboratorio Interuniversitario di Analisi e Modelli per la Pianificazione (LAMP)
Bari, 27-28 ottobre 2003
Dipartimento di Architettura e Urbanistica del Politecnico
CONOSCENZA DISTRIBUITA NELLA
PIANIFICAZIONE AMBIENTALE:
ESPLORAZIONI MEDITERRANEE
Gruppo di ricerca DAU - Politecnico di Bari
Sommario
1.
L’approccio cognitivo multiagente nella pianificazione.
2. Costruzione di scenari: una esperienza mediterranea.
3.
4.
Approcci metodologici alle interazioni multiagente
ICT-based:
–
Un approccio analitico basato sul brainstorming e sulla
valutazione iterativa.
–
Un approccio olistico basato sulle mappe cognitive.
Conclusioni.
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
2
1. L’approccio cognitivo multiagente nella
pianificazione
Gli strumenti e i sistemi di pianificazione sono sempre più costruiti
in termini di interazione e cooperazione di agenti distribuiti, per
fronteggiare le complesse dinamiche ambientali e sociali.
Gli attuali piani orientati al futuro e alla complessità sono sempre
più un misto di pianificazione ottimizzativa e comunicativa
(Forester, 1999; Healey, 1997), coinvolgenti procedure plurilogiche
dinamiche .
L'ICT fornisce arene esplorative per l'interazione e la
comunicazione multiagente, essendo impiegata per costruire reti
distribuite di agenti cognitivi e sistemi di apprendimento.
Si vanno sviluppando molti software per incoraggiare interazioni
multiagente, remote o contestuali.
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
3
2. Costruzione di scenari: esperienze mediterranee
(http://www.iamb.it/incosusw)
Azione concertata della EU INCO-DC (1998 -2003).
Obiettivo: Favorire la costruzione di politiche sostenibili nell’area
mediterranean, particolarmente per suolo e acqua.
Fasi:
– Tunisi 2000: interazione agricultura urbanizzazione,
– Izmir 2001: gestione integrata delle zone costiere,
– Rabat 2002: interazione risorse locali / commercio globale.
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
4
Approccio: Costruzione partecipata di scenari:
– Coinvolgimento di esperti e non-esperti.
– Forte orientamento all’azione.
Metodologia: Future Workshops (Jungk and Mullert, 1996).
– Fase critica: Definizione di istanze e problemi attuali.
– Fase immaginativa: Generazione libera di idee sui futuri.
– Fase implementativa: Creazione di linee strategiche per
raggiungere gli obiettivi tracciati.
Computer-assisted Future Workshops: MeetingWorks© (sistema LAN
con una stazione di coordinamento e stazioni periferiche per i partecipanti)
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
5
Step 1 - Listing images for each vision
list
1
Future Workshop routine
list
list
list
list
list
list
list
2
3
4
5
6
...
n
Generated list of images
1. Critique phase
Step 2 - Grouping under synthetic headings and modifying by ‘chat’
2. Fantasy phase
3. Identification of actions
Step 3 – Rating grouped images
rate
rate
rate
rate
rate
rate
rate
rate
1
2
3
4
5
6
...
n
Rated list
Extracting top 3 images from the list
4. Identification of
resources
Step 4 - Free discussion on the outcomes of the rating (on-line ‘chat’)
5. Aggregation into
scenarios
Is there agreement
about the rated list?
NO
Step 5 - Resume
Delphi Tour
YES
Final shared list of images
Generating actions list to gain each image
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
6
Rappresentazione di partenza
Ag. 1
Ag. 2
Ag. 3
….
Ag. i
Rappresentazione collettiva (1)
partial
plan 1A
partial
plan 1B
….
Azione non
pianificata
action (1) (set of actions…)
...
Ag. 1
Ag. 2
Ag. i+1
...
Ag. m
Ag. 3
… verso nuove rappresentazioni e azioni
condivise (2 e …n)
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
7
Riflessioni sull'uso di ICT nell'esperienza mediterranea:
Potenzialità:
– Creazione di arene partecipative con condivisione di conoscenza e
apprendimento interattivo/anonimo.
– Disponibilità in tempo reale di datasets interscambiabili.
– Gestione della partecipazione fluida di stakeholders diversi e delle
asimmetrie informative spaziali e temporali (Sillince e Saeedi,
1999).
Svantaggi:
– Carattere black-box di molte routine. Necessità di quantificazione.
– Vincoli sulla libera generazione di idee e forti incoerenze causate
dalla imposizione di frames analitici esterni.
– Esplosione combinatoria di datasets (Pomerol 2001) e di lunghi
elenchi di statements.
– Difficoltà o assenza di visione olistica durante il processo.
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
8
3. Approcci metodologici alle interazioni
multiagente ICT-based
Nuove questioni:
– Quali sono le potenzialità dei diversi tipi di ragionamento
nell’accrescimento della creatività e dell’apprendimento
mutuo fra agenti?
– Quali sono le reali trasformazioni cognitive che si verificano
in ambienti multiagente?
Un esperimento comparativo di interazioni ICT-based:
– Un approccio analitico basato sul brainstorming e sulla
valutazione iterativa.
– Un approccio olistico basato sulle mappe cognitive.
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
9
Impostazioni dell’esperimento:
Approccio: Versione semplificata di Scenario Building (immagini
desiderate e successive azioni).
Focus: Procedurale e cognitivo.
Agenda: Discutere il possibile ruolo delle risorse locali per lo
sviluppo sostenibile di un’area del Mezzogiorno nei prossimi
20-30 anni.
Partecipanti: Studenti del Master in Ingegneria del Territorio e della
Laurea in Ingegneria Civile.
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
10
L’approccio
analitico
Routine 1 – Agents’ generation of statements (steps 1 – 3)
lis t1
lis t2
eval.1
…
lis t3
eval.2
eval.3
lis t n
eval. n
...
Self-evaluation of list
Generated list of statements
Routine 2 – Agents’ evaluation of the list (steps 2 – 4)
eval.1
eval.2
eval.3
...
eval. n
Rated list of statements
Stop Delphi routine?
NO
Resume
Delphi routine
YES
Shared list of statements
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
11
Distribuzione degli statement per agente nel processo valutativo:
Participants
1
2
3
4
5
Iteration
step 0
A
B
C
D
E
A
B
C
D
E
IMAGES
A
B
C
D
E
A
B
C
D
E
A
B
C
D
E
Iteration
step 1
A
E
A
B
A
A
D
C
C
E
A
E
E
B
C
C
B
E
A
D
Iteration
step 2
A
B
C
A
E
C
A
E
C
E
E
A
B
E
D
C
A
E
D
B
1
2
3
4
5
Participants
A
B
C
A
B
C
POLICIES
A
B
C
A
B
C
A
B
C
A
D
E
E
B
B
A
A
A
B
A
B
A
B
B
A
B
A
A
B
A
A
A
B
A
B
A
A
A
B
Iteration
step 1
A
A
E
E
B
A
B
A
B
B
B
A
B
B
A
A
B
A
B
B
A
B
A
A
A
A
B
B
A
B
Iteration
step 2
Iteration
step 0
LEGENDA
Statement painted with:
was put down by participant n.:
Gruppo DAU - Bari
1
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
2
3
4
5
12
L’approccio olistico
Mappe cognitive: Nodi (concetti) e Links (differenti tipi di
relazioni tra concetti).
Potenzialità:
– Rappresentazione olistica e argomentativa delle descrizioni,
giudizi di valore e statements action-oriented, non vincolati
da un frame analitico esterno.
– Strumento ‘visual thinking’ che agevola la condivisione di
idee tra stakeholders.
Computer-assisted cognitive mapping: Decision Explorer come un
mezzo esplorativo per incoraggiare il problem structuring
(Eden, 1989), and nuovi possibili corsi di azione futuri.
Procedura: I partecipanti compongono mappe da se stessi in modo
anonimo. In un secondo giro, essi leggono le mappe degli altri
partecipanti e modificano le proprie.
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
13
Mappe composte da catene argomentative di concetti intercollegati
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
14
Mappe sviluppate attorno a un concetto centrale con diramazioni esplicative
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
15
Nuove catene argomentative rielaborate con concetti provenienti da altre mappe
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
16
Considerazioni comparative sull’uso di mappe cognitive (CM) in
interazioni ICT-based:
– CM permettono l’arricchimento di inputs individuali, così
aggiungendo nuove catene argomentative come rielaborazione di
concetti frammentati da altre mappe.
– Visioni e strategie appaiono più strutturate e meno frammentate
con le CM rispetto all’approccio analitico, thus aiutando il
superamento di alcuni dilemmi del reticular e sequential
thinking (Schank and Childers, 1984).
– CM sembra uno strumento utile per disvelare storie e pezzi di
vita comune senza costringerli in categorie di analisi predefinite.
– Gli statements sono meno argomentati rispetto all’approccio
analitico.
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
17
4. Conclusioni
– Entrambi gli approcci sembrano confermare l’importanza
strutturale della partecipazione iterativa come momento
cognitivo informativo capace di modificare il patrimonio di
conoscenza e le attitudini degli agenti.
– Il pensiero creativo sembra confermarsi una combinazione di
modi di pensare divergenti e convergenti (Parnes, 1992),
nell’influenza alternata occorrente in interazioni cognitive
multiagente.
– Gli approcci analitico e olistico forniscono livelli di analisi e di
aggregazione differenti, ma utilmente integrabili per una
migliore comprensione degli scambi cognitivi.
– Un più strutturato coinvolgimento ICT-aided di agenti
distribuiti rappresenta un sentiero stimolante, meritevole di
essere ulteriormente esplorato.
Gruppo DAU - Bari
Conoscenza distribuita nella
pianificazione ambientale
18