根据一项涉及多个科学领域的新跨学科研究，一个抽象的数学理想化可能为社会如何将良好解决方案规模化为行为变革提供了答案。
这项研究由佛蒙特大学的一位研究人员牵头，最初旨在弄清楚社会需要进行哪些行为转变才能采纳有助于应对气候变化和流行病感染的政策。由此产生的模型表明，社会变革可能取决于政策与有益行为之间的关系。
佛蒙特大学复杂系统中心计算机科学副教授 Laurent Hebert-Dufresne 在他与一些科学家合作时，正在对 COVID 大流行进行建模，研究如何预测疾病传播以及干预此类事件的数学。其中一些人研究文化演变和社会变革，而另一些人是生态学家和研究粮食系统适应气候变化的研究人员。该团队提出了一个问题：“我们如何传播那些将限制气候变化影响的行为和政策？” Hebert-Dufresne 说，他是该研究的主要作者。
尽管已经制定了许多使社会变得更好的良好解决方案，但将这些解决方案规模化以实现重大变革是“一个集体社会挑战”，用 Hebert-Dufresne 的话来说。这项研究小组希望弄清楚原因以及如何克服这一挑战。
他们发现，要改变现状——也就是说，在庞大的不同社区群体中更快地实现变革——最好的方法是围绕有益行动与旨在促进行为转变的政策之间的关系。作为他们数学模型的一部分，他们建立了一个模拟社会，在这种社会中，积极的同伴行为可以在适当的条件下病毒式传播，这意味着制度成本不太高，并且制度支持行为以促进其传播。这些因素可能会以堆肥计划为例，其中地方实体提供一些教育和支持性基础设施，但个人必须选择参与。如果一个项目成功，有大量参与者，那么这项工作可能会影响邻近的社区。
在与气候变化和流行病相关的日常生活中，也存在类似的动态，这两种问题影响了很多人。大多数有益的解决方案的一个主要挑战是它们需要许多个人的认同。“通常这些解决方案在某种程度上是个人成本高昂的，”Hebert-Dufresne 说。对大流行的一个响应示例是通过始终戴口罩来限制疾病传播；但这带来了许多成本，首先是购买口罩的经济负担，然后是潜在的社会和个人不便。“有些人会说他们牺牲了自由。重要的是感知到的成本。因此，所有这些行为都会产生个人感知到的成本，”Hebert-Dufresne 补充道。
他们建立的数学模型使用了进化和流行病学技术的创新组合，并研究了什么会刺激社会采纳其同伴的有益行为，以及哪些行为可以在没有过高制度成本负担的情况下病毒式传播。研究人员说，该模型是独一无二的，因为它将行为变革和政策变革结合在一个系统中，而不是仅仅关注政策或行为。
这项研究表明，要实现大规模的社会改进，行为变革和政策变革需要协同工作。此外，最成功的项目——那些产生重大积极变化的——包括自下而上的行为转变和自上而下的政策变化的病毒式传播。“有个人，也有群体，我们都必须做出决定，”Hebert-Dufresne 说。“我们的模型可以帮助弄清楚如何平衡自下而上和自上而下的影响，以便新解决方案能够规模化。”
该团队的下一步是将其模型应用于各种有益的社会变革，重点关注气候变化，以确定如何最好地促进行为改变并使气候变化政策正常化。
