Yliopiston etusivulle Suomeksi På svenska In English Helsingin yliopisto

Addressing human-induced uncertainty in fisheries management : social scientific and interdisciplinary solutions using Bayesian belief networks

Show full item record

Files in this item

Files Description Size Format View/Open
addressi.pdf 669.9Kb PDF View/Open
Use this URL to link or cite this item: http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-10-7962-7
Vie RefWorksiin
Title: Addressing human-induced uncertainty in fisheries management : social scientific and interdisciplinary solutions using Bayesian belief networks
Author: Haapasaari, Päivi
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Biological and Environmental Sciences, Department of Environmental Sciences, Akvaattiset tieteetFisheries and Environmental Management Group (FEM)
Thesis level: Doctoral dissertation (article-based)
Abstract: The complexity, ambiguity and various sources of uncertainty related to fisheries systems are increasingly acknowledged. This has led to questioning the conventional practices of producing the knowledge base for fisheries policy. The prevailing practice relies on biological stock assessments, whereas uncertainties stemming from the behavior of humans are usually ignored. Focusing on biological management advice has further led to defining management objectives and related reference points in biological terms only. Currently, both scientists and managers call for expanding the practical science-policy cycles to incorporate social sciences and economics and to analyze the different types of knowledge in integrated frameworks.

In this thesis, the potential of Bayesian belief networks (BBNs) to broaden the knowledge base of fisheries management is discussed. Applications to social sciences and to interdisciplinary settings are demonstrated in relation to Baltic salmon and Central Baltic herring fisheries.

BBNs are based on the idea of structuring problems into acyclic cause-effect relationships and quantifying the relationships with values expressing subjective degree of belief. With their subjective perspective to knowledge, BBNs have features in common with the constructivist and hermeneutic theories of social sciences. This facilitates applications of BBNs to social sciences, and further enables combining social knowledge with biological and economic knowledge. An interdisciplinary model provides a framework to examine interactions between various uncertainties, objectives, and stakeholder interests, and thereby to anticipate consequences of decisions prior to their implementation. Addressing implementation uncertainty by quantifying fishers potential reactions to management measures can question decisions calculated optimal by biological or bio-economic models and turn attention to options that fishers support. BBNs provide a decision tool and a device for participatory problem framings, and an illustrative focus of discussion for adaptive co-management processes. The probabilistic basis of the approach implies that it does not involve a claim for truth but provides a framework to address variables and interrelationships that are considered relevant by scientists and other stakeholders, and further to update a model in order to learn about the system that it represents.

The thesis acknowledges the difficulty related to interdisciplinary collaboration caused by the differences in disciplinary practices and paradigms and the scarcity of integrative tools. Through a focus on our research process related to Baltic salmon management, the thesis analyzes what kind of interdisciplinarity between natural scientists, environmental economists and social scientists grew from the need to better understand the complexity and uncertainty inherent to the Baltic salmon fisheries and how divergent knowledge was integrated to support science-based decision making. It is concluded, that interdisciplinarity is an extensive learning process that takes place on three levels: between individuals, between disciplines, and between types of knowledge. Such a learning process is facilitated by formulating a global question and by agreeing a common approach at the outset of a process.Maailman kalakantojen tila on hälyttävä. Jopa 85 % niistä on romahtanut, ylikalastettu tai kalastetaan tuotantokyvyn äärirajoilla. Kalastuksen säätely perustuu vuosittain laadittavaan, yksittäisen kalakannan tilan ja sen tulevaisuuden säätelyvaihtoehtojen arvioinnista koostuvaan tieteelliseen neuvonantoon, joka suhteutetaan biologisesti määriteltyihin tavoitteisiin. Viime aikoina perinteiset tutkimuskäytännöt on kuitenkin kyseenalaistettu ja neuvonannon puutteellisuus tiedostettu. Se jättää huomiotta ns. rakenteellisen epävarmuuden, jolla tarkoitetaan sekä biologisia että ihmisten toimintaan liittyviä tuntemattomia tekijöitä ja niiden dynamiikkaa. Pelkästään biologisesta näkökulmasta tehtävä tavoitteiden määrittely ei myöskään vastaa EU:n Yhteisen Kalastuspolitiikan (YKP) ohjelmaa. Tulkinnanvaraisuudessaan käsittelemätön rakenteellinen epävarmuus hankaloittaa kalastajien ja muiden toimijaryhmien osallistamista päätösprosesseihin, mihin YKP pyrkii.

Väitöstutkimuksessa ehdotetaan Bayes-verkkoja menetelmäksi laajentaa kalastuksen säätelyn tieteellistä pohjaa, mitä myös YKP peräänkuuluttaa. Kausaalisuhteisiin perustuvien Bayes-verkkojen avulla voidaan strukturoida ja kvantifioida rakenteellista epävarmuutta sekä yhdistää monen tyyppistä todennäköisyyspohjaista tietoa. Subjektiiviseen todennäköisyyteen perustuva Bayes-ajattelu lähestyy ymmärtämiseen ja tulkintaan perustuvia sosiologisia teorioita. Tämä helpottaa menetelmän soveltamista sosiologiseen tutkimukseen, ja edelleen mahdollistaa sosiologisen tiedon yhdistämisen biologiseen ja taloustieteen menetelmin tuotettuun tietoon.

Kalastuksen säätelyyn liittyvät toimenpiteet kohdistuvat ensin ihmisen toimintaan ja vasta välillisesti kalakantoihin. Siksi kalastajien näkemyksiin kohdistuva sosiologinen tutkimus yhdistettynä Bayes-pohjaiseen päätösanalyysiin voi merkittävästi vähentää toimeenpanoon liittyvää epävarmuutta; päätösanalyysi auttaa ennakoimaan päätösten seurauksia ennen niiden toimeenpanoa. Sosiologisten sovellusten kannalta on tärkeää, että mallinnus perustuu empiiriseen tutkimukseen, että kutakin mallia tarkastellaan vain siinä sosiaalisessa kontekstissa jossa se on rakennettu, ja että malliin liittyvä epävarmuus ilmaistaan eksplisiittisesti.

Tutkimuksessa tarkasteltiin Bayes-verkon avulla tekijöitä, jotka määrittivät kalastajien sitoutumista Itämeren lohikantojen vahvistamistavoitteisiin, sitoutumisen vaikutusta saaliisiin, sekä keinoja parantaa sitoutumista. Menetelmää käytettiin myös arvioimaan neljää vaihtoehtoista pitkän aikavälin tavoitesuunnitelmaa Itämeren lohikannoille eri kalastajaryhmien näkökulmasta. Monitieteinen Bayes-verkko analysoi lohenkalastuksen säätelyvaihtoehtoja suhteessa biologisiin, taloudellisiin ja sosiaalisiin prioriteetteihin ja epävarmuuksiin. Malli havainnollistaa, kuinka kalastajien sitoutuminen pitkän aikavälin tavoitteisiin vaikuttaa säätelypäätösten toimeenpanon onnistumiseen. Lisäksi Bayes-verkkojen avulla osallistettiin eri toimijaryhmiin kuuluvia henkilöitä määrittämään Itämeren pääaltaan silakkakannan säätelyyn liittyvä tutkimusongelma.

Bayes-verkot tarjoavat työkalun päätöksentekoon ja osallistavaan ongelmanmäärittelyyn, sekä havainnollisen pohjan keskustelulle eri toimijaryhmien välillä. Tavoitteena ei ole löytää ilmiöille objektiivista totuutta, vaan luoda käytännöllinen malli, jonka avulla voidaan tarkastella tutkijoiden ja muiden toimijoiden relevantteina pitämiä vuorovaikutussuhteita, tiivistää ja systematisoida tietoa sekä ennakoida ilmiöiden toimintaa, ja siten oppia niiden toiminnasta.

Tutkimus ottaa huomioon myös tieteidenväliseen yhteistyöhön liittyvän vaikeuden analysoimalla tieteidenvälisyyttä luonnontieteilijöiden, taloustieteilijöiden ja sosiologien välillä lohikantojen vahvistamiseen liittyvässä tutkimusprosessissa. Johtopäätöksenä todetaan, että tieteidenvälisyys on kolmella tasolla tapahtuva oppimisprosessi: yksilöiden välillä, tieteenalojen välillä ja eri tieteenalojen tuottaman tiedon välillä. Oppimista helpottaa tutkimusprosessin alussa muotoiltu yhteinen tutkimuskysymys ja sitoutuminen yhteiseen menetelmään tai lähestymistapaan.
URI: URN:ISBN:978-952-10-7962-7
http://hdl.handle.net/10138/32819
Date: 2012-05-04
Copyright information: This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
This item appears in the following Collection(s)

Show full item record

Search Helda


Advanced Search

Browse

My Account