How to Use Ambiguity in Problem Framing for Enabling Divergent Thinking: Integrating Problem Structuring Methods and Concept-Knowledge Theory

Collective behaviors and participatory models could be hampered by the presence of ambiguity that reflects the multiplicity of interpretations that different actors bring to a modeling exercise. Despite commonly overlooked in modeling, how ambiguity in subjective problem frames is embraced determines the quality of the participatory modeling process. This work describes an innovative approach based on the integration of Problem Structuring Methods, specifically Fuzzy Cognitive Mapping (FCM), and Concept-Knowledge (C-K) design theory, as a means to transform ambiguity from a barrier to an enabling factor of divergent thinking in participatory modeling. The integration of methods allows to identify and analyze ambiguity in problem framing, avoiding viewpoints’ polarization that hampers the development of collective behaviors. However, individualistic problem frames can still yield organized collective actions when these frames are sufficiently aligned. Often environmental policies fail because decision-makers are not aware of the misalignment and their decisions are based on wrong assumptions about the others’ problem frames. This work discusses the results of two case studies aimed to design environmental policies for groundwater protection in Kokkinochoria area (Republic of Cyprus) and Apulia Region (South-East Italy), demonstrating the potential of FCM and C-K theory integration in supporting divergent thinking in participatory modeling

Sistema de apoio à avaliação de impactos da poluição sonora sobre a saúde pública

Resumo: O objetivo do trabalho foi desenvolver um sistema de apoio à avaliação da poluição sonora, aplicado na zona central de Rio Claro, São Paulo, Brasil. Para isso, dados foram obtidos por meio de medições sonoras e entrevistas com a população, gerando como indicadores o nível sonoro equivalente (Leq ), o índice de ruído de tráfego (LTNI ) e um diagnóstico participativo (Dp ), integrados por intermédio de um sistema de inferência fuzzy (SIF). Como resultado, o sistema proposto permitiu classificar os pontos avaliados quanto ao grau de impacto da poluição sonora sobre a saúde da população (IPS ) na área de estudo, que pode ser considerado significativo em 31,4% dos pontos e muito significativo em 62,9%. A possibilidade de adequar o SIF de acordo com as condições de estudo viabiliza a sua generalização e, desta forma, apoia a avaliação e respectiva gestão do ruído ambiental em outras regiões