惊喜与梦想：一种基于工作坊的共创方法，用于生成基于社区的变革性知识

《The Polar Journal》：Surprises and Dreams: workshop method to co-create community-based transformative knowledge

可持续挑战需要能共同创造转化型知识的参与式研究方法，本文提出“Surprises and Dreams”工作法，通过认知地图整合系统知识与规范愿景，形成转型知识，并以北极驯鹿放牧为例验证其有效性。

　　在当今全球面临一系列严峻的可持续性挑战的背景下，诸如气候变化、生物多样性丧失以及社会不平等等问题，亟需一种能够促进共创造性知识的研究方法，从而推动社会和政策层面的变革。传统上，科学的作用主要在于观察和描述社会变迁过程，但如今，越来越多的研究者开始探索一种更为积极的角色——即通过科学手段主动引发和催化这些变化。这种新的研究理念被称为“转型科学”，其核心在于不仅理解社会变迁的动态，还积极参与其中，推动向更可持续的方向发展。

为了实现这一目标，我们需要三种类型的知识：系统知识、规范性知识以及转型知识。系统知识指的是对当前系统状态的理解，它帮助我们识别系统内部的互动关系和影响因素。规范性知识则关注于我们希望未来达到的理想状态，包括对未来发展愿景的探讨和制定。而转型知识则是连接这两者的关键，它不仅描述了如何从当前状态过渡到理想状态，还提供了实现这一转变的具体行动路径。这种知识的创造往往需要通过参与式的方法，使得不同利益相关者能够共同思考和行动。

在极地研究领域，参与式工作坊已经成为一种重要的工具，用于探讨和解决复杂的可持续性问题。例如，在北欧地区，研究者们通过工作坊的形式，与当地社区和原住民进行合作，共同探讨气候变化对传统生活方式的影响。这些工作坊不仅有助于生成系统的知识，还能够激发社区成员对未来的设想，并为实现这些设想提供具体的策略和行动方案。通过这种方式，科学与社区之间的界限被打破，形成了一种更加紧密的合作关系。

在本研究中，我们提出了一种名为“惊喜与梦想”的参与式工作坊方法，旨在共创造转型知识。该方法结合了系统视角、可能的未来挑战（即“惊喜”）以及社区成员对未来生活的期望（即“梦想”）。通过这一过程，参与者能够共同构建对当前系统状态的认知图谱，并探讨未来可能的变化和应对策略。这种方法不仅适用于极地地区的研究，也可以推广到其他需要社区知识支持的领域，如可持续农业、生态保护等。

在实际应用中，“惊喜与梦想”工作坊展示了其在极地地区的潜力。以芬兰北部的Inari为例，我们组织了一次为期三小时的工作坊，参与者包括来自不同背景的社区成员、研究人员以及政策制定者。通过使用卡片工具，参与者能够直观地表达他们的观点和担忧，构建出对当前系统状态的认知图谱，并讨论未来可能的变化和应对措施。这种方法不仅帮助参与者更好地理解他们所处的环境，还激发了他们对未来的希望和愿景，从而促进了共同的行动和规划。

在工作坊的实施过程中，我们注意到几个关键因素对成功至关重要。首先，确保所有参与者都能在平等的基础上表达自己的观点，这对于生成有效的转型知识非常重要。其次，通过卡片工具的使用，使得复杂的系统关系和未来可能性能够被可视化，从而增强参与者的理解和参与感。此外，我们还强调了在工作坊中引入多元化的视角和经验，这有助于全面分析问题，并找到更具包容性和可行性的解决方案。

“惊喜与梦想”工作坊的应用不仅限于极地研究，其方法论也可以适用于其他地区和领域的可持续性挑战。通过这种方式，我们能够更好地理解系统内部的动态变化，以及社区成员对未来生活的期望和愿景。这为制定和实施更具针对性的政策和行动方案提供了基础，同时也促进了科学与社区之间的合作和信任。

在讨论中，我们还比较了“惊喜与梦想”与其他参与式方法的异同。例如，Talanoa对话作为一种源自波利尼西亚社会的参与式方法，强调开放和包容的交流，有助于缓解社会阶层之间的差异。相比之下，“惊喜与梦想”工作坊则更加结构化，通过分阶段的讨论和活动，引导参与者逐步深入理解系统现状、未来挑战以及可行的解决方案。这种方法的优势在于能够系统地整合系统知识和规范性知识，从而生成更具操作性的转型知识。

通过“惊喜与梦想”工作坊的实施，我们不仅能够更好地理解当前系统状态，还能够识别出未来可能的变化和应对策略。这种方法为社区提供了参与和共创造知识的机会，使得他们能够在科学支持下，制定和实施符合自身需求的可持续性解决方案。同时，这种方法也强调了在决策过程中，社区成员和政策制定者之间的互动和协作，这对于实现真正的可持续性转型至关重要。

总之，“惊喜与梦想”工作坊作为一种参与式方法，为共创造转型知识提供了新的思路和工具。它不仅能够帮助社区成员更好地理解他们所处的环境和面临的挑战，还能够激发他们对未来生活的希望和愿景，从而促进更具包容性和可行性的解决方案的生成。这种方法的应用和推广，将有助于推动可持续性研究和实践向更加社区驱动和科学支持的方向发展。