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为解决实现联合国可持续发展目标（SDGs）面临的诸多阻碍，如缺乏自下而上的方法、多利益相关者参与机制不足等问题，研究人员开展了关于可持续性和社区参与赋权（SREE）框架的研究。结果显示 SREE 框架能有效评估微观可持续发展，意义重大。
在全球积极迈向 2030 年、努力实现联合国可持续发展目标（SDGs）的征程中，却遭遇了重重阻碍。一方面，缺乏自下而上的方法，未能将微观层面的 SDG 目标和指标本地化融入其中；另一方面，多利益相关者参与机制不够完善，难以凝聚各方力量。此外，也缺少一个能为提升可持续性提供政策建议的动态框架。对于像印度这样的发展中经济体而言，自下而上的赋权方法虽至关重要，但又面临着诸多难题，例如当地数据难以获取、利益相关者参与度低、无法有效开展众包以及缺乏合适的地理空间框架等。这些问题严重制约了可持续发展的进程，就像一道道枷锁，阻碍着社区在经济、社会和环境等多方面的协调发展。在这样的背景下，开展一项旨在突破这些困境的研究显得尤为迫切。
为了攻克这些难题，研究人员积极探索，开展了关于可持续性和社区参与赋权（SREE）框架的研究。最终得出结论，SREE 框架能够有效收集地理空间社区数据，进行可持续性的测量、映射和评估，并为多利益相关者提供政策和干预建议，进而提升微观层面的可持续发展水平。这一研究成果意义非凡，它为解决全球可持续发展难题提供了新的思路和方法，为社区实现可持续发展目标点亮了希望之光。该论文发表在《Environmental and Sustainability Indicators》上。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，通过文献回顾和多轮利益相关者咨询，开发了一套全面的可持续性指标体系。其次，采用参与式农村评估（PRA）、以人为本的设计（HCD）等方法收集社区数据，并结合物联网（IoT）传感器和卫星数据获取更全面的信息。再者，运用归一化和加权技术处理数据，通过计算主题子指数和可持续性指数来评估社区的可持续性水平，最后利用混合和基于知识的推荐系统生成针对性的政策建议。
下面详细介绍研究结果：
- SREE 框架概念与架构：SREE 是一个动态框架，具备多利益相关者指标开发、异构数据收集与分析、可持续性指数计算、人工智能推荐系统以及利益相关者可视化等功能。其架构包含可持续性评估模块和推荐模块。可持续性评估模块从指标开发开始，经语言翻译、数据收集、处理后存储；推荐模块则对数据进行评估分析，生成建议并可视化展示给利益相关者。
- SREE 框架开发过程：
- 指标开发：通过文献筛选确定相关指标，运用德尔菲法与利益相关者多次协商进行本地化，并将指标映射到 SDG 目标。
- 数据收集：采用社区数据和物理测量两种方式。社区数据通过 PRA、HCD、FGD 等方法收集，物理测量借助 IoT 传感器和卫星数据。
- 数据处理与分析：对量化数据进行归一化处理，依据利益相关者和专家意见确定权重，计算主题子指数和可持续性指数。通过设定阈值、分类绩效和基于推断的分析来深入剖析数据。
- 推荐系统：综合考虑社区需求、偏好和类似社区实践，采用混合和基于知识的推荐系统生成政策和干预建议。
- SREE 框架实施结果：将 SREE 框架开发成平台并在印度 10 个邦的 4555 个社区家庭中实施。平台能快速收集数据，生成指数得分并可视化展示。分析发现社区在健康、教育、农业和技能发展等关键领域存在不足。以教育为例，部分地区识字率低、辍学率高、教育投入少。基于此，SREE 生成了针对性的建议，如实施相关国家教育计划。
研究结论和讨论部分再次强调了 SREE 框架的重要性。它为评估基层可持续性和韧性（SR）挑战、提供补救措施提供了有效途径。通过多利益相关者参与的指标开发和数据收集，SREE 能准确评估微观层面的 SR，为利益相关者提供决策依据。然而，SREE 也存在一些局限性，比如利益相关者参与度可能受限、对数字技术设备有要求、推广可能受政治因素影响等。但总体而言，该研究为推动微观层面的可持续发展做出了重要贡献，为后续研究和实践提供了宝贵的经验和参考，有望在全球范围内助力实现可持续发展目标。
