Alle unsere Handlungen haben einen CO2-Fußabdruck, aber stimmt unsere Wahrnehmung der Emissionen, die wir täglich verursachen, mit der Realität überein? Um das herauszufinden, haben zwei Forscher der EPFL Climpact entwickelt, ein neues Tool, mit dem man die Wahrheit von der Unwahrheit unterscheiden kann.
Während die Umwelt, einschließlich unseres Klimas, zur Hauptsorge der Schweizer Bevölkerung im Jahr 2022 geworden ist , hat eine weltweite Umfrage des Marktforschungsunternehmens IPSOS ergeben, dass falsche Vorstellungen über die wirksamsten Klimalösungen kursieren.
Um besser zu verstehen, wie die Menschen die Wirksamkeit von Klimaschutzmaßnahmen wahrnehmen, haben die beiden EPFL-Forscher Victor Kristof und Lucas Maystre, die dem Labor für Informations- und Netzwerkdynamik der Fakultät für Informatik und Kommunikation (IC) angehören, ein interaktives Tool ins Leben gerufen, mit dem sie die Wahrnehmung der Menschen über die Auswirkungen ihrer täglichen Entscheidungen messen und teilen können.
"Wir wollten die statistischen Modelle, die wir in unserer Forschung entwickelt haben, anwenden, um zu untersuchen, wie die Menschen den CO2-Fußabdruck ihrer Handlungen wahrnehmen, z. B. wie viel Emissionen verursacht das Trinken von Wasser in Plastikflaschen? Das ist eine sehr schwierige Frage. Die meisten Menschen haben wahrscheinlich keine Ahnung. Das Modell, das wir entwickelt haben, wandelt Vergleiche des CO2-Fußabdrucks verschiedener Handlungen in eine absolute Skala um. So können wir die Wahrnehmung mit dem tatsächlichen CO2-Fußabdruck vergleichen", erklärt Victor Kristof.
Datensätze gab es nicht
2019 begann das Duo damit, einen Datensatz von Handlungen wie Fliegen, Fleisch essen oder Heizen zu erstellen. Sie entwickelten eine kleine Demo-App und sammelten 2.000 Antworten von 250 Studentinnen und Studenten, wodurch ein Datensatz mit 18 Aktionen entstand. Sie stellten fest, dass die schwierigste Aufgabe nicht darin bestand, die Umfragedaten zu sammeln, ihr Modell auszuführen oder die Website zu entwickeln, sondern die Informationen darüber zu finden, wie viel Kohlenstoffemissionen durch bestimmte Handlungen verursacht werden.
"Was man sehr häufig findet, ist ein Top-down-Ansatz. Die 45 Millionen Tonnen CO2, die die Schweiz jedes Jahr produziert, werden durch ihre 8 Millionen Einwohner geteilt, um eine Anzahl von Tonnen Kohlenstoff pro Kopf zu erhalten, aber das verrät nicht viel über die Details des täglichen Lebens der Menschen und darüber, wie sie ihre Auswirkungen verringern können", fährt er fort.
Victor Kristof und Lucas Maystre kreuzten die Abteilungen und begannen mit Jerome Payet und einem Team von Masterstudentinnen und -studenten der Fakultät für natürliche, architektonische und gebaute Umwelt (ENAC) der EPFL zusammenzuarbeiten, um einen vollständigeren Datensatz für den CO2-Fußabdruck von 52 Aktien nach einer soliden Lebenszyklusanalyse-Methode zu erstellen. Laut Victor Kristof existierten die Datensätze schlichtweg nicht. Daher mussten sie erst erstellt werden. "Wir verfolgten einen Bottom-up-Ansatz und berechneten Aktion für Aktion rigoros ihren CO2-Fußabdruck. Zum Beispiel haben wir bei einer Zugfahrt statt einer allgemeinen Pro-Kopf-Zahl die Energiequelle, die Waggons, die Gleise, den Bahnhof, alles berücksichtigt." Dieser Datensatz, der von Blanche Dalimier, Alexis Barrou und Edouard Cattin zusammengestellt wurde, wurde mit dem Durabilis-Preis 2021 ausgezeichnet.
So errechneten sie, dass der durchschnittliche CO2-Fußabdruck eines Schweizer Bürgers oder einer Schweizer Bürgerin 11,6 Tonnen CO2 beträgt, was die Ergebnisse anderer Quellen, die andere Methoden verwenden, bestätigt.
Tennis oder Tomaten?
Um den Datensatz zu erweitern und das gesammelte Wissen zu teilen, lädt das nun öffentliche Climpact die Nutzerinnen und Nutzer ein, an einer Umfrage teilzunehmen, und enthüllt dann, ob ihre Wahrnehmung der Auswirkungen ihres Handelns genau ist und der Realität entspricht.
Alltägliche Vergleiche sind zum Beispiel, ein Jahr lang Tomaten zu kaufen oder Fleisch zu essen, eine Woche lang Ski zu fahren, Fondue zu essen, Tennis zu spielen, ein Jahr lang mit dem Auto, Bus oder Fahrrad zur Arbeit zu fahren oder die Wohnung mit einem alten Heizkessel zu heizen.
Das letzte Beispiel ist besonders relevant, da die Schweizer Wählerinnen und Wähler im nächsten Monat über das Klima- und Innovationsgesetz abstimmen werden. Dabei handelt es sich um eine Initiative der Bundesregierung, die darauf abzielt, den nationalen Öl- und Gasverbrauch zu senken, mehr Energie lokal zu produzieren und dafür zu sorgen, dass die Schweiz bis 2050 klimaneutral wird.
Gebäude sind durch Heizung und allgemeinen Energieverbrauch für etwa ein Drittel der CO2#xTsub#x#-Emissionen in der Schweiz verantwortlich. Das Gesetz sieht eine finanzielle Unterstützung für diejenigen vor, die ihren alten Öl-, Gas- oder Stromkessel ersetzen.
Victor Kristof weist darauf hin, dass die Wahrnehmung der CO2-Belastung vieler Aktien bislang zwar insgesamt recht gut ist, es aber einige interessante Abweichungen gibt. "Wir hoffen, den Behörden zeigen zu können, dass viele Menschen die Auswirkungen einiger ihrer Handlungen, die einen großen CO2-Fußabdruck haben, unterschätzen. Die ersten Ergebnisse zeigen, dass dies zum Beispiel beim Heizen von Wohnungen der Fall ist. Wir glauben, dass es sehr wichtig ist, die Öffentlichkeit für dieses Thema zu sensibilisieren".
Individuelle Verantwortung vs. Verantwortung von Regierungen und Unternehmen
Die Besucherinnen und Besucher der Climpact-Website können auch alle 52 Aktionen durchsuchen, um zu sehen, welche am meisten oder am wenigsten emittieren, und die Auswirkungen ihrer individuellen Aktionen berechnen. Die Forscherinnen und Forscher haben die Auswirkungen einer Zugfahrt von Zürich nach Lausanne gemessen, aber wenn die Nutzerinnen und Nutzer die Entfernung zu anderen Städten kennen, wird ein Rechner automatisch den CO2-Fußabdruck der Reise berechnen. Aus pädagogischer Sicht kann dies nützlich sein, aber Victor Kristof weist darauf hin, dass das, was die Forscherinnen und Forscher nicht tun konnten, genauso interessant ist wie die Datensätze, die sie erstellen konnten.
"Wir sprechen oft von individueller Verantwortung und es stimmt, dass wir alle mehr auf unsere Auswirkungen auf das Klima achten sollten, aber es gibt viele Dinge, bei denen die Menschen einfach keine Möglichkeit haben, etwas zu tun. Regierungen und Unternehmen haben eine große Verantwortung, durch ihre Politik und ihre Praktiken die Dinge in die richtige Richtung zu lenken."
"Für die meisten Maßnahmen können wir den Bottom-up-Ansatz verwenden, aber für einige Bereiche wie Bildung, Gesundheitsfürsorge und Freizeit war es sehr schwierig, genaue Daten zu erhalten. Wenn Sie in ein Restaurant gehen oder eine Nacht in einem Hotel schlafen, haben Sie nicht die geringste Ahnung, welche Kohlenstoffemissionen dabei entstehen. Das ist alles andere als transparent und weist darauf hin, dass wir in diesen Bereichen mehr Forschung betreiben müssen, um genaue Daten zu erhalten".
Laut Victor Kristof sind andere Elemente sehr schwer zu bewerten und konnten nicht in Climpact aufgenommen werden, aber sie haben potenziell einen großen Einfluss darauf, wie wir mit der Klimakrise umgehen. Victor Kristof forderte die Menschen auf, darüber nachzudenken: "Wo legen Sie zum Beispiel Ihr Geld an, welche Bank haben Sie gewählt und wie ist deren Klimapolitik? Wählen Sie und wenn ja, wen? Beteiligen Sie sich an lokalen Initiativen oder sind Sie Mitglied in Vereinen? Dies sind sanfte Maßnahmen, deren CO2-Fußabdruck praktisch unmöglich zu messen ist, die aber potenziell den größten Einfluss auf seine Verringerung haben."
Die Forscher verwendeten ein, wie sie es nennen, "Discrete-Choice-Modell", das aus der psychometrischen Literatur der frühen 1920er Jahre stammt. Dieses wurde in einen Algorithmus des aktiven Lernens umgewandelt. Dabei handelt es sich um eine Methode des maschinellen Lernens, die es ermöglicht, das nächste Handlungspaar, das einer Nutzerin oder einem Nutzer präsentiert werden soll, optimal auszuwählen, indem die Informationen, die aus diesem Vergleich empfangen werden, maximiert werden. Dieses Modell ermöglicht es dann, von den paarweisen Vergleichsdaten (d. h. eine Handlung im Vergleich zu einer anderen) auf die Wahrnehmung auf einer absoluten Skala (d. h. die Wahrnehmung jeder Handlung einzeln) überzugehen. Dies ermöglicht den Übergang von komplexen Fragen, die ein Nutzer beantworten muss (Wie viele Emissionen verursacht das Heizen Ihrer Wohnung?), zu einem Computeralgorithmus, der einfachere Fragen behandelt (Verursacht das Heizen einer Wohnung mehr Emissionen als ein Flugzeug?).
