#### **（私）**
気候科学が、複雑系のモデルをベースとしている一方で、発信が「従来の科学」枠組みのままであるため、モデルの本質的な不確実性や、複雑系の捉え方について、市民の認識との間に大きなギャップが発生しているようにも思われます。
そのような、「コミニュケーションギャップ」を、シミュレーションの「結果の捉え方」「不確実性の評価方法」等の科学的裏付けを含めて、しっかり埋めていかないといけないのだろう、と感じますね。

また、気候問題に関して、科学界からの発信と、市民の理解とが、長い間、噛み合っていなかったことも、科学の立ち位置を考え直していくべき時期に来ていることを示しているのかもしれません。（このようなコミニュケーションギャップは、民意形成が重要な問題においては、致命的となり得ます）

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#### **（ChatGPT）**
まさにご指摘の通りです。現代の気候科学は、数理モデル・複雑系・統計的推定・確率的予測といった**高度に抽象化された知**を用いて現象を理解しようとしていますが、その成果の伝え方は旧来の「確定的・権威的・線形的」な科学コミュニケーションの枠にとどまりがちです。

このギャップは、以下のような多層的な問題構造を持っています：

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#### 複雑系科学とコミュニケーションの乖離

| 科学モデルの現実 | 市民理解における認知ギャップ |
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| モデルは「近似的表現」 | 市民は「モデル＝真実」と誤解しやすい |
| 不確実性は構造的で不可避 | 「不確実＝信頼できない」と捉えられる |
| 前提・仮定が多い | 仮定部分が省略され、解釈が固定化される |
| 結果は分布・確率 | 単一の数値に落とし込まれて誤解される |

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#### 複雑系時代に求められる科学コミュニケーションの転換

##### ✅ 1. **結果の意味の再定義**
- 「予測」は「傾向の範囲」や「条件付きの可能性」として伝える。
- 不確実性は弱点ではなく、モデルの健全性の指標であると説明する。

##### ✅ 2. **モデルの構造・仮定の可視化**
- Black box的な表現を避け、**「何を前提に、何を想定しているか」**を可視化する。
- 対話的・参加型モデリング（participatory modeling）の導入。

##### ✅ 3. **市民向けインターフェースの再構築**
- 気候や社会シミュレーションの**インタラクティブ可視化**ツールの提供（Civic Twinの応用）。
- 例：「2℃上昇すると、あなたの町はどうなるか？」を市民自身が探究できる環境の設計。

##### ✅ 4. **確率的・構造的リスクの教育**
- 確率予測の意味、パス依存性、臨界点、複雑系のフィードバックなどを基礎リテラシーとして教育に組み込む。
- 学校教育・メディア表現へのサポートガイドラインの設計。

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#### 新しい立ち位置としての「科学」

従来の：
> 「科学者が真理を提示し、それを社会が受け入れる」

から、

これからの：
> 「科学は、多様な仮説とその帰結を構造化し、市民と共に選択肢を形成していくプロセス支援者」

へ。

つまり、**科学はもはや「決定者の参謀」ではなく、「市民社会の共通プラットフォーム」としての役割を担う**ことが求められています。

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ご希望であれば、こうした考えを「政策提言」や「教育カリキュラム」「市民啓発キャンペーン案」「報道ガイドライン」など、具体的アウトプットに展開できます。どれをご希望されますか？