《多系统韧性——变化中的适应与转型》之一:不同学科间理论化韧性概念的协同性

2024-01-15 新闻中心

  不同维度和时间尺度的韧性规划和建设是社区有效应对气候平均状态随时间的变化与其他风险最强有力的工具。本章探讨了“韧性”的多系统协同,阐释系统内部和系统之间众多权衡和复杂的互动模式。通过对不同指导原则的回顾,提出了七项共同原则,解释系统(人类、建成或自然)受到压力时韧性如何发挥作用。这些原则包括:(1)韧性发生在逆境中;(2)韧性是一个过程;(3)当系统具有韧性时,系统之间有权衡;(4)具有韧性的系统是开放的、动态的和复杂的;(5)具有韧性的系统促进连通性;(6)具有韧性的系统展现出实验和学习能力;以及(7)一个具有韧性的系统包括多样性、冗余性和参与性。同时,笔者在人类系统韧性的定义中整合了社会正义的维度,将韧性定义为系统(无论是个人、社区还是机构)在逆境中获得维持福祉所需的资源的能力,以及这些人类系统以有意义的方式协商,提供促进性和保护性资源的能力。

  摘要:在生态学、灾害管理、发展心理学、神经科学、工程学和经济学等不相同的领域搜索“韧性”一词,会发现其定义大相径庭。每个定义都强调在遭遇逆境时和遭遇逆境后,将重点从崩溃和混乱转换到系统恢复、适应或系统性转变。然而,自然与社会科学的研究人员很少探讨单个系统的韧性与相互依赖、共生的上位系统和下位系统的韧性之间的联系。在本章中,作者提出了一个全面的、综合不同学科的韧性理论框架。本章(a)首先讨论韧性的定义,这些定义既区分了韧性研究的不相同的领域,又体现出在如何理解韧性方面的一致性;(b)提出一个模型,该模型解释了增强生物、心理、社会、建成和自然系统韧性的复杂互惠关系;(c) 回顾了七项解释压力下系统恢复、适应和转型过程的原则;以及 (d) 讨论了韧性的系统性理解对设计干预措施的影响,这些干预措施可在系统受到压力时促进向优先功能模式的转变。

  关键词:多系统韧性、生物-心理-社会适应、社会生态系统、人造系统、逆境、韧性定义、干预措施

  尽管许多学科都对韧性进行了研究,并在心理学和系统生态学等领域建立了知识体系,但仍缺乏跨学科的韧性研究方法。这种情况可归因于一系列问题,如该概念定义的模糊性、学科盲点、资助多系统(multisystemic)研究的困难、设计良好研究的方法论挑战,以及分析通常不在相同模型中的复杂数据源的问题。尽管存在这些挑战,人们对将韧性作为多系统概念进行思考的兴趣与日俱增。

  所有韧性的定义都强调了重点转移,即从崩溃和混乱转向恢复、适应,或在逆境之前、期间和之后的系统性转型过程(Masten, 2014;例外情况见Brown, 2016; Xu & Kajikawa, 2017)。即使只关注单个生物体(如人类或珊瑚礁),韧性的过程也与一个或多个系统在面临非典型压力时的变化状况有关。例如,当一个儿童在早期遭遇极端忽视(通常与虐待父母或被安置在不达标的机构看护有关)的逆境时,仍能表现出积极的发展成果,这就是韧性的表现(Masten, 2006)。因此,就其本质而言,韧性意味着嵌套或偶然和共同发生的系统之间的相互作用,这种相互作用有助于其中一个或多个系统在受到干扰时比预期做得更好。

  要想了解对韧性的系统理解有多复杂,需要尝试定义系统本身。一般而言,系统是“一组相关或联系的事物,被视为是一个统一体或复杂的整体”。然而,根据系统的内部关系以及与其他系统的区别来定义系统会产生自身的问题。例如,医学、心理学和社会科学倾向于认为系统具有易于感知的边界,即使它们相互作用,也能将一个系统与另一个系统区分开来。举例来说,我们的神经压力反应系统,即下丘脑-垂体-肾上腺轴,有别于我们的微生物组和基因组,但在生物学层面上又相互影响;同样,我们对压力的反应取决于我们与家人、同伴、网络社区和经济等其他社会系统的互动质量,以及我们的自然和人造环境的毒性。

  与此同时,社会生态系统学者倾向于将一个系统视为包含在一个单一、统一系统的不同尺度上相互作用的所有元素。医学人类学家可能会看到不同系统之间错综复杂的交织,而生态学家则会看到一个具有许多不一样的层次或尺度的单一系统(图1.1)。这种区别很微妙,但在发展理论时却很重要,因为根据不同的视角,多个系统可被整体视为具有多个尺度的单一系统,或其本身就是多个系统,而这些系统又取决于彼此的行动。为便于讨论(也因为我更像是一名社会科学家而非社会生态学家),我将谈论相互依存的上位系统和下位系统(supraordinate and subordinate systems)(而非尺度),只要有一个合理的假设,即一组“相关或关联的事物”密切协作。无论系统是如何定义的,韧性科学都要求考虑多个系统(和系统的尺度),因没有任何一个变量可以对韧性相关过程的复杂性和结果负全部责任。事实上,系统变量之间有几率存在很大差异。它们可能是缓和创伤的大脑副交感神经系统的神经元、从飓风中恢复的社区的政治经济方面,或者是火灾后重新焕发生机的森林中相互作用的动植物群。有了系统这一术语的定义,我们就更容易看到思维的转变,从对复杂的社会和生物过程(如韧性)的单一系统解释转变为更灵活适应的模型,这些模型考虑了系统应对其可持续性所面临的外部和内部威胁的方式。

  当系统性思维和韧性理论结合在一起时,就产生了理解涉及人类和非人类系统及其众多部分变化过程的新方法。例如,在创伤研究领域,我们现在认识到有必要停止向受到创伤的个人询问“你怎么了?”,转而询问“在你身上发生了什么,导致你做出这样的行为?。第二个问题将注意力从单一系统(即个人)对恢复、适应或转变的责任转移开来,继而关注影响变化模式的环境触发因素(例如,在人类遭受战争后的韧性方面,保护因素包括作为难民在东道国重新安置、获得医疗保健和家庭团聚)。在研究处于压力下的人类群体的韧性时,最相关的问题是:“个人生活中发生了什么,使他们与所经历的压力不同?”这种探究模式反映了思维方法的转变,即从简单解释复杂行为转变为多系统理解两个或多个系统(即人与环境)之间的相互作用,同时强调系统之间的相互作用以及任何一个系统的适应模式(Folke等人,2010)。

  无论其定义或学科,韧性研究人员对韧性的共同理解是,一个或多个系统或系统的组成部分随时间变化的过程,最终产生一个理想的结果。例如,社会生态系统是以自然环境与人类活动之间的相互作用为重点的科学研究领域,该领域广泛探讨了韧性(变化)与稳定性之间的动态相互作用,C. S. Holling首先对此进行了讨论。Holling(1973年)将韧性表述为 “系统内关系的持续性,以及这些系统吸收状态变量、驱动变量和参数变化并保持持续性的能力” (p.17)。这些观点已被许多社会生态系统学者扩展,包括那些对国际发展研究最感兴趣的学者。

  在物理科学等领域,这些可持续发展和变化的主题正变得司空见惯。例如,在建筑学中,韧性一词与 通过了解人们对生活和工作场所的需求,创造可持续的、成功的、促进福祉的场所的过程 同义(Woodcraft, Bacon, Caistor-Arendar, & Hackett, 2012, p.16)。在计算科学中,网络系统的韧性产生了一种 即使面对挑战也能继续提供可接受服务水平的系统(Hutchison & Sterbenz, 2018, p.1)。

  在心理学领域,当人类的生物、心理、社会、经济和政治系统受到压力时,促进和保护过程的作用受到了许多研究。发展心理学家Masten (2014)因其对韧性的定义而闻名,该定义已发展为一种更系统的方法。她写道:韧性可被广泛定义为动态系统成功适应威胁系统功能、生存能力或发展的干扰的能力。这一概念可应用于多种类型、多种交互层面的系统,包括生物和非生物系统,如微生物、儿童、家庭、安全系统、经济、森林或全球气候。(p.6)

  人类心理学的研究表明,这种适应模式以多种不同的方式出现,从面对压力时坚持自己的行为,到迫使系统来进行自我改造,形成全新的行为体系,以完全避免压力。例如,的受害者可能会选择一些可行的策略来应对虐待。如果他们都以为公开信息的后果过于严重(例如,蒙受耻辱或因虐待而受到指责),一种可能的应对策略可能是回避施虐者,并坚持以前的行为模式,将潜在的创伤性想法和感受升华。对于受害者个人或整个社会而言,这并不是一个最佳策略,但在虐待受害者一旦暴露就可能面临进一步虐待风险的情况下,这是一个合理的适应策略(Priebe & Svedin, 2008)。当社会运动赋予受害者集体话语权时(例如,#MeToo运动),一种不同的韧性模式就成为可能,这种模式改变了更广泛的社会制度和个人对自身作为受害者权利的认同。从这个意义上说,心理韧性的表现反映了更广泛的制度如何与个人选择相互作用,由此产生有效的应对模式。

  我在人类系统韧性方面的工作考虑到了多种心理、社会文化和机构系统的变化,整合了社会正义的维度,将韧性定义为系统(无论该系统是个人、社区还是机构)在逆境中获得维持福祉所需的资源的能力,以及这些人类系统协商以有意义的方式提供促进性和保护性资源的能力(Ungar,2011)。

  尽管这些定义都侧重于不同系统或系统组成部分的功能,但它们有许多相似之处。首先,韧性只存在于一个或多个相互依存的系统受到异常和压力干扰的情况下。其后果是不稳定,威胁到系统维持其功能的能力。其次,所有具有韧性的系统都会经历某些过程,使它们有机会坚持、抵御、恢复、适应或转型(我将在后面逐一讨论这些过程)。然而,这些特定环境下的过程是啥样子的,总是反映了系统所承受的压力、保护系统功能的可用资源以及所追求的理想结果。从这个意义上说,韧性是因地制宜的,就像现在公共卫生领域强调的 精准公共卫生 ——识别风险最大的地区,然后针对其独特的环境采取干预措施,而不是一味地寻找维持全体福祉的通用方法(Dowell, Blazes, & Desmond-Hellmann,2016)。韧性的性质反映了对当地环境敏感性的需求,承认每个系统(或系统的一部分)拥有不同程度的权力,以及其影响总系统(或系统的一部分)的个人或集体福祉的能力。当系统的不同部分争夺各自所需的资源以应对内部和外部压力时,这种权力的表达总是一个需要协商的需要,从而带来权衡问题。

  虽然韧性的三个方面(即暴露于非典型扰动、保护过程的背景特异性和协商结果)似乎很抽象,但实际上,韧性带来的适应模式使系统的某些部分比别的部分更受益,这已成为许多学科研究的基础。例如,Annarelli和Nonino(2016)将Hollings关于社会生态系统的研究成果应用于研究供应链的韧性,将供应链韧性与供应链所依赖的多个系统的运作联系起来。这些系统既包括远程环境系统(例如,极端天气和政治纷争会破坏供应链),也包括管理层的日常实践(例如,罢工和糟糕的财务决策会影响商品和服务的计划生产)。虽然供应链韧性的唯一理想结果似乎是稳定生产(恢复),但对韧性的理解过于狭隘。事实上,恢复的系统可能是一个未能考虑环境变化或适应管理不善的系统。在此情况下,韧性可能是复苏的同义词,但如果允许无效的管理系统继续存在,以牺牲整个企业适应一直在变化的市场条件为代价,那么在复苏的同时也要付出代价。从企业长期生存的角度来看,更好的结果可能是撤换当前的管理层,代之以新的管理制度,使企业准备好,应对市场上下一个意料之外的压力,使其生产的产品和服务多样化,寻找新的市场、新的投入。

  对一个涉及众多系统的过程进行如此宽泛的定义是否有用是一个争论点(Brown,2016)。对韧性的系统性理解是有用的,这是因为它可能发现跨系统模式,这种模式解释了一个系统的韧性怎么样影响其他共存系统的韧性。我们对韧性如何发挥作用了解得越多,就越能更好地影响系统,使其发生明显的变化,从而使这些系统的不同部分都能从中受益。然而,自然科学和人文科学的研究人员很少合作探索一个系统的韧性与相互依赖、共生的上位系统和下位系统的韧性之间的全部联系。

  在本章中,我提出了一个代数表达式,从概念上清晰化系统韧性的研究。在详细阐述该模型后,将介绍不同系统韧性的七项共同原则。在本章的最后部分,我探讨了系统韧性对设计干预措施和社会政策的影响,这些措施和政策具有最大的潜力,使人类、建成和自然系统的韧性更有可能实现。

  所有系统都可能表现出韧性,但这种韧性将反映多个共存系统在压力下良好互动的能力。韧性的模式总是对系统所面临的压力因素的质量做出一定的反应。这也是韧性研究区别于积极心理学、人口健康和生态学等领域的一种方式,所有这些领域都包括对维持与预期变化和增长模式相关因素的研究。例如,虽然成年人需要自我价值感、效能感和解决实际问题的技能,但在战争或因气候平均状态随时间的变化而被迫流离失所的情况下,这些认知功能方面可能会有很大不同,因为个人会调整他们对自己的看法,以及他们将变化的控制点归于谁(Tol, Song, & Jordans, 2013)。也有几率存在像社会退缩这样的保护性心理过程,这种过程只有在暴露于巨大的外部压力时才起作用(Obradović, Bush, Stamperdahl, Adler, & Boyce, 2010)。因此,韧性总是发生在系统所承受的压力超过公认的系统功能最佳值的情况下(毕竟,一些压力是必要的,可以为所有系统制定健康的应对策略提供信息)。用代数表示,必须有高于正常水平的逆境暴露程度才能激发韧性。这可以概括为:∑A大于逆境A下人群的平均A。

  因此,风险评估是理解韧性的先决条件。然而,风险很少局限于一两个狭义的近端系统,而是发生在不同系统层面的风险因素的混合物中。例如,美国疾病控制和预防中心(Centers for Disease Control and Prevention)将 暴露体(exposome)描述为个体一生中所经历的所有暴露以及这些暴露怎么样影响个体健康的度量。韧性研究并不是要了解这些风险或风险暴露后的负面后遗症,如失调、功能障碍或疾病。韧性研究关注的是防止潜在灾难事件影响系统功能的因素。

  将韧性理论化的挑战在于怎么样应对相互关联系统中韧性的复杂性,并创建模型来捕捉系统间的相互作用。图1.2中的表述就是这样一种努力,它解释了韧性的许多方面,因为它们共同出现在系统内部和系统之间,无论该系统是生物的、心理的、社会的还是环境的。

  图1.2是著名社会心理学家库尔特-勒温(Kurt Lewin)对韧性的一种表述。Lewin(1951年)认为,行为是一个人与其环境相互作用的函数,表达为B =。

  将这一简单的表述扩展开来,就能简明扼要地描述出相互作用的韧性系统及其组成部分。任何单一系统(Rsystem)的韧性都与其他共存的、上位的和下位的系统(Rsystem1,2,3,......)在某一特定时刻的韧性相互依赖,无论这些系统小到一个基因,大到一个家庭、计算机网络、政府或生物圈。表达式的左侧体现了这种互惠性。在每个系统的层面上,韧性首先是能力(Sc)和脆弱性(Sv;包括人类系统的性别、生理和遗传学因素;社区系统的社会和建设资本;以及生态系统的生物多样性和化学成分)的函数。这一些因素与系统的远程和近端物理和社会环境(E)相互作用,或维持系统当前的行为模式,或迫使其改变。

  然而,这些相互作用对系统韧性的影响有大有小,取决于系统可利用(Oav)和可获得(Oac)的机会(O)的多寡,这些机会限制了系统表达其目的或功能。可用资源可能近在咫尺,但由于跨尺度的障碍而无法获取(例如,可能有一个大象幼崽孤儿庇护所,但由于资金或交通基础设施薄弱,需要照顾和保护的动物没办法进入庇护所)。机会反过来又受到意义系统(M)的影响,意义系统通过系统中每个部分的相对权力来表达,使一种解决方案优于另一种解决方案(Adger等人,2013年)。最后,当系统经历应对逆境的过程时,它们会对其他相互依存的系统产生一定的影响(再次回到表达式的左侧)。这些应对过程可以表现为恢复到过去的行为模式,或者通过参与新的应对策略来适应逆境,以及迫使系统发生转型,由此减少或缓冲未来的逆境暴露。

  这样一个全面的韧性模型旨在扩大研究范围,重点研究任何系统的恢复、适应和转型模式。提高应考虑因素的广度也有助于更好地为棘手问题的可持续解决方案提供信息,无论这样一些问题是种族边缘化和结构上处于不利地位的原住民的高自杀率,还是人类世时代(Anthropocene era)造成的生态问题,如气候平均状态随时间的变化和ECO多样性的减少。除了帮助指导韧性研究的设计,该表述还有助于解释多个系统与一个或多个重点系统的成功发展有关的研究结果。

  人类科学和自然科学中的许多研究都表明,要了解在压力下或有系统(contingent systems)的行为机制发生明显的变化,从而帮助这些系统保持活力的发展过程,一定要考虑一长串变量。迄今为止,大多数研究只考虑了少数因素,这一些因素解释了一个系统的韧性怎么样影响其他共存系统的韧性。然而,新的研究表明,如果对系统来进行足够详细的描述,就不难发现一个系统的状况与其他偶然系统的表现之间有相关性(Kaplan, Collins, & Tylavsky, 2017; Noble, Norman, & Farah, 2005)。例如,一项基于美国的小儿神经影像学和遗传学研究之后发现,10岁儿童的童年社会经济因素与大脑结构的不同方面之间有很强的相关性(Noble等人,2015年)。父母的教育程度和家庭收入决定了与语言、执行功能和记忆发展相关区域的大脑结构发展的个体差异。虽然该研究的重点是解释抑制大脑发育的因素,而不是那些在压力环境下促进大脑积极发育的因素,但研究结果证明,经济系统通过父母教育程度、家庭收入以及与阶级结构相关的社会边缘化的调节作用影响生物系统(大脑发育)。鉴于这些发现,随着机会结构的改变和经济边缘化家庭获得更好的资源,他们更有可能养育出神经功能更好、打破贫困循环能力更强的孩子,这是有很大的可能性的(尽管目前还相对缺乏研究)。这是一个仍需验证的假设,尽管没有神经测试的儿童发展纵向研究表明,不同系统层面的多种韧性因素的累积效应很可能会促使早期处于不利地位的儿童获得比预期更好的结果。从这个意义上说,一个系统(如教育系统、社会福利系统或政治系统)的韧性可能意味着其他系统或规模对问题的抵抗力更强,能够更好地恢复、适应或转型。简单的韧性模型试图将韧性解释为一两个系统的变化,当问题很复杂,在存在多种形式的劣势和压力的背景下,解决方案不可持续时,这种模型不可能充分有力地解释韧性发生或不发生的原因。

  因此,人们提出了越来越复杂的模型来解释系统间的互惠变化,这并不奇怪,经验证据说明,一个系统的恢复、适应和转型等过程会促进其他从属和上级系统或尺度的同时或连续变化。Hutchison和Sterbenz(2018)举了一个超越人文科学的例子来说明这种模式,他们指出,韧性计算机架构的设计取决于其运行所需的关键基础设施(如互联网)的韧性;托管该架构的公司的管理结构;以及最终用户以有意义的方式利用该技术并改善其生活的能力。举例来说,如果将手持设备视为一个网络计算系统,那么很明显,其作为通信工具的可持续性依赖于软件系统,尤其是社会化媒体平台,以及手机公司,以确保手持设备继续为广大购买的人提供有意义的功能。因此,技术是一个与其他系统联网的系统,甚至是用户的生物学(例如,使用手持设备会影响皮质醇等应激激素的分泌)和人类创造的政治环境(例如,选举干预和社会化媒体上 假新闻 的扩散)。人们对手持设备等技术的连带负面影响,或当这些计算机网络受到外部因素的压力时可能会产生的负面结果都有很多论述。

  化解风险和提高韧性以维持连通性和便利性所依赖的不仅仅是硬件和软件。Hutchison和Sterbenz(2018)提出了D2R2+DR(防御、监测、补救、恢复;然后诊断、完善)公式,作为计算机系统架构抵御攻击能力持续不断的发展的循环过程中的各个阶段。这一过程的每个部分都依赖于一些偶然系统,如政府监管(防止安全漏洞)、金融市场(使这些网络货币化并支持扩散)和心理系统(为新的通信形式创造有利的态度)。这些系统和许多其他系统共同创造了不断迭代变化的环境,以应对逐步扩大的计算机网络。

  在这方面,韧性系统(无论是生物系统、心理系统、社会系统还是工程系统)跟着时间的推移具有可塑性。当这些系统运行良好时,它们能同时造福多个系统,减少负面权衡,同时还能应对系统在压力下的迫切需要。然而,使一个系统更具韧性的策略可能会无意中损害其他共存系统的能力,这种危险始终存在。

  韧性既有权衡(trade-offs)的功能,也有潜在的回报(pay-forward)功能,一个系统的韧性可能会对其他系统的韧性产生消极或积极的影响。这种模式可见于所有系统,无论是生物系统、建成系统还是自然系统。因此,系统承受压力的能力不可能是单一系统自我纠正能力的函数。正如Hutchison和Sterbenz(2018)在谈到计算网络时所解释的那样:

  [由于]攻击有几率发生在通信栈的任何一层(例如,利用合法网络数据包中网络应用程序漏洞的隐藏攻击),因此各种检测和保护机制通常在不同层面并存,以减轻安全威胁。然而,如果安全管理仅局限于相应的层,安全相关的信息将是零散的,没办法提供全局的态势感知和及时正确的响应。(p. 3)

  韧性系统整合得越好,就越有几率会从每个系统的努力中获益,从而保持可持续发展。

  这种对韧性的系统性理解的缺点是,没有一项研究可能涵盖图1.2中发现的所有方面。然而,通过每次对多个系统来进行调查的渐进式研究,科学正不断朝着全面理解压力下的恢复、适应和转型的方向发展。例如,一些多学科研究都体现了这种渐进性,如Böbel及其同事(2018年)在分子心身医学领域的研究,以及Dinan和Cyran(2013年)在免疫学领域的研究。这两项研究计划都证明了人类微生物组(如肠道细菌)的多样性与人类免疫系统抑制炎症和降低包括抑郁症和焦虑症在内的一系列精神疾病发病率的能力之间有联系。例如,在最近一项关于暴露于更多样化的自然生物群落的潜在保护功能的研究中,在有动物的农场度过生命中头15年的健康年轻男性与在没有动物的城市环境中长大的男性进行了比较(Böbel等人,2018)。这两个样本有一些不同的特征。首先,当在实验室环境中进行Trier社会压力测试(一种公共演讲技能和压力反应性测试)时,在无动物环境中长大的城市参与者表现出与压力相关的免疫系统白细胞介素6分泌增加,而白细胞介素10的抗炎分泌受到抑制。这两种细胞因子或蛋白质有助于细胞之间相互发出信号,并与影响神经和心理功能的不同程度的炎症有关。这种生物反应模式表明,城市参与者在受到压力时会出现更多的免疫调节缺陷。研究人员还对参与者进行了一系列心理测试,并对他们的血浆皮质醇和唾液α-淀粉酶(一种蛋白质酶)样本做了评估。尽管由于样本量比较小,且使用的是非临床人群,研究结果仍是初步的,但它提供了一个有趣的线索,即暴露于健康和多样化的自然环境的潜在益处及其对人类生物和心理过程的积极影响(Rook, Lowry, & Raison, 2013)。从进化的角度来看,这些微生物的存在很可能有助于建立调节性(即保护性)免疫途径,而由于卫生条件的改善、水处理、抗生素的过度使用、母乳喂养率的降低以及剖腹产(据认为,在分娩过程中,母亲的微生物群会像接力棒一样在分娩过程中传递给婴儿),这些途径现在在城市环境中已经缺失。同样,提高一个系统韧性的系统,如更好的卫生设施,可能会在无意中损害其他系统的韧性,正如共存系统的韧性也会产生一系列积极的变化。

  这些理论已在实验室实验中得到证实,并通过对暴露于更多样化ECO的不同比率的人群进行仔细采样而得到证实。综合而言,它们表明,暴露于适当数量和类型的压力源(如细菌)可产生 钢化效应(steeling effect)(Rutter,2012年),使系统在暴露于未来压力源时更加稳健(robust)。例如,与农场工作机械化程度较高的哈特里农场儿童相比,来自美国更传统的阿米什社区的儿童具有更加好的免疫系统激活能力(Rook和Lowry,2008年)。因此,Stanford、Stanford和Grange(2001)提出了 卫生假说,将近期精神障碍和疾病的激增归因于工业化和严重城市化环境下人们的免疫系统受损,因为在这些环境下,人们与自然环境的接触极少。所有系统的成功发展都需要适量的压力,这似乎是韧性研究中的一个不争的事实。然而,对一个系统施加过多压力,它就会失败。对一个系统施加适度的压力,它在应对未来干扰时就会表现出更强的韧性。

  这种将韧性理解为一个系统过程的观点在许多其他对不同系统的研究中都能够找到。Lederbogen和他的同事(2011年)将目光投向自然环境的质量(而不是其微生物的组成部分),根据结果得出,在自然环境(而不是城市环境)中散步90分钟能够减少受试者自我报告的反刍,同时减少受试者前额叶皮层下的神经活动。在这个例子中,外部多样化的自然环境能够增强神经系统对压力的适应能力,这使得在城市环境中设置绿地成为应对城市化带来的生理变化的潜在重要缓冲(buffer)。正是这些具有韧性的系统之间复杂而互惠的关系证明了在研究韧性时同时考虑多个系统的必要性。

  回到图1.2,对多个系统(从微生物组到计算机网络等工程系统)的研究有大量证据说明,通过加强任何一个系统,其他同时存在的或有系统也将受益,尽管因果关系远非线性。这是因为很难将一个或多个系统的任何单一行为机制作为韧性愿景。每种行为机制都会使整个生态系统的某些部分受益(Holling,1973 年)。改变机会结构、意义系统或系统运行的环境,韧性也会随即改变。事实上,人们总是需要问:对什么具有韧性?为谁复原?(Cutter, 2016b)。然而,人类韧性研究者倾向于将某些结果置于其他结果之上,将韧性视为恢复到先前功能水平的过程、适应应对压力的新方法或一个或多个系统的强制转型,以确保个人和社会系统以社会建构的方式发展(Cutter等,2008年)。然而,心理和社会科学通常偏向于有利于整个人类系统的积极(社会期望的)结果,而不是有利于自然系统或子系统的结果(Rutter, 1987)。我们慢慢地认识到,即使有可能威胁人类健康的系统,从长远来看,维持它们也可能符合我们的最佳利益。因此,对韧性的人类中心主义的理解会得出这样的结论,即韧性强的系统并不总是为了人类的利益而运行,甚至被称为次优的人类系统的行为机制有时也能用于应急。例如,在虐待儿童等创伤事件发生后,社会退缩可能有助于维持较低的皮质醇水平并保持生物平衡,即使这种应对策略会损害长期的社会持续健康发展(Alink, Cicchetti, Kim, & Rogosch, 2012)。

  因此,韧性不能被理解为一系列线性因果关系,而不考虑权衡取舍的问题。人们发现生态和人类系统的韧性是相互依存的(Quinlan, Berbés-Blázquez, Haider, & Peterson, 2015)。像获得抗生素这样的保护性因素可增加健康机会并提高人类对衰弱疾病的韧性,但实际上可能会损害其他系统的生存能力,而这些系统是维持同一有机体的韧性所必需的。

  尽管具有跨学科建模的潜力,但人们很少努力综合韧性的不同概念。生态学家仍主要关注生态圈的韧性模式。与此同时,生态心理学家和表观遗传学家谈到了环境触发因素,但他们对韧性的概念化大多分布在在人类个体过程上。一些研究者认为这些领域从根本上来说差异太大,无法整合成一个单一的模型(Olsson, Jerneck, Thoren, Persson, & OByrne,2015)。大量与韧性相关的研究表明并非如此。最近对不同研究机构的韧性指导原则的回顾(Ungar, 2018)确定了七项共同原则,这些原则可以解释我们对系统(人类、建成或自然)受到压力时韧性如何发挥作用的大部分理解。这些原则包括:(1)韧性发生在逆境中;(2)韧性是一个过程;(3)当系统具有韧性时,系统之间有权衡;(4)具有韧性的系统是开放的、动态的和复杂的;(5)具有韧性的系统促进连通性;(6)具有韧性的系统展现出实验和学习能力;以及(7)一个具有韧性的系统包括多样性、冗余性和参与性。

  对韧性的研究有别于对心理健康、社会资本甚至生态学的相关研究,因为它们关注处于压力下的系统。当系统由于成熟或适应环境中预期的正常变化而表现出行为机制的周期性变化时(例如,动物会经历季节性变化;儿童在第一次被送往学校时一定要进行调整;通信系统会随着用户数量的增加而增长),系统能够在非典型压力条件下恢复、适应或转型时,它就表现出了韧性。只有当一个系统处于压力之下,但表现出理想的行为机制时,韧性才会存在。

  将生态科学和人文科学的韧性模型结合在一起充满了本体论和认识论问题。生态学家倾向于将韧性描述为一种达到平衡的系统状态(Folke等人,2010),而心理学家则倾向于将韧性视为一种过程。心理学家从半个世纪前就开始将韧性视为一系列有助于实现积极发展目标的保护过程(Rutter, 1987)。为了调和这种差异,学者们得出结论:韧性是一个过程,它提高了系统抵御或适应当前或未来冲击的能力。表现出韧性的系统能够优化其成功应对压力的能力。促进韧性的过程因其发生的环境而不一样。至少有五个过程与韧性相关:维持、抵抗、恢复、适应和转型(persistence, resistance, recovery, adaptation, and transformation)。

  a.维持。维持是指一个系统缓慢而有规律的行为,只有当外部威胁被其他共存系统所处理,使其与外界隔绝,从而使重点系统继续保持不变时,这种行为才有可能发生。在生态学中,有武装警卫的自然保护区为犀牛等稀有哺乳动物创造了条件,使它们能够在受到威胁的情况下保持比较小的行为变化。只有当共生系统保护重点系统免受迫使该系统改变的压力时,受威胁系统的韧性才有机会产生。

  b.抵抗。抵抗看起来与维持相同,但重点系统通过积极抵御外部威胁来维持其行为机制(即免疫系统被激活以避免宿主生物体受到感染,从而维持宿主的健康)。大多数系统在恢复、适应或转型之前都会表现出抵抗模式。例如,面临失去大型雇主的社区可能会寻求政府干预,以补贴否则可能会倒闭的行业。重点系统的韧性取决于它能积极动员的下级和上级系统来减少变化。

  c.恢复。恢复的过程意味着一个系统的防御,无论内部或外部,都不足以抵御干扰,系统的应对能力暂时受损。恢复是对系统恢复到先前功能水平的一种描述,尽管事实上系统会因经历侵害和恢复而发生明显的变化。例如,Hutchison和Sterbenz(2018)认为,计算系统的恢复永远都不可能恢复到以前的状态,但通常会导致其工程改进,因为它学会了避免同样的故障发生两次。同样,森林从火灾中恢复后,土壤中的养分(如钾、钙和镁)可能会增加。在每种情况下,恢复后的系统在外观和功能上可能与以前的状态相似,但由于经受住了干扰,很可能具有新的能力。

  d.适应。适应是指系统发生明显的变化,使其能适应压力。例如,入侵物种使ECO需要适应,生态系统可能会失去一些多样性--物种--以适应入侵者,或发展出应对入侵者的补偿手段(例如,系统中较弱的部分可能会死亡,而剩下的部分在遗传上更为强大)。在人类中,适应在韧性研究中尤为常见。例如,独居或住在不规范养老院的老年人更容易受到集中式能源系统的影响。集中式能源系统在极端天气事件中很可能失灵。一旦压力过大,与社会隔离的老人更有可能是在空调故障时死于中暑,或在供暖系统失灵时死于曝晒或一氧化碳中毒。一种可能的适应措施是为这些人提供更多的本地化能源解决方案(如将能源输入电网的家用太阳能装置),使其更有能力抵御灾难性天气事件。能源政策的这一变化有助于能源系统适应脆弱老年人的需求,尽管它并没有从根本上改变老年人有可能会出现健康问题的条件。

  e.转型。一个在压力下转型的韧性系统必须找到一个新的行为机制,通过利用新的战略和资源,使其能够继续其先前的功能(或执行新的功能)。所有系统都具有这种能力,无论是储能系统的进步使可再次生产的能源改变了能源行业,还是心脏病患者出院后生活方式的巨大改变。在每种情况下,系统(人类、建成或自然)都会因面临压力而发生根本性改变,找到一种不同的行为机制,以更好地适应系统所面临的内部和外部威胁。

  这五个过程都不是主动的。系统不会 选择 一种应对策略。相反,它们通过利用共生系统的资源来优化自身的功能,从而使不同的策略变得更可行或不那么可行。改变可利用的资源,以及这些资源对系统的意义(即其价值),系统用于提高其韧性的过程也会随即改变。从这个意义上说,解释系统使用哪种过程的变化点既取决于系统周围环境的状况,也取决于系统自身应对异常高压力的资源。

  一个系统的韧性有可能影响其他共存系统的韧性(例如,具有生物多样性的自然环境有可能丰富人类的微生物组,而微生物组反过来又会影响免疫系统和心理健康)。然而,如果不考虑系统之间的权衡,就不能将韧性理解为一系列线性因果关系。更好的卫生条件和抗生素等保护性因素增加了人类健康的机会,但却损害了其他外部系统(如自然环境)和内部系统(如微生物组)的生存能力,而在内部系统中,更多样化的细菌(即污垢)实际上对人类的整体健康更有益。可以说,通过减少环境中的细菌数量,人类机体可免受有害病原体的侵害,来提升对霍乱等疾病的抵抗力。然而,作为交换,这些消毒环境的措施也会影响有益细菌的获取。如果不考虑多个系统层面的系统变化的每个方面,那么旨在提高系统能力的干预措施就更有可能产生意外的(医源性)后果。

  具有韧性的系统会在必要时整合新的信息,增加其复杂性,从而增加应对破坏的可用资源。有大量文献将气候平均状态随时间的变化等对环境可持续性的威胁与人类问题(特别是文化问题)的互惠、双向因果关系链联系起来。Adger等人(2013)解构了定义人类与其环境之间关系的文化叙事和实践的复杂性。正如他们通过对文献的回顾所显示的那样,关于人类与自然环境之间关系的文化叙事与信仰和文化习俗之间的相互作用可能会阻碍对科学上可证实的威胁做出理性反应(例如,一些宗教的信徒不愿承认气候平均状态随时间的变化是人类与自然剥削关系的结果)。在这种情况下,系统无法改变(表现出韧性),因为它们仍然是封闭的、稳定的和简单的。在这种情况下,即使是负责任的政策倡导者,如果他们提出的变革与将一切照旧定义为可持续发展的主流话语相冲突,也很有可能会失败。

  一个更具韧性的系统对人类经验的新解释持开放态度,能够灵活应对变化,并能够整合新技术和意识形态,以有效应对系统长期生存能力所面临的威胁。这种对复杂性的认同以及韧性的多种表现形式反映了许多学科的新兴科学,而不仅仅是生态学。人类心理韧性领域的当前思维也正在从更多决定论和简化的人类行为模型转向更复杂的解释(Cutuli & Herbers, 2018)。

  具有韧性的系统是相互连通的系统。虽然连通也会威胁系统的可持续性(因为连通的系统容易受到污染、感染和错误信息的影响),但这似乎是系统共享资源和种子生长的必要权衡。联系越紧密的系统,越有可能在系统自身资源不堪重负时,为系统提供所需的资源,以克服扰动。举例来说,恢复性司法提供了一种通过社区程序处理罪犯的替代方法,使犯罪者继续生活在自己的社区中(Ward & Langlands, 2009)。恢复性司法不是通过监禁将犯罪者分离,也不是通过监禁和释放后的风险将犯罪者分离,而是将犯罪者留在他们的社区,并通过加强社区联系的有组织的愈合过程,让他们对那些受到伤害的人负责。同样,回到之前关于弱势老人和能源分配系统的例子,为了工业巨头主义和老年人独自生活的趋势,能源基础设施的改变能够最终靠连接小型电力系统,使电力公司和被社会边缘化的老人更具韧性。可以说,通过屋顶太阳能发电等举措,分散但本地联网的发电方式可确保在危机期间有多种可用资源。相互连接的系统往往能够更好地协同工作,使能源和人类系统都具有韧性。

  具有韧性的系统会在压力发生时尝试创新的解决方案,从每次试验中吸取经验教训,并将失败和成功融入未来的战略中。在所有系统中都可以观察到这种反思和行动的实践。例如,Alt和Raichel(2017)的研究表明,公民意识(citizenship)和媒体素养(media literacy)是一种保护性因素,有助于形成认可国家责任、加强参与式民主、支持投票等制度实践的个人态度。反过来,这些保护性因素又增强了政治和法律制度的效力,确保了顺应民需的治理(responsive governance)。反过来,当这些系统从先前的努力中吸取经验教训时,它们中的每一个系统都是最有效的,而在一个系统中吸取的经验教训(例如,通过教育改革为人们提供终身学习的机会)会导致公民身份的许多不同方面发生持续变化。例如,数字素养牵涉到许多系统间的权衡,包括认知能力和价值观(心理系统),以及文化系统,这些系统必须充足强大,以帮助选民将重要问题与当权者的操纵区分开来。一个系统越善于从过去的稳定努力中学习,并能够受到其他系统的积极影响,那么在面对非典型压力时,该系统就越有可能进一步发展。

  无论是人类系统、建成系统还是自然系统,当它们更加多样化并拥有足够复杂的应对策略以创造冗余时,它们的表现会更好。在系统超负荷和部分失效的情况下,一个有大量组成部分参与的多样化系统更有可能产生新的应对策略,以弥补失效的应对策略。从飞机的设计中显而易见这些特征,在任何单一系统发生灾难性故障的情况下,都会有多个系统备份(Jackson & Ferris, 2013),或者小农户将作物多样化,以确保一直在变化的天气模式不会同时威胁到所有部分的收成。这些例子表明,韧性系统是那些在设计时考虑到这些特点的系统。以Uber为例,司机和乘客直接参与,有足够的运力确保汽车的可用性(并通过需求定价的方式激励在需要时将更多的汽车投放到道路上),并有多样化的产品利用Uber创造的运力(如Uber Eats)。综合看来,Uber能够抵御地区性挫折,在不危及整个公司生存能力的情况下保持公司的韧性,并更有效地利用资源(Cramer & Krueger, 2016)。

  从多系统的角度来理解韧性,系统内部和系统之间有众多权衡和复杂的互动模式,这在某种程度上预示着预测韧性的因素很少是固定的或可预测的。从视觉上看,韧性是一系列相互交织的关系,它更像七巧板而不是拼图(图1.3)。七巧板是一组印刷好的拼图,具有可预测的关联模式,只能以一种预定的方式拼接在一起。拼图的每一条边都只能与另一条边正确地锁定在一起。可以说,关于韧性的实证研究大多都在寻找这些 碎片 及其与其他碎片之间的关系。通过加入慢慢的变多的拼图部件来引入复杂性,但假设是这些部件将以某种有序的方式组合在一起。这种经验主义方法在本文迄今为止引用的许多研究中得到了很好的体现。改变老人获得能源的途径,她就不那么容易被社会孤立。保护计算机系统免受黑客攻击,它就能更好地为用户实现其功能。

  然而,在解释韧性的原理时,图片拼图的比喻在理论上并不可靠。我们通过研究看到的是观察和研究设计的产物。适应和转型的模式看起来是可以预测的,因为研究人员通过控制研究条件来选择预先确定的模式。用七巧板来比喻系统韧性更为恰当。七巧板由一组独特的几何图形组成,这些图形能组合成一个形状(正方形)或多个形状(三角形、鸟等)。将韧性视为七巧板,可以让我们同时体会到预测一个或多个系统韧性模式的等效性(equifinality)和多重性(multifinality)。等效性是指通过多种途径实现单一结果。多重性是指有多种手段可实现多种不同结果,所有这些结果对于处于压力下的系统而言都是可取的。就七巧板而言(与拼图不同),有许多不同的方法来使用集合中的棋子来形成相同的形状(正方形),或者使用相同的棋子来创造出许多其他富有想象力的设计。

  在社区韧性等其他研究领域不难发现这种多重性。一个社区的韧性是其群体、制度、建设和自然资本抵御压力的能力。尽管产生社区韧性的因素很多,但很少有研究关注心理保护因素、生态保护因素以及社区韧性的多种不同表现形式之间的相互作用。此外,社区韧性的多种不同表现形式往往被忽视,而更倾向于就业、安全和善治等一系列狭隘的结果。然而,Cox和Perry (2011)认为,韧性的表现形式可能更为多样。他们在撰写2003年加拿大西部麦克卢尔大火的文章时发现,类似灾难性事件带来的迷失是长期的,会挑战身份认同,破坏社会资本,削弱社区凝聚力。然而,此类事件有时也会带来意想不到的积极结果(如家庭功能的改善)和许多新的社会互动机制,这些机制有可能以意想不到的方式长期改善社区。这种预先确定的韧性表现形式与多元性之间的紧张关系反映在他们发现灾难的破坏为创造性的韧性表现形式开辟了一条道路。在这个例子中,恢复有多种模式(社区韧性可能采取的七巧板形式),但只有极少数模式具有特权。那些被第一先考虑的模式(就像已经打印好并准备好组装的拼图块)往往会快速发生,并促进社区的正常韧性。不寻常的缓慢增长模式,以及社区社会和经济福祉的新模式可能更具可持续性,但却没有正真获得应有的关注。这些例子表明,与系统韧性相关的过程,无论是社区、家庭、人类基因组还是自然环境,都表现出不同的应对模式,这些模式受到系统内部和系统之间各种各样的因素的影响。

  这些新出现的理解韧性的方法不仅引人入胜,并且还有可能为研究和干预提供信息。在研究方面,图1.2中对韧性的表述表明,在研究维持、抵抗、恢复、适应和转化模式时,需要仔细考虑许多不同的因素和多个系统。从仅关注几个因素的狭隘韧性模型到系统过程的转变有必要注意一下,但也充满了问题。同时对一个(或两个)以上的系统来进行研究极具挑战性。毋庸置疑,任何研究都无法解释导致风险和韧性的生物、心理、社会和外因的所有变化(至少目前还无法解释),但新出现的研究方法、大数据分析能力及对多学科团队和跨学科视角正在为韧性建模引入更多复杂性。

  多系统韧性模型在设计干预措施时也具有价值。建立系统性韧性模型提醒从业人员和政策制定者在制定和实施干预措施、提高多个系统的应对能力时,要考虑系统之间的相互关系。狭隘地考虑单个系统的动态不可能考虑到权衡等问题,也不可能鼓励提高一个系统的韧性而不损害其他系统的韧性所需的复杂性。举例来说,在农业生态韧性(粮食系统抵御扰动和发展新制度以确保持续供应的能力)领域,许多旨在提高可持续性的干预措施针对的是高度有形但本质上薄弱的杠杆点(即,它们使用简单的干预措施,如引入抗旱种子,这增加了系统的适应性,但转型变革的潜力有限。与此相反,Cabell和Oelofse(2012)主张采取干预措施,提高农业系统的分配能力,如扩大当地食物来源,使系统更具韧性。这种变化类似于呼吁采取全校方法和改善社会支持来打击欺凌行为,而不是对受害儿童进行个别集中治疗(Mishna等人,2016)。

  因此,无论需要影响哪些系统,我们都迫切地需要关注不太明显但却可能更为有力的干预领域。这些都表明,韧性可能是一个复杂的概念。然而,研究韧性并将其应用于实践的本体论和认识论障碍并非不可逾越。它们是各学科之间缺乏交流的表现,也是难以将互补的韧性描述并列起来做多元化的分析的表现。当我们对同时考虑多个系统行为的韧性模型作比较和对比时,我们对系统如何成功应对变化的理解可能会大大提高。

  本章论证了如何在不同学科间理论化韧性概念的协同性。每个系统的韧性都相互依赖于同时存在的上位系统和下位系统的韧性。这些相互作用是有规律的,但并不全是可预测的。一直在变化的环境会使系统获得不同的资源,以维持自身或实现转型。虽然我们大家可以大体确定影响系统韧性的因素,但韧性的表现形式始终取决于风险暴露的程度、资源的可用性以及相互竞争的系统所期望的结果。在系统管理压力和提高韧性的方式中,有七项原则是显而易见的。这些原则有助于解释一个系统在其功能受到破坏时是否会表现出韧性。这些原则还表明,具有韧性的系统之间有一些有用的共性,可以更好地理解和模拟恢复、适应和转型的过程。韧性过程既表现出等效性,也表现出多重性。越多地从多系统的角度描述韧性概念及其复杂性,这一概念对学者、政策制定者以及个人、机构和环境干预措施的设计者就越有用。

  2. 一个系统(无论是生物系统、心理系统、社会系统、建成系统还是自然系统)的韧性取决于该系统在逆境中的暴露度、资源的可用性以及竞争系统的预期结果。

  4. 在设计研究和干预措施以解决个人和环境所面临的棘手问题时,对韧性概念的多系统理解越深入,它就越有用。

  本文由朱安淇和郑欢翻译编辑。朱安淇本科毕业于中山大学人类学系,目前在中国人民大学环境学院读研;郑欢毕业于德国弗莱堡大学全球研究硕士和澳洲国立大学环境研究和社会学学士,目前从事韧性城市发展和气候适应领域工作。

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