Kandungan
1. Pengenalan & Gambaran Keseluruhan
Penyelidikan ini menggunakan Pemodelan Berasaskan Agen (ABM) untuk membedah dinamik kompleks di sebalik permintaan pengguna terhadap fesyen pantas, dengan tumpuan khusus kepada pasaran Sepanyol. Kajian ini melangkaui model menyalahkan yang simplistik untuk menyiasat bagaimana pembuatan keputusan individu—yang dibentuk oleh kesedaran tentang isu alam sekitar dan buruh, pendidikan, pengaruh sosial, dan dasar—bergabung menjadi corak penggunaan sistemik. Persoalan teras bukan sekadar mengapa orang membeli fesyen pantas, tetapi dalam keadaan apa peralihan tingkah laku berskala besar ke arah alternatif mampan boleh dicetuskan dan dikekalkan.
Model ini mengandaikan bahawa pengguna bukanlah pelakon terpencil tetapi tertanam dalam rangkaian sosial di mana pendapat dan tingkah laku boleh berjangkit. Penyelidikan ini mengkaji secara kritis keberkesanan tuas perubahan yang berbeza: tekanan sosial dari bawah ke atas, pengaruh rakan sebaya yang diperkuat melalui rangkaian digital, dan campur tangan kerajaan dari atas ke bawah.
2. Metodologi & Kerangka Model
ABM mensimulasikan populasi agen heterogen yang membuat keputusan berkala untuk membeli sama ada fesyen pantas atau pakaian mampan. Pilihan mereka dikawal oleh fungsi utiliti dalaman yang dipengaruhi oleh beberapa faktor utama.
2.1 Jenis dan Atribut Agen
Setiap agen i dicirikan oleh:
- Keutamaan Asas ($b_i$): Kecenderungan semula jadi terhadap fesyen/penggunaan.
- Tahap Kesedaran ($a_i$): Pengetahuan tentang eksternaliti negatif (alam sekitar, sosial).
- Kerentanan terhadap Pengaruh ($s_i$): Tahap di mana pendapat rakan sebaya dan media mempengaruhi agen.
- Keadaan Pendapat ($o_i(t)$): Nilai berterusan yang mewakili pendirian semasa agen terhadap fesyen pantas (contohnya, -1 untuk sangat menentang, +1 untuk sangat menyokong).
2.2 Dinamik dan Polarizasi Pendapat
Model ini meneroka dua susunan masyarakat:
- Masyarakat Tidak Terpolarisasi: Pendapat agen berkembang ke arah konsensus, mengikut model klasik seperti model DeGroot: $o_i(t+1) = \sum_j w_{ij} o_j(t)$, di mana $w_{ij}$ mewakili berat pengaruh agen j ke atas i.
- Masyarakat Terpolarisasi: Agen menunjukkan bias pengesahan dan homofili. Pengaruh lebih kuat dalam kalangan individu yang sealiran, dimodelkan dengan pendekatan keyakinan terbatas: agen hanya saling mempengaruhi jika $|o_i(t) - o_j(t)| < \epsilon$, di mana $\epsilon$ adalah ambang toleransi. Ini membawa kepada pembentukan kelompok pendapat yang berakar.
2.3 Mekanisme Campur Tangan
Tiga jenis campur tangan utama dimodelkan:
- Kempen Kerajaan: Isyarat global yang secara seragam meningkatkan kesedaran $a_i$ bagi subset populasi.
- Pengaruh Media Sosial: Penguatan sasaran pendapat pro-kemampanan dalam rangkaian agen, mengubah berat pengaruh $w_{ij}$.
- Tekanan Rakan Sebaya: Kesan rangkaian tempatan di mana keputusan agen dipengaruhi oleh pilihan yang lazim dalam kalangan sosial terdekatnya.
3. Hasil Utama & Penemuan
Penemuan Utama: Campur Tangan Kerajaan Paling Penting tetapi Bukan Linear
Peranan negara dalam menetapkan agenda adalah kritikal. Walau bagaimanapun, hubungan antara intensiti campur tangan dan hasilnya bukan linear; ia menunjukkan pulangan berkurangan yang jelas.
3.1 Kesan Kempen Kerajaan
Simulasi menunjukkan bahawa kempen kesedaran yang dipimpin kerajaan adalah tuas tunggal paling berkesan untuk memulakan peralihan luas dalam tingkah laku pengguna. Ia menyediakan "benih" awal perubahan pendapat. Yang penting, model mendapati bahawa kempen tidak perlu kekal atau terlalu sengit. Kempen yang kuat dan terhad boleh mencipta titik perubahan, selepas itu dinamik sosial (pengaruh rakan sebaya) mengekalkan norma baharu. Kempen yang berlebihan membawa kepada pembaziran sumber dengan faedah tambahan yang minimum.
3.2 Peranan Media Sosial dan Pengaruh Rakan Sebaya
Media sosial bertindak sebagai penguat kritikal. Dalam persekitaran tidak terpolarisasi, ia menyebarkan mesej kerajaan atau norma pro-kemampanan dengan cekap, mempercepatkan penerimaan. Walau bagaimanapun, keberkesanannya dikondisikan oleh tahap polarisasi masyarakat. Dalam rangkaian yang sangat terpolarisasi, media sosial boleh mengukuhkan pandangan sedia ada, mencipta ruang gema yang menentang isyarat dari atas ke bawah.
3.3 Kesan Polarizasi
Ini adalah penemuan utama. Dalam masyarakat terpolarisasi, kejayaan mana-mana campur tangan terhalang dengan teruk. Kempen kerajaan mungkin hanya sampai dan menukar agen yang sudah cenderung ke arah kemampanan, gagal merapatkan jurang. Mencapai perubahan sistemik dalam konteks sedemikian memerlukan strategi yang jauh lebih bernuansa, bersasar, dan berkemungkinan lebih mahal yang bertujuan mengurangkan polarisasi itu sendiri sebelum menangani tingkah laku khusus.
4. Butiran Teknikal & Spesifikasi Model
Keputusan agen untuk membeli pakaian mampan dimodelkan sebagai fungsi kebarangkalian utilitinya. Utiliti $U_i^{sust}$ untuk memilih fesyen mampan dianggarkan sebagai:
$U_i^{sust} = \beta_1 \cdot a_i + \beta_2 \cdot \bar{o}_{peer} + \beta_3 \cdot I_{gov} - \beta_4 \cdot \text{price}_{sust} + \epsilon_i$
Di mana:
- $a_i$ ialah kesedaran individu.
- $\bar{o}_{peer}$ ialah purata pendapat dalam rangkaian sosial agen.
- $I_{gov}$ ialah kekuatan campur tangan kerajaan aktif.
- $\text{price}_{sust}$ ialah premium harga relatif barangan mampan.
- pekali $\beta$ ialah pemberat, dan $\epsilon_i$ ialah istilah ralat rawak.
Kebarangkalian $P(\text{sust})$ kemudiannya diperoleh menggunakan fungsi logistik: $P = \frac{1}{1 + e^{-U_i^{sust}}}$.
Output Simulasi & Carta: Hasil utama dibentangkan melalui carta siri masa yang menunjukkan peratusan agen memilih fesyen mampan di bawah senario berbeza. Carta utama akan termasuk: 1) Intensiti Kempen vs. Kadar Penerimaan, menunjukkan lengkung pulangan berkurangan; 2) Penerimaan Sepanjang Masa dalam Masyarakat Terpolarisasi vs. Tidak Terpolarisasi, menonjolkan kemajuan terbantut dalam persekitaran terpolarisasi; dan 3) Gambaran Rangkaian, menggambarkan pembentukan kelompok pendapat.
5. Kerangka Analisis: Contoh Senario
Senario: "Kempen Benang Hijau" dalam masyarakat sederhana terpolarisasi.
Persediaan: Kerajaan melancarkan kempen kebangsaan 6 bulan ($I_{gov}=0.8$) yang mengetengahkan kos alam sekitar fesyen pantas. Algoritma media sosial sedikit diubah untuk mempromosikan kandungan kempen (+15% berat pengaruh untuk mesej pro-kemampanan).
Ramalan Model: Kempen mencipta lonjakan awal dalam pembelian mampan daripada ~20% kepada ~45% populasi. Dalam model tidak terpolarisasi, pengaruh rakan sebaya mendorong ini ke keseimbangan stabil baharu ~65% selepas kempen tamat. Dalam model terpolarisasi, penerimaan mencapai dataran tinggi pada ~45% selepas kempen, kerana kelompok anti-kemampanan kekal kebanyakannya tidak berubah, menunjukkan "kesan siling" polarisasi.
6. Analisis Kritikal & Tafsiran Pakar
Wawasan Teras: Kertas kerja ini menyampaikan wawasan yang kuat dan tidak intuitif: dalam pertempuran menentang fesyen pantas, tekanan kerajaan yang berterusan bukan strategi optimum. Laluan paling cekap ialah "dorongan" yang tajam dan tepat pada masanya yang memanfaatkan kuasa penetapan agenda unik negara untuk mencetuskan jangkitan sosial yang mampu mengekalkan diri. Halangan sebenar, seperti yang didedahkan model dengan jelas, ialah polarisasi masyarakat.
Aliran Logik: Hujahnya elegan secara mekanistik. 1) Pilihan individu adalah fungsi keadaan dalaman dan konteks sosial. 2) Kempen kerajaan paling baik mengubah keadaan dalaman (kesedaran) pada skala besar. 3) Individu yang diubah kemudiannya mempengaruhi rakan sebaya mereka melalui rangkaian. 4) Struktur rangkaian ini—khususnya, kehadiran ruang gema ideologi—menentukan sama ada jangkitan ini merebak secara viral atau terhenti. Logiknya kukuh dan meminjam kredibiliti daripada literatur dinamik pendapat yang mantap, seperti kerja Castellano, Fortunato, dan Loreto (2009) mengenai pembentukan konsensus.
Kekuatan & Kelemahan: Kekuatan utama ialah pemberian bentuk formal kepada masalah sosio-ekonomi kompleks menjadi simulasi yang boleh diuji, menonjolkan ketidaklinearan dan kesan interaksi yang mungkin terlepas oleh tinjauan sahaja. Tumpuan pada polarisasi adalah bijak dan selari dengan cabaran masyarakat kontemporari. Kelemahan utama adalah biasa kepada semua ABM: risiko "sampah masuk, sampah keluar". Kesimpulan model sangat bergantung pada parameter terpilih untuk atribut agen dan struktur rangkaian, yang dikalibrasi untuk Sepanyol. Fungsi utiliti, walaupun munasabah, mempermudahkan pemacu psikologi kompleks seperti isyarat identiti dan penggunaan hedonik. Seperti yang dinyatakan dalam kritikan model tingkah laku dalam kemampanan (seperti yang dibincangkan dalam kerja Geiger dan Swim, 2016), mengabaikan motivasi berakar umbi ini boleh melebihkan kesan kesedaran sahaja.
Wawasan Boleh Tindak: Bagi pembuat dasar, mesejnya jelas: Jangan sekadar siarkan; pemangkin. Labur dalam kempen kesedaran berimpak tinggi dan terhad yang direka untuk berjangkit secara sosial. Bekerjasama dengan platform digital untuk mengurangkan polarisasi mengenai isu ini secara algoritma, mungkin dengan sengaja mendedahkan kandungan merentas jurang. Bagi aktivis dan jenama, wawasan adalah untuk menumpukan usaha mencipta norma mampan di sekitar fesyen yang kelihatan dan diingini secara sosial dalam komuniti, kerana kesan rakan sebaya ini adalah enjin perubahan berkekalan selepas percikan awal dinyalakan. Model mencadangkan bahawa meningkatkan kesedaran secara menyeluruh dalam iklim terpolarisasi adalah penggunaan sumber yang tidak cekap—penyasaran dan pembinaan jambatan adalah penting.
7. Aplikasi Masa Depan & Hala Tuju Penyelidikan
- Integrasi dengan Data Dunia Sebenar: Mengkalibrasi model dengan data rangkaian sosial sebenar (contohnya, daripada perbincangan Twitter/X mengenai fesyen) dan data pembelian pengguna daripada peruncit.
- Evolusi Rangkaian Dinamik: Mengembangkan model untuk membenarkan agen menyambung semula hubungan mereka berdasarkan pendapat (rangkaian adaptif), yang boleh memodelkan kedua-dua pengukuhan ruang gema dan potensi untuk pembinaan jambatan.
- Gelung Maklum Balas Ekonomi: Menggabungkan dinamik di mana peningkatan permintaan untuk fesyen mampan mengurangkan premium harganya ($\beta_4$), mencipta gelung maklum balas positif yang tiada dalam model semasa.
- Pengesahan Rentas Budaya: Menggunakan kerangka kerja ini kepada pasaran dengan sikap budaya berbeza terhadap penggunaan, kemampanan, dan autoriti (contohnya, Asia Tenggara vs. Eropah Utara) untuk menguji keumuman penemuan.
- Alat Pengoptimuman Dasar: Membangunkan ABM ini menjadi kembar digital untuk pembuat dasar mensimulasikan hasil jangkaan dan keberkesanan kos portfolio campur tangan berbeza sebelum pelaksanaan dunia sebenar.
8. Rujukan
- Castellano, C., Fortunato, S., & Loreto, V. (2009). Statistical physics of social dynamics. Reviews of Modern Physics, 81(2), 591.
- DeGroot, M. H. (1974). Reaching a consensus. Journal of the American Statistical Association, 69(345), 118-121.
- Geiger, N., & Swim, J. K. (2016). Climate of silence: Pluralistic ignorance as a barrier to climate change discussion. Journal of Environmental Psychology, 47, 79-90.
- Kolk, A. (2014). Linking subsistence activities to global marketing systems: The case of the fast fashion industry. In Handbook of Research on Marketing and Corporate Social Responsibility. Edward Elgar Publishing.
- Bonabeau, E. (2002). Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. Proceedings of the National Academy of Sciences, 99(suppl_3), 7280-7287.
- Ellen MacArthur Foundation. (2017). A new textiles economy: Redesigning fashion's future. Ellen MacArthur Foundation Report. (Sumber luaran untuk konteks mengenai kesan alam sekitar fesyen).