نظام التصنيف المتكامل لمرحلة الأمن الغذائي (IPC) أُنشئ عام 2004 ويعمل كاتحاد يضم 21 منظمة شريكة. تستخدم وكالات الإغاثة تحليلات IPC، التي تغطي نحو 30 دولة، لتوجيه أكثر من $6 billion من المساعدات الإنسانية سنوياً.
نشرت دراسة في مجلة Nature Food قادها Hope Michelson وErin Lentz بمشاركة Kathy Baylis وChungmann Kim لتحليل كيفية تصنيف مجموعات العمل للمناطق حول عتبة 20% التي تُستخدم لتعريف الأزمة (المرحلة 3). طُلب من فريق الدراسة إجراء تقييم من قبل IPC في عام 2021، وبدأ الباحثون بحوالي 20 مقابلة مع وكالات إنسانية ومستخدمي منتجات IPC.
حلّل الفريق نحو 10,000 تقييم للأمن الغذائي شمل 917 مليون فرد في 33 دولة بين 2017 و2023، ونتج عن ذلك حوالي 2.8 مليار ملاحظة فردية بسبب تكرار الأشخاص في تقييمات متعددة. أظهرت التحليلات تكتلاً واضحاً أسفل عتبة 20%. قدّر الباحثون وجود 293.1 مليون شخص في المرحلة 3 أو أعلى، بينما سجّلت تقييمات IPC عدد 226.9 مليون شخص، والفارق 66.2 مليون شخص — أي واحد من كل خمسة — قد يعني أن أعداداً كبيرة في حاجة ملحّة لا تُحصى.
يُعزو المؤلفون هذا التباين جزئياً إلى كيفية تعامل مجموعات العمل مع مؤشرات متضاربة؛ فعندما تكون البيانات ضوضاءً أو متناقضة، تميل اللجان إلى نهج محافظ لتجنّب الاتهامات بالمبالغة. تشدّد الدراسة على قيمة عملية IPC وتوصي بتحسين جمع البيانات وآليات اتخاذ القرار، مع توظيف التعلم الآلي لتعزيز البيانات والنمذجة دون استبدال التقييم الخبيري. يعمل الفريق حالياً على فهم كيفية تنبؤ المؤشرات بمستوى سوء التغذية وكيف ترتبط التقييمات بردود فعل المساعدات الفعلية.
كلمات صعبة
- التصنيف — عملية ترتيب حالات أو بيانات ضمن فئات محددة
- عتبة — قيمة حدية تفصل بين مستوى وآخرعتبة 20%
- تكتّل — تركيز أو تجمع واضح لملاحظات أو بياناتتكتلاً
- تباين — وجود اختلاف أو فرق في النتائج أو القيمالتباين
- مؤشرات متضاربة — قياسات أو بيانات تعطي نتائج متناقضة
- نهج محافظ — أسلوب حذر لتقليل المخاطرة أو المبالغة
- التعلم الآلي — تقنيات حاسوبية تتعلم من البيانات لتحسين النتائج
- التقييم الخبيري — حكم خبراء يعتمد على خبرة المتخصصين
تلميح: مرّر المؤشر أو ركّز أو اضغط على الكلمات المظلَّلة داخل القصة لرؤية تعريفات سريعة أثناء القراءة أو الاستماع.
أسئلة للمناقشة
- ما آثار التقدير الأقل لعدد الأشخاص في المرحلة 3 أو أعلى على توزيع المساعدات الإنسانية؟ اذكر أسباب وتأثيرات ممكنة.
- كيف يمكن للتعلم الآلي أن يعزز جمع البيانات والنمذجة دون أن يحلّ مكان التقييم الخبيري؟ اذكر أمثلة أو مخاطر محتملة.
- ما تغييرات في جمع البيانات أو آليات اتخاذ القرار قد تقلل التكتّل أسفل عتبة 20%؟ اذكر خطوات عملية محتملة.
قصص ذات صلة
تحليل وسائل التواصل يعطي إنذارًا مبكرًا لحركات النازحين
يقول باحثون إن تحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي يمكن أن يوفر إنذارًا مبكرًا لحركات السكان خلال الأزمات ويساعد وكالات الإغاثة على الاستجابة بشكل أسرع. اختبرت الدراسة بيانات من حوالي 2 مليون منشور على X في ثلاث حالات: أوكرانيا والسودان وفنزويلا.
