تبيِّن الدراسة أن تحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي يمكن أن يكون مؤشرًا مبكرًا مفيدًا لحركات السكان أثناء النزاعات والكوارث، ما يساعد وكالات الإغاثة على الاستجابة بشكل أسرع. نُشرت الدراسة في EPJ Data Science وتهدف إلى تحسين أدوات التنبؤ بمكان وزمان حركة الأشخاص عندما يصبح جمع البيانات التقليدية صعبًا.
درس الباحثون نحو 2 مليون منشور بثلاث لغات على X (المعروفة سابقًا باسم Twitter) عبر ثلاث دراسات حالة: أوكرانيا (10.6 مليون نازح بعد غزو 2022)، السودان (تقريبًا 12.8 مليون نزحوا بعد اندلاع حرب أهلية في أبريل 2023)، وفنزويلا (حوالي 7 مليون نزحوا بسبب أزمات اقتصادية). قارن الفريق طرق تحليل مختلفة ووجد أن تسميات المشاعر (إيجابي/سلبي/محايد) كانت أكثر موثوقية من تسميات العواطف لتوقّع توقيت وحجم الحركة عبر الحدود.
كما برزت نماذج اللغة المدربة مسبقًا كأداة إنذار مبكر فعالة، إذ تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لاكتشاف أنماط اللغة. يشير الباحث الرئيسي Marahrens إلى أن الأداء كان أفضل في بيئات الصراع مثل أوكرانيا وأضعف في أزمات اقتصادية تتطور ببطء مثل فنزويلا. ويحذر الفريق من احتمال الإنذارات الكاذبة ويؤكد أن قيمة هذه المؤشرات تزيد عند دمجها مع بيانات تقليدية مثل مؤشرات اقتصادية وتقارير ميدانية.
تقترح الدراسة أيضًا توجيهات مستقبلية مثل استكشاف العلاقة بين المشاعر والعواطف، استخدام الترجمة الآلية لتغطية لغات أكثر، وإضافة بيانات من شبكات اجتماعية أخرى. تلقت الدراسة تمويلًا من National Science Foundation ومن Georgetown University’s Massive Data Institute. المصدر: University of Notre Dame.
كلمات صعبة
- مؤشر — علامة أو إشارة تُظهر حدوث شيء مبكراًمؤشرًا
- تسمية — وصف موجز يصنّف نص أو منشورتسميات
- نموذج — برنامج أو نظام يحلل البيانات ويتعرّف على أنماطنماذج
- إنذار — تحذير يُعطى قبل حدوث مشكلة أو خطرإنذار مبكر, الإنذارات
- الترجمة الآلية — تحويل النص بين لغات بواسطة برامج كمبيوتر
- بيان — معلومات أو أرقام منظمة تُستخدم للتحليلالبيانات
- الذكاء الاصطناعي — تقنيات برامج تجعل الكمبيوتر يتعلّم ويتخذ قرارات
تلميح: مرّر المؤشر أو ركّز أو اضغط على الكلمات المظلَّلة داخل القصة لرؤية تعريفات سريعة أثناء القراءة أو الاستماع.
أسئلة للمناقشة
- كيف يمكن لوكالات الإغاثة استخدام مؤشرات وسائل التواصل الاجتماعي لتحسين استجابتها؟ اذكر أمثلة عملية.
- ما المخاطر أو المشاكل المحتملة عند الاعتماد على بيانات وسائل التواصل الاجتماعي وحدها؟
- هل تعتقد أن إضافة الترجمة الآلية وبيانات من شبكات اجتماعية أخرى سيحسّن التنبؤ؟ اشرح لماذا أو لماذا لا.
