Examining the Appraisers' Role in Redlining through Historical Appraisal Narratives
تستخدم هذه الدراسة معالجة اللغات الطبيعية ونظم المعلومات الجغرافية لتوضيح كيف أدت التحيزات العرقية الذاتية في سرديات التقييم الخاصة بـ "لجنة التقييم العقاري" (HOLC) في ثلاثينيات القرن الماضي إلى مأسسة سياسة "الخطوط الحمراء"، مما خلق تفاوتات اقتصادية مستمرة وعدم مساواة في الثروة في المجتمعات التي كانت تخضع لسياسة الخطوط الحمراء سابقاً، وهي تفاوتات لا تزال قائمة في التقييمات العقارية المعاصرة.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
الحبر الخفي للماضي
تخيل أنك تحاول معرفة سبب ازدهار بعض الأحياء في مدينة ما بمقاهٍ وحدائق جديدة، بينما يبدو أحياء أخرى على بُعد أميال قليلة وكأنها عالقة في الزمن، تعاني من قطع أراضٍ فارغة وانخفاض قيم المنازل. هل هو مجرد سوء حظ؟ أم أن هناك تاريخاً خفياً مكتوباً في صلب الشوارع نفسها؟ هذا السؤال يقع عند تقاطع التاريخ والاقتصاد وعلوم الحاسوب. لفهم ذلك، نحتاج إلى معرفة ثلاثة أشياء: الخطوط الحمراء (Redlining)، وهي ممارسة من ثلاثينيات القرن الماضي حيث رسمت البنوك خطوطاً على الخرائط لتحديد أحياء معينة كأحياء "عالية المخاطر" للحصول على القروض، وغالباً بناءً على من يسكن فيها بدلاً من جودة المنازل نفسها؛ التقييمات العقارية (Appraisals)، وهي التقارير الرسمية التي يكتبها الخبراء لتحديد قيمة المنزل أو الحي؛ ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، وهي نوع من الذكاء الاصطناائي يسمح للحواسيب بقراءة وفهم النصوص البشرية، ورصد الأنماط في الكلمات التي قد تفوت على البشر. لماذا يهم هذا؟ لأن الطريقة التي نُقيّم بها منازلنا اليوم تبني ثروتنا في المستقبل. فإذا كانت قواعد تقييم المنازل قد كُتبت بانحياز في الماضي، فقد يظل هذا الانحياز مختبئاً في النظام، يشكل بصمت من سيصبح غنياً ومن سيُترك خلف الركب.
عمل المحقق: الكشف عن الكلمات الخفية
في هذه الدراسة، تعمل باحثة تُدعى ليندا لوبرت كـ "محقق رقمي"، تبحث عن أدلة في آلاف الوثائق القدية والمغبرة من ثلاثينيات القرن الماضي. إنها تحقق في سؤال محدد: هل ساعدت الكلمات التي استخدمها المقيمون لوصف الأحياء فعلياً في خلق الفجوات الاقتصادية غير العادلة التي نراها اليوم؟
في ثلاثينيات القرن الماضي، أرسلت مجموعة حكومية تسمى "مؤسسة قرض ملاك المنازل" (HOLC) مقيمين لتقييم الأحياء من الدرجة (أ) (المناطق "الخضراء" الأفضل) إلى الدرجة (د) (المناطق "الحمراء" الأسوأ). هذه الدرجات هي التي قررت من يمكنه الحصول على قرض عقاري ومن لا يمكنه ذلك. لكن المقيمين لم يكتفوا بإعطاء درجة حرفية فحسب؛ بل كان عليهم كتابة قصة تشرح لماذا. لقد ملؤوا نماذج تحتوي على قسم يسمى "المؤثرات الضارة"، حيث أدرجوا ما اعتقدوا أنه خطأ في الحي.
جمعت لوبرت أكثر من 7000 من هذه النماذج القديمة. لم تستطع قراءتها جميعاً واحداً تلو الآخر، لذا استخدمت برنامجاً حاسوبياً ذكياً للغاية يسمى RoBERTa (نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي) ليقرأها نيابة عنها. تخيل "RoBERTa" كأمين مكتبة آلي يمكنه مسح آلاف الكتب في ثانية واحدة وإخبارك: "مهلاً، في هذه الـ 500 كتاب، تظهر كلمة 'عرق' كثيراً، وفي تلك الـ 200 كتاب، يستمرون في الحديث عن 'المباني القديمة'".
قام الكمبيوتر بتصنيف تعليقات المقيمين إلى فئات مثل "مخاوف العرق والطبقة"، و"القرب من الصناعة"، و"البنية التحتية المتهالكة"، و"المخاطر البيئية". ثم قارنت لوبرت هذه الكلمات القديمة بما تبدو عليه تلك الأحياء اليوم. لقد أنشأت "درجة مرونة الخطوط الحمراء" (RRS) لكل منطقة، وهي تشبه "بطاقة تقرير" تقيس مدى نجاح الحي الآن من حيث الدخل والتعليم وقيم المنازل.
ما تكشفه الأدلة
كانت النتائج مذهلة. وجدت الدراسة أن الكلمات التي كتبها المقيمون في ثلاثينيات القرن الماضي لا تزال مرتبطة بكيفية أداء الأحياء اليوم.
أولاً، "الدرجات" نفسها مهمة. فالأحياء التي صُنفت بالدرجة "د" (حمراء) آنذاك، لا تزال تعاني من وضع أسوأ اليوم مقارنة بتلك المصنفة بالدرجة "أ" (خضراء). ولكن إليك المفاجأة: الكلمات التي كتبها المقيمون كانت مهمة أيضاً، وإن لم تكن بنفس قدر أهمية أدنى الدرجات.
عندما فحص الكمبيوتر قسم "المؤثرات الضارة"، وجد أن الأحياء التي وُصفت بلغة سلبية حول العرق والطبقة (مثل ذكر "التسلل من السود" أو "المجموعات العرقية غير المتناغمة") أو القرب من الصناعة (القرب من المصانع) انتهى بها المطاف بدرجات مرونة أقل بكثير اليوم. في الواقع، كان التأثير السلبي للكتابة عن "القرب من الصناعة" قريباً جداً من عاقبة الحصول على درجة "ب"، رغم أن عقوبة الدرجة "د" كانت لا تزال أكبر بنحو 2.7 مرة من عقوبة تلك الكلمات المحددة.
تشير الدراسة إلى أن المقيمين لم يكونوا يصفون الحي فحسب؛ بل كانوا يبنون فخاً. لقد استخدموا اللغة لتحويل المشاعر الذاتية حول العرق والطبقة إلى قواعد حكومية رسمية. على سبيل المثال، إذا كتب مقيم أن حياً ما يحتوي على "عناصر غير مرغوب فيها"، فإن هذه العبارة تصبح سبباً لرفض القروض. وعلى مر العقود، أدى هذا النقص في المال إلى عدم قدرة تلك الأحياء على إصلاح أسقف منازلها أو بناء مدارس جديدة، مما أدى إلى الفقر الذي نراه اليوم.
كما بحثت الدراسة فيما إذا كان الأمر يتعلق فقط بالدرجات الرسمية أم أن القصة التي رواها المقيمون هي الجاني الحقيقي. الإجابة معقدة. فالدرجات وضعت القواعد، لكن كلمات المقيمين وفرت "السقالات" التي دعمت تلك القواعد. عندما نظرت الدراسة إلى الكلمات دون مراعاة الدرجات، تنبأت اللغة السلبية بقوة بانخفاض الثروة. ومع ذلك، عندما تضمنت الدراسة الدرجات الرسمية في نفس التحليل، أصبح التأثير المستقل للكلمات أصغر بكثير لبعض الفئات. وهذا يشير إلى أن الانحياز لم يكن فقط في الدرجة الحرفية النهائية؛ بل كان مغروساً في اللغة المستخدمة لتبريرها، لكن الدرجات نفسها كانت تحمل الوزن الأكبر في تحديد النتائج طويلة المدى.
الصورة الكبيرة
لا تدعي هذه الورقة أن "الخطوط الحمراء" هي السبب الوحيد لعدم المساواة اليوم، لكنها تثبت أن الطريقة التي كتب بها المقيمون عن الأحياء في ثلاثينيات القرن الماضي ساعدت في ترسيخ عدم المساواة تلك. الأمر يشبه أن يكتب معلم ملاحظة على تقرير طالب يقول فيها: "هذا الطالب ليس ذكياً بسبب خلفيته"، ثم طوال التسعين عاماً التالية، يرفض كل معلم يأتي بعده إعطاء ذلك الطالب فرصة للتعلم، ببساطة بسبب تلك الملاحظة القديمة.
تظهر الدراسة أن "الخطوط الحمراء" على الخرائط القديمة لم تكن مجرد خطوط؛ بل كانت قصصاً مكتوبة بحبر منحاز. وللأساف، لا تزال تلك القصص تتردد أصداؤها في مدننا اليوم، مما يمنع بعض الأحياء من النمو بينما تزدهر أخرى. تشير الأبحاث إلى أنه لإصلاح هذه المشكلات، لا يمكننا فقط النظر إلى الأرقام؛ بل يجب أن نفهم الكلمات التي نستخدمها لوصف مجتمعاتنا، لأن تلك الكلمات لديها القدرة على تشكيل مستقبلنا.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.