Modeling Uncertainty in Social Network

في دراسة الروابط البشرية، اعتمد العلماء لفترة طويلة على خرائط تبدو بسيطة في ظاهرها. هذه الخرائط، المعروفة بالشبكات الاجتماعية، تعامل العلاقات كأنها مفاتيح ثنائية: إما أن يكون الشخصان مرتبطين أو لا. فإذا كانا كذلك، يُرسم خط بينهما؛ وإذا لم يكونا، تظل المساحة فارغة. لقد كان هذا النهج مفيداً لعدّ الأصدقاء أو تتبع سرعة انتشار الإشاعة، لكنه يواجه صعوبة في استيعاب واقع الحياة البشرية المليء بالتعقيدات. ففي العالم الحقيقي، نادراً ما تكون العلاقة مجرد "نعم" أو "لا" بسيطة؛ بل هي طيف من المشاعر. فقد يرى أحد الزملاء الشراكة كتحالف عميق وحيوي، بينما يراها الآخر كمجرد تبادل عابر وعرضي للأفكار. وتجبر الخرائط التقليدية هذه المشاعر المعقدة والغامضة على الدخول في فئات جامدة، مما يؤدي فعلياً إلى محو حالة عدم اليقين التي تحدد كيفية تفاعل الناس في الواقع.

اقترح باحثون في جامعة طهران طريقة جديدة لرسم هذه الخرائط، طريقة تحتضن هذا الغموض بدلاً من تجاهله. فمن خلال استخدام نهج رياضي يسمى "المنطق الضبابي" (fuzzy logic)، ابتكروا نظاماً يسمح للارتباطات بأن توجد كروابط "ضبابية"، حيث لا تكون قوة الرابطة رقماً واحداً ثابتاً، بل نطاقاً من الاحتمالات. وقد تم اختبار هذا الأسلوب على مجموعة حقيقية من أساتذة الجامعات، وكشف أنه عندما نتوقف عن التظاهر بأن العلاقات البشرية دقيقة، فإننا نرى صورة مختلفة وأكثر دقة لمن يمتلك القوة والنفوذ في المجتمع. وتشير الدراسة إلى أن الأشخاص الأكثر أهمية في الشبكة ليسوا دائماً أولئك الذين يمتلكون أكبر عدد من الاتصالات، بل غالباً هم أولئك الذين يعملون كجسور موثوقة بين الآخرين، وهو دور لا يصبح مرئياً إلا عندما نأخذ عدم اليقين في الإدراك البشري بعين الاعتبار.

يكمن جوهر هذا النهج الجديد في كيفية التعامل مع البيانات التي يتم جمعها من الناس. في الاستطلاعات القياسية، قد يُسأل الأستاذ عن تقييمه لتعاونه مع زميل له على مقياس يتراوح من "منخفض جداً" إلى "مرتفع جداً". وفي التحليل التقليدي، قد يحول الباحث كلمة "مرتفع" ببساطة إلى الرقم 4 وكلمة "مرتفع جداً" إلى الرقم 5. وهذا يحول شعوراً ذاتياً إلى حقيقة صلبة، كما لو كان الفرق بين 4 و5 دقيقاً تماماً مثل الفرق بين متر واحد ومترين. وقد جادل فريق جامعة طهران بأن هذا خطأ؛ فبدلاً من فرض رقم واحد، قاموا بترجمة هذه الكلمات إلى "أرقام ضبابية مثلثية". تخيل هذا الأمر كأنك ترسم تلاً صغيراً على رسم بياني بدلاً من وضع نقطة واحدة. يمثل قمة التل القيمة الأكثر احتمالاً، بينما تمثل المنحدرات على كلا الجانبين نطاق الشك أو التردد الذي قد يشعر به الشخص. وهذا يحافظ على دقة الإجابة الأصلية، ويقر بأن الحكم البشري نادراً ما يكون مطلقاً.

ولاختبار هذه الفكرة، وزع الباحثون استبياناً على عشرين أستاذاً في قسم علوم الهندسة بجامعة طهران. طلب الاستطلاع من كل أستاذ تقييم علاقاته مع كل زميل آخر على جبهتين متميزتين: التعاون العلمي، مثل التأليف المشترك للأوراق البحثية أو الإشراف على الطلاب، والتفاعل الاجتماعي، مثل التبادلات الودية أو الثقافية. ثم بنى الفريق شبكتين منفصلتين بناءً على هذه الإجابات؛ رسمت الشبكة الأولى تدفق العمل الأكاديمي، بينما رسمت الثانية تدفق الروابط الاجتماعية. والأهم من ذلك، أنهم لم يحولوا إجابات الاستطلاع إلى أرقام بسيطة، بل أبقوا البيانات في شكلها الضبابي، مما سمح للتحليل الرياضي بالعمل مع النطاق الكامل لعدم اليقين منذ البداية.

بمجرد بناء الشبكات الضبابية، طبق الباحثون ثلاث طرق مختلفة لقياس الأهمية، تُعرف بمقاييس المركزية (centrality measures). المقياس الأول هو "مركزية الدرجة"، والتي تحصي ببساطة عدد الاتصالات التي يمتلكها الشخص. والمقييد الثاني هو "مركزية القرب"، والتي تنظر في مدى سرعة وصول الشخص إلى الجميع في الشبكة. أما المقياس الثالث فهو "مركزية البينية"، والتي تحدد من يعمل كجسر أو حارس بوابة، حيث يقع في المسارات القصيرة بين الآخرين. وفي الشبكة الضبابية، تكون هذه الحسابات أكثر تعقيداً؛ فبدلاً من مجرد عد الخطوط، يقوم النظام بحساب "أفضل" مسار بين شخصين من خلال وزن قوة وموثوقية الروابط على طول الطريق. إنه لا يسأل فقط عما إذا كان المسار موجوداً، بل يسأل أيضاً عن مدى قوة ويقين ذلك المسار.

قدمت نتائج هذا التحليل الضبابي رؤية مختلفة تماماً للقسم مقارنة بالطرق التقليدية. ففي الشبكة الأكاديمية، برز أستاذ واحد كأكثر الأشخاص اتصالاً، حيث عمل كمركز انخرط بعمق في العديد من التعاونات. ومع ذلك، كشف التحليل الضبابي عن أستاذ آخر، ورغم أنه لم يكن الأكثر اتصالاً، إلا أنه كان الجسر الأكثر حيوية. فقد كان هذا الفرد يقع في المسارات المثلى بين كل زوج من الزملاء تقريباً. وفي النموذج الضبابي، حصل هذا الأستاذ على درجة مثالية في "البينية"، مما يعني أنه كان الرابط الذي لا غنى عنه الذي يمسك الهيكل الأكاديمي معاً. أما الطرق التقليدية، التي فرضت البيانات في أرقام جامدة، فقد أغفلت هذا الدور الهيكلي إلى حد كبير، وصنفت الأستاذ في مرتبة أدنى بكما.

ظهر نمط مشابه في الشبكة الاجتماعية؛ فبينما كان هناك أستاذ واحد نشط اجتماعياً بشكل واضح، برز فرد آخر كعنصر ربط رئيسي للتماسك الاجتماعي للمجموعة. أظهر النهج الضبابي أن هذا الشخص لعب دوراً حيوياً في ربط الدوائر الاجتماعية المختلفة، حتى لو لم يكن لديه أكبر عدد من الأصدقاء المباشرين. ووجدت الدراسة أن التصنيفات التي أنتجها الأسلوب الضبابي كانت غالباً مختلفة تماماً عن تلك التي أنتجتها الطرق القديمة الجامدة. وبالنسبة لمقياس "البينية"، كان الارتباط بين النتائج الضبابية والنتائج التقليدية ضعيفاً للغاية لدرجة أنها كانت غير مرتبطة ببعضها تقريباً. وهذا يشير إلى أن النهج الضبابي يكشف عن أدوار خفية لا يستطيع التحليل القياسي رؤيتها.

كما نظر الباحثون في توزيع هذه الدرجات لفهم الصحة العامة للشبكة. ووجدوا أنه في العالم الأكاديمي، تعتمد الشبكة بشكل كبير على عدد قليل من الأفراد الرئيسيين لكي تعمل، مما يخلق هيكلاً يمكن أن يؤدي فقدان شخص واحد فيه إلى تعطيل التواصل بشكل خطير. وفي المقابل، كانت الشبكة الاجتماعية أكثر توازناً، مع وجود عدد أقل من نقاط الاختناق الحرجة. وهذا التمييز أمر حيوي لإدارات الجامعات؛ فإذا كان القسم يعتمد على أستاذ واحد يعمل كـ "جسر" للتعاون الأكاديمي، فإن هذا الشخص يصبح نقطة فشل واحدة. إن تحديد هذه الأدوار يسمح للقادة باتخاذ قرارات أفضل بشأن مكان تخصيص الموارد، ومن يجب دعمه في المشاريع متعددة التخصصات، وكيفية تعزيز الشبكة ضد الاضطرابات المحتملة.

من خلال الاحتفاظ بعدم اليقين في البيانات بدلاً من التخلص منه، تثبت هذه الدراسة أن أدق خريطة للشبكة الاجتماعية ليست تلك التي تبدو الأكثر نظافة، بل تلك التي تعترف بأكبر قدر من التعقيد في العلاقات البشرية. إن النهج الضبابي لا يضيف مجرد طبقة من التطور الرياضي، بل يغير القصة التي ترويها البيانات. إنه يكشف أن النفوذ لا يقتصر فقط على امتلاك الكثير من الأصدقاء أو كون المرء قريباً جداً من الجميع، بل يتعلق بكون المرء المسار الأكثر موثوقية بين الناس الذين قد يكونون غير متصلين لولا ذلك. وللمرة الأولى، أصبح لدى الباحثين أداة يمكنها قياس قوة العلاقة ليس كحقيقة ثابتة، بل كحالة من عدم اليقين الحية والمتغيرة، مما يوفر رؤية أوضح للهندسة غير المرئية التي تجمع المجتمعات معاً.