Legislative Vote Outcome Prediction Using Temporal Approval Patterns

في أروقة الهيئات التشريعية الصاخبة، يجتمع مئات المسؤولين المنتخبين لتقرير مصير عدد لا يحصى من المقترحات. بعض مشاريع القوانين ليست سوى تعديلات طفيفة على القواعد القائمة، بينما البعض الآخر تغييرات جذرية قد تعيد تشكيل مستقبل أمة بأكملها. إن التنبؤ بنتيجة هذه التصويتات أمر صعب للغاية، خاصة في الأنظمة التي تضم العديد من الأحزاب السياسية حيث تتحول التحالفات مثل الرمال. وخلافاً لسؤال بسيط يتطلب الإجابة بنعم أو لا، فإن التصويت التشريعي هو نتيجة لمفاوضات معقدة، وزخم سياسي حديث، والتأثير الخفي لقادة الأحزاب. لعقود من الزمن، حاول علماء السياسة رسم خرائط لهذه السلوكيات، وغالباً ما ركزوا على كيفية تصويت السياسيين الأفراد أو تحليل نص مشاريع القوانين نفسها. ومع ذلك، لا يزال هناك تحدٍ أكثر عملية: هل يمكننا التنبؤ بما إذا كان المقترح سيُقبل أم سيُرفض قبل حتى أن يتم الإدلاء بالتصويت النهائي؟ هذا السؤال يهم بعمق الصحفيين، وجماعات الرقابة، والمواطنين الذين يحتاجون إلى معرفة أي المقترحات تستحق الاهتمام الفوري وأيها من المرجح أن يموت بهدوء في اللجان.

قام فريق من الباحثين من البرازيل وفنلندا بتطوير طريقة جديدة للإجابة على هذا السؤال، مع التركيز على مجلس النواب البرازيلي. وبدلاً من محاولة تخمين كيف سيصوت كل فرد من النواب الـ 513، قاموا ببناء نظام ينظر إلى الأنماط الأوسع المحيطة بالمقترح. لقد حللوا ما يقرب من 9,000 جلسة تصويت تمتد عبر عقدين من الزمن، من عام 2003 إلى عام 2024. يعتمد نهجهم على فكرة بسيطة ولكنها قوية: تاريخ المقترح والنجاح الأخير للأشخاص القائمين عليه هم مفاتيح مستقبله. ومن خلال تتبع عدد المرات التي شهد فيها حزب سياسي معين موافقة على أفكاره مؤخراً، وعدد الأشخاص الذين وقعوا على مقترح ما، وما إذا كانت الحكومة تدعمه رسمياً، أنشأ الباحثون نموذجاً يمكنه التنبؤ بالنتيجة النهائية بدقة عالية.

يطلق الباحثون على نظامهم اسم VOTE-RAP. وهو يعمل من خلال جمع أدلة محددة ومباشرة متاحة قبل حدوث التصويت مباشرة. أحد الأدلة الرئيسية هو "التوجه الحكومي"، والذي يسجل ببساطة ما إذا كانت السلطة التنفيذية للحكومة قد أوصت رسمياً بالموافقة على مشروع قانون أو رفضه. دليل آخر هو "شعبية الحزب"، والتي تقيس مدى نجاح حزب سياسي في تمرير مقترحاته الخاصة في الماضي القريب جداً. فإذا كان الحزب يحقق انتصارات في التصويت مؤخراً، فمن المرجح أن تنجح مقترحاته الجديدة. كما ينظر النظام إلى "معدلات الموافقة التاريخية" للمقترحات التي تم التصويت عليها عدة مرات، ويحصي عدد المؤلفين خلف مشروع القانون، ملاحظاً عندما يكون للمقترح عدد غير عادي من الرعاة. يتم دمج كل هذه المعلومات لإنشاء تنبؤ محمي من خطأ شائع في علم البيانات يُعرف باسم "التسرب"، حيث يستخدم النموذج عن طريق الخطأ معلومات مستقبلية للتنبؤ بالماضي.

عندما اختبر الباحثون نظامهم، كانت النتائج مذهلة. في اختبار صارم حيث تم تدريب النموذج على بيانات من الماضي وطُلب منه التنبؤ بالمستقبل، حدد نتيجة جلسات التصويت بشكل صحيح بنسبة 93 بالمائة تقريباً. والأهم من ذلك، أنه كان بارعاً في رصد المقترحات التي ستفشل، وهي مهمة صعبة لأن معظم القوانين في هذا المجلس التشريعي تُقبل. حقق النظام درجة 0.908 على مقيء قياسي لدقة التنبؤ، متفوقاً بشكل كبير على الأساليب الأبسط التي تكتفي بالنظر إلى توصية الحكومة فقط. يشير هذا النجاح إلى أن زخم الأحداث السياسية الأخيرة والتفاصيل الهيكلية للمقترح هي أكثر قدرة على التنبؤ مما كان يُعتقد سابقاً.

كما اختبرت الدراسة نهجاً مختلفاً وأكثر تعقيداً تم استخدامه في السنوات الأخيرة، وهو الذي يعتمد على سجلات مفصلة لكيفية تصويت النواب الأفراد. ووجد الباحثون أن هذا الأسلوب، رغم كونه مفيداً لفهم السلوك الفردي، فشل تماماً عندما طُلب منه التنبؤ بالنتيجة الإجمالية لمقترح ما. فعندما حاولوا تطبيق هذا النموذج المعقد على النطاق الكامل للمقترحات، لم يكن أداؤه أفضل من التخمين العشوائي. حدث هذا لأن السجلات التفصيلية للتصويت لا توجد إلا لجزء صغير من جميع المقترحات، والأنماط الموجودة في تلك المجموعة الصغيرة لم تنطبق على البقية. وتدحض هذه النتيجة الفكرة القائلة بأن معرفة تصويت كل نائب على حدٍ هي ضرورية للتنبؤ بالنتيجة النهائية، وتظهر بدلاً من ذلك أن الإشارات المؤسسية الأوسع كافية.

ما يجعل هذا العمل قيماً بشكل خاص هو شفافيته. فالنظام لا يعتمد على خوارزمية "الصندوق الأسود" الغامضة التي لا يمكن تفسيرها. بدلاً من ذلك، يستخدم عوامل واضحة ومفهومة يمكن لأي شخص فحصها. وقد تبين أن العامل الأكثر أهمية هو الموقف الرسمي للحكومة، يليه حجم المجموعة الراعية لمشروع القانون، ثم الشعبية الأخيرة للحزب الراعي. ولأن النموذج مبني على هذه الإشارات المرئية، يمكن للصحفيين والجهات الرقابية فهم السبب الدقيق وراء إجراء التنبؤ. فإذا توقع النظام فشل مشروع قانون، فمن المرجح أن يكون ذلك لأن الحكومة تعارضه أو لأن الحزب الراعي يخسر التصويتات مؤخراً. تتيح هذه الوضوح لأصحاب المصلحة تحديد أولويات جهودهم، والتركيز على المقترحات التي من المرجح أن تكون مثيرة للجدل أو التي قد تمر دون ملاحظة.

لاحظ الباحثون أيضاً أن دقة النظام تتغير بمرور الوقت، مما يعكس الطبيعة المتغيرة للسياسة. ففي بعض السنوات، كان النموذج دقيقاً للغاية، بينما في سنوات أخرى، انخفض أداؤه، ويرجع ذلك على الأرجح إلى إعادة الاصطفاف السياسي المفاجئة أو الأحداث غير المتوقعة. هذا التباين ليس عيباً بل هو ميزة واقعية، حيث يقر بأن المشاهد السياسية متقلبة. ومن خلال استخدام جدول زمني صارم لاختبارهم، حيث لا يرى النموذج سوى الماضي للتنبؤ بالمستقبل، ضمن الباحثون أن نتائجهم تعكس ما سيحدث في العالم الحقيقي، بدلاً من سيناريو اصطناعي يسمح للنموذج بالاطلاع على مفتاح الإجابة.

في النهاية، يقدم هذا البحث أداة عملية للتنقل في العالم المعقد للتشريع. فهو يثبت أنه من خلال التركيز على الإشارات الصحيحة — التوصيات الحكومية، والنجاح الأخير للأحزاب، ومدى اتساع دعم المقترح — فإنه من الممكن التنبؤ بالنتائج التشريعية بدرجة عالية من الموثوقية. وتؤكد الدراسة أنه بينما تكون الأصوات الفردية معقدة، فإن النتيجة الجماعية غالباً ما تتبع نمطاً يمكن تمييزه مدفوعاً بالزخم المؤسسي. وبالنسبة للمراقبين في مجلس النواب البرازيلي، فهذا يعني أن هناك الآن طريقة لرؤية الاتجاه المحتمل لتصويت ما قبل إحصاء الأصوات النهائي، مما يوفر نافذة أوضح على العملية الديمقراطية.