صلاحيات ومخاطر استخدام البيانات الرقمية لفهم السلوك البشري

نحن نعيش في عصر يرتبط فيه كل ما نقوم به تقريبًا بالبيانات، تحول تحويل البيانات والرقمية عالمنا إلى مجتمع رقمي، حيث أن التحول المتزايد لجوانب متعددة من الحياة اليومية إلى بيانات رقمية يفرض فرصًا كبيرة ولكنه أيضًا مخاطر للمجتمعات المعاصرة، البيانات والخوارزميات تغير حياتنا، يعد الوعي بأهمية وانتشار الثورة الرقمية هو العنصر الأساسي الذي يمكن من خلاله بدء مسار المعرفة لفهم ما يحدث في عالم البيانات الضخمة والابتكار الرقمي وفهم هذه التأثيرات على أذهاننا وعلاقاتنا بين الناس، وإمكانية التتبع وقابلية احتساب سلوك الأفراد والمنظمات الاجتماعية.

صلاحيات ومخاطر استخدام البيانات الرقمية لفهم السلوك البشري

يلاحظ علماء الاجتماع الذين يبحثون في هذه الأسئلة كيف يتصرف الناس ويسجلون البيانات عن تلك السلوكيات ثم يزيدون هذه المعرفة من خلال إجراء مقابلات أو استطلاع آراء أولئك الذين يدرسون، وإجراء البحوث بهذه الطريقة عملية يدوية تستغرق وقتًا طويلاً، علاوة على ذلك من الصعب الحصول على كميات كبيرة من البيانات في وقت واحد.

ولكن الآن يمكن للباحثين الوصول إلى كمية غير مسبوقة من البيانات الاجتماعية، والتي يتم إنشاؤها كل ثانية من خلال التفاعلات المستمرة على الأجهزة أو المنصات الرقمية، وتشمل هذه البيانات التي تتعقب تحركات الأشخاص وعمليات الشراء والتفاعلات الاجتماعية عبر الإنترنت، والتي أثبتت جميعها أنها قوية بشكل غير عادي في البحث، نتيجة لذلك شهد العمل في نسج تحليل البيانات الكبيرة مع الأسئلة الاجتماعية المعروفة باسم العلوم الاجتماعية الحاسوبية ، نموًا هائلاً في السنوات الأخيرة.

خلال فترة الازمات تمكن الباحثون من الوصول إلى ملايين سجلات الهاتف المحمول لدراسة كيف تغيرت حركة الناس أثناء الوباء وتأثير هذه التغييرات على كيفية انتشارها، لقد تمكنوا من الوصول إلى سجلات شراء بطاقات الائتمان مجهولة المصدر لدراسة كيفية إنفاق الناس للمال أثناء الازمات وهي المعلومات التي تُستخدم بعد ذلك لفهم كيفية تأثير الازمات على مختلف قطاعات الاقتصاد.

يعود استخدام أجهزة الكمبيوتر لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة إلى أقدم أجهزة الكمبيوتر المركزية وقد كان محوريًا في عمل الخبراء ومكاتب الإحصاء الوطنية، وكلاهما يمثل منذ فترة طويلة موارد مهمة لدراسات المجتمع والأفراد، لكن ثروة المعلومات في الوقت الفعلي وعلى المستوى الفردي لا مثيل لها الآن في قدرتها على تتبع الاتجاهات وإجراء التنبؤات واتخاذ القرارات، كما أن توفرها يجعلها في متناول جميع تخصصات العلوم الاجتماعية عمليًا يمكن للباحثين في مجالات من علم النفس إلى الاقتصاد والعلوم السياسية الاعتماد الآن على البيانات لتعزيز التحقيقات في الأسئلة المجتمعية الرئيسية.

القوة والمسؤولية للبيانات الرقمية في علم الاجتماع الرقمي

في الوقت نفسه يحتاج الباحثون إلى تذكر أن جمع مثل هذه البيانات الشخصية ومشاركتها وهي ممارسات غير منظمة إلى حد كبير حاليًا، تشكل العديد من التحديات للمجتمع، وتشمل هذه المخاطر من زيادة المراقبة، والخطر المتمثل في إمكانية إعادة تحديد هوية الأشخاص من خلال بيانات مجهولة الهوية.

هناك أيضًا مخاوف من أن الأشخاص الذين تُستخدم بياناتهم لم يوافقوا تمامًا على هذا، ومخاوف أوسع بشأن الاحتكار الاقتصادي لشركات الاجتماعية التكنولوجيا التي تمتلك غالبية البيانات، تميل هذه الآثار الرقمية إلى تركها بشكل غير متناسب من قبل الأثرياء نسبيًا في البلدان المتقدمة، مما يؤدي إلى تحيز المحاولات لاستخلاص استنتاجات عالمية، الاعتراف بهذه القضايا والعمل معها هو مفتاح العلوم الاجتماعية الحسابية الأخلاقية التي تعزز التقدم المجتمعي الحقيقي.

إن الحاجة إلى مزج الخبرة في العلوم الاجتماعية بالمهارات المطلوبة لجمع وتنظيف وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة تعني أن العلوم الاجتماعية الحاسوبية تتطلب فرقًا من الباحثين الذين يمكنهم تقديم مجموعة متنوعة بشكل ملحوظ من الخبرات والمهارات، ولكن مع التعاون عبر التخصصات تأتي تحديات أخرى.

تحتاج التخصصات المتنوعة إلى التغلب على حواجز اللغة التي لها نفس المصطلحات معاني مختلفة، على سبيل المثال في العديد من العلوم الاجتماعية مثل علم النفس وعلم الاجتماع يشير مصطلح التنبؤ غالبًا إلى الارتباط، في العلوم الفيزيائية مثل الفيزياء وعلوم الكمبيوتر والهندسة فهذا يعني عادةً توقعًا، ويتطلب البحث الحقيقي عبر التخصصات أن يتعلم العلماء أولاً لغات بعضهم البعض ثم تطوير فهم مشترك للمصطلحات.

لكن الانقسام يمكن أن يكون أعمق من اللغة في كيفية تنسيق البيانات وتحليلها وتفسيرها لشرح ظاهرة ما، يجادل بعض الباحثين أن العلوم الاجتماعية الحاسوبية يمكن أن تجيب بشكل أكثر فعالية على أسئلة البحث من خلال الجمع بين الأساليب التكميلية، على سبيل المثال يقوم الباحثون ببناء تنبؤات رقمية حول مشكلة ما، على سبيل المثال أسباب الاختناقات المرورية من شأنه أن يجمع البيانات حول تدفقات المرور، مع رؤى من السائقين حول أسبابهم لاتخاذ طرق معينة.

يتم تحديد نتائج أي دراسة ليس فقط من خلال الاستراتيجيات التحليلية المستخدمة، ولكن أيضًا من خلال جودة البيانات، وهذا يصبح حساسًا بشكل خاص عند التعامل مع البيانات الاجتماعية، والكميات الهائلة من البيانات المتاحة التي تجعل العلوم الاجتماعية الحاسوبية ممكنة مثل التغريدات أو بيانات الموقع من الهواتف، عادة لا يتم جمعها لأغراض البحث وبالتالي يمكن بسهولة تفسيرها بشكل خاطئ.

لهذا السبب يجب على الباحثين الذين يعملون بمجموعات بيانات كبيرة مقاومة استخلاص النتائج من الاتجاهات أو الأنماط التي تظهر في الأرقام فقط، ويجب أن يأخذوا في الحسبان العوامل التي يمكن أن تؤثر على نتيجة لاستخراج المعنى الحقيقي من البيانات، يحتاج الباحثون إلى التأكد من أنهم يحددون بعناية أشياء قياسهم وفقًا للنظرية والتحقق من صحتها وتفسيرها بشكل مناسب.

يُعد التأثير الواسع النطاق للخوارزميات مصدرًا آخر للخطأ المحتمل، وأن الخوارزميات التي تنتشر في مجتمعاتنا تؤثر على سلوك الأفراد والجماعات بعدة طرق، مما يعني أن أي ملاحظات لا تصف السلوك البشري فحسب، بل تصف أيضًا تأثيرات الخوارزميات على سلوك الناس، يجادلون بأن النظريات التي تُعلم العلوم الاجتماعية تحتاج إلى تحديث للاعتراف بهذه التأثيرات بدون هذه النظريات وفهم واضح لتأثير الخوارزميات على البيانات المتاحة، لن يتمكن الباحثون من استخلاص استنتاجات ذات مغزى.

هناك عامل آخر معقد للعلوم الاجتماعية الحاسوبية وهو أن مجموعات البيانات الكبيرة غالبًا ما تكون ملكية خاصة للمؤسسات التجارية، يحتاج العلماء الأكاديميون إلى الاتصال بالشركات الاجتماعية للحصول على إمكانية الوصول، وقد يؤدي ذلك إلى مزيد من التحيز.

ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن البيانات قيمة بالنسبة للشركات الاجتماعية وبالتالي فإن مشاركة البيانات تمثل خطرًا على أرباحها النهائية، هذا من بين الأسباب التي تجعل الشركات الاجتماعية تميل إلى تقييد ما تشاركه، ولكن في ضوء إمكانات هذه البيانات لتوفير منافع مجتمعية، تحتاج الشركات الاجتماعية جنبًا إلى جنب مع الباحثين الأكاديميين والهيئات العامة إلى المشاركة بشكل جماعي في هذه الأسئلة ووضع معايير للجودة والوصول وملكية البيانات.