انتشر القمار في المجتمع الفرنسي قديمًا بشكل كبير إلى أن وصل أنه كان الأكثر شهرة وحداثة في المجتمع في منتصف القرن السابع عشر. وبعدما أصبح أكثر تعقيدًا وأضخم كانت هناك حاجة ملحة للوصول إلى طرق رياضية أحدث لتحقيق المكسب. فاستعان لاعب القمار الشهير في ذلك الوقت الذي لم يكن يخسر وقتها أي مواجهة إلا بصعوبة <<Chevalier De Mere – شوفالييه دي ميري >> الحاصل على جائزة نوبل ب <<Blaise Pascal – بليز باسكال >> فبدأ باسكال التعاون مع صديقه العالم << Pierre De Fermat – بيير دي فيرما>> لمناقشة هذه المشكلة، وتوصلوا من ذلك إلى الأصل الرياضي للاحتمالات ووضعوا أساس ما يسمى بالاحتمال الكلاسيكي. ففي هذا المقال نناقش نظرية الاحتمال بين الماضي والمستقبل.
تاريخ نظرية الاحتمال
العصور القديمة: ظهرت لعبة رمي النرد في ألعاب الحظ عبر كل العالم تقريبًا منذ أكثر من 3500 سنة في اليونان والإمبراطورية الرومانية والصين والهند وغيرهم من الدول. وكان يُصنع النرد وقتها من عظام الحيوانات مثل الماعز والخروف، وتواجدت هذه الصناعة بشكل أكبر في اليونان والإمبراطورية الرومانية.
القرنين السادس عشر والسابع عشر: في هذه الفترة كانت قد حصلت ألعاب الحظ وألعاب الكروت على اهتمام أكبر. وكتب عالم الرياضيات << Gerolamo Cardano – جيرولامو كاردانو >> دليل قصير سنة 1524م والذي احتوى على أول معالجة رياضية عن الاحتمالات ونُشرت بعد قرن تقريبًا سنة 1633م. وكان قد عرض العالم كاردانو في هذا الدليل أن احتمالية حدث ما تكون بين صفر وواحد والناتج عشوائي. وعندما تكون احتمالية حدث ما هي (p) وعدد المرات التي تحدث هي (n) فإن عدد المرات التي ستحدث هي (np). واعتقد العلماء وقتها أنه لم يقدم جديدًا ولكنه ما زال يعتبر الأب الحقيقي لعلم لنظرية الاحتمال. ثم جاء العالمان بليز باسكال وبيير دي فيرما وقدموا تعريف الاحتمالات والقيمة المتوقعة والاحتمال المشروط وذلك يعتبر ميلاد الاحتمالية الكلاسيكية. ثم نشر العالم الهولندي << Christian Huygens – كريستيان هوغنس >> أول بحث له عن نظرية الاحتمال عام 1657م وأعاد تقديم فكرة احتمالية حدث معين واستعان بتعريفات أبو الاحتمالات العالم كاردانو. وظلت كتاباته هي الأشهر حتى القرن الثامن عشر.
القرنين الثامن عشر والتاسع عشر: وضع العالم <<Jacob Bernoulli – ياكوب بيرنولي >> أساس نظرية الاحتمال وحل مشكلة الأرقام الكبيرة التي قابلت العلماء فيما سبق. ثم العالم << Pierre Simon – بيير سيمون >> وهو أول من قام بمحاولات لتطوير نظرية الاحتمالات في ألعاب الحظ، وأقام تطبيقات عديدة في الرياضيات والعلوم الاجتماعية مثل معدل الوفيات وغيرها، وساهم بشكل كبير في علم الإحصاء.
الاحتمالية الحديثة: ترأس هذه المرحلة عالم الرياضيات الروسي << Alexander Nikolaje – أليكسندر نيكوليجي >> وقدم إسهامات كبيرة في القرن العشرين، وهو الخبير الأول وقد نشر كتاب أساسيات نظرية الاحتمال، ووضع الأساسيات الحديثة لعلم الاحتمالات. [2]
تعريف نظرية الاحتمال
نظرية الاحتمال هي الفرصة لحدوث شئ معين بناءً على بعض التجارب، على سبيل المثال عندما نقول فرصة سقوط المطر اليوم 30%. وتكون الاحتمالات دائمًا ما بين 0% إلى 100% أو ما بين الصفر والواحد. ولكن عندما تكون 0% هذا يعني أن هذا لن يحدث مطلقًا، وعندما تكون 100% معنى ذلك أنه سيحدث بكل تأكيد ولا يعد ذلك احتمال.
فإذا كان أمامك صندوق من الكرات وكل كرة عليها رقم من 1 إلى 6، فكل الاحتمالات الممكنة هي كل أرقام هذه الكرات وتعبر عن العينة أي أن العينة هي { 1 و 2 و 3 و 4 و 5 و 6 }، واحتمال حدوث كل حدث من هذه الاحتمالات هي 1 مقسومًا على عدد الاحتمالات، واحتمالية حدوث العينة كلها يساوي واحد. [1]
فكيف نعد هذه الاحتمالات؟
يوجد طرق متعددة لمعرفة عدد الاحتمالات، وأشهرهم:
طريقة التجميع (Multplication Rule): على سبيل المثال إذا كان لدينا موقع به 4 ألوان و3 خطوط و3 أماكن مختلفة لوضع الصور، فنستطيع أن نحصل على عدد الاحتمالات الممكنة لظهور تصميم الموقع بضرب عدد الألوان في عدد الخطوط في عدد الأماكن أي أننا في هذا المثال بإمكاننا أن نحصل على 36 تصميم مختلف.
التباديل: إحدى طرق عد الاحتمالات وتهتم بترتيب العناصر، حيث نحصل على عدد احتمالات ترتيب العناصر بشكل مختلف، على سبيل المثال أ-ب-ج من الممكن أن نحصل منهم على 6 أشكال بتغيير الترتيب.
التوافيق: وهي طريقة تتشابه مع التباديل دون الاهتمام بالترتيب، ونستخدمها عندما نريد الحصول على احتمالات لعدد من العناصر أقل من عدد الاحتمالات الكلي، على سبيل المثال إذا أردنا الحصول على احتمالية تواجد موقع 3 كرات داخل صندوق من أصل 10 كرات. [1]
أهمية دراسة الاحتمالات وتطبيقاتها
تتداخل الاحتمالات مع العديد من المجالات ومنها:
الإحصاء: وتعتبر الاحتمالية هي أساس ولغة الإحصاء، وتمكننا بطرق عديدة باستخدام البيانات لنتعلم عن العالم.
الفيزياء: وتساعدنا على فهم الفيزياء الكمية، والتي تتضمن الاحتمالات في أساسياتها لدراسة الطبيعة.
الأحياء: تترابط الجينات بقوة مع الاحتمالات، وخاصة في دراسة الجينات والوراثة والطفرات.
علم الكمبيوتر: حيث تلعب الاحتمالات دورًا كبيرًا في دراسة الخوارزميات العشوائية وتعلم الألة والذكاء الاصطناعي.
التمويل: وهي أساس التمويل الكمي، وترقب أسعار المخزون مع مرور الوقت يعتمد بشكل كامل على الاحتمالات.
العلوم السياسية: أصبحت الاحتمالات في هذا المجال ذات اهمية كبيرة مؤخرًا، وأصبح هناك ارتباطًا أكبر بالكم والإحصاء مثل توقع وفهم نتائج الانتخابات.
الطب: تطورت التجارب الإكلينيكية العشوائية التي فيها يُقسم المرضى إلى مجموعتين واحدة تحصل على العلاج الأساسي والأخرى تحصل على كبسولات فارغة ليس فيها علاج. وساعدت الاحتمالات الطب كثيرًا في مثل هذه الحالات في السنوات الأخيرة.
الحياة: حيث أن الحياة غير مؤكدة، والاحتمالات هي عدم التأكد، لذلك استخدام الاحتمالات في اتخاذ القرارات في حياتنا يساعدنا كثيرًا. [3]
طبقًا لتقرير منظمة اليونسكو سنة 2019م، 60 مليون طفل حول العالم لم يذهبوا إلى المدرسة الإبتدائية أو لم يبدأوا حياتهم بتعلم القراءة والكتابة من إجمالي 787 مليون طفل حول العالم. هذا يُعني أن من كل 10 أطفال لا يحظى طالب منهم بتعلم القراءة والكتابة. ويعتبر ذلك نسبة كبيرة حيث أننا أصبحنا في القرن الواحد والعشرين. وقد ازداد هذا العدد بشكل كبير في وقت تفاقم أزمة كورونا. فلماذا يتسرب الأطفال من المدارس؟ [1]
أكثر المناطق التي يتخلف فيها أطفال عن المدرسة
صحراء أفريقيا بها 33.8 مليون طفل لم يذهبوا إلى مدرسة من قبل بنسبة 19% من عدد الأطفال بها. أي من كل 10 أطفال لم يذهب طفلان إلى المدرسة من قبل.
تأتي جنوب أسيا بعد صحراء أفريقيا بواقع 12.8 مليون طفل بنسبة 7%. ثم شرق أسيا 6.2 مليون طفل بواقع 3%.
بعد ذلك الشرق الأوسط وشمال أفريقيا يتخلف فيهم عن التعليم 2.7 مليون طفل بواقع 5% من إجمالي الأطفال في مرحلة الدراسة الإبتدائية.
وأقل المناطق التي يتخلف فيها أطفال عن الدراسة هم أمريكا الشمالية بنسبة 0.5% من إجمالي الأطفال. ثم أوروبا ووسط أسيا بنسبة 2% فقط، ثم أمريكا اللاتينية والكاريبي بنسبة 3%. [1]
أسباب تخلف الأطفال عن الدراسة
من أهم الأسباب التي تدفع الأطفال إلى التخلف عن الدراسة هي العنف والصراعات مثلما يحدث في دول مثل سوريا واليمن والسودان ونيجيريا. حيث أن نصف الأطفال الذين يتخلفون عن الدراسة يقيمون في مناطق قد انتشر فيها العنف لأسباب مختلفة.
والسبب الثاني ويعتبر سبب هام جدا هو الفقر حيث أن الإنفاق قليل جدًا في الدول ذات الدخل المنخفض مقارنة بالإنفاق في دول ذات دخل مرتفع. على سبيل المثال الإنفاق على التعليم في النمسا (دولة ذات دخل عالي) أعلى 200 مرة من الإنفاق على التعليم في جمهورية الكونغو الديمقراطية (دولة ذات دخل منخفض). وفي أسوأ الحالات يتطلب الفقر من هؤلاء الأطفال العمل، وخاصة في المزارع وأحيانًا في المناجم في بعض المناطق، مما يجعل هؤلاء الأطفال يتركون المدارس أو لا يذهبون بالأساس.
منع الإناث من الذهاب إلى المدارس، على سبيل المثال في دولة الصومال. وفي أغلب مناطقها تذهب 36% فقط من الإناث إلى المدارس وفقط 30% من يكملون دراسة الثانوية. ولكن من تقارير منظمة اليونسكو أن هذه الدول إذا التزمت بالخطط المتفق عليها تستطيع الوصول إلى النسب العالمية للتعليم سنة 2089م.
بسبب التحديات الخاصة بالإعاقات: حيث يعيش حوالي 150 مليون طفل حول العالم بتحدي. و80% من هؤلاء الأطفال في الدول غير المتقدمة. و9 من كل 10 من هؤلاء الأطفال لا يذهبون إلى المدارس بسبب صعوبة الوصول أو بُعد المسافة أو أن الدولة لا توفر دعم كامل لهم.
بسبب زواج الأطفال حيث على سبيل المثال في نيجيريا 10.5 مليون طفل لا يذهبون إلى المدرسة. و60% منهم إناث وأهم سبب لذلك هو الزواج. في نيجريا تتزوج حوالي 15 مليون طفلة قبل الوصول إلى عمر 18 سنة.
بسبب الكوارث الطبيعية مثل الزلازل والفيضانات والأمراض والأوبئة مثلما حدث في دولتي ليبيريا وسيراليون في وقت انتشار وباء إيبولا. ومثلما حدث قريبًا جدًا في مناطق متعددة من العالم بسبب وباء كورونا.
وجود عدد مدرسين أقل من المطلوب، حيث تحتاج الأمم المتحدة إلى 5 مليون معلم لحل مشاكل التعليم خاصة في صحراء أفريقيا.
بسبب عمالة الأطفال حيث يعمل في أعمال خاصة بالشباب البالغين حوالي 168 مليون طفل حول العالم. و11% من هؤلاء العمالة صغيرة السن منقطعون عن الدراسة، وأكثر من نصفهم يعملون في المزارع وتقريبًا الثلث في القطاع الخدمي.
نقص أساليب النظافة والحمامات وخاصة للإناث في مرحلة المراهقة. وحدوث الدورة الشهرية وعدم توافر المياه النظيفة والفوط الصحية التي يستخدمها الإناث في وقت الدورة الشهرية. بالإضافة إلى انعدام الخصوصية خاصة في حمامات المدارس. وتنظيم حمامات المدارس في بنجلاديش قد ساعد على زيادة تعليم الإناث بنسبة 11%.
عدم وجود مدارس حيث يتلقى كثر من الطلاب التعليم خارج المدرسة أو أمام المدرسة عندما يسمح الطقس بذلك. وكثير من المدارس ليس لديها مكاتب ومُعدات للأطفال. يوجد حول العالم 400 مليون طفل حول العالم لا يجدون لهم كرسي للجلوس منهم 95 مليون طفل في صحراء أفريقيا. [2]
تأثير عدم ذهاب الأطفال إلى المدارس
تزايد عدد كبير من الأطفال حول العالم لا يستطيعون القراءة والكتابة.
إذا لم يستطع الطفل الذهاب إلى المدرسة من الممكن أن يذهب إلى مكان أخر ضار تنتشر فيه البلطجة والإرهاب.
لم يستطع الطالب أن يجد مسار تعليمي معين يرفع فيه من جودة حياته ومستوى معيشته وإفادته للمجتمع.
انتشار الأمراض والأوبئة ولن نجد وقتها العلماء والأطباء الذين يساعدون العالم لحل هذه المشاكل.
الحلول
توفير وجبة أساسية للأطفال في المدارس مما يضمن تغذية جيدة للأطفال ويعتبره الأباء إضافة للأطفال فيحفز من إرسالهم. ومن دراسة في السويد سنة 1960م وهي من الدول ذات الدخل العالي أن الأطفال الذين كانوا يحصلون على وجبة في الدراسة أصبحوا يحصلون على دخل 3% أعلى من أقرانهم الذين لم يحصلوا على وجبة غذائية في المدارس.
محاولة توفير الأمان وطرق أسهل لتعليم الأطفال في الدول التي يزداد فيها العنف. وتزويد المساعدات العالمية الدولية ومن المنظمات بشرط إنفاق جزء مناسب على التعليم.
مساعدة الأطفال الإناث في المناطق التي يشتهر بها عدم المساواة بين الجنسين. والحث على ذهاب الذكور والإناث على حد سواء إلى المدرسة، ومنع زواج الأطفال وسن القوانين التي تضمن تطبيق ذلك. بالإضافة إلى تشجيع الإناث على الذهاب إلى المدارس من خلال توفير الخصوصية الكاملة وأماكن النظافة وحمامات المدارس. وتوفير الفوط الصحية في بداية مرحلة المراهقة. وتعريف كلًا من الذكور والإناث عن التغيرات التي تحدث لهما في المراحل المختلفة وخاصة في مرحلة المراهقة.
مساعدة الأطفال الذين يقابلون تحديات صعبة في حياتهم وتوفير كل السبل التي تساعدهم على إكمال التعليم بدون تعب أو إحراج مما يساعدهم على الانخراط بكل سهولة في نسيج المجتمع.
بناء المدارس بما يتناسب مع عدد الأطفال في كل مكان وتوفير عدد المكاتب والمعدات التي تناسبهم وتوفير عدد المدرسين اللازمين للقيام بمهمة تعليمهم.
منذ 20 سنة كانت نسبة الأطفال الذين لا يذهبون إلى المدرسة 16%. وقد تحسنت كثيرًا حتى وصلت حاليًا إلى 8% منهم 31.5 مليون أنثى و27 مليون ذكر. ومازال الجهد متواصل على جميع الأصعدة. وتحسنت خصوصًا في صحراء أفريقيا من 41% إلى 19%. ومنذ قرنين من الزمن كان 1 من كل 10 يستطيعون القراءة، أما الاّن أصبح 9 أشخاص من كل 10 يستطيعون القراءة.
الاستراتيجية المختلطة هو توزيع احتمال واحد يستخدم للاختيار عشوائيًا بين الإجراءات المتاحة من أجل تجنب توقعها. في نظرية اللعبة، تعتمد الاستراتيجية المختلطة على استخدام كل لاعب في اللعبة للاستراتيجية المختلطة التي هي الأفضل بالنسبة له ضد الاستراتيجيات التي يستخدمها اللاعبون الآخرون. وفي التجارب المختبرية، كان سلوك الأشخاص عديمي الخبرة غير متسق عمومًا مع النظرية من جوانب هامة؛ لكن البيانات التي تم الحصول عليها من المسابقات في الرياضات يتوافق بشكل وثيق مع النظرية.
في العديد من الحالات الاستراتيجية، يعتمد نجاح اللاعب على تصرفاته التي لا يمكن التنبؤ بها. الرياضات التنافسية مليئة بالأمثلة. واحدة من أبسط الأمثلة هي ما يحدث مرارًا وتكرارًا في كرة القدم. إذا كان مُسدد ركلة الجزاء يعرف أي جانب سيختاره حارس المرمى فسيركل الكرة في الجانب الآخر، وإذا عرف حارس المرمى إلى أي جانب سيركل اللاعب الكره فيه، فسيختار هذا الجانب للتصدي لها بالطبع. في ضوء نظرية اللعبة، احتمالات 2×2 بسيطة وليس لها استراتيجية نقية.
مفهوم الاستراتيجية المختلطة
قدم فون نيومان مفهوم الاستراتيجية المختلطة باقتراحه وجوب كل لاعب -في مثال كرة القدم لدينا- اختيار التسديد على اليسار أو اليمين بشكل عشوائي، ولكن وفقًا لبعض العمليات الثنائية الخاصة. كل لعبة لشخصين محصلتها صفر، حيث تكون مجموعة الاستراتيجيات المتاحة لكل لاعب محدودة ويجب أن يكون لها قيمة (أو مستوى أمان) لكل لاعب، ويجب أن يكون لكل لاعب استراتيجية واحدة على الأقل – وهي استراتيجية تؤكد أنه بغض النظر عن كيفية لعب خصمه، فإنه سيحقق على الأقل مستوى أمانه للعبة، وسيحقق القيمة المتوقعة. في العديد من هذه الألعاب استراتيجيات “minimax” -أي أقل الخسائر الممكنة- وهي استراتيجيات نقية، لا تتطلب أي خلط. أما في بلدان أخرى، فتعتمد الاستراتيجيات المختلطة.
كما ذكرنا من قبل، قدم جون ناش (1950) فكرة قوية عن التوازن في الألعاب، والتوازن هو مزيج من الاستراتيجيات (واحدة لكل لاعب) حيث استراتيجية كل لاعب هي أفضل استراتيجية بالنسبة له ضد الاستراتيجيات التي يستخدمها جميع اللاعبين الآخرين. وبالتالي فإن التوازن هو مزيج مستدام من الاستراتيجيات، بمعنى أنه لا يوجد لاعب لديه حافز للتغيير من جانب واحد إلى استراتيجية مختلفة. والتوازن بين الاستراتيجيات المختلطة هو التوازن الذي يستخدم فيه كل لاعب استراتيجية مختلطة.
لعبة “تقاسم أو اسرق”
مثال أو اثنين سيكون مفيدا. النظر أولا في لعبة ” تقاسم أو اسرق ” سابقًا. هناك اربع نتائج محتملة: الأول هو أن يختار كلاهما مشاركة الجائزة وبالتالي يتقاسما المال. الثاني هو أن يختار أحدهما أن سرقة الجائزة والآخر يختار تقاسم الجائزة أو العكس، وبالتالي يحصد الشخص الذي اختار سرقة الجائزة كل شيء. الثالث هو أن يختار كلاهما عدم مشاركة الجائزة وبالتالي يخسر كلاهما كل شيء. إن تحديد استراتيجيات اللاعبين المحتملة بشكل كامل أمر معقد إلى حد ما، ولكن أي شخص لعب اللعبة أكثر من بضع مرات يعرف أن كل لاعب لديه استراتيجية تضمن له التعادل بحد أدنى. هذه هي استراتيجية “minimax” . نظرًا لأنها استراتيجيات نقية (لا تتطلب خلطًًا)، فإن لا تناسب لعبة تقاسم أو اسرق.
نمط تسديد ضربات الجزاء
لننظر في بعض البيانات التي جمعها إغناسيو بالاسيوس هويرتا، في عام 2003. حيث قام بتحليل عدة مباريات مختلفة سجلها من التلفزيون، وجمع 1417 ركلة جزاء في الدوري الاسباني، والانجليزي، والايطالي.
تتبع إغناسيو ما إذا كان اللاعبون يركلون إلى اليسار، أو إلى الوسط، أو إلى اليمين. وما إذا كانوا يستخدمون ساقهم اليسرى أو ساقهم اليمنى.
وجد إغناسيو أن في الحالات التي يسدد اللاعب يسارًا ويذهب الحارس يسارًا، ينجح المسدد وتمر الكرة وتسكن الشباك بنسبة 58%، بينما ينجح تصدي حراس المرمى في 42٪ من الركلات. وفي الحالات التي يسدد فيها اللاعب إلى اليسار ويذهب حارس المرمى يمينًا، ينجح المُسدد بنسبة 95٪ وتسكن ركلته الشباك. لكن إذا كان الاعب يسدد إلى اليمين وذهب حارس المرمى إلى اليسار، فإن المسدد يحرز الهدف في 93 ٪ من الركلات. هذه هي الأرقام الفعلية، ونرى بعض النمط والأسس هنا.
نظرية اللعبة في كرة القدم
بناءً على هذه المعطيات، تقوم العديد من الأندية واللاعبين بتعيين متخصصين وباحثين اقتصاد ورياضيات لمساعدتهم تحقيق أكبر استفادة ممكنة والخروج بأقل الخسائر بالاعتماد على نظرية اللعبة ومحاولة تطويعها في مصلحتهم.
يتطور مجال علم البيانات تقريبًا كل يوم إلى أن أصبح من أهم المجالات في القرن الحالي. ولكن ما أن يبدأ عالم البيانات حياته العملية إلا أنه يجد العديد من الصعوبات. تخيل أنك طالب قد درست علم البيانات وبدأت أن تفتح يديك لسوق العمل. فأولًا تبحث عن أي التقنيات التي يجب ان تتقنها وأى لغات البرمجة التي يجب أن تكون ملمًا بها وأسئلة أخرى متعددة تجول بخاطرك بلا شك. فلنتعمق في تقرير موقع كاجل: نصائح لعلماء البيانات.
مجتمع كاجل لعلم البيانات هو من أشهر المواقع التي تجمع علماء البيانات عالميًا بغرض التعليم وحل المشكلات والمنافسة فيما بينهم. ويعرض الموقع تقريرٍا سنويًا ويحتوي على أراء علماء البيانات بداية من لديه خبرة أقل من عام إلى من لديه خبرة تفوق العقدين من الزمن في هذا المجال.
ونستيطع أن نخرج ببعض الدروس والنصائح المستفادة من هذا التقرير وتوجيهها إلى المبتدئين في مجال علم البيانات. ويفيد أيضًا من لديهم خبرة كبيرة.
ستقدم الإناث المزيد مستقبلًا في هذا المجال
مازال هناك فرق كبير بين عدد العاملين من الرجال والسيدات في علم البيانات، حيث ٨٢٪ من العاملين في هذا المجال رجال و ١٦٪ فقط سيدات وأقل من ٢٪ لم يفضلوا ذكر النوع. حتى منذ ٥ سنوات سابقة وحتى الآن لم يكن هناك تغيير في هذه النسبة منذ ٢٠١٧م وحتى عام ٢٠٢١م. لذا فاعتقد ان المجال متاحًا أمام السيدات لأخذ خطوات واسعة قوية في سبيل هذا المجال.
هل يوجد أزمة منتصف العمر لدى علماء البيانات؟
يعتبر مجال علم البيانات في مرحلة مبكرة، حيث تقريبًا نصف العاملين في هذا المجال بين عمر ٢٢ إلى ٣٤ سنة. حيث يبدأ العمل في علم البيانات تقريبًا بعمر ١٦ سنة، ويظل في الزيادة، ويكون في قمة الزيادة من ٢٥ إلى ٢٩ سنة، وتظل النسبة قريبة حتى عمر ٣٤ سنة ولكن تبدأ تقل تدريجيًا بعد عمر ال٣٩.
لماذا تزداد نسبة علماء البيانات في الهند؟
من أكثر الدول التي تمتلك علماء بيانات هما أمريكا والهند. فمنذ ٥ سنوات وما زال نفس الوضع قائمًا. ومنذ ٢٠١٧م تقل النسبة في أمريكا وتزداد في الهند حيث يمثل مجتمع علماء البيانات على موقع كاجل ٢٤٪ هنود، و١٢٪ من أمريكا وتأتي بعدهم البرازيل، وذلك بسبب توافر فرص التعليم عبر الإنترنت. ويتجه الأمريكيون إلى إكمال التعليم الجامعي في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي.
هل الحصول على بكالوريوس أو ماجستير كافي للعمل؟
أكثر من ٦٢٪ من علماء البيانات قد حصلوا على دراسات عليا بين ماجستير ودكتورة. وأقل من ٥٪ لم يحصلوا على درجات علمية بعد دراسة الثانوية العامة. ويحصل أغلب علماء البيانات على ماجستير وبعدها بكالوريوس ويليهما الدكتوراة. وبعدهم بنسبة قليلة لا تُذكر علماء بيانات لم يدرسوا بعد الدراسة الثانوية.
وبمرور الوقت أصبح توظيف علماء البيانات غير مقتصر على الحصول على درجة علمية متقدمة حيث يزيد توظيف خريجي البكالوريوس وغير الحاصلين على الماجستير والدكتوراه مؤخرًا.
أفضل المواقع للتطوير من نفسك من المنزل كعالم بيانات
لا يتوقف علماء البيانات عن التعلم أبدًا، وأكثر المنصات التي يستخدمها علماء البيانات المتواجدين في مجتمع كاجل هي المنصة الشهيرة كورسيرا ثم يوديمي ثم كاجل، ومن بعدهم إيدكس ولينكدإن ليرنينج. وكاجل هو أكثر المواقع زيارة وازدياد في الاستخدام في التعلم في السنة الماضية، وقل بنسبة قليلة كورسيرا ويوديمي.
هل تحتاج إلى خبرة في البرمجة قبل التعمق في علم البيانات؟
نسبة قليلة لا تتعدى ١٪ لم تكن لديها خبرة سابقة في البرمجة. وأغلب الخبرات من ٣ إلى ١٠ سنوات، ولكن ازدادت النسبة في السنة الماضية حيث وصلت إلى ١٤٪ بعدما كانت ٩٪ فقط.
الخبرة في تعلم الآلة
بدأ أغلب علماء البيانات في تعلم الآلة توًا، حيث دخل أكثر من ٥٥٪ من علماء البيانات في مجتمع كاجل تعلم الآلة منذ أقل من ٣ سنوات، وأقل من ٦٪ منذ أكثر من عقد.
وعلماء البيانات داخل أمريكا عمومًا أكثر معرفة بتعلم الآلة عن علماء البيانات خارجها نظرًا لتوافر التعليم الجامعي في هذه التخصصات بطريقة جيدة.
أفضل دولة يعمل بها علماء البيانات من حيث الرواتب
يحصل أغلب علماء البيانات في أمريكا على راتب يتعدى ١٠٠ ألف دولار سنويًا، ولكن ٣٪ فقط من علماء البيانات في الهند يحصلون على هذا الراتب. وأكبر متوسطات للرواتب عالميًا في أمريكا تليها ألمانيا ثم اليابان، ويزداد المتوسط في أمريكا حاليًا في سنة ٢٠٢١م إلى ١٥٠ ألف دولار سنويًا بعدما كان ١٠٠ ألف دولار، وفي ألمانيا وفي اليابان بمتوسط ٦٠ ألف دولار.
في أي شركة تبحث عن عمل كعالم بيانات؟
الشركات الكبيرة والصغيرة الناشئة هما الأشهر في توظيف علماء البيانات. وعدد أعضاء فريق علم البيانات في الأغلب ٥ أشخاص أو أقل، وفقط خمس الشركات الكبرى لديها عدد أكثر من ٢٠ موظف عالم بيانات.
التقنيات المستخدمة
يسيطر «جوبيتير نوتبوك – jupyter notebook» على ٧٥٪ من عمل علماء البيانات، ويأتي بعده «فيجوال ستوديو كود – visual studio code» في المركز الثاني مباشرة بنسبة ٣٨٪. ومازال جوبيتير على نفس الأهمية تقريبا منذ ٤ سنوات وقد حدث تغيير طفيف للأقل بنسبة لا تُذكر ١٪ فقط.
أشهر الخوارزميات التي تتعلمها كعالم بيانات
«Linear regression – الارتباط الخطي»
«Logistic regression – الانحدار اللوجيستي»
«Decision tree – شجرة القرار »
وغيرهم من أنواع الخوارزميات التي يستخدمها علماء البيانات في عملهم.
أشهر إطارات العمل الخاصة بتعلم الآلة
مازالت تسيطر لغة البرمجة بايثون ومكتباتها على العمل حيث تحتل مكتبة ( scikit-learn ) المركز الأول بجدارة وتسيطر على أكثر من ٨٠٪ من أعمال تعلم الآلة، وتُستخدم أيضًا كلًا من Tensorflow و keras في التعلم العميق.
وما زال يتطور علم البيانات وتتغير الأدوات يومًا بعد يوم في سبيل الوصول إلى أفضل ما يمكن لمساعدة كل الدارسين والباحثين في علم البيانات.
قد أظهر الفائزون بجائزة نوبل في الاقتصاد 2021 – ديفيد كارد وجوشوا أنغريست وغيداو إمبينز – أنه يمكن استخدام التجارب الطبيعية للإجابة على الأسئلة المركزية للمجتمع، مثل كيفية تأثير الحد الأدنى للأجور والهجرة على سوق العمل. كما أنها قد أوضحت بالضبط الاستنتاجات حول السبب والنتيجة التي يمكن استخلاصها باستخدام هذا النهج البحثي. معا، أحدثوا ثورة في البحوث التجريبية في العلوم الاقتصادية.
وإذا أردنا أن نتخذ قرارات جيدة، يجب أن نفهم عواقب خياراتنا. وينطبق هذا على الأفراد وصانعي السياسات العامة: فالشباب الذين يتخذون خيارات تعليمية يريدون أن يعرفوا كيف يمكن لهؤلاء الصغار أن يعرفوا دخلهم في المستقبل؛ فالسياسيين الذين يفكرون في مجموعة من الإصلاحات يريدون أن يعرفوا تأثيرها على العمالة وتوزيع الدخل . ومع ذلك ، فإن الإجابة على أسئلة واسعة حول السبب و التأثير ليست سهلة. لأننا لن نعرف أبدا ما كان سيحدث لو اتخذنا خيارات مختلفة.
إحدى طرق إثبات السببية هي استخدام التجارب العشوائية ، حيث يخصص الباحثون الأفراد لمجموعات العلاج عن طريق السحب العشوائي. تستخدم هذه الطريقة للتحقيق في مدى صعوبة الأدوية الجديدة، من بين أمور أخرى، ولكنها ليست مناسبة للتحقيق في العديد من القضايا المجتمعية. فعلى سبيل المثال، لا يمكننا إجراء تجربة عشوائية تحدد من يحصل على الالتحاق بالمدارس الثانوية العليا ومن لا يلتحق بها.
وعلى الرغم من هذه التحديات، أثبت الفائزون أنه يمكن الإجابة على العديد من الأسئلة الكبيرة في المجتمع. والحل هو استخدام التجارب الطبيعية وهي الحالات الناشئة في الحياة الحقيقية التي تشبه التجارب العشوائية. في عمل مشهور وكبير منذ أوائل التسعينيات، حلل ديفيد كارد بعض الأسئلة المركزية في اقتصاديات العمل – مثل تأثير الحد الأدنى للأجور والهجرة والتعليم – باستخدام هذا النهج. وقد تحدت نتائج هذه الدراسات التقليدية وأدت إلى إجراء بحوث جديدة، واصل كارد تقديم مساهمات هامة لها. وعموما، لدينا الآن فهم أفضل بكثير لكيفية عمل سوق العمل مما كنا عليه قبل 30 عاما.
مثال على تجربة طبيعية
دعونا نستخدم مثالا ملموسا لتوضيح كيفية عمل التجربة الطبيعية. أحد الأسئلة ذات الصلة بالمجتمع والشباب الذين يفكرون في مستقبلهم، هو كم ستكسب أكثر إذا اخترت الدراسة لفترة أطول. ويمكن أن تنطوي المحاولة الأولية للإجابة على هذا السؤال على النظر في البيانات المتعلقة بكيفية ارتباط دخل الناس بتعليمهم. وفي كل سياق يمكن تصوره، يحصل الأشخاص الذين يحصلون على سنوات تعليم أكثر على دخل أعلى. فعلى سبيل المثال، بالنسبة للرجال الذين ولدوا في الولايات المتحدة خلال الثلاثينات، كانت الإيرادات، في المتوسط، أعلى بنسبة سبعة في المائة بالنسبة لأولئك الذين لديهم سنة إضافية واحدة من التعليم.
لذا، هل يمكننا أن نستنتج أن سنة إضافية من التعليم تضيف سبعة في المائة إضافية على دخلك؟ الجواب على هذا السؤال هو لا – الناس الذين يختارون التعليم الطويل يختلفون في نواح كثيرة من أولئك الذين يختارون التعليم القصير. على سبيل المثال، قد يكون بعض الناس موهوبين في الدراسة والعمل. من المرجح أن يستمر هؤلاء الأشخاص في الدراسة. ولكن ربما كان من المحتمل أن يكون لديهم دخل مرتفع حتى لو لم يحصلوا عليه. وقد يكون الأمر كذلك أيضا أن الأشخاص الذين يتوقعون أن يدفع التعليم أجورهم فقط يختارون الدراسة لفترة أطول.
تحدث مشاكل مماثلة إذا كنت ترغب في التحقيق في كيفية محافظي الدخل طول العمر. وتظهر البيانات أن الأشخاص ذوي الدخول الأعلى يعيشون لفترة أطول ولكن هل يرجع ذلك حقا إلى ارتفاع دخولهم، أم أن هؤلاء الناس لديهم سمات أخرى تعني أنهم يعيشون لفترة أطول ويكسبون المزيد؟ من السهل التفكير في المزيد من الأمثلة حيث يوجد سبب للتشكيك فيما إذا كان الارتباط يعني في الواقع علاقة سببية حقيقية.
لذا كيف يمكننا استخدام تجربة طبيعية لدراسة ما إذا كانت سنوات إضافية من التعليم يؤثر على الدخل في المستقبل؟ أظهر جوشوا أنغريست وزميله آلان كروغر (المتوفى الآن) كيف يمكن القيام بذلك في مقال تاريخي. في الولايات المتحدة، يمكن للأطفال ترك المدرسة عندما تبلغ 16 أو 17 عاما، اعتمادا على الولاية التي يذهبون إليها. ولأن جميع الأطفال الذين يولدون في سنة تقويمية معينة يبدأون الدراسة في نفس التاريخ، فإن الأطفال الذين يولدون في وقت مبكر من العام يمكنهم ترك المدرسة في وقت أقرب من الأطفال الذين يولدون في وقت لاحق من العام. عندما قارن أنغريست وكروغر الأشخاص الذين ولدوا في الربعين الأول والرابع من العام، رأوا أن المجموعة الأولى قد أمضت، في المتوسط، وقتا أقل في التعليم. كما كان دخل الأشخاص الذين ولدوا في الربع الأول يملكون دخل أقل من أولئك الذين ولدوا في الربع الأخير. وكبالغين، كان تعليمهم ودخلهم أقل من أولئك الذين ولدوا في أواخر العام.
ولأن الصدفة تقرر بالضبط متى يولد الشخص، فقد تمكن أنغريست وكروغر من استخدام هذه التجربة الطبيعية لإقامة علاقة سببية تبين أن المزيد من التعليم يؤدي إلى زيادة الدخل: فقد كان معدل التعليم الإضافي على الدخل 9 في المائة. وكان من المدهش أن هذا المحافظ أقوى من الارتباط بين التعليم والدخل، الذي بلغ 7 في المائة. وإذا كان لدى الأشخاص الطموحين والأذكياء مستويات عالية من التعليم ودخل مرتفع (بغض النظر عن التعليم)، كان ينبغي أن تكون النتيجة عكس ذلك؛ وإذا كان هناك 100 في المائة من المستويات التعليمية العالية، فإن ذلك لا يمكن أن يؤدي إلى إعادة النظر في المستويات التعليمية. كان يجب أن يكون الارتباط أقوى من العلاقة السببية. أثارت هذه الملاحظة تساؤلات جديدة حول كيفية تفسير نتائج التجارب الطبيعية – وهي الأسئلة التي أجاب عليها فيما بعد جوشوا أنغريست وغيداو إيمبينز.
الأشخاص الذين ولدوا في أواخر العام لديهم سنوات أكثر من التعليم والدخل المرتفع
الأشخاص الذين ولدوا في أواخر العام لديهم سنوات أكثر من التعليم والدخل المرتفع
وسيكون من السهل الاعتقاد بأن الحالات التي يمكن إجراء التجارب الطبيعية عليها هي غير عادية للغاية، ولا سيما تلك التي يمكن استخدامها للإجابة على الأسئلة الهامة. وقد أظهرت الأبحاث التي أجريت على مدى السنوات الثلاثين الماضية أن الأمر ليس كذلك: فالتجارب الطبيعية تحدث بشكل متكرر. فعلى سبيل المثال، قد تنشأ هذه التغييرات بسبب التغيرات في السياسات في بعض مناطق البلد، أو خفض القبول في التعليم العالي، أو أقل دخل خاضع لنظم الضرائب والفوائد، مما يعني أن بعض الأفراد يخضعون لأنظمة في حين أن أفرادا آخرين، مماثلين، ليسوا كذلك. وبالتالي هناك عشوائية غير مقصودة تقسم الناس إلى مجموعات مما يوفر للباحثين فرصا للكشف عن العلاقات السببية.
فهم أسواق العمل
في أوائل التسعينيات، كان التفكير التقليدي بين خبراء الاقتصاد هي أن ارتفاع الحد الأدنى للأجور يؤدي إلى انخفاض العمالة لأنها تزيد من تكاليف الأجور للشركات. غير أن الأدلة التي تدعم هذا الاستنتاج لم تكن مقنعة تماما. كانت هناك بالفعل العديد من الدراسات التي أشارت إلى وجود علاقة سلبية بين الحد الأدنى للأجور والعمالة، ولكن هل هذا يعني حقا أن ارتفاع الحد الأدنى للأجور أدى إلى ارتفاع البطالة؟ بل إن السببية العكسية يمكن أن تكون هي القضية: فعندما ترتفع البطالة، يمكن لأصحاب العمل تحديد أجور أقل، الأمر الذي قد يؤدي بدوره إلى مطالب بزيادة الحد الأدنى للأجور.
للتحقيق في كيفية زيادة الحد الأدنى للأجور العمالة، استخدم كارد وكروغر تجربة طبيعية. وفى اوائل التسعينات تم رفع الحد الادنى للاجور بالساعة فى نيو جيرسى من 4.25 دولار الى 5.05 دولار . مجرد دراسة ما حدث في ولاية نيو جيرسي بعد هذه الزيادة لا يعطي إجابة موثوقة على السؤال، كما يمكن أن العديد من العوامل الأخرى تؤثر في كيفية تغيير مستويات العمالة مع مرور الوقت. وكما هو الحال مع التجارب العشوائية، كانت هناك حاجة إلى مجموعة مراقبة، أي مجموعة لم تتغير فيها الأجور ولكن جميع العوامل الأخرى كانت هي نفسها.
أثر زيادة الحد الأدنى للأجور
وأشار كارد وكروغر إلى أنه لم تكن هناك زيادة في ولاية بنسلفانيا المجاورة. وبطبيعة الحال، كانت هناك اختلافات بين الدولتين، ولكن من المرجح أن تتطور أسواق العمل على نحو مماثل بالقرب من الحدود. لذا فقد درسوا المقاطعات المعنية بالعمالة في منطقتين مجاورتين نيو جيرسي وشرق بنسلفانيا اللتين تتمتعان بسوق عمل مماثلة. ولكن حيث تم زيادة الحد الأدنى للأجور على جانب واحد من الحدود ولكن ليس على الجانب الآخر. وليس هناك ما يدعو إلى الاعتقاد بأن أي عامل (مثل الحالة الاقتصادية) باستثناء الزيادة في الحد الأدنى للأجور من شأنه أن يؤدي إلى اتجاهات العمالة على جانبي الحدود. وهكذا، إذا لوحظ تغيير في عدد الموظفين في نيوجيرسي. وهذا يختلف عن أي تغيير على الجانب الآخر من الحدود، كان هناك سبب وجيه لتفسير ذلك على أنه محافظ للزيادة في الحد الأدنى للأجور.
ركزت كارد وكروغر على العمل في مطاعم الوجبات السريعة، وهي صناعة حيث الأجور منخفضة والحد الأدنى للأجور مهم. وعلى عكس البحوث السابقة، وجدوا أن زيادة الحد الأدنى للأجور لا تحتوي على أي عامل على عدد الموظفين. توصل ديفيد كارد إلى نفس الاستنتاج في دراستين في أوائل التسعينيات. وقد أدى هذا البحث الرائد إلى عدد كبير من دراسات المتابعة. والاستنتاج العام هو أن المؤشرات السلبية لزيادة الحد الأدنى للأجور صغيرة، وأصغر بشكل لافت مما كان يعتقد قبل 30 عاما.
كما أدى العمل الذي قامت به كارد في بداية التسعينات إلى إجراء بحث جديد. حاول تفسير عدم وجود محافظين سلبيين على العمالة. أحد التفسيرات المحتملة هو أن الشركات يمكن أن تنقل التكاليف المتزايدة إلى المستهلكين في شكل أسعار أعلى، دون تخفيضات في الطلب. وثمة تفسير آخر هو أن الشركات التي تهيمن على سوق العمل المحلية يمكنها أن تبقي الأجور منخفضة. وأن الشركات التي تهيمن على سوق العمل المحلية تستطيع أن تبقي الأجور منخفضة؛ وأن الأجور لا يمكن أن تكون منخفضة. وبالتالي فإن زيادة الحد الأدنى للأجور تعني أن المزيد من الناس يرغبون في العمل، مما يؤدي إلى زيادة العمالة. عندما يكون لدى الشركات مثل هذه السلطة على السوق، لا يمكننا أن نحدد مسبقا كيف سيتم إصابة العمالة بالتغييرات في الحد الأدنى للأجور. وقد حسنت الدراسات العديدة المستوحاة من عمل كارد وكروغر فهمنا لسوق العمل بشكل كبير.
بحث حول الهجرة والتعليم
وثمة مسألة هامة أخرى هي كيف أن سوق العمل مصاب بالهجرة. للإجابة على هذا السؤال، نحن بحاجة إلى معرفة ما كان سيحدث لو لم تكن هناك أي هجرة. ولأن المهاجرين من المرجح أن يستقروا في مناطق ذات سوق عمل متنامية، فإن مجرد مقارنة المناطق مع العديد من المهاجرين وبدونهم لا يكفي لإقامة علاقة سببية. حدث فريد من نوعه في تاريخ الولايات المتحدة أدى إلى تجربة طبيعية. والتي استخدمها ديفيد كارد للتحقيق في كيفية محافظة الهجرة لسوق العمل.
وفي نيسان/أبريل 1980، سمح فيدل كاسترو على نحو غير متوقع لجميع الكوبيين الذين يرغبون في مغادرة البلد بالقيام بذلك. وفي الفترة بين أيار/مايو وأيلول/سبتمبر، هاجر 000 125 كوبي إلى الولايات المتحدة. واستقر العديد منهم في ميامي، مما أدى إلى زيادة في القوة العاملة في ميامي بنسبة 7 في المائة تقريبا. ولدراسة كيفية إصابة هذا النبع الهائل من العمال بسوق العمل في ميامي. قارن ديفيد كارد اتجاهات الأجور والعمالة في ميامي مع تطور الأجور والعمالة في أربع مدن مقارنة.
على الرغم من الزيادة الهائلة في المعروض من العمالة. وجد كارد لا يوجد تأثير سلبي لسكان ميامي مع مستويات التعليم المنخفضة. ولم تنخفض الأجور ولم ترتفع البطالة مقارنة بالمدن الأخرى. ولدت هذه الدراسة كميات كبيرة من العمل التجريبي الجديد، ولدينا الآن فهم أفضل لحافظي الهجرة. فعلى سبيل المثال، أظهرت دراسات المتابعة أن زيادة الهجرة لها أثر إيجابي على الدخل بالنسبة للعديد من الفئات التي ولدت في البلد. في حين أن الأشخاص الذين هاجروا في وقت سابق مصابون سلبا. وأحد التفسيرات لذلك هو أن السكان الأصليين يتحولون إلى وظائف تتطلب مهارات لغوية أصلية جيدة. وحيث لا يضطرون إلى التنافس مع المهاجرين على الوظائف.
كما قدم كارد مساهمات هامة فيما يتعلق بتأثير الموارد المدرسية على نجاح الطلاب في المستقبل على سوق العمل. ومرة أخرى، شككت نتائجه في الحكمة الواردة – فقد أشارت الأبحاث السابقة إلى أن العلاقة بين زيادة الموارد والأداء المدرس. فضلا عن فرص سوق العمل في وقت لاحق من الحياة، كانت ضعيفة. غير أن إحدى المشاكل هي أن العمل السابق لم ينظر في إمكانية تخصيص موارد تعويضية. فعلى سبيل المثال، من المرجح أن يستثمر صانعو القرار بشكل أكبر في نوعية التعليم في المدارس التي ينخفض فيها تحصيل الطلاب.
كما قدم كارد مساهمات هامة فيما يتعلق بتأثير الموارد المدرسية على نجاح الطلاب في المستقبل على سوق العمل. فقد أشارت الأبحاث السابقة إلى أن العلاقة بين زيادة الموارد والأداء المدرسي. فضلا عن فرص سوق العمل في وقت لاحق من الحياة، كانت ضعيفة. غير أن إحدى المشاكل هي أن العمل السابق لم ينظر في إمكانية تخصيص موارد تعويضية. فعلى سبيل المثال، من المرجح أن يستثمر صانعو القرار بشكل أكبر في نوعية التعليم في المدارس التي ينخفض فيها تحصيل الطلاب.
ولدراسة ما إذا كان للموارد المدرسية تأثير على نجاح الطلاب في سوق العمل في المستقبل. قارن ديفيد كارد وألان كروغر عائدات التعليم للأشخاص الذين يعيشون في نفس الولاية في الولايات المتحدة. ولكنهم نشأوا في ولايات صاخبة، الأشخاص الذين نشأوا في ألاباما أو أيوا، ولكنهم يعيشون الآن في كاليفورنيا. والفكرة هي أن الأشخاص الذين انتقلوا إلى كاليفورنيا ولديهم نفس المستوى من التعليم قابلون للمقارنة. إذا كانت العائدات على التعليم تختلف. وربما يرجع ذلك إلى ولاية ألاباما وأيوا بعد أن استثمرت بشكل مختلف في نظم التعليم الخاصة بهم. وجد كارد وكروغر أن الموارد مهمة: فقد زادت عائدات التعليم مع زيادة كثافة المعلمين في الولاية التي نشأ فيها الأفراد.
كما ألهم هذا البحث العديد من الدراسات الجديدة. وهناك الآن دعم تجريبي قوي نسبيا لإظهار أن الاستثمارات في التعليم تغرس نجاح الطلاب في وقت لاحق في سوق العمل. هذا المحافظ قوي بشكل خاص للطلاب من الخلفيات المحرومة.
ثورة في البحوث التجريبية
وتبين مساهمات الفائزين من أوائل التسعينات أنه من الممكن الإجابة على أسئلة هامة عن السبب والإصابة بالعدوى باستخدام التجارب الطبيعية. مساهماتهم تكمل وتعزز بعضها البعض: قاد أنغريست وإمبينز ‘رؤى منهجية حول التجارب الطبيعية وتطبيقات كارد لهذا النهج على الأسئلة الهامة الطريق للباحثين الآخرين. ولدينا الآن إطار متماسك يعني، في جملة أمور، أننا نعرف كيف ينبغي تفسير نتائج هذه الدراسات. لقد أحدث عمل الفائزين ثورة في البحوث التجريبية في العلوم الاجتماعية وحسن بشكل ملحوظ قدرة مجتمع الأبحاث على الإجابة على الأسئلة ذات الأهمية الكبيرة بالنسبة لنا جميعا.
في نظرية اللعبة، يستخدم اللاعبون استراتيجيات مستقلة مختلفة لتحسين عملية صنع القرار بهدف الفوز على الخصم. غالبًا ما يستخدم اللاعبون في شركات الاحتكار العالمية أو الجيش أو المديرون أو المستهلكون نظرية اللعبة كأداة استراتيجية. وأحد أهم تلك الاستراتيجيات هي الاستراتيجية المهمينة.
ما هي الاستراتيجية المهيمنة؟
الاستراتيجية المهيمنة في نظرية اللعبة تشير إلى حالة حيث لاعب واحد لديه تكتيكات متفوقة بغض النظر عن كيفية لعب الخصوم. طالما جميع العوامل ثابتة، فإن لاعب ما يتمتع باليد العليا في اللعبة على الخصوم. وهذا يعني، بغض النظر عن الاستراتيجيات المستخدمة من قبل الخصوم، فإن اللاعب المهيمن دائمًا يضمن النتائج. قد تطابق الاستراتيجية المهيمنة نتيجة توازن ناش، رغم أن المبادئ الأساسية للاستراتيجية المهيمنة تجعل تحليل ناش مبالغ فيه إلى حد ما.
الفرق بين توازن ناش والاستراتيجية المهيمنة
في الاستراتيجية المهيمنة، لا يدرك كل لاعب للاستراتيجية المثلى للآخر. حيث يختار كل لاعب أفضل استراتيجية من بين جميع الخيارات. يحدث توازن ناش عندما يعرف أو يتنبأ كل لاعب استراتيجية خصمه ويستخدم هذه المعرفة لتشكيل استراتيجيته الخاصة. ومع ذلك، قد تكون الاستراتيجية المهيمنة هي توازن ناش.
معضلة السجين
واحدة من استراتيجيات نظرية اللعبة الأكثر شعبية والأساسية هي معضلة السجين. ,وتحلل هذه المعضلة استراتيجية صنع القرار التي يتخذها شخصان. ينتهي الأمر من خلال العمل لمصلحتهما الفردية ، إلى نتائج أسوأ مما لو كانا قد تعاونا مع بعضهما البعض في المقام الأول.
ويعمل سيناريو معضلة السجين على النحو التالي: ألقي القبض على اثنين من المشتبه فيهم بتهمة ارتكاب جريمة: علي وحسن، وهما الآن في غرف منفصلة في مركز للشرطة، دون أي وسيلة للتواصل مع بعضهما البعض. قال لهم المدعي العام بشكل منفصل ما يلي:
إذا اعترفت ووافقت على الشهادة ضد المشتبه به الآخر، الذي لا يعترف، سيتم تخفيف الحكم لسنة واحدة.
في حاللم تعترف ولكن المشتبه به الآخر يفعل ذلك، سوف تتم إدانتك وسيسعى الادعاء إلى الحصول على عقوبة 10 سنوات.
إذا اعترف كلاكما، سيحكم عليكما بالسجن لمدة 6 سنوات.
وإذا لم يعترف أي منكما، فسوف توجه اليهما تهمة ارتكاب جنح وسيحكم عليكما بالسجن لمدة سنتان.
معضلة السجين
ماذا يجب أن يفعل المشتبه بهم؟ هذا هو جوهر معضلة السجين.
ما سنبحث عنه هو ما نسميه الاستراتيجية المهيمنة لأن أيًا من الاستراتيجية المهيمنة هي الاستراتيجية الأفضل بغض النظر عما يفعله المشتبه به الآخر. استراتيجية الاستراتيجيات المهيمنة الأفضل بغض النظر عن استراتيجية المتهم الآخر.
سنقوم بتقييم كلا القرارين لتحديد الاستراتيجية المهيمنة: للنظر للأمر من ناحية حسن، إذا اعترف علي، ماذا يجب أنه يفعلة حسن؟ بالطبع، يجب عليه الاعتراف أيضا حتى يحصل على 6 سنوات بدلًا من 10سنوات. وفي حالة عدم اعتراف علي، ما هو أفضل رد لحسن؟ بعيدا عن الأخلاقيات هنا، بالطبع سيكون الاعتراف هنا أفضل. حيث سيحصل على حكم بسنة واحدة بدلًا من سنتان. نفس الأمر ينطبق على علي. في هذه الحالة يكون الاعتراف هو الاستراتيجية المهيمنة حيث يضمن لك أقل الخسائر بغض النظر عن القرار الذي يتخذه المشتبه به الآخر.
الاستراتيجية المهيمنة في عالم الإقتصاد
فلنحاول تطبيق معضلة السجين في عالم الاقتصاد لكن بدلًا من حسن وعلي سنطبق الأمر على شركتي كوكاكولا وبيبسي. تحاول كلتا الشركتي تحقيق أكبر ربح ممكن. تستعد كل شركة لإنزال عبوة مشروب غازي جديدة ويحاولان جذب مستهلكين أكثر عن طريق الأسعار:
فإذا قامت شركة كوكاكولا بعرض المنتج بسعر 7 جنيهات وشركة بيبسي عرضت المنتج بسعر 5 جنيهات، سوف تحقق بيبسي مبيعات بـ 30 مليون جنيه وتحقق شركة كوكاكولا مبيعات ب 10 مليون جنيه. أو العكس.
وفي حالة أذا عرضت كلا الشركتان المنتج بسعر 7 جنيهات، سوف يحقق كل منهما مبيعات بـ 20 مليون جنيه.
وفي حالة إذا عرضت كلا الشركتان المنتج بسعر 5 جنيهات، سوف تحقق كل شركة مبيعات بـ 15 مليون جنيه.
الإستراتيجية المهيمنة في عالم الاقتصاد
وبتطبيق معضلة السجين السابقة، إذا الاستراتيجية المهيمنة هي عرض المنتج بـ 5 جنيهات حيث يضمن أكبر احتمالية ممكنه للربح. حيث احتمالية ربح 30 مليون أو 15 مليون أفضل من احتمالية ربح 20 مليون أو 10 مليون.
سياسة الاحتكار
بغرض منع تخفيض أسعار المنتجات عن طريق اتباع الاستراتيجية المهيمنة تقوم بعض الشركات باحتكار المنتجات في الأسواق مثل النفط والالماس وغيرها. حيث يضمن عرض المنتج بالسعر المناسب له دون القلق من منافسين له.
كرة القدم من أهم الصناعات في العالم، هي ليست مجرد لعبة فقط فقد تحولت إلى عالم من الأموال والقرارات الهامة التي تتطلب التقنيات الهامة ومن أهم هذه التقنيات هي علم البيانات. بدأ استخدام علم البيانات في كرة القدم بشكل قد لا يُرى من بعض الأرقام إلى أن أصبح به تتخذ أهم الفرق العالمية القرارات الكبرى داخل الفريق فنيًا وإداريًا. فما هو مستقبل علم البيانات في كرة القدم؟
١. تحويل الكم الهائل من البيانات إلى رسالة بسيطة
عندما يذهب محلل بيانات للعمل مع فريق كرة قدم يُزحم كل من حوله بالبيانات اعتقادًا منه أن ذلك يجعلهم يعتقدون أن هذا المحلل على مستوى متقدم. ولكن البساطة تُفيد أكثر والتركيز على ما يهم الفريق فقط أقوى، ومن الممكن التركيز على أهداف قليلة محددة يجلب نجاح أفضل.
٢. الاهتمام باستقدام اللاعبين المناسبين
للمدرب وجهة نظر صحيحة حينما يقول أن هذا اللاعب جيد أو ذلك اللاعب غير جيد، ولكن في المنطقة الرمادية في الاختلاف وعدم القدرة على التحديد بدقة تكون الإحصاء أكثر قدرة على اتخاذ القرار أفضل من الإنسان. وتحديد ما يستحقه اللاعب سنويًا؛ حيث إن كان هذا اللاعب يجلب لك الفوز في مباراتين فقط يستحق ١٠ مليون يورو، وإن كان لاعب آخر يحقق الفوز في ٤ مباريات يستحق ٢٠ مليون يورو، فتحديد ذلك مهم جدًا للفريق. ولكن إذا أخطأت أكثر من مرة في مثل هذه الأمور سيفتح ذلك لمسار مشكلة مالية كبيرة للمؤسسة. ولقد أصبح خبراء البيانات هم الأفضل عالميًا حاليًا في التوقيع مع اللاعبين طبقًا لتقارير صحفية عديدة من أهمها موقع بي بي سي. [2]
٣. الأولوية في اتخاذ القرارات
تريد أغلب الأندية العالمية الاستثمار في البيانات ولكنها قد لا تعطي الأولوية في اتخاذ القرار لنتائج البيانات. ويوجد العديد من محترفي كرة القدم السابقين ويتخذون القرار بناءً على خبرتهم السابقة في الملاعب. وفي نهاية السنة عندما نريد أن نشاهد تأثير دراسة البيانات قد نجده قليلًا جدًا، ولكن هناك تطورات عديدة في اتخاذ القرارات. وعلى سبيل المثال موقف مدرب فريق تشيلسي عندما عرض عليه محللو البيانات أن كيبا الحارس الثاني في الفريق هو أفضل من ميندي الحارس الأساسي في ضربات الترجيح وبالفعل فازوا في المباراة بفضل كيبا.
٤. تحديد الهدف
حيث من الممكن سؤال محلل بيانات عن احتياج الفريق هل يحتاج الفريق إلى أخصائي تغذية أم تخصص آخر سيفيد أكثر. والتوجه إلى أي اتجاه فهل تقضي وقتًا ومجهودًا أكثر هل في الاستثمار في اللاعبين أم مدربين أم إنشاء ملاعب ومراكز تدريب وهكذا. وكل ذلك يستطيع محلل البيانات وضع إجابة مناسبة له.
حيث مع التطور المستمر لتتبع البيانات يصبح من الأسهل توظيف مواقع اللاعبين في الملعب والشكل الثلاثي للكرة وموقعها مهم في ذلك. وهذا يعتبر بيانات قيمة بشكل لا يصدق. وبالتطور أكثر يتم تطوير تحرك اللاعبين في المساحات والحركة بدون كرة. ولم يصل هذا حتى الآن في أكبر الأندية العالمية مثل ليفربول وأرسنال.
ولقد أصبح وجود الأجهزة للحصول على البيانات مثل ساعات اليد أمرًا اعتياديًا في تدريبات الفرق. [1]
٦. خلق مساحات في الملعب
ما يفرق كرة القدم عن الرياضات الأخرى أنها لعبة تعتمد على المساحات. وتملك اللاعب المساحه يعني ببساطة أنه إذا كانت الكرة في مكان ما أي لاعب سيصل إليها أولًا وتحديد كل موقع على الملعب. ومن أكثر اللاعبين قدرة خارقة في أنه يعرف متى يتحرك ومتى يظل في مكانه هو الأرجنتيني الشهير ميسي. ومن ذلك يصنع فرص ومساحات لزملائه في الملعب، وذلك يعني أن الحركة تفيد وعدم الحركة يفيد في بعض الحالات.
٧. الاستفادة في النقل من الألعاب الأخرى إلى كرة القدم
على سبيل المثال كرة السلة حيث من الممكن تطبيق كيف يستطيع لاعب عمل حاجز على لاعبي الخصم لإعطاء الفرصة لزميله لكي ينطلق إلى الداخل. وأيضًا طريقة استخدام الجسم بشكل قانوني وذلك يحدث في كرة القدم ولكن لا يتم تطبيقه بشكل صحيح.
ومن كرة القدم الأمريكية من الممكن تعلم كيفية الجري في بعض الطرق المحددة في الملعب وفتح المساحات والفرص.
بمعنى أن هناك ٣٠ مهارة يجب أن يتقنها اللاعب في هذا المركز. وليكن اللاعب ميسي جيد في ٢٥ مهارة وغير جيد في ٥ مهارات. فهل نحن بحاجة إلى تقوية مهارة من المهارات الجيدة أم تنميه أحد المهارات غير الجيدة.
ويقتصر العمل بها الآن على لاعب مهاجم يحصل على ٤ فرص محققة لإحراز أهداف فيسجل هدفين فتصبح نسبة التهديف ٥٠٪. [3]
٩. التنبؤ المستقبلي
وهو التحول من الوصف الاحصائي لما حدث في المباريات السابقة إلى التنبؤ بما قد يحدث في المباريات القادمة، وذلك من أهم التقنيات.
١٠. زيادة التفاهم والتواصل
تقليل الفراغات أو المسافات بين محللي البيانات والمدرب أو المدير الرياضي أو مسؤول التعاقدات. وتحويل كل الأسئلة التي يبحث عنها الممارسون للعبة إلى لغة يفهمونها وتحقيق تواصل بشكل أفضل.
تم تسمية توازن ناش على اسم مكتشفه جون ناش، عالم الرياضيات الأمريكي. وهو يعتبر واحدًا من أهم مفاهيم نظرية اللعبة، والتي تحاول تحديد الإجراءات التي يجب على المشاركين في لعبة اتخاذها لتأمين أفضل النتائج لأنفسهم رياضيًا ومنطقيًا.
توازن ناش هو مفهوم داخل نظرية اللعبة، حيث يحقق النتيجة المُثلى للعبة ما بمراعاة خطوات وتحركات الخصم بعدد لا متناهي. حينها لا بد أن تفكر فيما سيختاره الخصم وتلعب على هذا الأساس مثلما رأينا سابقًا في لعبة قاسم أو اسرق وبالتالي يفكر الخصم فيما ستختاره، وأنت تفكر فيما سيعتقد الخصم أنك ستختاره وهكذا، إلى أن تصل لنقطة نهائية من قراءة التحركات وتعرف بتوازن ناش [2][1]. وسيتم شرح الفكرة بشكل أكبر خلال ألعاب هذا المقال. ولكن سندعوك أولًا لمشاهدة هذا المقطع من فيلم “The Princess Bride” والذي سيفيدنا في شرح الأمر بشكل ممتع.
“مسابقة كينز للجمال – The Keynesian Beauty Contest”
في ثلاثينيات القرن العشرين، كانت مسابقة للجمال تصدر في أحد الصحف الشعبية، حيث تخمن أجمل وجه من أصل 100 صورة فوتوغرافية. يختار كل قارئ 6 وجوه، وسيتم مقارنة اختياراتهم بجميع اختيارات القُُرّاء الآخرين. إذا تضمنت اختيارات القارئ الوجه الأكثر شعبية، فسيفوز بالجائزة.
مسابقة الجمال
اهتمام جون كينز بمسابقة الجمال
في صباح أحد الأيام، قرأ الاقتصادي البريطاني الشهير جون ماينارد كينز عن هذه اللعبة في صحيفته المحلية. كان كينز، في ذلك الحين اقتصاديًا كبيرًا بارعًا، يكافح كثيرًا في البورصة. لذلك، أصبح مهتمًا بإيجاد نموذج يشرح سبب تذبذب أسهم البورصة وانهياراتها وغيرها من التقلبات السريعة في الأسعار، على الرغم من عدم تذبذب القيم الأساسية للأسهم من يوم إلى يوم. ألهمته لعبة مسابقة الجمال كنموذج محتمل، وشرع في الكتابة عن ذلك في عمله عام 1936 تحت عنوان “النظرية العامة للتوظيف والفائدة والمال”.
استراتيجية كينز
وفقًا لكينز، يمكنك استخدام استراتيجيات مختلفة متعددة عند لعب لعبة مسابقة الجمال. أولًا، يمكنك ببساطة اختيار الوجوه الستة التي تجدها شخصيًا أكثر جاذبية. ويطلق كينز وغيره من خبراء الاقتصاد على هذه الاستراتيجية اسم “الاستراتيجية الساذجة”، لأنها تستند إلى افتراض مفاده أن تفضيلاتك مطلقة. استراتيجية أخرى تنطوي على بناء قرارك على ما تعتقد أن اللاعبين الآخرين سيجدونه جذابًا.
ومع ذلك، فإن هذا الأمر غير مبني على الاختيار الأكثر عقلانية، فهو يعمل على افتراض أن الجميع يستخدمون الاستراتيجية الساذجة فحسب. ولكن ماذا لو استخدم الجميع الاستراتيجية الأكثر تطورًا، وحاولوا تخمين ما يجده الآخرون جذابًا؟ حسنًا، سيصبح الأمر معقدًا. ليس عليك فقط تخمين ما يجده الآخرون جذابًا؛ بل يجب عليك أن تخمن تخمينات الآخرين أيضًا. ولكن بمجرد أن نعتمد هذه الاستراتيجية، ينتهي بنا المطاف في حلقة لا نهائية تمامًا كما حدث في مقطع الفيلم بالأعلى.
حلقة لا نهائية
للمضي قدمًا، يحتاج كل لاعب إلى الذهاب لمستوى أعمق من أي شخص آخر، حيث سيصبح بحاجة إلى تخمين تفضيلات الآخرين وقراراتهم، بل وتخمينات الآخرين حول تخمينات الآخرين، وهلم جرًا. رغم أنها لعبة بسيطة لتحديد الوجوه الأكثر جمالًا إلا أن الأمر أصبح معقدًا، وتحول الأمر للعبة تخمين لا نهائية. [3]
تطبيقات نظرية كينز في البورصة
شبّه كينز هذا الشكل من التفكير الاستراتيجي بالبورصة واستراتيجيات المضاربة لكسب مال سريع. إذ يجب علىى المضارب الماهر شراء الأسهم قبل أن يشتري الجميع وبيعها قبل أن يبيع الجميع. من خلال القيام بذلك، يمكنك ركوب موجات من ثقة المستثمرين لترتفع أسهمك ثم الخروج قبل أن تتهاوى في دورتها الحتمية.
لذلك، إذا استطعت معرفة ما يفكر فيه غالبية المشاركين في سوق الأسهم، يمكنك التغلب عليهم. ومع ذلك، يحذر كين من استخدام نفس المنطق المعيب اللا نهائي الذي رأيناه في مسابقة الجمال.
إذ يحاول الجميع تخمين ما سيشتريه ويبيعه المستثمرون الآخرون، وما سيخمنه المستثمرون الآخرون عن المستثمرين الآخرين؛ وهلم جرًا إلى الأبد. من الممكن أن تفوز فَوْزًا كبيرًا إذا كنت تخمن كل شيء بشكل صحيح، إلا أنك ستصبح أكثر عُرضة للخسارة. فالتخمينات عدد لا حصر له من المرات ومن الممكن أن يحمل نسبة أكبر من الأخطاء.[3]
لعبة “2/3 المتوسط”
لعبة “2/3 المتوسط” هو لغز معروف في نظرية اللعبة، ويوضح بعض المفاهيم الأساسية للنظرية. باختصار، إليك بيان المشكلة:
لنفترض أن كل شخص في بلدتك يختار رقمًا صحيحًا يتراوح بين 0 و100، كما أن 0 و 100 هما خياران محتملان ضمن المجموعة أيضًا، كما هو الحال مع أي رقم آخر بينهما. الفائز هو الذي يختار أقرب رقم إلى 2/3 من متوسط الأرقام المختارة. ما هو الرقم الذي تختاره؟ لماذا؟
لنبدأ بطريقة لطيفة لعرض المشكلة وهي البدء بتحديد مجموعة الأرقام التي لا ينبغي لأي لاعب عقلاني اختيارها. بشكل منطقي، سيشعر أغلبنا بأن الجواب الفائز لن يكون 100. لماذا؟ لأن متوسط الأرقام لا يزيد عن 100، ولا يمكن أن يكون أكبر من 100! وبالتالي، لا يمكن أن يكون 2/3 من المتوسط هو 100. لذا سيلجأ المرء إلى خيار أفضل.
في الواقع، 2/3 من متوسط الأرقام التي لا تزيد عن 100 لا يمكن أن يكون أكبر من 66.666، لذلك، فمن غير المنطقي اختيار عدد أعلى من 66.666. لذا من الأفضل اختيار عدد أقل من هذا الرقم.
إذا كنت عقلانيًا، فلن تحدد رقمًا أكبر من 66.666 بالطبع، وهذا يقودنا إلى المرحلة التالية من التحليل. هل يمكنك أن تفترض أن الجميع منطقيون؟ إذا كان الأمر كذلك فإن جميع اللاعبين قاموا باستبعاد الأرقام فوق 66.666 من اختياراتهم، وهذا يقلل من الاحتمالات لاختيار عدد بين 1 و 66.666. وفي محاولة للحصول على الأقرب إلى 2/3 من متوسط رقم 66.666 سنصل في هذا الحالة = 44.444، وتستمر هذه العملية – باعتبار جميع اللاعبين في أعمق مستوي من العقلانية والمنطقية- إلى أن يصل الرقم الفائز إلى 0 حيث يختار جميع اللاعبين 0 وهذا ما يعرف بتوازن ناش.
هل توازن ناش هو الرابح؟
حالة أن الجميع يختار صفر هو توازن ناش، تعني أنه لن يندم أحد على اختياره. والوصول إلى توازن ناش يتطلب أكثر من مجرد عقلانية ومنطقية من جانب اللاعبين. بل، يتطلب أن يفترض الجميع أن الجميع يفترض أن الجميع يفترض … أن الجميع عقلاني ومنطقي (سلسلة طويلة من التخمينات تكاد تكون بعدد كل المشاركين). وتعرف عملية التخلص المتكرر من مجموعات الأرقام التي قد يكون اختيارها غير منطقي بـ”القضاء المتكرر على استراتيجيات الهيمنة الضعيفة “.
هل تعتقد أن الخيار الفائز سيكون الصفر حقًا؟ أراهنك بلا. لأنه من غير المحتمل أن يتبع كل شخص في بلدتك سلسلة المنطق المذكورة أعلاه. قد يكون الجميع عقلانيين. وقد يفترض الجميع أن الجميع عقلانيون. قد يفترض الجميع أن الجميع يفترض أن الجميع عقلانيون. ولكن في مرحلة ما، بعض اللاعبين سيوقفون التسلسل. في الواقع، يكمل الناس هذا التسلسل إلى أربعة مستويات في المتوسط. ورقم 21.6 كان هو الرقم الفائز في مثل هذه اللعبة التي نظمتها صحيفة دنماركية مع 19196 مشاركًا.
توازن ناش هو عنصر من عناصر نظرية اللعبة وهو النقطة الذي سيقف عندها اللاعب ولا يغير قراره أو استراتيجيته حتى عند معرفة استراتيجية الخصم. فعند وصوله لتوازن ناش لن يحتاج لتغييره لأنه الأفضل للجميع ألا وهو الصفر في اللعبة الماضية. يمكن تطبيق توازن ناش في مجموعة متنوعة من المواقف الواقعية في تحديد أفضل مكافأة في السيناريو الذي سيتم استنادًا إلى قراراتك وكذلك قرارات خصمك. إلا أن توازن ناش لا يعني بالضرورة أن يصف الواقع كما رأينا، فهو لا يدرس الماضي، بل يحاول التنبؤ بالمستقبل بطريقة رياضية متسلسلة لا تضمن الفوز في جميع الحالات.
سيوفر هذا المساق الأساسيات التي تبني عليها نظرية اللّعبة مثل: تمثيل الألعاب والاستراتيجيات، والشكل الواسع (الذي يسميه علماء الكمبيوتر أشجار الألعاب)، “وألعاب بايزي- Bayesian games” (مثل المزادات)، والألعاب المتكررة والعشوائية، وأكثر من ذلك. سنقوم بتضمين مجموعة متنوعة من الأمثلة بما في ذلك الألعاب الكلاسيكية وعدد من التطبيقات. قد ترى تلك المفاهيم معقدة، لكنك ستكون فكرة مُبسطة عنها عند انتهائك من المساق.
تعريف
على عكس ما نعتقد بمصطلح “الألعاب”، مثل الشطرنج والبوكر وكرة القدم، وما إلى ذلك، فإن نظرية اللعبة تتضمن دراسة وتحليل اتخاذ القرارات مع أخذ تحركات الخصوم بعين الاعتبار والتنبؤ بها. وقد تتضمن تحليل الصراعات بين الدول، والحملات السياسية، والمنافسة بين الشركات، والسلوك التجاري في الأسواق مثل البورصات العالمية. ولتوضيح الموضوع بشكل أكبر، نحتاج إلى تخيل لعبة بسيطة وتطبيقها.
لعبة قاسم أو اسرق
سنأخذ مثال بلعبة الثقة، وشرحها كالآتي. تعتمد اللعبة على وجود جائزة مالية كبيرة، وفردان يحاولان الحصول عليها. وطريقة الحصول عليها بسيطة، وهي عن طريق الاختيار بين إذا ما كنت تريد تقاسم الجائزة مع الفرد الآخر أو تريد أخذها لنفسك.
الاحتمالات الممكنة
الأول هو أن يختار كلاهما مشاركة الجائزة وبالتالي يتقاسما المال.
الثاني هو أن يختار أحدهما سرقة الجائزة، والآخر يختار تقاسم الجائزة، وبالتالي يحصد الشخص الذي اختار سرقة الجائزة كل شيء.
الثالث هو أن يختار كلاهما سرقة الجائزة وبالتالي يخسر كلاهما كل شيء.
Split or steal game
تساؤولات مهمة
من خلال تلك اللعبة هنالك بعض الأسئلة التي تحتاج أن تفكر بها وتستكشف إجاباتها خلال السلسلة. وستكتشف أيضًا علاقة تلك التساؤولات بنظرية اللعبة:
ما هو القرار الذي يجب أن يتخذه كل فرد من وجهة نظرك؟
هل تتوقع أن يتصرف الأفراد بشكل متماثل في هذه اللعبة؟
ما هو القرار الذي يجب أن يتخذه كل فرد لضمان الجائزة؟
في حال تعديل بعض قوانين اللعبة بحيث تختلف نسبة المكسب أو الخسارة، هل ستختلف القرارات؟
إذا تم السماح بالتواصل بين اللاعبين قبل لعب لعبة الثقة، هل سيغير هذا شيئًا من قرارات المباراة؟
في حال إذا قام نفس الفردين باللعب عدة مرات أمام بعضهما البعض، هل سيغير ذلك من قراراتهم؟
إذا ما كان المنافس شخص عقلاني أو يطمح للفوز بشتى الطرق، هل سيغير ذلك من شيء؟
قد ترى تلك اللّعبة والتساؤولات لا معنى لهم لكنهم الأساس الذي ستبنى عليه نظرية اللّعبة.
الإرهاب هو استخدام التمييز المقصود والقوة غير القانونية لخلق الرعب بين عامة الناس لتحقيق أهداف دينية أو سياسية. في سنة ٢٠١٩م، نُفذت ١٤٢١ حادثة إرهابية تسببت في قتل ٦٣٦٢ شخص منتشرة بشكل أكبر في جنوب آسيا والشرق الأوسط. ويوجد على موقع «Global Terrorism Dataset – GTD» معلومات عن الأعمال الإرهابية منذ سنة ١٩٧٠م إلى ٢٠١٨م بها أكثر من ١٨١ ألف حدث إرهابي. فكيف يساعدنا تعلم الآلة على مقاومة الإرهاب؟
استخدم فريق من الباحثين تعلم الآلة لتوقع واستكشاف الهجمات الإرهابية وتوضح الاختبارات النهائية أن الأنظمة تتنبأ بدقة بالهجمات في المناطق التي تأثرت سابقًا بالإرهاب. ولكن حدوث « black swan – كارثة إرهابية كبرى» لا يمكن توقعها وتنتشر أسرع ما يمكن.
استخدم الباحثون البيانات المتاحة للهجمات التي حدثت من ٢٠٠٢ إلى ٢٠١٦ م في ١٣ منطقة حول العالم.
تستطيع أحد أنظمة الباحثين التنبؤ بالهجمات في غضون أسبوع قبل الحادثة في المناطق التي توجد بها عدد كبير من المناطق التي تعرضت سابقًا للهجمات الإرهابية حيث العراق وجنوب غرب آسيا خطر حدوث هجمات إرهابية يكون بعد ٢٠٠ أسبوع من الحادث الذي سبقه، أما في المناطق الأقل حدوثًا للهجمات فمن المتوقع ٤٠٠ أسبوع لحدوث هجمات بعد آخر هجمة مثل روسيا وشرق أوروبا. [1]
وقد طرحت الدراسات أن الهجمات الإرهابية تتكرر في نفس المكان حيث يتناسب طرديًا مع عدد منفذي الهجمات الإرهابية وتوفير التكلفة للقيام بالعملية والقيمة التي يحصلون عليها.
وتوقع أيضًا الفريق وجود تناسب عكسي بين احتمالية حدوث الهجمات الإرهابية والكثافة السكانية. حيث تُنفذ العمليات في المناطق الأقل كثافة سكانية، وأيضًا تتناسب عكسيًا مع تحضر المكان حيث صعوبة الوصول إلى الأماكن الحضرية.
أهم العوامل المؤثرة التي يدرسها علماء تعلم الآلة في دراسة الهجمات الإرهابية
الانتحارية: هل المُقدِم على العمل لغرض انتحاري أم لديه أهدافًا أخرى؟
تحقيق الهدف: هل نجح المخطط الذي أراده الإرهابيون أم لا؟
نوع السلاح الرئيسي الذي تم استخدامه في العمل:
هل أسلحة بيولوجية أم كيميائية؟
يضربون بالأسلحة أم بالمتفجرات؟
يستخدمون رصاص حقيقي أم غير حقيقي أم أسلحة بيضاء؟
يستخدمون مركبات أم سيارات مفخخة؟
المنطقة: أمريكا الشمالية وأمريكا الوسطى وأمريكا الجنوبية وجنوب غرب آسيا وجنوب آسيا ووسط آسيا وأوروبا وشرق أوروبا والشرق الأوسط وشمال أفريقيا والصحراء الأفريقية وأستراليا وأوقيانوسيا.
النوع: حيث ينقسم الى عدة أقسام منها ما هو اغتيال أو هجوم مسلح أو خطف أو سرقة أو هجوم على منشأة أم غير معروف. [6]
أهم التقنيات المستخدمة
الشبكة العصبونية والتعلم العميق حيث وصلت دقة التنبؤ بانتحارية الأعمال الإرهابية حاليًا إلى ٩٨٪. ووصلت دقة التنبؤ بالنجاح في تنفيذ العملية إلى ٨٧٪ باستخدام الشبكة العصبونية و٩٣٪ بالتعلم العميق. وتحديد نوع السلاح بدقة ٧٣٪ بالشبكة العصبونية، بينما وصلت إلى ٩٤٪ بالتعلم العميق.
أما في تحديد المنطقة المستهدفة فوصلت دقة الشبكة العصبونية إلى ٨١٪، بينما دقة التعلم العميق ٩٧٪. وفي تحديد نوع الهجوم وصلت دقة الشبكة العصبونية إلى ٧٩٪ والتعلم العميق إلى ٩١٪.
فيتضح من ذلك أن كفاءة هذه التقنيات قوية وتتفوق تقنية التعلم العميق أكثر من الشبكة العصبونية.
طريقتان لمنع تفاقم العمليات الإرهابية
حماية المنشآت والأفراد وتحقيق الأمان.
منع الإرهابيين من القيام بمخططهم عن طريق القبض عليهم قبل التنفيذ. [5]
أهم التطبيقات في استخدام تعلم الاّلة في مواجهة الإرهاب
التنبؤ بوقت ومكان الهجمات الإرهابية من خلال محاولة معرفة وسائل التواصل ومعلومات التحويلات المالية المخالفة للقوانين والسفر غير الطبيعي والبحث على الإنترنت.
التعرف على توجهات الأشخاص للتطرف، حيث أن بعض الشركات تبني أنظمة للتعرف على اتجاه الأشخاص عن طريق الفيديوهات التي يشاهدونها ومحاولة مقابلتها بعرض فيديوهات أخرى تواجه ظاهرة التطرف.
محاولة التعرف على الإرهابيين، حيث تم تحليل بيانات ٥٥ مليون هاتف شخصي لأشخاص في باكستان سنة ٢٠٠٧م. ولُُوحظ أن ١٥ ألف شخص في تفكيره أن يصبح إرهابيًا، ولكن هذه العملية قد تكون غير دقيقة وغير مؤكدة وقد تتغير المعلومات من وقت لآخر. [5]
أهم التحديات التي تواجه العلماء في استخدام تعلم الآلة في مواجهة الإرهاب
مشاكل متعلقة بحقوق الإنسان، حيث لا يوجد قانون دولي يُمّكن من مراقبة جميع الأفراد، ووضعهم على اختبارات الذكاء الاصطناعي.
تجميع البيانات قد يكون عشوائيًا وغير دقيقًا.
انعدام الأمان في استخدام البيانات، حيث من الممكن بيع البيانات لجهة أخرى.
انعدام الشفافية.
عدم وجود معايير أساسية مضبوطة.
الشك وعدم التأكد والتحايل على معرفة أمور شخصية و استغلالها.
في الأحداث الأولمبية، تذهب الميدالية الذهبية والفضية والبرونزية إلى الرياضي الذي حقق أول وثاني وثالث مركز. قد تتوقع أن مقدار فرحة الفوز مترتّبة على حسب نوع الميدالية، فالفائز بالميدالية الذهبية هو الأكثر سعادة والفائز بالفضية أقل قليلا والفائز بالبرونزية أقلهم. والغريب أن الأمر ليس كذلك. الرياضي الذي يفوز بالبرونزية يشعر بشكل ما بسعادة أكبر من الرياضي الذي يفوز بالفضية. لكن كان لهذا تفسير فىي علم النفس البشري. خلال هذا المقال سنتعرف لماذا الفائزون بالميداليات البرونزية أكثر سعادة من الفائزين بالفضية؟
كيف تمت الدراسة
بالنسبة لدراسة نشرت حول علم النفس الاجتماعي، قام الباحثون بتحرير مقاطع فيديوهات بالميداليات الفضية والبرونزية في الأوليمبياد الصيفية لعام 1992. وتم تسجيل لحظات ردود الفعل الفورية عقب الإعلان عن الفائز مباشرة، ولحظات أخرى بعد ساعات. وطلب من بعض الأشخاص تقييم ردود فعل الرياضيين على مقياس من 10 نقاط دون إخبارهم بالميدالية التي فاز بها كل رياضي.[1] [2]
نتائج على عكس التوقعات
ووجدت النتائج أن الحاصلين على الميداليات البرونزية بدوا أكثر سعادة بكثير من الحاصلين على الميداليات الفضية. وقيّم المشاركون الحاصلين على الميداليات البرونزية بمقياس 7.1 فور إعلان فوزهم و5.7 على منصة التتويج، بينما تم تقييم الحاصلين على الميداليات الفضية ب 4.8 فور إعلان فوزهم و 4.3 في على منصة التتويج. وقد ظهرت نتائج مماثلة بعد مسابقة الجودو في دورة الألعاب الأوليمبية لعام 2004. [2] [1]
التفسيرات الممكنة
لماذا الفائزون بالميداليات البرونزية أكثر سعادة من الفائزين بالفضية؟ أحد التفسيرات التي طرحها علماء النفس هم مصطلح يسمى “التفكير عكس الواقع- Counterfactual thinking”: بدلا من التفكير في إنجازك، تقوم بمقارنتها إلى ما قد يكون لو كنت فعلت كذا. بالنسبة للميدالية الفضية، فإن هذا الفكر العكسي هو على الأرجح أنه كان بإمكانهم الفوز بالذهبية لو كانوا قد أبلوا بلاء أفضل قليلا. أما بالنسبة للميدالية البرونزية، فالعكس هو الصحيح، فهم كانوا على وشك الخروج دون أي ميداليات على الإطلاق. وقد يكون هذا السبب في أن الحائز على الميدالية البرونزية هو عموما أكثر سعادة مع إنجازهم. [3] [2]
“التفكير عكس الواقع- Counterfactual thinking”
وتعكس الفكرة قضية معروفة جيدا في علم النفس: فإنجازات الشخص أقل أهمية من الطريقة التي ينظر بها ذلك الشخص إلى تلك الإنجازات بشكل ذاتي. على سبيل المثال، قد تشعر بسعادة غامرة بسبب زيادة بنسبة 5٪ في الراتب. حتى تعلم أن زميلك في العمل حصل على زيادة بنسبة 10٪. ولكن هل هناك أي حالة عندما يكون الفرد أكثر سعادة مع رفع 5 ٪ أكثر من الشخص مع زيادة 10 ٪. نعم هذا ممكن، عندما يتوقع الشخص زيادة بنسبة 3 ٪ فقط لكنه تلقى زيادة بنسبة 5 ٪. في حين توقع الشخص الآخر زيادة بنسبة 15 ٪ لكنه تلقى زيادة بقيمة 10 ٪ فقط. في الواقع الشخص الأول سيكون أكثر ارتياحا مع نتيجته، على الرغم من كونها أقل من نتيجة الشخص الثاني. [1]
تعود بداية الألعاب الأولمبية إلى ما يقرب من ٣٠٠٠ سنة، وأُعيدت مرة أخرى إلى الظهور في أواخر القرن التاسع عشر، وأصبحت الآن بمثابة المنافسة الرياضية الأقوى والأشهر عالميًا. أقيمت الألعاب الأولمبية منذ القرن الثامن قبل الميلاد الى القرن الرابع كل ٤ سنوات في أولمبيا التي تقع في شبه جزيرة بيلوبونيز تكريمًا للإله زيوس. وأُقيمت اول دورة اولمبية حديثة سنه ١٨٩٦م في أثينا باليونان بمشاركة ٢٨٠ رياضي من ١٣ دولة. في ١٩٩٤م، تم تقسيم الألعاب الأولمبية الصيفية والشتوية، ويُنظما بالتبادل كل عامين، ولكن تأخرت الألعاب الأولمبية الصيفية لسنة ٢٠٢٠ بسبب وباء كورونا وتُقام من ٢٣ يوليو إلى ٨ أغسطس ٢٠٢١م في طوكيو باليابان. ,وسنلقي نظرة في هذا المقال عن حقائق وأرقام عن الألعاب الأولمبية. [1]
الدول التي شاركت في الأولمبياد
بدأت البطولة بعدد قليل من الدول، ثم زادت بعد ذلك حيث كان عدد الدول المشاركة في أول دورة ١٤دولة. إلى أن أصبحت تُقسم إلى ألعاب صيفية شارك في اّخر فعالية فيها 207 دولة سنة 2016م وفي فعالية 2014 الشتوية شاركت 88 دولة. [2]
عدد المشاركين في الألعاب الأولمبية الحديثة منذ نشأتها
بدأت البطولة لأول مرة بعدد قليل من المشاركين وعدد قليل من الأحداث الرياضية. حيث شارك 241 رياضي لأول مرة سنة 1896م. والآن نتخطى حاجز 10000 رياضي يشارك للمنافسة ومن قبلها أيضًا هناك منافسة قوية للصعود إلى الأولمبياد. [3]
تكلفة الألعاب الأولمبية
هل تنظيم حدث كبير مثل الألعاب الأولمبية مكلف للدولة المنظمة؟ بالتأكيد نعم حيث تنظيم ومسئولية إقامة كل هؤلاء الرياضين طوال فترة المنافسة وتنظيم الحدث الرياضي نفسه والمسئولين عنه. كل هذا يكلف الكثير ولكن بكل تأكيد الناتج عنه مجزي للغاية على كل الأصعدة.
ميداليات الدول العربية
حققت المغرب أكبر عدد من الميداليات الأولمبية بالرغم من تناقص الناتج المحلي الإجمالي لكل فرد حيث حققت 19 ميدالية بواقع 6 ذهبية و5 فضية و8 برونزية. تليها مصر التي حققت 14 ميدالية بواقع 5 ذهبية و3 فضية و6 برونزية. وبالمقابل تتذيل القائمة من الدول ذات الناتج المحلي الإجمالي للفرد عالي مثل الإمارات. إلى جانب كلًا من سوريا والأردن والسودان والعراق وجيبوتي. [5]
السيدات في الألعاب الأولمبية
كان عدد النساء المشاركين في الألعاب الأولمبية سنة 1900م هو 22 سيدة خلال حدثين رياضيين كبيرين. زاد عدد السيدات كما زادت أنواع الرياضات التي تشارك فيها السيات في الأولمبياد إلى أن وصل في عام 2016م إلى ما يقرب من 5000 سيدة. [4]
الأكثر تحقيقًا للميداليات الأولمبية
حقق السباح الأمريكي مايكل فيليبس أكبر عدد من الميداليات الأولمبية حيث وصل إلى 28 ميدالية منهم 23 ذهبية و3 فضية و2 برونزية. ويحلق بعيدًا عن أقرب منافسيه لاعبة الجمباز لاريسا لاتينيا التي حققت إنجازات عديدة ب 18 ميدالية منهم 9 ميداليات ذهبية.
على صعيد الدول، حققت الولايات المتحدة الأمريكية العدد الأكبر من الميداليات الأولمبية حيث حققت 2542 ميدالية أولمبية منذ بداية شكلها الحيث عام 1896م.
ألعاب الفيديو هي جزء في كل مكان تقريبا من حياة جميع الأطفال والمراهقين بل والبالغين ايضا، كانت الغالبية العظمى من الأبحاث التي أجراها علماء النفس حول آثار “الألعاب” على تأثيرها السلبي: الضرر المحتمل المرتبط بالعنف والإدمان والاكتئاب. ونحن ندرك قيمة تلك البحوثات؛ ونحن نعترف بأهميتها. ومع ذلك، فإننا نجادل بأن هناك حاجة إلى منظور أكثر توازنا، منظور لا يأخذ في الاعتبار الآثار السلبية المحتملة فحسب، بل أيضا فوائد لعب هذه الألعاب وأيضا الرد على بعض التساؤلات والتفكير النمطي الخاطئ عن الجيمرز عن طريق بعض الإحصائيات الهامة.
ارتباط مصطلح “الجيمر” بالذكور بشكل واضح
المثير للدهشة أن الإناث والذكور يلعبون الألعاب الإلكترونية بنسب متقاربة تصل ل 40% للإناث وهذا أكبر من المتوقع عن طريق الناس بنسبة 20%. إلا أن البعض لا يصنف كل الإناث كجيمر فِعْلِيًّا حيث أنهن يفضلن الألعاب البسيطة النمطية فِعْلِيًّا حيث أنهن يفضلن الألعاب البسيطة النمطية على عكس أقرانهم من الذكور الذين يفضلون ألعاب قوية وصعبة. وقد كان هذا الزعم قَوِيًّا حيث إن كل اللاعبين المحترفين في الرياضات الإلكترونية تقريبا هم ذكور. ودون أخذ الجنس في الاعتبار، فإن الذين يلعبون ألعاب تنافسية صعبة فخورين بأن يوصَفون بجيمرز ، أما الذين يلعبون الألعاب النمطية البسيطة لا يعتبرون أنفسهم جيمر. وفي أحد الدراسات وُجد أن 85.9% من الذكور يفضلون الألعاب التنافسية الصعبة، وأن 42.7% من الإناث يفضلون نفس النوع من الألعاب وتختلف النسب بشكل واضح بين الألعاب، حيث أن اللعبة الإستراتيجية”League of Legends” يلعبها 4% فقط من الإناث.[2]
هل كل الجيمرز مراهقون؟
مدى الأعمار في لعبة “Everquest 2”
على عكس المتوقع، 40٪ من البالغين هم الآن لاعبين منتظمين،
مقارنة مع 83٪ من المراهقين. كما أن متوسط عمر الجيمر الآن هو 33. بل في دراسة أُجريت على بعض الألعاب مثل “Everquest 2” وُجد أن الفئة الأكبر من اللاعبين في الثلاثينيات من عمرهم بنسبة 36.69 %.[1]
هل الذكور أمهر من الإناث في الألعاب؟
يعتبر هذا الزعم صحيحا. حيث إنه حين تم دعوة لاعبين ذكورًا وإناثًا للعبة “pong” وكان للذكور الغلبة وبشكل قوي. وفي استطلاع تم على أكثر من 18,000 لاعب ل “League of Legends”. حيث استخدموا مقياس المهارة الذي وضعه مطورو اللعبة وأفادوا بأن الذكور، في المتوسط، لديهم مستوى مهارة أعلى بكثير من الإناث. وقد يرجع الأمر لأن لاستهلاك الذكور لوقت أكبر في اللعب مما يصقل من مهاراتهم. وقد تكون أحد الأسباب هو تأثرهم بالتفكير النمطي أن الإناث هنّ أقل ذكاءً من الذكور .مثلما حدث في دراسة أُجريت على مجموعة من الإناث حيث طلب منهم حل إختبار رياضيات وتقسيمهم لمجموعتين، المجموعة الأولي يقوم شخص بتنبيههن بجنسهن، والمجموعة الأخرى لا ينبهن أحد بذلك. وكانت النتائج أن المجموعة الثانية أدت بشكل أفضل في الإختبار. [1]
هل للألعاب الإلكترونية فوائد؟
علاوة على ذلك ، يرتبط لعب ألعاب الفيديو بنتائج اجتماعية إيجابية ، مثل زيادة الوضع الاجتماعي للمراهقين بالإضافة إلى إقامة صداقات والحفاظ عليها عبر الألعاب الأونلاين. كما أظهرت العديد من الدراسات أن لعب ألعاب الفيديو قد تسهل تعلم المجالات التكنولوجية ، مثل علوم الكمبيوتر والهندسة والرياضيات (مجالات STEM). وعلى المستوى البدني، هناك دراسة على بعض اللاعبين الأمريكيين أظهرت على غير المتوقع أن المستوى البدني لهم أفضل من الأفراد الأمريكيين العاديين حيث إن ال (BMI = 25.19) للاعبين بينما ال (BMI = 28) للأفراد العاديين. حيث كان لابد من تصحيح التفكير النمطي الخاطئ عن الجيمرز. حيث يتخيلهم البعض مثل مراهق بدين يجلس في قبو منزلة مدمن للالعاب ولا يمتلك صلات اجتماعية.[1]
الحياة المهنية للجيمرز
في دراسة لاستكشاف كيف يفكر اللاعبون (أولئك الذين نشئوا يلعبون ألعاب الفيديو) وكيف يشعرون بعملهم مقارنة بغير اللاعبين. ما وجدناه كان مفاجئًا ومبهرًا، حيث أظهرت الدراسة أن للّاعبين مجموعة من الآراء والسلوكيات مختلفة مقارنة بغير اللاعبين. على سبيل المثال، بدلا من محاولة البحث عن إجابة “واحدة”، تعلِّم الألعاب أن هناك العديد من المسارات المحتملة ل “النصر”، وينبغي للمرء أن يحاول أكبر عدد ممكن لمعرفة ما سيحدث. فالنصر ممكن، حيث لم يكن مصمم اللعبة ليستطيع تصميم لعبة دون إتاحة فرصة للنصر. وتكلفة الفشل منخفضة إن لم يكن صفرا- كل ما هو مطلوب هو ضغطة على زر إعادة. قيمة الفوز ليست كلها مرتبطة في بالفوز في النهاية؛ بل هو مرتبط أكثر بالطريق إلى النصر نفسه. كل هذه السلوكيات جعلت اللاعبين يمتلكون قيَم مختلفة عن غير اللاعبين.
الألعاب تعلم اللاعبين أن العالم هو مكان تنافسي، والوقوف ساكنًا لن يضمن لك مكان. إذا كان هناك مفترق طرق، أتخذ طريقًا ولنرى ما سيحدث. أيا كان الطريق الذي اتخذته عليك معرفة إذا ما كان طريقا ممهدا أو صعبا وفي كلا الحالتين عليك التعامل معها.
وأخيرا، تعلِّم الألعاب أن كونك البطل هو أمر مهم ، فالناس يعتمدون عليك لإنقاذ اليوم وهزيمة الزعيم الأخير الشرير الذي ينتظرك في نهاية كل المستوي. القادة التقليديين والأنظمة الطبقية لا تكسب الكثير من الاحترام من اللاعبين. حيث تم تعليمهم طوال حياتهم التخلص من أولئك الذين هم في السلطة في أسرع وقت ممكن. كما يعتقد اللاعبون “إذا كان هناك شيء مهم يجب القيام به بشكل صحيح ، فمن الأفضل أن يفعلوا ذلك بأنفسهم”.
ومن ناحية أخرى يميل اللاعبون لأخذ المخاطر والتعامل معها أكثر من ذويهم غير اللاعبين. حيث يعتقد اللاعبون أن أفضل المكافآت تأتي لأولئك الذين يخاطرون. يسعى اللاعبون أيضا إلى تحقيق النجاح أكثر من غير اللاعبين، حيث إن للهدف معنى بالنسبة لهم. (68 ٪ للاعبين مقابل 59 ٪ لغير اللاعبين). حيث إن اللاعبين يبدون أكثر استعدادا لاتخاذ الخطوات اللازمة للوصول إلى المستوى التالي لأنهم يشعرون أنهم قادرون على الوصل إلى أكثر مما لديهم حاليًا.[1]
تصحيح مسار
ألعاب الفيديو أصبحت دون أن ندرك جزءًا من حياتنا اليومية. وليس فقط المراهقين الذين يلعبون، بل الأفراد من جميع الأعمار والجنسين. ومع وجود 2.6 مليار لاعب في جميع أنحاء العالم[4]، يمكن أن يصبح الأمر مربكًا ومغلوطًا بعض الشيء. لقد اختارنا الإحصائيات التي ذكرناها حتى نتمكن من جلب بعض النظام إلى الفوضى التي أصبحت عليها. ووضع بعض النقاط على الحروف وتصحيح التفكير النمطي الخاطئ عن الجيمرز و الألعاب الإلكترونية.
كتب الفيلسوف وعالم الرياضيات الشهير «جوتفريد دبليو لايبنيز-Gottfried W. Leibniz» رسالة بعثها إلى «كريستيان هويجنز-Christian Huygens» يقول فيها: “أنا لا أكتفي بالجبر، لأنه لا يقدم أقصى البراهين ولا أجمل التركيبات الهندسية. نحن بحاجة إلى نوع آخر من التحليل الهندسي أو الخطي يتعامل مباشرة مع الموضع، إذ يتعامل الجبر مع المقدار”.
كانت هندسة المواقع لـ لايبنيز -المعروفة اليوم باسم مجال الطوبولوجيا- بطيئة في التطور، ومن بعد ذلك أتى «ليونارد بول أويلر-Leonhard Paul Euler» بورقته البحثية التي مثلت نقطة البداية لنظرية الرسوم البيانية أو المخططات والطبولوجيا. كانت تلك الورقة تتحدث عن حل مشكلة جسور كونيجسبيرج الشهيرة وتُّعد تلك الورقة الأولى في تاريخ الرسوم البيانية.
لقد أنشأ أويلر الرسم البياني لمحاكاة مكان وحالة معينة وهي حل مشكلة كونيجسبيرج التي تُّعد واحدة من أصعب المشكلات. تطورت النظرية من ورقة أويلر وأصبحت نظرية قوية وعميقة ولها دور كبير في تطبيقات العلوم الفيزيائية والبيولوجية والاجتماعية. فنظرية الرسوم البيانية هي فرع من فروع الرياضيات تهتم بشبكات النقاط المتصلة بخطوط. وسنعرف معنى هذا التعريف بدقة في السطور التالية. لمعرفة مشكلة جسور كونيجسبيرج تفصيليًا؛ تابع ذلك المقال: مشكلة جسور كونيجسبرج.
معنى الرسم البياني
الرسم البياني هو زوج من المجموعات (V ، E)، حيث V هي مجموعة الرؤوس. E هي مجموعة الحواف التي تربط أزواج الرؤوس.
الرسم البياني
وجب علينا معرفة أنه يوجد أنواع مختلفة من الرسوم البيانية في الرياضيات والأحصاء. لتمثيل البيانات في شكل تصويري وأكثر تلك الأنواع شيوعًا هي الرسوم البيانية:
الإحصائية.
الأسية.
اللوغاريتمية.
المثلثية.
الرسم البياني لتوزيع التردد.
في وسعنا استخدام كل هذه الرسوم البيانية في أماكن مختلفة؛ لتمثيل مجموعة محددة من البيانات. لكن لا يُشير مصطلح الرسم البياني إلى مخططات البيانات مثل الرسوم الخطية أو الرسوم البيانية الشريطية. بل يُشير إلى مجموعة من الرؤوس (نقاط أو عقد) والحواف أو الخطوط التي تربط بين تلك الرؤوس.
رسوم بيانية أصعب من رسوم أويلر: الرسوم البيانية الهاميلتونية
المسار الهاميلتوني هو مسار في الرسم البياني غير الموجه أو الموجه الذي يزور كل رأس مرة واحدة بالضبط. إذ اخترع عالم الرياضيات الأيرلندي ويليام روان هاميلتون لغزًا (لعبة إيكوسيان) وقام ببيعه لاحقًا إلى شركة مصنعة للألعاب مقابل 25 جنيهًا إسترلينيًا. تضمن اللغز العثور على نوع خاص من المسار، يُعرف باسم دائرة هاميلتون.
جولة الفارس هي مثال آخر على مشكلة ترفيهية تتضمن حلبة هاميلتونية. كانت الرسوم البيانية الهاميلتونية أكثر صعوبة في التوصيف من الرسوم البيانية لأويلر، إذ أن الشروط الضرورية والكافية لوجود دائرة هاميلتونية في رسم بياني متصل لا تزال غير معروفة.
النظرية والطوبولوجيا
أدى الارتباط بين نظرية الرسم البياني والطوبولوجيا إلى حقل فرعي وهو «نظرية الرسم البياني الطوبولوجي». هناك مشكلة مهمة في هذا المجال تتعلق بالرسوم البيانية المستوية. هذه هي الرسوم البيانية التي يمكن رسمها كمخططات نقطية وخطية على مستوى (أو على نحو مكافئ كـ كرة) بدون أي حواف متقاطعة باستثناء الرؤوس حيث تلتقي.
الرسوم البيانية الكاملة التي تحتوي على أربعة رؤوس أو أقل تكون مستوية، لكن الرسوم البيانية الكاملة ذات الخمسة رؤوس أو أكثر ليست كذلك. لا يمكن رسم الرسوم البيانية غير المستوية على مستوى أو على سطح كرة بدون حواف تتقاطع مع بعضها البعض بين الرؤوس.
نما استخدام الرسوم البيانية للنقاط والخطوط؛ لتمثيل الرسوم البيانية في الواقع من الكيمياء في القرن التاسع عشر، إذ تشير الرؤوس ذات الحروف إلى الذرات الفردية والخطوط المتصلة التي تشير إلى الروابط الكيميائية، حيث كان للاستواء نتائج كيميائية مهمة. كان الاستخدام الأول في هذا السياق للرسم البياني إلى الإنجليزي جيمس سيلفستر في القرن التاسع عشر، وهو أحد علماء الرياضيات العديدين المهتمين بإحصاء أنواع خاصة من الرسوم البيانية التي تمثل الجزيئات.
بعض من تطبيقات النظرية
الكيمياء: نظرية الرسوم البيانية الكيميائي هي الفرع الطوبولوجي للكيمياء الرياضية الذي يُطبق النظرية على النمذجة الرياضية للظواهر الكيميائية.
الفيزياء: تستخدم نظرية الرسوم البيانية كذلك في دراسى الجزئيات، فمثلًا في فيزياء المادة المكثفة يمكننا دراسة البنية ثلاثية الأبعاد للهياكل الذرية المحاكاة المعقدة بشكل كمي من خلال جمع الإحصائيات حول الخصائص النظرية للرسم البياني المتعلقة بطوبولوجيا الذرات.
علم الطب والأحياء: تستخدم نظرية الرسوم البيانية في الأدوية وتحديد دور البروتينات أو الجينات ذات الوظيفة غير المحددة.
الهندسة الكهربائية: تُستخدم مفاهيم نظرية الرسوم البيانية على نطاق واسع في تصميم توصيلات الدوائر يتم تسمية أنواع الاتصالات أو تنظيمها على أنها طبولوجيا.
علوم الكمبيوتر: تستخدم نظرية الرسوم البيانية لدراسة الخوارزميات، مثل:«خوارزمية كروسكال-Kruskal’s Algorithm».«خوارزمية بريم-Prim’s Algorithm».«خوارزمية ديكسترا-Dijkstra’s Algorithm».
النظرية واللغويات: تستخدم شجرة تحليل اللغة وقواعد اللغة الرسوم البيانية.
كذلك يمكن تمثيل الطرق بين المدن باستخدام الرسوم البيانية. بأمكاننا استخدام تصوير المعلومات المرتبة الهرمية مثل شجرة العائلة كنوع خاص من الرسم البياني.
تاريخيًا كان يموت ربع الأطفال بنسبة ٢٦,٩٪ في السنة الأولى من عمرهم، ونسبة ٤٦,٢٪ تقريبًا قبل سن البلوغ. ولكن المعدل العالمي الحالي أقل ١٠ مرات من المعدل سابقًا. وفي الدول الأكثر اهتمامًا بالطفل احتمالية أن ينجو الطفل ١٧٠ مرة أكثر من الدول التي لا تولي اهتمامًا كافيًا.
معدل وفيات الأطفال الحالي قبل عمر السنة ٢,٩٪ و يموت قبل بلوغ ال ١٥ سنة ٤,٦٪ منهم. ولكن، ما زال هناك بعض الدول التي تعاني من ارتفاع معدل وفيات الأطفال على سبيل المثال، تعاني جمهورية وسط أفريقيا من معدل وفيات للأطفال قبل عمر السنة يصل إلى ٩٪، أما الدول الأقل في معدل وفيات للأطفال هي أيسلندا بنسبة ٠,١٦٪ وفرصة نجاة الأطفال بها ١٧٠ مرة أكثر من الدول الفقيرة.
سابقًا، كان معدل الخصوبة أكثر من ٦ أطفال لكل سيدة. ومن المعروف أن معدل ٤ أطفال لكل سيدة يضاعف عدد السكان. أما ٦ أطفال لكل سيدة يجعل عدد السكان أكثر ب ٣ أضعاف من جيل لآخر. وكان عدد السكان شبه ثابت من ١٠٠٠٠ سنة قبل الميلاد إلى عام ١٩٠٠م حيث كانت الزيادة تقدر ب ٠,٠٤٪ سنويًا. بمعدل المواليد الكبير هذا كان من الطبيعي زيادة عدد السكان بشكل مبالغ فيه ولكن ذلك لم يحدث بسبب وفاة أغلب الأطفال. فلماذا يموت الأطفال حول العالم؟ [1]
يوجد تحفظات على تقديرات وفيات الأطفال
حيث لم يكن يصدر تقرير عن وفيات الأطفال خاصة الذين توفوا بعد الولادة مباشرة.
بقايا أجساد الأطفال التي يُعثر عليها غالبًا ما تكون غير كاملة.
لاحظ العلماء أيضًا وجود تقارب في معدل وفيات الأطفال لإنسان النياندرتال الذي عاش قبل ٤٠٠٠٠٠ – ٤٠٠٠٠ سنة سابقة في أوراسيا حيث كان يموت ٢٨٪ من أطفالهم في عامهم الأول.
في سنة ٢٠١٧م، مات حول العالم ٥٦ مليون شخص منهم ٥,٤ مليون طفل قبل الوصول إلى السنة الخامسة من العمر بمتوسط ١٥٠٠٠ طفل لكل يوم.
تهدف الأمم المتحدة في ٢٠٣٠م إلى وصول معدل وفيات الأطفال إلى ٢,٥٪ في كل الدول بما معناه نجاة نحو ٩٧,٥٪ من الأطفال المولودين بغض النظر عن مكان نشأتهم بما يعني نجاة مليون طفل كل عام عالميًا. وحاليًا يموت ٣,٩٪ من الأطفال قبل سن الخامسة، ومن المتوقع فقدان ١٠٠ مليون طفل في مرحلة التخطيط للوصول إلى هدف الأمم المتحدة من ٢٠١٥ – ٢٠٣٠ في حالة استمرار معدل مواليد الأطفال بهذا الشكل.
تاريخيًا
سنة ١٨٠٠م، كان أكثر من ثلث الأطفال لا يصلوا إلى عمر ٥ سنوات. كان للأبوين متوسط ٥ أطفال وكانوا يفقدون ٢ – ٣ أطفال في أعوامهم الأولى ولم يكن هذا نادرًا ولكنه كان طبيعيًا.
سنة ١٩٥٠م، تغير الوضع كثيرًا ولكن في الدول الغنية فقط في أوروبا وأستراليا وأمريكا الشمالية وبعض أجزاء أمريكا الجنوبية. حيث كان معدل وفيات الأطفال أقل من ٥٪ ومعدل الخصوبة ٢ – ٣ أطفال لكل سيدة. وفقدان الأطفال أصبح نادرًا بسبب التطور في نظام الحياة والمعرفة الطبية وعلاج الأمراض المتعلقة بولادة الأطفال. ولكن ما زالت وفيات الأطفال مرتفعة في باقي مناطق العالم.
في سنة ٢٠١٥م، يموت ١ من كل ٢٠٠ طفل في الدول الغنية ووصل في دول عدة إلى ١ – ٢٪، والصين تحولت من فقد ثلث الأطفال إلى ١٪، والهند من فقد ربع الأطفال إلى١ / ٢٠ وكينيا من الثلث الى ١ / ٢٠ وتنزانيا من الثلث إلى ١ / ٢٠.
هبط المعدل العالمي من ٢٢,٥٪ إلى ٤,٥٪. وأوروبا من ١١٪ إلى ٠,٦٪. وأمريكا الشمالية من ٣,٨٪ إلى ٠,٦٪. وأمريكا اللاتينية من ٢٠٪ إلى ٢,٤٪. وآسيا من ٢٥٪ إلى ٣,٥٪. و أخيرًا أفريقيا من ٣٢٪ إلى ٨٪. [4]
نموذج من مصر
في مصر سنة ١٩٥٥م، كان معدل الخصوبة من ٦ – ٧ أطفال لكل سيدة وكان يفقد الأبوين ٢ – ٣ أطفال. وفي ٢٠١٦م، أصبح معدل الخصوبة ٣ أطفال لكل سيدة ومعدل فقد الأطفال لا يتعدى ٠,٠٨٪. [3]
عدد الوفيات في مصر سنة ٢٠١٧م بسبب أمراض الجهاز التنفسي السفلي تقريبًا ١٠٠٠٠ طفل، ومن أمراض ما بعد الولادة ووقت الولادة بسبب عيوب خلقية تقريبًا ٩٠٠٠ طفل، ومن أمراض الإسهال تقريبًا ٦٥٠٠ طفل والعديد من الأمراض الأخرى.
وإذا عقدنا هذه المقارنة مع سنة ١٩٩٠م، حيث مات ٤٥٠٠٠ طفل بسبب أمراض الجهاز التنفسي السفلي. ومات ٣٠٠٠٠ طفل بسبب أمراض حديثي الولادة والعيوب الخلقية عند الولادة، ومات ٣٦٠٠٠ طفل بسبب الإسهال. [2]
لماذا يموت الأطفال حول العالم؟
فقد العالم ٥,٤ مليون طفل حول العالم سنة ٢٠١٧م، ومعدل وفيات الأطفال في الدول الغنية أقل ١٠ مرات من الدول الفقيرة. ولتقليل عدد وفيات الأطفال علينا معرفة معلومتان في غاية الأهمية:
أين يموت هؤلاء الأطفال؟
سبب موت الأطفال.
أكثر الدول في معدلات وفيات الأطفال هم الصومال وتشاد ووسط أفريقيا وسيراليون ونيجيريا ومالي.
أهم الأسباب:
١٥٪ من وفيات الأطفال سنه ٢٠١٧م كانت بسبب الالتهاب الرئوي وأمراض الجهاز التنفسي السفلي. وهو أهم سبب في آخر ٣ عقود، والسبب الرئيسي عدوى بكتيرية.
١٢٪ بسبب أمراض حديثي الولادة و خاصة ما بعد اول ٢٧ يوم من الولادة، ومن المعروف أن وفيات الأطفال في أول سنة أكثر ٣ مرات من ثاني سنة من الولادة.
١٠٪ بسبب أمراض الإسهال وتسببه على سبيل المثال الكوليرا وفيروس الروتا و بكتيريا الشيجيلا.وقد صرّحت منظمة الصحة العالمية أن من الممكن علاج الإسهال ومنعه؛ حيث وجود علاجات تعويضية لفقد العناصر المهمة بسبب الإسهال وأدوية أخرى لعلاج الإسهال.
٩٪ بسبب عيوب خلقية أو تغيرات جينية غير طبيعية موجودة عند الأطفال منذ الولادة.
٤٥٪ مجملًا من وفيات الأطفال بسبب الأمراض المعدية، لكن نجاح حملات التطعيم وإتاحة المضادات الحيوية كان لهم دورًا رئيسيًا في تقليل الوفيات. وقلل لقاح الحصبة عدد الحالات بنسبة ٨٦٪ منذ عام ١٩٩٠م، وقالت منظمة الصحة العالمية أن هذا اللقاح منع وفاة ٢١ مليون شخص في أفريقيا فقط. ولدينا الآن لقاحات ضد السل والفيروسات الكبدية والالتهاب السحائي والسعال الديكي. وأفضل طريقة لحماية الأطفال هي توفير اللقاحات والمضادات الحيوية المناسبة.
الالتهاب الرئوي
١٥٪ من حالات وفيات الأطفال عام ٢٠١٧م كانت بسبب الالتهاب الرئوي. وبدأ يقل عدد الأطفال الذين يموتون بسبب الالتهاب الرئوي بشكل واضح من ٣ عقود حيث في سنة ١٩٩٠م مات مليون طفل بسبب الالتهاب الرئوي. ولكن في ٢٠١٧ قل هذا الرقم 60% وكان هذا بسبب تطوير في تغذية الأطفال وتقوية مناعتهم وتنقية الهواء والنظافة العامة والشخصية ومحاربة الفقر العالمي وظهور اللقاحات والمضادات الحيوية.
تزداد وفيات الأطفال بالالتهاب الرئوي في صحراء أفريقيا وجنوب آسيا. وفي ٥ دول عدد وفيات الأطفال فيها أكثر من نصف حالات الوفيات عالميًا وهم الهند ونيجيريا وباكستان والكونغو الديمقراطية وإثيوبيا. وتتناسب حالات الوفاة من الالتهاب الرئوي طرديًا مع ازدياد معدلات الفقر.
عوامل الخطورة:
ضعف تغذية الأطفال مما ينتج عنه نقص الوزن وعدم تناسب الوزن مع الطول، والأطفال قليلي التغذية أكثر عرضة للالتهاب الرئوي ٢ – ٤ مرة، وأكثر عرضة للوفاة بسببه ١٥ مرة أكثر من الطبيعي وتسبب في ٥٣٪ من حالات الوفاة.
التلوث الداخلي في المنزل وهو التدخين سبّب ٢٩٪ من حالات الالتهاب الرئوي والتلوث الخارجي يسبب ١٨٪. وتعرض الأطفال للتدخين سبّب وفاة ٦١٠٠٠ طفل تحت عمر ٥ سنوات في سنة ٢٠١٧م.
التعرض للحصبة والإيدز يجعل من الالتهاب الرئوي أكثر خطورة للوفاة ٧ مرات. في ٢٠١٠م، ١٪ فقط من الأطفال الذين ماتوا في الهند بسبب الالتهاب الرئوي كانوا مصابين بالإيدز. وعلى الجانب الآخر في أفريقيا ١٧٪ من الأطفال الذين ماتوا بالالتهاب الرئوي كانوا مصابين بالإيدز.
لتقليل وفيات الأطفال من الالتهاب الرئوي:
توفير لقاح الالتهاب الرئوي لعمر اقل من ٢٤ شهر وكفاءته ٨٥٪، وعند وصوله إلى أقصى قدر يمكنه إنقاذ ٣٩٩٠٠٠ طفل سنويًا. وكذلك مصل الانفلونزا؛ حيث ارتبطت الانفلونزا ب ٢٪ من حالات وفيات الأطفال بالالتهاب الرئوي.
تحفيز الرضاعة وخاصة في أول ٦ شهور من عمر الطفل؛ حيث الأطفال الذين لا يحصلون على رضاعة طبيعية أكثر عرضة للالتهاب الرئوي من الأطفال الذين يحصلون على رضاعة طبيعية ب ١٥ مرة. وعالميًا ٤١٪ فقط من الأطفال يحصلون على رضاعة طبيعية.
تقليل تلوث الهواء عن طريق تقليل التدخين وتقليل العوادم ونواتج الحرق.
سهولة الوصول للرعاية الطبية والأدوية؛ حيث تأخر وقت الوصول إلى رعاية طبية يُزيد من معدل الوفيات حيث اقل من ٦٥٪ من الأطفال الذين يُصابون بالالتهاب الرئوي يذهبون إلى المستشفى.
سهولة الوصول للمضادات الحيوية حيث تُعد البكتيريا أشهر أسباب الالتهاب الرئوي، والعلاج هو المضاد الحيوي، وأشهرهم الأموكسيسيللين وتكلفته غالبًا أقل من ٥٠ سنت.
العلاج بالأكسجين ممكن أن يقلل الوفيات من الالتهاب الرئوي بنسبة ٣٥٪. وفي ٢٠١٧م أصبح الأكسجين على قائمة الضروريات.
الإسهال
فقدنا ١,٦ مليون شخص حول العالم بسبب الإسهال سنة ٢٠١٧م، وكان ثلث هؤلاء الأشخاص تقريبًا أطفال تحت عمر ٥ سنوات. بالعودة إلى سنة ١٩٩٠م كان قد مات ١,٧ مليون طفل بسبب الإسهال. والإسهال هو ثالث الأسباب لموت الأطفال عالميًا بعد الالتهاب الرئوي وأمراض ما بعد الولادة والتغيرات الجينية المولود بها الطفل.
في الدول الفقيرة يموت تقريبًا ١٠٠ طفل لكل ١٠٠ ألف بسبب الإسهال، وفي أسوأ الدول مثل مدغشقر وتشاد وجمهورية وسط افريقيا يموت أكثر من ٣٠٠ لكل ١٠٠ ألف طفل. وعلى الجانب الآخر في الدول الغنية يصبح المعدل أقل من طفل لكل ١٠٠ ألف طفل.
الإسهال ممكن علاجه كما صرّحت منظمة الصحة العالمية بتوفير محاليل تعويضية عند فقد عناصر مهمة للجسم بسبب الإسهال. وتطوير النظافة العامة والشخصية، وتوفير اللقاحات والمضادات الحيوية. وغسل اليدين بالصابون يقلل الإصابة بالإسهال ٤٧٪، وتقلل للإصابة أيضًا جودة المياه بنسبة ١٧٪، وكذلك النظافه الشخصية تقلل الإصابة ٣٦٪. بالإضافة إلى أن توافر السوائل التعويضية تمنع الوفاة من الإسهال بنسبة ٦٩٪. وعندما تصل تغطيتها إلى ١٠٠٪ للمحتاجين إليها، تقل حالات الوفاة من الإسهال بنسبة ٩٣٪.
أمراض حديثي الولادة
أكثر من ثلث الأطفال الذين يموتون في سن صغير يكون في الأسبوع الأول من حياتهم. يعني ١,٨٦ مليون بنسبة ٣٤,٥٪ بواقع ٥٠٩٦ طفل أصغر من أسبوع يموت كل يوم. وتزداد الاحتمالية في أول ٢٤ ساعة وبعدها ال ٢٤ ساعة التي تليها.
أكثر من ٦٠٠ ألف طفل صغير ماتوا في سنة ٢٠١٧م بسبب مشاكل ناتجة عن الولادة المبكرة. وتمثل السودان أعلى الدول في هذه الحالة حيث وفاة ٢٨٨ طفل لكل ١٠٠ ألف. والأفضل هي اليابان حيث يموت ٤ أطفال لكل ١٠٠ ألف.
لتجنب هذه المشاكل:
نولي اهتمامًا منتظمًا أثناء الحمل. والتأكد من عدم وجود أمراض جنسية. وتزويد الأمهات بالعناصر الغذائية الهامة. والاهتمام بحالات بعد الولادة حيث أثبتت الدراسات أن الاهتمام ب ٩٠ – ٩٩٪ من الحالات يقلل عدد الوفيات من ٩٠٠ ألف سنة ٢٠١٢م إلى ٤٠٠ ألف سنة ٢٠٢٥م.
اختلاف الجنس
الذكور لديهم مشكلة أكبر في مضاعفات الولادة في وقت مبكر أكثر من الإناث وعدم نضج كل الأعضاء وقت الولادة وخاصة الرئة. ويرجع العلماء هذا بسبب:
نقص إنتاج « lung surfactant – مُنشط السطح الرئوي » حيث في الإناث يكون أسرع مما يؤدي إلى تطور مسارات الهواء ويطور الرئة بشكل إيجابي.
الذكور أكثر عرضة للأمراض المعدية حيث مناعة الذكور أقل من الإناث بسبب وجود الكروموسوم (Y) الذي يزيد قابلية الذكور للأمراض. وعلى الجانب الاّخر لدى الإناث كروموسوم (xx) فبذلك هم ذات مناعة قوية حيث يحتوي كروموسوم (x) عدد أكبر من الجينات المرتبطة بالمناعة. لكن قوة المناعة تأتي مع التكلفة الكبيرة حيث تكون الإناث أكثر عرضة لأمراض المناعة الذاتية.
هرمون التستوستيرون في الذكور يمنع جزئين كبيرين في المناعة وهم «T و B»، ولكن الاستروجين يعمل على تنظيمها بشكل أفضل.
العوامل الاجتماعية والاقتصادية
الأشخاص الذين لديهم وظائف ومهارات أفضل كان يموت لديهم ٣٢ طفل لكل ألف طفل، والآن أصبح ٣,٨ طفل لكل ألف طفل. ولكن الأشخاص الذين لدينا مهارات ووظائف أضعف كان يموت ٨٠ طفل لكل ألف طفل والآن أصبح ٧,٤ طفل لكل ألف طفل.
الأم عامل مؤثر
الأم عامل مؤثر حيث مستوى تعليم الأم وصحتها الجيدة والتغذية والنظافة والتأمين الصحي يساعد على تقليل معدل الوفيات. وارتبط عمر الأم وقت الحمل كثيرًا بزيادة عدد الوفيات و امراض الطفولة ويتطور مع زيادة عمر الأم إلى ٢٧ سنة. وقوة التعليم لدى الأم ومعرفتها يقي أبنائها من المخاطر.
ما زال العالم يعاني من فقد الأطفال ولكننا نلاحظ التطورات بمرور الوقت واستخدام العلم. وما زال الأمل أكبر في محاولة الوصول إلى أقل عدد من الوفيات.
