مع اقتراب موعد الانتخابات الأمريكية لعام 2024، يتزايد الاهتمام بكيفية تأثير التقنية على سير العملية الانتخابية، حيث يتوقع أن تلعب دوراً محورياً في تحديد من سيتولى المكتب البيضاوي في البيت الأبيض. ورغم أن الانتخابات ليست معقدة من الناحية التقنية، إلا أن التأثيرات التكنولوجية تتجلى في تنظيم العملية الانتخابية وضمان نزاهتها، فضلاً عن التأثير في أصوات الناخبين من خلال الدعاية الانتخابية المتنوعة.
يمثل استخدام التقنية في التنبؤ بنتائج الانتخابات أداةً مفضلة لدى الخبراء السياسيين في مختلف أنحاء العالم، إذ يمكن الاعتماد على تقنيات حديثة للتنبؤ بالنتائج قبل انتهاء التصويت، مما يمكّن المحللين من وضع خطط مستقبلية تتناسب مع السيناريوهات المحتملة. لكن هل يمكن لهذه التقنيات توقع النتائج بدقة؟
تتمتع الولايات المتحدة بنفوذ اقتصادي وسياسي عالمي، مما يجعل نتائج الانتخابات الرئاسية ذات تأثير كبير على الأسواق والاقتصادات العالمية. وبهذا، تنبع الحاجة إلى أنظمة تنبؤ دقيقة تساعد الخبراء السياسيين والاقتصاديين على التخطيط وفق النتائج المتوقعة.
تشكل الأنظمة الحديثة لتوقع نتائج الانتخابات استثمارًا مهمًا للشركات، نظراً لتأثير النفوذ الاقتصادي للرئيس الأمريكي. مثالٌ واضح على ذلك هو قرار الرئيس الأمريكي الأسبق والمرشح الحالي دونالد ترامب بحظر شركة "هواوي"، والذي أثر بشكل كبير على جهود الشركة في تطوير منتجاتها.
التنبؤ الدقيق بنتائج الانتخابات يمكّن الشركات من وضع استراتيجيات للتعامل مع التغيرات المحتملة في السياسات الاقتصادية. ولذلك، تتأثر البورصات بشكل مباشر بالنتائج والتوقعات الانتخابية.
توجد عدة أنظمة تستخدم حاليًا للتنبؤ بالانتخابات، وتعتمد معظمها على التقنيات الحديثة وتعلم الآلة، بينما كان للمحللين السياسيين التقليديين مثل آلان ليختمان دورٌ في ذلك من خلال قدراتهم التحليلية. اعتمد ليختمان على تحليل الوضع السياسي باستخدام مجموعة من النقاط والعوامل المؤثرة، ورغم نجاح هذه الطريقة، إلا أنها ليست دقيقة دائمًا وتخضع للقدرات الشخصية للمحلل.
دفعت هذه التحديات الشركات التقنية إلى تطوير أنظمة تعتمد على الحواسيب لتوقع نتائج الانتخابات، حيث يمكن تبسيط آلية عمل هذه الأنظمة إلى مرحلتين. الأولى تتمثل في جمع البيانات، ثم إنتاج بيانات جديدة بناءً على البيانات الأولية، قبل تحليلها وإصدار التوقعات النهائية. وقد أظهرت الدراسات أن استخدام تقنيات المحاكاة والتعلم الآلي يوفر دقة عالية، حيث تم اختبار هذه الآليات في دول مثل البرازيل وأوروغواي، وحققت نتائج مطابقة للواقع بنسبة كبيرة.
تعتمد هذه الأنظمة على تحديد العوامل الانتخابية المؤثرة في المجتمع، ومن ثم توزيع هذه العوامل حسب التركيبة السكانية. تتضمن العملية محاكاة لتوليد بيانات جديدة، قبل تزويد نظام التعلم الآلي بها وتحليل النتائج.
تعتبر آلية التعلم الآلي المعتمدة على الخوارزميات البايزية وسلاسل ماركوف طريقة فعالة أخرى، حيث أثبتت دقتها في تجاوز نسبة التسعين بالمئة، وفقاً لدراسات علمية.
في الآونة الأخيرة، قام شابان بعمر التسعة عشر عامًا بتطوير نظام ذكاء اصطناعي يتنبأ بنتائج الانتخابات عبر آلية تحاكي استطلاعات الرأي دون الحاجة إلى إجراء استطلاعات فعلية. اعتمد مؤسسا شركة "آرو" على تحليل البيانات الديمغرافية وتوليد نماذج ذكاء اصطناعي تمثل الشخصيات الموجودة في المجتمع، ثم محاكاة الانتخابات.
تمكن نموذج "آرو" من توقع نتائج الانتخابات التمهيدية للحزب الديمقراطي في نيويورك بدقة، مما يعزز من قدرة هذه التقنية على تقديم معلومات قيمة.
بالرغم من تعدد الآليات المستخدمة للتنبؤ بالانتخابات، تظل النتائج عرضة للخطأ، لكن بنسبة أقل من الأخطاء البشرية، خاصة عند استخدام النماذج في ظروف متنوعة.
إرسال تعليق