كيف يمكن استخدام التقنيات الحديثة للتنبؤ بنتائج الانتخابات الأميركية 2024؟
تاريخ النشر: 30th, October 2024 GMT
تفصلنا أيام قليلة عن الموعد المنتظر للانتخابات الأميركية لعام 2024 التي ستقرر من يجلس في المكتب البيضاوي بالبيت الأبيض، ورغم أن الانتخابات بحد ذاتها ليست أمرًا تقنيا معقدًا، فإن أصابع التقنية امتدت إلى جوانب عدة بها، بدءًا من الآليات المستخدمة لتنظيم العملية الانتخابية وضمان نزاهتها وحتى التأثير في أصوات الناخبين ونشر الدعاية الانتخابية لمختلف المرشحين.
ولكنّ هناك استخداما آخر للتقنية يفضله الخبراء السياسيون في مختلف بقاع العالم، إذ يمكن استخدام التقنيات الحديثة عبر مجموعة من الآليات المتنوعة للتنبؤ بنتائج الانتخابات الرئاسية قبل نهايتها، وهو ما يعتمد عليه كثير من المحللون السياسيون والخبراء في وضع خططهم المستقبلية، فكيف ذلك؟ وهل يمكن أن تتوقع التقنية نتائج الانتخابات بشكل دقيق؟
اقرأ أيضا list of 2 itemslist 1 of 2عاجل | ترامب: أقول للبنانيين إنني سأحل المشكلات التي سببتها هاريس وبايدن وأوقف المعاناة والدمار في لبنانlist 2 of 2هاريس تنأى بنفسها عن تصريح بايدن بشأن "القمامة"end of list لماذا نحتاج للتنبؤ بنتائج الانتخابات؟يتمتع الرئيس الأميركي بنفوذ واسع يمتد في كل القطاعات المختلفة في العالم، وبينما يظهر هذا النفوذ بشكل أوضح داخل حدود الولايات المتحدة، إلا أنه في النهاية يصل إلى الدول كافة سواء كان بشكل سياسي مباشر أو حتى اقتصادي غير مباشر.
ومن هنا ظهرت الحاجة إلى وجود منظومة تنبؤ دقيقة بنتائج الانتخابات الرئاسية الأميركية، وذلك حتى تمكن الخبراء السياسيين والاقتصاديين في أنحاء العالم من وضع خطط وتوقعات تتكيف مع نتائج الانتخابات الأقرب إلى التصديق.
يعدّ النفوذ الاقتصادي الذي يتمتع به الرئيس الأميركي أحد أبرز الأسباب التي تدفع الشركات إلى الاستثمار في أنظمة توقع نتائج الانتخابات، وربما كان حظر "هواوي" من قبل الرئيس الأميركي الأسبق والمرشح الحالي دونالد ترامب مثالًا واضحًا على النفوذ الذي يتمتع به الرئيس الأميركي، إذ تسبب عبر قرار واحد في تقويض جهود "هواوي" في تطوير الهواتف والأجهزة الذكية.
لذا فإن التنبؤ الصحيح بنتائج الانتخابات يتيح للشركات بناء خطط وإستراتيجيات للتعامل مع الأوضاع الجديدة التي يفرضها كل رئيس جديد في كل دورة انتخابية، ولهذا السبب أيضًا تتأثر البورصة بشكل مباشر بنتائج الانتخابات وتوقعاتها.
التنبؤ بنتائج الانتخابات قبل عصر الآلةتوجد العديد من الأنظمة التي يمكن استخدامها للتنبؤ بنتائج الانتخابات في مختلف بقاع العالم، وبينما تعتمد جميع هذه الأنظمة في الوقت الحالي على التقنيات الحديثة وتعلم الآلة، إلا أنها في الماضي كانت تعتمد على القدرات الذهنية للخبراء السياسيين مثل آلان ليختمان (77 عاما) الذي تمكن من توقع نتائج الانتخابات بشكل صحيح 9 مرات في الـ20 عامًا الماضية.
يعتمد ليختمان وأمثاله على تحليل الوضع السياسي عبر وضع مجموعة من النقاط والعوامل التي تؤثر في قرار الانتخاب الشعبي، وهي آلية تعتمد على خبرة المحلل السياسي وقدرته على قراءة الوضع بشكل صحيح ومناسب.
ورغم نجاح هذه الطريقة، فإنها ليست الأفضل لأنها تعتمد على المهارة البشرية ولا يمكن تطبيقها بوضوح في كل دول العالم فضلًا عن كونها خاضعة لقدرات الخبير السياسي وميوله الشخصية، وهو ما دفع الشركات التقنية إلى البدء في تطوير آليات تعتمد على الحواسيب المجردة من المشاعر والأهواء للتنبؤ بنتائج الانتخابات وتوقعها بشكل صحيح وملائم.
الاعتماد على التعلم الآلييمكن تبسيط آلية عمل أنظمة التنبؤ بالانتخابات إلى مرحلتين مرتبطتين ببعضهما، الأولى تتطلب جمع البيانات ثم إنتاج بيانات جديدة بالاستناد إلى البيانات الأساسية المجموعة قبل تحليلها وبناء التوقع النهائي للانتخابات، وهي المنظومة التي ظهرت في ورقة بحثية نشرت بمكتبة "إم دي بي آي" (MDPI) المفتوحة المصدر.
أشارت الورقة إلى استخدام مزيج من تقنيات المحاكاة وتقنيات التعلم الآلي لجمع البيانات وتحليلها بشكل أدق وتقديم نتائج تقترب من الدقة بنسبة كبيرة، وقد تم اختبار هذه الآلية سابقًا في البرازيل وأوروغواي وبيرو وجاءت النتائج مطابقة للواقع بنسبة 100% من الجولة الأولى.
تتكون هذه الآلية من 4 مراحل، تبدأ عند تحديد العوامل الانتخابية التي تؤثر في فئات المجتمع المختلفة، ثم تقوم بتوزيع هذه العوامل بناء على عدد السكان والطبيعة الديمغرافية للمنطقة المنشودة، وبعد ذلك تبدأ عملية المحاكاة لتوليد مزيد من البيانات المتعلقة بالناخبين قبل تزويد منظومة التعلم الآلي بها وانتظار النتائج النهائية للانتخابات.
تعد هذه الآلية إحدى الآليات الدقيقة للتنبؤ بنتائج الانتخابات لأنها تستند إلى مجموعة من البيانات الحقيقية حتى في حالة المحاكاة فضلًا عن دقة نتائج التعلم الآلي بشكل عام، ولهذا تتمتع هذه الآلية بمعدل نجاح مرتفع.
وتوجد طريقة أخرى تعتمد على التعلم الآلي وتحديدًا الخوارزميات البايزية وسلاسل ماركوف من أجل تحليل مجموعة من العوامل. ويمكن القول إن هذه الآلية تعتمد على طريقة قريبة مما يقوم به ليختمان، ولكن بشكل آلي تمامًا، وقد أثبتت نجاحها بمعدل يتجاوز 90%، بحسب ما نشر في مجلة "ساينس دايركت" (Science Direct) المهتمة بالأبحاث العلمية.
في يونيو/حزيران الماضي، قام شابان يبلغان من العمر 19 عاما بتطوير نظام ذكاء اصطناعي قادر على التنبؤ بنتائج الانتخابات في آلية تحاكي آليات استطلاع الرأي المستخدمة بكثرة في عدد كبير من المجالات، ولكن دون تقديم استطلاع رأي واحد أو حتى مقابلة شخص واحد.
اعتمد كام فينك ونيد كوه مؤسسا شركة "آرو" (Aaru) على هذه الآلية لتوقع نتائج الانتخابات التمهيدية للحزب الديمقراطي في نيويورك. وبحسب ما نشره موقع "سيمافور" (Semafor) المهتم بالسياسة، فإن نموذج شركة "آرو" تمكن من توقع نتائج الانتخابات بدقة كبيرة.
يقوم نموذج "آرو" بجمع بيانات التعداد السكاني والمناطق الانتخابية المختلفة، ثم يقوم بتوليد عدد كبير من روبوتات الدردشة أو نماذج الذكاء الاصطناعي المصغرة التي تحاكي الشخصيات المختلفة الموجودة في بيانات التعدد السكاني والمناطق الانتخابية. وبعد ذلك تبدأ هذه النماذج في تكوين شخصيتها عبر البحث في الإنترنت بطريقة تفكير تشبه طريقة تفكير كل شخصية موجودة في البيانات السكانية، إذ تجد نموذجًا لشخص محافظ في الـ40 من عمره يواجه مشاكل مع الهجرة غير الشرعية، أو رجل أعمال رغب في توسيع رقعة أعماله وهكذا.
وبعد أن يقوم النموذج بتوليد الشخصيات ومحاكاة الشخصيات الواقعية بشكل كبير، تبدأ العملية الانتخابية في شكل مشابه لما يحدث في الانتخابات الحقيقية، وفي النهاية يتم تحليل البيانات الواردة من الانتخابات لتكوين توقع أقرب إلى الحقيقة.
تمتلك هذه التقنية العديد من الاستخدامات، ورغم حداثة عهد الشركة فإنها تملك العديد من العملاء من مختلف بقاع الأرض الذين يقومون بالتركيز على عدد كبير من الأعمال المختلفة، وربما كان من أبرز عملاء "آرو" عائلة والتون المالكة لسلسلة متاجر "وول مارت" (WalMart) الشهيرة، وقد لجأت إلى خدمات "آرو" لإجراء استطلاع رأي حول بعض المنتجات الخاصة بها، مما يعزز من مكانة الشركة ودقة نتائجها.
ورغم وجود العديد من الآليات المختلفة لمحاولة التنبؤ بالانتخابات، يظل الأمر عرضة للخطأ، ولكن بنسبة أقل كثيرًا من الخطأ البشري، خاصة عند محاولة استخدام الآلية والنموذج ذاته أكثر من مرة في ظروف مختلفة.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حريات الرئیس الأمیرکی التعلم الآلی هذه الآلیة العدید من مجموعة من تعتمد على
إقرأ أيضاً:
بعد تسريب 2.3 مليون بطاقة ائتمانية.. أخطر برامج سرقة البيانات وكيفية الحماية منها
أفاد تقرير جديد، بأنه تم استهداف 25 مليون مستخدم، بنوع معين من هجوم البرامج الضارة في عامي 2023 و 2024، حيث تقوم البرمجية الخبيثة بسرقة معلومات مهمة مثل أرقام البطاقات المصرفية وكلمات المرور والبيانات الحساسة الأخرى.
ووفقا لتقرير صادر عن شركة كاسبرسكي Kaspersky للأمن السيبراني، فإن 2.3 مليون بطاقة مصرفية تم تسريبها على شبكة الويب المظلمة في 2023-2024.
وأشار تقرير “كاسبرسكي” إلى أن كل إصابة 14 بالبرنامج الضار المخصص لسرقة المعلومات، تنتهي باستيلاء المهاجم على بيانات بطاقات الائتمان المسروقة.
وذكرت “كاسبرسكي”، أنه خلال عام 2024 وحده، تم إصابة 9 مليون جهاز بالبرمجية الخبيثة لسرقة المعلومات، بينما بلغ إجمالي الأجهزة المخترقة حوالي 26 مليون جهاز، والتي تعرضت للخطر من قبل هذه البرامج الضارة.
في حين تم تسريب 1٪ فقط من البطاقات المصرفية الصادرة عالميا على شبكة الإنترنت المظلم، فإن 95 ٪ من أرقام البطاقات التي تم رصدها صالحة تقنيا وفقا للتقرير، ولكن هذا النوع من البرامج الضارة تتجاوز سرقة أرقام حسابات البطاقة المصرفية.
يشير تقرير “كاسبرسكي”، إلى أن هذه البرامج الضارة تسرق أيضا بيانات الاعتماد التي هي المعلومات المستخدمة للتحقق من هوية المستخدم، وهذا يتضمن كلمات المرور.
ويتم توزيع هذه البيانات، إلى جانب ملفات تعريف الارتباط، على مجتمع الويب المظلم، لذا قد يقع الضحايا في مشاكل دون أن يدركوا أنهم على وشك إصابة هواتفهم أو أجهزتهم اللوحية أو الكمبيوتر.
أخطر برامج سرقة البيانات وكيفية الحماية منهاوغالبا ما يتم إخفاء برمجية سرقة المعلومات كبرنامج شرعي، حيث يشير تقرير “كاسبرسكي” إلى برامج الغش في الألعاب كمثال، عادة ما تقوم الضحية بتنزيل البرنامج وتشغيل ملف ضار.
تنتشر البرامج الضارة إلى أجهزة أخرى عبر روابط التصيد الاحتيالي، ومرفقات البريد الإلكتروني الخبيثة، ومواقع الويب المصابة.
وفي العام الماضي، كان برنامج Redline هو الأكثر انتشارا في من برامج سرقة المعلومات، لأنه كان يمثل 34 ٪ من الإصابات.
وكان أسرع نمو بين برامج سرقة المعلومات هو Risepro الذي ارتفع حصته من الإصابات من 14 ٪ في 2023 إلى 23 ٪ العام الماضي.
وتشمل برامج سرقة المعلومات سريعة النمو هو Stealc الذي ظهر لأول مرة في عام 2023 مع حصة 3 ٪ من الإصابات، بينما نما هذا الرقم إلى 13 ٪ في عام 2024.
تقول “كاسبرسكي” إنه في حال وقوعك ضحية لبرامج سرقة المعلومات، راقب حساباتك المصرفية والإشعارات، واطلب إصدار بطاقة المصرفي الخاصة بك وتغيير كلمات المرور لتطبيقك المصرفي وموقع الويب.
بالإضافة إلى ذلك، قم بتفعيل ميزة المصادقة الثنائية، وتعيين حدود الإنفاق إذا سمح لك البنك الذي تتعامل معه بذلك.
إندريك يعوض غياب نيمار في قائمة منتخب البرازيل