تجميع الذكاء الجماعي للمجتمع ساعد في محاربة COVID -0 – ويجب أن يساعد في مكافحة الأزمات المستقبلية أيضاً

Wisiel/Shutterstock

أليكس بيرديتشيفسكايا, نيستا وكاثي بيتش, نيستا

ومن المقرر إنشاء رادار عالمي للجائحة للكشف عن المتغيرات الجديدة للـ COVID وغيرها من الأمراض الناشئة. ويهدف المشروع، الذي تقوده منظمة الصحة العالمية، إلى بناء شبكة دولية من مراكز المراقبة، التي أنشئت لتبادل البيانات التي ستساعدنا على رصد مقاومة اللقاحات، وتتبع الأمراض، وتحديد الأمراض الجديدة عند ظهورها.

هذا شيء جيد بلا شك. وربما أكثر من أي حدث في الذاكرة الحديثة، أعاد وباء COVID إلى الوطن أهمية تجميع الذكاء الجماعي للمجتمع وإيجاد طرق جديدة لتبادل تلك المعرفة المشتركة في أسرع وقت ممكن.

في أبسط صوره، الذكاء الجماعي هو القدرة المعززة التي تنشأ عندما تعمل مجموعات متنوعة من الناس معاً، غالباً بمساعدة التكنولوجيا، لحشد المزيد من المعلومات والأفكار والمعرفة لحل مشكلة ما. لقد غيرت التكنولوجيات الرقمية ما يمكن تحقيقه من خلال الذكاء الجماعي في السنوات الأخيرة – ربط المزيد منا، وزيادة الذكاء البشري بالذكاء الآلي، ومساعدتنا على توليد رؤى جديدة من مصادر جديدة للبيانات.

إذن ما الذي تعلمناه خلال الأشهر الثمانية عشر الماضية من تجميع معلومات الذكاء الجماعية التي يمكن أن تفيد رادار الجائحة العالمية؟ وبناء على أزمة COVID، ما الدروس التي ستساعدنا على تحسين مراقبة الأمراض والاستجابة بشكل أفضل للأزمات المستقبلية؟

الناس يريدون مساعدة العلماء

تتطلب الاستجابة للتهديدات الجديدة والناشئة طرقاً جديدة لسد فجوات البيانات والأدلة بسرعة. وقد استخدمت أساليب الذكاء الجماعي مثل علم المواطن (citizen science) على نطاق واسع في القطاع البيئي لسنوات، ولكن سرعان ما رأى العلماء البارعون الفرصة لنشر هذه النهج وغيره للاستفادة من شهية الجمهور للمساهمة في الاستجابة لـ COVID-19.

فقبل أن يتمكن الأطباء من إجراء اختبارات مجتمعية جماعية أو التنبؤ الدقيق، على سبيل المثال، كانت البيانات التي يقدمها الجمهور مصدراً قيماً للمعلومات المبكرة. وعلى سبيل المثال، طور الباحثون في كلية كينغز في لندن بسرعة تطبيق COVID Zoe لتعقب الأعراض، والذي ساهم فيه أكثر من 4.6 مليون شخص بأعراضهم منذ مارس 2020. وقد لعبت هذه البيانات دوراً مهماً في مساعدتنا على فهم كيفية تأثير الفيروس على مجموعات مختلفة من الأشخاص، مما كشف عن مجموعة متنوعة من أعراض COVID-19 التي عانى منها الأشخاص.

وحتى اللاعبين لعبوا دورهم وراء الكواليس. توصف لعبة Project Discovery بأنها “لعبة مصغرة” في علم المواطن، حيث يستكشف اللاعبون الفضاء الخارجي أثناء رسم المضلعات حول مجموعات من الخلايا. إن مجموعات الخلايا التي يتتبعونها هي من بيانات قياس التدفق الخلوي التي عادة ما تكون مضنية من قبل العلماء لمعرفة كيف تؤثر عدوى COVID على أنواع مختلفة من الخلايا. حيث شارك أكثر من 327000 لاعب منذ يونيو 2020، مما وفر للعلماء ما يقدر بنحو 330 عاماً من البحث.

وربما كان الأمر أكثر وضوحاً هو أن جهود تطوير اللقاحات قد تم دعمها أيضاً من قبل المتطوعين. ,اشترك أكثر من 500000 شخص في الخدمة التطوعية لدراسات لقاح COVID في المملكة المتحدة.

ولا يتم تهيئة التدريب العلمي والتمويل للبحث عادة بالنسبة لمشاركة الجمهور وتعاونه. . وهذا يعني أنه على الرغم من الإمكانات، يُستبعد الجمهور عادة من المشاركة في البحث العلمي. وقد يساعدنا تغيير هذا في تحويل الاتجاه بشأن منع الوباء التالي والتصدي لمجموعة كاملة من تحدياتنا المعقدة الأخرى، مثل تغير المناخ.

فهم الكثير من البيانات

إلى جانب هذا النهةض في علم المواطن، كان عام 2020 أيضًا عاماً وفيراً للبحث العلمي، حيث شهد زيادة بنسبة 15٪ في تسليم الاأوراق البحثية. وتمت مشاركة أكثر من 475000 من الأوراق والبحوث الأولية المتعلقة بـ COVID عبر الإنترنت اعتباراً من يونيو 2021.

لقد أثار هذا التقرير العلمي المحموم، وخاصة الضخم في مجال الصحة والطب، مخاوف بشأن مراقبة الجودة. كما تعرضت الاجراءات التقليدية لمراجعة الخبراء لضغوط، حيث تم إصدار الأوراق بشكل متزايد كمطبوعات اولية (pre-prints)، قبل أن تتم مراجعتها من قبل الزملاء الخبراء. وفي الوقت نفسه، يواجه صانعو القرار التحدي المتمثل في العثور على الموارد الأكثر صلة في مواجهة هذا الكم الزائد للمعلومات.




إقرأ المزيد:
كيفية تتعامل المحادثة The Conversation مع مطبوعات البحوث الاولية (pre-prints)


توفر قاعدة بيانات الأدلة الصحية التعاونية، Epistemonikos، بعض العون لهذه التحديات. فهو يستخدم مزيجاً من خوارزميات التعلم الآلي والتحقق من صدقية الجماهير لتحديد جميع المراجعات النظامية السريرية المتعلقة بسؤال البحث الذي أدخله المستخدم.

وفي الماضي، كان صناع السياسات في شيلي يستخدمونه لتسريع عملية تشريعات الصحة العامة. ومنذ عام 2020، حدد الفريق الذي يقف وراء Epistemonikos أكثر من 6000 مراجعة نظامية تتعلق COVID-19 داخل قاعدة بياناتهم. وقد ساعد تسليط الضوء على هذه العوامل المهنيين الصحيين وصناع القرار في العثور على ما يبحثون عنه وسط الضوضاء.

فليس البحث العلمي فقط هو ما ثبت أنه من الصعب فهمه. وإنما تدفق البيانات حول الوباء أيضاً تطلب إجراء تصنيف دقيق، بالنظر لأنه غالباً ما يأتي من مصادر متعددة وينتشر عبر مواقع الويب المختلفة وقواعد البيانات المفتوحة، والتي يتبع العديد منها معايير وتنسيقات مختلفة. كما لا تكون البيانات المتعلقة بالأزمة مفيدة إلا إذا تم تجميعها وتقديمها بطرق يمكن لصانعي القرار فهمها.

أظهرت إحدى الدراسات الاستعادية كيف يمكن استخدام عمليات بحث Google التي تتضمن كلمات رئيسية مرتبطة بالجائحة، مثل “الالتهاب الرئوي”، لاكتشاف علامات الإنذار المبكر لانتشار COVID-19 في أوروبا. كما تم التوصل إلى نفس النتيجة باستخدام بيانات تويتر ، ويمكن الوصول إليها في المستقبل ببيانات من التكنولوجيا القابلة للارتداء (wearable technology). (مثل الساعات والملابس الذكية) وفي الوقت الراهن، لا يتم دمج مصادر البيانات الجديدة هذه في جهود المراقبة الأوسع نطاقا، ولكن القيام بذلك يمكن أن يساعد الحكومات على التحسن في توقع الأزمات في المستقبل.




إقرأ المزيد:
يمكن أن تساعد البيانات الضخمة الأطباء على توقع أي من مرضى COVID ستكون اصابتهم بالمرض خطيرة


في الولايات المتحدة، أدى عدم وجود نظام متاح للجمهور لتجميع البيانات المتعلقة بـ COVID إلى إنشاء مشروع تتبع هو COVID Tracking Project. فقد قام مجتمع مكون من أكثر من 300 متطوع بجمع وتنظيم وتحليل مصادر البيانات لإنتاج المصدر العام الأكثر شمولاً للمعلومات حول COVID في الولايات المتحدة. وقد ساعدت جهودهم في معالجة البيانات التي لم يتم الإبلاغ عنها بشكل كافٍ حول أولئك الذين يتلقون رعاية طويلة الأجل وحالات COVID التي تنظم حسب العرق والقومية

ومع ذلك، فقد فشلت مبادرة أخرى واعدة لمكافحة الأوبئة، وهي مشروع الذكاء الجماعي والمعزز ضد COVID-19 (CAIAC)، في الانطلاق، على الرغم من دعم اليونسكو ومعهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي الذي المرتكزعلى الإنسان. إن الدرس المستفاد: الجمع بين الذكاء البشري والآلي بشكل مثمر يمكن أن يساعدنا في التعامل مع كميات هائلة من البيانات، ولكنه ليس بالأمر السهل. حيث ان إنشاء البنية التحتية للبيانات العالمية الجديدة وصيانتها يستغرق وقتاً وجهداً واستثمارات كبيرة.

التنوع يعزز الذكاء الجماعي

هناك المزيد الذي يمكننا القيام به لتسخير الذكاء الجماعي بشكل صحيح عند مواجهة الأزمات المستقبلية. ومن المؤكد ان المزيد من البيانات تساعد، ويمكن لأولئك الذين ينظمون تلك البيانات أن يساعدوا في دفعها أمام صانعي القرار الرئيسيين في أسرع وقت ممكن. لكن من يتخذ القرارات مهم هو أيضاً.

ومع أخذ العالم على حين غرة، يبدو أن اتخاذ القرار بشأن فيروس كورونا الجديد اتبعت طريقة العمل المعتادة المتمثلة في استبعاد أصوات النساء والأقليات. فقد وجد تحليل لـ 115 فريقاً من خبراء صنع القرار وفريق عمل خبراء من 87 دولة، بما في ذلك المملكة المتحدة والولايات المتحدة، أن 3.5 ٪ فقط لديهم تكافؤ بين الجنسين في عضويتهم، بينما كان 85.2 ٪ من الرجال. هل كان التأثير غير المتناسب لـ COVID-19 على مجتمعات السود والأقليات العرقية والنساء بنفس القدر إذا كانت مجموعات الخبراء هذه أكثر تنوعاً؟




إقرأ المزيد:
“احتمال الموت أكثر بنسبة 49٪” – ظهرت عدم المساواة العرقية لـ COVID-19 في دراسة مستشفيات شرق لندن


ولطالما أشارت أدبيات الذكاء الجماعي إلى إمكانية التنوع في حل المشكلات، لكن هذه الآثار الإيجابية لا يمكن أن تتحقق إلا إذا سعت المؤسسات بنشاط إلى مجموعة متنوعة من الأصوات. فبدون إيجاد طرق أفضل لإدخال وجهات نظر متنوعة في عملية صنع القرار، لن نتحمس كثيراً بشأن مدى تساوي فوائد رادار الجائحة العالمية والجهود المستقبلية الأخرى لتجميع البيانات والذكاء.

في حين أن COVID رفع النمذجة الممكّنة للذكاء الاصطناعي إلى صميم قرارات الحكومة، لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه قبل أن تصبح هذه النماذج في متناول الأشخاص العاديين – وهو أمر يمكن أن يساعد في تنويع عملية صنع القرار وهنا حيث يمكن أن تلعب فيه طرق المشاركة الأكثر إبداعاً، والتي تهدف إلى مساعدة أفراد الجمهور على استكشاف عواقب قرارات السياسة والسلوكيات الجماعية.

تسمح لعبة Corona Minister للناس باستكشاف عواقب التدخلات السياسية المختلفة وهم يتنقلون بين المفاضلات بين الصحة العامة والاقتصاد والحقوق المدنية. وفي أماكن أخرى، ابتكر الباحثون في الدنمارك تجربة ألعاب الواقع الافتراضي حيث يتنقل المواطنون عبر المشاهد المزدحمة ويحاولون تجنب العدوى. والهدف من هذه التجربة هو مساعدة المشاركين على التعامل مع تعقيد انتشار الأمراض والدور الذي يؤديه التطعيم.

إن إحراز تقدم في كيفية التفكير بشكل فعال واتخاذ القرار والعمل معاً هو مجال لا يتلقى أي استثمار بحثي تقريباً. ونحن نعتقد أن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الجماعي الموزع لمجموعات كبيرة ومتنوعة يمثل جبهة رئيسية للابتكار، وفرصة هائلة لإعداد السكان لأزمة مستقبلية.

الاستثمار في مبادرات من القاعدة إلى القمة

من الإيبولا إلى COVID، تعلمنا مراراً وتكراراً أن الأزمات تتطلب استجابات من أعلى إلى أسفل ومن أسفل إلى أعلى. لذا، في حين أن رادار الوباء العالمي يعد خطوة كبيرة إلى الأمام، فإن الحكومات الجادة في منع الأزمات والاستجابة لها تحتاج إلى البدء في دعم البنى التحتية الرقمية والاجتماعية التي تمكن المجتمعات من التصرف بذكاء بأنفسهم.

ففي عام 2020، رأينا كيف تمكنت أنظمة العمل المجتمعي الحالية من التحرك بسرعة للتركيز على COVID-19. و كان أحد الاعمال مشروع MetaSUB، وهو مشروع عالمي لبناء صور جرثومية لأنظمة النقل الحضرية الموجودة منذ عام 2015. فمن خلال شبكة من المتطوعين والعلماء في أكثر من 100 مدينة، يأخذون مسحات منتظمة من القطارات والسلالم المتحركة، ويختبرون مسببات الأمراض التي يجدونها بحثاً عن أي علامات لمقاومة المضادات الحيوية.

وقد شهد الوباء قيامهم بسرعة بإنشاء مشروع MetaCOV، وتطبيق منهجيتهم السابقة لمعرفة كيف تغيرت العينات الميكروبية خلال الجائحة. وقد ساعدت بياناتهم في إظهارأنه كلما طالت مدة ظهور COVID-19 على السطح، قل احتمال إصابة شخص ما بالمرض.

ثم هناك نظام التنبؤ FluCast، الذي يستغل “حكمة الجماهير” للتنبؤ باتجاهات الأنفلونزا الموسمية للمراكز الأمريكية لمكافحة الأمراض منذ عام 2015. لقد تم إعادة توجيه النظام بسرعة إلى CovidCast في عام 2020، والذي يعتمد على مصادر البيانات المفتوحة ومشاركة المتطوعين. وتقدم CovidCast الآن بيانات في الوقت الفعلي عبر مجموعة من المؤشرات – بما في ذلك ارتداء الأقنعة والزيارات المتعلقة بـ COVID للأطباء – للتنبؤ بالارتفاعات الإقليمية في اصابات COVID ودخول المستشفيات.

إن كون هذه الأنظمة موجودة بالفعل ومتصلة يعني أنه يمكن نشرها بسرعة لخدمة المتطلبات الجديدة الملحة. وبطبيعة الحال، ظهرت العديد من الاستجابات التي يقودها المجتمع المحلي لتلعب دوراً حيوياً دون أي دعم مؤسسي قائم، مثل المجموعات التي تنشئ معدات الوقاية الشخصية للمستشفيات المتعثرة، والمجتمعات المحلية في الهند ونيبال التي تتبع إمدادات الأكسجين وتوافر أسرة المستشفيات. وينبغي دعم العديد من هذه المجموعات الجديدة حتى تتمكن من التعبئة بسرعة في حالات الطوارئ في المستقبل.

علاوة على ذلك، ينبغي الآن توجيه استثمارات استباقية أكبر، باتباع ريادة منظمات مثل شبكة أوميديار Omidyar Network، نحو البنية التحتية للمجتمع. ويجب أن تدرك المؤسسات الحكومية أنه من الصعب جداً حالياً على المشروعات المجتمعية الاتصال بالمؤسسات. وإذا تم استبعادها من التخطيط الرسمي، فلن تتمكن هذه المجموعات من تقديم ذكائهم الجماعي من أجل الصالح العام.

تسخير الذكاء الجماعي

يمكن للذكاء الجماعي أن يساعدنا في أفضل حالاته على الاستجابة للأزمات بمزيد من الثقة والوضوح والتعاون. لكننا نحتاج إلى البدء في بناء وتعزيز هذه المخططات والأنظمة الآن – قبل الأزمة القادمة.

لقد كان الوباء قاسياً. لكن أيضاً سلطت الضوء على ذكائنا الجماعي، سواء من خلال مجموعات WhatsApp المجاورة أو البحث العلمي الدولي. وبينما نتحرك نحو التعافي من COVID، نضع رهاناتنا على مبادرات جديدة مثل Global Pandemic Radar، ويجب أن نضمن عدم نسيان هذه الدروس. يجب علينا الآن الاستثمار في القوة المشتركة للبيانات والتكنولوجيا والأشخاص، مما سيساعدنا على تجنب التفشي التالي ومواجهة أزمة المجتمع الكبيرة التالية.


هذه المقالة هي جزء من سلسلة حول التعافي من الوباء بطريقة تجعل المجتمعات أكثر مرونة وقدرة على التعامل مع تحديات المستقبل. وهي مدعومة من PreventionWeb، وهي منصة من مكتب الأمم المتحدة للحد من مخاطر الكوارث. اقرأ بقية التغطية هنا.المحادثة

أليكس بيرديتشيفسكايا،باحث أول، مركز تصميم الذكاء الجماعي، نيستا وكاثي بيتش،مديرة مركز تصميم الذكاء الجماعي، نيستا

يتم إعادة نشر هذه المقالة من شبكة The Conversation تحت ترخيص المشاع الإبداعي. قراءة المادة الأصلية.

%d مدونون معجبون بهذه: