نگاهی داده‌محور به سیاست مدرن

معرفی کتاب «سیاست و کلان‌داده: پیش‌بینی و پیش‌نگری انتخابات با استفاده از شبکه‌های اجتماعی»

مقدمه: انقلاب دیجیتال در سیاست

در سال‌های اخیر، شیوه‌های اجرایی کمپین‌های سیاسی دگرگونی عظیمی پیدا کرده است. دوران تکیه بر نظرسنجی‌های سنتی به عنوان تنها روش ارزیابی افکار عمومی گذشته است. ظهور شبکه‌های اجتماعی و ترکیب آن با تحلیل‌های پیشرفته کلان‌داده، تحولی اساسی در پیش‌بینی‌های سیاسی ایجاد کرده است. یکی از آثار مهم در این زمینه، کتاب «سیاست و کلان‌داده…» با عنوان اصلی Politics and Big Data: Nowcasting and Forecasting Elections with Social Media است که توسط آندره چِرون، لوئیجی کُورینی و استفانو ماریا یاکوس نوشته شده است.

این کتاب که در سال ۲۰۱۷ منتشر شده، به بررسی نحوه استفاده از کلان‌داده و تحلیل احساسات، به ویژه از پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی مانند توییتر و فیسبوک، برای پیش‌بینی نتایج انتخابات می‌پردازد. با وجود این‌که تکنولوژی و روش‌های ذکر شده در کتاب به سال ۲۰۱۶ باز می‌گردد، اما دیدگاه‌های آن همچنان معتبر هستند. طی این سال‌ها، ایران در زمینه پیش‌بینی‌های سیاسی و تحلیل داده‌ها به پیشرفت‌های قابل توجهی دست یافته است که در انتهای این مطلب به بررسی بیشتر آن خواهیم پرداخت.

در این پست وبلاگ دیتاک، مرور مفصلی از فصل‌های کتاب ارائه می‌کنیم، برخی از موضوعات تخصصی آن را بررسی می‌کنیم و بینش‌های آن را با توجه به پیشرفت‌های کنونی در کلان‌داده و هوش مصنوعی مورد بررسی قرار می‌دهیم. در پایان، متوجه خواهید شد که چرا این کتاب هنوز برای هر کسی که به سیاست‌های عصر دیجیتال علاقه‌مند باشد خواندنی است و چرا سوشال لیسنینگ و گوش دادن به دیتا اکنون بیش از هر زمان دیگری مهم است.

آشنایی با هدف و اهمیت کتاب

این کتاب به بررسی پیوند میان شبکه‌های اجتماعی و پیش‌بینی انتخابات پرداخته و تحلیل جامعی از نحوه استفاده از کلان‌داده‌های مربوط به شبکه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی نتایج انتخابات ارائه می‌دهد. با رشد تأثیر شبکه‌های اجتماعی، این پلتفرم‌ها به ابزاری قدرتمند برای دسترسی به احساسات عمومی (Sentiment) و ارزیابی ترجیحات سیاسی در زمان واقعی تبدیل شده‌اند.

نویسندگان به روش‌ها، چالش‌ها و مطالعات موردی از فرانسه، ایالات متحده و ایتالیا پرداخته و نشان می‌دهند که چگونه تحلیل احساسات، همراه با تکنیک‌های پیچیده علم داده، می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از روند انتخابات ارائه دهد.

نکات کلیدی از بخش‌های کتاب

فصل ۱: چارچوب پیش‌بینی‌های انتخاباتی با شبکه‌های اجتماعی

این فصل به معرفی مفهوم استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی انتخابات می‌پردازد و بررسی جامعی از ادبیات موجود در این زمینه ارائه می‌دهد. پژوهش‌ها به هفت جریان یا زمینه اصلی دسته‌بندی شده‌‌ و مورد بررسی قرار گرفته‌اند: 

1. تأثیر شبکه‌های اجتماعی بر مشارکت سیاسی 
2. رابطه آن با عمل جمعی و سیاست عمومی
3. ارتباط بین شبکه‌های اجتماعی و رسانه‌های سنتی
4. نقش شبکه‌های اجتماعی در کمپین‌های الکترونیکی (e-campaigning)و استفاده از آن برای ارزیابی موقعیت سیاستمداران
5. تحلیل احساسات و نظرات ابراز شده در شبکه‌های اجتماعی
6. استفاده از داده‌های آنلاین برای پیش‌بینی‌های اقتصادی، اجتماعی و سیاسی مختلف
7. مطالعاتی که به پیش‌بینی‌های انتخاباتی مبتنی بر شبکه‌های اجتماعی پرداخته‌اند.

نویسندگان ویژگی‌های مختلف روش‌های به کار رفته در پیش‌بینی‌های انتخاباتی مبتنی بر شبکه‌های اجتماعی را تحلیل کرده و نقاط قوت و ضعف این تحقیقات را بیان می‌کنند. این فصل مبنای مناسبی برای سایر فصول کتاب فراهم می‌آورد.

فصل ۲: تکنیک‌هایی برای جداسازی سیگنال از نویز

این فصل به چالش‌های روش‌شناختی تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی می‌پردازد. محتوای شبکه‌های اجتماعی معمولاً بسیار پراکنده است و شامل حجم عظیمی از داده‌های ساختارنیافته مانند پست‌ها، کامنت‌ها و هشتگ‌ها می‌شود که تحلیل آن‌ها می‌تواند دشوار باشد.
نویسندگان به معرفی تحلیل احساسات یکپارچه (Integrated Sentiment Analysis – iSA) پرداخته و بر ترکیب هوش انسانی با الگوریتم‌های ماشینی برای پردازش این داده‌ها تأکید دارند. این روش کمک می‌کند تا سیگنال‌های معنی‌دار احساسات عمومی، از نویزهای بی‌ربط تشخیص داده شوند و دقت پیش‌بینی‌ها افزایش یابد. همچنین به معرفی بسته نرم‌افزاری رایگان iSAX برای محیط آماری R پرداخته که ابزار مفیدی برای انجام تحلیل احساسات است.

فصل ۳: مطالعات موردی از پیش‌بینی‌های انتخابات

این فصل به بررسی کاربرد عملی تحلیل احساسات از طریق مطالعات موردی در سه کشور فرانسه، ایالات متحده و ایتالیا می‌پردازد. این مثال‌های واقعی نشان می‌دهند که چگونه می‌توان از تحلیل احساسات برای پیش‌بینی روندهای فوری یک کمپین انتخاباتی استفاده کرد. با آنالیز محتوای شبکه‌های اجتماعی، تحلیل‌گران قادرند سیر تحول افکار عمومی را دنبال کرده و حتی پیش از انتشار نظرسنجی‌های سنتی، پیش‌بینی‌هایی در مورد نیت‌های رأی‌دهندگان داشته باشند.

این فصل بر اهمیت روش‌های جمع‌آوری داده، از جمله تعداد نظرات یا کامنت‌های تحلیل‌شده، کلمات کلیدی استفاده‌شده و زمان جمع‌آوری داده‌ها تأکید دارد. از طریق این مطالعات موردی، کتاب نشان می‌دهد که داده‌های شبکه‌های اجتماعی می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری نسبت به روش‌های سنتی ارائه دهند.

فصل ۴: رهبران سیاسی، وعده‌ها و تبلیغات منفی

فصل چهارم به این موضوع می‌پردازد که چگونه داده‌های شبکه‌های اجتماعی می‌توانند به تجزیه و تحلیل استراتژی‌های کمپینی و اثربخشی آن‌ها کمک کنند. در این فصل، نقش رهبران سیاسی، وعده‌های انتخاباتی و تبلیغات منفی در فضای آنلاین مورد بررسی و تحلیل قرار می‌گیرد. نویسندگان با استفاده از مثال انتخابات عمومی ایتالیا در سال ۲۰۱۳، نشان می‌دهند که چگونه احساسات آنلاین نسبت به رهبران سیاسی و استراتژی‌های کمپینی می‌تواند بر رفتار رأی‌دهندگان تأثیر بگذارد. با درک احساسات نهفته در لحن بحث‌های شبکه‌های اجتماعی، کمپین‌ها می‌توانند استراتژی‌های خود را به‌طور هدفمند تنظیم کرده و تأثیرات منفی را به حداقل برسانند.

فصل ۵:  ارزیابی دقت و سوگیری‌های پیش‌بینی‌ها

این فصل به بررسی سوگیری‌هایی می‌پردازد که می‌توانند بر دقت پیش‌بینی‌های انتخاباتی مبتنی بر شبکه‌های اجتماعی تأثیر بگذارند. از طریق یک فراتحلیل (Meta-analysis) از ۲۳۹ پیش‌بینی انتخاباتی در ۹۴ انتخابات از ۲۲ کشور، عوامل مؤثر بر دقت پیش‌بینی‌ها مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرد. این عوامل شامل هم‌سویی میان احساسات آنلاین و رفتار واقعی رأی‌دهندگان و نیز تأثیر میزان مشارکت رأی‌دهندگان بر دقت پیش‌بینی‌ها هستند.

نویسندگان همچنین نشان می‌دهند که چگونه سیستم‌های انتخاباتی و سوگیری‌های جمعیتی کاربران شبکه‌های اجتماعی می‌توانند پیش‌بینی‌ها را تحریف کنند. با مقایسه «پیش‌بینی‌ از طریق داه‌های شبکه‌های اجتماعی» با «نظرسنجی‌های سنتی»، نویسندگان بینش‌هایی ارائه می‌دهند که چگونه می‌توان از این دو روش به‌طور همزمان برای افزایش دقت پیش‌بینی‌ها استفاده کرد.

فصل ۶: آینده شبکه‌های اجتماعی در پیش‌بینی انتخابات

فصل آخر کتاب به آینده پیش‌بینی‌های انتخاباتی با استفاده از کلان‌داده شبکه‌های اجتماعی می‌پردازد. نویسندگان بررسی می‌کنند که چگونه می‌توان داده‌های نظرسنجی‌های سنتی را با مدل‌های پیش‌بینی شبکه‌های اجتماعی ترکیب کرد تا دقت آن‌ها افزایش یابد. همچنین بر اهمیت بهبود تکنیک‌های تحلیل احساسات برای در نظر گرفتن سوگیری‌های جمعیتی در داده‌های آنلاین تأکید می‌کنند. با پیشرفت سریع هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، این تکنیک‌ها پتانسیل این را دارند که پیچیده‌تر و دقیق‌تر شوند. کتاب با تأکید بر ضرورت نوآوری مداوم در این حوزه به پایان می‌رسد، به‌ویژه با توجه به اینکه شبکه‌های اجتماعی اکنون به بخش جدایی‌ناپذیری از عرصه سیاسی امروز تبدیل شده‌اند.

چرا این کتاب همچنان مهم است و ایران در این زمینه چه تجربیاتی دارد

کتاب Politics and Big Data دیدگاه‌های ارزشمندی در زمینه نقش شبکه‌های اجتماعی در کمپین‌های انتخاباتی و پیش‌بینی‌های آن‌ها ارائه می‌دهد. نویسندگان نه تنها مبانی و زیربنای تئوری تحلیل احساسات را معرفی می‌کنند، بلکه کاربردهای عملی آن را از طریق مطالعات موردی دقیق نیز نشان می‌دهند. با آنکه کتاب تحلیل دقیقی از موضوع مورد بحث ارائه می‌دهد، باید توجه داشت که حوزه پیش‌بینی‌های مبتنی بر شبکه‌های اجتماعی از زمان انتشار کتاب در سال ۲۰۱۷ به سرعت تکامل یافته است. امروز، با توجه به سرعت پیشرفت‌ تکنولوژی و رشد روزافزون ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، روش‌های دقیق‌تری برای تحلیل احساسات عمومی و پیش‌بینی انتخابات وجود دارد.

در کشور خودمان، ایران نیز از این فناوری‌ها به روش‌های نوآورانه استفاده می‌شود. آشکارا، آینده پیش‌بینی‌های انتخاباتی در توسعه مستمر این ابزارها نهفته است. ابزارهایی که مانند آنچه در دیتاک داریم، در حال حاضر تغییرات ملموسی ایجاد کرده‌اند.

در دیتاک، ما توانسته‌ایم با استفاده از کلان‌داده‌های شبکه‌های اجتماعی، پیش‌بینی‌های دقیقی از انتخابات ریاست جمهوری ۱۳۹۶، ۱۴۰۰ و ۱۴۰۳ ایران ارائه دهیم و همگام با پیشرفت‌های جهانی در این زمینه حرکت کنیم.

گوش دادن به دیتا: کلید موفقیت در دنیای مدرن

در دنیای امروز، داده حرف اول را می‌زند. سوشال لیسنینگ به ما امکان می‌دهد تا از گفتگوهای آنلاین، بینش‌های ارزشمندی استخراج کنیم و آن‌ها را به مزیت‌های استراتژیک تبدیل کنیم. همان‌طور که کتاب «سیاست و کلان‌داده» نشان می‌دهد، آینده پیش‌بینی‌های انتخاباتی و تصمیم‌گیری‌های سیاسی در گرو استفاده هوشمندانه از داده‌هاست.

دیتاک با استفاده از ابزارهای پیشرفته سوشال لیسنینگ و تحلیل کلان‌داده، به سازمان‌ها و نهادها کمک می‌کند تا:

• تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند: با دسترسی به داده‌های واقعی و تحلیل‌های دقیق.
• استراتژی‌های خود را بهینه کنند: با درک بهتر افکار عمومی و واکنش‌های اجتماعی.
• پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند: با ترکیب داده‌های شبکه‌های اجتماعی و تکنیک‌های پیشرفته تحلیل.

جمع‌بندی

اگر علاقه‌مندید تا بفهمید چگونه کلان‌داده‌ها آینده پیش‌بینی‌های انتخاباتی را شکل می‌دهند، این کتاب یک منبع ضروری است. با وجود این‌که چند سال از انتشار آن می‌گذرد، اصول پایه‌ای که در آن ذکر شده‌، همچنان برای کسانی که در زمینه سوشال لیسنینگ، تحلیل داده‌ها یا پیش‌بینی‌های سیاسی فعالیت می‌کنند، معتبر و بنیادی است. بنابراین دعوت می‌کنیم که این بررسی جذاب از تقاطع بین «تکنولوژی»، «دیتا» و «سیاست» را مطالعه کنید.

 و کلام آخر اینکه ما در دیتاک با بهره‌گیری از رویکردهای مدرن و توسعه ابزارهای پیشرفته، در تلاشیم تا به سازمان‌ها کمک کنیم تا از قدرت داده‌ها بهره‌مند شوند، چرا که «دیتا صحبت می‌کند…»

اگر می‌خواهید در دنیای مدرن پیشرو باشید با دیتاک همراه شوید و از خدمات سوشال لیسنینگ و تحلیل کلان‌داده بهره‌مند شوید.