خطة بحثية مستقبلية للحرب الأوكرانية الروسية: دعوة للملاحظات | أ. د. وليد عبد الحي
لرصد الوضع في الحرب الأوكرانية بعد مرور حوالي عام ونصف على اشتعالها، لا بد من وصف الواقع الاقتصادي والسياسي والعسكري والاجتماعي لكل من طرفي الصراع، وأن يكون الرصد على مستويات ثلاثة هي: المستوى المحلي ثم المستوى الإقليمي فالمستوى الدولي.
ولإنجاز دراسة تطبيقية على مستقبل هذه الحرب لإحدى الهيئات العلمية، وضعت الخطة التالية التي تمت الموافقة عليها:
أولاً: تحديد مؤشرات الظاهرة المركزية والفرعية.
ثانياً: وضع المؤشرات الفرعية في مصفوفة التأثير المتبادل (Cross Impact Matrix) يتم من خلالها:
1- قياس تأثير كل مؤشر على المؤشرات الأخرى من خلال “قياس معامل الارتباط ” بين حركة كل مؤشر وبقية المؤشرات (عدد المؤشرات المركزية أربعة: اقتصادي-سياسي-عسكري-اجتماعي) يتفرع عنها 46 مؤشراً فرعياً، وبالتالي يصبح المطلوب قياس تأثير كل مؤشر على المؤشرات الـ 45 الأخرى استناداً إلى درجة الترابط بينهما عبر فترة زمنية سابقة تساوي طول الفترة الزمنية المستقبلية (سيكون في المصفوفة 2070 نتيجة).
2- معلوم أن التأثير قد يكون سلبياً أو إيجابياً، وقد يكون تأثيراً ضعيفاً أو متوسطاً أو قوياً في كل من الحالتين.
3- يتم جمع محصلة التأثير لكل مؤشر لتحديد:
أ- المؤشر الأكثر تأثيراً إيجابياً (يعني يجعل المؤشرات الأخرى أفضل كلما تحسن هذا المؤشر)
ب- المؤشر الأكثر تاثيراً سلبياً (أي يكون تأثير المؤشرات الأخرى أسوأ كلما تراجع هذا المؤشر)
ت- المؤشر الأكثر تأثراً إيجابياً (أي يكون تأثير المؤشرات الأخرى عليه أكثر إيجابية من غيره)
ث- المؤشر الأكثر تأثراً سلبياً (أي يكون تأثير المؤشرات الأخرى أكثر تأثيراً سلبياً عليه)
4- يتم وضع المؤشرات الأربعة السابقة (أو أكثر أحياناً عندما تتعدد المؤشرات المتساوية القوة في التأثير أو التأثر) في دولاب المستقبلات (Futures Wheel) وطرح تداعيات كل منها في المجالات السياسية والاجتماعية والاقتصادية والعسكرية بشكل متتابع استناداً لترجيحات يتم توزيعها وجمعها عبر تقنية دلفي (Delphi Technique) (سواء دلفي الخبراء أو دلفي الكومبيوتر).
5- التعامل مع المتغير قليل الاحتمال/عظيم التأثير (Low Probability-High Impact) استناداً لتقنية سيجما (Sigma) (يحدث/لا يحدث…إلخ) وترتيب التداعيات على أساس الاحتمالين.
الإرشادات:
أولاً يجب أن تكون المعلومات عن كل مؤشر مأخوذة من مؤسسات الدولة ذاتها + من مؤسسات دولية معروفة بتخصصها في مجال المؤشر+ أطروحات جامعية + دراسات أكاديمية، فإذا كانت الفروق في الأرقام أو الأوزان تفوق 5% من إجمالي الرقم (وهو ما يسمى Data Fusion) يتم مثلاً استخدام بعض النماذج مثل نموذج (Data Provenance) ويتم:
أ- أخذ المتوسط الحسابي للأرقام.
ب- يتم أخذ الوسيط بين القيمة العليا والقيمة الدنيا.
ت- يتم أخذ متوسط القيمة بين أ و ب. (لو أخذنا مؤشراً معيناً ولنفترض أننا حصلنا على أرقام متضاربة من المصادر والمراجع: مثل 5/ 14/ 8/9/19، نقوم بجمع الأرقام الخمسة = 55 تقسيم 5 =11
ثم نأخذ قيمة الرقم الأدنى والرقم الأعلى ونحسب الوسيط: نرتب الأرقام تصاعدياً: 5 -8 -9 -14-19(فيكون الرقم 9).
ث- نجمع الوسيط والمتوسط فيكون الجواب 10..وهو الرقم المعتمد للتحليل (وقد دلت دراسة لمجموعة من الباحثين وعنوانها: Data Fusion: Resolving Conflicts from Multiple Sources أن نسبة التباين-إذا كانت المصادر متخصصة ومعروفة محدودة – لا تؤثر على الاتجاه الأعظم (Mega trend) للظاهرة موضوع الدراسة، فقد تؤثر على التراتبية (Ranking) لكنها لا تؤثر على حركية الظاهرة.
المطلوب: رغم إقرار الخطة، فإني ألتمس الملاحظات من القراء “ففوق كل ذي علم عليم”، مع خالص الشكر.
* أ. د. وليد عبد الحي أستاذ في قسم العلوم السياسية وباحث في المستقبليات والاستشراف.