إعلان

"عدو عدوي هو صديقي".. كيف أثبتت الفيزياء صحة هذه النظرية؟

02:19 م الثلاثاء 14 مايو 2024

صورة تعبيرية عن توازن علاقات الصداقة والعداء في ال

تطبيق مصراوي

لرؤيــــه أصدق للأحــــداث

استخدم باحثون في جامعة نورث وسترن الفيزياء الإحصائية لتأكيد صحة النظرية التي تقوم عليها البديهية الشهيرة "عدو عدوي صديقي".

في أربعينيات القرن العشرين، قدم عالم النفس النمساوي فريتز هايدر نظرية التوازن الاجتماعي، التي تشرح كيف يسعى البشر بالفطرة إلى إيجاد الانسجام في دوائرهم الاجتماعية. ووفقا لهذه النظرية، هناك 4 قواعد: عدو العدو صديق، وصديق الصديق صديق، وصديق العدو عدو، وأخيرا عدو الصديق عدو، وهذه القواعد الأربعة تؤدي إلى توازن العلاقات.

وعلى الرغم من أن دراسات لا حصر لها حاولت تأكيد هذه النظرية باستخدام علوم الشبكات والرياضيات، إلا أن جهودها باءت بالفشل، حيث انحرفت الشبكات عن العلاقات المتوازنة تمامًا.

كان معظم نماذج الشبكات مبسطة للغاية بحيث لا يمكنها استيعاب التعقيدات داخل العلاقات الإنسانية التي تؤثر على التوازن الاجتماعي بشكل كامل، ما يؤدي إلى نتائج غير متسقة حول ما إذا كانت الانحرافات الملحوظة عن توقعات نموذج الشبكة تتماشى مع نظرية التوازن الاجتماعي.

ومع ذلك، نجح فريق نورث وسترن في دمج القطعتين الأساسيتين اللتين تجعلان إطار عمل هايدر الاجتماعي ناجحًا، حسب تقرير مجلة interestingengineering.

في الحياة الواقعية، لا يعرف الجميع بعضهم البعض، وبعض الناس أكثر إيجابية من غيرهم. عرف الباحثون منذ فترة طويلة أن كل عامل يؤثر على الروابط الاجتماعية، لكن النماذج الحالية لا يمكن أن تمثل سوى عامل واحد في كل مرة. ومن خلال دمج كلا القيدين في الوقت نفسه، أكد نموذج الشبكة الناتج عن الباحثين أخيرًا النظرية الشهيرة بعد حوالي 80 عامًا من اقتراح هايدر لها لأول مرة.

ما هي نظرية التوازن الاجتماعي؟

باستخدام مجموعات من 3 أشخاص، تحافظ نظرية التوازن الاجتماعي التي وضعها هايدر على الافتراض بأن البشر يسعون جاهدين من أجل إقامة علاقات مريحة ومتناغمة. في العلاقات المتوازنة، كل الناس يحبون بعضهم البعض. أو، إذا كان شخص واحد لا يحب شخصين، فهذان صديقان. تحدث العلاقات غير المتوازنة عندما يكره الأشخاص الثلاثة بعضهم البعض، أو يحب شخص واحد شخصين يكرهان بعضهما البعض، مما يؤدي إلى القلق والتوتر.

وأدت دراسة مثل هذه الأنظمة المحبطة إلى منح جائزة نوبل في الفيزياء لعام 2021 لعالم الفيزياء النظرية الإيطالي جورجيو باريسي، الذي تقاسم الجائزة مع مصممي النماذج المناخية سيوكورو مانابي وكلاوس هاسيلمان.

وقال ستيفان كوفاكس، من جامعة نورث وسترن، وكبير مؤلفي الدراسة: "يبدو أن الأمر متوافق للغاية مع الحدس الاجتماعي.. يمكنك أن ترى كيف سيؤدي هذا إلى الاستقطاب الشديد، وهو ما نراه اليوم من حيث الاستقطاب السياسي. إذا كان كل من تحبه يكره أيضًا كل الأشخاص الذين لا تحبهم، فسينتج عن ذلك طرفان يكرهان بعضهما البعض.

ومع ذلك، كان من الصعب جمع بيانات واسعة النطاق حيث لا يتم إدراج الأصدقاء فحسب، بل الأعداء أيضًا. مع ظهور البيانات الضخمة في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، حاول الباحثون معرفة ما إذا كانت مثل هذه البيانات الموقعة من الشبكات الاجتماعية يمكن أن تؤكد نظرية هايدر. عند إنشاء شبكات لاختبار قواعد هايدر، يعمل الأفراد كعُقد وتمثل الحواف التي تربط العقد العلاقات بين الأفراد.

إذا لم تكن العُقد أصدقاء، فسيتم تعيين قيمة سلبية (أو معادية) للحافة بينهما. إذا كانت العُقد أصدقاء، فسيتم وضع علامة على الحافة بقيمة إيجابية (أو ودية). في النماذج السابقة، تم تعيين قيم إيجابية أو سلبية للحواف بشكل عشوائي، دون احترام كلا التقييدين. ولم تصور أي من هذه الدراسات بدقة واقع الشبكات الاجتماعية.

لاستكشاف المشكلة، لجأ كوفاكس ومعه بينججي هاو، المؤلف الأول للدراسة إلى 4 مجموعات بيانات شبكية موقعة واسعة النطاق ومتاحة للجمهور، تم تنسيقها مسبقًا من قبل علماء الاجتماع، بما في ذلك بيانات من (1) تعليقات مصنفة بواسطة المستخدم على موقع الأخبار الاجتماعية Slashdot؛ (2) التبادلات بين أعضاء الكونجرس في قاعة مجلس النواب الأمريكي؛ (3) التفاعلات بين متداولي البيتكوين؛ و(4) مراجعات المنتج من موقع مراجعة المستهلك Epinions.

في نموذج شبكتهم، لم يقم كوفاكس وهاو بتعيين قيم سلبية أو إيجابية عشوائية حقًا للحواف. لكي يكون كل تفاعل عشوائيًا، يجب أن تتمتع كل عقدة بفرصة متساوية للقاء بعضها البعض. ومع ذلك، في الحياة الواقعية، لا يعرف الجميع أي شخص آخر داخل شبكة التواصل الاجتماعي. على سبيل المثال، قد لا يلتقي الشخص أبدًا بصديق صديقه الذي يعيش على الجانب الآخر من العالم.

ولجعل نموذجهم أكثر واقعية، وزع كوفاكس وهاو قيما إيجابية أو سلبية بناءً على نموذج إحصائي يصف احتمالية تعيين إشارات إيجابية أو سلبية للتفاعلات الموجودة. أدى ذلك إلى إبقاء القيم عشوائية، ولكن عشوائية ضمن الحدود التي تفرضها قيود طوبولوجيا الشبكة. بالإضافة إلى من يعرف من، أخذ الفريق في الاعتبار أن بعض الأشخاص في الحياة أكثر ودية من غيرهم. من المرجح أن يكون لدى الأشخاص الودودين تفاعلات أكثر إيجابية - وأقل عدائية.

ومن خلال إدخال هذين القيدين، أظهر النموذج الناتج أن الشبكات الاجتماعية واسعة النطاق تتماشى باستمرار مع نظرية التوازن الاجتماعي التي وضعها هايدر. كما سلط النموذج الضوء على أنماط تتجاوز العُقد الثلاث. ويظهر أن نظرية التوازن الاجتماعي تنطبق على الرسوم البيانية الأكبر حجما، والتي تتضمن أربع عقد وربما أكثر.

وقال كوفاكس: "نحن نعلم الآن أنك بحاجة إلى أن تأخذ في الاعتبار هذين القيدين.. بدون هذه الأمور، لا يمكنك التوصل إلى الآليات الصحيحة. يبدو الأمر معقدًا، لكنه في الواقع رياضيات بسيطة إلى حد ما".

يستكشف كوفاكس وهاو حاليًا العديد من الاتجاهات المستقبلية لهذا العمل. وفي أحد الاتجاهات المحتملة، من الممكن استخدام النموذج الجديد لاستكشاف التدخلات الرامية إلى الحد من الاستقطاب السياسي. لكن الباحثين يقولون إن النموذج يمكن أن يساعد في فهم الأنظمة بشكل أفضل خارج المجموعات الاجتماعية والعلاقات بين الأصدقاء.

وقال كوفاكس: "يمكننا أن ننظر إلى الروابط المثيرة والمثبطة بين الخلايا العصبية في الدماغ أو التفاعلات التي تمثل مجموعات مختلفة من الأدوية لعلاج الأمراض.. كانت دراسة الشبكات الاجتماعية بمثابة ملعب مثالي للاستكشاف، ولكن اهتمامنا الرئيسي هو تجاوز التحقيق في التفاعلات بين الأصدقاء والنظر إلى الشبكات المعقدة الأخرى".

فيديو قد يعجبك:

إعلان

إعلان