الفيزياء الاجتماعية
-بقلم: أليكس بنتلاند
كيف تنتشر الأفكار الجيدة: الدروس من علم جديد في كل مرة تستخدم فيها هاتفك الخلوي للاتصال بشخص ما ، قم بتمرير وسائل التواصل الاجتماعي ، قم بتنزيل تطبيق ، استخدم GPS, أو قم بالشراء عبر الإنترنت ، فأنت تقوم بإنشاء البيانات. هذه البيانات أكثر فائدة مما قد تدركه ، وعندما يتم جمعها وتحليلها ، يمكن لهذه البيانات أن تعلمنا كيف تتصرف الإنسانية وكيف يحدث التعلم الاجتماعي. يعتمد علماء الاجتماع اليوم على هذه البيانات لدراسة أنماط كيفية تبادل المعلومات في شبكة اجتماعية والتنبؤ بمدى إنتاجية هذه الشبكة, سواء كانت شركة أو مدينة بأكملها. يمكننا أيضًا استخدام هذه البيانات إلى أقصى إمكاناتها من خلال تعظيم الذكاء الجماعي للمجموعة لتحسين الأداء واستخدام الحوافز الاجتماعية لإنشاء منظمات جديدة. يمكن بعد ذلك ضبط هذه الشبكات الاجتماعية ، من مجموعات صغيرة إلى مدن كبيرة ، لزيادة الاستكشاف والمشاركة, مما أدى إلى تحسين تدفق الأفكار وخلق مجتمع أكثر ابتكارًا وفعالية بشكل عام. أثناء قراءتك ، ستتعلم لماذا تعد زيورخ نموذج المدينة المثالية ، وكيف أن البيانات هي النفط الجديد ، وكيف يمكن استخدام هذه البيانات لإنشاء المجتمع المثالي.
المقدمة
كانت أول وظيفة للمؤلف أليكس بنتلاند هي استخدام أجهزة الكمبيوتر لحساب القنادس. كان هذا الكمبيوتر قمرًا صناعيًا جديدًا تمامًا يسمى LANDSAT ، والذي تم إنشاؤه بعد العديد من أعطال المحاصيل غير المتوقعة في الهند وروسيا. احتفظت LANDSAT بكمية كبيرة من البيانات لأنها تستخدم صورًا متعددة المستشعرات عالية الدقة لكل مكان في العالم كله كل بضعة أيام. منذ إنشاء هذه الأقمار الصناعية ، لم يعد هناك فشل كبير في المحاصيل غير المتوقعة. بالإضافة إلى ذلك ، ساهمت هذه الأقمار الصناعية في قدر كبير من المعرفة التي لدينا اليوم حول تغير المناخ وإزالة الغابات والطقس والعديد من التحديات البيئية الأخرى. كان مصدر “البيانات الضخمة” هذا مفيدًا للمجتمع البشري. اليوم ، من الممكن الآن مشاهدة الأشخاص بدلاً من القنادس باستخدام البيانات الرقمية التي ننشئها من خلال الهواتف المحمولة وبطاقات الائتمان ووسائل التواصل الاجتماعي. هل من الممكن أن نستخدم هذه البيانات الضخمة لتحسين المجتمع؟ علاوة على ذلك ، كيف يمكننا استخدام البيانات الضخمة إلى أقصى إمكاناتها مع حماية خصوصية مواطني العالم أيضًا؟ تهدف بنتلاند للإجابة على هذا السؤال ، وهكذا بدأ برنامج بحث استمر عقدًا من الزمان. من تحقيقه العلمي ، علم أن “العديد من الأفكار التقليدية التي لدينا عن أنفسنا وكيف يعمل المجتمع خاطئة. ليس مجرد ألمع من لديه أفضل الأفكار ؛ هم أولئك الذين هم الأفضل في جمع الأفكار من الآخرين. ليس فقط الأكثر تصميما هو الذي يدفع التغيير ؛ هم أولئك الذين يتعاملون بشكل كامل مع الأشخاص ذوي التفكير المماثل. وليست الثروة أو المكانة هي التي تحفز الناس على أفضل وجه ؛ إنه احترام ومساعدة من أقرانهم
هذا الفهم الجديد للسلوك البشري والمجتمع هو ما يسميه بنتلاند الفيزياء الاجتماعية. من خلال الفيزياء الاجتماعية ، سترى كيف يمكن للرياضيات الحديثة والبيانات الضخمة أن تخبرنا كيف أن الإنسانية مدفوعة بتدفق الأفكار بين الناس وسلوك الأشكال. في الماضي ، كانت العلوم الاجتماعية تعتمد على الدراسات والاستطلاعات المعملية ، مما أدى إلى توليد القليل من البيانات. اليوم ، ومع ذلك ، لدينا بيانات كبيرة حيث يترك الناس “فتات الخبز الرقمية” في أي وقت يفعلون فيه أي شيء عبر الإنترنت. يمكن للمحللين الآن استخدام هذه القرائن للكشف عن الأنماط ودراسة كيفية حدوث التعلم الاجتماعي.
الفصل الاول: الفيزياء الاجتماعية تستخدم بيانات كبيرة لمساعدة سلوك الإنسان في الولايات المتحدة
في عالم اليوم ، نحن نعيش في مجتمع أصبح مزيجًا من البشر والتكنولوجيا. لكن المشكلة هي أننا ما زلنا لا نفهم تمامًا الجوهر الأساسي لهذه الشبكات البشرية والآلية الجديدة. كما ترون ، نشأ فهمنا الحالي للمجتمع في أواخر القرن الثامن عشر أثناء عصر التنوير. في ذلك الوقت ، تحركت الحياة بشكل أبطأ ، وعادة ما تقدم المجتمع إلى الأمام بفضل التجار والسياسيين والعائلات الثرية. لذلك عندما نفكر في كيفية إدارة المجتمع ، نتحدث عادةً عن “الأسواق” و “الطبقات السياسية
لم يعد عالمنا يناسب هذه الفكرة. اليوم ، يمكن أن تتشكل الحشود الافتراضية في دقائق ويمكن أن تتكون حتى من ملايين الأشخاص من جميع أنحاء العالم. كل يوم جديد ، يساهم ملايين آخرون ويعلقون. “لم نعد في عصر التبادلات المالية مع أرضيات التداول المادي والاتفاقيات السياسية مع غرف خلفية مليئة بالدخان, حيث تتنافس مجموعات صغيرة من الناس حتى يتوصلوا إلى صفقات مقبولة للطرفين نحن نعيش في عالم مفرط الارتباط الآن مما يعني أننا بحاجة إلى شيء جديد لفهم السلوك البشري وكيفية تدفق الأفكار.
هنا يأتي دور الفيزياء الاجتماعية. الفيزياء الاجتماعية هي نهج لفهم السلوك البشري. إنه “علم اجتماعي كمي يصف موثوقًا به, تتدفق الروابط الرياضية بين المعلومات والفكرة من جهة وسلوك الناس من جهة أخرى. تساعدنا الفيزياء الاجتماعية على فهم كيفية تدفق الأفكار من شخص لآخر من خلال آلية التعلم الاجتماعي وكيف ينتهي هذا التدفق للأفكار بتشكيل المعايير والإنتاجية, والناتج الإبداعي لشركاتنا ومدننا ومجتمعاتنا علاوة على ذلك ، تسمح لنا الفيزياء الاجتماعية بالتنبؤ بإنتاجية المجموعات الصغيرة وحتى المدن بأكملها. يمكن أن يساعدنا حتى في ضبط شبكات الاتصالات لمساعدتنا على اتخاذ قرارات أفضل وأن نصبح أكثر إنتاجية.
تستخدم الفيزياء الاجتماعية بيانات كبيرة لجمع هذه المعلومات ، مثل مشتريات بطاقات الائتمان وبيانات الهاتف الخلوي لدينا لإظهار السلع التي نشتريها ومن نتحدث إليه. وهذا يعني أن علماء الاجتماع لم يعد عليهم الاعتماد على المسوحات والتجارب المعملية ؛ بدلاً من ذلك ، يمكنهم استخدام البيانات التي تمتد على نطاق أوسع وأطول من البيانات من الماضي. عندما نلقي نظرة فاحصة ونحلل هذه المجموعة الضخمة من البيانات ، يمكننا البدء في رؤية الأنماط في الشبكات الاجتماعية. تتيح لنا هذه العملية المسماة تعدين الواقع استكشاف خصائص وأنماط التفاعلات بين الأشخاص وكشف كل ما نستطيع عن السلوك البشري.
الفصل الثاني: مجموعاتنا من الأقران تشكل معتقداتنا أكثر مما ندركه
هل تفهم نفسك بالكامل؟ قد تعتقد أن لديك سيطرة كاملة على قراراتك ، ولكن ماذا لو كنت متأثرًا بمجتمعك أكثر مما تعتقد؟ “هل نحن ، حسب تعريف الاقتصاديين ، عقلانيون بشكل جماعي بقدر ما نحن عقلانيون بشكل فردي للإجابة على هذا السؤال ، نحتاج إلى فهم المزيد عن كيفية عمل تدفق الأفكار. وبعبارة أخرى ، يجب أن نفهم كيف تؤثر سلوكيات من حولنا على عاداتنا وتفضيلاتنا ومصالحنا.
كما اتضح ، فإن سلوكياتنا وقراراتنا تتأثر إلى حد كبير بمجموعات الأقران التي ننتمي إليها. هذا لا يعني بالضرورة عائلتنا وأصدقائنا فقط ولكن أيضًا أولئك الذين لديهم اهتمامات وخصائص مماثلة لنا. يمكن لبعض مجموعات الأقران هذه أن تكون ببساطة معارف يتسكعون في نفس المطاعم والحانات والبيئات الاجتماعية الأخرى. على سبيل المثال ، قد يكون تناول الكثير من الطعام أمرًا قد “نمتصه” بشكل طبيعي من أقراننا المحيطين. بعد كل شيء ، “عندما نكون في روما نفعل كما يفعل الرومان ولكن هل يمكن لهذه المجموعات النظيرة التأثير على تفضيلاتنا السياسية أيضًا؟ حسنًا ، أكمل المؤلف أليكس بنتلاند تجربة في عام 2008 للإجابة على هذا السؤال بالذات.
من خلال إعطاء مجموعة من الطلاب الهواتف الذكية التي تراقب تفاعلهم الاجتماعي وتتبع من أمضوا بعض الوقت معهم, تمكنت Pentland من جمع أكثر من 500000 ساعة من البيانات التي تم إنشاؤها تلقائيًا والتي تم دمجها بعد ذلك مع بيانات المسح حول معتقداتهم ومواقفهم وشخصيتهم والمزيد. كما طرحوا أسئلة حول مصالحهم السياسية ، بما في ذلك المرشح الذي حصل على تصويتهم. عند تحليل مئات الجيجابايت من البيانات, وجد بنتلاند وفريقه أن مقدار التعرض للأشخاص الذين لديهم آراء مماثلة تنبأ بدقة بمستوى اهتمام الطلاب بالسباق الرئاسي وآرائهم السياسية.
والأهم من ذلك ، لم يكن الأصدقاء والعائلة هم الأكثر تأثيرًا على السلوك السياسي للطلاب ، بل كانت مجموعة الأقران المحيطة. لم يكن الأمر يتعلق فقط بعدد التفاعلات المباشرة ، ولكن مقدار التعرض لتصريحات ومواقف الآخرين. وبعبارة أخرى ، “إن التعليقات التي تم سماعها وملاحظة سلوكيات الآخرين هي محركات فعالة لتدفق الأفكار والأكثر من ذلك ، أن الطلاب سيغيرون من أمضوا بعض الوقت في الوقت الذي يتبعونه ويقودون إلى نقاش رئاسي متلفز. إذا كانوا محافظين ، تجنبوا الأماكن مع المزيد من الليبراليين أو العكس. عزز هذا التعرض الانتقائي وجهات نظرهم السياسية وشكل تفكيرهم لدرجة أنهم أصبحوا مؤمنين حقيقيين في نهاية المطاف.
في النهاية ، “يمكننا التفكير بوعي حول تدفق الأفكار التي نريد السباحة فيها ، ولكن بعد ذلك سيعمل التعرض لهذه الأفكار على تشكيل عاداتنا ومعتقداتنا دون وعي
الفصل الثالث: يفضل البشر العمل معًا كفريق
بالطبع ، لا يحدث هذا التأثير من أقراننا على الفور. من أجل التغيير السلوكي للانتشار في جميع أنحاء مجموعة الأقران ، يجب تكراره غالبًا في وقت قصير ويؤدي إلى نتيجة إيجابية. على سبيل المثال ، “إذا بدأ كل شخص في مجموعة عمل في شرب الشاي الأخضر بدلاً من القهوة ، فإن الاحتمالات هي أن الآخرين سيختارون عادة الشاي الأخضر أيضًا. هناك حاجة إلى تعرضات متعددة تظهر أن السلوك الجديد له نتائج جيدة ، مثل الموافقة الاجتماعية ، قبل أن نختار هذه العادة كخاص بنا
ولكن لماذا هذا؟ هذا على الأرجح لأن السلوك البشري يتحدد إلى حد كبير من خلال السياق الاجتماعي. في الواقع ، تخبرنا البيانات اليوم أن رغباتنا وتفضيلاتنا تستند في الغالب إلى ما يوافق عليه مجتمع الأقران هو قيم وليس انعكاسًا لرغباتنا وأخلاقنا الفردية. على سبيل المثال ، بعد الركود الكبير في عام 2008 ، كانت العديد من المنازل فجأة أقل من قروضها العقارية. ثم وجد الباحثون أن الأمر لم يستغرق سوى عدد قليل من الأشخاص الذين يبتعدون عن منازلهم والرهون العقارية لإقناع الجيران الآخرين بالقيام بنفس الشيء. أصبح السلوك الذي كان يعتبر في السابق إجراميًا أو غير أخلاقي ، والذي يتخلف عن قصد عن الرهن العقاري ، شائعًا.
باستخدام هذه المعلومات ، يمكننا استخدام الشبكات الاجتماعية للتأثير على سلوك الآخرين والعمل معًا كمجموعة. كما ترون ، القدرة على العمل كمجموعة فطرية فينا ، ومن المحتمل أننا تعلمنا مثل هذا السلوك حتى ننجح في الفئات الاجتماعية. على سبيل المثال ، “تستخدم قرود الكبوشيين أصواتًا مثيرة لتحديد متى وأين يجب أن تتحرك القوات بشكل تعاوني. القرود في الحافة الأمامية للقوات تملأ أكثر من غيرها ، وتشجع الآخرين على اتباع المسار الذي وجدوه ، والبعض الآخر يأخذ في الحيرة من أجل تنسيق حركات الجميع هذا النمط المماثل من صنع القرار الاجتماعي شائع في العديد من الحيوانات ، بما في ذلك البشر.
في دراسة بوب كيلي بيل ستارز ، نظر كيلي إلى الفرق بين الأداء المتوسط والنجوم داخل مختبرات بيل. يعتقد متوسط الأداء أن العمل الجماعي يعني القيام بدورهم في الفريق. من ناحية أخرى ، نظر المؤدون النجوم إلى العمل الجماعي بشكل مختلف. لقد دفعوا الجميع في الفريق للعمل معًا من أجل تحديد الأهداف وإنجازات المجموعة والمزيد. وبعبارة أخرى ، قام فناني النجوم بالترويج لتدفق الأفكار المتزامنة والموحدة داخل الفريق من خلال جعل الجميع يشعرون بأنهم جزء منه. في النهاية ، تعد مزامنة وتوحيد تدفق الأفكار داخل المجموعة أمرًا بالغ الأهمية لأنها تقنع الجميع ، حتى المتشككين ، بالمضي قدمًا واعتماد أفكار جديدة. والأفضل من ذلك ، عندما يعمل الناس معًا ، تطلق أجسامنا الإندورفين الذي يمنحنا ارتفاعًا ممتعًا كمكافأة للعمل معًا.
الفصل الرابع: ما الذي يعلّمه تحدي البالون الأحمر حول الحركة والشبكات الاجتماعية
ما الذي يحفزك أكثر؟ بالنسبة لبعض الأشخاص ، يعتقدون أن المكافآت الفردية هي الأفضل عند تحفيز الآخرين ، كما يمكن رؤيته من خلال تقديم العروض الترويجية والارتفاعات للشخص الذي يؤدي أفضل أداء. ومع ذلك ، نظرًا لأننا سنتعلم من خلال تحدي البالون الأحمر ، فإن هذه ليست بالضرورة أفضل استراتيجية للنجاح. في عام 2009 ، قامت وكالة مشاريع البحوث الدفاعية المتقدمة (DARPA) برعاية تحدي البالون الأحمر للاحتفال بالذكرى الأربعين لميلاد الإنترنت. كان الغرض ببساطة هو اكتشاف أفضل الاستراتيجيات لكيفية استخدام الإنترنت والشبكات الاجتماعية لحل مشاكل البحث الحرجة للوقت, مثل عمليات البحث والإنقاذ بعد الكوارث الطبيعية أو حشد المؤيدين للتصويت في حملة سياسية.
لاختبار هذه الاستراتيجيات ، أخفت DARPA عشرة بالونات الطقس الأحمر في مواقع غامضة عبر الولايات المتحدة القارية. الفريق الأول الذي حدد موقع كل بالون بشكل صحيح سيفوز بـ $ 40،000. في يوم التحدي ، اشترك 4000 فريق وكانت المنافسة شرسة. بالطبع ، كان بنتلاند وفريقه واثقين من استراتيجيتهم. بعد كل شيء ، كانوا خبراء في هذا! تحفز معظم الفرق الأخرى في المسابقة المشاركة ببساطة عن طريق مكافأة الأشخاص الذين أبلغوا عن بالون بشكل صحيح ؛ هذا الافتراض هو أن الناس يعملون بشكل أفضل عندما يكون لديهم دافع من المكافآت والمصالح الذاتية. ومع ذلك ، توصل بنتلاند وفريقه إلى استراتيجية أخرى.
إذا فاز فريقهم بالمال ، فسيخصصون $ 4000 لكل بالون. لقد وعدوا $ 2000 لكل بالون للشخص الذي أرسل الإحداثيات الصحيحة ، لكنهم وعدوا أيضًا بـ $ 1000 للشخص الذي دعا مكتشف البالون هذا إلى الفريق, $ 500 لمن دعا المدعو ، $ 250 لمن دعا هذا الشخص ، وما إلى ذلك. يختلف نهج الحوافز الاجتماعية هذا عن مجرد التخلي عن $ 4000 لكل بالون لأنه لا يمنع الناس من نشر كلمة عن الفريق ولا يحد من عدد الأشخاص الذين يمكنهم ذلك شارك. يمكن لأي شخص في العالم اكتشاف بالون!
كانت هذه العوامل حاسمة لنجاح الفريق ، كما يمكن رؤيته من خلال سلاسل التوظيف التي يصل طولها إلى خمسة عشر شخصًا ؛ اكثر اكثر, 1⁄3 من التغريدات التي تنشر معلومات حول الفريق نشأت خارج الولايات المتحدة. في النهاية ، كان لدى فريقهم ما يقرب من مليوني شخص يساعدونهم في البحث عن بالونات حمراء. سمحت لهم هذه الاستراتيجية بالفوز بالمسابقة في ساعات 8 و 52 دقيقة و 41 ثانية فقط! ليس المقصود أنه من الممكن الانضمام إلى ملايين الأشخاص لتحقيق هدف مشترك ، ولكن من الممكن جعل الناس يبنون منظمة تعمل.
من خلال مكافأة الأشخاص على إيجاد البالونات وتجنيد الأشخاص للمساعدة في البحث ، يظهر أن كلتا المهمتين مهمتان بنفس القدر للنجاح.
الفصل الخامس: المجتمع المثالي لديه توازن بين الاستكشاف والتكامل
اليوم ، تتيح لنا الفيزياء الاجتماعية القدرة على تعلم أفضل طريقة لتنظيم مجتمعنا. كما رأينا ، يعتمد البشر على التفاعل مع بعضهم البعض ويعملون بشكل أفضل عندما يستفيد الجميع. وعندما يتعلق الأمر بإنشاء مجتمع منتج ، يجب أن نعتمد على حقيقتين: الاستكشاف والمشاركة.
قد تتنبأ طريقة التفكير القياسية بأن استكشاف الناس داخل المدينة سوف يتضاءل عندما يتعرفون على حي ، ويكتشفون مكان شراء المنتجات, واكتشف أنماط الشراء التي تناسب نمط حياتهم. لكن هذا ليس ما يحدث على الإطلاق. في الواقع ، استكشاف الأشخاص ثابت ولا يبدو أنهم يتوقفون أبدًا عن أخذ عينات من المتاجر والخدمات الجديدة. تظهر البيانات أن الناس يستكشفون للعثور على صفقات أفضل وإرضاء شعورهم بالفضول. بالإضافة إلى ذلك ، يحدث الاستكشاف عندما يبحث الناس عن أفكار من مجموعة متنوعة من الأشخاص. ونتيجة لذلك ، يتيح لنا الاستكشاف تقديم أفكار جديدة وتطويرها بكفاءة أكبر. ومع ذلك ، فإن القليل جدًا من الاستكشاف يؤدي إلى نقص الابتكار والإبداع.
المشاركة هي ما يحدث عندما يتفاعل الناس مع أشخاص من خلفيات ومجالات مختلفة من المجتمع. بينما نزيد المشاركة ، نبدأ في رؤية معايير سلوك أقوى. مفتاح تصميم المدينة المثالية هو إيجاد التوازن بين الاستكشاف والمشاركة. هذا أصعب قليلاً مما يبدو. على سبيل المثال ، عندما نزيد المشاركة في المناطق السكنية ، فإننا لا نزيد تلقائيًا كمية الاستكشاف. تقول بنتلاند ، “فشل معظم مناطق المدينة هو أنه إذا فصلت المدن حسب الوظيفة ، فإن التغيير الخاطئ تمامًا في هياكل الروابط الاجتماعية يحدث: تقل المشاركة محليًا (نادرًا ما يخرج الناس ويلتقون بعضهم البعض) ، ويزداد الاستكشاف (حيث يضطر الناس إلى الذهاب إلى مكان آخر للقيام بأي شيء) ، ونتيجة لذلك, يتم تفكيك النسيج الاجتماعي للحي. إذن ما هو الحل؟
الهدف هو إنشاء مدن قائمة بذاتها يلتقي فيها الناس مع بعضهم البعض بانتظام ولديهم العديد من الروابط بين أصدقاء الأصدقاء ؛ وبالتالي, الحل الأفضل هو بلدة صغيرة إلى متوسطة الحجم حيث يقع الجميع على مسافة قريبة من وسط المدينة والمتاجر والمدرسة والعيادات. في الواقع ، مدينة زيورخ ، سويسرا هي النموذج المثالي. المفتاح هو نظام نقل سريع ورخيص للسكك الحديدية الخفيفة مكن الناس من السفر بسرعة وسهولة إلى وسط مدينة زيورخ. شجع هذا النظام المواطنين على العيش في المدن الأصغر والأقل تكلفة المحيطة بزيورخ. اليوم ، يستخدم أكثر من 60 بالمائة من سكان زيورخ نظام النقل هذا ، مما أدى إلى التوازن المثالي بين الاستكشاف والمشاركة!
الفصل السادس: التفاعل والتكامل أمران حاسمان للإنتاجية
يعد تحقيق التوازن بين المشاركة والاستكشاف في المدن أمرًا أساسيًا ، ولكن يمكن أيضًا تطبيق نفس المبادئ على المجموعات الأصغر ، مثل الشركات. مجموعات من الناس ، مثل المجتمعات ، لديها ذكاء جماعي يختلف عن الذكاء الفردي لكل عضو في المجموعة. والأكثر من ذلك ، يمكن لذكاء المجموعة هذا التنبؤ بأداء المجموعة بنفس الطريقة التي يمكن بها لمعدل الذكاء التنبؤ بأداء الفرد.
عندما سئل عن أهم العوامل التي تدفع أداء المجموعة ، يعتقد معظم الناس أن عوامل مثل التماسك والتحفيز والرضا مهمة ؛ ومع ذلك ، ليس هذا هو الحال تمامًا. بدلاً من ذلك ، فإن العامل الأكبر في التنبؤ بذكاء المجموعة هو المساواة في إجراء المحادثات. العامل الثاني الأكثر أهمية هو الذكاء الاجتماعي لأعضاء المجموعة ، مقاسا بقدرتهم على قراءة الإشارات الاجتماعية لبعضهم البعض. في الواقع ، تميل النساء إلى أن يكونوا أفضل في قراءة الإشارات الاجتماعية ؛ لذلك ، تميل المجموعات التي لديها المزيد من النساء إلى الأداء بشكل أفضل.
ببساطة ، عندما يتم تشجيع أعضاء المجموعة على التفاعل والمشاركة ، يتم البناء على الأفكار بسهولة ، مما يؤدي إلى تحسين الإنتاجية والكفاءة. على سبيل المثال ، دعنا نلقي نظرة على دراسة أجريت مع عمال مركز الاتصال في بنك أوف أمريكا. في عام 2008 ، استهدف بنتلاند وفريقه أربعة فرق ، يتألف كل منها من حوالي 20 موظفًا. كل شارات قياس الأعراف طوال اليوم لمدة ستة أسابيع. خلال ذلك الوقت ، تم جمع عشرات الجيجابايت من بيانات السلوك. مثل معظم مراكز الاتصال ، يُعرف أهم مقياس للإنتاجية بمتوسط وقت التعامل مع المكالمات ، أو AHT. يهيمن هذا العامل على تكلفة الدولار لتشغيل مركز الاتصال.
عند تحليل البيانات ، وجدت Pentland أن أهم العوامل للتنبؤ بالإنتاجية هي مقدار التفاعل ومستويات المشاركة. على سبيل المثال ، اقترحت Pentland أنه بدلاً من السماح للموظفين بأخذ استراحات قهوة منفصلة في أوقات مختلفة ، يجب عليهم منح جميع الموظفين في الفريق استراحة في نفس الوقت. سمح هذا للموظفين بخلط المزيد أثناء فترات الراحة ورفع مقدار التفاعل داخل كل مجموعة. ونتيجة لذلك ، انخفض AHT بشكل كبير ، مما يعني أن الموظفين كانوا أكثر إنتاجية. أدى هذا التغيير البسيط ، عند تنفيذه في جميع مراكز الاتصال الخاصة بهم ، إلى زيادة إنتاجية متوقعة $ 15 مليون سنويًا!
الفصل السابع: يمكن أن تؤدي الصفقة الجديدة بشأن البيانات إلى مجتمع غني بالبيانات
فتات الخبز الرقمي التي نتركها وراءنا تقدم أدلة حول من نحن وماذا نريد. كل عملية شراء نقوم بها عبر الإنترنت ، وكل معاملة ببطاقة الائتمان الخاصة بنا ، وكل بحث في جوجول ، والمزيد تترك شريحة صغيرة من البيانات عنا. ومع ذلك ، فإن هذه الشظايا من البيانات ذات قيمة للشركات الخاصة. قالت ميجلينا كونيفا ، مفوضة المستهلك الأوروبية ، مؤخرًا: “البيانات الشخصية هي زيت الإنترنت الجديد والعملة الجديدة للعالم الرقمي لسوء الحظ ، إذا دخلت البيانات في الأيدي الخطأ ، فأنت تخاطر بمنح شخص ما الكثير من السلطة عليك. فكيف يمكننا الحفاظ على الحماية والخصوصية الشخصية لبياناتنا؟
يجب أن يضمن المجتمع الغني بالبيانات عدم إساءة استخدام بياناتنا ، الأمر الذي يتطلب منا الحصول على صفقة جديدة بشأن البيانات. تعني هذه الصفقة الجديدة “ضمانات عملية بأن البيانات اللازمة للسلع العامة متاحة بسهولة مع حماية المواطنين في نفس الوقت. يجب علينا تطوير أدوات أكثر قوة وتعقيدًا للخصوصية والتوصل إلى توافق في الآراء يسمح لنا باستخدام البيانات الشخصية لبناء مجتمع أفضل وحماية حقوق المواطن العادي جوانب هذه الصفقة الجديدة هي كما يلي: فاصل: لديك الحق في امتلاك بيانات عنك. بغض النظر عن الكيان الذي يجمع البيانات ، فإن البيانات ملك لك ، ويمكنك الوصول إلى بياناتك في أي وقت. فاصل: لديك الحق في التحكم الكامل في استخدام بياناتك. يجب أن تكون شروط الاستخدام موصوفة بوضوح بلغة واضحة. إذا لم تكن راضيًا عن الطريقة التي تستخدم بها الشركة بياناتك ، يمكنك إزالتها تمامًا كما لو كنت ستغلق حسابك في بنك لا يقدم خدمة مرضية. فاصل: يحق لك التخلص من بياناتك أو توزيعها. لديك خيار تدمير أو نشر بيانات عنك في مكان آخر.
بالطبع ، توجد بالفعل كميات هائلة من البيانات الشخصية على الويب ، وتتكون من معلومات تساهم بها مواقع الشبكات الاجتماعية والمدونات والمنتديات والمعاملات وتاريخ التصفح والمزيد. ونتيجة لذلك ، “تطور الويب في بيئة غير منظمة بدون معايير خصوصية متماسكة حول البيانات الشخصية. وبالتالي ، فإن الحقوق في هذه البيانات غير واضحة وتختلف من موقع إلى آخر لحسن الحظ ، تعمل شركات مثل جوجول على إيجاد حل لحماية خصوصية البيانات. من خلال جوجول لوحة القيادة ، يمكن للأشخاص رؤية البيانات التي تمتلكها جوجول عنهم. علاوة على ذلك, شكلت الشركة أيضًا جبهة تحرير البيانات التي تتكون من مجموعة من مهندسي جوجول الذين يقول بيان مهمتهم أنه “يجب أن يتمكن المستخدمون من التحكم في البيانات التي يخزنونها في أي من منتجات جوجول “و” تسهيل نقل البيانات وإخراجها
عندما نتمكن من مشاركة البيانات بأمان ، سنبدأ حتمًا في إنتاج الحوكمة والسياسات التي تقودها البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، ستمكننا الفيزياء الاجتماعية من استخدام البيانات الضخمة لمساعدتنا على معرفة مدى جودة أو أداء تلك الحوكمة والسياسات. على سبيل المثال ، في المستقبل ، ستظهر خرائط مثل خرائط جوجول أكثر من مجرد طرق. أحد الأمثلة على ذلك سيعرض أيضًا خرائط للفقر ووفيات الرضع ومعدل الجريمة والتغير في الناتج المحلي الإجمالي, والمؤشرات الاجتماعية الأخرى لمساعدة المجتمع على معرفة مكان عمل المبادرات الحكومية الجديدة وأين لا تعمل. في النهاية ، نحتاج إلى الفيزياء الاجتماعية للانتقال من الأنظمة القائمة على المتوسطات والقوالب النمطية إلى الأنظمة القائمة على الأفراد والتفاعلات الفردية في عالم اليوم الحديث.
الفصل الثامن: الملخص النهائي
اليوم ، يجب أن نفكر في المجتمع كشبكة من التفاعلات الفردية وليس كسوق أو طبقات من الماضي. للقيام بذلك ، “سنحتاج إلى استخدام الفيزياء الاجتماعية كإطار لتحديد كيفية تشكيل تدفق الأفكار من شخص لآخر للمعايير والإنتاجية, والناتج الإبداعي لشركاتنا ومدننا ومجتمعاتنا عندما ننشئ أنظمة اجتماعية تعتمد على استخدام البيانات الضخمة ، يمكننا التنبؤ بشكل أفضل بكيفية تأثير الديناميكيات الاجتماعية على صنع القرار المالي والحكومي. في النهاية ، تستحق مكافآت المجتمع الغني بالبيانات الجهد والمخاطر. “تخيل: يمكننا التنبؤ بالحوادث المالية وتخفيفها ، واكتشاف الأمراض المعدية والوقاية منها ، واستخدام مواردنا الطبيعية بحكمة أكبر ، وتشجيع الإبداع على الازدهار والأحياء اليهودية لتقليلها.