وقتی توییت‌ها و پست‌ها بحران را فریاد می‌زنند

به گزارش (pubmed) در عصر دیجیتال، شبکه‌های اجتماعی دیگر صرفاً بستر ارتباطات روزمره نیستند؛ بلکه به ابزاری حیاتی برای پیش‌بینی و تشخیص زودهنگام بحران‌ها تبدیل شده‌اند. داده‌هایی که کاربران به‌صورت لحظه‌ای تولید می‌کنند شامل پست‌ها، کامنت‌ها، تصاویر و حتی داده‌های مکانی می‌توانند نشانه‌هایی از وقوع بحران را حتی پیش از رسانه‌ها یا نهاد‌های رسمی آشکار کنند و فرصت واکنش سریع را فراهم کنند. 

تحقیقات متعدد نشان می‌دهد(pmc) که کاربران هنگام وقوع حوادث طبیعی، اختلال‌های شهری، بحران‌های اقتصادی یا مسائل بهداشتی، اطلاعات خود را بلافاصله در شبکه‌های اجتماعی منتشر می‌کنند. این رفتار جمعی، همراه با تجزیه و تحلیل داده‌ها، یک شبکه هشدار اجتماعی ایجاد می‌کند که امکان تشخیص بحران را در لحظه فراهم می‌کند و تصمیم‌گیرندگان را برای اقدام سریع آماده می‌کند.

به گزارش (sciencedirect) در حوادث طبیعی، از جمله زلزله، پژوهش‌ها نشان داده‌اند که داده‌های شبکه‌های اجتماعی قادر هستند اطلاعات مکانی و زمانی دقیق‌تر از برخی سیستم‌های سنتی ارائه دهند. مطالعه‌ای از U.S. Geological Survey و دانشگاه تگزاس نشان داد که توییت‌های مرتبط با زمین‌لرزه چند ثانیه تا چند دقیقه پیش از انتشار داده‌های رسمی ثبت می‌شوند و به تعیین محدوده حادثه کمک می‌کنند. این یافته اهمیت شبکه‌های اجتماعی را در افزایش سرعت واکنش اضطراری ثابت می‌کند. 

در حوزه سلامت عمومی، داده‌های شبکه‌های اجتماعی می‌توانند پیش‌بینی‌گر موج‌های بیماری باشند. افزایش ناگهانی پست‌ها درباره علائم بیماری مانند «تب»، «سرفه»، یا «درد بدن» و حتی جست‌و‌جو‌های مرتبط، اغلب چند روز تا چند هفته پیش از اطلاعیه‌های رسمی، نمایانگر گسترش بیماری یا بحران بهداشتی بوده‌اند. در دوران پاندمی کووید-۱۹، تحلیل توییت‌ها و پست‌ها نشان داد که افزایش نگرانی‌های بهداشتی کاربران پیش‌بینی‌کننده مناطق با شیوع بیشتر بوده است.

 تحلیل رفتار آنلاین همچنین در حوزه اقتصادی و اجتماعی اهمیت دارد. داده‌های شبکه‌های اجتماعی درباره قیمت کالاها، تورم، فشار اقتصادی یا نارضایتی عمومی می‌تواند به تشخیص تغییرات احساس جمعی و احتمال بروز اعتراضات یا بی‌ثباتی اجتماعی کمک کند. افزایش ناگهانی گفت‌و‌گو‌ها درباره مسائل معیشتی، کاهش اعتماد عمومی یا نگرانی‌های اقتصادی اغلب زنگ خطری برای سیاست‌گذاران و برنامه‌ریزان است. 

پژوهش‌ها نشان می‌دهد که تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) از پست‌ها و کامنت‌ها، شاخصی دقیق برای تشخیص بحران‌های سیاسی، اجتماعی و حتی روانی فراهم می‌کند. جهش ناگهانی در استفاده از واژه‌های منفی یا احساسی مانند «ترس»، «خشم»، «نگرانی» می‌تواند اولین علامت بی‌ثباتی یا اعتراضات جمعی باشد. این روش، سازمان‌ها را قادر می‌کند تا اقدامات پیشگیرانه و اطلاع‌رسانی دقیق‌تری داشته باشند. 

با وجود همه مزایا، کارشناسان هشدار می‌دهند که داده‌های شبکه‌های اجتماعی خود می‌توانند ناقل اطلاعات نادرست و جعلی باشند؛ بنابراین تحلیل این داده‌ها باید در کنار منابع رسمی و داده‌های میدانی انجام شود تا تصمیم‌گیری‌های دقیق و قابل اعتماد شکل بگیرد. ترکیب این داده‌ها با الگوریتم‌های تحلیل محتوا و یادگیری ماشینی می‌تواند نقاط ضعف و اخبار جعلی را فیلتر کند و امکان هشدار زودهنگام واقعی را ایجاد کند. 

در نهایت، ترکیب داده‌های لحظه‌ای شبکه‌های اجتماعی با روش‌های تحلیل سنتی و سیستم‌های رسمی، یک سامانه هشدار زودهنگام قوی و عملیاتی ایجاد می‌کند. افزایش سریع تعداد پست‌ها، تغییرات احساسات عمومی و گزارش‌های مردمی می‌تواند نخستین زنگ خطر برای مدیریت بحران باشد و به کاهش خسارات، تسریع واکنش‌ها و تصمیم‌گیری بهتر کمک کند.