"פיזיקה חברתית" – האם ניתן לחזות התנהגות אנושית בעזרת מודלים מתמטיים?


טכנולוגיות של ביג דאטה מסוגלות לחקור את תבניות ההתנהגות האנושית ולסייע לנו לשתף פעולה כדי לקדם רעיונות מיטיבים לחברה, מפעילות גופנית ועד חיסכון באנרגיה. אך האם אנו באמת כה צפויים מראש? מדענים מופתעים בכל פעם מחדש מהיכולת שלנו להתיישר לתבניות, ואז לשבור אותן.


ירדן להבי | 10 מאי, 2021

חקירה מדעית היא אחד הכלים שפיתחה האנושות כדי לסייע לה למצוא דפוסים וסדר במציאות שסובבת אותה. מדעים ריאליים כמו מתמטיקה, פיזיקה וכימיה הצליחו לכמת את עולם החומר, להעניק שמות ליסודות ולכוחות שבונים אותו ולמצוא חוקיות ניתנת לחיזוי בקשרים שביניהם.

במקביל, המדעים ההומניים פצחו בניסיון דומה למצוא תבניות שיסייעו לפתור את החידה הסבוכה של נפש האדם. כך, לאורך ההיסטוריה נעשו מאמצים לחבר בין שני עולמות המחקר. על-פי מאמרו של אמיר גולדברג שפורסם ב-Stanford Social Innovation Review, כבר במאה ה-19 שאף אוגוסט קונט, הנחשב לאבי הסוציולוגיה המודרנית, להסביר את המציאות החברתית בעזרת מערכת של חוקים אוניברסליים – המקבילה הסוציולוגית למסעם של הפיזיקאים לנסח את "התיאוריה של הכול" – וטבע את המונח "פיזיקה חברתית".

כיום, למדעי עידן המידע יש כלים חדשים להציע: מודלים מתמטיים, סימולציות ממוחשבות וטכנולוגיות מתחום הדאטה מסייעים לחוקרים לגלות את סודות ההשפעה של בני האדם האחד על השני, של התפשטותם של רעיונות ומגמות בחברה ושל האופן שבו התנהגויות של בני אדם בקבוצה מסתנכרנות על-מנת להבין ולפתור סוגיות חברתיות.

אך האם באמת ניתן לכנס התנהגות אנושית לכדי מודלים מתמטיים? מחקרים עדכניים מדגימים כיצד תחזיות עשויות להועיל לקהילה, ומתי בכל זאת הראש הייחודי שלנו שובר את כל הסטטיסטיקות.

יהלום או פחם? אותם אטומים בקשר שונה

הפיזיקאי מרק ביוקנן, למשל, טוען בספרו האטום החברתי שבכדי להבין תופעות חברתיות שנראות לנו מבלבלות או אקראיות, עלינו להסתכל לא על תכונותיהם של בני האדם הבונים את החברה, אלא על הקשרים ביניהם וההשפעה שלהם אחר על השני, בדיוק כפי שהפיזיקה מסתכלת על אטומים.

על-פי סקירה לספרו שהתפרסמה במגזין American Scientist, ביוקנן מבהיר שכך ניתן להסביר, למשל, את התרחשותן של תופעות חברתיות (דוגמת ביטויים של גזענות או אלימות) שאינן משקפות בהכרח את ההעדפות והנטיות האישיות של כל אחד מחברי הקבוצה. על פניו, מקרים כאלה עשויים להיראות אקראיים, בלתי צפויים, ומתסכלים מאוד לחברה. אך לדבריו, אם מסתכלים על התנהגות הקבוצה בעיניים של פיזיקאי ולא בעיניים של חוקר התנהגות, התמונה עשויה להתחיל להתבהר.

הוא ממשיל את הפרטים בקבוצה לאטומים במבנה פיזיקלי. כפי שהיסוד פחמן יישא תמיד את אותן תכונות – אבל ההרכב שבו הוא מאורגן יקבע אם יהפוך לפחם או ליהלום, כך התנהגות חברתית תיקבע לפי הדינמיקה והארגון בין חברי הקבוצה, ולא על-ידי תכונותיהם של היחידים המרכיבים אותה. "האינטליגנציה הקולקטיבית", כפי שמכנה אותה ביוקנן, עשויה להיות שונה מזו האישית.

הוא מדגים עם מקרה של הפרדה גזעית באזור מגורים מסוים. בעזרת סימולציה ממוחשבת, הוא מציג מודל מתמטי שממחיש כיצד קהילה הטרוגנית של תושבים ממגוון קבוצות אתניות מחלקת את עצמה במהרה לאזורים שבהם כל קבוצה אתנית מתגוררת בנפרד. זאת למרות שניתוח פסיכולוגי של ההעדפות האישיות של כל אחד מחברי הקהילה מדגים שאין לאף אחד מהם דעות קדומות או נטיות גזעניות.

"פנטלנד גילה שכאשר מזהים שינוי בהרגלי הקנייה, הדבר מדגים מצוקה ומהווה מנבא חזק מאוד להסתבכות כלכלית בשלושת החודשים העוקבים – מדויק יותר ב-50% מאשר ניתוח דאטה מסחרי אישי".

כיצד בכל זאת התופעה מתרחשת? על-פי ביוקנן, המודל המתמטי לוקח בחשבון נטייה חברתית שלא שקלו הפסיכולוגים. בקהילה, פרטים מעדיפים שלא להיות מיעוט אתני. לכן בבואם לבחור מקום מגורים, יימנעו מלגור בשכונה שבה הקבוצה האתנית שאליה הם משתייכים היא בחזקת מיעוט. כך, המודל מראה שבשכונה חדשה מהר מאוד תתרחש הפרדה גזעית, למרות שאף אחד מתושביה החדשים אינו גזען.

לדברי ביוקנן, התבוננות פיזיקלית שכזאת על תופעות התנהגותיות עשויה לשפוך אור על מנגנונים כמו לחץ חברתי וכן לסייע לחזות ולטפל במגוון נושאים חברתיים.

קבוצה אינה שווה לסך חלקיה, אלא לאינטראקציה ביניהם

פרופסור אלכס "סנדי" פנטלנד, דירקטור המעבדה לדינמיקה אנושית במכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס ומרצה ב-MIT, לקח את התיאוריה הזו צעד אחד נוסף. בדומה לביוקנן, גם פנטלנד טוען שהתנהגות חברתית היא תוצאה של הדינמיקה והארגון בין חברי הקבוצה, ולא בהכרח משקפת את תכונות ואמונות היחיד.

בהרצאה לכנס Khosia Ventures מסביר פנטלנד כיצד כלים של ביג דאטה – טכנולוגיה מתחום תורת המידע המסוגלת לאסוף כמויות עצומות של מידע דיגיטלי אנונימי – מאפשרים להדגים איך אמונות, התנהגויות ותופעות מתפשטות בחברה דרך רשתות של מערכות יחסים בין-אישיות.

במחקריו התמקד פנטלנד במודלים של אינטראקציה חברתית. על-פי השקפת העולם הפיסיקלית שלו, המנבאים המדויקים ביותר להתנהגות של יחידים בקבוצה לא קשורים דווקא לפרט עצמו, אלא למאפיינים של הדינמיקה החברתית. כלומר "מטא-מידע" כמו מי הולך לאן, מי נפגש עם מי, מי מדבר עם מי, ולא תוכן השיחות והמפגשים, או מהות הפעילות ותחומי העניין של הפרט. הוא הראה שבעזרת ניטור אחר התבניות האלו, ניתן לזהות מבעוד מועד מגמות שליליות ולסייע לטפל בהן לפני שמסלימות.

כך למשל בחן את נטייתם של משתמשי כרטיסי אשראי להיכנס לחובות. אך במקום לנטר מה הם קנו וכמה כסף הוציאו, הוא עקב רק אחרי התבניות של פעולותיהם – לאן הם הולכים והיכן הם קונים. פנטלנד גילה שכאשר מזהים שינוי בהרגלי הקנייה האלו, הדבר מדגים מצוקה ומהווה מנבא חזק מאוד להסתבכות כלכלית בשלושת החודשים העוקבים – מדויק יותר ב-50% מאשר ניתוח דאטה מסחרי אישי.

באופן דומה, גם למקומות ישנם "הרגלים". פנטלנד הראה שכאשר הרגלים בדינמיקה החברתית של עיר מסוימת משתנים, לדוגמה מבוגרים מגיעים פחות, מבקרים ממקומות שונים כבר אינם מגיעים אליה, ואנשים חדשים מאזורים אחרים שלא ביקרו שם בעבר מתחילים להגיע, הדבר מדגים מצוקה חברתית ומאפשר לנבא עלייה באחוזי הפשיעה באותה עיר בטווח של חודש מראש.

 

כשהמבנה החברתי יעיל, רעיונות מתפשטים ללא מאמץ

לדברי פנטלנד, כוחם של מבני דינמיקה כאלו הם כה עוצמתיים, עד כי ניתן גם להשתמש בהם על-מנת להשפיע על התנהגותם של אנשים, ולעודד תופעות ומגמות רצויות בחברה. הוא הדגים כיצד מבנים חברתיים מסוימים מעודדים יותר את התפתחותם של רעיונות חדשניים ומהווים כר פורה יותר לשיתוף פעולה מאשר אחרים.

בניסוי אחד, למשל, ביקש לבדוק כיצד ניתן לעודד חברים בקבוצות לבצע פעילות גופנית בעזרת מערכות של תמרוץ. אפליקציה שהותקנה על מכשיריהם הסלולריים של הנבדקים ניטרה את מידת הפעילות הגופנית שלהם. בקבוצה אחת הנבדקים תוגמלו בסכום כספי מסוים ככל שהיו פעילים יותר. בקבוצה השנייה לא נתבקשו הנבדקים לבצע פעילות גופנית, אך כל נבדק התבקש לציין שני חברים אחרים בקבוצה שעימם הוא  מקיים הכי הרבה אינטראקציה חברתית (מדברים, נפגשים וכיוצא באלו). שני החברים, לעומת זאת, תוגמלו הם עצמם בכל פעם שהנבדק ביצע פעילות גופנית.

התוצאה הייתה מדהימה: חברי הקבוצה שהשתמשו ב'שיטת החברים' היו פעילים פי 8 מחברי הקבוצה שקיבלו תמרוץ באופן אישי. יתרה מכך, גם לאחר שהסתיים הניסוי והופסקו התגמולים, חברי קבוצת 'שיטת החברים' נשארו פעילים גופנית לאורך זמן, לעומת חברי קבוצת הביקורת שחזרו מייד להרגליהם הישנים.

ניסוי דומה ביצע פנטלנד בשווייץ, שם ביקש לבדוק כיצד ניתן לעודד חיסכון באנרגיה על-ידי הפחתת צריכת החשמל. בעזרת 'שיטת החברים' – תמרוץ של שני חברים שעימם האינטראקציה הגבוהה ביותר במקום תמרוץ אישי – הגיעו הנבדקים להפחתה של 17% בצריכת החשמל, סדר גודל שמשתווה רק למקרי חירום לאומיים בעבר שהצריכו הכפלה של מחירי החשמל על-מנת להגיע לתוצאות דומות.

ממצאיו של פנטלנד חוברים לתיאוריה של ביוקנן ומדגימים כיצד בכל הנוגע להתפשטותן של מגמות חברתיות אנו נוהגים כ'אטומים חברתיים': המבנה והצורה שבה הדינמיקה מאורגנת חזקים הרבה יותר מתוכן הדינמיקה בניבוי תופעות והתנהגויות. ובעזרת המודלים שיצרו והסימולציות שערכו, ניתן לראות איך בכוחם של מבנים אלו לתרום מצד אחד לעידוד התנהגויות חברתיות חיוביות, ומצד שני לסייע למגר תופעות בלתי רצויות.

המוח האנושי מתעלה על כל מודל

עד כה ראינו כמה קל, בעיניים מסוימות, למדל את התנהגותנו. אך לפעמים, נפשו המסתורית של האדם מסרבת להתיישר לתבנית מתמטית. כך, למשל, מצא פרופסור להנדסה מוטי פרידמן במחקר מעניין שהוביל באוניברסיטת בר אילן, אשר ביקש לבחון את היכולת של בני אדם בקבוצה להסתנכרן האחד עם השני.

על-פי מאמר ב- Inside Science, פרידמן כינס למטרה זו 12 נגני כינור מקצועיים וביקש מהם לנגן יחד בסנכרון ולחזור על מקטע מוזיקלי קצר. האתגר הוא שהנגנים לא יכלו לראות ולשמוע האחד את השני. כל אחד מהם ניגן על כינור חשמלי שחובר למערכת ממוחשבת, ויכול היה לשמוע באוזניות את עצמו בלבד, ונגנים נוספים על-פי החלטתם של החוקרים. בחלק מהזמן יכלו הנגנים לשמוע את כל התזמורת כולה, בחלק ממנו יכלו לשמוע רק את שכניהם, ולעיתים החוקרים אף הוסיפו הסחות דעת בדמות נגינה מושהית של חלק מהנגנים (לא באותו הקצב של שאר הנגנים).

"ההתנהגות האנושית התעלתה על המודל המתמטי והצליחה להסתנכרן מהר יותר, וביעילות רבה יותר ממה שכל סימולציה חזתה עד כה".

למרות כל הקשיים, הנגנים הצליחו בסופו של דבר להסתנכרן ולנגן יחד באותו הקצב. עד כה, המודל המקובל במדע לתיאור סנכרון היה מודל קורמוטו שפותח ביפן, והראה בהצלחה רבה כיצד, תוך כמה זמן ובאילו תנאים מערכות יסתנכרנו אחת עם השנייה, כאשר יש איזשהו גורם מתווך שמעביר אנרגיה בתוכן ו'מצמיד' את הפרטים האחד לשני עד שהתנהגותם מסתנכרנת. קחו לדוגמה קהל אנשים שחוצה גשר, שבו כל אדם צועד בקצב אחר. הגשר יעביר תנודות לפי קצב הצעידה של הולך אחד אל הולך אחר וכך יתרחש 'צימוד' ביניהם. עד מהרה הגשר יצמיד בין כל ההולכים וקצב הצעידה שלהם יסתנכרן. מודל זה כה מוצלח עד כי לוקחים אותו בחשבון בעת תכנון גשרים ומערכות נוספות.

המעניין במודל זה הוא שהצליח לחזות התנהגות גם במצב המכונה 'תסכול' – מקרה שבו פרט אחד מוצמד לשני פרטים אחרים שפועלים כל אחד בקצב שונה. במקרה כזה הפרט יסנכרן את עצמו לממוצע הקצב של שני הפרטים האחרים. כך, למשל, מתרחש בלהקות זרזירים שעפות במבנים מורכבים בסנכרון, שם כל אחד מהזרזירים עף לפי הקצב הממוצע של השכנים שלידו.

אך בניסוי של פרידמן הנגנים הצליחו להסתנכרן בדרך שונה. ההתנהגות האנושית התעלתה על המודל המתמטי והצליחה להסתנכרן מהר יותר, וביעילות רבה יותר ממה שכל סימולציה חזתה עד כה.

מה שהחוקרים לא לקחו בחשבון הוא שלמוח האנושי יש פתרונות ייחודיים משלו. במקרה זה, מה שאפשר לנגנים להסתנכרן הייתה העובדה שהם בחרו להתעלם מה"צימודים" מסיחי הדעת שבחרו להם החוקרים. "אנו מכירים את היכולת האנושית להתעלם מהסחות דעת", אומר פרידמן, "אך עד כה המודלים המדעיים של סנכרון בין בני אדם לא לקחו את הנטייה הזאת בחשבון […] הדבר משנה לחלוטין את היכולת של מודלים אלו לחזות דינמיקה אנושית".

מחקרו של פרידמן אומנם תורם ליכולתו של המדע להבין את דרך התפשטותם של רעיונות ומגמות בקבוצה, אך הוא גם חושף את אוזלת ידו של העולם הכמותי ביכולת לחשב את הפרמטרים החמקמקים שהופכים אותנו לאנושיים. האם בעתיד יימצא מודל שידע לקחת בחשבון את כל ההתנהגויות הייחודיות לנו ולסייע לחברה טובה יותר? אולי. עד אז, נוכל להתחיל לפחות במה שמסתבר שאנו הכי טובים בו – להשפיע ולעודד את הקרובים לנו, ולעיתים אף נגלה שזה יותר ממספיק כדי לעורר שינוי לטובה בחברה כולה.

תמונת כותרת: Samuel Sianipar on Unsplash

כתבות נוספות שעשויות לעניין אותך:

הרשמה לניוזלטר של מהות החיים

קיבלנו! תוכן מעורר השראה מבית מהות החיים יגיע אליכם במייל ממש בקרוב.