نموذج MAIRCA مكعب بايثاغوري ضبابي متكامل مع مقياس تشابه جديد لمعامل الاختلاف لتقييم مخاطر سلامة الغذاء

لماذا تهم خيارات الغذاء الأكثر أماناً

يوميًا يتخذ الناس عددًا هائلاً من القرارات المتعلقة بما يأكلون، مع افتراض أن الطعام على أطباقهم آمن. ومع ذلك يسبب الغذاء الملوث مرض مئات الملايين من الناس حول العالم كل عام. تمتد سلاسل الإمداد الغذائية الحديثة عبر القارات، وتشاركها العديد من الشركات والجهات الرقابية، وتنتج كميات هائلة من البيانات غير الكاملة أو غير المثالية. تتناول هذه الورقة سؤالًا يبدو بسيطًا لكنه ذا عواقب بعيدة المدى: كيف يمكن للسلطات أن تقارن بثقة مخاطر سلامة الغذاء عبر مناطق مختلفة عندما تكون المعلومات غير مؤكدة أو ناقصة أو متأثرة بالحكم البشري؟

التحديات في الحكم على سلامة الغذاء

لا تحكم سلامة الغذاء عامل واحد فقط، بل شبكة من القواعد والممارسات: حدود بقايا المبيدات، النظافة في المصانع، مدى وضوح الملصقات في نقل المخاطر، سهولة تتبع المنتجات أثناء الاستدعاء، والمزيد. غالبًا ما تسحب هذه المعايير في اتجاهات متعارضة، وغالبًا ما تغيب الأرقام الدقيقة. يتعين على المفتشين والخبراء وصف الأوضاع بمصطلحات غامضة مثل «جيد جدًا» أو «خالٍ من بعض المخاطر»، وقد تختلف آراؤهم. عادةً ما تطلب أدوات اتخاذ القرار التقليدية مدخلات رقمية دقيقة وتكافح عند دمج آراء خبراء ضبابية مع قياسات متفرقة، لذا قد تكون ترتيبياتهم للمخاطر غير مستقرة أو مضللة.

طريقة أكثر ذكاءً للتعامل مع عدم اليقين

يبني المؤلفون على تقدمات في الرياضيات «الضبابية»، وهي مجموعة من الأساليب المصممة للعمل بدرجات الرمادي بدلًا من إجابات نعم-أو-لا الحاسمة. في إطارهم، يلتقط حكم كل خبير بشأن معيار—مثل مستوى النظافة في منطقة ما—ليس كدرجة مفردة، بل كحزمة من القيم المحتملة مع احتساب للهامش في الشك. يحفظ هذا الوصف الأغنى التردد والاختلاف بدلًا من إجبارهما على رقم واحد. ثم يقدمون طريقة جديدة لقياس مدى تشابه وصفيْن ضبابين من هذا النوع، تمزج فكرتين معروفتين للمقارنة في مؤشر تشابه واحد. يصبح هذا المؤشر محركًا أساسيًا داخل النموذج، يساعد في كل من وزن معايير السلامة الأكثر أهمية وتقييم مدى قرب كل منطقة من الأداء المثالي أو المتدني.

موازنة بصيرة الخبراء والأدلة القاطعة

يتوقف التقييم النهائي للمخاطر على مقدار الأهمية الممنوحة لكل معيار سلامة. وبدلًا من الاعتماد فقط على تصنيفات الخبراء أو فقط على التباين الإحصائي، يجمع المنهج المقترح بين الاثنين. أولًا يصنف الخبراء المعايير حسب الأهمية المدركة لديهم، منتجين مجموعة من الأوزان «الذاتية». في الوقت نفسه، يفحص مؤشر التشابه الجديد البيانات ليرى أي المعايير تميّز المناطق بشكل أقوى، مما ينتج أوزانًا «موضوعية». ثم يمزج مقبض ضبط بين هذين المصدرين للحصول على الأوزان النهائية، مما يسمح للجهات المنظمة بتعديل مدى اعتمادها على خبرة الخبراء مقابل أنماط البيانات مع الحفاظ على الشفافية بشأن هذا الاختيار.

اختبار النموذج على مناطق صينية

لإظهار كيفية عمل الطريقة عمليًا، يقيم المؤلفون مخاطر سلامة الغذاء في خمس مناطق رئيسية بالصين—الشرق، الجنوب، الغرب، الوسط، والشمال—باستخدام سبعة أبعاد تنظيمية شائعة، بما في ذلك حدود البقايا، قواعد الوسم والتتبع، النظافة، معايير العمليات، ضوابط الاستيراد، واللوائح الصحية. يقيم ثلاثة متخصصين بشكل مستقل مدى أداء كل منطقة على كل معيار باستخدام مقاييس لغوية مثل «هام إلى حد معقول» أو «هام استثنائيًا»، والتي تُحوّل إلى الصيغة الضبابية المطلوبة من قبل النموذج. ثم يحسب الإطار مدى ابتعاد كل منطقة عن معيار الحالة المثلى والحد الأدنى الافتراضي، ويجمع هذه الفجوات عبر كل المعايير باستخدام الأوزان المجمعة، ويصدر درجة ومُرتبة إجمالية للمخاطر لكل منطقة.

ماذا تقول النتائج ولماذا تهم

تُظهر التحليلات أن شرق الصين لديه أقل مخاطر سلامة غذاء بين المناطق الخمس التي دُرست، تليه جنوب وغرب الصين، بينما يتخلف وسط وشمال الصين. والأهم من ذلك، أنه عندما يغير المؤلفون التوازن بين الأوزان الذاتية والموضوعية، ويضبطون سلوك مؤشر التشابه، لا يتغير الترتيب إلا بالكاد. توحي هذه الاستقرار بأن الاستنتاجات ليست آثارًا هشة لخيار نمذجة واحد. لصانعي السياسات، يوفر الإطار لوحة معلومات مدعومة علميًا: يبرز المناطق التي تحتاج إلى أقصى اهتمام والمعايير التي تسهم أكثر في مخاطرها. وللجمهور، الخلاصة هي أن الرياضيات المتقدمة يمكن أن تساعد في إزالة الالتباس وتضارب الآراء، مما يوفر طريقة أكثر وضوحًا وعدلاً لتحديد أولويات تحسينات سلامة الغذاء وفي النهاية تقليل احتمال وصول منتجات خطرة إلى المستهلكين.

الاستشهاد: Liu, Z., Weng, Z., Ksibi, A. et al. An integrated cubic Pythagorean fuzzy MAIRCA model with novel variation coefficient similarity measure for food safety risk assessment. Sci Rep 16, 11323 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39302-z

الكلمات المفتاحية: سلامة الغذاء, تقييم المخاطر, اتخاذ القرار, المنطق الضبابي, الصين