استغلال التعلم الآلي لاستكشاف آليات التأثير في الفجوة المزدوجة بين النية والسلوك المؤيد للبيئة

لماذا كثيرًا ما تخفق النوايا الخضراء الحسنة

يقول كثيرون منا إنهم يهتمون بالمناخ، ومع ذلك ينسون فرز القمامة أو يتركون الأنوار مضاءة أو يقودون السيارة عندما يمكنهم المشي. هذا التباين بين ما ينوي الناس فعله من أجل البيئة وما يفعلونه فعليًا هو جوهر هذه الدراسة. سعى الباحثون لفهم ليس فقط لماذا تفشل النوايا القوية أحيانًا في التحول إلى فعل، بل وأيضًا لماذا يتصرف بعض الأشخاص بطرق صديقة للبيئة حتى عندما يقرون بقليل من النية الواعية للقيام بذلك.

خيارات يومية تشكّل المناخ

تركز الورقة على سلوكيات بسيطة مؤيدة للبيئة مثل إطفاء الأجهزة، وإعادة التدوير، واستخدام النقل العام، وتشجيع الأصدقاء أو أفراد الأسرة على أن يكونوا أكثر وعيًا بيئيًا. هذه الأفعال الصغيرة، عندما تتكرر عبر ملايين من الأشخاص، يمكن أن تقلل انبعاثات الكربون بشكل كبير وتساعد المجتمعات على التحول نحو تنمية منخفضة الكربون. ومع ذلك، تناولت الأبحاث السابقة بشكل أساسي ما يدفع النوايا، وليس الفجوة المفاجئة في كثير من الأحيان بين ما يقول الناس وما يفعلون. تتقدم هذه الدراسة لتفحص كلا جانبي تلك الفجوة بتفصيل أكبر، بالاستفادة من بيانات 2,216 ساكنًا حضريًا في أنحاء الصين.

أربعة أنماط من السلوك الأخضر

لفهم هذه التباينات بين النية والفعل، يصنّف المؤلفون الأشخاص إلى أربع مجموعات باستخدام نموذج بسيط مرمّز بالألوان. الأفراد «الخضر» لديهم نوايا عالية وأفعال مؤيدة للبيئة متكررة. الأفراد «الحمر» يظهرون نوايا منخفضة ونادرًا ما يتصرفون بطرق صديقة للبيئة. والأمر الأكثر إثارة للاهتمام هو وجود مجموعتين «رماديتين» تكشفان عن الفجوتين المزدوجتين: مجموعة يقوم أعضاؤها غالبًا بأعمال خضراء رغم إعلانهم نية منخفضة (فجوة إيجابية)، ومجموعة أخرى يعبر أفرادها عن نوايا قوية لكن نادرًا ما يترجمونها إلى أفعال (فجوة سلبية). حوالي واحد من كل خمسة مشاركين وقع في إحدى هاتين المجموعتين الفجوتين، مما يبرز مدى شيوع هذه التباينات في الحياة الواقعية.

ما دور العقل والبيئة المحيطة

يفحص الباحثون بعد ذلك أي السمات الشخصية والظروف الخارجية تفسّر هذه الأنماط الأربع. ينظرون إلى معرفة الناس بالبيئة، ومشاعرهم تجاه التصرف بشكل أخضر، وإحساسهم بالمسؤولية الشخصية، وإيمانهم بقدرتهم على إحداث فرق، وإدراكهم للضغط الاجتماعي. كما يأخذون بعين الاعتبار عوامل ظرفية مثل مدى وضوح وسهولة الوصول إلى البنية الخضراء—كأماكن إعادة التدوير أو وسائل النقل العام. وبدلًا من الإحصاءات التقليدية التي تفترض علاقات خطية بسيطة، يستخدمون أساليب تعلم آلي حديثة ويحددون LightGBM، وهو خوارزمية قوية، كالأفضل في كشف أنماط معقدة وغير خطية في البيانات.

نقاط انعطاف خفية ودور مفاجئ للبنية التحتية

تُظهر نتائج التعلم الآلي أن الموقف تجاه السلوك المؤيد للبيئة يبقى العامل الأكثر أهمية باستمرار، لكن ليس بطريقة بسيطة تقول «كلما زاد كان أفضل». بالنسبة للأشخاص في مجموعة الفجوة الإيجابية—الذين يتصرفون بشكل أخضر رغم نوايا منخفضة—يتبع الموقف وإحساس المسؤولية علاقة على شكل حرف U مقلوب: فإلى حدّ معين يدعمان السلوك الأخضر، لكن بعد عتبة معينة ينقلب أثرهما. بالنسبة لمجموعة الفجوة السلبية—نوايا عالية لكن أفعال منخفضة—يبدو أن وجود موقف بيئي قوي جدًا مرتبط في البداية بتوسيع الفجوة، حتى تصبح المواقف قوية جدًا فتبدأ السلوكيات أخيرًا في اللحاق. يساهم إحساس عالي بالمسؤولية وإيمان قوي بالذات في تقليص الفجوة السلبية، بينما قد تعمل البنية التحتية الملحوظة جدًا على توسيعها، ربما لأن الناس يشعرون أن «النظام» يتولى الأمور وأن جهودهم الشخصية أقل أهمية.

ماذا يعني هذا للعمل المناخي

لغير المتخصصين، الخلاصة هي أن جعل الناس يعيشون بشكل أكثر استدامة يتطلب أكثر من رفع الوعي أو بناء بنية تحتية أفضل. تشير الدراسة إلى وجود نقاط تحول نفسية: يجب رعاية المواقف والمسؤولية والثقة بالنفس بعناية حتى تدفع السلوك للأمام بدلًا من إحداث إحباط أو شعور بأن «شخصًا آخر سيتولى الأمر». قد تكون الاستراتيجيات المخصّصة هي الأنسب: دعم وتعزيز المجموعة الخضراء بالفعل، وخفض الحواجز العملية لمن يواجهون صعوبة في الفعل، واستخدام الأدوار في المنزل والعمل لتشجيع الفاعلين الهادئين، وتصميم أنظمة عامة تدعو للمشاركة الشخصية بدلًا من تفريغها. من خلال الكشف عن هذه الأنماط المعقّدة، تقدم الورقة خارطة طريق أكثر واقعية لتحويل القلق المناخي إلى عمل يومي دائم.

الاستشهاد: Dong, Z., Zhang, Y., Mao, Y. et al. Harnessing machine learning to explore influencing mechanism in the dual pro-environmental intention-behavior gap. Sci Rep 16, 12082 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42468-1

الكلمات المفتاحية: السلوك المؤيد للبيئة, فجوة النية–السلوك, التعلم الآلي, علم نفس البيئة, أسلوب حياة منخفض الكربون