מה מניע את התהוותו והתפתחותו של רשת שיתופי פעולה בחירום לאירועי מזג אוויר קיצוניים: מחקר על בסיס מודל גרף אקראי מעריכי

מדוע שיתוף פעולה בסערות חשוב

כשעיר נפגעת מגשמי שיא היסטוריים, אף סוכנות אחת לא יכולה להתמודד עם המשבר לבד. כבאים, מטאורולוגים, רשויות תחבורה, מתנדבים משכונתיים והרבה אחרים חייבים לתאם תחת לחץ זמן עצום. מאמר זה בוחן מה באמת מניע את שיתוף הפעולה בכאוס של מזג אוויר קיצוני, באמצעות הסדרה הטבעית של שתי סערות גשם ב־2021 ב»ג'נגג'ו«, סין. על ידי השוואת תגובה ראשונה שהתאפיינה בתיאום לקוי ביולי עם מאמץ יעיל בהרבה לסערה דומה באוגוסט, המחברים מראים כיצד נבנות רשתות שיתוף הפעולה בחירום, מדוע הן לכודות כישלון ולעתים וכיצד הן יכולות להשתפר במהירות.

שתי סערות גדולות, שתי תגובות שונות מאוד

ביולי 2021, סופת גשמים חד־פעמית הציפה את ג'נגג'ו, גרמה להפסדים כבדים ולביקורת ציבורית על התגובה המקומית. חודש בלבד לאחר מכן, גשם כבד נוסף פגע ברוב אותו אזור, אך הפעם רשת החירום של העיר עבדה בצורה חלקה יותר: מעורבות של פחות ארגונים, אך תיאום הדוק ומהיר יותר. האסון ההדדי הזה סיפק הזדמנות נדירה לצפות כיצד דפוסי שיתוף פעולה משתנים בזמן קצר ובתנאים כמעט זהים. המחברים שחזרו מי עבד עם מי בכל תרחיש מתוך מאות דיווחים רשמיים ומסמכי ממשלה, והפכו את הקשרים לשני מפות שיתוף פעולה עירוניות: "רשת יולי" ו"רשת אוגוסט".

כיצד החוקרים קראו את הרשת הנסתרת

כדי לצאת מעבר לספירות פשוטות של מי דיבר עם מי, הצוות השתמש בכלי סטטיסטי הקרוי מודל גרף אקראי מעריכי (Exponential Random Graph Model). במקום להתייחס לכל שותפות כאירוע מבודד, שיטה זו שואלת כיצד מופיע דפוס הקשרים כולו. היא יכולה לבדוק, למשל, האם ארגונים נוטים להעדיף שותפים ממשלתיים, מעדיפים ארגונים מאותו סוג, בונים על תרגילים משותפים קודמים או מתקבצים לקבוצות סגורות וצפופות. היא גם תופסת נטיות של ארגונים לארגן את עצמם: דפוסי כוכב סביב צמתים רבי־השפעה, משולשים סגורים שבהם "חבר של חבר נהיה שותף" ונתיבי מיפל שבו מתווך מקשר קבוצות נפרדות. על ידי השוואת רשתות מדומות רבות לאמיתיות, המחברים יכלו לראות אילו נטיות מסבירות הכי טוב את הדפוסים שנצפו ביולי ובאוגוסט.

מה מעצב מי משתף פעולה במשבר

הממצא מראה שגם התנאים החיצוניים וגם המבנה הפנימי של הרשת חשובים, אך דפוסי רשת פנימיים לעתים קרובות שולטים. ביולי, הארגונים הראו העדפות ברורות: הם היו נוטים יותר לעבוד עם ארגוני אי־רווח ועם גופים בעלי תפקידי פיקוד או תיאום, וכן עם גופים ששולטים באנשים או בכסף. סוכנויות באותו רמת ממשל ובעלת משימות דומות גם חיברו זו לזו, ויצרו אשכולות מוכרים ונוחים. עם זאת, העדפות המבוססות על מאפיינים אלה לא יכלו להסביר במלואן את מראה הרשת או את ביצועיה. הכוח החזק ביותר היה הטרנזיטיביות: ארגונים היו בעלי סבירות גבוהה במיוחד לשתף פעולה עם שותפים שכבר חלקו עמם שותף משותף, ויצרו משולשים רבים וקשרים צפופים. אפקט ה"חבר של חבר" הזה חיזק את האמון, את שיתוף המידע המהיר ואת זרימת המשאבים האמינה, בעוד שגשרים ארוכים בשרשרת שיחקו תפקיד קטן יותר ממה שננחש לעיתים.

למידה מתרגילים ומהתנסות מעשית

שיתופי פעולה לפני האסון הותירו חתימות עמוקות על הרשתות. תרגילי חירום משותפים שנערכו לפני הסערות הקלו על שיתוף הפעולה כאשר הסופה הראשונה פרצה. אף יותר משמעותי היה הניסיון המעשי הטרי: רשת התגובה ביולי הפכה בעצמה לניבוי חזק של מי ישתף פעולה באוגוסט. כאשר הסופה השנייה הגיעה, הסוכנויות כבר לא נזקקו להסתמך כל כך על התאמת תפקידים, סוגי מגזר או תכניות פורמליות. במקום זאת, הן שימשו ושיכללו את השותפויות שנבחנו זה עתה במציאות, ביטלו קישורים פחות מועילים וחיזקו קבוצות קטנות יעילות. רשת אוגוסט הייתה קטנה אך צפופה יותר, עם מסלולים קצרים יותר בין השחקנים ויותר אשכולות — עדות לרשת חדה ויעילה יותר שנבנתה על לקחים מאוד טריים.

מה משמעות הדבר לערים בטוחות יותר

ללא מומחים, המסר המרכזי הוא שהצלחת תגובת סערה תלויה פחות בתרשימי ארגונים קשיחים ויותר ברשתות חיות של אמון ומוכרות. מיקרו־קבוצות יציבות חוצות־מגזרים שמתאמנות יחד, משתפות מידע היטב וכבר בונות אמון זו בזו יכולות להיות מופעלות במהירות כשהאסון פוקד, מה שהופך את "מי מכיר את מי" לחשוב לא פחות מ"מי אחראי". תוכניות חירום ותרגילים עדיין חשובים, אך רק אם מעדכנים אותם ברציפות וקושרים אותם לפעילות ממשית כדי שלא יאבד הלקח מהמשברים. על ידי טיפוח מכוון של רשתות שיתופיות אלה לפני האירוע הקיצוני הבא, ממשלות עירוניות יכולות להגיב מהר יותר, לתאם טוב יותר ולהגן על יותר חיים כשהשמיים ייפתחו שוב.

ציטוט: Qie, Z., Bai, N. & Sun, Y. What motivates the formation and evolution of emergency collaboration networks for extreme weather events: a research based on exponential random graph model. Humanit Soc Sci Commun 13, 461 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06800-4

מילות מפתח: רשתות שיתוף פעולה בחירום, תגובה למזג אוויר קיצוני, תיאום בעת אסון, ניתוח רשתות חברתיות, חוסן עירוני