حين يرسم الذكاء الاصطناعي الخريطة، تتبدل الأرض نفسها: دراسة حول تصنيف أبحاث الإدارة العامة

اطلب من خمسة أنظمة مختلفة أن تحدد ما يُعتبر بحثًا في "الإدارة العامة"، وستحصل على خمسة تصورات مختلفة تمامًا لهذا التخصص. هذه هي الخلاصة الجوهرية لورقة بحثية جديدة بعنوان "حين يصنّف الذكاء الاصطناعي: ما الذي يُعد إدارة عامة؟"، والتي تفحص كيف تقسّم أدوات التصنيف المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وتلك المعتمدة على الاستشهادات المرجعية (Citation-based) الأدبيات العلمية في مجال الإدارة العامة (Public Administration) وتقاطعها مع الذكاء الاصطناعي.

قُدّمت الدراسة إلى أرشيف الأبحاث العلمية "arXiv" في 26 يونيو 2026، واستندت إلى قاعدتين بيبليومتريتين رئيسيتين، هما "Web of Science" و"OpenAlex"، للمقارنة بين خمس طرق مختلفة لتجميع الإنتاج العلمي. بعض هذه الطرق يعتمد على التصنيف الذي يضعه الباحثون بأنفسهم لأعمالهم. وطرق أخرى تستنتج الانتماء التخصصي من خلال أنماط الاستشهادات المرجعية. أما الفئة الثالثة، فتعتمد على أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تصنّف الأوراق البحثية خوارزميًا، دون تدخل بشري مباشر في وضع الوسوم (Tagging). أراد الباحثون معرفة ما إذا كانت هذه المناهج، على اختلاف آلياتها، ستتقارب في تصوير صورة متشابهة نسبيًا للمجال.

لم يحدث ذلك. فقد أفرزت الطرق الخمس مجموعات بيانات (Corpora) تفاوتت بشدة في حجمها، واختلفت في أنواع المنشورات التي رصدتها، وفي المجلات والمنصات التي نُشرت فيها تلك الأعمال، وفي كيفية تطور إنتاج المجال زمنيًا، وفي التجمعات الموضوعية (Thematic Clusters) التي برزت من تحليل النصوص. والأكثر لفتًا للنظر أن الورقة تشير إلى أن هذه لم تكن مجموعات فرعية متداخلة من أدبيات مشتركة واحدة، بل إن طرق التصنيف كشفت فعليًا عن أجسام معرفية منفصلة تمامًا، بلا أي تداخل في المنشورات ولا في منابر النشر بين التمثيلات الخمسة.

لماذا يهم هذا التباين

هذه النتيجة تعيد تعريف ما تقوم به أنظمة التصنيف فعليًا. فبدلًا من أن تعمل كمرشحات محايدة تُصنّف الأبحاث القائمة في خانات صحيحة، تجادل الورقة بأن التصنيفات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمعتمدة على الاستشهادات المرجعية تفسّر المجال بشكل فعّال، وبذلك تساهم في تشكيله من جديد. فأداة مدرَّبة على إشارات استشهادية أو أنماط نصية معينة ستنتج نسخة من "الإدارة العامة" مُشكَّلة بحسب افتراضاتها الخاصة، وليس بحسب حدود ثابتة وموضوعية يفترض أن تصل إليها جميع المناهج في نهاية المطاف لو استمر تشغيلها لفترة كافية.

ويشير الباحثون إلى خطر إضافي: قد تصبح أنظمة التصنيف هذه ذاتية التعزيز (Self-reinforcing) بمرور الوقت. فإذا كان الوسم الآلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي في قاعدة بيانات معينة هو ما يحدد الأوراق التي تُجمَّع معًا، وتُستشهَد بها معًا، وتُفهرَس معًا، فإن الأبحاث المستقبلية المبنية على هذا الأساس قد تُرسّخ خيارات التصنيف الأصلية بدلًا من مراجعتها أو تحديها. ومع مرور الزمن، قد تُضيّق هذه الدينامية أو تُجمّد فهمنا لحدود التخصص، حتى مع تطور البحث الأساسي نفسه واستمراره في التغير.

خلاصة الورقة البحثية جاءت متزنة لا تحذيرية. فهي لا تدعو إلى التخلي عن أدوات التصنيف المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بل تؤكد أن الحكم البشري التخصصي (Human disciplinary judgment) يبقى عنصرًا لا غنى عنه إلى جانبها. فالتصنيف الخوارزمي، في هذا الطرح، مكمّل لتقدير الخبراء بشأن ما ينتمي إلى المجال، لا بديل عنه.

صُنّفت الدراسة تحت تصنيفات "المكتبات الرقمية" (Digital Libraries) و"الذكاء الاصطناعي" (Artificial Intelligence) و"الحوسبة والمجتمع" (Computers and Society) و"قواعد البيانات" (Databases) على منصة "arXiv"، وهو ما يعكس موقعها عند تقاطع علم البيبليومتريا ومناهج الذكاء الاصطناعي وعلم اجتماع التخصصات الأكاديمية. وبالنسبة لمديري الأبحاث، وهيئات تصنيف الجامعات، وأي جهة تستخدم أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل "OpenAlex" لرسم خرائط المجالات العلمية، تمثل هذه النتائج تحذيرًا من التعامل مع أي مخرج تصنيفي واحد بصفته الحقيقة المطلقة.