اتخاذ القرار تحت عدم اليقين: مقدمة في التحكيم الخبروي المنظم

في عالم يتزايد اعتماده على البيانات، لا تكون البيانات المتاحة — ولا طريقة استخدامها — دائمًا بالمستوى الذي نتصوره. يهدف هذا المقرر إلى توضيح كيف يمكن لآراء الخبراء أن تساعد في مجالات عديدة عندما يتعيّن اتخاذ قرارات معقّدة في ظل نقص البيانات أو عدم ملاءمتها. على سبيل المثال: كيف يمكن التنبؤ بنشاط بركاني عندما لم تُسجَّل ثورات بركانية لفترة طويلة؟ وكيف يمكن تقدير عدد الأشخاص الذين قد يطوّرون مقاومة للمضادات الحيوية في بلد لا تتوفر فيه بيانات على المستوى الوطني؟ أو كيف يمكن تقدير الزمن اللازم لإجلاء السكان في مناطق مهددة بالفيضانات؟ في مثل هذه الحالات، تصبح آراء الخبراء ضرورية لمعالجة مشكلات اتخاذ القرار المعقّدة. يقدّم هذا المقرر أساسيات مجموعة من التقنيات التي تعتمد على رأي الخبراء لقياس عدم اليقين (Uncertainty Quantification). ستتعرّف على الإطار النظري والعملي للتحكيم الخبروي المنظم، مع التركيز على «النموذج الكلاسيكي» (Classical Model - CM) ومتى يكون مناسبًا للاستخدام، وكيف يمكن توظيفه لتحليل بيانات الخبراء واستخلاص إجابات لأسئلة محددة ذات أهمية لصنّاع القرار. كما يتيح المقرر وحدات اختيارية لاستكشاف بروتوكول IDEA الذي يستخدم منهجًا مختلفًا لإجراء التحكيم الخبروي المنظم، إضافة إلى منظور أعمق لنظرية طريقة CM، ووحدات اختيارية حول استنباط الاعتماد (dependence elicitation) واستنباط الاحتمالات. بنهاية المقرر ستكون لديك قاعدة متينة لفهم متى وكيف تُستخدم أحكام الخبراء بصورة منظمة لدعم القرارات في سياقات تتسم بعدم اليقين.

• التعرّف على الحالات والسياقات التي يمكن فيها استخدام النموذج الكلاسيكي (CM) لإجراء التحكيم الخبروي المنظم
• فهم متى ينبغي أخذ تقديرات عدم اليقين في الحسبان ضمن سياق اتخاذ القرار المعقّد عندما تكون البيانات إشكالية أو غير كافية
• معرفة كيفية استخدام CM لتحليل بيانات الخبراء والحصول على إجابات للأسئلة محل الاهتمام
• استكشاف وحدة اختيارية حول بروتوكول IDEA الذي يستخدم طريقة مختلفة لتنفيذ التحكيم الخبروي المنظم
• الحصول على منظور معمّق حول نظرية طريقة CM
• الوصول إلى وحدات اختيارية حول استنباط الاعتماد بين المتغيرات واستنباط الاحتمالات

• مفاهيم أساسية في نظرية الاحتمالات
• مفاهيم أساسية في الإحصاء (ستُقدَّم روابط لفيديوهات تمهيدية لهذه المفاهيم)