مدلسازی تاب‌ آوری در سطوح روانی اجتماعی به عنوان یک رویکرد کمی، نقش اساسی در تحلیل و بهینه‌سازی تعاملات پویا بین مؤلفه‌های یک سیستم ایفا می‌کند.

دکترمحمدرضا مقدسی
مدیر و موسس خانه تاب آوری

این مفهوم نه تنها به درک نحوه حفظ تعادل سیستم در شرایط متغیر کمک می‌کند، بلکه تأثیر روابط بین بخش‌های مختلف را بر عملکرد کلی سیستم کمی‌سازی می‌نماید.
مدلسازی تاب‌ آوری در سیستم‌های روانی و اجتماعی بر اساس عواملی مانند انعطاف‌پذیری شناختی، تنظیم هیجانات و باورهای فردی شکل می‌گیرد.

مدلسازی تاب‌آوری در سطوح روانی اجتماعی به شناسایی عوامل مؤثر در مقاومت فرد و جامعه در برابر استرس‌های روانی و اجتماعی می‌پردازد.

رویکردهای روان‌تحلیلی اجتماعی نظیر فروید، لاکان و ژیژک بر نقش ناخودآگاه و تمایلات در شکل‌دهی به استراتژی‌های مقابله‌ای تأکید می‌کنند.

این چشم انداز و چنین دیدگاهی، تاب‌آوری را محصول تعامل پویایی‌های درونی و بیرونی می‌داند که در آن میل به بقا و بازسازی معنا نقشی اساسی دارد .

مدل‌های روان‌شناختی این ایده را تقویت می‌کنند که تقویت منابع درونی (مانند خودکارآمدی) و کاهش شدت تجارب منفی از طریق تکنیک‌های ذهن‌آگاهی می‌تواند مقاومت فرد را در برابر استرس افزایش دهد.

در سطح اجتماعی، تاب‌آوری سیستم‌ها به ساختارهای شبکه‌ای ارتباطی، سرمایه اجتماعی و ظرفیت انطباق جوامع وابسته است.

مدلسازی این سطح نیازمند تحلیل تعاملات گروهی و مکانیسم‌های حمایتی مانند شبکه‌های خانوادگی، نظام‌های آموزشی و سازمان‌های محلی است.

به عنوان مثال، در بحران‌های اجتماعی، سیستم‌هایی که دارای توزیع عادلانه منابع و مشارکت فعال شهروندان هستند، بهتر قادر به بازیابی عملکرد خود هستند.

این رویکرد با مفهوم “تاب‌آوری سیستمی” هم‌خوانی دارد که در آن انعطاف‌پذیری ساختاری و یادگیری از تجربیات گذشته به عنوان عوامل اصلی شناخته می‌شوند.

مدلسازی تاب‌ آوری نیازمند تلفیق دیدگاه‌های فردی و ساختاری است تا بتواند چالش‌های پیچیده درون و بیرون از سیستم‌های روانی-اجتماعی را پاسخ دهد.

تاب‌آوری در این زمینه به معنای توانایی سیستم در بازگشت به حالت تعادل پس از مواجهه با اختلالات است. مدلسازی دقیق این فرآیند می‌تواند به پیش‌بینی واکنش سیستم در شرایط غیرمنتظره و افزایش کارایی آن کمک کند.

مدلسازی تاب‌ آوری در سطوح روانی اجتماعی نشان می‌دهد که حمایت‌های اجتماعی و منابع روانشناختی چگونه بر بازگشت فرد به تعادل پس از بحران تأثیر می‌گذارند

به عنوان مثال، در سیستم‌های بیولوژیکی مانند سیستم عصبی خودمختار (ANS)، مکانیزم‌های تاب‌آوری از طریق تعادل بین دو شاخه سمپاتیک و پاراسمپاتیک به حفظ هموستاز کمک می‌کنند . این مثال نشان می‌دهد که چگونه مدلسازی روابط پویا می‌تواند در طراحی سیستم‌های مهندسی و بیولوژیکی کاربرد داشته باشد.

برای مدلسازی تاب‌آوری، ابتدا باید ساختارهای نظری حاکم بر تعاملات بین مؤلفه‌ها را درک کرد.

که شامل مفاهیمی مانند تعادل دینامیکی، فیدبک مثبت و منفی، و مقاومت در برابر اختلالات هستند. در سیستم‌های پیچیده، تاب‌آوری اغلب از طریق تعاملات غیرخطی بین بخش‌های مختلف ظهور می‌کند.
شایان توجه اینکه دکتر محمدرضامقدسی چهره پیشگام و بنیانگذار رسانه تاب آوری ایران از معدود کسانی که تحلیل تاب آوری سیستمهای اجتماعی را بصورت گسترده و البته بسیار ساده و روان در نقاط مختلف کشور و بویژه برای سازمان بهزیستی تدریس کرده است. ( در اینجا ببینید)

روابط پویا بین مؤلفه‌ها می‌توانند به صورت مستقیم یا غیرمستقیم بر عملکرد کلی سیستم تأثیر بگذارند.

به عنوان مثال، در سیستم‌های بیولوژیکی، تغییر در فعالیت یک عضو به طور غیرمستقیم می‌تواند بر عملکرد دیگر اندام‌ها تأثیر بگذارد.

این تعاملات اغلب از طریق مسیرهای عصبی یا هورمونی مدیریت می‌شوند.

مدلسازی تاب‌آوری در سطوح روانی اجتماعی می‌تواند به طراحی برنامه‌های مداخله‌ای موثر برای تقویت توانمندی‌های فردی و گروهی کمک کند.

در مدلسازی تاب‌آوری، شناسایی این ارتباطات ضروری است تا بتوان واکنش سیستم را به اختلالات مختلف پیش‌بینی کرد.

مطالعات نشان داده‌اند که سیستم عصبی خودمختار با استفاده از مکانیزم‌های فیدبک، تعادل داخلی را در برابر تغییرات محیطی حفظ می‌کند.

این یافته‌ها می‌توانند الهام‌بخش مدلسازی سیستم‌های مهندسی باشند.

چالش‌ها و محدودیت‌های موجود در مدلسازی تاب‌آوری

اگرچه مدلسازی تاب‌آوری ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل سیستم‌ها فراهم می‌کند، اما با چالش‌هایی نیز روبرو است.

یکی از اصلی‌ترین محدودیت‌ها، دشواری در شناسایی تمامی تعاملات پویا بین مؤلفه‌ها است.

عدم قطعیت در داده‌های ورودی و پیچیدگی محاسباتی مدل‌ها می‌تواند دقت نتایج را تحت تأثیر قرار دهد.

در سیستم‌های بیولوژیکی، این چالش‌ها به دلیل طبیعت غیرخطی و غیرقابل پیش‌بینی واکنش‌های فیزیولوژیکی تشدید می‌شوند.

رفع این محدودیت‌ها نیازمند توسعه الگوریتم‌های پیشرفته و جمع‌آوری داده‌های دقیق‌تر است.

البته بنظر میرسد گسترش روش‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌تواند دقت و کارایی مدلسازی تاب‌آوری را افزایش دهد.

این فناوری‌ها قادرند الگوهای پنهان در تعاملات پویا را کشف کنند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از واکنش سیستم ارائه دهند.

علاوه بر این، ترکیب مدلسازی تاب‌آوری با داده‌های واقعی‌گرفته‌شده از حسگرهای هوشمند می‌تواند به بهره‌برداری بهتر از سیستم‌های دینامیکی کمک کند.

در زمینه پزشکی، این پیشرفت‌ها می‌توانند منجر به درمان‌های شخصی‌سازی‌شده برای اختلالات سیستم عصبی خودمختار شوند.

با توجه به اهمیت روزافزون تاب‌آوری در جوامع مدرن، این حوزه از تحقیقات چشم‌اندازهای روشنی برای آینده دارد.

از منظر فردی، تاب‌آوری به مجموعه مهارتها و فرآیندهای شناختی-هیجانی اشاره دارد که فرد را قادر می‌سازد تا در برابر استرس‌های روانی و اجتماعی مقاومت کند؛ این مفهوم در مطالعات روانشناختی با اهمیت مهارتهای بین‌فردی و توانایی تفسیر موقعیت‌های چهره‌به‌چهره مرتبط است.

دیدگاه ساختاری تأکید بر نقش شبکه‌های اجتماعی، رسانه‌ها و سازمان‌های دولتی دارد که از طریق ایجاد حمایت‌های نهادی و افزایش همبستگی اجتماعی، زمینه تاب‌آوری جمعی را فراهم می‌کنند.

برای مثال، رسانه‌های اجتماعی با تأثیر بر تصمیم‌گیری‌های فردی و شکل‌دهی به درک افراد از ساختارهای اجتماعی (ساختارهای شناختی اجتماعی)، می‌توانند هم تاب‌آوری فردی را تقویت و هم چالش‌های ناشی از نابرابری‌های قدرت را تشدید کنند.

مدلسازی تاب‌آوری در سطوح روانی اجتماعی یک رویکرد چندبعدی برای درک مکانیسم‌های تطبیقی فردی و جمعی در شرایط ناپایدار فراهم می‌کند.

بر این اساس پیشنهاد شده است یک مدل مؤثر تاب‌آوری باید تعامل پویای میان این دو سطح را در نظر بگیرد؛ یعنی چگونه ساختارهای اجتماعی فرآیندهای شناختی افراد را شکل می‌دهند و در مقابل، رفتارهای فردی چگونه ساختارهای اجتماعی را دگرگون می‌کنند . این رویکرد یکپارچه امکان طراحی استراتژی‌هایی را فراهم می‌کند که نه تنها مقاومت فردی را افزایش دهند، بلکه ناکارآمدی‌های ساختاری را نیز تعدیل کنند.