أسس بيانات الكوارث الهشة تقوض جهود الإغاثة

لم يشمل هذا العدد سوى ضحايا الإعصار المباشرين – أولئك الذين عُثر عليهم في صباح اليوم التالي أو بعده بقليل – ولم يشمل آلاف الذين لقوا حتفهم في الأسابيع والأشهر التي تلت الكارثة. ألحق إعصار ماريا أضرارًا بالغة بالبنية التحتية لبورتوريكو: فقد شهدت الجزيرة انقطاعات واسعة النطاق للتيار الكهربائي أدت إلى إغلاق المستشفيات، ونفدت الإمدادات الطبية، وانهارت بنى تحتية حيوية أخرى. وفي تقييم خاص أجرته حكومة بورتوريكو بعد عام ، راجع فريق من الباحثين عدد الوفيات بعد الكارثة، فارتفع العدد الإجمالي إلى 2975، أي 46 ضعف التقدير الأولي.

إن مثال إعصار ماريا ليس فريداً من نوعه. ففي العديد من البلدان، قد تكون قواعد البيانات المستخدمة لتتبع آثار الكوارث خاطئة بشكل كبير.

تعتمد هذه البيانات بشكل أساسي على التقارير الحكومية والإخبارية، إلا أن هذه التقارير تتأثر بتوقيت تقديم الحكومات للمعلومات وكيفية تعريفها لأثر الكوارث. ولا تقتصر استخدامات البيانات على الأغراض الأكاديمية فحسب، بل إن أرقام الكوارث لها تأثير بالغ في عالمنا اليوم، إذ يمكنها التأثير على الدول التي تتلقى التمويل ووجهة إنفاق أموال الكوارث.

رغم أن هذه القرارات تُصاغ غالبًا على أنها تقنية، إلا أن هناك بُعدًا سياسيًا في تغطية الكوارث. فالبيانات غالبًا ما تُحدد من تُسجّل معاناته وتُعطى الأولوية. نتعامل مع هذه الأرقام كحقائق، لكنها ليست كذلك. إنها نتاج أنظمة، تتسم بنفس الهشاشة التي تتسم بها أي جهة سياسية أخرى. بيانات الكوارث أقل موثوقية بكثير مما يظن مستخدموها.

معايير البيانات الجيدة ليست محل جدل. ينبغي أن تعكس البيانات ما حدث فعلاً، وأن تُقدّم صورة شاملة، وأن تظل قابلة للمقارنة عبر الزمن والمكان، وألا تُسجّل الحدث نفسه مرتين. للأسف، ما زلنا بعيدين عن تحقيق ذلك.

كيف تعمل قواعد بيانات الكوارث فعلياً

نحن بحاجة إلى بيانات الكوارث. يجب التخطيط لجهود التعافي، وتقديم المساعدات الإنسانية، ووضع خطط لتعزيز القدرة على الصمود. تُعد قاعدة بيانات أحداث الطوارئ (EM-DAT) المصدر المجاني الأكثر استخدامًا لبيانات الكوارث العالمية، وتغطي المخاطر التكنولوجية والطبيعية على حد سواء. وتحتوي على سجلات لأكثر من 27,000 حدث منذ عام 1900. ولكي يُدرج حدث ما، يجب أن يستوفي معيارًا واحدًا على الأقل من المعايير الرئيسية الثلاثة التالية : مقتل 10 أشخاص أو أكثر؛ أو تضرر 100 شخص أو أكثر؛ أو إعلان حالة الطوارئ أو طلب المساعدة الدولية.

مع أن هذه المعايير منطقية، إلا أنها تعني وجود ثغرات في قاعدة البيانات. فجفافٌ أودى بحياة تسعة أشخاص لا يُدرج عادةً في قاعدة البيانات، إلا إذا استدعى إعلان حالة طوارئ أو نداءً دوليًا للمساعدة. وينطبق الأمر نفسه على فيضانٍ أثّر على 95 شخصًا. وهنا تكمن نقطة مهمة: التركيز مُنصبٌّ على عدد الأشخاص المُبلَّغ عن تضررهم أو وفاتهم. فإذا لم تكن التقارير دقيقة، فلن تكون قاعدة البيانات دقيقة أيضًا. يتطلب نظام EM-DAT التحقق المتبادل من كل حدث من مصدرين مستقلين على الأقل ، وغالبًا ما يكونان وكالات دولية ووكالات أنباء ووسائل إعلام ناطقة باللغة الإنجليزية.

وبناءً على ذلك، من المرجح أن ينتشر التحيز الجغرافي في التغطية الإعلامية إلى قاعدة بيانات EM-DAT نفسها، مما يؤدي إلى تسجيلها لعدد أكبر من الكوارث في الاقتصادات المتقدمة مقارنةً بالاقتصادات الأقل نموًا. كما يسمح هذا للحكومات بالتلاعب بالبيانات. فإذا اعترفت الحكومة بتسع وفيات فقط، فلن يتم إدراج الكارثة – حتى لو كان عدد الوفيات في الواقع أكبر بكثير من تسع. وهذا يُمكّن الحكومات من التهرب من المساءلة عن أفعالها.

لنأخذ على سبيل المثال زلزال سيتشوان عام 2008 في الصين. كانت العديد من المناطق الأكثر تضرراً من بين المقاطعات الأفقر في المنطقة، وانهارت مبانٍ كثيرة. حُدد عدد القتلى الرسمي بنحو 70 ألفاً، مع وجود 18 ألف شخص آخرين لا يزالون في عداد المفقودين . تعرض الآباء والناشطون والصحفيون الذين حاولوا المطالبة بالمساءلة والتحقيق في قوانين البناء وانهيار المباني للرقابة والاعتقال والمراقبة؛ ولا يزال من الصعب التحقق بشكل مستقل من الحصيلة الكاملة والمسؤولية، لا سيما عن انهيار المدارس.

حتى عندما يستوفي حدث ما المعايير المطلوبة، قد تكون معلومات أخرى غير مكتملة. وتُعدّ المعلومات المتعلقة بالخسائر الاقتصادية المصدر الرئيسي لنقص البيانات؛ إذ إنها غير متوفرة لـ 80% من الأحداث المسجلة بين عامي 2000 و2020. ويصعب حساب الأضرار الاقتصادية، ونادرًا ما تُقدّم هذه المعلومات في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط. فقط 4% من الكوارث الأفريقية المسجلة في قاعدة بيانات EM-DAT تتضمن تقديرات للأضرار الاقتصادية.

لكن هذا لا يمنع الناس من استخدام البيانات الجاهزة. فعدد متزايد من المنشورات المؤثرة والموثوقة تستخدم هذه البيانات في دراسات تجريبية مع إقرار محدود للغاية بمشاكلها.

يتضح حجم القيود عند مقارنة قواعد بيانات الكوارث. فبين عامي 1971 و2002، سجلت قاعدة بيانات EM-DAT 97 كارثة في كولومبيا. بينما سجلت قاعدة بيانات أخرى، DesInventar ، أكثر من 19000 كارثة خلال الفترة نفسها. صحيح أن نسبة ضئيلة فقط من الأحداث المحلية في DesInventar تُصنّف ضمن تعريف EM-DAT للكوارث، إلا أن هذه الأحداث "الصغيرة" مجتمعة تسببت في أضرار تجاوزت 1.65 مليار دولار أمريكي . وهذا يعادل سبعة أضعاف الخسائر الاقتصادية الناجمة عن واحدة من أشد الكوارث فتكًا في كولومبيا، وهي ثوران بركان نيفادو ديل رويز . إذن، تُشكّل هذه الأحداث "الصغيرة" مجتمعة أثرًا بالغًا.

يمثل مشروع DesInventar نوعًا مختلفًا من قواعد بيانات الكوارث. فبدلًا من وضع معايير محددة للإدراج، يتيح DesInventar للدول إنشاء قوائمها الخاصة بالكوارث بحرية. وهذا يعني عمومًا أنه يشمل الكوارث الصغيرة، ولكنه يعني أيضًا أن جودة البيانات المُدرجة في قاعدة البيانات تعتمد على قدرة كل حكومة على جمع السجلات وحفظها، وهو ما قد يتباين بشكل كبير. وتُعد بيرو مثالًا بارزًا على ذلك، إذ تعتمد بياناتها على مصدر واحد ، وتُغطى الكوارث القريبة من ليما بشكل أفضل بكثير من الكوارث في المناطق النائية من البلاد.

ولا يقتصر الاختلاف على ذلك فحسب، بل يتفاوت عدد المتضررين بشكل كبير. يُعرّف مشروع EM-DAT المتضررين بأنهم من يحتاجون إلى مساعدة فورية، لكن الدول تختلف في معاييرها لتحديد ماهية "المساعدة". فبعضها يشمل جميع من هم في منطقة الكارثة، وبعضها الآخر يقتصر على من فقدوا مساكنهم، بينما يعتمد البعض الآخر على طلبات المساعدة كمعيار أساسي. بل قد تختار الدول استراتيجياً من يُعتبر متضرراً، لأن هذه البيانات تُساعد في تحديد أهلية الدولة للحصول على تمويل التكيف مع تغير المناخ.

أما فئات البيانات الأخرى فهي أكثر غموضاً. وكما ذُكر، غالباً ما تكون تقديرات الأضرار الاقتصادية مفقودة، وحتى إن وُجدت، فهي بيانات غير دقيقة في أحسن الأحوال. وقد وجدت بعض الدراسات التي قارنت أحداث الكوارث بين نظامي EM-DAT وDesInventar أن أرقام الأضرار تباينت بأكثر من 20% في معظم الحالات.

تحويل بيانات الكوارث إلى سياسات

قد يبدو هذا الأمر شأناً أكاديمياً، ولكنه ليس كذلك. تُستخدم قواعد البيانات هذه في اتخاذ قرارات سياسية حقيقية.

يستخدم مكتب الأمم المتحدة للحد من مخاطر الكوارث كلاً من نظام EM-DAT ونظام DesInventar في تقاريره التقييمية العالمية ، وهي من أهم المنشورات التي توجه السياسات الدولية المتعلقة بالكوارث. كما تُبلغ الدول الأعضاء في الأمم المتحدة عن تقدمها من خلال إطار عمل سنداي ، الذي يعتمد على قواعد بيانات الكوارث كمدخلات. ويُستخدم هذا الإطار لتتبع التقدم المحرز، وتحديد أولويات مخاطر الكوارث، وتوجيه تخصيص الموارد نحو الحد من المخاطر، والمساعدة في تخطيط استراتيجيات التكيف مع تغير المناخ.

يستخدم قطاع تمويل المناخ، الذي بلغت قيمة استثماراته 1.9 تريليون دولار أمريكي في عام 2023 وحده ، قواعد بيانات الكوارث لتقييم مخاطر الكوارث المرتبطة بالمناخ. وغالبًا ما تستخدم الدول مؤشر مخاطر المناخ العالمي الصادر عن منظمة Germanwatch لمناقشة الحاجة إلى دعم التمويل للتكيف أو الخسائر. ويستخدم مؤشر Germanwatch الحالي قاعدة بيانات EM-DAT مع بعض التحفظات بشأن قيودها. فعلى سبيل المثال، يستخدم تحليل الخسائر والأضرار هذا المؤشر دون التطرق إلى قيود بياناته.

لا يقتصر الاعتماد على قاعدة بيانات EM-DAT على مؤشر مخاطر المناخ العالمي فحسب، بل يمتد ليشمل الهياكل التشغيلية التي تحدد تدفقات التمويل الإنساني. يستخدم مؤشر INFORM للمخاطر قاعدة بيانات EM-DAT في بعض مؤشرات المخاطر الخاصة به ، وقد استخدمتها جهات عديدة، منها مكتب الأمم المتحدة لتنسيق الشؤون الإنسانية، وعمليات الحماية المدنية والمساعدات الإنسانية التابعة للمفوضية الأوروبية، وبرنامج الأغذية العالمي، والوكالة الأمريكية للتنمية الدولية، وصندوق الأمم المتحدة المركزي للاستجابة لحالات الطوارئ، وغيرها، للمساعدة في تحديد أولويات الموارد الإنسانية وتخصيصها. قد تؤدي الأخطاء في قاعدة بيانات EM-DAT إلى نقص التمويل في حالات الكوارث. وقد يحدث هذا إذا كان عدد الضحايا أكبر بكثير مما هو مُسجل في قاعدة البيانات، لأن بيانات الوفيات لم تُنشر باللغة الإنجليزية.

في عام 2015، دفعت حكومة ملاوي 5 ملايين دولار أمريكي للتأمين ضد الجفاف من خلال صندوق القدرة على مواجهة المخاطر في أفريقيا (ARC)، الذي يُقدم تعويضات عندما يُشير نموذجه إلى أن الجفاف قد تجاوز عتبة مُحددة. بعد جفاف ظاهرة النينيو عام 2016، الذي تسبب في حاجة 6.5 مليون شخص إلى المساعدة، وجد النموذج في البداية أنه لا داعي للدفع، استنادًا إلى افتراض خاطئ بشأن نوع الذرة الذي زرعه المزارعون. تم صرف التعويضات في عام 2017، وبحلول ذلك الوقت بلغت تكلفة الاستجابة حوالي 395 مليون دولار أمريكي.

بناء أرضية أكثر صلابة: خمسة حلول

نحن بحاجة ماسة إلى بيانات الكوارث. فبدون قواعد بيانات مثل EM-DAT وDesInventar، لن نتمكن من فهم الكوارث والاستجابة لها. وسيكون من الصعب للغاية الاستجابة لتغير المناخ ووضع استراتيجيات للتكيف لمنع الكوارث المستقبلية. لكنها ليست مثالية.

لكن التحسين ممكن. في الواقع، مع ارتفاع درجة حرارة العالم وتزايد تواتر الكوارث المرتبطة بالمناخ، يصبح التحسين ضرورياً.

أولًا: يجب أن نبدأ بالتعامل مع قواعد بيانات الكوارث ليس كمصدر وحيد للمعلومات، بل كجزء من منظومة متكاملة. كل قاعدة بيانات للكوارث هي أداة قياس ذات قيود مُبلغ عنها، ولكن النظر إليها مجتمعة يُمكن أن يُقلل من الأخطاء. ينبغي أن يتم تخصيص الموارد بشكل مُتكامل بين قواعد بيانات الكوارث المختلفة وقوائم جرد الكوارث المحلية. سيساعد هذا في الحد من البيانات المفقودة، وهو أمر بالغ الأهمية خاصةً بالنظر إلى أن الأحداث الصغيرة والمتكررة تُمثل جزءًا كبيرًا من تأثير الكوارث.

ثانيًا، ينبغي الإبلاغ عن تأثير الكوارث ضمن نطاقات، لا برقم رئيسي فقط. فمن السهل جدًا على صانعي السياسات التركيز على رقم واحد دون مراعاة عدم اليقين الكامن وراءه. في عام ٢٠١٥، أوصى برنامج البحث المتكامل حول مخاطر الكوارث بضرورة تضمين بيانات الكوارث معلومات موثوقة، مثل درجة الجودة أو مستوى عدم اليقين . كانت أرقام الوفيات المُبلغ عنها مبدئيًا جراء إعصار ماريا أقل بـ ٤٦ مرة من تلك التي نتجت عن تحليل الوفيات الزائدة. لم يكن من شأن نطاق الإبلاغ أن يُزيل هذا التباين، ولكنه كان سيُشير إلى صانعي السياسات بأن الرقم كان مؤقتًا وليس نهائيًا.

ثالثًا، يجب علينا التحقق من الإحصاءات الرسمية بشكل مستقل. فالحكومات لا تُحفَّز دائمًا على قول الحقيقة، وحتى إن حاولت ذلك، فإن اختلاف المعايير قد يؤدي إلى تقديرات متباينة للغاية للأضرار. بدلًا من الاعتماد على إحصاء السكان في المنطقة المتضررة، ينبغي لنا التركيز على الوفيات الزائدة كمقياس معياري لما بعد الكوارث. سيوفر هذا نقطة بيانات مستقلة يمكن من خلالها تقييم الأرقام الرسمية؛ فإذا قدمت حكومة ما رقمًا أقل بكثير من عدد الوفيات الزائدة، يمكن محاسبتها.

يمكننا أيضًا استخدام صور الأقمار الصناعية للتحقق من صحة البيانات. وقد استُخدمت هذه التقنية بفعالية كبيرة بعد زلزال هايتي عام 2010، وكذلك في تركيا بعد زلازل عام 2023. لا يمكن لهذه التقنيات أن تحل محل جمع البيانات على أرض الواقع، لأنها لا تستطيع حصر الأفراد. مع ذلك، فهي توفر شكلاً من أشكال التحليل المستقل الذي يمكن استخدامه للمقارنة مع الأرقام الأخرى المُدرجة في قواعد بيانات الكوارث. يُعد هذا مفيدًا بشكل خاص في السياقات التي تعاني من ضعف في بنى جمع البيانات أو الإبلاغ عنها؛ ففي دول مثل هايتي، قد يكون من المستحيل تقريبًا جمع البيانات من خلال الزيارات المنزلية.

يرتبط الحل الرابع ارتباطًا وثيقًا بهذا. يجب علينا أيضًا تحسين تمويل أنظمة البيانات المحلية. اعتمدت عدة دول أنظمةً قائمة على برنامج DesInventar لحساب خسائر الكوارث، ولكن لا توجد حوافز كافية لصيانة هذه الأنظمة. تحتاج الحكومات سنويًا إلى تدريب الموظفين، والتحقق من صحة البيانات، والتأكد من أن الأنظمة المترابطة تعمل معًا بكفاءة. كل هذه العمليات مكلفة، ولا تتم تلقائيًا؛ لذا ينبغي للمنظمات الدولية تقديم الدعم اللازم في هذا الشأن قدر الإمكان.

خامساً، يجب توضيح قيود البيانات. لا ينبغي لأي وثيقة سياساتية استخدام بيانات الكوارث دون تحفظات. فلكل قاعدة بيانات للكوارث تحيزاتها الخاصة، ولا يوجد قاعدة بيانات مثالية. وبدون هذه التحفظات، قد يلجأ صناع السياسات إلى استخدام البيانات دون مراعاة تلك التحيزات. لذا، ينبغي أن يتضمن كل تقرير يستشهد ببيانات الكوارث مواد مثل البيانات الوصفية لرصد أهداف التنمية المستدامة ، ودرجة موثوقية نظام INFORM ، وتقرير الخسائر والأضرار الصادر عن مؤسسة Climate Analytics، وذلك لتزويد القارئ بسياق موثوقية البيانات.

لا يوجد نظام مثالي، والأنظمة المصممة لرصد آثار الكوارث، بما في ذلك تحديد المتضررين وحجم الخسائر البشرية والتكلفة الاقتصادية، ستظل دائمًا محفوفة بافتراضات ضمنية وضغوط سياسية وقيود مؤسسية. لكن بإمكاننا تحسين النظام الحالي، لا سيما مع ازدياد وتيرة الكوارث الطبيعية نتيجة لتغير المناخ. فالأخطاء التي يمكن تجنبها ستؤدي إلى خسائر في الأرواح، وفي الوقت الراهن، تُخاطر قواعد بيانات الكوارث بالخلط بين ما يتم الإبلاغ عنه حاليًا وما هو جوهري.

ماثيوس دي سوزا طالب دكتوراه في علوم إدارة الكوارث بجامعة ديلاوير، وقد عمل مع منظمات إنسانية مختلفة مثل المفوضية السامية للأمم المتحدة لشؤون اللاجئين والمجلس النرويجي للاجئين. يدرس جوانب متعددة من الكوارث، مع التركيز على التنسيق بين المنظمات.

إذا كانت لديكم تعليقات على هذه المقالة، أو ترغبون في المشاركة في النقاش، يرجى إرسالها عبر البريد الإلكتروني إلى letters@indevelopmentmag.com. سيتم نشر الردود في قسم الرسائل.