به گزارش نقطه تسلیم، در دنیای پیچیده و داده محور امروز، علوم سیاسی بیش از هر زمان دیگری به ابزارهای تحلیلی دقیق و قدرتمند نیاز دارد، یکی از این ابزارها که در سال‌های اخیر به شدت مورد توجه قرار گرفته، زبان برنامه‌نویسی پایتون است.
این زبان با سادگی، انعطاف‌پذیری و جامعه کاربری گسترده‌اش، به ابزاری کارآمد برای تحلیل داده‌های سیاسی، مدل‌سازی فرآیندهای سیاسی و حتی پیش‌بینی رویدادهای آینده تبدیل‌شده است.
در این نوشتار تلاش می‌شود تا به این پرسش پاسخ داده شود که زبان برنامه‌نویسی پایتون چه کاربردی در دانش سیاست دارد و دانشمندان این حوزه به چه ترتیبی می‌توانند از این زبان برنامه‌نویسی قدرتمند بهره‌مند شوند.
یادگیری و استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون به جهت سینتکس ساده و نزدیک به زبان طبیعی، برای افرادی که پیش‌زمینه فنی ندارند ساده است، همچنین این زبان قدرتمند کتابخانه‌های غنی را دارا است که برای تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین، علم داده و بصری سازی طراحی‌شده‌اند.
کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy، Matplotlib و Scikit-learn به دانشمندان سیاسی اجازه می‌دهند تا به‌سرعت و به‌صورت مؤثر داده‌های خود را پردازش و تحلیل کنند.
جامعه بزرگ و فعال پایتون، پشتیبانی گسترده‌ای را برای کاربران فراهم می‌کند، این جامعه به‌طور مداوم درحال توسعه ابزارها و منابع جدیدی است که به بهبود کارایی پایتون در حوزه‌های مختلف کمک خواهد کرد.
زبان برنامه‌نویسی پایتون یک‌زبان متن‌باز است و به‌صورت رایگان در دسترس قرار دارد،. این ویژگی باعث شده تا این زبان به یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در جهان مبدل شود.
پایتون کاربردهای متنوعی برای دانشمندان علوم سیاسی دارد که به اختصار بیان می‌شود:
نخستین کاربرد این زبان قدرتمند تحلیل داده‌های سیاسی است، این زبان این قابلیت را دارد تا در امر جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف مانند وب‌سایت‌ها، پایگاه‌های داده و شبکه‌های اجتماعی استفاده شود.
تمیز کردن داده‌ها یکی دیگر از کاربردهای این زبان برای پژوهشگران علوم سیاسی است، داده‌های خام اغلب حاوی خطاهایی هستند، پایتون با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pandas و NumPy به پژوهشگران امکان می‌دهد تا داده‌های خود را تمیز‌کرده و برای تحلیل آماده کنند.
کاربرد دیگر این زبان تجزیه و تحلیل آماری است، به کمک کتابخانه‌هایی نظیر SciPy و Statsmodels می‌توان انواع مختلفی از تحلیل‌های آماری را بر روی داده‌های سیاسی انجام داد.
برای بررسی روابط پیچیده بین متغیرهای مختلف سیاسی، می‌توان از کاربرد دیگر این زبان، یعنی مدل‌سازی معادلات ساختاری با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند SEMpy استفاده کرد.
پایتون می‌تواند برای طبقه‌بندی داده‌ها به گروه‌های مختلف استفاده شود، به‌عنوان مثال، می‌توان از آن برای پیش‌بینی نتایج انتخابات یا شناسایی الگوهای رای‌دهی استفاده کرد.
خوشه‌بندی به دانش‌پژوهان علوم سیاسی اجازه می‌دهد تا داده‌های مشابه را در گروه‌هایی قرار دهند، این تکنیک می‌تواند برای شناسایی گروه‌های مختلف راید هندگان یا کشورهایی با ویژگی‌های مشابه استفاده شود.
رگرسیون برای پیش‌بینی یک متغیر پیوسته بر اساس متغیرهای دیگر استفاده می‌شود، به‌عنوان‌مثال، می‌توان از رگرسیون برای پیش‌بینی رشد اقتصادی بر اساس عوامل سیاسی استفاده کرد.
پایتون می‌تواند برای جمع‌آوری داده‌ها از شبکه‌های اجتماعی مانند توییتر و فیس‌بوک استفاده کند، با استفاده از کتابخانه‌های مانند NLTK و TextBlob می‌توان احساسات موجود در متن‌ها را تحلیل کرد و به درک بهتری از افکار عمومی دست یافت.
زبان برنامه‌نویسی پایتون به‌واسطه کتابخانه‌هایی نظیر Matplotlib و Seaborn این اجازه را به محققین می‌دهد تا داده‌های خود را به‌صورت نمودارها و نمودارهای تعاملی جذاب نمایش دهند.
گفتنی است با استفاده از کتابخانه‌های Folium و GeoPandas می‌توان داده‌های جغرافیایی را بر روی نقشه نمایش داد.
با جمع‌آوری داده‌های مربوط به نتایج انتخابات، می‌توان از پایتون برای شناسایی الگوهای رای‌دهی، مقایسه عملکرد احزاب مختلف و پیش‌بینی نتایج انتخابات آینده استفاده کرد.
با تحلیل محتوا و احساسات موجود در سخنرانی‌های سیاسی، مقالات خبری و پست‌های شبکه‌های اجتماعی، می‌توان به درک بهتر گفتمان سیاسی و شناسایی موضوعات مهم پرداخت.
در نهایت با استفاده از مدل‌های شبیه‌سازی، می‌توان فرآیندهای تصمیم‌گیری پیچیده در سیاست را شبیه‌سازی کرده و به ارزیابی پیامدهای تصمیمات مختلف دست زد.
برنامه نویس، دانش‌آموخته علوم سیاسی و پژوهشگر تحریمهای اقتصادی
