کاربرد محاسبات نرم در بهینه سازی سیاست های رفع تبعیض جنسیتی در ورزش زنان: مدلسازی و تحلیل دادهمحور

تحلیل و کاهش تبعیض جنسیتی در ورزش زنان یکی از چالشهای اساسی سیاست گذاران ورزشی است. در این پژوهش، از محاسبات نرم بهویژه یادگیری ماشین، منطق فازی و الگوریتمهای تکاملی برای مدلسازی و بهینه سازی سیاستهای رفع تبعیض جنسیتی در ورزش زنان استفاده شده است. فرضیه اصلی این پژوهش آن است که مدلهای مبتنی بر محاسبات نرم می توانند الگوهای نابرابری جنسیتی را شناسایی کرده و تاثیر سیاست های اصلاحی را شبیه سازی کنند. برای این منظور، داده های مربوط به پرداخت دستمزد، تخصیص بودجه، پوشش رسانه ها و فرصت های شغلی در ورزش زنان جمع آوری و با استفاده از روش های داده کاوی و شبکه های عصبی تحلیل شده است. سپس، یک سیستم تصمیم گیر مبتنی بر منطق فازی طراحی گردید تا تاثیر سیاست های پیشنهادی را بر کاهش نابرابری های جنسیتی در ورزش پیش بینی کند. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که به کارگیری مدل های هوشمند می تواند به بهینه سازی سیاست های ورزشی منجر شود و تصمیم گیری مبتنی بر داده را برای سیاست گذاران تسهیل کند. این پژوهش نشان می دهد که محاسبات نرم ابزاری قدرتمند برای تحلیل شکاف جنسیتی در ورزش بوده و می تواند به عنوان راهکاری نوین برای ارتقای عدالت جنسیتی در این حوزه مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

محاسبات نرم ، تبعیض جنسیتی ، ورزش زنان