في عالم تكنولوجيات المعلومات والذكاء الاصطناعي، تعتبر التفسيرات المضادة للواقع (Counterfactual Explanations) أداة هامة لتعزيز فهم نماذج التعلم الآلي ودعم اتخاذ القرارات المعتمدة على البيانات. ولكن، لطالما قامت الطرق التقليدية في هذا المجال على تعريف مدخلين خارجيين: قيمة خرج مرغوبة (target) ودالة مسافة تقيس التغيرات في المتغيرات التفسيرية.

مع ذلك، لم يتم إيلاء الأهمية الكافية لصلاحية تحديد الهدف أو تفسير دالة المسافة في السياقات العملية. ولتجاوز هذه القيود، اقترح الباحثون نموذجاً جديداً للاستفادة من هذه التفسيرات فيما يُعرف بالتفسير القائم على الربح (Profit-Based Counterfactual Explanation أو PBCE).

يعتمد هذا النموذج على اعتبار الربح كهدف رئيسي، مما يلغي الحاجة لتحديد الهدف الخارجي سلفاً، وفي الوقت نفسه، يتم إعادة تفسير مسافة التعديل كتكلفة لتغيير سمات المنتج. تم تقديم هذا الإطار في دراسة حالة تناولت مبيعات المانغا في اليابان، حيث أظهر كيف يمكن للممارسات الاستثمارية أن تستفيد من هذا الإطار لتعزيز الأرباح وزيادة الفهم الدقيق للقرارات التسويقية.

هذا الإطار المبتكر يفتح آفاق جديدة للبحث والتطبيق في مجالات الإدارة والتسويق، مما يعزز من قدرة الشركات على تحقيق أهدافها المالية من خلال استراتيجيات أكثر دقة وفعالية.