تحلیل علّی لایه‌ای سیاست‌های دونالد ترامپ در قبال جمهوری اسلامی ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری آینده‌پژوهی، دانشکده علوم سیاسی، دانشگاه شاهد، تهران، ایران

2 دانشیار علوم سیاسی، دانشکده علوم سیاسی، دانشگاه شاهد، تهران، ایران

3 استادیار علوم سیاسی، دانشکده علوم سیاسی، دانشگاه شاهد، تهران، ایران

چکیده

با افزایش تنش‌های بین‌المللی، تحلیل سیاست‌های دولت دونالد ترامپ در قبال ایران به موضوعی محوری تبدیل شده است. این پژوهش با تمرکز بر شکاف تحلیلی موجود در مطالعات پیشین که عمدتاً به توصیف اقدامات سطحی پرداخته‌اند، درصدد است تا با به‌کارگیری نظریه تحلیل علی لایه‌ای، تحلیل عمیق‌تری از لایه‌های زیربنایی این سیاست‌ها ارائه دهد. این مطالعه به روش کیفی و با استفاده از چهارچوب نظریه تحلیل علّی لایه‌ای انجام شده است. داده‌ها و مواضع سیاستی دولت ترامپ در قبال ایران از طریق مطالعه مستقیم اسناد و سخنرانی‌های رسمی، ازجمله سخنرانی ترامپ در ۸ مه ۲۰۱۸ درباره خروج از برجام و اظهارات ۸ ژانویه ۲۰۲۰ درخصوص جلوگیری از دستیابی ایران به سلاح هسته‌ای، گردآوری و کدگذاری شده‌اند و در چهارچوب لایه‌های مختلف این نظریه تحلیل شده‌اند. تحلیل داده‌ها نشان می‌دهد که سیاست‌های ترامپ در قبال ایران در چهار لایه قابل تبیین است: در لایه علل فوری، به‌صورت اقدامات تهاجمی و تحریم‌محور؛ در لایه علل سیستمی، با تصمیم به خروج از برجام و اعمال مجدد تحریم‌ها؛ در لایه گفتمان و جهان‌بینی، مبتنی بر یک ایدئولوژی ضدایرانی و در لایه اسطوره‌ای، به‌عنوان بخشی از روایت مقابله غرب با اسلام رادیکال. یافته‌ها مؤید این است که تبیین کامل سیاست‌های ترامپ تنها با عبور از سطح ظاهری و واکاوی هم‌زمان لایه‌های عمیق‌تر علّی، گفتمانی و اسطوره‌ای ممکن می‌شود. این تحلیل جامع، درک بهتری از الگوهای رفتاری و علل زیربنایی این سیاست‌ها فراهم کرده و می‌تواند برای پیش‌بینی رفتار‌های آینده نیز مفید باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

A Causal Layered Analysis of Donald Trump’s Policies toward the Islamic Republic of Iran

نویسندگان [English]

  • SAJAD SOLTANI 1
  • ALI morshdi zad 2
  • shohre pirani 3
1 Ph.D .Student in Futures Studies, Faculty of Political Science, Shahed University, Tehran, Iran
2 Associate Professor of Political Science, Faculty of Political Science, Shahed University, Tehran, Iran
3 Assistant Professor of Political Science, Faculty of Political Science, Shahed University, Tehran, Iran
چکیده [English]

With rising international tensions, analyzing the policies of the Donald Trump administration toward Iran has become a central issue. Focusing on the analytical gap in previous studies, which have mainly addressed surface-level actions, this study seeks to provide a deeper analysis of the underlying layers of these policies by applying the Causal Layered Analysis (CLA) framework. The study adopts a qualitative approach and employs the Causal Layered Analysis framework. Data on the Trump administration’s policy positions toward Iran were collected and coded through the direct examination of official documents and speeches, including Trump’s May 8, 2018 speech announcing the U.S. withdrawal from the JCPOA and his January 8, 2020 statements concerning the prevention of Iran from acquiring a nuclear weapon, and were subsequently analyzed across the different layers of this framework. The analysis indicates that Trump’s policies toward Iran can be explained at four levels: at the immediate-cause layer, through aggressive and sanctions-oriented actions; at the systemic-cause layer, through the decision to withdraw from the JCPOA and reimpose sanctions; at the discourse and worldview layer, on the basis of an anti-Iranian ideology; and at the mythic layer, as part of the narrative of the West’s confrontation with radical Islam. The findings confirm that a comprehensive explanation of Trump’s policies is possible only by moving beyond the surface level and simultaneously examining the deeper causal, discursive, and mythological layers. This comprehensive analysis provides a better understanding of the behavioral patterns and underlying causes of these policies and may also be useful for predicting future behavior.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Donald Trump
  • Islamic Republic of Iran
  • Causal Layer Analysis
  • Foreign Policy
  • Underlying Causes