تصور البيانات هو تمثيل البيانات والمعلومات بشكل رسومي لمساعدة متخذي القرار على فهم وتحليل المعلومات المعقدة بشكل أسرع. يأخذ تصور البيانات العديد من الأشكال مثل الرسوم البيانية، المخططات، الخرائط، وغيرها من الأدوات الرسومية (Wang, Sundin, Murray-Rust & Bach, 2020).
أهمية تصور البيانات:
تكمن أهمية تصور البيانات بشكل أكبر في اتخاذ القرارات السريعة، حيث في بيئة الأعمال، وخاصة في مجال البناء، يجب تفسير البيانات بسرعة ودقة. يوفر تصور البيانات القدرة على رؤية الأنماط والعلاقات بين البيانات التي قد لا تظهر في الجداول العادية للوهلة الأولى، ويساعد في تفسير النتائج النهائية لهذه البيانات. كما يساعد في تحديد القيم الغريبة التي تقع خارج النطاق المتوقع، وهو أمر حاسم في تحديد المشكلات المحتملة. وأخيرًا، ثبت أن الأفراد يتذكرون الصور بشكل أفضل من البيانات المعقدة (Post, Nielson & Bonneau, 2002).
التحيز في تصور البيانات:
وفقًا لـ (Gaslowitz, L. 2017)، يتمثل أحد أساليب التحيز في التلاعب بمحاور القياس من خلال اختيار نطاق معين من القيم وعرضها كدليل على أن الفارق بين نقطتين أكبر أو أصغر مما هو عليه في الواقع. يمكن رؤية هذا في مقارنة متانة أنظمة البناء وعمرها الافتراضي. وهناك أيضًا طريقة عكس اتجاه المحور ليبدو كما لو أن الخط يتجه في الاتجاه المعاكس. كذلك، يمكن استخدام نقاط بيانات انتقائية وكأنها جميع البيانات الموجودة، أو حتى استخدام تسميات مضللة أو ذات معنيين. استخدام الرسوم البيانية الدائرية أيضًا قد يؤدي إلى تكدس الكثير من الفئات، مما يجعل من الصعب المقارنة بينها.
تجنب التحيز في تصور البيانات:
في مجال البناء، يجب علينا كمهندسين تمثيل البيانات بدقة عالية، حيث قد يؤدي التلاعب بالبيانات إلى خسائر في الأرواح عند إكمال المباني وجعلها متاحة للجمهور. يمكن تحقيق ذلك من خلال مراجعة النتائج بواسطة عدد أكبر من الجهات المعنية بالمشاريع الإنشائية (Epstein, 2020). على سبيل المثال، نتعامل مع عدة قطاعات من المشاريع الحكومية مثل إدارة العقود، والمشتريات، والأقسام الفنية كالمعماري، والإنشائي، والكهربائي، والميكانيكي.
من الجيد تحديد سؤال محدد يجب الإجابة عليه من خلال تصور البيانات وعدم ترك مجال لمعلومات عامة تحمل أكثر من معنى. كما ينبغي توضيح المعلومات بالتفصيل حول عملية اختيار البيانات وكيف تم تحليلها، ثم استبعاد البيانات غير الدقيقة. استخدام التصور المناسب في المكان الصحيح يعطي انطباعًا أفضل وأكثر موثوقية بأن البيانات المقدمة لم يتم التلاعب بها (Szafir, 2018).
الخاتمة:
يشكل تصور البيانات تفاعلًا أكبر مع الأشخاص حيث يمكن فهمه بسرعة ويسهل المعلومات المعقدة. وهو أداة أساسية لتفسير النتائج لمتخذي القرار. ولتجنب التحيز في تصور البيانات، يجب على الباحثين التأكد من أن التصور لم يتم التلاعب به لدعم استنتاج معين. الشفافية بشأن اختيار طرق التصور ضرورية لتجنب التحيز ومساعدة القراء على الوصول إلى معلومات كاملة وصحيحة تمامًا.
المراجع:
Epstein, Michael (2020). Data Visualization and Misleading Representation of Information. Retrieved from:
http://www.amplaboratory.org/classes/statistics/statistics-unit-4-data-visualization/ (pass: teaching stats).
Gaslowitz, Lea. (2017). How to spot a misleading graph [Video file]. Retrieved from https://www.youtube.com/watch?v=E91bGT9BjYk (4:09)
Post, F. H., Nielson, G., & Bonneau, G. P. (Eds.). (2002). Data visualization: The state of the art. https://www.google.com/books/edition/Data_Visualization/WAZYsfeMi4kChl=en&gbpv=1&dq=data+visualization+techniques&pg=PR9&printsec=frontcover
Szafir, D. A. (2018). The good, the bad, and the biased: Five ways visualizations can mislead (and how to fix them). interactions, 25(4), 26-33.
Wang, Z., Sundin, L., Murray-Rust, D., & Bach, B. (2020, April). Cheat sheets for data visualization techniques. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-13).