ما هي البيانات النوعية في علم البيانات

كل ما يتم إجراؤه رقميًا من تصفح الويب إلى إجراء معاملة يُنشئ مسارًا للبيانات، ويستكشف محللو البيانات هذا المسار ويفحصونه باستمرار، وفي محاولة لاكتشاف طرق لاستخدام البيانات لاتخاذ قرارات أفضل، وتحدد الأنواع المختلفة من البيانات المزيد من التفاعلات عبر الإنترنت.

ما هي البيانات النوعية

البيانات النوعية: تشير البيانات النوعية إلى السرد غير الرقمي أو المعلومات الوصفية مثل: نصوص المقابلة والمحادثات وتسجيلات الفيديو والصوت والصور والمستندات النصية، وبيانات متنوعة للغاية حول آراء الأشخاص وقيمهم وسلوكياتهم، ونظرًا لأن معظم هذا النوع من البيانات يقع بسهولة في مجموعات تُعرف البيانات النوعية أيضًا باسم البيانات الفئوية.

البحث النوعي للمستخدم هو نهج يعتمد على الإنسان حيث يعتمد على الأساليب الإثنوغرافية من العلوم الاجتماعية لتطوير رؤى حول ممارسات العمل لإبلاغ تصميم البرمجيات وتطويرها، كما تتيح التطورات الحديثة في علم البيانات وعلى وجه الخصوص معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، اشتقاق رؤى مولدة آليًا لزيادة التقنيات الحالية.

ملاحظة:“NLP” هي اختصار لـ “Natural language processing”.

التحديات التي تواجه تحليل البيانات النوعية

يحتوي تحليل البيانات النوعية على قيود داخلية لحجم السجلات وتعقيد التحليل وتفاصيل التصنيف والقدرة على استكشاف النظرية الناشئة، وهذه القيود نادرًا ما يتم الاعتراف بها وتتعارض مع الأهداف المركزية للطريقة، تمثل البيانات الغامضة التي هي محور تحليل المحتوى العديد من تحديات الموثوقية التي يقدمها تحليل البيانات النوعية، وقد يكون للكلمة نفسها معاني مختلفة في سياقات مختلفة وقد توحي المصطلحات أو التعبيرات المختلفة بنفس المعنى.

تكون مجموعة البيانات كبيرة جدًا وقد يقوم العديد من المبرمجين بتشفير مجموعات فرعية مختلفة من البيانات، ونظرًا لطبيعة تحليل المحتوى فهو أكثر عرضة للتحيزات والتناقضات من النهج الكمي التقليدي، لذلك من المهم بشكل خاص اتباع إجراءات محددة أثناء عملية الترميز، واستخدام مقاييس مختلفة لتقييم جودة الترميز.

أنواع البيانات النوعية

1- البيانات الاسمية

هي البيانات “المسماة”، مثل: قائمة البلدان وتشمل أي بيانات يمكن استخدامها لتسمية متغير يفتقر إلى قيمة كمية، وكما أنّه لا يوجد طلب محدد مطلوب لهذه البيانات.

2- البيانات الترتيبية

• تشير البيانات الترتيبية إلى البيانات الفئوية التي لها ترتيب محدد.

• يمكن استخدام الأرقام للإشارة إلى ترتيب المتغيرات.

• ومع ذلك لا تقوم الأرقام بتعيين قيمة رقمية للبيانات.

مزايا البيانات النوعية

• يمكن استخدام البيانات النوعية لإجراء تحليل متعمق لتوزيع البيانات.

• يمكن أيضًا استخدام البيانات المجمعة لإجراء البحوث والاستقطاعات المستقبلية.

• يتم استخدامها لرسم فهم أفضل للسوق والعملاء.

أهمية تحليل البيانات النوعية

• ليس من الممكن دائمًا الحصول على بيانات رقمية، ومع عدم وجود بيانات كمية للرجوع إليها يجب على الباحثين في كثير من الأحيان الاعتماد على البيانات النوعية للنتائج، وعلى الرغم من أنّ مجموعات البيانات النوعية يمكن أن تكون ضخمة ومتنوعة، إلّا أنّ تحليلها يمكن أن يوفر رؤى قيمة من المستحيل إنتاجها باستخدام البيانات الرقمية وحدها.

• يمكن أن يساعد تحليل البيانات النوعي الباحثين في السوق على فهم عقلية عملائهم وتقديم نظرة ثاقبة عن سبب شراء العميل لمنتج، ممّا يساعد بعد ذلك في تطوير منتجات أفضل تناسب احتياجات العملاء.

• قد يؤدي تحليل البيانات الرقمية البحتة دون مراعاة البيانات النوعية المتغيرة أي الخبرة السابقة وملاحظات العملاء ومراجعات العملاء إلى نتائج غير كاملة أو استنتاجات غير صحيحة.

• يساعد تحليل البيانات النوعية أيضًا في تحديد الفئات والأنماط والعلاقات المهمة في مجموعات البيانات ويأخذ في الاعتبار الفروق الدقيقة والعواطف والسلوك غير المناسب للتحليل العددي.

كيف يعمل التحليل النوعي للبيانات

1- جمع البيانات

قد تأخذ البيانات شكل محاضر المقابلة وسجلات مجموعات التركيز والمحادثات والملاحظات وتسجيلات الفيديو والصوت والاستطلاعات والمواد المرجعية والوثائق النصية من أي نوع.

2- تنظيم البيانات

من الناحية المثالية تضمنت خطة جمع البيانات الخاصة مبدأ تنظيم منذ البداية، حيث إذا كانت البيانات تتكون من نتائج الاستبيان، فيمكن التنظيم بناءً على الأسئلة المطروحة بالضبط وكما أنّه من الضروري مراعاة التحيزات أو الميول المحتملة في الإدخال حتى تتمكن من تفسير البيانات بدقة.

3- إنشاء نموذج رقمي

• يسمى أيضًا الترميز، وتتضمن هذه الخطوة تصنيف البيانات المجمعة وتسميتها بخصائص لجعلها أكثر قابلية للفهم.

• يساعد النموذج الرقمي في الكشف عن الأنماط لاكتساب رؤى عميقة في البيانات، ممّا يؤدي إلى اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البحث.

4- التحقق من صحة البيانات

• لكي تكون بيانات البحث فعالة، تحتاج إلى تصفية البيانات غير الصحيحة.

• لا تُعد عملية التحقق من الصحة مجرد خطوة واحدة في تحليل البيانات النوعية ولكنّها عملية مستمرة طوال مسار البحث مع مراعاة دقة أساليب البحث الخاصة بك.

5- تحليل البيانات

• يتم البدء بمسح البيانات الأولية بحثًا عن الموضوعات والعبارات والكلمات المتكررة التي يشيع استخدامها من قبل المستجيبين والتعبيرات غير العادية التي تظهر في البيانات.

• تحديد الجوانب والمواضيع التي يتم توقع ظهورها والتي لم يتم تناولها أو ذكرها من قبل المستجيبين.

• إذا كان ذلك ممكنًا فيتم العمل على مقارنة هذه النتائج بالملاحظات والاستنتاجات التي تم التقديم فيها الأبحاث الأخرى وتسليط الضوء على أوجه التشابه والاختلاف.

6- قدم التحليل

• بعد التحليل، يجب أن يتم تقديم النتائج في شكل تقرير والذي يجب أن يغطي طريقة البحث التي استخدمتها وأهدافها وقيودها.

• العمل على تفصيل الاستنتاجات والاقتراحات التي تم الحصول عليها من التحليل والتي قد تفيد البحث في المستقبل.

طرق تحليل البيانات النوعية

في عصر تمثل فيه البيانات موردًا لا يقدر بثمن فإنّ الاستفادة من جميع البيانات المتاحة واستخراج رؤى ذات مغزى منها تعد مهارة قيّمة للغاية تبحث عنها المؤسسات عند اتخاذ قرارات إستراتيجية رئيسية.

1- تحليل المحتوى

في تحليل المحتوى يقوم المحلل بتصنيف وجدولة وتلخيص البيانات اللفظية أو السلوكية، عادةً ما يستخدم تحليل المحتوى لتحليل الردود من المقابلات.

2- التحليل السردي

تركز هذه الطريقة على القصص التي يشاركها الأشخاص في المقابلات أو الملاحظات الميدانية أو الاستطلاعات بناءً على تجاربهم المتنوعة للإجابة على أسئلة البحث.

3- تحليل الخطاب

مثل التحليل السردي يعالج تحليل الخطاب الكلام الذي يحدث بشكل طبيعي والنصوص من جميع الأنواع، هذا النوع من التحليل له تأثير على التفاعلات بين الناس والسياق الاجتماعي والبيئة التي تفاعل فيها الباحث والمجيب.

4- النظرية الأساسية

تتضمن هذه الطريقة استخدام البيانات النوعية لفهم سبب حدوث ظاهرة معينة، يبدأ الباحثون بدراسة حالة واحدة لصياغة فرضية ثم النظر في حالات مماثلة في بيئات مختلفة لفحص ما إذا كانت تتناسب مع الفرضية، يتم تغيير الفرضية أو تغييرها بالكامل، حيث يدرس الباحثون المزيد من الحالات حتى يصلوا إلى تفسير يناسب جميع الحالات.

في النهاية، يتم تطوير أساليب جمع البيانات النوعية من المفيد حسب النوعين الأساسيين من البيانات النوعية: الاسمية والترتيبية، وفي الإحصاء يتم تصنيف هذه الأنواع من البيانات على أنها فئوية بطبيعتها مّما يعني أنّها تفتقر إلى القيم الرقمية مثل: بيانات الفاصل الزمني والنسبة.