بيانات البيانات

تتطور علوم البيانات وتحليلها يومًا بعد يوم، ولا يعرف على وجه التحديد بداية قيام الإنسان بعمليات «الحصر» والتى تعتبر الأساس لعلم البيانات ولكن يمكن القول: إن أول حصر منظم قام به المصريون القدماء 3440 عام قبل الميلاد وذلك لحصر عدد السكان، قبل هذا ظهرت عمليات الحصر فى أمور مختلفة مثل المحاصيل الزراعية وتجهيزات الجيوش، إلا أن أول حديث عن مرحلة ما بعد الحصر وذلك بشكل علمى فإنها تعود إلى عام 1962 حينما نشر عالم الرياضيات والإحصاء الأمريكى  جون توكى مقالًا عن مستقبل تحليل البيانات وما تلاها من أعمال ناقش فيها قوة تحليل البيانات فى مجالات مختلفة، واستمر الأمر فى التطور حتى وصلنا إلى عام 1996 بظهور مصطلح علم البيانات Data Science وهوما تزامن مع مصطلح البيانات الكبيرة Big data  والذى استمر فى طور الاختبار حتى انتهى العقد الأول من القرن الواحد والعشرين وما تلا ذلك من زيادة مهولة فى حجم البيانات المتاحة فى جميع المجالات بتزايد أعداد مستخدمى شبكة الإنترنت وشبكات التواصل الاجتماعى وكذا أيضًا أعداد الأجهزة المتصلة بشبكة الإنترنت فيما يعرف بإنترنت الأشياء Internet Of Things (IoT) وهو ما أهل هذا العلم للاتساع والتنوع وأعطاه المزيد من الأهمية والاهتمام على الجانب الأكاديمى والتطبيقى أيضًا.

ومن خلال هذا الكم الكبير من البيانات خاصة تلك الموجودة والمتاحة على شبكة الإنترنت والتى يمكن الوصول إليها من خلال محركات البحث Search #ngines المختلفة وعلى رأسها محرك البحث الشهير جوجل Google فإن علمًا آخر متفرعًا من العلم الرئيسى يمكن أن نطلق عليه علم «تحليل البحث عن البيانات» وهو الذى يضع فى الاعتبار خصائص من يقوم بالبحث عن البيانات من حيث السن والنوع والمستوى العلمى ونوع الوظيفة ومتوسط الدخل والدين والتوجه السياسى والبلد والمدينة أو الحى أو القرية التى تتم منها عمليات البحث.

هذا العلم الجديد يمكن اعتباره حاليًا من أكثر أساليب الحصول على نتائج استبيانات أكثر دقة من الأساليب التقليدية للاستبيانات مثل المقابلات الشخصية والمكالمات التليفونية وما تشمله من ملء لاستمارات يكون من الصعب إعدادها بطريقة تمكن من تلافى عدم الفصاح عن الحقيقة ومحاولات الإيحاء أو التجمل التى يقوم بها المبحوث طوال الوقت.

وفى هذا الإطار تمت مقارنة نتائج الاستبيانات بأساليب تحليل بيانات نتائج البحث فى عدد كبير من الحالات حيث وجدت الكثير من التباينات والتفاوتات فى النتائج، على سبيل المثال إذا حاولت أن تحصل من أحد الاستبيانات على رأى المبحوثين فى أحد الموضوعات الشائكة كالمثلية الجنسية مثلًا فإن النتائج حتمًا ستكون مختلفة عن النتائج الصادرة من تحليل عمليات البحث عن مواد إباحية شاذة لنفس المجموعة من الأشخاص.

المثال السابق على قدر ما هو صادم ولكنه يوضح أهمية وخطورة وفائدة اعتماد علم تحليل بيانات البحث عن البيانات كأحد أفرع العلوم الأكثر فاعلية وقربًا من الواقع.