اطلاعات: زمانی که دادهها معنادار میشوند
داده در برابر اطلاعات: تفاوت اصلی چیست؟
برای درک مفهوم اطلاعات، اول باید بدانیم داده[1] چیست. دادهها واقعیتهای خام، اعداد و مشاهدات بدون زمینه هستند. مانند تکههای پازلی که به تنهایی تصویر واضحی نشان نمیدهند. وقتی این دادهها مرتب، سازماندهی و پردازش شوند تا معنایی را منتقل کنند یا پایهای برای تصمیمگیری فراهم آورند، تبدیل به اطلاعات میشوند.
مغز انسان به طور طبیعی یک پردازشگر داده است. ما دائماً دادههای تصویری، صوتی و لمسی از محیط اطراف دریافت میکنیم. سپس مغز این دادهها را با دانش گذشته مرتبط میسازد، الگوها را تشخیص میدهد و در نهایت یک بینش[2] یا درک از موقعیت به ما میدهد که همان خروجی اطلاعاتی است .
فرآیند پنجگانه تولد اطلاعات از دل دادهها
تبدیل دادههای پراکنده به اطلاعات کاربردی معمولاً از مراحلی عبور میکند. درک این مراحل شبیه فهمیدن مراحل پخت یک غذای خوشمزه از مواد اولیه است.
| مرحله | توضیح | مثال در کلاس درس |
|---|---|---|
| ۱. جمعآوری | تهیه دادههای خام از منابع مختلف | نمرات امتحان تمام دانشآموزان کلاس در یک صفحه اکسل وارد میشود. |
| ۲. پردازش | پاکسازی، مرتبسازی و سازماندهی دادهها | نمرات بر اساس شماره دانشآموزی مرتب و اشتباهات تایپی احتمالی اصلاح میشود. |
| ۳. تحلیل | کشف الگوها، روابط و روندها | میانگین و میانگین کلاس محاسبه شده، سوالاتی که اغلب دانشآموزان در آن ضعیف بودند، شناسایی میشوند. |
| ۴. ارائه | نمایش نتایج به شکلی قابل فهم | نتایج تحلیل در قالب یک نمودار میلهای یا یک گزارش مختصر خلاصه میشود. |
| ۵. تصمیمگیری | استفاده از اطلاعات برای اقدام | معلم بر اساس اطلاعات بهدستآمده، تصمیم میگیرد مبحث خاصی را دوباره تدریس کند. |
علم داده[3]، دانشی است که دقیقاً به این فرآیند میپردازد: گردآوری دادهها، مرتبسازی و تحلیل آنها برای استخراج بینش و یافتن راهحل برای مسائل . این دانش زیربنای فناوریهای پیشرفتهای مانند هوش مصنوعی است.
اطلاعات در عمل: از کلاس درس تا جهان اطراف
حالا بیایید ببینیم این مفاهیم در موقعیتهای واقعی چگونه ظاهر میشوند. شما به طور ناخودآگاه در بسیاری از فعالیتهای روزمره، دادهها را به اطلاعات تبدیل میکنید.
مثال ۱: گزارش آزمایشگاه علوم
وقتی شما یک آزمایش انجام میدهید، مراحل کار، اندازهگیریها و مشاهدات خود را یادداشت میکنید. اینها دادههای خام هستند. نوشتن یک گزارش آزمایشگاهی خوب، یعنی تبدیل این دادهها به اطلاعات. در گزارش علمی، شما باید از دیدگاه سوم شخص و زمان گذشته استفاده کنید (مثلاً به جای «من 300 میلیلیتر آب ریختم» بنویسید «300 میلیلیتر آب در بشر ریخته شد»). سپس دادهها را در جدول یا نمودار مرتب میکنید، تحلیل میکنید و در نهایت به یک نتیجهگیری معنادار میرسید که پاسخ سوال آزمایش است . این گزارش به دیگران این امکان را میدهد که آزمایش شما را تکرار و نتایج را تأیید کنند.
مثال ۲: شبکههای اجتماعی و تبلیغات هدفمند
وقتی در اینستاگرام یا یک فروشگاه آنلاین به عکسها و محصولات خاصی نگاه میکنید، این رفتار شما به عنوان داده جمعآوری میشود. الگوریتمها با تحلیل الگوی رفتار شما (دادهکاوی[4])، علایق شما را تشخیص داده و تبدیل به این اطلاعات میکنند: «این کاربر به کفش ورزشی و تکنولوژی علاقه دارد». سپس بر اساس این اطلاعات، تبلیغات مرتبط به شما نشان داده میشود .
مثال ۳: مشاهده طبیعی در پژوهش
روانشناسان و زیستشناسان گاهی برای جمعآوری داده، بدون دخالت در محیط طبیعی مشاهده میکنند. مثلاً جین گودال سالها با مشاهده مستقیم شامپانزهها در طبیعت، دادههای رفتاری آنها را جمعآوری کرد. پردازش و تحلیل این دادهها به اطلاعات و کشفهای انقلابی منجر شد، مانند اینکه شامپانزهها میتوانند از ابزار استفاده کنند .
دادهکاوی و هوش مصنوعی: ماشینهای تولید اطلاعات
وقتی حجم دادهها بسیار بزرگ و پیچیده شود (کلان داده[5])، انسان به تنهایی قادر به تحلیل آن نیست. اینجاست که فناوری وارد میشود.
دادهکاوی فرآیند کشف الگوها و روابط در حجم زیادی از دادهها با کمک کامپیوتر است. در این فرآیند، انسان نقش مهمی در هدایت تحلیل دارد . مثلاً یک فروشگاه زنجیرهای با دادهکاوی میفهمد که اکثر مشتریانی که پوشک بچه میخرند، معمولاً نوشیدنی انرژیزا هم در سبد خرید خود دارند. این اطلاعات به آنها کمک میکند تا چیدمان قفسههای فروشگاه را بهینه کنند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین[7] یک گام فراتر میروند. در این سیستمها، الگوریتمها طوری طراحی میشوند که بتوانند از دادهها بیاموزند، الگوها را خودشان تشخیص دهند و پیشبینی کنند. برای مثال، الگوریتم تشخیص چهره در تلفن همراه شما، ابتدا با هزاران تصویر از چهره شما (داده) آموزش دیده است. حالا میتواند اطلاعات جدید (یک عکس جدید) را پردازش کند و با مقایسه آن با دادههای آموختهشده، تشخیص دهد که آیا این چهره متعلق به شماست یا خیر .
اشتباهات رایج و پرسشهای مهم
پاسخ: خیر. کیفیت خروجی (اطلاعات) کاملاً به کیفیت ورودی (داده) وابسته است. دادههای نادرست، قدیمی یا بیربط، حتی با بهترین پردازش، منجر به اطلاعات گمراهکننده میشوند. به این اصل در علم داده و محاسبات میگویند: «ورودی بیارزش، خروجی بیارزش». همیشه اول از صحت و بهروزبودن دادهها مطمئن شوید.
پاسخ: هر دو برای استخراج دانش از دادهها استفاده میشوند، اما یک تفاوت کلیدی دارند. در دادهکاوی، انسان هدف تحلیل را مشخص میکند (مثلاً «رابطه بین خرید دو کالا را پیدا کن»). در یادگیری ماشین، الگوریتم خودش یاد میگیرد که بدون دستورالعمل صریح انسان، چگونه الگوها را تشخیص دهد یا پیشبینی انجام دهد. میتوان گفت یادگیری ماشین هوشمندتر و خودکارتر است .
پاسخ: اصلاً اینطور نیست. اطلاعات میتواند کیفی هم باشد. مصاحبهها، مشاهدات نوشتاری، عکسها و فیلمها نیز داده محسوب میشوند. وقتی این موارد تحلیل و تفسیر شوند (مثلاً شناسایی موضوعات مشترک در چند مصاحبه)، اطلاعات کیفی ارزشمندی تولید میکنند که عمق و جزئیات یک موضوع را نشان میدهد . هم اطلاعات کمی (عددی) و هم اطلاعات کیفی برای تصمیمگیری کامل مهم هستند.
اطلاعات، زبان فهم دنیای اطراف ماست. این مقاله نشان داد که اطلاعات، دادههای پردازششده و معناداری هستند که از طریق مراحل جمعآوری، پردازش، تحلیل و ارائه به دست میآیند. این فرآیند نه تنها در تکالیف درسی مثل گزارش آزمایشگاه کاربرد دارد، بلکه پایه فناوریهای پیشرفتهای مانند هوش مصنوعی و دادهکاوی در کسبوکارها است. کلید موفقیت، شروع با دادههای خوب و استفاده از ابزار یا تفکر مناسب برای تبدیل آنها به بینش مفید است.
پاورقی
[1]داده (Data): واقعیتهای خام، اعداد یا نمادهایی که به خودی خود معنی خاصی ندارند.
[2]بینش (Insight): درک عمیقی که از تحلیل و ترکیب اطلاعات مختلف به دست میآید.
[3]علم داده (Data Science): دانشی بینرشتهای که از روشهای علمی، الگوریتمها و سیستمها برای استخراج دانش و بینش از دادهها استفاده میکند .
[4]دادهکاوی (Data Mining): فرآیند کشف الگوها و دانش از حجم زیادی از دادهها .
[5]کلان داده (Big Data): مجموعه دادههایی با حجم بسیار بزرگ، نرخ تولید بالا و تنوع زیاد که پردازش آنها با روشهای سنتی دشوار است .
[6]الگوریتم (Algorithm): مجموعهای مرتب و دقیق از دستورالعملها برای حل یک مسئله یا انجام یک محاسبه.
[7]یادگیری ماشین (Machine Learning): شاخهای از هوش مصنوعی که به سیستمها توانایی یادگیری خودکار از دادهها و بهبود تجربه بدون برنامهریزی صریح را میدهد .
