التحليلات المرئية

الموسوعة الحرة

التحليلات المرئية هي مجال علمي وتقني متعدد التخصصات نشأ من تصور المعلومات والتصور العلمي . وهي تركز على كيفية تسهيل التفكير التحليلي من خلال واجهات مرئية تفاعلية . [ 1 ]

ملخص

التحليلات المرئية هي "علم الاستدلال التحليلي المدعوم بواجهات مرئية تفاعلية". [ 2 ] يمكنها معالجة المشكلات التي قد تجعلها ضخامة حجمها وتعقيدها وحاجتها إلى تحليل مترابط بين الإنسان والآلة عصية على الحل بطرق أخرى. [ 3 ] تُسهم التحليلات المرئية في تطوير العلوم والتكنولوجيا في مجالات متعددة، تشمل الاستدلال التحليلي، والتفاعل بين الإنسان والحاسوب، وتحويل البيانات، والتمثيل المرئي للحوسبة والتحليل، وإعداد التقارير التحليلية، وتطبيق التقنيات الجديدة عمليًا. [ 4 ] وبصفتها أجندة بحثية، تجمع التحليلات المرئية بين العديد من المجتمعات العلمية والتقنية من علوم الحاسوب، وتصوير المعلومات، والعلوم المعرفية والإدراكية، والتصميم التفاعلي، والتصميم الجرافيكي، والعلوم الاجتماعية.

يدمج التحليل المرئي أدوات حسابية ونظرية جديدة مع تقنيات تفاعلية مبتكرة وتمثيلات مرئية لتمكين الحوار بين الإنسان والمعلومات. ويستند تصميم الأدوات والتقنيات إلى مبادئ معرفية وتصميمية وإدراكية . يوفر علم الاستدلال التحليلي إطارًا منطقيًا يمكن من خلاله بناء تقنيات تحليل مرئي استراتيجية وتكتيكية لتحليل التهديدات والوقاية منها والاستجابة لها. ويُعد الاستدلال التحليلي أساسيًا في مهمة المحلل المتمثلة في تطبيق الأحكام البشرية للوصول إلى استنتاجات من خلال الجمع بين الأدلة والافتراضات. [ 2 ]

تتشابه بعض أهداف وتقنيات التحليل المرئي مع تصور المعلومات والتصور العلمي . ولا يوجد حاليًا إجماع واضح على الحدود الفاصلة بين هذه المجالات، ولكن بشكل عام، يمكن تمييز المجالات الثلاثة على النحو التالي:

  • تتعامل تقنيات التصور العلمي مع البيانات التي لها بنية هندسية طبيعية (مثل بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي، وتدفقات الرياح).
  • تتولى تقنيات تمثيل المعلومات معالجة هياكل البيانات المجردة مثل الأشجار أو الرسوم البيانية.
  • يهتم التحليل المرئي بشكل خاص بربط التمثيلات المرئية التفاعلية بالعمليات التحليلية الأساسية (مثل الإجراءات الإحصائية وتقنيات استخراج البيانات ) بحيث يمكن تنفيذ الأنشطة المعقدة عالية المستوى بشكل فعال (مثل فهم المعنى والاستدلال واتخاذ القرارات).

يسعى التحليل المرئي إلى دمج تقنيات تمثيل المعلومات مع تقنيات التحويل الحسابي وتحليل البيانات. ويُشكل تمثيل المعلومات جزءًا من الواجهة المباشرة بين المستخدم والآلة، مما يُعزز القدرات المعرفية البشرية بست طرق أساسية: [ 2 ] [ 5 ]

  1. من خلال زيادة الموارد المعرفية، مثل استخدام مورد بصري لتوسيع الذاكرة العاملة البشرية،
  2. عن طريق تقليل البحث، مثل تمثيل كمية كبيرة من البيانات في مساحة صغيرة،
  3. من خلال تعزيز التعرف على الأنماط، مثل تنظيم المعلومات في الفضاء حسب علاقاتها الزمنية،
  4. من خلال دعم الاستدلال الإدراكي السهل للعلاقات التي يصعب استنتاجها بطرق أخرى،
  5. من خلال المراقبة الإدراكية لعدد كبير من الأحداث المحتملة، و
  6. من خلال توفير وسيلة قابلة للتلاعب، على عكس المخططات الثابتة، تُمكّن من استكشاف فضاء من قيم المعلمات

يمكن تطبيق هذه القدرات الخاصة بتصور المعلومات، بالإضافة إلى تحليل البيانات الحاسوبية، على التفكير التحليلي لدعم عملية صنع المعنى.

تاريخ

باعتبارها منهجًا متعدد التخصصات، تستند التحليلات المرئية إلى مجالات تصوير المعلومات، والعلوم المعرفية، وعلوم الحاسوب. وقد تم تحديد مصطلح هذا المجال ونطاقه في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين على يد باحثين مثل جيم توماس ، وكريستين أ. كوك ، وجون ستاسكو ، وباك تشونغ وونغ ، ودانيال أ. كيم ، وديفيد س. إيبرت . واستجابةً لهجمات 11 سبتمبر 2001، تم إنشاء وزارة الأمن الداخلي الأمريكية في أواخر عام 2002، حيث دمجت عشرات الوكالات الحكومية التي كانت منفصلة سابقًا. واستنادًا إلى أعمال سابقة في مجال استخراج البيانات المرئية قام بها دانيال أ. كيم بدءًا من أواخر التسعينيات، أدى ذلك في الوقت نفسه إلى وضع أجندة بحثية للتحليلات المرئية. [ 6 ] [ 7 ] وكجزء من هذه الجهود، تم إنشاء المركز الوطني للتصوير والتحليل  (NVAC) في مختبر باسيفيك نورث ويست الوطني عام 2004، والذي تمثلت مهمته في تطوير نظام للتخفيف من عبء المعلومات الزائد في مجتمع الاستخبارات بعد هجمات 11 سبتمبر 2001 . حددت أبحاثهم التحديات الأساسية، وطرحت أسئلة بحثية مفتوحة، ورسخت مكانة التحليلات المرئية كمجال بحثي جديد، لا سيما من خلال برنامج البحث لعام 2005 بعنوان "إضاءة المسار" . [ 2 ] في عام 2006، أطلق مجتمع IEEE VIS بقيادة باك تشونغ وونغ ودانيال أ. كيم مؤتمر IEEE السنوي لعلوم وتكنولوجيا التحليلات المرئية (VAST) ، موفرًا منصة مخصصة لأبحاث التحليلات المرئية، والذي اندمج في عام 2020 ليشكل مؤتمر IEEE للتصور . في عام 2008، حدد دانيال أ. كيم وجيم توماس نطاق وتحديات التحليلات المرئية بشكل مفاهيمي في كتابهما المؤثر حول استخراج البيانات المرئية. [ 8 ] تم تطوير هذا المجال بشكل أكبر كجزء من برنامج VisMaster التابع للبرنامج الإطاري السابع للمفوضية الأوروبية في أواخر العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. [ 9 ]

المواضيع

نِطَاق

التحليلات المرئية هي مجال متعدد التخصصات يشمل مجالات التركيز التالية: [ 2 ]

  • تقنيات التفكير التحليلي التي تُمكّن المستخدمين من الحصول على رؤى عميقة تدعم بشكل مباشر التقييم والتخطيط واتخاذ القرارات
  • تمثيلات البيانات وتحويلاتها التي تحول جميع أنواع البيانات المتضاربة والديناميكية بطرق تدعم التصور والتحليل
  • تقنيات لدعم إنتاج وعرض ونشر نتائج التحليل لتوصيل المعلومات في السياق المناسب لمجموعة متنوعة من الجماهير.
  • التمثيلات المرئية وتقنيات التفاعل [ 10 ] التي تستفيد من مسار النطاق الترددي الواسع للعين البشرية إلى العقل للسماح للمستخدمين برؤية واستكشاف وفهم كميات كبيرة من المعلومات في وقت واحد.

أساليب التفكير التحليلي

تُعدّ تقنيات الاستدلال التحليلي الوسيلة التي تمكّن المستخدمين من الحصول على رؤى معمقة تدعم بشكل مباشر تقييم الموقف والتخطيط واتخاذ القرارات. يجب أن تُسهّل التحليلات المرئية إصدار أحكام بشرية عالية الجودة مع استثمار محدود لوقت المحللين. يجب أن تُمكّن أدوات التحليلات المرئية من أداء مهام تحليلية متنوعة، مثل: [ 2 ]

  • فهم الأوضاع الماضية والحالية بسرعة، بالإضافة إلى الاتجاهات والأحداث التي أدت إلى الظروف الحالية
  • تحديد البدائل المستقبلية المحتملة وعلاماتها التحذيرية
  • مراقبة الأحداث الجارية لرصد ظهور علامات تحذيرية بالإضافة إلى الأحداث غير المتوقعة
  • تحديد مؤشرات نية فعل أو فرد
  • دعم صانع القرار في أوقات الأزمات.

ستُنفَّذ هذه المهام من خلال مزيج من التحليل الفردي والجماعي، وغالبًا تحت ضغط زمني شديد. يجب أن تُمكّن التحليلات المرئية من استخدام تقنيات تحليلية قائمة على الفرضيات والسيناريوهات، مما يوفر الدعم للمحلل للاستدلال بناءً على الأدلة المتاحة. [ 2 ]

تمثيلات البيانات

تمثيلات البيانات هي أشكال مُهيكلة مناسبة للتحويلات الحاسوبية. يجب أن تكون هذه الهياكل موجودة في البيانات الأصلية أو قابلة للاستنباط منها. ويجب أن تحتفظ بمحتوى المعلومات والمعرفة والسياق ذي الصلة ضمن البيانات الأصلية إلى أقصى حد ممكن. عادةً ما تكون هياكل تمثيلات البيانات الأساسية غير متاحة أو بديهية لمستخدم أداة التحليل المرئي. غالبًا ما تكون أكثر تعقيدًا من البيانات الأصلية، وليست بالضرورة أصغر حجمًا منها. قد تحتوي هياكل تمثيلات البيانات على مئات أو آلاف الأبعاد، وقد تكون غير مفهومة للبشر، ولكن يجب أن تكون قابلة للتحويل إلى تمثيلات ذات أبعاد أقل لأغراض التصور والتحليل. [ 2 ]

نظريات التصور

تشمل نظريات التصور ما يلي: [ 3 ]

التمثيلات المرئية

تُحوّل التمثيلات المرئية البيانات إلى شكل مرئي يُبرز السمات المهمة، بما في ذلك أوجه التشابه والشذوذ. تُسهّل هذه التمثيلات المرئية على المستخدمين إدراك الجوانب البارزة لبياناتهم بسرعة. كما أن تعزيز عملية الاستدلال المعرفي بالاستدلال الإدراكي من خلال التمثيلات المرئية يُتيح لعملية الاستدلال التحليلي أن تصبح أسرع وأكثر تركيزًا. [ 2 ]

عملية

تتكون مدخلات مجموعات البيانات المستخدمة في عملية التحليل المرئي من مصادر بيانات متنوعة (مثل الإنترنت، والصحف، والكتب، والتجارب العلمية، وأنظمة الخبراء ). ومن هذه المصادر الغنية، تُختار مجموعات البيانات S = S1 ، ...، Sm ، حيث تتكون كل مجموعة Si ، i ∈ (1، ...، m) من السمات Ai1 ، ...، Aik . والهدف أو الناتج من هذه العملية هو الرؤية I. تُستخلص هذه الرؤية إما مباشرةً من مجموعة التصورات المرئية V المُنشأة ، أو من خلال تأكيد الفرضيات H كنتائج لأساليب التحليل الآلي. يوضح الشكل التالي هذه الصياغة الرسمية لعملية التحليل المرئي، حيث تمثل الأسهم الانتقالات من مجموعة بيانات إلى أخرى.

بصورة أكثر رسمية، فإن عملية التحليل المرئي هي تحويل F: S → I ، بينما F عبارة عن سلسلة من الدوال f ∈ {D W , V X , H Y , U Z } المعرفة على النحو التالي:

يصف D W وظائف المعالجة المسبقة الأساسية للبيانات باستخدام D W  : S → S و W ∈ {T, C, SL, I} بما في ذلك وظائف تحويل البيانات D T ووظائف تنظيف البيانات D C ووظائف اختيار البيانات D SL ووظائف تكامل البيانات D I اللازمة لجعل وظائف التحليل قابلة للتطبيق على مجموعة البيانات.

V W , W ∈ {S, H} ترمز إلى وظائف التصور، وهي إما وظائف تصور البيانات V S  : S → V أو وظائف تصور الفرضيات V H  : H → V.

يمثل H Y ، حيث Y ∈ {S, V} عملية توليد الفرضيات. نميز بين الدوال التي تولد الفرضيات من البيانات H S  : S → H والدوال التي تولد الفرضيات من التمثيلات المرئية H V  : V → H.

علاوة على ذلك، تُعدّ تفاعلات المستخدم U Z ، حيث Z ∈ {V, H, CV, CH} جزءًا لا يتجزأ من عملية التحليل المرئي. يمكن أن تؤثر تفاعلات المستخدم إما على الرسوم البيانية U V  : V → V فقط (أي التحديد أو التكبير)، أو على الفرضيات U H  : H → H فقط من خلال توليد فرضيات جديدة من الفرضيات المُعطاة. كما يمكن استخلاص رؤى من الرسوم البيانية U CV  : V → I أو من الفرضيات U CH  : H → I.

تُعرَّف عملية المعالجة المسبقة النموذجية للبيانات، والتي تشمل تنظيف البيانات ودمجها وتحويلها، على النحو التالي: D P = D T (D I (D C (S 1 , ..., S n ))) . بعد خطوة المعالجة المسبقة، تُطبَّق على البيانات إما طرق التحليل الآلي H S = {f s1 , ..., f sq } (مثل الإحصاء، واستخراج البيانات، وما إلى ذلك) أو طرق التصور V S  : S → V, V S = {f v1 , ..., f vs } ، وذلك للكشف عن الأنماط كما هو موضح في الشكل أعلاه. [ 11 ]

بشكل عام، يتم استخدام النموذج التالي لمعالجة البيانات:

قم بالتحليل أولاً – اعرض المهم – قم بالتكبير والتصفية والتحليل بشكل أكبر – التفاصيل عند الطلب [ 8 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ باك تشونغ وونغ وج. توماس (2004). "التحليلات المرئية". في: مجلة IEEE للرسومات الحاسوبية والتطبيقات ، المجلد 24، العدد 5، سبتمبر-أكتوبر 2004، الصفحات: 20-21.
  2. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 جيمس ج. توماس وكريستين أ. كوك (محرران) (2005). إنارة الطريق: أجندة البحث والتطوير للتحليلات المرئية، المركز الوطني للتصور والتحليلات.
  3. 1 2 روبرت كوسارا (2007). التحليلات المرئية . ITCS 4122/5122، خريف 2007. تم الاطلاع عليه بتاريخ 28 يونيو 2008.
  4. ↑ كيلمان، ج. وتوماس، ج. (محرران ضيفان) (2009). "عدد خاص: أسس وآفاق التحليلات المرئية". في: تصور المعلومات ، المجلد 8، العدد 4، شتاء 2009، الصفحات: 239-314.
  5. ↑ ستيوارت كارد، جيه دي ماكينلي، وبن شنايدرمان (1999). "قراءات في تصوير المعلومات: استخدام الرؤية للتفكير". دار نشر مورغان كوفمان، سان فرانسيسكو.
  6. ↑ كيم، دانيال أ. (2001). "الاستكشاف البصري لمجموعات البيانات الكبيرة". اتصالات ACM، 44(8)، ص. 38-44.
  7. ↑ بيرل، رافائيل (2004). "وزارة الأمن الداخلي: الخلفية والتحديات"، الإرهاب - الحد من مواطن الضعف وتحسين الاستجابات ، لجنة مكافحة الإرهاب، التحديات التي تواجه روسيا والولايات المتحدة، مكتب سياسات التنمية والأمن والتعاون في أوروبا الوسطى وأوراسيا والشؤون العالمية، بالتعاون مع الأكاديمية الروسية للعلوم، صفحة 176. مطبعة الأكاديميات الوطنية. ISBN 0-309-08971-9.
  8. 1 2 Keim DA, Mansmann F, Schneidewind J, Thomas J, Ziegler H: التحليلات المرئية: النطاق والتحديات . التنقيب المرئي في البيانات: 2008، ص 82.
  9. ↑ EU Cordis: VisMaster - التحليلات المرئية - إتقان عصر المعلومات (2008-2010)
  10. ↑ أ. كيرين وف. شرايبر. نحو دور التفاعل في التحليلات المرئية. في وقائع مؤتمر محاكاة الشتاء لعام 2012 (WSC '12)، الصفحات 420:1-420:13، برلين، ألمانيا، 2012. مطبعة جمعية مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE).
  11. ^ دانيال أ. كيم، فلوريان مانسمان، يورن شنايدويند، جيم توماس، وهارتموت زيغلر (2008). "التحليلات البصرية: النطاق والتحديات"

للمزيد من القراءة

  • بوريس كوفاليرتشوك وجيمس شوينغ (2004). التحليل البصري والمكاني: تطورات في استخراج البيانات، والاستدلال، وحل المشكلات
  • Guoping Qiu (2007). التقدم في نظم المعلومات المرئية: المؤتمر الدولي التاسع (VISUAL).
  • فريق عمل IEEE (2007). علوم وتكنولوجيا التحليلات المرئية (VAST)، ندوة IEEE 2007.
  • ماي يوان، كاثلين وستيوارت هورنسبي (2007). الحوسبة والتصور لفهم الديناميكيات في المجالات الجغرافية.
  • دانيال كيم، وجينادي أندريينكو، وجان-دانيال فيكيت، وكارستن جورج، ويورن كولهمر، وغاي ميلانكون (2008). التحليلات المرئية: التعريف والعملية والتحديات . في أندرياس كيرين، وجون تي. ستاسكو، وجان-دانيال فيكيت، وكريس نورث (محررون)، تصور المعلومات - قضايا ووجهات نظر تتمحور حول الإنسان، الصفحات 154-175، سلسلة محاضرات في علوم الحاسوب 4950، سبرينغر برلين هايدلبرغ.
  • إتقان عصر التصور: حل المشكلات باستخدام التحليلات المرئية (2010) (pdf)
  • كاوا نازيمي (2014). التصور الدلالي التكيفي. جمعية يوروغرافيكسأطروحة دكتوراه من جامعة دارمشتات التقنية. يوروغرافيكس.
  • شعار ويكيميديا ​​كومنزالوسائط المتعلقة بالتحليلات المرئية على ويكيميديا ​​كومنز