وسائل جمع البيانات المختلفة

عناصر الموضوع

1- الإستبيانات

2- المقابلات الشخصية

3- الملاحظة

4- البيانات الثانوية

5- التحليل الشبكي

6- تحليل البيانات الكبيرة

7- المحتوى الرقمي

في عالمنا المعاصر أصبحت البيانات تشكل قيمة كبيرة في جميع المجالات سواء في الأعمال التجارية والعلوم والسياسة، التعليم أو حتى في حياتنا اليومية فالبيانات توفر لنا معلومات مهمة تساهم في اتخاذ قرارات مدروسة، وتحسين الأداء ودعم الأبحاث بل وتحسين تجربة العملاء أيضًا، ولكن من المهم أن نعرف أن جمع البيانات ليس مجرد عملية عشوائية بل يعتمد على أساليب وأدوات معينة تختلف باختلاف الأهداف المرجوة فكل طريقة لجمع البيانات لها مزاياها واستخداماتها سنتناول أبرز الوسائل المتاحة لجمع البيانات بشكل مفصل، ونناقش كيفية استخدامها وأفضل الأدوات لتحقيق أقصى استفادة منها.

1- الإستبيانات

الاستبيانات هي واحدة من أكثر الوسائل استخدامًا لجمع البيانات، سواء كانت دراسات سوقية أو أبحاث أكاديمية، وتقوم الاستبيانات على تصميم مجموعة من الأسئلة المنظمة التي يجيب عليها الأفراد، وتكون هذه الأسئلة إما مغلقة (مثل نعم/لا أو اختيار من متعدد) أو مفتوحة (حيث يكتب المستجيب إجابته بتفصيل).

مزايا الاستبيانات

• يمكن نشر الاستبيانات إلكترونيًا عبر الإنترنت للوصول إلى عدد كبير من الأفراد في وقت قصير.
• مقارنة بأساليب جمع البيانات الأخرى مثل المقابلات الشخصية فتعتبر الاستبيانات أقل تكلفة وأكثر فعالية من حيث الوقت.
• مع استخدام أدوات مثل Excel يصبح تحليل نتائج الاستبيانات أمر بسيط وهذا يسهل استخلاص الأنماط والاتجاهات من البيانات المستخلصة.

أنواع الاستبيانات

• الاستبيانات المغلقة: يتعين على المستجيبين اختيار إجابة واحدة من مجموعة من الخيارات المحددة.
• الاستبيانات المفتوحة: يكتب المستجيبون إجابات مفصلة بناءً على الأسئلة المطروحة.

تُستخدم الاستبيانات في العديد من المجالات، مثل أبحاث السوق، الدراسات الاجتماعية، والمسوح الصحية، مما يجعلها وسيلة لا غنى عنها لجمع البيانات. [1]

2- المقابلات الشخصية

المقابلات الشخصية هي وسيلة فعّالة للحصول على بيانات نوعية وعميقة. هذه المقابلات قد تكون خصية، عبر الهاتف، أو باستخدام منصات الفيديو مثل Zoom وSkype. وتُستخدم بشكل رئيسي عندما يحتاج الباحثون إلى الحصول على معلومات تفصيلية حول موضوع معين، بما في ذلك الآراء والمشاعر التي لا يمكن التقاطها من خلال الوسائل الأخرى.

مزايا المقابلات:

• التفاعل المباشر مع الأفراد: يوفر ذلك فرصة لفهم أعمق لوجهات نظر المستجيبين ومشاعرهم.
• إمكانية الاستفسار والتوضيح: أثناء المقابلة، يمكن للمحاور طرح أسئلة إضافية لتوضيح أو تعميق الفهم حول إجابة معينة.

يمكن أن تكشف المقابلات عن معلومات يصعب الحصول عليها من خلال استبيانات أو طرق جمع البيانات الأخرى مثل المواقف العاطفية والمشاعر.

أنواع المقابلات

• المقابلات الهيكلية: تعتمد على طرح نفس الأسئلة بنفس الترتيب لجميع المشاركين.
• المقابلات غير الهيكلية: تتيح للمحاور والمشارك التفاعل بحرية أكبر، وتعتبر مثالية للحصول على ردود غير تقليدية أو غير متوقعة.

3- الملاحظة

الملاحظة هي أسلوب لجمع البيانات يعتمد على مراقبة سلوك الأفراد في سياقات أو بيئات معينة فقد يتم إجراء الملاحظة بشكل مباشر مثل أن يكون الباحث حاضر في نفس الموقع أو بشكل غير مباشر مثل تحليل الفيديوهات أو تقارير الأنشطة.

مزايا الملاحظة

• يمكن من خلال الملاحظة ن نفهم بشكل أدق سلوك الأفراد أو الجماعات في بيئتهم الطبيعية.
• الملاحظة تكشف عن الأنماط السلوكية أو المواقف التي قد لا تظهر عبر الإجابات الكتابية.

من خلال الملاحظة، يمكن جمع معلومات حول إشارات الجسد، وتعبيرات الوجه، مما يساعد في فهم المشاعر والاستجابات.

أنواع الملاحظة

• الملاحظة المباشرة: يكون الباحث حاضر ويقوم بمراقبة الأفراد في بيئتهم الطبيعية.
• الملاحظة غير المباشرة: يتم مراقبة الأفراد من خلال تقنيات مثل تسجيلات الفيديو أو سجلات الأنشطة دون التدخل المباشر. [2]

4- البيانات الثانوية

البيانات الثانوية هي البيانات التي تم جمعها مسبقًا لأغراض أخرى، ويمكن استخدامها في بحثك الحالي، وتتضمن هذه البيانات التقارير الحكومية والدراسات السابقة والبيانات الاقتصادية والبحوث الأكاديمية.

مزايا البيانات الثانوية

• بما أن البيانات قد تم جمعها في المسبق فإن استخدامها يوفر الوقت والتكلفة المرتبطة بجمع البيانات الأصلية.
• فر البيانات الثانوية نظرة شاملة على العديد من الموضوعات فقد تدعم دراساتك الحالية بمعلومات إضافية.
• يمكن استخدام البيانات الثانوية لمقارنة أو تعزيز نتائج الدراسة الحالية. [3]

5- التحليل الشبكي

التحليل الشبكي هو طريقة لجمع البيانات وتحليلها بواسطة دراسة العلاقات بين الأفراد أو الكيانات مثل مراقبة الشبكات الاجتماعية أو دراسات الارتباط بين الأفراد.

مزايا التحليل الشبكي

• يمكن أن يكشف كيفية تواصل الأفراد مع بعضهم البعض وكيفية تأثير الروابط الاجتماعية في تفاعلاتهم.
• يساعد في اكتشاف العلاقات المخفية التي قد لا تظهر باستخدام الأساليب التقليدية.

يمكن أيضًا استخدام التحليل الشبكي لتحليل البيانات المتدفقة في الوقت الفعلي من شبكات الإنترنت أو منصات السوشيال ميديا.

6- تحليل البيانات الكبيرة

يشير تحليل البيانات الكبيرة لى استخدام تقنيات متقدمة لتحليل كميات ضخمة من البيانات التي يصعب معالجتها باستخدام الأدوات التقليدية وتتضمن هذه البيانات سجلات الإنترنت وبيانات المستخدمين والبيانات المتدفقة من الأجهزة المحمولة والمزيد.

مزايا تحليل البيانات الكبيرة

• يساعد في اكتشاف الأنماط والاتجاهات التي قد لا تكون ظاهرة باستخدام أساليب جمع البيانات التقليدية.
• تحليل البيانات الكبيرة يتيح للمؤسسات اتخاذ قرارات مدروسة وفعّالة استنادًا إلى بيانات ضخمة ومعقدة. [4]

7- المحتوى الرقمي

جمع البيانات من المحتوى الرقمي يشمل تتبع التفاعلات على منصات التواصل الاجتماعي والمنتديات الإلكترونية والبيانات التي يتم إنشاؤها على الإنترنت.

مزايا جمع البيانات من المحتوى الرقمي

• جمع البيانات من هذه الوسائل يتيح جمع معلومات حية وفورية حول تفاعلات الأفراد.
• من خلال جمع وتحليل بيانات المحتوى الرقمي، ويمكن للمؤسسات تحديد التوجهات الحالية والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. [5]

بختام مقال وسائل جمع البيانات المختلفة. نجد أن وسائل جمع البيانات متعددة، وتختلف حسب الحاجة والهدف فكل وسيلة لها مزاياها الخاصة التي تجعلها مثالية لنوع معين من الأبحاث أو المشاريع، ومن خلال فهم كل طريقة واختيار الأداة المناسبة يمكن جمع بيانات دقيقة وموثوقة تدعم اتخاذ قرارات أفضل وتحسين أداء الأعمال أو الأبحاث والأهم هو اختيار الوسيلة الأنسب للغرض المحدد والتأكد من أن البيانات التي يتم جمعها متوافقة مع المعايير المطلوبة من حيث الجودة والدقة.

• الغامدي، ف. (2020). التحول الرقمي وأثره في تحسين كفاءة الأعمال التجارية. مجلة دراسات الأعمال الدولية، 10(3)، 45-60الإستبيانات - بتصرف
• الزهراني، ع. (2021). استراتيجيات التحول الرقمي في المؤسسات الكبرى. مجلة التكنولوجيا والإدارة، 18(2)، 122-136الملاحظة - بتصرف
• العتيبي، م. (2022). تحديات التحول الرقمي في القطاع الخاص. دورية الابتكار التكنولوجي، 16(4)، 58-73البيانات الثانوية - بتصرف
• البكري، ج. (2023). أدوات التحول الرقمي وتطبيقاتها في الشركات. دار النشر الحديثة، الرياضتحليل البيانات الكبيرة - بتصرف
• Akter, S., & Wamba, S. F. (2016). Big data and business analytics in the digital era: A review and research agenda. International Journal of Information Management, 36(6), 1140-1149المحتوى الرقمي - بتصرف

مشاركة المقال

وسوم