تشير دراسة جديدة إلى أنه عند التنبؤ باتجاهات البيانات ، فإن قراءتها من رسومات بيانية شريطية مقابل قراءتها من رسومات بيانية خطية تؤدي إلى تحيز في الحكم.

26 يناير 2023

 

المترجم: عدنان أحمد الخاجي 

 

المقالة رقم 32 لسنة 2023

 

New study suggests that when forecasting trends, reading a bar chart versus a line graph biases our judgement.

26th January 2023

 

تشير دراسة جديدة إلى أن الشكل (الصيغة) الذي تُعرض به الرسومات البيانية قد يؤدي إلى تحيز لدى الناس إما أن يصبحوا مفرطين في التفاؤل أو في التشاؤم بشأن اتجاهات البيانات التي تبرزها هذه الرسومات البيانية.

وجد أكاديميون من جامعة سيتي لندن و جامعة كوليدج لندن أنه عندما قام أشخاص، ليس لديهم خبرة بمجموعة من البيانات، بالتنبؤ بمدى اتجاه البيانات في المستقبل، كانت تقديراتهم متواضعة بالنسبة لاتجاه البيانات حين عُرضت عليهم في شكل "رسومات بيانية من نوع الرسم البياني الشريطي (رسومات الأعمدة البيانية bar chart) مقارنةً بطريقة عرض نفس البيانات تمامًا عليهم في شكل رسومات بيانية خطية line graph  أو رسومات بيانية نقطية فقط [متكونة فقط من نقاط البيانات بلا خط يوصل بين النقاط أو أعمدة].

مثال توضيحي لأنواع الرسم البياني الثلاثة المستخدمة في الدراسة: رسم بياني شريطي (يسار الصورة) ، رسم بياني نقطي (وسط الصورة) ورسم خطي (يمين الصورة)

الدراسة انطوت على أربع تجارب أجريت على الإنترنت اشترك فيها أكثر من أربعة آلاف مشارك في المجموع. في أول تجربتين، أُعطي المشاركون رسمًا بيانيًا واحدًا، إما أن كان رسمًا بيانيًا شريطيًا bar chart  أو رسمًا بيانيًا خطيًا line graph أو رسمًا بيانيًا نقطيًا، مقتصرًا على 50 نقطة بيانات تمثل المبيعات الأسبوعية لشركة وهمية. كان على المشاركين النقر على الرسم البياني ليبينوا عدد المبيعات التي يعتقدون أن الشركة ستحققها في الأسابيع الثمانية التالية.  وشُجعوا على اعطاء اجابات دقيقة.

في التجربة الأولى، زاد عدد المبيعات في الرسم البياني المقدم أسبوعًا بعد أسبوع، وتوقع المشاركون عمومًا بزيادة المبيعات بشكل أكثر؛ في التجربة الثانية ، كانت الاتجاهات في الرسم البياني تتناقص مما جعل المشاركين أكثر تشاؤمًا بشأن المبيعات في المستقبل.

ومع ذلك، في العديد من الأنواع المختلفة من الرسومات البيانية دائمًا ما اعتقد المشاركون أن المبيعات ستكون أقل عند عرض البيانات كرسومات بيانية شريطية مقارنةً بطريقة عرضها كرسومات بيانية خطية أو رسومات بيانية نقطية.

تساءل الباحثون عما إذا كان السبب هو أنه في الرسومات البيانية الشريطية، عادة ما تكون المساحة داخل الأعمدة (الأشرطة bars) مظللة ولذا من الناحية البصرية تلفت الانتباه إلى نفسها، مما يقلل من تقديرات المشاركين مقارنةً بأنواع الرسومات البيانية الأخرى حيث لا يوجد مساحة مظللة تلفت النظر والانتباه.

بيد أنه في تجربة ثالثة، وجد الباحثون نفس التوقعات المنخفضة في حالة عرضها كرسومات بيانية شريطية حتى عندما تُركت الأعمدة بدون تظليل.

في تجربة رابعة، اختبروا نسخة من الرسومات البيانية الشريطية حيث تبزق الأعمدة (الأشرطة) من أعلى الرسم البياني، لا من الأسفل. بالرغم من أن الاتجاهات غير الواضحة في البيانات توحي بأن هذا قد يعكس التحيز في الاتجاه الآخر [من حالة تشاؤمية الى تفاؤلية] في الحكم عليها، إلّا أن النتائج كانت غير حاسمة.

قال ستيان رايمرز  Stian Reimers، برفسور علم النفس والعلوم السلوكية في كلية الصحة والعلوم النفسية، في جامعة سيتي لندن، والذي قاد البحث ما يلي:

في السنوات القليلة الماضية، يبدو أننا أخذنا وقتًا طويلًا في البحث في التسلسل الزمني للأحداث:  سواء أكانت عدد حالات كوفيد أو أسعار الكهرباء أو معدلات التضخم، لمحاولة معرفة ما سيحدث بعد ذلك.  ما أثبته بحثنا هو أن توقعاتنا لما نعتقد أنه سيحدث في المستقبل لا تتأثر بالاتجاهات التي ننظر إليها فحسب، بل تتأثر أيضًا بالصيغة التي تُعرض بها.  من الواضح أن هذا له تداعيات بالنسبة لنا جميعًا حين نحاول اتخاذ قرارات بشأن ما إذا كان من المحتمل أن تكون زيارتنا لأقارب معرضين للخطر زيارة آمنة، أو ما إذا كنا سنصبح قادرين على تحمل تكاليف الرهن العقاري.

بالإضافة إلى التأثير في القرارات التي يتخذها الناس، قد تؤثر هذه التحيزات أيضًا في العديد من الشركات التي تجري تحليلات مثل "التنبؤ بالطلب⁽¹⁾" ، حيث تُستخدم البيانات التاريخية لتقدير وتوقع طلب العملاء المستقبلي على منتج أو خدمة؛ على وجه التحديد عندما تُصدر هذه الأحكام دون مساعدة من قبل أفراد آخرين بشكل مباشر وذلك باستخلاص النتائج من الرسومات البيانية بمجرد النظر إليها وتقدير مدى توقعهم باتجاه البيانات في المستقبل.

بيد أن البروفيسور رايمرز يعتقد أن هذه التحيزات يمكن أن تكون لها فوائد: "فمن المحتمل أن تكون هذه التحيزات مفيدة لأن هذه الأنواع من تأثيرات الرسومات قد تساعد في إبطال بعض تأثير الأخطاء الأخرى التي يرتكبها بعض الأشخاص عند التنبؤ باتجاهات البيانات في المستقبل. الكثير من التحيزات الأخرى التي يبديها الناس عند محاولة استقراء اتجاهات البيانات أصبحت جزءًا لا يتجزأ من الطريقة التي ننظربها إلى ما يجري حولنا ويصعب تغييرها.  الصيغة التي نستخدمها للرسومات البيانية تحت سيطرتنا الكاملة ويمكننا التحكم فيها، لذلك قد يكون من الممكن استخدام صيغ معينة لهذه الرسومات البيانية للمساعدة في ابطال تأثير تحيزات الناس الضمنية ومساعدتهم على إصدار أحكام (آراء) أكثر دقةً.

"على الرغم من أنه كان لدينا الكثير من المشاركين، إلا أن هذه مجرد مجموعة بسيطة من الدراسات.  سيكون من المثير للاهتمام معرفة مدى تعميم هذه النتائج على صيغ ومستويات مختلفة من الممارسات، وسيكون من المثير للاهتمام محاولة إيجاد طرق لعرض البيانات التي تتوفر تباعًا بمرور الزمن بطريقة تساعد الناس على فهم الوضع بشكل أفضل والتنبؤ بدقة أكثر بما قد يحدث بعد ذلك ".

نشر البحث في مجلة  International Journal of Forecasting⁽²⁾.

 

 

مصادر من داخل وخارج النص

1"- التنبؤ بالطلب هو عملية استخدام التحليل التنبؤي للبيانات السابقة لتقدير وتوقع طلب العملاء في المستقبل على منتج أو خدمة.  يساعد التنبؤ بالطلب الشركة على اتخاذ قرارات توريد مستنيرة بشكل أفضل يمكنها أن تقدر إجمالي المبيعات والإيرادات لفترة زمنية مقبلة."  ترجمناه من نص ورد على هذا العنوان:

https://www.shipbob.com/blog/demand-forecasting/

 

 

2-https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207022001467?via%3Dihub

 

المصدر الرئيس

https://www.city.ac.uk/news-and-events/news/2023/01/new-study-suggests-forecasting-trends-bar-chart-versus-line-graph-biases-judgement