ما هو التحليل القائم على الأدلة؟ لا أن تصدّق نتيجة، بل أن ترى سندها
قد يقدّم لك تحليلٌ نتيجة قوية.
الإدراك يتغيّر.
أزمة تبدأ.
هذا الموضوع يلقى صدى لدى الرأي العام.
جماعة بعينها تُبدي ردّ فعل.
تأثير المنافس يتصاعد.
لكن لماذا ينبغي أن تثق بهذه النتائج؟
المسألة في التحليل ليست مجرّد الوصول إلى نتيجة، بل القدرة على بيان البيانات والعلاقات والمعطيات التي تستند إليها تلك النتيجة.
التحليل القائم على الأدلة منهج يقوم على إسناد النتائج المطروحة ببيانات ومعطيات قابلة للفحص، وعلى إقامة الصلة بين التفسير وسنده بوضوح.
النتيجة وحدها ليست دليلًا
الإشارة في تقرير إلى ارتفاع الإدراك السلبي هي نتيجة.
لكن خلفها بالنسبة إلى صاحب القرار أسئلة أخرى:
- أي البيانات تدعم هذه النتيجة؟
- متى بدأ التغيّر؟
- مع أي الموضوعات تزامن؟
- أي المحتويات أو الأحداث كان لها أثر؟
- في أي الجماهير يبدو أوضح؟
- هل تستند النتيجة إلى بيانات كافية وموثوقة؟
ومن دون إجابات عن هذه الأسئلة قد يتحوّل التحليل بسهولة إلى مجرّد رأي.
بيانات ← معطى ← نتيجة
في التحليل القوي من المهم الفصل بين هذه المراحل الثلاث.
- البيانات
- تشكّل الواقع المرصود.
- المعطى
- التغيّر أو العلاقة ذات الدلالة التي تظهر نتيجة فحص البيانات.
- النتيجة
- التفسير الذي يُتوصَّل إليه بتقييم هذه المعطيات معًا.
على سبيل المثال:
الارتفاع السريع للأحاديث السلبية حول موضوع خلال ثلاثة أيام هو بيانات.
وبدء هذا الارتفاع مباشرة بعد حدث بعينه وتركّزه حول انتقاد محدّد هو معطى.
أمّا تقدير أن هذا الحدث كان عاملًا مهمًا في تغيّر الإدراك فهو النتيجة.
والمنهج القائم على الأدلة يحرص على أن تبقى هذه السلسلة قابلة للتتبّع.
الارتباط ليس كالدليل
وقوع حدثين في الوقت نفسه لا يعني بالضرورة وجود علاقة سبب ونتيجة بينهما.
فبينما يتراجع إدراك علامة تجارية، قد يكون ظهور حدث آخر ازداد في الفترة نفسها.
تزامن هذين التطوّرين مهم؛ لكنه وحده لا يثبت أن أحدهما سبّب الآخر.
لذلك ينبغي في التحليل تقييم التوقيت والسياق وبنية البيانات والعوامل المرتبطة والتفسيرات البديلة معًا.
هل يمكن الوثوق بالبيانات نفسها؟
التحليل القائم على الأدلة لا يسائل النتيجة وحدها.
بل يسائل أيضًا البيانات المستخدمة دليلًا.
فرؤية حجم كبير من الحديث في الفضاء الرقمي قد لا تعني بالضرورة وجود حراك اجتماعي واسع.
فحسابات الروبوتات والمحتوى غير المرغوب والمنشورات المكرّرة والسلوك المنسّق أو التفاعلات المصطنعة قد تغيّر الصورة.
ومن ثمّ هناك سؤالان منفصلان:
ماذا تقول البيانات؟
إلى أي مدى تمثّل هذه البيانات الواقع؟
والوثوق بالأول من دون طرح الثاني أمر محفوف بالمخاطر.
ينبغي أن يكون التحليل قابلًا للتحقّق
لا يكفي أن يُقال لصاحب القرار «هكذا يقول النظام».
ولا سيّما حين تكون القرارات سياسية أو مؤسسية أو استراتيجية، ينبغي أن يكون مفهومًا لماذا ظهرت النتيجة.
- أي تغيّر رُصد؟
- أي المعطيات تدعمه؟
- أي العوامل تؤثّر في النتيجة؟
- ما مدى موثوقية البيانات؟
- هل من تفسير آخر ممكن؟
هذه الأسئلة تجعل التحليل ليس أشمل فحسب، بل أقبل للمساءلة وأجدر بالثقة.
في عصر الذكاء الاصطناعي تزداد أهمية الدليل
تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة وإنتاج نتائج معقّدة.
لكنّ سرعة إنتاج نتيجة لا تجعلها صحيحة تلقائيًا.
لذلك لن يكون المهم في أنظمة التحليل المقبلة سؤال «إلى أي نتيجة توصّل؟» فحسب، بل
بأي أدلة توصّل إلى تلك النتيجة؟
هذا السؤال يزداد أهمية باطّراد.
لأن التحليل القوي لا يقدّم لصاحب القرار إجابة فحسب.
بل يبيّن أيضًا لماذا يمكن الوثوق بتلك الإجابة.
لا تصدّق نتيجة. انظر إلى دليلها.