تقييم مواقع التجارة الإلكترونية باستخدام تقنية التنقير المعرفي

[ابوالوليد المسلم]

تقييم مواقع التجارة الإلكترونية باستخدام تقنية التنقير المعرفي













لمحتويات مواقع الويب



حسن مظفر الرزّو

















المستخلص:







انتُخبت مجموعة من مواقع التجارة الإلكترونية لكي تباشَر عليها عمليةُ تحليل إحصائي / منطقي بواسطة آليات الحوسبة الذكية المستخدمة في ميادين التنقير المعرفي لمواقع الويب. أظهرت عمليةُ التنقير المعرفي لمحتويات هذه المواقع وجودَ تباين في مستويات الكثافة المعجمية للنصوص (40-77%) وأن معظم نصوص المواقع لها قيم مقبولة لمعامل سهولة القراءة بالنسبة للزبائن الذين يقصدون هذه المواقع. وقد تبين أن مفردات الخدمات تستأثر بنسبة مرتفعة ضمن المفردات المستخدمة في مواقع الويب (16-19.5%)، ومن جهة أخرى فإن تحليل الارتباطات التشعبية الموجودة في مواقع التجارة الإلكترونية المنتخبة أظهر تميز موقع 1 بارتباطات تشعبية عالية ذات صلة بالسلع والمنتجات، في حين بقيت نسبها منخفضة في بقية المواقع. أما نسبة محتويات الارتباطات التشعبية للخدمات فتميزت بكونها مرتفعة باستثناء الموقع 5.




















1- مقدمة:



ما زالت تخوم مواقع الويب تتوسع بإضافة صفحات جديدة إلى مواقع قائمة، أو استحداث مواقع جديدة لتلبية التحولات المستمرة للمجتمع العولمي باتجاه المجتمع الرقمي الشامل. وإن كانت آلات البحث مستمرة في دعم المستخدم بتوفير قائمة طويلة، تحتوي أسماء المواقع التي يبغي الوصول إليها، بيد أنها ما زالت قاصرة عن بلوغ مرحلة تقطير المعرفة المودعة في هذه المواقع، أو إجراء تحليل لغوي / مفاهيمي للوثائق الموجودة فيها(Chakrabarti,2003).








ويمكن أن يعزى سبب عدم قدرة آلات البحث على إجراء مثل هذه المعالجات المحوسبة إلى خلوّها من بنى رياضية، وخوارزميات برمجية تنهض بمهمة التحليل اللغوي والمفاهيمي العميق لمواقع الويب بآلية محوسبة دون الحاجة إلى تدخل يدوي.








ولقد ظهرت مجموعة متنوعة من عناصر المعالجة اللغوية الآلية لمواقع الويب خلال العقد الأخير اعتنت بمسألة تحليل المحتوى اللغوي والمفاهيمي لمواقع الويب، عبر توظيف آليات ذكية مختلفة(Chakrabarti,2003).








إن توسع ميادين التجارة الإلكترونية التي قد سخّر لخدماتها كم هائل من مواقع الويب المنتشرة على مساحة الإنترنت، ووجود أكثر من عامل يحكم قدرة هذه المواقع على اجتذاب الزبائن، وتسويق المنتجات والخدمات المطروحة على الصفحات التي يحتويها الموقع، باتت تعد موردًا مهمًا بحاجة إلى الدراسة والتحليل لتحديد مكونات المواقع، ونقاط القوة التي تتسم بها، أو الثغرات المقيمة فيها. وستوفر مثل هذه الدراسات بيئة خصبة يمكن اعتمادها كمؤشرات أساسية لتحديد معالم التصميم المناسب لموقع نشاط تجاري إلكتروني بعينه، أو تقييم أداء هذه المواقع على طريق الارتقاء بقدراتها بموازين القيمة الاقتصادية المتحققة في البيئة الرقمية الجديدة(Hwanga,etal.,2004).
















2- آلية التنقير المعلوماتي واستخلاص المعرفة:



بعد أن بلغ عددُ صفحات الويب أكثر من 8 مليار صفحة، شارك في تأليف مادتها، وصياغة خطابها بضعةُ ملايين من المؤلفين من علماء، وباحثين، ومفكرين بشتى مناحي الثقافة، ومؤسسات تتوزع نشاطاتها بين صناعة، وتجارة وأعمال، ونشاطات أخرى، أضحت موردًا معرفيًا لا ينضب يمكن استثماره في ميادين عدة(Chen,etal.,2004).








ولا يقتصر توطن المعرفة على محتويات وثائق صفحات الويب فحسب، بل هناك مواطن أخرى منحتنا إياها الخصائص الفريدة للبنية المعلوماتية للويب مثل هيكلة الارتباطات التشعبية Hyperlinks، والتنوع اللغوي والمرئي الذي يسود كيانها المعلوماتي.








عمومًا ينشأ عن تحليل عناصر هذه الخصائص الحصول على مجموعة متنوعة من الأنماط اللغوية، وتقطير معارف جديدة يمكن استثمارها في مواطن شتى.








بداية يمكن استخدام المادة المعرفية الجديدة للارتقاء بكفاءة وفاعلية المستخدم في عمليات البحث عن مفردات محددة على الويب لتسيير دفة نشاطاته اليومية. ومن جهة أخرى فإن المعرفة المستخلصة من الويب يمكن توسيع رقعة استخداماتها في صناعة القرار، ودعم إدارة نشاطات التجارة والأعمال بما يضمن تحقيق أهداف اقتصادية.








يطلق اصطلاح التنقيب عن المعلومات Data Mining على العملية / أو مجموعة العمليات التي توظف مجموعة من آليات (مؤتمتة) لتحليل النصوص الرقمية بغرض اكتشاف الأنماط والعلاقات السائدة في مادة النص بما يضمن تعميق فهمنا به، أو الحصول على هامش تنبؤ بأفق قريب أو بعيد. أما عند ممارسة هذه الآليات على مواقع الويب فيطلق عليها التنقير المعلوماتي / المعرفي للويب Web Mining(Chen,etal.,2004).








وفرت تقنيات الحوسبة الذكية المرتكزة على التقنيات المعلوماتية أكثر من فرصة خصبة لتحليل النصوص والوثائق الرقمية، مع إمكانية إجراء جملة من المعالجات الرياضية والإحصائية على المفردات التي يتألف منها النص بسهولة كبيرة، وقدرة حاسوبية عظيمة.








وقد شجعت التقنيات الرقمية على جمع واستقصاء البيانات والمعلومات ضمن قواعد بيانات، ووثائق، انتشرت ضمن مستودعات رقمية مركزية، أو موزعة Distributed شملتا ميادين متعددة مثل(Mitra,2002):



الاستثمارات المالية: مثل أسعار الأسهم، ومعاملاتها، وأسعار الفائدة، وبيانات بطاقات الائتمان، وبيانات عن نشاطات مالية مختلفة.



الرعاية الصحية: بيانات الفحوص الطبية والمخبرية للمرضى التي تتعامل معها نظم إدارة المستشفيات.



التصنيع والإنتاج: بيانات متابعة عمليات التصنيع، وإدارة الإنتاج، ومعلومات تخص المشاكل التشغيلية، والسبل المثلى لتجاوزها.



شبكات الاتصال: تضم بيانات تحدد حجم الاتصالات السائدة، وأنماط توزيعها خلال ساعات النهار، وبيانات تخص نظم معالجة الخلل في عمليات الاتصال المختلفة.



حقول المعرفة العلمية: تتضمن جميع أشكال البيانات والمعلومات العلمية، بمختلف ميادين المعرفة التي تتناولها نشاطات البحث والتطوير العلمي السائدة بالمجتمع.



الشبكة العنكبوتية العالمية: جميع أشكال مواقع الويب، والوثائق وقواعد البيانات المرتبطة بها داخل حدود جميع أشكال نشاطات مجتمع المعلومات المعاصر.












2 - 1- آليات استخلاص المعرفة بواسطة المعالجات المعجمية:



يحمل الخطاب اللغوي أكثر من دلالة بصدد المفردات التي نودعها في الجمل والعبارات التي نخاطب بها الآخر لتحقيق غايات محددة. وتعد كل مفردة اقتصادية يتم إيداعها في الخطاب الاقتصادي السائد بين نشاط التجارة والأعمال - مقابل التجارة والأعمال B2B، أو التجارة والأعمال - مقابل - الزبون B2C، أو أي مستوى آخر من مستويات التجارة الإلكترونية السائدة بوقتنا الراهن، كيانًا أو هوية معلوماتية Informational Entity تمتلك خصائص ذاتية على المستوى اللغوي الصرف، والمستوى الاقتصادي.








ويسعى الكيان الاقتصادي (مؤسسة كانت أو فردًا) إلى توظيف الكيانات اللغوية (أسماء، أو اصطلاحات) لبناء عبارة في خطاب موجه نحو الآخر بقصد تسيير دفة نشاط اقتصادي يهدف إلى تحقيق قيمة اقتصادية مضافة. وإذا كانت آلات البحث المطروحة على الإنترنت قادرة على إيجاد هذه الكلمات، أو الاصطلاحات فإنها تبقى عاجزة عن إيجاد شبكة العلاقات الدلالية المقيمة بينها داخل البناء اللغوي، أو مستوى التأثير المصاحب للخطاب المطروح ضمن صفحات الويب التي تسخرها مواقع التجارة الإلكترونية.








وعلى هذا الأساس تبرز أهمية استخلاص المعلومات وتقطير المعرفة الموجودة في مواقع التجارة الإلكترونية باستخدام آليات التنقير المعلوماتي التي توظف المعالجات المعجمية عبر معالجات محوسبة ذكية Computational Intelligence لدراسة الطبقات العميقة للنص، والمفردات المستخدمة فيه، مع تحديد مستويات الخطاب، وطبيعة التوظيف اللغوي للخطاب الاقتصادي الذي يمتلك قدرة تنافسية حقيقية بين مواقع التجارة الإلكترونية التي تشترك معه بنفس النشاط الاقتصادي، أو نشاطات مقاربة.




























3- النهج المستخدم في معالجة محتويات مواقع التجارة الالكترونية:



عمومًا لا تمتلك البيانات الخام أي قيمة اقتصادية أو معرفية مباشرة ما لم تتم معالجتها بآليات رياضية، أو إحصائية، أو بمعالجات محوسبة ذكية لاستخلاص المعلومات التي يمكن استثمارها في صناعة قرارات، أو فهم بعض الظواهر التي أفرزت هذه البيانات على أرض الواقع.








وقد أفرز النشاط العلمي المعاصر أكثر من آلية يقيم بعضها في حقول الرياضيات والإحصاء، في حين بدأت تياراتها الجديدة بالبزوغ في تربة المعلوماتية عبر توظيف آليات الحوسبة الذكية بمختلف أشكالها(Mitra,2002). عمومًا يطلق على عملية التنقير عن المعرفة أنها معالجة غير تقليدية يراد منها التنقيب داخل بنية البيانات لتحديد طبيعة الأنماط السائدة، والفائدة التي تكمن بين مفرداتها، وسبل استثمار فحوى الخطاب السائد فيها لصناعة قرار، أو تعميق قدرتنا على استخلاص قواعد حاكمة تعمّق فهمنا للبيانات.








تتألف البيانات من مجموعة حقائق يجمعها منطق لغوي يحكمه نمط يعد أسلوبًا تعبيريًّا يوظف مفردات اللغة، ومبانيها الدلالية لوصف حقيقة من الحقائق السائدة ضمن فقرات البيانات. وتعد عملية التنقير المعلوماتي إحدى مراحل عملية التنقير المعرفي التي تهدف إلى جمع واستقصاء الأنماط، ومحاولة تقطيرها بآلية حوسبة ذكية تسعى إلى كشف اللثام عن قيمة معرفية تساعد في منحنا معرفة جديدة، أو مجموعة من القواعد الموجهة (Haung,etal.,2003).








تشمل عملية التنقير المعرفي مجموعة من الخطوات التحليلية التي يمكن لتقنية المعلومات أن تساعد في تذليلها نتيجة لتوظيفها قدراتها العظيمة، مع استخدام مجموعة من المقاييس اللغوية ـ الرياضية التي ستساعد في إلقاء مزيد من الضوء على المحتوى المعرفي للنصوص التي ستباشر عليها نشاطات البحث والاستقصاء خلال هذا العمل.








ويمكن إيجاز هذه الخطوات بما يأتي:



تحديد الحقل الذي ستتناوله عملية التنقيب عن المعلومات، ثم ممارسة التنقيب المعرفي (وسيشمل في هذه الحالة مجموعة عشوائية من مواقع التجارة الإلكترونية تم الحصول عليها من عمليات بحث بواسطة آلة البحث Google).



استخلاص البيانات المطلوبة، التي شملت جميع المفردات المستخدمة في خطاب التجارة والأعمال الذي وظفته الشركات في مواقع تجارتها الإلكترونية.



تنقية البيانات وإعادة معالجتها عبر ممارسة مجموعة من المعالجات المحوسبة التي تم من خلالها جمع الأسماء والاصطلاحات المستخدمة مع تحديد مستوى تكرارها داخل النص، وإهمال المفردات التي لا تحمل معنى بذاتها كالأفعال، والحروف. ثم أجريت سلسلة من التحليلات اللغوية - الرياضية لتحديد قيم عددية يمكن من خلالها إصدار حكم محدد بشان المحتوى المطروح في هذه المواقع.



إعادة تركيب المفردات الاصطلاحية السائدة داخل النص بحسب أهمية ورودها ضمن خطاب كل موقع من المواقع، وعدد تكراراتها، تمهيدًا لاستخلاص المعرفة الكامنة في نسيجها.



اعتماد إحدى الخوارزميات الذكية التي تساعد في كشف اللثام عن حقيقة ما تعرضه صفحة الويب التي تعرض منتجًا أو خدمة للزبائن.



دراسة الارتباطات التشعبية التي أنشئت داخل الموقع للفت انتباه الزبون باتجاه تفرعات أخرى داخل العملية الاقتصادية - التسويقية التي يمارسها التصميم المرئي لصفحة الويب.







يطلق على حصيلة جميع هذه المعالجات اصطلاح التنقيب عن المعرفة بعد أن تم تحويل البيانات بمستواها المعرفي الضئيل إلى مستوى معرفي أكثر نضجًا، قادر على أن يمنحنا قدرة على اتخاذ قرار، أو تحليل حجم التأثير المحتمل لمحتوى الموقع على القيمة الاقتصادية المضافة التي يتوقع تحقيقها.








يهدف الأنموذج المحوسب المستخدم في هذه الدراسة إلى تحديد أنماط المفردات والاصطلاحات اللغوية المستخدمة في وثائق مواقع الويب، وارتباطاتها التشعبية الخاصة بمواقع التجارة الإلكترونية التي تم انتخابها عينة لعملية التنقير المعرفي. أما تحديد قدرة الأنموذج على اقتناص المحتوى المعرفي، وبيان مستوى النشاط الاقتصادي الذي يمارسه الموقع على الزبون، فيبقى بحاجة إلى تدخل العنصر البشري الذي سيمارس ملكة الحكم التي ما زالت الحواسيب تفتقد الكثير من مميزاتها الفريدة.








تألّفت خوارزمية الأنموذج المحوسب من تركيبة منطقية / رياضية ضمن ثلاثة عناصر رئيسة:



1- الأنموذج Model: حيث يقوم بسلسلة من عمليات التصنيف، والسبر، واستبعاد المتكرر، وإهمال المفردات التي لا تحمل دلالة معرفية يمكن استثمارها من البيانات المتوفرة. وتتم جميع هذه العمليات آليًّا دون تدخل مباشر من المستخدم، باستثناء تأشير مساحة المفردات المهملة.



2- اختيار المعيار الدلالي Preference Criterion: ويشمل هذا العنصر تحديد معيار المفردة، أو الاصطلاح الذي يمتلك قيمة معرفية في تحديد عنصر القيمة المضافة التي يحققها موقع التجارة الإلكترونية. وتعتمد هذه المعايير إلى حد كبير على النهج الذي سيتبناه الباحث في اختيارها.



3- خوارزمية البحث والتقييم Search & Evaluation Algorithm: وتتألف من مجموعة معايير لغوية، وإحصائية، ورياضية تمارسها مركبات الأنموذج لتوفير مجموعة من المعايير الكمية التي تستخدم بوصفها أرضية لإصدار الحكم النقدي لكل حالة من الحالات.







4- مواقع التجارة الإلكترونية: تحليل بآلية التنقير المعلوماتي:



استهدف البحث انتخاب عينة عشوائية من مواقع ويب تمارس نشاطات التجارة الإلكترونية على صفحات الويب المنتشرة في بيئة الإنترنت. وقد روعي في عملية الاختيار وجود سمة التنوع في طبيعة النشاطات الاقتصادية التي تطرحها هذه المواقع (منتجات أو خدمات) لكي تتسع دائرة العينة على مساحة واسعة تدعم فروض البحث، وتمنحه قدرة على استيعاب حالات متعددة.








يظهر جدول (1) مواقع صفحات الويب التي تناولتها الدراسة مع بيان أهم نشاطات التجارة والأعمال التي تمارس من خلالها.
























جدول (1) ـ مواقع صفحات الويب المنتخبة وطبيعة النشاطات التي تمارسها.

ت اسم الموقع طبيعة النشاط العنوان 1 http://www.time.com/time/digital/reports/eshopping/computer.html تجارة حاسبات وبرمجيات Time Digital 2 http://www.bizeurope.com/hotels/amsterdam_hotels.html خدمات فندقية Hotel Directory-Amsterdam 3 http://www.bizeurope.com/keywords/mortgage.html دليل الرهون Mortgage Directory 4 http://www.search4finance.com/insurance.html خدمات تأمين Insurance Carrier 5 http://www.bizeurope.com/venturecapital.html رؤوس أموال المضاربة Venture Capital. 6 http://www.bizeurope.com/keywords/offshorebanking.html خدمات مصرفية نائية Offshore Banking 7 http://www.search4finance.com/loans.html دليل القروض Loans Directory 8 http://www.bizeurope.com/keywords/jobs.html. دليل العمل Jobs Directory 9 http://www.bizeurope.com/keywords/travel.html دليل السفر Travel Directory.

يتبع

[ابوالوليد المسلم]

تقييم مواقع التجارة الإلكترونية باستخدام تقنية التنقير المعرفي

لمحتويات مواقع الويب



حسن مظفر الرزّو



4- 1- تحليل محتوى خطاب التجارة الإلكترونية:

عمومًا تألفت عمليات الحوسبة المعلوماتية المستخدمة في هذا المحور من مجموعة عمليات تنقيب ضمن الخطاب اللغوي الاقتصادي المستخدم في هذه المواقع، والمفردات المستخدمة في الوثائق الموجودة في صفحات الويب.




استخدم برنامج [Textalyser1] بإصدارته الجديدة Version 1.01 في تحليل نصوص المجموعة المنتخبة من مواقع التجارة الإلكترونية.وقد تناولنا في المحور الأول جانبًا من الجوانب اللغوية التي يمكن استمدادها من عمليات التنقيب في النصوص المنتخبة ـ انظر جدول(2).




بداية اعتمد على مجموعة من المعايير المعتمدة في تقييم النصوص (بمعزل عن الموضوع الذي تعالجه) فقمنا بتحليل:

1- عدد المفردات المتباينة في النص التي تعد مؤشرًا على الحصيلة اللغوية للنص المطروح.




2- الكثافة المعجمية Lexical Densityتعد الكثافة المعجمية معيارًا لوصف نسبة المفردات المعجمية إلى عدد الكلمات الكلية التي يتألف منها النص. وكلما انخفضت قيمة الكثافة المعجمية كان النص أكثر قربًا لفهم الزبون. عمومًا إذا كانت الكثافة المعجمية بين 60-70% يعد النص ذا كثافة معجمية عالية، وتعد الكثافة منخفضة عندما تكون قيمتها بين 40-50%[2].




3- حساب معامل Gunning-Fog Index لتحديد سهولة تناول الزبون للنص[3]. عمومًا تكون قيمة المعامل مع النصوص السهلة بين 5-6 أما النصوص التي تزيد قيمة معاملها عن 20 فتعد صعبة التناول بالنسبة للزبون.




4- حساب متوسط المقاطع اللفظية للكلمة الذي يستخدم معيارًا لوصف متوسط المقاطع اللفظية للكلمات Syllable. ويعد مقياسًا للوحدات البنائية المنطوقة، التي تتألف منها الكلمات المستخدمة في الخطاب. ويؤثر مستوى المقاطع اللفظية في الإيقاع اللغوي، وبنيته العروضية Prosody، وأنماطه التأثيرية في الزبون[4].




5- مؤشرات إحصائية متنوعة: عدد الكلمات الكلية للنص، عدد الجمل، متوسط عدد الكلمات بالجملة الواحدة، وأعلى عدد كلمات بالجملة الواحدة التي يمكن استثمارها في تحليل جوانب تخص أسلوبيته وقدرته على معالجة المسألة ضمن إطار معيّن.








جدول (2) ـ تفاصيل نتائج عمليات التنقيب المعلوماتي ـ الجانب اللغوي.

متغير تحليل النصوص أرقام النصوص التي تناولتها الدراسة 1 2 3 4 5 6 7 8 9 عدد الكلمات الكلية للنص. 323 1187 548 1215 5040 240 1436 1832 1435 عدد المفردات المتباينة. 251 575 315 494 1381 132 597 780 604 الكثافة المعجمية. 77.7% 48.4% 57.7% 40.7% 27.4% 55% 40.3% 42.6% 42.1% سهولة القراءة Gunning-Fog Index. 6.8 9.1 9.9 14.2 12 11.9 9.8 8 10.1 متوسط المقاطع اللفظية للكلمة. 1.89 1.97 2.12 2.33 2.26 2.47 2.13 2 2.15 عدد الجمل. 86 142 78 130 464 34 183 346 207 متوسط عدد الكلمات بالجملة. 8.32 42.5 12.63 15.27 16.81 10.94 12.92 9.79 10.58 أعلى عدد كلمات بالجملة. 42 112 97 64 102 55 65 97 97

يبدو واضحًا من جدول(2) وجود تباين في الكثافة المعجمية للنصوص المطروحة في مواقع التجارة المختلفة. فهناك مواقع ذات كثافة معجمية (1، 3، 6) التي تعد مؤشرًا إيجابيًا على ثرائها بالمفردات اللغوية الخصبة، أما بقية المواقع فقد وظفت الخطاب التجاري المهني الذي لا يحتوي على مفردات كثيرة تخرج عن دائرة التعامل بميدان التجارة والأعمال.




وتظهر قيم معامل سهولة القراءة Gunning-Fog Index أن جل الخطاب الوارد في هذه المواقع (باستثناء موقع 4) تسهل قراءتها، وأن نصوصها تقارب النصوص الموجودة في الجرائد التي يتناولها العامة في قراءاتهم اليومية. يضاف إلى ذلك فقد استخدم أسلوب الجمل القصيرة، وبألفاظ محدودة لكي تكون أكثر تأثيرًا، وإقناعًا للزبون بمحتويات الموقع من سلع ومنتجات، وخدمات.




وبعد ذلك بوشرت عمليات التنقيب داخل مفردات النصوص التي أودعت في مواقع التجارة الإلكترونية التي استهدفتها الدراسة. وقد قسّمت هذه المفردات إلى أربعة محاور شملت أهم المفردات التي تتناول السلع والمنتجات، ومفردات الخدمات، ومفردات التجارة والأعمال، والمفردات التي أدرجت في الموقع لنيل رضا المستخدم، وتوفير قناعة لديه بالسلع أو الخدمات المطروحة بالموقع ـ انظر جدول (3).






جدول (3) ـ إحصاء لمحاور ونسب أهم المفردات المستخدمة في مواقع التجارة والأعمال المنتخبة.

الرقم النسبة المئوية % مفردات سلع ومنتجات مفردات خدمات مفردات تجارة وأعمال مفردات لنيل رضا الزبون 1 14.1% 2.8% 4.4% 3.7% 2 1.0% 17.5% 2.3% 4.3% 3 4.7% 19.5% 10.2% 3.4% 4 1.1% 18.0% 13.4% 7.0% 5 2.3% 5.7% 26.3% 5.1% 6 … 17.1% 12.5% 5% 7 1.6% 19.3% 15.0% 6.2% 8 0.7% 17.1% 4.5% 3.2% 9 1.0% 16.5% 1.3% 6.5%

يبدو واضحًا مما ورد في جدول (3) أن هناك اختلافات واضحة بين الأسلوب السائد في هذه المواقع عند مخاطبة الزبائن المحتملين على مواقع الويب. لقد وظفت مفردات السلع والمنتجات بنسب بين 1.0-14.0% وكان موقع تجارة الحاسبات الأكثر استخدامًا لهذه المفردات، في حين كان موقعا دليل القروض ودليل السفر خاليين تقريبًا من هذه المفردات؛ لعدم اهتمامها بالسلع والمنتجات.




أما مفردات الخدمات فقد استأثرت بمكانة كبيرة في نصوص هذه المواقع، فكانت نسبتها بين 2.8 -19.5%. ويلاحظ أن نسب مفردات التجارة والأعمال قد تغايرت بين استخدام متوسط يسود معظمها كما في المواقع (3،4، 6، 7) واستخدام مكثف كما في موقع (5)، وهناك مواقع ذات نسب منخفضة مثل(1، 2، 8، 9). ويعد هذا المتغير مؤشرًا على الأسلوب الذي يتم التعامل معه من خلال محتويات الموقع مع الزبون المحتمل. فزيادة كثافة مفردات التجارة والأعمال تعد مؤشرًا على خطاب زبائن يمتلكون معرفة كافية بهذا النوع من النشاط، أما انخفاضها فيعد مؤشرًا على عدم كفاية الزبون على تناول اصطلاحات التجارة والأعمال، أو عدم وجود اهتمامات إضافية لديه خارج نطاق السلعة أو الخدمة التي يبغي الحصول عليها.




ونلحظ من نمط التغاير في نسب استخدام المفردات التي تستخدم لنيل رضا الزبون وشدّه نحو الموقع والمادة المعروضة فيه وجود انخفاض ملحوظ في هذه المفردات (3.2-7.0%). ويمكن أن يعزى هذا الأمر إلى حصول تغير ملموس في مفاهيم التسوّق الإلكتروني الذي بات يعتمد على المؤثرات المرئية، وتوظيف الارتباطات التشعبية التي باتت عنصرًا جوهريًا في الإقناع أكثر من المفردة اللغوية ذاتها.

يتبع

[ابوالوليد المسلم]

تقييم مواقع التجارة الإلكترونية باستخدام تقنية التنقير المعرفي

لمحتويات مواقع الويب



حسن مظفر الرزّو

4- 2- تحليل معمارية مواقع التجارة الإلكترونية:

تأتي الميزات والخصائص الفريدة التي تميزت بها مواقع الويب المنتشرة على الإنترنت بوصفها نتيجة مباشرة لتوظيف آلية النص التشعبي Hypertext الذي يمنح المستخدم القدرة على إنشاء عدد غير متناهٍ من المسارات غير الخطية التي تتجاوز إشكالية النص الأحادي التقليدي.

وتحفل صفحات الويب بعدد كبير من الارتباطات التشعبية Hyperlinks التي توجّه انتباه الزبون وفق محاور محددة تخطط لها بعناية إدارة موقع تسويق المنتجات والخدمات على الإنترنت. وكلما كانت الجهة التي تشرف على موقع التجارة الإلكترونية المطروح على الإنترنت قادرة على زيادة وتنوع مستويات الارتباطات التشعبية، ازدادت قدرتها على إقناع الزبون، وزجّه في أكثر من قطاع يمكن أن ينجح في بيع منتجاتها الأخرى، أو إقناع الزبون بخدمات توفرها الجهة المشرفة على عمليات إدارة الموقع هنا أو هناك.




من أجل هذا، ولكي تكتمل محاور دراسة مواقع التجارة الإلكترونية فقد أجري مسح معلوماتي بواسطة برنامج Textalyser استهدف تحليل الارتباطات التشعبية الموجودة على صفحات الويب المنتخبة لتحديد الخصائص التي تميزت بها هذه المواقع، وطبيعة التأثيرات المحتملة في الزبائن الذين يستعرضون صفحات هذه المواقع.




لقد أودعت نتائج تحليل الارتباطات التشعبية في جدول (4)، لجميع مواقع التجارة الإلكترونية التي تناولها البحث. ونلاحظ أن صعوبة تناول الارتباطات التشعبية تتدرج من المواقع (9، 8، 7) حيث الأكثر صعوبة، أما بقية المواقع فتمتاز بسهولة تناولها؛ إذ يمتاز الموقعان (2، 6) بسهولة كبيرة جدًا وفق المعايير المستخدمة في تقييمها بهذا المضمار.




ويتميز موقع 1 بطرحه ارتباطات تشعبية عالية ذات صلة بالسلع والمنتجات (32.8%) في حين بقيت نسبها منخفضة في بقية المواقع. أما نسبة محتويات الارتباطات التشعبية للخدمات فتميزت بكونها مرتفعة باستثناء الموقع 5 (8.7%) الذي يؤكد التحليل المدرج في جدول (3) من حيث اهتمام المواقع مجتمعة بالخدمات.














جدول (4) ـ تحليل الارتباطات التشعبية لمواقع التجارة الإلكترونية.

الرقم عدد الكلمات سهولة التناول[5] نسب محتويات الارتباطات التشعبية سلع ومنتجات خدمات 1 67 50.1 32.8% 12.0% 2 347 100.0 1.4% 24.2% 3 240 31.0 5.4% 19.6% 4 281 47.5 4.2% 23.1% 5 753 34.1 1.5% 8.7% 6 113 100.0 3.5% 26.5% 7 305 14.7 … 24.6% 8 389 6.4 2.0% 10.3% 9 393 2.0 4.1% 13.2%

5- تحليل واستنتاجات:

إن النسق المفاهيمي الذي أفرزته لنا تقنية المعلومات والحوسبة الذكية قد فرض علينا إعادة التفكير في أسس التعامل مع مفردات نشاطات التجارة والأعمال، بعد أن أرست التجارة الإلكترونية جذورها في البيئة الرقمية.




لقد أصبحت كل مفردة نودعها في خطاب التجارة والأعمال الموجّه في محاور:

1- التجارة والأعمال - مقابل- التجارة والأعمال B2B.

2- التجارة والأعمال - مقابل – الزبون B2C.

3- التجارة والأعمال – مقابل – الحكومة B2G.




بحاجة إلى تأمل وسلسلة عمليات تحليل محوسب للتحقق من صلاحية الموقع الذي تقيم فيه ضمن الخطاب الموجه إلى الزبائن من جهة، ولضمان الأداء الأمثل في تحقيق الربحية المناسبة.




إن الجانب التطبيقي لآليات التنقير المعلوماتي / المعرفي يسعى إلى تحقيق غايتين جوهريتين (Kantardzic ,2003).

(الأولى) التنبؤ بطبيعة التأثيرات الاقتصادية التي يمكن أن تنشأ عن طبيعة الخطاب المستخدم في نشاطات التجارة الإلكترونية. و(الثانية) وصف الأنماط السائدة في النصوص المستخدمة بخطاب التجارة والأعمال وطبيعة المفاهيم التي ستتولد عنها لدى زبائن الموقع.




وفي كلتا الحالتين سنكون بحاجة إلى صياغة أنموذج رياضي وصفي تتحدد من خلاله معايير التقييم، وتعميق فهمنا بنظم الاقتصاد الرقمي التي تستقر تحت مظلتها نشاطات التجارة الإلكترونية الراهنة. لقد ازدادت الحاجة في هذه الأيام إلى معرفة عميقة بالمفردة اللغوية بحيث يمكن استثمارها في تحقيق قيمة اقتصادية مضافة. كذلك بات تصميم موقع التجارة الإلكترونية ضمن مواقع الويب المقيمة على الإنترنت البوابة الرئيسة التي تضمن تحقيق التواصل الحي مع الزبون، وشد انتباهه للمسارات التي خطط لها صاحب الموقع.




وتأتي آليات الحوسبة الذكية لكي تستوعب هذه المفردات جميعًا ضمن أنموذج رياضي يحدد المعايير، ويرسي الثوابت التي يمكن توظيفها في إنجاح المعالجة الاقتصادية لهذه المسألة ضمن النهج السائد في اقتصاد المعلومات والمعرفة.










6- المـراجع:

1- Chakrabarti,S., Mining The Web Discovering Knowledge From Hypertext Data, Indian Institute of Technology, Bombay, 2003 by Elsevier Science (USA).
2- Chen, H. & M. Chau, Web Mining: Machine Learning for Web Applications, Annual Review of Information Science and Technology, 38, 289-329, 2004.
3- Huang ,C.C., S.L. Chuang, & L.F. Chien, Mining The Web for Generating Thematic ****data from Textual Data, Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan, 2003.
4- Hwanga,G, T.C. K. Huanga, & J.C.R. Tsengb, A Group-Decision Approach For Evaluating Educational Web Sites, Computers & Education, 42, (2004) pp.65–86.

5- Kantardzic ,M., Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms, 1st Edition, John Wiley & Sons 2003

6- Mitra, S., Data Mining in Soft Computing Framework: A Survey, IEEE Transactions On Neural Networks, Vol. 13, No. 1, January 2002.

ــــــــــــــــــــ

[1] يعد برنامج Textalyser من البرمجيات المتخصصة في عمليات التنقيب المعلوماتي للنصوص التي أصدرتها شركة Textalyzer.net عام 2004.

[2] انظر: http://www.useenglish.com.
[3] يعد معامل فوج Fog Index أحد المعايير المستخدمة في اختبارات سهولة قراءة النص. وتمثل القيمة العددية للمعامل عدد سنوات التعليم التي يحتاج إليها الزبون لكي يكون قادرًا على تناول المادة المطروحة في النص عندما يقرؤه للمرة الأولى. انظر: http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Gunning_Fog_Index.
[4] انظر: http://www.wikipedia.com.
[5] يستخدم معيار سهولة التناول لتحديد قدرة المستخدم على قراءة النص المطروح وفهم محتواه. فإذا كانت قيمته بين 0-20 يعد صعب التناول، أما إذا كانت قيمته بين 60-70 فيعد نصًا مثاليًا، أما إذا بلغت قيمته 100 فيعد النص سهلًا جدًا.