مجموعة بيانات تمثيل بصري متعدد المستويات للإفصاح عن المعلومات غير المالية على نطاق واسع

لماذا يهم مظهر تقارير الشركات

عندما تتحدث الشركات الكبرى عن تأثيرها البيئي أو الاجتماعي، لم تعد تنشر مستندات بسيطة بالأبيض والأسود. تقارير الاستدامة باتت مليئة بالصور والرموز والألوان الزاهية المصممة لشد الانتباه وتشكيل الانطباعات. لكن حتى الآن، لم تكن هناك طريقة موضوعية وكبيرة الحجم لقياس كيفية استخدام هذه الاختيارات البصرية. تقدم هذه الدراسة مجموعة بيانات ونظام قياس جديدين يحولان مظهر آلاف تقارير الاستدامة الصينية إلى أرقام ملموسة، مما يساعد الباحثين والمنظمين والمواطنين على فهم أفضل لكيفية تواصل الشركات عبر التصميم بقدر ما تفعل بالكلمات.

من أكوام التقارير إلى بيانات بصرية منظمة

جمع المؤلفون تقارير الاستدامة من شركات صينية مدرجة في بورصتي شنغهاي وشنتشن، باستخدام CNINFO، المنصة الرسمية للإفصاح في البلاد. تغطي المجموعة السنوات المالية من 2006 إلى 2024، وتلتقط كيف تحوّل الإبلاغ غير المالي في الصين من نادر إلى ممارسة شائعة، خاصة بعد أن شجعت قواعد البورصات الجديدة الشركات على التقرير عن القضايا الاجتماعية والبيئية. تم تنزيل جميع المستندات بصيغة PDF الأصلية للحفاظ على تخطيطها البصري. قامت نصية بايثون آلية بفرز الملفات التالفة، واستخراج معلومات أساسية مثل رمز السهم والسنة، وتنظيم التقارير في نظام مجلدات موحد بحيث يمكن تتبع كل ملف بشكل فريد وموثوق عبر الزمن.

تفكيك الصفحات إلى نصوص وصور وألوان

لتحليل العناصر البصرية على نطاق واسع، حوّل الفريق كل صفحة من صفحات التقارير إلى صور عالية الدقة ثم استخدم أدوات رؤية حاسوبية حديثة لتقسيم هذه الصفحات إلى أجزاء ذات معنى. حدّد نموذج تحليل التخطيط مواضع كتل النصوص والصور والجداول والعناوين والعناصر الأخرى على كل صفحة. أُدخلت مناطق النص إلى نظام للتعرّف البصري على الأحرف الذي لم يكتفِ بقراءة الكلمات فحسب، بل قياس ميزات مثل تباعد الأسطر وحجم الخط بالنسبة للصفحة وعدد الكلمات في كل سطر وعلى كل صفحة. صُنفت مناطق الصور إما على أنها «مجردة» (مثل المخططات أو الأيقونات) أو «واقعية» (مثل الصور الفوتوغرافية)، لالتقاط ما إذا كانت الشركة تعتمد أكثر على مرئيات معتمدة على البيانات أم على سرد عاطفي قائم على الصور. في الوقت نفسه، مسح روتين تحليل الألوان كل بكسل، وصنفه إلى واحدة من عدة فئات لونية أساسية وحسب مقدار الصفحة التي يشغلها كل لون.

تحويل الأسلوب البصري إلى أرقام

من هذه اللبنات الأساسية، حدّد الباحثون 18 مؤشراً مفصلاً لكيفية استخدام كل صفحة وكل تقرير للنصوص والصور والألوان — تتراوح من حصة المساحة التي تشغلها الصور إلى التوازن بين النغمات الدافئة والباردة. ثم دمجوا هذه المؤشرات في مؤشرين رئيسيين. يقيس مؤشر إنتروبيا المعلومات التعقيد البصري عبر النظر في مدى تنوّع لوحة الألوان: تحصل الصفحات التي تستخدم ألواناً متعددة بنسب متقاربة على درجات عالية، بينما تسجل الصفحات البسيطة شبه أحادية اللون درجات منخفضة. يلتقط مؤشر ارتباط المميزات مدى اتساق المظهر البصري للتقرير من صفحة إلى أخرى بحساب مدى تشابه الصفحات مع بعضها في فضاء المميزات ذي الثمانية عشر بعداً. القيم المنخفضة تعني أن الصفحات تتبع أسلوباً بصرياً ثابتاً؛ والقيم العالية تعني أن التصميم يتغير بشكل أكبر عبر المستند.

التحقق من أن الأرقام تتطابق مع الانطباعات البشرية

بما أن قيمة أي مؤشر تعتمد على ما إذا كان يعكس ما يراه الناس فعلاً، قام الفريق بالتحقق بعناية من مقاييسه. عدّلوا وأجروا اختبارات لنماذج الرؤية الحاسوبية على آلاف الصفحات والصور المعلّمة يدوياً، محققين مستويات عالية من الدقة في تحديد عناصر التخطيط وقراءة النصوص وتمييز المخططات المجردة عن الصور الواقعية. لاختبار المؤشرات الجديدة نفسها، قارنوا درجات NFIVI مع تقييمات خبراء بشريين وعدة أنظمة ذكاء اصطناعي طُلب منها الحكم على مدى تعقيد واتساق مظهر تقارير مختلفة. أظهرت الارتباطات القوية أن الدرجات الأعلى من حيث الإنتروبيا تتوافق فعلاً مع تخطيطات أكثر ازدحاماً وألواناً، بينما تتوافق الدرجات المنخفضة لمؤشر ارتباط المميزات مع تقارير تبدو متسقة وموحدة بصرياً للعين البشرية.

ماذا يعني هذا للقراء والرقباء

بعبارات بسيطة، تخلق هذه الدراسة نوعاً من «البصمة البصرية» لآلاف تقارير استدامة الشركات. تتيح للباحثين طرح أسئلة مثل ما إذا كانت الشركات المتعرضة لضغوط بسبب أداء بيئي ضعيف تعتمد أكثر على الألوان الزاهية والصور اللامعة، أو ما إذا كانت التصاميم الأكثر رزانة ترافق إفصاحات أكثر مصداقية. يمكن للجهات التنظيمية ومجموعات الرقابة استخدام هذه الأدوات لاكتشاف التصاميم التي قد تكون مضللة أو لمراقبة كيف تتغير أساليب التقرير بعد إصدار قواعد جديدة. من خلال تحويل تخطيطات الصفحات وخيارات الصور ومخططات الألوان إلى مقاييس شفافة، تُمكّن مجموعة البيانات من دراسة ليس فقط ما تقوله الشركات، بل كيف تختار أن تُظهره.

الاستشهاد: Li, B., Xia, B., Cheng, Z. et al. A multi-level visual representation dataset for large-scale non-financial information disclosure. Sci Data 13, 500 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06848-6

الكلمات المفتاحية: التقارير المتعلقة بالاستدامة, التواصل البصري, إفصاحات الشركات, التدقيق المعتمد على البيانات, البيئة والاجتماع والحوكمة