وزارة العدل الأمريكية وتحذيرات العنف المتطرف

قامت وزارة العدل الأمريكية بحذف دراسة مهمة تُظهر أن عنف المتعصبين البيض واليمين المتطرف لا يزال يفوق جميع أشكال الإرهاب والتطرف العنيف الأخرى على الصعيد المحلي في الولايات المتحدة. هذه الدراسة، التي أعدها المعهد الوطني للعدل واستضافها موقع رسمي تابع لوزارة العدل، كانت متاحة حتى 12 سبتمبر 2025 على الأقل، وفقًا للسجلات المحفوظة في آلة Wayback. كان جيسون بالادينو أول من كشف عن هذا الحذف. وقد لاحظت 404 Media عملية الإزالة هذه بعد أن لفت انتباهها إليها دانيال مالمير، وهو طالب دكتوراه في جامعة نورث كارولينا في تشابل هيل يركز بحثه على التطرف عبر الإنترنت. وتُفيد رسالة نُشرت على الصفحة التي كانت تضم الدراسة سابقًا بأن "مكتب برامج العدالة التابع لوزارة العدل يقوم حاليًا بمراجعة مواقعه ومواده الإلكترونية بما يتماشى مع الأوامر التنفيذية الأخيرة والإرشادات ذات الصلة." يعكس هذا الإجراء التغيرات المستمرة في مجال التكنولوجيا والسياسات. وجاء في الرسالة أيضًا: "خلال هذه المراجعة، ستكون بعض الصفحات والمنشورات غير متاحة. نعتذر عن أي إزعاج قد يسببه ذلك."

ما هو الرسم البياني المعرفي (Knowledge Graph)؟

رسم بياني يوضح مثالًا حقيقيًا للرسم البياني المعرفي (Knowledge Graph) من ويكي-بيانات (Wikidata). يُظهر الرسم كيفية ترابط الكيانات المختلفة (في هذه الحالة: نساء، مهنهن، والمدارس التي التحقن بها) والعلاقات التي تجمع بينها، مما يجسّد بصريًا مفهوم الرسم البياني المعرفي في تنظيم البيانات وإظهار السياق والعلاقات بينها.

“Wikidata-knowledge-graph-awhi-women-occupations-schools-2021-0216.png” — المصدر: Wikimedia Commons. License: CC BY-SA 4.0.

الرسم البياني المعرفي (Knowledge Graph)، المعروف أيضًا بالشبكة الدلالية، هو تمثيل منظم للكيانات في العالم الحقيقي مثل الكائنات، الأحداث، المواقف، أو المفاهيم، ويوضح العلاقات بينها. تُخزن هذه المعلومات عادةً في قاعدة بيانات رسوم بيانية وتُعرض كهيكل رسومي بياني، مما يفسر تسميته بـ"الرسم البياني المعرفي". يهدف الرسم البياني المعرفي إلى وضع البيانات في سياقها الصحيح من خلال الربط والبيانات الوصفية الدلالية، مما يوفر إطارًا لتكامل البيانات وتوحيدها وتحليلها ومشاركتها.

في جوهره، يستخدم الرسم البياني المعرفي نموذج بيانات رسوميًا لتخزين الأوصاف المترابطة للكيانات، مع ترميز الدلالات الحرة أو العلاقات الأساسية التي تربط هذه الكيانات. يتيح هذا الهيكل للأنظمة الإجابة على الاستفسارات المعقدة من خلال فهم المعنى الكامن وراء الكلمات، وليس فقط مطابقة الكلمات الرئيسية البسيطة. المصدر: IBM، المصدر: Ontotext، المصدر: Wikipedia (تاريخ النشر: 17 سبتمبر 2025).

المكونات الأساسية للرسم البياني المعرفي

رسم بياني يوضح المعرفة المنظمة في شكل رسم بياني معرفي، حيث يُظهر الكيانات المختلفة (مثل النساء والمهن والمدارس) والعلاقات التي تربط بينها، مما يمثل المكونات الأساسية للرسم البياني المعرفي.

“Wikidata-knowledge-graph-awhi-women-occupations-schools-2021-0216.png” — المصدر: Wikimedia Commons. License: CC BY-SA 4.0.

يتكون الرسم البياني المعرفي من ثلاثة مكونات رئيسية تُشكل أساس هيكل البيانات والعلاقات فيه:

• العقد (Nodes): تمثل العقد الكيانات أو المفاهيم في العالم الحقيقي، مثل الأشخاص، الأماكن، الأشياء، أو المؤسسات. لكل عقدة عادةً تصنيف (أو عدة تصنيفات) لتحديد نوع العقدة، وقد تحتوي اختياريًا على خاصية واحدة أو أكثر (سمات). المصدر: IBM، المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).
• العلاقات (Relationships أو Edges): تربط العلاقات بين عقدتين وتوضح كيفية ارتباط الكيانات ببعضها البعض. مثل العقد، لكل علاقة تصنيف يحدد نوع العلاقة، وقد تحتوي اختياريًا على خاصية واحدة أو أكثر. هذه العلاقات هي التي تُضفي السياق والمعنى على البيانات. المصدر: IBM، المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).
• المبادئ التنظيمية (Organizing Principles): تُعرف أيضًا بالملصقات أو المخططات (schemas) أو الأونطولوجيات (ontologies)، وهي توفر إطارًا لتنظيم العقد والعلاقات وفقًا لمفاهيم أساسية ضرورية لحالات الاستخدام المحددة. تسمح المبادئ التنظيمية بدمج مخططات متعددة وتصنيف العقد بشكل مناسب وتحديد السياق الذي توجد فيه المعرفة. المصدر: IBM، المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).

فوائد استخدام الرسوم البيانية المعرفية

via GIPHY

توفر الرسوم البيانية المعرفية العديد من الفوائد الهامة لمختلف التطبيقات والقطاعات:

• تحسين البحث والإجابة على الأسئلة: تُمكّن الرسوم البيانية المعرفية أنظمة البحث والإجابة على الأسئلة من استرداد وإعادة استخدام إجابات شاملة لاستفسارات معينة، مما يوفر الوقت ويحسن دقة النتائج. المصدر: IBM (تاريخ النشر: 22 يوليو 2025).
• تكامل البيانات وتوحيدها: تعمل الرسوم البيانية المعرفية كإطار عمل لتكامل البيانات وتوحيدها من مصادر متنوعة، حتى لو كانت تختلف في هيكلها، مما يتيح رؤية شاملة ومترابطة للمعلومات. المصدر: Ontotext (تاريخ النشر: 19 يونيو 2025).
• اكتشاف المعرفة الجديدة: من خلال ربط نقاط البيانات التي قد لا تكون قد لوحظت سابقًا، تدعم الرسوم البيانية المعرفية إنشاء معرفة جديدة وتكتشف العلاقات الخفية بين الكيانات. المصدر: IBM (تاريخ النشر: 22 يوليو 2025).
• دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي: تُستخدم الرسوم البيانية المعرفية لتأريض نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالبيانات الخاصة بالمجال أو بالمعلومات الخاصة بالشركة، مما يزيد من دقة الاستجابة ويحسن قابلية التفسير من خلال السياق الذي توفره علاقات البيانات. المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).
• تحسين التحليلات وصنع القرار: من خلال تنظيم البيانات والعلاقات والمبادئ التنظيمية، تُسهم الرسوم البيانية المعرفية في استخلاص رؤى أعمق من البيانات، مما يدعم اتخاذ القرارات التجارية بشكل أفضل ويزيل الحاجة إلى جمع البيانات اليدوي. المصدر: IBM (تاريخ النشر: 22 يوليو 2025).

حالات استخدام الرسوم البيانية المعرفية

via GIPHY

تُستخدم الرسوم البيانية المعرفية في مجموعة واسعة من الصناعات والتطبيقات بفضل قدرتها على تنظيم وتوفير سياق للبيانات المعقدة:

• الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطبيقات البحث المؤسسية: تلعب الرسوم البيانية المعرفية دورًا حاسمًا في جمع وتنظيم معلومات الشركة الخاصة بالمجال أو الملكية. تُعد تقنية GraphRAG، التي تؤرض نماذج اللغة الكبيرة بالرسوم البيانية المعرفية، أساسًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم بيانات خاصة لزيادة دقة الاستجابة وتحسين قابلية التفسير. المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).
• اكتشاف الاحتيال والتحليلات في الخدمات المالية: تُستخدم الرسوم البيانية المعرفية لتمثيل شبكات المعاملات والمشاركين فيها، مما يساعد الشركات على تحديد النشاط المشبوه بسرعة، والتحقيق في الاحتيال، وتكييف استراتيجياتها مع أنماط الاحتيال المتغيرة. تُطبق الخوارزميات مثل تحديد المسار والكشف عن المجتمعات لتحديد شبكات الاحتيال المعقدة. المصدر: IBM، المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).
• إدارة البيانات الرئيسية (Master Data Management): توفر الرسوم البيانية المعرفية قاعدة بيانات موحدة ومنظمة للعملاء وتفاعلات الشركة معهم، وهو أمر بالغ الأهمية للحصول على رؤية دقيقة للعميل، خاصة للشركات ذات الأقسام المتعددة. المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).
• إدارة سلسلة التوريد: تمثل الرسوم البيانية المعرفية شبكة الموردين والمواد الخام والمنتجات والخدمات اللوجستية، مما يوفر رؤية شاملة لسلسلة التوريد ويساعد المديرين على تحديد نقاط الضعف والتنبؤ بالاضطرابات. المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).
• التجزئة والترفيه: تُستخدم الرسوم البيانية لتوصيات المنتجات في التجارة الإلكترونية، واقتراح محتوى مخصص للمستخدمين بناءً على سلوك الشراء وتفضيلاتهم، وفي محركات التوصية القائمة على الذكاء الاصطناعي لمنصات المحتوى ووسائل التواصل الاجتماعي. المصدر: IBM (تاريخ النشر: 22 يوليو 2025).
• الرعاية الصحية واكتشاف الأدوية: تساعد الرسوم البيانية المعرفية في تنظيم وتصنيف العلاقات ضمن الأبحاث الطبية، مما يدعم الأطباء في التحقق من التشخيصات وتحديد خطط العلاج الفردية، وتُستخدم لتخزين معلومات حول مواضيع البحث مثل تسلسلات البروتينات والجينوم والبيانات الكيميائية. المصدر: IBM، المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).

بناء الرسوم البيانية المعرفية

via GIPHY

يتضمن بناء الرسم البياني المعرفي رسم نموذج بيانات الرسم البياني بشكل مفاهيمي ثم تنفيذه في قاعدة بيانات. تتكون الرسوم البيانية المعرفية عادةً من مجموعات بيانات من مصادر مختلفة، والتي غالبًا ما تختلف في هيكلها. تعمل المخططات والهويات والسياق معًا لتوفير هيكل للبيانات المتنوعة:

• المخططات (Schemas): توفر الإطار العام للرسم البياني المعرفي.
• الهويات (Identities): تُصنف العقد الأساسية بشكل مناسب.
• السياق (Context): يحدد البيئة التي توجد فيها المعرفة، مما يساعد على تمييز الكلمات ذات المعاني المتعددة.

تستخدم الرسوم البيانية المعرفية، المدعومة بالتعلم الآلي، معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لبناء رؤية شاملة للعقد والحواف والملصقات من خلال عملية تسمى الإثراء الدلالي. عندما يتم استيعاب البيانات، تسمح هذه العملية للرسوم البيانية المعرفية بتحديد الكائنات الفردية وفهم العلاقات بين الكائنات المختلفة. ثم يتم مقارنة هذه المعرفة العاملة ودمجها مع مجموعات البيانات الأخرى ذات الصلة والمماثلة في طبيعتها. المصدر: IBM (تاريخ النشر: 22 يوليو 2025).

تُعد قواعد بيانات الرسوم البيانية للملكية الأصلية، مثل Neo4j، خيارًا منطقيًا لتنفيذ الرسوم البيانية المعرفية. فهي تخزن المعلومات بشكل أصلي كعقد وعلاقات وخصائص، مما يتيح تصورًا بديهيًا لهياكل البيانات المترابطة للغاية. توفر قواعد البيانات هذه:

• البساطة وسهولة التصميم: تُسهل نمذجة البيانات المباشرة.
• المرونة: سهولة إضافة بيانات وخصائص وأنواع علاقات ومبادئ تنظيمية جديدة دون إعادة هيكلة واسعة النطاق.
• الأداء: أداء استعلام فائق، خاصة للمسارات المعقدة والعلاقات متعددة الأطراف، لأنها تخزن العلاقات مباشرة بدلاً من إعادة إنشائها.
• تعليمات برمجية صديقة للمطورين: تدعم لغة استعلام ISO بديهية ومعبرة مثل GQL. المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).

التحديات في بناء الرسوم البيانية المعرفية

via GIPHY

على الرغم من الفوائد العديدة للرسوم البيانية المعرفية، إلا أن بناءها وتشغيلها يواجه بعض التحديات:

• نقص المعايير الموحدة: لا يوجد معيار واحد مقبول بشكل عام لبناء أو تمثيل الرسوم البيانية المعرفية. هذا يجعل تحديد الكيانات التي تتوافق مع نفس الكيان في العالم الحقيقي عبر رسوم بيانية مختلفة مهمة غير تافهة، وتُعرف باسم محاذاة كيانات الرسم البياني المعرفي، وهي مجال بحث نشط. المصدر: Wikipedia (تاريخ النشر: 17 سبتمبر 2025).
• تعقيد تخزين البيانات: تواجه متاجر البيانات الثلاثية (triple stores)، المعروفة أيضًا بقواعد بيانات RDF، عيوبًا كبيرة مقارنة بقواعد بيانات الرسوم البيانية للملكية. فهي تعبر عن جميع البيانات في شكل "ثلاثيات" (subject-predicate-object)، ولا تدعم العلاقات ذات الخصائص أو العلاقات المتعددة من نفس النوع بين الكيانات بشكل مباشر. يتطلب هذا غالبًا حلولًا بديلة مثل تحويل العلاقات إلى كائنات (reification) أو استخدام خصائص مفردة، مما يؤدي إلى قواعد بيانات أكبر وزيادة التعقيد وضعف أداء الاستعلام. المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).
• محدودية قواعد البيانات العلائقية: لا تخزن قواعد البيانات العلائقية علاقات البيانات بشكل أصلي، بل يجب تركيبها في وقت التشغيل باستخدام عمليات الربط (joins) أو عمليات البحث عن القيم في كود الاستعلام. هذا يعني أن كل تطبيق واستخدام للبيانات يتطلب تنفيذه الخاص للعلاقات، مما يجعل إدارة الرسم البياني المعرفي أكثر صعوبة ويؤدي إلى ضعف الأداء عند توسع عدد العلاقات. المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).

الاتجاهات المستقبلية في الرسوم البيانية المعرفية

تتجه الرسوم البيانية المعرفية نحو تكامل أعمق مع تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مما يوسع نطاق تطبيقاتها بشكل كبير:

• التعلم العميق وشبكات الرسوم البيانية العصبية (GNNs): أدت التطورات الأخيرة في علم البيانات والتعلم الآلي، خاصة في شبكات الرسوم البيانية العصبية وتعلم التمثيل، إلى توسيع نطاق الرسوم البيانية المعرفية لتتجاوز استخداماتها التقليدية في محركات البحث وأنظمة التوصية. تُستخدم الآن بشكل متزايد في البحث العلمي، مع تطبيقات بارزة في مجالات مثل الجينوميات والبروتيوميات وبيولوجيا الأنظمة. المصدر: Wikipedia (تاريخ النشر: 17 سبتمبر 2025).
• نماذج اللغة الكبيرة (LLMs): أدت النجاحات الأخيرة لنماذج اللغة الكبيرة، وتحديداً فعاليتها في إنتاج تضمينات ذات معنى نحوي، إلى دفع استخدام نماذج اللغة الكبيرة في مهمة محاذاة الكيانات ضمن الرسوم البيانية المعرفية. المصدر: Wikipedia (تاريخ النشر: 17 سبتمبر 2025).
• تأريض الذكاء الاصطناعي التوليدي: تُعتبر الرسوم البيانية المعرفية ذات "كتلة عالية" وتكنولوجيا مؤثرة للذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم، حيث تُستخدم لتأريض نماذج اللغة الكبيرة لتطبيقات الإجابة على الأسئلة، مما يوفر سياقًا غنيًا للبيانات ويعزز دقة وشفافية الاستجابات. المصدر: Neo4j (تاريخ النشر: 22 يوليو 2024).