تفاوت‌های کلیدی بین داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) و ساختگی (Mock Data) را بهتر بشناسید

در دنیای پرشتاب فناوری، داده‌ها قلب هر پروژه‌ای هستند. اما دسترسی به داده‌های واقعی همیشه ممکن نیست؛ گاهی به‌دلایل مربوط به حریم خصوصی و گاهی به دلیل عدم دسترسی به نمونه‌های کافی. اینجا است که مفاهیم داده‌های Synthetic و Mock وارد میدان می‌شوند. شناخت تفاوت داده‌های Synthetic و Mock برای هر کسی که در حوزه‌های توسعه نرم‌افزار، تست، تحقیقات علمی یا آموزش مدل‌های هوش مصنوعی (AI) فعالیت می‌کند، حیاتی است. این دو نوع داده به تیم‌ها کمک می‌کنند تا سیستم‌ها را بدون لمس کردن اطلاعات حساس کاربران، بسازند، تست کنند و بهبود ببخشند.

به زبان ساده، داده‌های Synthetic توسط کامپیوتر و با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته تولید می‌شود و هدف آن تقلید دقیق از الگوها و ویژگی‌های داده‌های واقعی است. در مقابل، داده‌های Mock صرفا برای تست عملکردی و اطمینان از صحت کارکرد یک سیستم، فرم یا داشبورد ساخته می‌شوند و شباهت کمی به واقعیت دارند.

برای مثال، اگر بخواهید یک مدل هوش مصنوعی را آموزش دهید، باید از داده‌های Synthetic با کیفیت بالا استفاده کنید. اما اگر صرفا می‌خواهید مطمئن شوید که یک فرم ثبت‌نام کار می‌کند، داده‌های Mock کفایت می‌کنند. در ادامه، با تمرکز بر تفاوت داده‌های Synthetic و Mock، نحوه عملکرد و کاربرد هر یک را عمیق‌تر بررسی می‌کنیم تا به شما در انتخاب بهترین گزینه برای پروژه خود کمک کنیم.

داده Synthetic (مصنوعی) چیست و در یک نظرسنجی چگونه کار می‌کند؟

داده‌های Synthetic نوعی از داده‌های شبیه‌سازی شده هستند که منشا آنها پاسخ‌های واقعی افراد نیست. این داده‌ها توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی، مدل‌های آماری یا شبیه‌سازها تولید می‌شوند و طوری طراحی شده‌اند که از نظر آماری، ساختاری و ویژگی‌های الگو، کاملا شبیه داده‌های واقعی رفتار کنند.

نکته مهم در مورد داده‌های Synthetic، حفظ کامل حریم خصوصی است. از آنجایی که این داده‌ها هیچ اطلاعات شخصی واقعی را در خود ندارند، استفاده از آنها هیچ‌گونه نگرانی‌ای درباره افشای اطلاعات (Data Leakage) یا نقض قوانین سخت‌گیرانه‌ای مانند GDPR یا HIPAA ایجاد نمی‌کند. این ویژگی، داده‌های Synthetic را به یک ابزار قدرتمند در زمینه‌هایی تبدیل کرده که حریم خصوصی داده‌ها یک اولویت کلیدی است.

کاربرد داده‌های Synthetic در نظرسنجی‌ها

در یک پروژه نظرسنجی، داده‌های Synthetic می‌توانند قبل از جمع‌آوری پاسخ‌های واقعی، برای تست‌های پیشرفته‌تر و تحلیل‌های عمیق استفاده شوند. این کار به شما کمک می‌کند تا:

• آموزش مدل‌های پیش‌بینی: مدل‌های هوش مصنوعی را آموزش دهید تا قبل از انتشار نظرسنجی، رفتار پاسخ‌دهندگان را شبیه‌سازی کرده و الگوهای پنهان را کشف کنید.

• تست اسکیپ‌لاجیک پیچیده: نه فقط کارکرد، بلکه دقت و سازگاری سیستم اسکیپ‌لاجیک را با داده‌هایی که به‌طور واقعی توزیع شده‌اند، بررسی کنید.

• اعتبارسنجی گزارش‌ها و خروجی‌ها: گزارش‌های نهایی و داشبوردهای تحلیلی را با داده‌هایی که الگوهای آماری واقعی را منعکس می‌کنند، آزمایش کنید تا از عملکرد درست شاخص‌ها مطمئن شوید.

مثال: فرض کنید یک شرکت داروسازی می‌خواهد اثربخشی یک داروی جدید را بسنجد. به‌جای استفاده از پرونده‌های حساس و واقعی بیماران برای آموزش مدل‌های تحلیلگر خود، از داده‌های Synthetic با حفظ تمامی الگوهای آماری و ارتباطات بین متغیرها (مثلا ارتباط سن با دوز دارو) استفاده می‌کند. این کار، تحلیل‌های دقیق را با حفظ کامل حریم خصوصی ترکیب می‌کند.

بیشتر بخوانید: فرآیندهای تحلیل: از داده‌های خام تا الگوها

داده Mock (ساختگی) چیست و در یک نظرسنجی چگونه کار می‌کند؟

داده‌های Mock، یا داده‌های ساختگی، نسخه‌های ساده‌شده و اغلب دستی تولید شده‌ای از داده‌ها هستند که هدف اصلی آنها تست عملکرد سیستم است. تفاوت داده‌های Synthetic و Mock در این بخش کاملا مشخص می‌شود: داده‌های Mock نیازی به شبیه‌سازی الگوهای آماری پیچیده ندارند؛ آنها فقط باید به اندازه‌ای شبیه به داده باشند که سیستم شما فکر کند یک ورودی واقعی دریافت کرده است.

این نوع داده برای سرعت و سادگی طراحی شده است و معمولا در مراحل اولیه توسعه یا برای دموی سریع استفاده می‌شود.

کاربرد داده‌های Mock در نظرسنجی‌ها

داده‌های Mock عموما برای تست‌های اولیه و اطمینان از کارکرد فنی یک سیستم استفاده می‌شوند. کلمه کلیدی فرعی تست عملکرد سیستم به خوبی هدف این داده‌ها را نشان می‌دهد:

• تست اسکیپ‌لاجیک و شاخه‌بندی: مطمئن شوید که اگر کاربر پاسخ A را انتخاب کند، به‌درستی به سوال C و نه سوال B هدایت می‌شود.

• بررسی رابط کاربری (UI) و طراحی: ببینید ظاهر نظرسنجی در موبایل و دسکتاپ چطور است و آیا همه عناصر به‌درستی نمایش داده می‌شوند.

• تست خروجی‌های ساده: بررسی کنید که آیا داده‌های ورودی به‌درستی در پایگاه داده ذخیره شده، یا خروجی ساده‌ای در قالب اکسل تولید می‌شود.

مثال: شما در حال توسعه یک فرم آنلاین برای ثبت‌نام در یک رویداد هستید. برای تست عملکرد سیستم و مطمئن شدن از اینکه پیام‌های خطای فرم (مثل وارد کردن ایمیل نامعتبر) کار می‌کنند، از نام‌ها و ایمیل‌های جعلی و ساده (مثل “Test Name” و “test@mock.com”) استفاده می‌کنید. پس از تایید عملکرد، این داده‌های موقت را پاک کرده و فرم را منتشر می‌کنید. داده‌های Mock صرفا ابزاری برای اعتبارسنجی اولیه هستند.

تفاوت داده‌های Synthetic و Mock در یک نگاه جامع

برای درک بهتر، مقایسه عمیق تفاوت داده‌های Synthetic و Mock را در جدول زیر مشاهده کنید. این مقایسه نشان می‌دهد که این دو ابزار، مکمل یکدیگر در چرخه توسعه هستند و جایگزین هم نیستند.

جنبه	داده Synthetic (مصنوعی)	داده Mock (ساختگی)
تعریف	داده‌ای که توسط الگوریتم‌های پیشرفته تولید شده و شبیه داده واقعی است.	داده‌ای ساختگی که برای تست عملکرد سیستم تولید می‌شود و ساده است.
هدف اصلی	تحلیل واقعی، آموزش مدل‌های AI، شبیه‌سازی و جایگزینی داده‌های حساس با حفظ حریم خصوصی.	تست عملکردی، تست UI/UX، ساخت دمو و پروتوتایپ اولیه.
روش تولید	الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML)، مدل‌های آماری پیشرفته یا شبیه‌سازی پیچیده.	تولید دستی، ابزارهای تولید تصادفی ساده (Random Generator).
میزان شباهت به واقعیت	بسیار واقعی؛ شامل الگوها، همبستگی‌ها و توزیع آماری مشابه داده واقعی.	ساده و تصادفی؛ بدون شباهت به الگوهای واقعی داده.
حریم خصوصی	کاملا ایمن؛ هیچ داده واقعی در آن وجود ندارد و تضمین‌کننده حریم خصوصی است.	ایمن است (چون واقعی نیست) اما هدف آن حفظ حریم خصوصی در مقیاس تحلیل نیست.
کیفیت داده	بالا؛ قابل استفاده برای تحلیل‌های عمیق و مدل‌سازی.	پایین؛ فقط برای تست کارکرد، غیرقابل استفاده برای تحلیل.
پیچیدگی تولید	پیچیده؛ نیازمند متخصص و ابزارهای پیشرفته.	بسیار ساده و سریع.
ارزش تحلیلی	بسیار بالا؛ امکان شبیه‌سازی و کشف الگوهای واقعی را فراهم می‌کند.	کم؛ هیچ ارزش تحلیلی ندارد.

تصمیم‌گیری: کدام داده برای پروژه شما مناسب‌تر است؟

انتخاب بین داده‌های Synthetic و Mock بستگی به این دارد که در کدام مرحله از پروژه خود قرار دارید و هدف شما چیست.

داده Mock: ایده‌آل برای مراحل اولیه و تست عملکردی

اگر در مراحل اولیه طراحی و پیاده‌سازی هستید، داده‌های Mock بهترین گزینه هستند. از این داده‌ها استفاده کنید تا:

• تست عملکرد سیستم را به‌سرعت انجام دهید (مثلا آیا دکمه ثبت‌نام کار می‌کند؟).

• اسکیپ‌لاجیک و جریان‌های ساده نظرسنجی را بررسی کنید.

• یک نسخه نمایشی (Demo) سریع برای ارائه به ذینفعان بسازید.

داده‌های Mock با سرعت و سادگی، شما را قادر می‌سازند که عملکرد فنی سیستم را اعتبارسنجی کنید.

داده Synthetic: ضروری برای تحلیل پیشرفته و حفظ حریم خصوصی

پس از آنکه از عملکرد سیستم خود مطمئن شدید و داده‌های واقعی جمع‌آوری شد، یا اگر می‌خواهید یک مدل AI بسازید، باید به داده‌های Synthetic روی بیاورید. استفاده از داده‌های Synthetic برای:

• آموزش مدل‌های AI در مقیاس وسیع بدون به خطر انداختن اطلاعات کاربران.

• تحلیل‌های آماری و شبیه‌سازی رفتارهای پیچیده کاربران.

• اشتراک‌گذاری امن داده با شرکای خارجی یا محققان، در حالی که حریم خصوصی به طور کامل رعایت شده است.

• تطبیق با قوانین سختگیرانه حریم خصوصی و محرمانگی داده‌ها.

نتیجه مهم: همان‌طور که می‌بینید، داده‌های Mock و Synthetic جایگزین یکدیگر نیستند؛ بلکه مکمل هم هستند. داده‌های Mock ابزار تست اولیه هستند و داده‌های Synthetic ابزار تحلیل و شبیه‌سازی پیشرفته با تضمین حریم خصوصی.

بیشتر بخوانید: تحول بزرگ در مراکز داده: استراتژی، هوش مصنوعی و پایداری ۲۰۲۵

جمع‌بندی نهایی و کلام آخر

تفاوت داده‌های Synthetic و Mock در هدف، کیفیت و پیچیدگی تولیدشان نهفته است. داده‌های Synthetic با الگوریتم‌های هوش مصنوعی تولید می‌شوند تا شبیه داده‌های واقعی باشند و برای تحلیل‌های عمیق، آموزش مدل‌ها و رعایت حریم خصوصی کاربرد دارند. در مقابل، داده‌های Mock ساده‌تر، سریع‌تر و فقط برای تست عملکرد سیستم در مراحل اولیه طراحی استفاده می‌شوند.

با استفاده هوشمندانه از هر دو، تیم‌های توسعه و تحقیق می‌توانند:

1. نظرسنجی‌ها و سیستم‌های خود را سریع‌تر و بهتر طراحی و آزمایش کنند.

2. تست عملکرد سیستم را با داده‌های ساده انجام دهند.

3. تحلیل‌های دقیق‌تر و پیش‌بینی‌های قوی‌تر انجام دهند، بدون آنکه خطر نقض حریم خصوصی داده‌های واقعی، آن‌ها را تهدید کند.

در نهایت، انتخاب شما باید بر اساس نیاز پروژه باشد. برای شروع سریع و تست کارکردی، داده‌های Mock را انتخاب کنید. برای هرگونه تحلیل، مدل‌سازی یا کار با داده‌های حساس، به سمت قدرت داده‌های Synthetic حرکت کنید.

سوالات متداول

۱. اصلی‌ترین تفاوت داده‌های Synthetic و Mock چیست؟

تفاوت داده‌های Synthetic و Mock در این است که داده‌های Synthetic توسط الگوریتم‌های پیچیده تولید شده و الگوهای آماری داده‌های واقعی را شبیه‌سازی می‌کنند تا برای تحلیل و آموزش مدل‌های AI به کار روند. اما داده‌های Mock صرفا برای تست عملکرد سیستم و بررسی‌های ساده فنی ساخته می‌شوند و فاقد الگوهای آماری واقعی هستند.

۲. آیا می‌توان از داده‌های Mock برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کرد؟

خیر، داده‌های Mock برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مناسب نیستند. دلیل اصلی این است که داده‌های Mock فاقد الگوهای واقعی، همبستگی‌ها و توزیع آماری داده‌های حقیقی هستند. برای آموزش مدل‌های AI به داده‌های Synthetic با کیفیت بالا نیاز است که دقت و واقع‌گرایی آماری را حفظ کرده باشند.

۳. کدام نوع داده، حریم خصوصی را بهتر تضمین می‌کند؟

هر دو نوع داده از نظر فنی ایمن هستند زیرا شامل اطلاعات واقعی نیستند. با این حال، داده‌های Synthetic به‌طور خاص برای جایگزینی داده‌های حساس و حفظ حریم خصوصی در شرایطی که نیاز به تحلیل عمیق است، طراحی شده‌اند و در پروژه‌های مربوط به GDPR و HIPAA کاربرد بیشتری دارند.

۴. منظور از تست عملکرد سیستم با داده‌های Mock چیست؟

منظور از تست عملکرد سیستم این است که شما مطمئن شوید اجزای فنی نرم‌افزار، مثل فرم‌ها، دکمه‌ها، منطق شرطی (اسکیپ‌لاجیک) و ذخیره‌سازی داده به‌درستی کار می‌کنند. داده‌های Mock به‌سادگی ساخته می‌شوند تا فقط این کارکردها را اعتبارسنجی کنند.

منبع: questionpro