שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
מה עושים עם תרשים קופסה?
תרשים קופסה ("BoxPlot"), שנקרא גם תרשים תיבה, נותן סיכום חזותי של התפלגות נתונים בעזרת תיבה וקווים תוחמים מחוץ לתיבה, המכונים "שפמים".
תרשים הקופסה מספק 5 דברים על קבוצת הנתונים: המינימום, הרבעון התחתון, החציון, הרבעון העליון והמקסימום.
בתרשים מוצגים בצורה מרוכזת הערכים המרכזיים והפיזור של הנתונים:
#הרבעון התחתון והעליון - אלה גבולות התיבה שהם לרוב הרבעון התחתון והעליון. אלו ערכים שמתחת להם נמצאים 25% ו-75% מהנתונים.
חציון - הקו שבתוך התיבה. זהו החציון (Median), הערך האמצעי של הנתונים.
ערכי המינימום והמקסימום - ערכים שקל לזהות, כי הם מוצגים על ידי קצוות הקווים היוצאים מהקופסה ומכונים "שפמים" (whiskers). השפמים מיקומם בגבול הערכים הקיצוניים, שהם המינימום והמקסימום. ואגב, באנגלית קוראים לתרשימי קופסה גם "תרשימי קופסה ושפמים" (box and whisker plots).
נקודות בודדות מחוץ לטווח השפמים מסמנות ערכים חריגים. כלומר נתונים יוצאי דופן גבוהים או נמוכים במיוחד.
לדוגמה, בתרשים הקופסה יכולים להיות מוצגים ציוני מבחן של שתי כיתות: עבור כל כיתה יש "תיבה" אחת. ניתן לראות מצב בו בכיתה A החציון קצת גבוה מ-70, בעוד בכיתה B החציון הוא סביב 72. פיזור הציונים בכיתה B יכול להיות גדול יותר (התיבה ארוכה יותר וכך גם שפמי כיתה B הארוכים יותר - מה שמראה שהציונים בה מפוזרים על פני טווח רחב יותר). יכולה להיות גם נקודת עיגול מתחת לכיתה B, שמשמעותה היא למשל תלמיד שקיבל ציון חריג נמוך במיוחד לעומת שאר תלמידי כיתתו.
#יתרונות
תרשים קופסה מאפשר השוואה מהירה בין התפלגויות של קבוצות שונות. בגרף אחד אפשר לשים מספר "תיבות" זו ליד זו (כמו בדוגמת שתי הכיתות) ולהבין מיד באיזו קבוצה הערכים באופן כללי גבוהים יותר, איפה הפיזור רחב או צר יותר והאם יש חריגים.
זהו מידע שיהיה קשה לראות בגרפים פשוטים כמו גרף עמודות (שמציגים רק ממוצע או סכום ולא את פיזור הנתונים).
בנוסף, התרשים מספק הרבה מידע במבט מרוכז אחד: ממוצע או חציון, טווח בין-רבעוני (הקופסה), טווח כללי (השפמים) וחריגים, מבלי שנצטרך לראות כל נקודה ונקודה בנפרד.
#התאמה
תרשים הקופסה מתאים במיוחד עבור נתונים כמותיים, כאשר חשוב להבין את הפיזור והמגמה המרכזית שלהם, במיוחד בהשוואה בין כמה קבוצות.
למשל, בציוני מבחן של כמה כיתות שונות, בגבהים של זכרים מול נקבות או בהתפלגות הכנסות בערים שונות - בכל אלו מעניין לא רק מה הממוצע אלא איך הנתונים נפרשים סביבו.
תרשים קופסה שימושי גם בזיהוי ערכים חריגים שיכולים להיות חשובים. כמו, למשל, זיהוי ניסוי מדעי ש"תפס כיוון שונה" משאר התוצאות כי הוא חריג.
#דוגמאות
דוגמה מהחיים: דמיינו בית חולים שמשווה את זמן ההמתנה בחדר המיון בשלושה סניפים שונים. באמצעות תרשים קופסה, יוצג כל סניף בתיבה. אפשר לראות באיזה בית חולים זמן ההמתנה החציוני (חציון) קצר ביותר ובאיזה הפיזור גדול.
ייתכן שבבית חולים אחד לרוב ממתינים 10-20 דקות (תיבה קטנה), בעוד שבאחר הזמנים מגוונים ונפרשים מ-5 דקות ועד שעה (תיבה ושפמים גדולים יותר). מידע כזה עוזר לזהות איפה השירות עקבי ומהיר יותר.
עוד תרשים לדוגמה יכול להיות באמצעות Box Plot של ציוני שתי כיתות (כיתה A וכיתה B). הקו האדום בכל תיבה הוא החציון, הקופסה מראה את טווח הציונים האמצעי, והנקודות (כמו עיגול לבן) הן ערכים חריגים.
הנה הסבר של תרשים הקופסה:
https://youtu.be/Ck5HMTnvfw0
דוגמה שימושית לתרשים כזה:
https://youtu.be/b2C9I8HuCe4
חמשת הנקודות העיקריות בתרשים הקופסה:
https://youtu.be/E7ewAxluyt0
הנתונים שמראה תרשים קופסה:
https://youtu.be/EVm1NhGod1w
כך תקראו תרשים קופסה:
https://youtu.be/fHLhBnmwUM0
ותרשים קופסה בתוכנת אקסל:
https://youtu.be/f7rkB7c-zDw
למה משמש גרף פיזור?
גרף פיזור (Scatter Plot) הוא סוג של גרף המציג נקודות בודדות במערכת צירים, כשכל נקודה מייצגת תצפית אחת עם שני ערכים: אחד לערך הציר האופקי (X) ואחד לערך הציר האנכי (Y). בדרך זו ניתן לראות קשר אפשרי בין שני משתנים – האם יש ביניהם מגמה משותפת, קוֹרֵלַצְיָה, קשר כלשהו - או שהם בלתי תלויים.
הנקודות מפוזרות במישור בהתאם לערכיהן. אם למשל הערכים נוטים לעלות יחד (כש-X גדול גם Y גדול), נראה שהנקודות מתגבשות בקו אלכסוני עולה. לעומת זאת, אם אין קשר, הן תהיינה מפוזרות בצורה עננית וללא כיוון ברור.
לדוגמה, נוכל לצייר גרף פיזור שבו כל נקודה היא תלמיד: המיקום האופקי הוא מספר שעות הלמידה שלו למבחן, והמיקום האנכי הוא הציון שקיבל. אם נראה שהנקודות יוצרות נטייה אלכסונית (ככל שלמדו יותר שעות הציונים שלהם עולים), נסיק מכך שיש קשר חיובי בין זמן הלימוד לציון.
לחילופין, אם המצב הוא שהנקודות פזורות ללא סדר, כשחלק שלמדו מעט קיבלו ציון גבוה ואחרים שלמדו הרבה קיבלו ציון נמוך, נבין מכך שאין קשר ברור.
#יתרונות
גרף פיזור מצטיין בהמחשת קשרים ותבניות בין שני משתנים כמותיים. בשונה מגרפים כמו עמודות או קו, כאן כל פרט מופיע בנפרד כנקודה, וכך רואים גם את הפיזור וגם את צברי נקודות, ריכוזים של נקודות.
יתרון נוסף של גרף הפיזור הוא באפשרות לזהות בקלות ערכים חריגים (outliers), כנקודות שרחוקות מכל השאר.
#התאמה
גרף פיזור מתאים במיוחד עבור בדיקת קוֹרֵלַצְיָה (בעברית מִתְאָם), קשר או תלות בין שני דברים שנמדדים באופן מספרי.
דוגמאות? - מה הקשר בין משקל לגובה של אנשים? או בין כמות שעות צפייה בטלוויזיה לציונים בבית הספר?
כלומר גרף פיזור יהיה הבחירה הטבעית לכל זוג של נתונים מספריים שחשוב לנו לדעת אם יש ביניהם קשר. לעיתים גם מוסיפים קו מגמה או מחשבים מִתאם, קורלציה (correlation) כדי לכמת את הקשר, אבל ויזואלית הגרף כבר נותן תחושה טובה של זה.
#דוגמאות
קבלו דוגמה מהחיים - חוקרת עשויה להשתמש בגרף פיזור כדי לבדוק את הקשר בין כמות הפעילות הגופנית השבועית של אנשים לבין לחץ הדם שלהם. כל אדם מיוצג בנקודה אית, כשציר ה-X הוא שעות הספורט בשבוע, בעוד ציר Y הוא רמת לחץ הדם. אם מתגלה שיותר ספורט נוטה להתאים ללחץ דם נמוך יותר (נקודות לכיוון אלכסון יורד), זה רמז לקשר שלילי בין המשתתנים (יותר פעילות, פחות לחץ דם).
דוגמה נוספת: גרף פיזור של גודל דירה (במ"ר) מול גובה שכר הדירה. אם אכן קיים קשר כזה בשוק הדיור, הרי שנקודות ערוכות בעלייה יראו שדירות גדולות יותר נוטות גם לעלות יותר.
הנה גרף פיזור:
https://youtu.be/1ZAxR2KgM0g
כך יוצרים גרף פיזור באקסל:
https://youtu.be/P4T41HT4Be8
כך קוראים אותו:
https://youtu.be/Qsges3fJVGM
גרף פיזור מצוין לקורלציות:
https://youtu.be/AxyDalIvKIA
וכך נבין את גרף הפיזור:
https://youtu.be/hKNFn2E2biw
מהו ביזור?
בִּזּוּר, ביזור (Decentralization) או דֵּה-צֶנְטְרָלִיזַצְיָה (Decentralisation), הם אמצעים של פיזור הסמכויות או נקודות השליטה - מהמרכז לכיוונים רבים, חליפיים.
ביזור סמכויות, למשל, הוא מצב בו מחולקות סמכויות שונות בין גופים שונים, למשל במדינה. ביזור אמצעים הוא חלוקת האמצעים לכמה גורמים, במקום להחזקתם אצל גורם יחיד.
#דוגמאות היסטוריות?
ביזור סמכויות במדינה דמוקרטית, למשל, יתבצע כך שהסמכויות מחולקות בין גופים שונים במדינה. הפרדת רשויות למשל (רשות מחוקקת, רשות מבצעת, רשות שופטת), תורמת בדמוקרטיה לאיזון ולחלוקת הכוח בין גורמים שונים, כך שלא גורם אחד יחזיק את כל הכוח בידיו ועלול לנצלו לרעה.
ביזור יכולת המחשוב לירי טילים בליסטיים, למשל, נעשה בשנות ה-60 בארצות הברית, כדי להקטין את הסיכון לפגיעה במקום מרכזי אחד על ידי ברית המועצות, מה שהוביל להקמת רשת ARPANET שממנה יוולד שני עשורים אחר כך האינטרנט.
המטרות של ביזור יכולות להיות רבות, אבל במרבית המקרים מטרתו היא שלא כולם יצטרכו לקבל שירותים מהמרכז, או שהמרכז לא יצבור כוח רב מדי והמצב יהיה שהכל תלוי בו.
זה קורה מכיוון שהביזור מסייע להפקעת סמכות המרכז הבלעדית והעברת חלק מתפקידיו המרכזיים ליחידות שונות, מחלקות, כוחות או חלקים במערכת.
במאה ה-21 הפך הביזור לתהליך משמעותי ובולט, בתחומים רבים, מכלכלה, ארגון ועוד. בעיקר ניתן לזהות את התפיסה המבוזרת בתחומים הטכנולוגיים השונים, כמו האינטרנט, המטבעות הדיגיטליים (קריפטו) והתקשורת המקוונת.
הביזור הוא ההיפך מה"מרכוז", כלומר ריכוז של סמכויות או תפקידים המרוכזים בידי סמכות מרכזית או במיקום מרכזי אחד. אגב, שניהם - גם המרכוז וגם הביזור יהיו בדרך כלל יחסיים למצב ההפוך ולא מוחלטים (אולי רק אצל דיקטטור, רודן יחיד השומר את כל הכוח בידיו שלו, רק הוא מתאר ריכוז מוחלט ואפס ביזור סמכויות, אפילו למקורביו).
ראו מבחר דוגמאות לביזור בתגית "ביזור".
#למה שווה לבזר?
יש כמה סיבות שיכולות להיות כדי להשתמש בביזור.
אחת מהן היא פרקטית - העומס המוטל על אדם יחיד או גורם אחד שצריך לטפל בנושאים רבים.
בקבלת החלטות יבזרו את ההחלטות כדי שגורמים רבים יהיו מעורבים ויגוונו את בחינת המידע ויביאו לקבלת החלטות מאוזנת וטובה יותר.
פעמים רבות הביזור בניהול יהיה כדי שלא רק המטה וההנהלה יקבלו אותן אלא גם אנשי השטח, יחידות הקו, אלה שרואים את הדברים מקרוב וערים לניואנסים שפעמים רבות המנהלים כבר לא זוכרים או מעולם לא התבוננו בהם מקרוב.
והכי חשובה היא מניעת הצטברות של כוח מוחלט בידי גורם בודד. כאן רוצים ליצור איזון מערכתי ובלימה של הכוח בין מערכות, מה שנקרא "איזונים ובלמים" ולמשל במדינה דמוקרטית ממומש באמצעות "הפרדת רשויות".
הנה הביזור:
הביטקוין כמו מטבעות הקריפטו האחרים הוא מטבע מבוזר, שאין ממשלה או גוף שמנהל אותו ובעצם הכוח בו הוא בידי המשתמשים (עברית):
https://youtu.be/M5pSWe_4SWs
גישת המוח האנושי המבוזר והוויכוח הגדול שנוהל עליה בעבר (מתורגם):
https://youtu.be/pv6QHxkBFzY
סיפורה של ארפאנט, רשת המחשבים המבוזרת שממנה נולד האינטרנט (מתורגם):
https://youtu.be/Dxcc6ycZ73M
כך פועלת רשת CDN של שרתים המפוזרים בעולם ומריצים את הגלישה ברשת האינטרנט:
https://youtu.be/841kyd_mfH0
פיזור
תרשים קופסה ("BoxPlot"), שנקרא גם תרשים תיבה, נותן סיכום חזותי של התפלגות נתונים בעזרת תיבה וקווים תוחמים מחוץ לתיבה, המכונים "שפמים".
תרשים הקופסה מספק 5 דברים על קבוצת הנתונים: המינימום, הרבעון התחתון, החציון, הרבעון העליון והמקסימום.
בתרשים מוצגים בצורה מרוכזת הערכים המרכזיים והפיזור של הנתונים:
#הרבעון התחתון והעליון - אלה גבולות התיבה שהם לרוב הרבעון התחתון והעליון. אלו ערכים שמתחת להם נמצאים 25% ו-75% מהנתונים.
חציון - הקו שבתוך התיבה. זהו החציון (Median), הערך האמצעי של הנתונים.
ערכי המינימום והמקסימום - ערכים שקל לזהות, כי הם מוצגים על ידי קצוות הקווים היוצאים מהקופסה ומכונים "שפמים" (whiskers). השפמים מיקומם בגבול הערכים הקיצוניים, שהם המינימום והמקסימום. ואגב, באנגלית קוראים לתרשימי קופסה גם "תרשימי קופסה ושפמים" (box and whisker plots).
נקודות בודדות מחוץ לטווח השפמים מסמנות ערכים חריגים. כלומר נתונים יוצאי דופן גבוהים או נמוכים במיוחד.
לדוגמה, בתרשים הקופסה יכולים להיות מוצגים ציוני מבחן של שתי כיתות: עבור כל כיתה יש "תיבה" אחת. ניתן לראות מצב בו בכיתה A החציון קצת גבוה מ-70, בעוד בכיתה B החציון הוא סביב 72. פיזור הציונים בכיתה B יכול להיות גדול יותר (התיבה ארוכה יותר וכך גם שפמי כיתה B הארוכים יותר - מה שמראה שהציונים בה מפוזרים על פני טווח רחב יותר). יכולה להיות גם נקודת עיגול מתחת לכיתה B, שמשמעותה היא למשל תלמיד שקיבל ציון חריג נמוך במיוחד לעומת שאר תלמידי כיתתו.
#יתרונות
תרשים קופסה מאפשר השוואה מהירה בין התפלגויות של קבוצות שונות. בגרף אחד אפשר לשים מספר "תיבות" זו ליד זו (כמו בדוגמת שתי הכיתות) ולהבין מיד באיזו קבוצה הערכים באופן כללי גבוהים יותר, איפה הפיזור רחב או צר יותר והאם יש חריגים.
זהו מידע שיהיה קשה לראות בגרפים פשוטים כמו גרף עמודות (שמציגים רק ממוצע או סכום ולא את פיזור הנתונים).
בנוסף, התרשים מספק הרבה מידע במבט מרוכז אחד: ממוצע או חציון, טווח בין-רבעוני (הקופסה), טווח כללי (השפמים) וחריגים, מבלי שנצטרך לראות כל נקודה ונקודה בנפרד.
#התאמה
תרשים הקופסה מתאים במיוחד עבור נתונים כמותיים, כאשר חשוב להבין את הפיזור והמגמה המרכזית שלהם, במיוחד בהשוואה בין כמה קבוצות.
למשל, בציוני מבחן של כמה כיתות שונות, בגבהים של זכרים מול נקבות או בהתפלגות הכנסות בערים שונות - בכל אלו מעניין לא רק מה הממוצע אלא איך הנתונים נפרשים סביבו.
תרשים קופסה שימושי גם בזיהוי ערכים חריגים שיכולים להיות חשובים. כמו, למשל, זיהוי ניסוי מדעי ש"תפס כיוון שונה" משאר התוצאות כי הוא חריג.
#דוגמאות
דוגמה מהחיים: דמיינו בית חולים שמשווה את זמן ההמתנה בחדר המיון בשלושה סניפים שונים. באמצעות תרשים קופסה, יוצג כל סניף בתיבה. אפשר לראות באיזה בית חולים זמן ההמתנה החציוני (חציון) קצר ביותר ובאיזה הפיזור גדול.
ייתכן שבבית חולים אחד לרוב ממתינים 10-20 דקות (תיבה קטנה), בעוד שבאחר הזמנים מגוונים ונפרשים מ-5 דקות ועד שעה (תיבה ושפמים גדולים יותר). מידע כזה עוזר לזהות איפה השירות עקבי ומהיר יותר.
עוד תרשים לדוגמה יכול להיות באמצעות Box Plot של ציוני שתי כיתות (כיתה A וכיתה B). הקו האדום בכל תיבה הוא החציון, הקופסה מראה את טווח הציונים האמצעי, והנקודות (כמו עיגול לבן) הן ערכים חריגים.
הנה הסבר של תרשים הקופסה:
https://youtu.be/Ck5HMTnvfw0
דוגמה שימושית לתרשים כזה:
https://youtu.be/b2C9I8HuCe4
חמשת הנקודות העיקריות בתרשים הקופסה:
https://youtu.be/E7ewAxluyt0
הנתונים שמראה תרשים קופסה:
https://youtu.be/EVm1NhGod1w
כך תקראו תרשים קופסה:
https://youtu.be/fHLhBnmwUM0
ותרשים קופסה בתוכנת אקסל:
https://youtu.be/f7rkB7c-zDw
גרף פיזור (Scatter Plot) הוא סוג של גרף המציג נקודות בודדות במערכת צירים, כשכל נקודה מייצגת תצפית אחת עם שני ערכים: אחד לערך הציר האופקי (X) ואחד לערך הציר האנכי (Y). בדרך זו ניתן לראות קשר אפשרי בין שני משתנים – האם יש ביניהם מגמה משותפת, קוֹרֵלַצְיָה, קשר כלשהו - או שהם בלתי תלויים.
הנקודות מפוזרות במישור בהתאם לערכיהן. אם למשל הערכים נוטים לעלות יחד (כש-X גדול גם Y גדול), נראה שהנקודות מתגבשות בקו אלכסוני עולה. לעומת זאת, אם אין קשר, הן תהיינה מפוזרות בצורה עננית וללא כיוון ברור.
לדוגמה, נוכל לצייר גרף פיזור שבו כל נקודה היא תלמיד: המיקום האופקי הוא מספר שעות הלמידה שלו למבחן, והמיקום האנכי הוא הציון שקיבל. אם נראה שהנקודות יוצרות נטייה אלכסונית (ככל שלמדו יותר שעות הציונים שלהם עולים), נסיק מכך שיש קשר חיובי בין זמן הלימוד לציון.
לחילופין, אם המצב הוא שהנקודות פזורות ללא סדר, כשחלק שלמדו מעט קיבלו ציון גבוה ואחרים שלמדו הרבה קיבלו ציון נמוך, נבין מכך שאין קשר ברור.
#יתרונות
גרף פיזור מצטיין בהמחשת קשרים ותבניות בין שני משתנים כמותיים. בשונה מגרפים כמו עמודות או קו, כאן כל פרט מופיע בנפרד כנקודה, וכך רואים גם את הפיזור וגם את צברי נקודות, ריכוזים של נקודות.
יתרון נוסף של גרף הפיזור הוא באפשרות לזהות בקלות ערכים חריגים (outliers), כנקודות שרחוקות מכל השאר.
#התאמה
גרף פיזור מתאים במיוחד עבור בדיקת קוֹרֵלַצְיָה (בעברית מִתְאָם), קשר או תלות בין שני דברים שנמדדים באופן מספרי.
דוגמאות? - מה הקשר בין משקל לגובה של אנשים? או בין כמות שעות צפייה בטלוויזיה לציונים בבית הספר?
כלומר גרף פיזור יהיה הבחירה הטבעית לכל זוג של נתונים מספריים שחשוב לנו לדעת אם יש ביניהם קשר. לעיתים גם מוסיפים קו מגמה או מחשבים מִתאם, קורלציה (correlation) כדי לכמת את הקשר, אבל ויזואלית הגרף כבר נותן תחושה טובה של זה.
#דוגמאות
קבלו דוגמה מהחיים - חוקרת עשויה להשתמש בגרף פיזור כדי לבדוק את הקשר בין כמות הפעילות הגופנית השבועית של אנשים לבין לחץ הדם שלהם. כל אדם מיוצג בנקודה אית, כשציר ה-X הוא שעות הספורט בשבוע, בעוד ציר Y הוא רמת לחץ הדם. אם מתגלה שיותר ספורט נוטה להתאים ללחץ דם נמוך יותר (נקודות לכיוון אלכסון יורד), זה רמז לקשר שלילי בין המשתתנים (יותר פעילות, פחות לחץ דם).
דוגמה נוספת: גרף פיזור של גודל דירה (במ"ר) מול גובה שכר הדירה. אם אכן קיים קשר כזה בשוק הדיור, הרי שנקודות ערוכות בעלייה יראו שדירות גדולות יותר נוטות גם לעלות יותר.
הנה גרף פיזור:
https://youtu.be/1ZAxR2KgM0g
כך יוצרים גרף פיזור באקסל:
https://youtu.be/P4T41HT4Be8
כך קוראים אותו:
https://youtu.be/Qsges3fJVGM
גרף פיזור מצוין לקורלציות:
https://youtu.be/AxyDalIvKIA
וכך נבין את גרף הפיזור:
https://youtu.be/hKNFn2E2biw
בִּזּוּר, ביזור (Decentralization) או דֵּה-צֶנְטְרָלִיזַצְיָה (Decentralisation), הם אמצעים של פיזור הסמכויות או נקודות השליטה - מהמרכז לכיוונים רבים, חליפיים.
ביזור סמכויות, למשל, הוא מצב בו מחולקות סמכויות שונות בין גופים שונים, למשל במדינה. ביזור אמצעים הוא חלוקת האמצעים לכמה גורמים, במקום להחזקתם אצל גורם יחיד.
#דוגמאות היסטוריות?
ביזור סמכויות במדינה דמוקרטית, למשל, יתבצע כך שהסמכויות מחולקות בין גופים שונים במדינה. הפרדת רשויות למשל (רשות מחוקקת, רשות מבצעת, רשות שופטת), תורמת בדמוקרטיה לאיזון ולחלוקת הכוח בין גורמים שונים, כך שלא גורם אחד יחזיק את כל הכוח בידיו ועלול לנצלו לרעה.
ביזור יכולת המחשוב לירי טילים בליסטיים, למשל, נעשה בשנות ה-60 בארצות הברית, כדי להקטין את הסיכון לפגיעה במקום מרכזי אחד על ידי ברית המועצות, מה שהוביל להקמת רשת ARPANET שממנה יוולד שני עשורים אחר כך האינטרנט.
המטרות של ביזור יכולות להיות רבות, אבל במרבית המקרים מטרתו היא שלא כולם יצטרכו לקבל שירותים מהמרכז, או שהמרכז לא יצבור כוח רב מדי והמצב יהיה שהכל תלוי בו.
זה קורה מכיוון שהביזור מסייע להפקעת סמכות המרכז הבלעדית והעברת חלק מתפקידיו המרכזיים ליחידות שונות, מחלקות, כוחות או חלקים במערכת.
במאה ה-21 הפך הביזור לתהליך משמעותי ובולט, בתחומים רבים, מכלכלה, ארגון ועוד. בעיקר ניתן לזהות את התפיסה המבוזרת בתחומים הטכנולוגיים השונים, כמו האינטרנט, המטבעות הדיגיטליים (קריפטו) והתקשורת המקוונת.
הביזור הוא ההיפך מה"מרכוז", כלומר ריכוז של סמכויות או תפקידים המרוכזים בידי סמכות מרכזית או במיקום מרכזי אחד. אגב, שניהם - גם המרכוז וגם הביזור יהיו בדרך כלל יחסיים למצב ההפוך ולא מוחלטים (אולי רק אצל דיקטטור, רודן יחיד השומר את כל הכוח בידיו שלו, רק הוא מתאר ריכוז מוחלט ואפס ביזור סמכויות, אפילו למקורביו).
ראו מבחר דוגמאות לביזור בתגית "ביזור".
#למה שווה לבזר?
יש כמה סיבות שיכולות להיות כדי להשתמש בביזור.
אחת מהן היא פרקטית - העומס המוטל על אדם יחיד או גורם אחד שצריך לטפל בנושאים רבים.
בקבלת החלטות יבזרו את ההחלטות כדי שגורמים רבים יהיו מעורבים ויגוונו את בחינת המידע ויביאו לקבלת החלטות מאוזנת וטובה יותר.
פעמים רבות הביזור בניהול יהיה כדי שלא רק המטה וההנהלה יקבלו אותן אלא גם אנשי השטח, יחידות הקו, אלה שרואים את הדברים מקרוב וערים לניואנסים שפעמים רבות המנהלים כבר לא זוכרים או מעולם לא התבוננו בהם מקרוב.
והכי חשובה היא מניעת הצטברות של כוח מוחלט בידי גורם בודד. כאן רוצים ליצור איזון מערכתי ובלימה של הכוח בין מערכות, מה שנקרא "איזונים ובלמים" ולמשל במדינה דמוקרטית ממומש באמצעות "הפרדת רשויות".
הנה הביזור:
הביטקוין כמו מטבעות הקריפטו האחרים הוא מטבע מבוזר, שאין ממשלה או גוף שמנהל אותו ובעצם הכוח בו הוא בידי המשתמשים (עברית):
https://youtu.be/M5pSWe_4SWs
גישת המוח האנושי המבוזר והוויכוח הגדול שנוהל עליה בעבר (מתורגם):
https://youtu.be/pv6QHxkBFzY
סיפורה של ארפאנט, רשת המחשבים המבוזרת שממנה נולד האינטרנט (מתורגם):
https://youtu.be/Dxcc6ycZ73M
כך פועלת רשת CDN של שרתים המפוזרים בעולם ומריצים את הגלישה ברשת האינטרנט:
https://youtu.be/841kyd_mfH0
