تقرير تحليلي – منصة أرقامي |
تقرير تحليلي – منصة أرقامي |
مع تنامي دور الثقافة والترفيه في المملكة ضمن رؤية
2030، صار من الضروري نقرأ الأرقام اللي تعكس سلوك الأفراد
ومشاركتهم. مسح الثقافة والترفيه 2024 يقدّم صورة واضحة عن
أنماط الحضور، الممارسة، والاهتمامات الثقافية والترفيهية عند المواطنين
والمقيمين .س
هدف هذا التقرير في أرقامي هو تبسيط النتائج وتحويلها إلى رؤى تحليلية تساعدنا نفهم: كيف يتفاعل المجتمع مع الفعاليات، كيف تتغير عادات القراءة والمشاهدة، وإلى أي مدى أصبحت المواسم والرياضة جزء من وقت الفراغ.
ما نسبة الأفراد الذين يزورون الفعاليات الثقافية والترفيهية؟
كيف تختلف معدلات القراءة بين السعوديين وغير السعوديين، وبين الذكور والإناث؟
ما مستوى الإقبال على المواسم الترفيهية؟
ما نسبة الأفراد الذين يمارسون أنشطة ترفيهية أو رياضية في وقت الفراغ؟
ما أبرز الفروقات الديموغرافية (جنس/جنسية) عبر المؤشرات؟
| العمود | الوصف |
|---|---|
| المؤشر | اسم المؤشر (مثال: زيارة فعالية ثقافية، قراءة كتاب…). |
| النتيجة | قيمة النتيجة (نعم / لا) للمشاركة في النشاط. |
| الجنسية | جنسية الفرد: سعودي أو غير سعودي أو الكل. |
| الجنس | الجنس: ذكر أو أنثى أو الكل. |
| النسبة | النسبة المئوية للمشاركة (0–1) أو مضروبة في 100 للتحويل إلى %. |
| المؤشر | الوصف |
|---|---|
| زيارة فعالية ثقافية | نسبة الأفراد الذين قاموا بزيارة فعالية أو نشاط ثقافي واحد على الأقل (مثل معارض الكتاب، الأمسيات الثقافية، الندوات). |
| قراءة كتاب | نسبة الأفراد الذين قرأوا كتابًا واحدًا على الأقل خلال فترة المسح. |
| مشاهدة محتوى مرئي رقمي | نسبة الأفراد الذين شاهدوا محتوى مرئي عبر المنصات الرقمية (مثل يوتيوب، نتفليكس، منصات البث). |
| زيارة فعالية ترفيهية | نسبة الأفراد الذين حضروا فعالية أو نشاط ترفيهي (مثل الحفلات، الألعاب، المعارض الترفيهية). |
| زيارة المواسم الترفيهية | نسبة الأفراد الذين زاروا فعاليات مواسم الترفيه (مثل موسم الرياض، موسم جدة، بقية المواسم الرسمية). |
| ممارسة نشاط ترفيهي/رياضي | نسبة الأفراد الذين مارسوا نشاطًا ترفيهيًا أو رياضيًا واحدًا على الأقل في وقت الفراغ (مثل المشي، كرة القدم، الأنشطة الرياضية والترفيهي |
# إجمالي "نعم" لكل مؤشر (على مستوى الكل All)
overall_yes = df %>%
filter(outcome_key == "yes", nationality == "All", sex == "All") %>%
arrange(desc(percent_pct)) %>%
select(indicator_ar, percent_pct)
kableExtra::kable(
overall_yes,
col.names = c("المؤشر", "النسبة (٪)"),
caption = "ملخص إجمالي نعم لكل مؤشر (إجمالي السكان)"
) %>%
kableExtra::kable_styling(bootstrap_options = c("striped","hover"), full_width = FALSE)| المؤشر | النسبة (٪) |
|---|---|
| ممارسة نشاط ترفيهي/رياضي | 86.1 |
| زيارة فعالية ترفيهية | 85.3 |
| زيارة فعالية ثقافية | 81.6 |
| مشاهدة محتوى مرئي رقمي | 67.1 |
| قراءة كتاب | 48.5 |
| زيارة المواسم الترفيهية | 36.3 |
yes_data = df %>%
filter(outcome_key == "yes")
overall_yes = yes_data %>%
filter(nationality == "All", sex == "All") %>%
arrange(desc(percent_pct)) %>%
select(المؤشر = indicator_ar, `النسبة (٪)` = percent_pct)
kable(overall_yes, caption = "إجمالي المشاركة (نعم) لكل مؤشر – جميع الأفراد") %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped","hover"), full_width = FALSE)| المؤشر | النسبة (٪) |
|---|---|
| ممارسة نشاط ترفيهي/رياضي | 86.1 |
| زيارة فعالية ترفيهية | 85.3 |
| زيارة فعالية ثقافية | 81.6 |
| مشاهدة محتوى مرئي رقمي | 67.1 |
| قراءة كتاب | 48.5 |
| زيارة المواسم الترفيهية | 36.3 |
ggplot(overall_yes, aes(x = reorder(المؤشر, `النسبة (٪)`), y = `النسبة (٪)`)) +
geom_col(fill = "#2E86C1") +
coord_flip() +
labs(x = NULL, y = "النسبة (٪)", title = "إجمالي المشاركة في المؤشرات – 2024") +
theme_minimal(base_family = "")
:تفسير
يتضح من النتائج أن المشاركة الترفيهية والرياضية هي الأعلى بين جميع المؤشرات، يليها حضور الفعاليات الترفيهية والثقافية، مما يعكس توجه المجتمع نحو الأنشطة التي تعزز جودة الحياة. في المقابل، ما زالت القراءة أقل انتشارًا مقارنة بالمشاهدة الرقمية والأنشطة الأخرى، بينما تظهر المواسم الترفيهية بنسبة مشاركة محدودة نسبيًا نظرًا لتركزها في مدن معينة.
q1 = df %>%
filter(indicator_key %in% c("ind_cult_visit","ind_ent_visit"),
outcome_key == "yes", nationality == "All", sex == "All") %>%
mutate(المؤشر = recode(indicator_key,
ind_cult_visit = "زيارة فعالية ثقافية",
ind_ent_visit = "زيارة فعالية ترفيهية")) %>%
select(المؤشر, `النسبة (٪)` = percent_pct)
ggplot(q1, aes(x = reorder(المؤشر, `النسبة (٪)`), y = `النسبة (٪)`)) +
geom_col() + coord_flip() +
labs(x = NULL, y = "النسبة ٪",
title = "زيارة الفعاليات الثقافية مقابل الترفيهية — إجمالي السكان") +
theme_minimal()
q2 = df %>%
filter(indicator_key == "ind_read_book", outcome_key == "yes",
nationality %in% c("Saudi","NonSaudi"),
sex %in% c("Male","Female")) %>%
mutate(الجنسية = recode(nationality, Saudi = "سعودي", NonSaudi = "غير سعودي"),
الجنس = recode(sex, Male = "ذكر", Female = "أنثى")) %>%
select(الجنسية, الجنس, `النسبة (٪)` = percent_pct)
kable(q2, caption = "معدلات القراءة حسب الجنسية والجنس") %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped","hover","condensed"), full_width = FALSE)| الجنسية | الجنس | النسبة (٪) |
|---|---|---|
| سعودي | ذكر | 47.8 |
| سعودي | أنثى | 45.5 |
| غير سعودي | ذكر | 49.6 |
| غير سعودي | أنثى | 52.0 |
ggplot(q2, aes(x = الجنس, y = `النسبة (٪)`, fill = الجنسية)) +
geom_col(position = position_dodge()) +
labs(x = NULL, y = "النسبة (٪)", title = "القراءة: مقارنة سعودي/غير سعودي × ذكر/أنثى") +
theme_minimal()
:تفسير
توضح البيانات أن غير السعوديين لديهم معدلات قراءة أعلى نسبيًا من السعوديين؛ حيث بلغت النسبة لدى غير السعوديات حوالي 52% مقابل 45.5% لدى السعوديات، ولدى غير السعوديين الذكور حوالي 49.6% مقابل 47.8% لدى السعوديين الذكور.
كما يلاحظ أن الفجوة بين الجنسين داخل كل جنسية صغيرة، إلا أن الإناث عمومًا أكثر قراءة من الذكور سواءً بين السعوديين أو غير السعوديين.
هذه النتائج تعكس أن عامل الجنسية قد يكون له تأثير أو علاقة بمدى الإقبال على القراءة، وربما يعود ذلك إلى اختلافات في الخلفية التعليمية أو الثقافة القرائية.
q4 = df %>%
filter(indicator_key == "ind_season_visit", nationality == "All", sex == "All") %>%
select(النتيجة = outcome_ar, النسبة = percent_pct)
q4 = q4 %>%
mutate(النص = paste0(النتيجة, " (", round(النسبة,1), "%)"))
ggplot(q4, aes(x = "", y = النسبة, fill = النتيجة)) +
geom_col(width = 1, color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(label = النص),
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 5, color = "white") +
scale_fill_manual(values = c("#1F77B4", "#FF7F0E")) +
labs(title = "مستوى الإقبال على المواسم الترفيهية — إجمالي السكان",
x = NULL, y = NULL) +
theme_void(base_family = "Arial") +
theme(legend.position = "none")## Warning in grid.Call(C_stringMetric, as.graphicsAnnot(x$label)): font family
## not found in Windows font database## Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
## font family not found in Windows font database
:تفسير
يبين الشكل أن حوالي 36.3% من إجمالي السكان زاروا المواسم الترفيهية، بينما الأغلبية الباقية 63.7% لم يزوروا هذه المواسم.
وهذا يعكس أن نسبة المشاركة في الفعاليات الترفيهية ليست منخفضة لكنها ما تزال أقل من نصف المجتمع، ما قد يشير إلى وجود عوامل مؤثرة مثل: التوزيع الجغرافي، تفضيلات الأفراد، أو توفر خيارات بديلة للترفيه.
q5 = df %>%
filter(indicator_key == "ind_leisure_sport", nationality == "All", sex == "All") %>%
select(النتيجة = outcome_ar, النسبة = percent_pct)
ggplot(q5, aes(x = النتيجة, y = النسبة, fill = النتيجة)) +
geom_col(width = 0.6) +
geom_text(aes(label = paste0(round(النسبة,1), "%")),
vjust = -0.5, size = 5) +
scale_fill_manual(values = c("#1F77B4", "#FF7F0E")) +
labs(title = "ممارسة الأنشطة الترفيهية/الرياضية — إجمالي السكان",
x = NULL, y = "النسبة (%)") +
theme_minimal() + theme(text = element_text(family = NULL))+
theme(legend.position = "none")
df = df %>% dplyr::mutate(percent_pct = percent * 100)
q5_demo = df %>%
filter(indicator_key == "ind_leisure_sport",
outcome_key == "yes",
nationality %in% c("Saudi","NonSaudi"),
sex %in% c("Male","Female")) %>%
mutate(الجنسية = recode(nationality, Saudi = "سعودي", NonSaudi = "غير سعودي"),
الجنس = recode(sex, Male = "ذكر", Female = "أنثى")) %>%
transmute(الجنسية, الجنس, `النسبة (٪)` = percent_pct)
ggplot(q5_demo, aes(x = الجنس, y = `النسبة (٪)`, fill = الجنسية)) +
geom_col(position = position_dodge(width = 0.7)) +
geom_text(aes(label = paste0(round(`النسبة (٪)`,1), "%")),
position = position_dodge(width = 0.7), vjust = -0.5, size = 4) +
labs(title = "ممارسة الأنشطة الترفيهية/الرياضية حسب الجنسية والجنس",
x = NULL, y = "النسبة (%)") +
scale_fill_manual(values = c("#2E86C1", "#E67E22")) +
theme_minimal()
تفسير:
يبين الشكل أن 13.9% فقط من الأفراد يمارسون أنشطة ترفيهية أو رياضية، بينما 86.1% لا يمارسونها. كما أن الذكور أكثر ممارسة من الإناث، والسعوديون الذكور يتفوقون قليلًا على غير السعوديين.
gap_sex = df %>%
filter(outcome_key == "yes",
nationality %in% c("Saudi","NonSaudi"),
sex %in% c("Male","Female")) %>%
select(indicator_key, indicator_ar, nationality, sex, percent_pct) %>%
tidyr::pivot_wider(names_from = sex, values_from = percent_pct) %>%
mutate(`فارق (ذكور-إناث)` = Male - Female,
الجنسية = recode(nationality, Saudi="سعودي", NonSaudi="غير سعودي")) %>%
arrange(desc(abs(`فارق (ذكور-إناث)`))) %>%
select(المؤشر = indicator_ar, الجنسية, `فارق (ذكور-إناث)`)
ggplot(gap_sex, aes(x = الجنسية, y = المؤشر, fill = `فارق (ذكور-إناث)`)) +
geom_tile(color = "white") +
scale_fill_gradient2(low = "blue", high = "red", midpoint = 0) +
labs(x = NULL, y = NULL, title = "خريطة حرارية للفروق بين الذكور والإناث (نقطة٪)") +
theme_minimal()
:تفسير
تُظهر الخريطة أن أكبر الفروق بين الذكور والإناث تتركز في ممارسة النشاط البدني/الرياضي، حيث يميل الذكور إلى ممارسة هذه الأنشطة أكثر من الإناث.
أما باقي المؤشرات (مثل القراءة أو زيارة الفعاليات الثقافية والترفيهية)، فالفروق بين الجنسين أقل وضوحًا، بل وفي بعض الحالات متقاربة جدًا.
كما أن النمط العام للفروق متشابه تقريبًا بين السعوديين وغير السعوديين، مع اختلافات طفيفة فقط.
الخلاصة
المشاركة في الأنشطة الترفيهية والرياضية هي الأعلى، بينما القراءة الأقل انتشارًا. الإقبال على المواسم الترفيهية محدود، والفروق بين الجنسين تظهر بوضوح في النشاط البدني.
التوصيات
تعزيز مبادرات القراءة وتوسيع الوصول للكتب.
توسيع المواسم لتشمل مناطق أكثر.
تشجيع الإناث على ممارسة الأنشطة الرياضية ببرامج مخصصة.
جميع الحقوق محفوظة © أرقامي 2025
لمزيد من المعلومات، تواصل معنا عبر بريدنا الإلكتروني: argamil2025@gmail.com