Datafikasi data Anda: apa itu, bagaimana cara kerjanya, dan bagaimana pengaruhnya terhadap Anda

Informatec Digital » Sumber daya » Datafikasi data Anda: apa itu, bagaimana cara kerjanya, dan bagaimana pengaruhnya terhadap Anda

Apakah Anda pernah merasa bahwa ponsel, jam tangan, atau aplikasi Anda mengenal Anda lebih baik daripada Anda mengenal diri sendiri? Ini bukan paranoia: di balik kesan itu terdapat datafikasi, sebuah proses senyap yang mengubah hampir setiap gerakan sehari-hari menjadi data yang dapat dianalisis. Setiap pembayaran kartu, setiap langkah yang Anda ambil, setiap klik di media sosial, dan setiap pencarian yang Anda lakukan menjadi informasi yang berguna bagi perusahaan, platform, dan juga, jika Anda tahu cara memanfaatkannya, bagi Anda sendiri.

Memahami bagaimana data Anda diolah menjadi data bukanlah detail teknis, melainkan masalah kekuatan pribadi.Mengetahui data apa yang dikumpulkan, bagaimana data tersebut diproses, dan untuk tujuan apa memungkinkan Anda untuk membuat keputusan yang lebih tepat mengenai privasi Anda, identitas digital Anda, dan layanan yang Anda gunakan setiap hari. Sepanjang artikel ini, kita akan membahas secara detail apa itu datafikasi, bagaimana perbedaannya dengan big data dan kecerdasan buatan, contoh nyata dari kehidupan sehari-hari Anda, manfaat yang ditawarkannya, risiko yang terlibat, dan bagaimana cara mempertahankan kendali atas informasi Anda.

Apa itu datafikasi dan apa yang membuatnya begitu istimewa?

Secara sederhana, datafikasi adalah proses mengubah tindakan, peristiwa, atau karakteristik kehidupan menjadi data digital yang dapat direkam, disimpan, dan dianalisis oleh suatu sistem.Kita tidak hanya berbicara tentang memiliki dokumen atau foto yang dipindai di ponsel Anda (itu lebih seperti digitalisasi), tetapi tentang menerjemahkan perilaku, hubungan, kebiasaan, dan bahkan emosi Anda ke dalam metrik yang dapat diukur.

Intinya adalah hampir segala sesuatu dapat diubah menjadi data.Tanggal lahir Anda, berapa langkah yang Anda ambil setiap hari, berapa lama waktu yang Anda butuhkan untuk sampai ke tempat kerja, jam berapa biasanya Anda memeriksa Instagram, serial mana yang Anda tinggalkan di tengah jalan, atau berapa banyak uang yang Anda habiskan di supermarket pada akhir pekan. Semua ini, setelah dicatat, diorganisir, distrukturkan, dan diintegrasikan dengan data lain untuk menghasilkan informasi dan, pada akhirnya, pengetahuan yang bermanfaat.

Pengumpulan data terkini dimungkinkan berkat kombinasi sensor, konektivitas, dan infrastruktur awanSensor pada ponsel, jam tangan, mobil, dan peralatan rumah tangga menangkap sinyal dari lingkungan fisik dan aktivitas Anda. Sinyal-sinyal ini diubah menjadi kode biner dan dikirim melalui internet ke server tempat data tersebut disimpan dalam basis data yang sangat besar. Dari sana, alat analisis, algoritma big data, dan kecerdasan buatan mengekstrak pola, korelasi, dan prediksi.

Nuansa penting dari datafikasi adalah bahwa hal itu tidak terbatas pada penyimpanan "benda" tetapi lebih pada proses yang terus bergerak.Aplikasi ini tidak hanya mencatat bahwa Anda telah membeli sesuatu, tetapi juga kapan, di mana, seberapa sering, berapa rata-rata pengeluaran Anda, apa yang dibeli orang-orang seperti Anda, dan bagaimana perilaku Anda berubah seiring waktu. Tampilan dinamis ini mengubah kehidupan sehari-hari Anda menjadi semacam aliran data berkelanjutan.

Bagaimana cara kerja datafikasi secara teknis pada perangkat Anda?

Di balik setiap data yang dihasilkan, terdapat rantai teknis yang cukup jelas, meskipun Anda tidak melihatnya.Secara garis besar, perangkat Anda yang terhubung mengikuti serangkaian fase berurutan yang berulang tanpa jeda selama Anda menggunakannya.

Pertama, penangkapan terjadi.Ponsel, jam tangan pintar, speaker pintar, atau mobil terhubung Anda dilengkapi dengan sensor (GPS, akselerometer, giroskop, kamera, mikrofon, sensor biometrik, dll.) yang mampu mengubah rangsangan fisik atau tindakan digital menjadi sinyal yang dapat diukur. Misalnya, GPS mengubah posisi geografis Anda menjadi koordinat; monitor detak jantung mengukur detak jantung Anda; aplikasi merekam klik, waktu yang dihabiskan di aplikasi tersebut, atau postingan mana yang Anda abaikan.

Selanjutnya adalah penerjemahan dan penataan informasi.Sinyal-sinyal ini diubah menjadi kode biner dan diorganisasikan ke dalam format yang dapat diproses oleh mesin: tabel, catatan, peristiwa, log… Di sinilah metadata berperan, yaitu data tentang data: waktu perekaman, perangkat yang digunakan, lokasi, jenis tindakan, dll. Data ditambah metadata adalah apa yang pada akhirnya menjadi informasi yang bermakna.

Langkah selanjutnya adalah penyimpanan di infrastruktur jarak jauh.Sebagian besar informasi dikirim ke server cloud yang tersebar di seluruh dunia. Sistem ini memungkinkan penyimpanan data dalam jumlah besar, replikasi untuk mencegah kehilangan data, keamanan, dan ketersediaan untuk analisis mendekati waktu nyata.

Terakhir, analisis dan aktivasi dilakukan.. Alat analisisAlgoritma big data dan kecerdasan buatan mencocokkan data Anda dengan data jutaan orang untuk mengekstrak pola: apa yang biasanya Anda lakukan, apa yang menarik minat Anda, apa yang mirip dengan Anda. "Kecerdasan" ini kemudian memicu respons: rekomendasi konten, iklan yang disesuaikan, peringatan keamanan, saran rute alternatif, atau pemberitahuan dari bank Anda.

Datafikasi, big data, dan kecerdasan buatan: apa peran masing-masing?

Seringkali orang mencampuradukkan datafikasi, big data, dan kecerdasan buatan seolah-olah ketiganya adalah hal yang sama, padahal sebenarnya ketiganya adalah bagian-bagian berbeda dari rantai yang sama.Memahami perbedaannya membantu Anda melihat dari mana data Anda berasal dan akan menjadi apa.

Pendataan adalah titik awalnya.Ini adalah konversi realitas (tindakan Anda, proses suatu kota, aktivitas ekonomi, dll.) menjadi data digital. Ini adalah momen ketika sesuatu yang sebelumnya bersifat sementara atau tidak terlihat (seperti waktu yang Anda habiskan untuk melihat iklan) menjadi terekam.

Big data merujuk pada penanganan kumpulan data yang sangat besar, beragam, dan berubah dengan cepat sehingga membebani sistem tradisional.Hal ini biasanya dijelaskan dengan "tiga V" yang terkenal: volume (jumlah data yang sangat besar, seperti jutaan tweet per hari), variasi (berbagai format: teks, audio, video, data sensor, gambar, dll.), dan kecepatan (data yang dihasilkan dan harus diproses hampir secara instan, seperti data lalu lintas atau data stasiun cuaca). Selain ketiga V ini, kita dapat menambahkan kunci keempat: nilai, yaitu kemampuan untuk mengekstrak kegunaan nyata dari data tersebut.

Kecerdasan buatan hadir sebagai "otak" yang belajar dari data yang sangat besar ini.Algoritma pembelajaran mesin mendeteksi pola tersembunyi, memprediksi perilaku, dan membuat keputusan otomatis: mulai dari merekomendasikan serangkaian produk hingga mengantisipasi pelanggan mana yang akan meninggalkan layanan atau pembelian mana yang merupakan penipuan.

Tanpa pendataan sebelumnya, baik big data maupun kecerdasan buatan tidak akan memiliki bahan mentah untuk diolah.Dan tanpa infrastruktur big data, kecerdasan buatan tidak akan mampu memanfaatkan semua informasi yang dihasilkan secara global saat ini secara efisien. Meskipun berada di lapisan yang berbeda, keduanya saling bergantung sepenuhnya.

Data, informasi, pengetahuan, dan nilai: mengapa metadata sangat penting

Salah satu poin terpenting untuk memahami datafikasi adalah membedakan antara data, informasi, dan pengetahuan.Perbedaan tersebut mungkin tampak seperti perbedaan teoritis, tetapi dalam praktiknya, perbedaan itu menentukan apa yang dapat dilakukan terhadap Anda berdasarkan apa yang direkam oleh mesin tersebut.

Sepotong data, dengan sendirinya, adalah nilai yang terisolasi, tanpa konteks.Sebagai contoh, “18/09/1983” atau “120”. Barulah informasi tersebut menjadi berguna jika disertai metadata (artinya, siapa pemiliknya, dan kapan data tersebut direkam): “tanggal lahir klien” atau “denyut jantung istirahat”.

Metadata adalah bagian penting yang mengubah data yang tidak terstruktur menjadi informasi yang bermakna.Semakin banyak metadata yang ditambahkan, semakin tinggi tingkat detailnya dan, oleh karena itu, semakin besar potensi untuk mengekstrak informasi yang dapat ditindaklanjuti. Misalnya, sebuah supermarket tidak hanya mengetahui bahwa seseorang berbelanja pada hari Sabtu; supermarket tersebut menganalisis slot waktu, harga rata-rata transaksi, produk yang dibeli, frekuensi bulanan, apakah mereka berbelanja sendirian atau bersama orang lain, metode pembayaran, dan sebagainya.

Pengetahuan muncul ketika informasi tersebut diinterpretasikan dengan tujuan tertentu.Dalam contoh supermarket, salah satu kesimpulannya adalah: “Pelanggan yang lahir antara tahun 1975 dan 1985 cenderung berbelanja besar-besaran di akhir pekan.” Gagasan ini memungkinkan perancangan promosi khusus, pengorganisasian staf yang lebih baik, atau penyesuaian stok.

Di situlah V keempat dari big data berperan: nilai.Tidak ada gunanya mencatat banyak klik atau pengukuran jika tidak ada yang menggunakannya untuk membuat keputusan, meningkatkan layanan, atau memberikan sesuatu yang bermanfaat bagi masyarakat. Datafikasi hanya masuk akal jika diintegrasikan ke dalam proses bisnis, kebijakan publik, atau layanan yang benar-benar memanfaatkan nilai tersebut.

Jejak digital Anda: bagaimana Anda mendigitalkan diri sendiri tanpa menyadarinya

Hampir semua yang Anda lakukan secara online meninggalkan jejak yang membentuk diri Anda. sidik jariJejak digital ini adalah jumlah dari semua informasi yang dihasilkan saat Anda berinteraksi dengan teknologi digital: pesan, pembelian, lokasi, pencarian, suka, foto, peringkat, dan lain sebagainya.

Memahami jalur ini memberi Anda beberapa keuntungan yang jelas.Di satu sisi, Anda dapat mengelola dengan lebih baik apa yang Anda bagikan dan dengan siapa dengan menyempurnakan pengaturan privasi profil media sosial, aplikasi, dan perangkat Anda. Di sisi lain, Anda mulai melihat dengan jelas mengapa iklan atau rekomendasi tertentu muncul kepada Anda: iklan atau rekomendasi tersebut bukanlah acak; iklan atau rekomendasi tersebut didasarkan pada model yang dibangun dari perilaku Anda dan perilaku orang-orang yang mirip dengan Anda.

Selain itu, menyadari jejak digital Anda membantu Anda memutuskan apa yang harus dilakukan. izin dan mana yang tidakKetika aplikasi baru meminta akses ke lokasi Anda di latar belakang, kontak Anda, atau mikrofon Anda, Anda dapat menilai apakah akses tersebut dibenarkan oleh fungsi yang ditawarkannya atau apakah itu merupakan "pungutan" yang berlebihan. Perspektif kritis ini sangat penting dalam ekosistem di mana banyak keputusan dibuat oleh algoritma yang tidak Anda lihat.

Anda juga dapat belajar memanfaatkan aspek positif dari datafikasi tersebut.Sebagai contoh, Anda dapat menggunakan laporan aktivitas jam tangan pintar Anda untuk meningkatkan kualitas tidur, memanfaatkan ringkasan pengeluaran bank Anda untuk mengatur keuangan Anda dengan lebih baik, atau menggunakan statistik media sosial Anda untuk mengembangkan proyek profesional atau pribadi.

Contoh sehari-hari dari datafikasi: dari jam tangan pintar hingga e-commerce

Teori datafikasi akan jauh lebih mudah dipahami jika Anda menerapkannya dalam kehidupan sehari-hari.Kenyataannya adalah Anda hidup dikelilingi oleh sistem yang mengumpulkan, menghubungkan silang, dan memanfaatkan data tanpa Anda perlu melakukan apa pun secara eksplisit.

Salah satu contoh yang paling jelas adalah apa yang Anda kenakan di pergelangan tangan jika Anda menggunakan jam tangan pintar atau pelacak aktivitas.Perangkat wearable ini melacak langkah, perkiraan kalori, menit olahraga, variabilitas detak jantung, kualitas tidur, dan bahkan kadar oksigen dalam darah. Berdasarkan data ini, aplikasi akan menampilkan tren, menetapkan tujuan, dan bahkan dapat mendeteksi anomali yang, dalam beberapa kasus, telah membantu mengantisipasi masalah kesehatan.

Media sosial adalah pusat utama lain dari proses datafikasi.Bukan hanya jumlah suka, komentar, atau konten yang Anda unggah yang penting: tetapi juga waktu yang Anda habiskan untuk menonton video, topik yang Anda bahas lebih lama, apa yang Anda abaikan dalam hitungan detik, dengan siapa Anda paling sering dan paling jarang berinteraksi. Semua ini berkontribusi pada profil minat dan perilaku sosial Anda yang sangat detail.

Aplikasi peta dan mobilitas sepenuhnya bergantung pada aliran data yang sangat besar ini.Setiap kali Anda mengaktifkan GPS untuk pergi bekerja, ponsel Anda mengirimkan informasi posisi dan kecepatan ke server. Dengan menggabungkan data dari ribuan orang secara bersamaan, sistem ini dapat menghitung lalu lintas secara real-time, menyarankan rute alternatif, atau menyesuaikan waktu kedatangan.

Dalam dunia e-commerce, datafikasi merupakan inti dari setiap strategi berbasis data.Kami mengukur produk yang terjual, kunjungan per halaman produk, persentase keranjang belanja yang ditinggalkan, sumber lalu lintas, tingkat konversi, nilai pesanan rata-rata, dan banyak variabel lainnya. Perangkat lunak analitis yang canggihSebagai platform yang dirancang khusus untuk e-commerce, mereka mampu melakukan referensi silang lebih dari sepuluh sumber data untuk menghasilkan indeks kinerja per produk, mendeteksi produk mana yang memiliki potensi terbesar, dan mendistribusikan investasi iklan sesuai dengan hasil tersebut.

Jenis solusi ini memungkinkan hal-hal yang luar biasa seperti... Tingkatkan jumlah klik pada kampanye berbayar, kurangi pengeluaran iklan pada produk yang tidak pernah menghasilkan konversi, atau tingkatkan secara signifikan jumlah "tambah ke keranjang". Dan, sebagai tambahan, mereka memberikan wawasan untuk mengoptimalkan SEO, SEM, dan strategi katalog itu sendiri.

Rumah pintar dan perangkat yang bereaksi terhadap data Anda

Rumah pintar merupakan skenario lain di mana datafikasi mengubah tugas-tugas rutin menjadi proses otomatis.Setiap perangkat "pintar" menambahkan lapisan pengukuran dan reaksi berdasarkan data dari perilaku harian Anda.

Misalnya, pikirkan tentang termostat pintar.Sistem ini mempelajari waktu biasanya Anda tiba di rumah, suhu yang Anda sukai tergantung musim, dan berapa lama waktu yang dibutuhkan ruangan untuk memanas atau mendingin. Dengan informasi ini, sistem secara otomatis menyesuaikan pemanas atau pendingin ruangan untuk kenyamanan optimal dengan konsumsi energi serendah mungkin.

Speaker pintar menganalisis perintah suara Anda. untuk memahami cara bicara Anda, rutinitas Anda (musik apa yang Anda putar di pagi hari, berita apa yang Anda dengarkan, daftar putar apa yang Anda gunakan untuk bekerja) dan merespons dengan lebih cepat dan akurat setiap saat.

Robot penyedot debu membuat peta detail rumah Anda.Mereka mendeteksi hambatan yang berulang, mengoptimalkan rute pembersihan, dan menyesuaikan jalur mereka berdasarkan seberapa kotor area tertentu. "Pemetaan domestik" ini adalah contoh nyata dari datafikasi ruang fisik Anda.

Platform streaming memantau dengan cermat kebiasaan konsumsi konten Anda.Ini termasuk informasi seperti kapan Anda menjeda sebuah episode, jenis serial apa yang Anda tinggalkan, berapa lama Anda menunggu di antara episode, dan perangkat apa yang Anda gunakan untuk menonton setiap tayangan. Inilah cara rekomendasi yang dipersonalisasi dibangun dan konten mana yang layak untuk diinvestasikan.

Sementara itu, aplikasi perbankan secara otomatis mengkategorikan pengeluaran Anda. (supermarket, aktivitas rekreasi, transportasi, langganan, dll.) dan mendeteksi pola untuk memperingatkan Anda jika ada sesuatu yang tampak tidak biasa. Data ini dikombinasikan dengan sistem anti-penipuan yang mampu memblokir transaksi mencurigakan dalam hitungan detik.

Manfaat langsung dari datafikasi untuk kehidupan sehari-hari Anda

Di luar penggunaan bisnis, Anda sendiri akan merasakan manfaat nyata yang diperoleh dari datafikasi, meskipun Anda tidak menyebutnya demikian.Yang paling jelas terlihat adalah personalisasi layanan dan konten yang sangat ekstrem.

Berkat datafikasi, banyak platform mempelajari preferensi Anda dan menghemat waktu Anda.Anda tidak perlu menghabiskan waktu berjam-jam mencari musik, serial, atau produk: rekomendasi mingguan aplikasi Anda sudah disesuaikan dengan apa yang biasanya Anda konsumsi dan apa yang dikonsumsi pengguna serupa.

Di bidang kesehatan, datafikasi membuka pintu bagi pencegahan yang jauh lebih proaktif.Sistem pemantauan terintegrasi (mulai dari perangkat yang dapat dikenakan hingga perangkat medis) dapat memberikan peringatan dini ketika mendeteksi pola abnormal pada detak jantung, tidur, atau aktivitas Anda, sebelum Anda menyadari adanya masalah.

Keamanan finansial juga mendapat manfaat dari pendekatan ini.Bank menggunakan model berbasis data untuk mengidentifikasi pembelian yang tidak biasa, akses dari lokasi yang tidak dikenal, atau perilaku yang konsisten dengan upaya penipuan. Jika ada sesuatu yang mencurigakan, mereka akan memblokir transaksi atau meminta konfirmasi tambahan.

Di sektor publik, pengelolaan data yang baik dapat meningkatkan layanan-layanan penting.Pengelolaan lalu lintas di kota-kota, perencanaan transportasi publik, pengendalian polusi, dan respons pandemi sangat bergantung pada analisis data yang berkaitan dengan mobilitas, konsumsi, insiden kesehatan, dan cuaca. Apa yang disebut "kota pintar" dibangun di atas lapisan pengukuran dan penyesuaian yang berkelanjutan ini.

Risiko dan efek samping terhadap privasi dan hak Anda

Meskipun pengumpulan data memiliki banyak keuntungan, hal itu juga membawa risiko yang sangat serius terhadap privasi, otonomi, dan kesetaraan sosial Anda.Ini bukan tentang menjelekkan data, tetapi tentang waspada terhadap potensi penggunaan dan penyalahgunaannya.

Salah satu bahaya yang paling jelas adalah hilangnya privasi.Ketika hampir seluruh kehidupan sehari-hari Anda direkam dengan cara tertentu, kemungkinan pihak ketiga mengakses informasi sensitif akan meningkat jika ada pelanggaran keamananpraktik buruk atau model bisnis yang tidak transparan.

Pemantauan terus-menerus terhadap lokasi dan rutinitas Anda dapat menyebabkan pengawasan berlebihan.Perusahaan dan pemerintah dapat mengetahui di mana Anda berada, dengan siapa Anda bersama, berapa banyak waktu yang Anda habiskan di setiap tempat, atau rute apa yang biasanya Anda lalui, yang menimbulkan pertanyaan tidak nyaman tentang kontrol sosial dan kebebasan bergerak.

Risiko besar lainnya adalah terciptanya gelembung informasi dan bias otomatis.Algoritma yang merekomendasikan berita atau konten berdasarkan preferensi Anda yang sudah ada dapat menjebak Anda dalam ruang gema di mana Anda hanya melihat sebagian dari realitas. Lebih jauh lagi, model penilaian kredit, proses seleksi personel, atau sistem alokasi kesejahteraan sosial dapat melanggengkan ketidaksetaraan dan diskriminasi jika dilatih dengan data yang bias.

Pencurian identitas dan penipuan digital juga berkembang pesat karena datafikasi.Jika penyerang mendapatkan akses ke cukup banyak informasi Anda (data pribadi, pola penggunaan, kebiasaan pembelian), akan jauh lebih mudah bagi mereka untuk menyamar sebagai Anda. Studi menunjukkan peningkatan signifikan dalam serangan yang bertujuan untuk mencuri profil pengguna lengkap, justru karena profil tersebut sangat berharga di pasar gelap.

Terakhir, ada masalah opasitas.Banyak keputusan penting tentang hidup Anda—iklan mana yang Anda lihat, persyaratan apa yang ditawarkan bank, apakah sistem otomatis menganggap Anda "layak" untuk sesuatu—dibuat oleh algoritma yang logikanya tidak mudah Anda audit atau pertanyakan. Ketidakseimbangan kekuasaan antara mereka yang merancang sistem dan mereka yang terpengaruh olehnya adalah salah satu perdebatan utama di zaman kita.

Datafikasi, perusahaan, dan keunggulan kompetitif

Dari perspektif bisnis, datafikasi telah menjadi faktor strategis tingkat atas.Tidak hanya untuk raksasa teknologi, tetapi juga untuk UKM, bisnis lokal, dan proyek digital dari semua jenis.

Kemampuan untuk mengekstrak informasi yang dapat ditindaklanjuti dari data memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dan berdasarkan informasi yang memadai. mengurangi risikoSebagai contoh, bisnis kecil dengan program loyalitas yang baik dapat mengenal pelanggannya dengan lebih baik: frekuensi kunjungan, pengeluaran rata-rata, produk yang disukai, dan sensitivitas harga. Hal ini mempermudah segmentasi pelanggan, peluncuran promosi yang dipersonalisasi, dan perancangan kampanye yang lebih menguntungkan.

Dalam industri restoran, hal sesederhana mengintegrasikan pembayaran kode QR atau aplikasi khusus membuka pintu untuk mencatat apa yang dipesan, kapan, berapa lama setiap meja bertahan, atau kombinasi hidangan mana yang paling cocok.Informasi ini dapat digunakan untuk menyesuaikan menu, harga, jadwal kerja staf, atau bahkan tata letak tempat usaha.

Dalam e-commerce, pendataan bahkan lebih intensif.Platform analitik canggih menghubungkan data katalog, kinerja kampanye, perilaku penelusuran, tingkat stok, logistik, dan margin. Hal ini memungkinkan mereka untuk memberi peringkat produk sesuai dengan potensinya, mengalokasikan kembali anggaran iklan, dan mengidentifikasi daftar mana yang membutuhkan peningkatan SEO atau perubahan pada materi iklan.

Bahkan sektor-sektor seperti keuangan, telekomunikasi, dan produksi audiovisual semakin bergantung pada pendekatan ini.Mulai dari menyesuaikan tarif berdasarkan konsumsi aktual hingga memutuskan serial mana yang akan diproduksi berdasarkan pola menonton, datafikasi diintegrasikan sebagai aset bisnis lain, pada tingkat infrastruktur atau merek.

Datafikasi dan keadilan sosial: kekuasaan, ketidaksetaraan, dan “kolonialisme data”

Di luar aspek individual dan bisnis, datafikasi memiliki implikasi sosial dan politik yang mendalam.Beberapa bidang studi—dari ekonomi politik kritis hingga teori dekolonial—menganalisis bagaimana konversi besar-besaran kehidupan menjadi data mengkonfigurasi ulang kekuasaan.

Salah satu kritik yang paling kuat berbicara tentang “kapitalisme pengawasan”.Menurut pandangan ini, pengalaman manusia telah menjadi bahan mentah untuk menghasilkan data perilaku yang dikemas, dijual, dan digunakan untuk memengaruhi keputusan kita. Ini bukan hanya tentang mengamati apa yang Anda lakukan; ini tentang mencoba memodelkan apa yang akan Anda lakukan selanjutnya.

Analisis lain menafsirkan datafikasi sebagai bentuk ekstraktivisme kontemporer.Sama seperti kolonialisme historis yang merampas wilayah, sumber daya alam, dan tenaga kerja, kini nilai diekstrak dari sumber daya sosial: hubungan, kebiasaan, budaya, pengetahuan komunitas, semuanya disaring melalui platform dan layanan global yang memusatkan kepemilikan data tersebut.

Pendekatan “kolonialisme data” ini berfokus pada siapa yang diuntungkan dan siapa yang menanggung akibatnya.Secara umum, platform teknologi besar dan negara-negara tertentu mengakumulasi sebagian besar nilai yang dihasilkan, sementara pengguna dan komunitas kehilangan kendali atas informasi mereka sendiri dan terpapar pada keputusan otomatis yang tidak dapat mereka negosiasikan.

Aspek hukum juga sangat penting.Regulasi seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) di Eropa berupaya mengembalikan kendali kepada individu dengan mengakui perlindungan data pribadi sebagai hak mendasar. Namun, cakupan aktual dari regulasi ini terhambat oleh model bisnis dan arsitektur teknis yang dirancang justru untuk memaksimalkan pengambilan dan peredaran data.

Cara menjaga kendali atas informasi pribadi Anda

Meskipun hampir mustahil untuk sepenuhnya "keluar" dari datafikasi, Anda dapat memperoleh kembali kendali yang cukup besar atas data Anda.Tidak perlu menjadi paranoid, tetapi perlu mengadopsi sikap yang lebih strategis.

Mulailah dengan meninjau izin aplikasi Anda.Periksa aplikasi mana yang memiliki akses ke lokasi Anda di latar belakang, kontak Anda, mikrofon Anda, atau kamera Anda. Tanyakan pada diri sendiri apakah aplikasi tersebut benar-benar membutuhkan izin tersebut untuk berfungsi atau apakah itu berlebihan. Nonaktifkan apa pun yang tidak jelas alasannya.

Saat menerima cookie atau kebijakan privasi, hindari selalu bertindak secara otomatis.Luangkan beberapa detik untuk mengkonfigurasi jenis cookie mana yang Anda izinkan (wajib, analitik, pemasaran, dll.) dan, jika memungkinkan, batasi cookie yang hanya digunakan untuk pelacakan iklan tingkat lanjut.

Pada perangkat Anda, tinjau opsi diagnostik dan pengumpulan data penggunaan.Banyak sistem operasi mengaktifkan pengumpulan data secara default untuk "meningkatkan produk." Anda dapat mengurangi pengumpulan ini jika tidak memberikan manfaat yang jelas.

Terakhir, kembangkan sikap kritis terhadap rekomendasi yang Anda terima.Jika Anda hanya mengonsumsi berita, konten, atau produk yang disarankan oleh algoritma, pandangan dunia Anda akan menyempit. Menggabungkan saran otomatis dengan pilihan sadar—mencari beragam sumber, membandingkan informasi, menjelajah di luar zona nyaman Anda—adalah cara sederhana untuk mendapatkan kembali kendali atas hidup Anda.

Pendataan data Anda adalah fenomena yang melintasi teknologi, ekonomi, dan politik, tetapi juga kehidupan sehari-hari Anda dalam detail sesederhana membayar dengan kartu atau memeriksa ponsel Anda sebelum tidur.Memahami bagaimana data ini dikumpulkan, diproses, dan digunakan memungkinkan Anda untuk memanfaatkan manfaatnya—personalisasi, efisiensi, keamanan, layanan baru—tanpa melupakan risikonya—hilangnya privasi, pengawasan, bias, ketidaksetaraan—dan memberi Anda ruang untuk membuat keputusan yang lebih sadar tentang apa yang Anda berikan, kepada siapa, dan sebagai imbalannya.