Jūsų duomenų duomeninimas: kas tai yra, kaip tai veikia ir kaip tai jus veikia

Informatec Digital » Ištekliai » Jūsų duomenų duomeninimas: kas tai yra, kaip tai veikia ir kaip tai jus veikia

Ar kada nors jaučiatės taip, lyg jūsų telefonas, laikrodis ar programėlės jus pažįsta geriau nei jūs pats save? Tai ne paranoja: už šio įspūdžio slypi duomenų kaupimas – tylus procesas, kuris beveik kiekvieną kasdienį gestą paverčia analizuojamais duomenimis. Kiekvienas mokėjimas kortele, kiekvienas jūsų žingsnis, kiekvienas paspaudimas socialiniuose tinkluose ir kiekviena atlikta paieška tampa naudinga informacija įmonėms, platformoms ir, jei žinote, kaip ja pasinaudoti, jums patiems.

Supratimas, kaip jūsų duomenys yra sudaitinami, nėra techninė detalė, tai asmeninių galių klausimas.Žinojimas, kokie duomenys renkami, kaip jie tvarkomi ir kokiais tikslais, leidžia priimti labiau pagrįstus sprendimus dėl savo privatumo, skaitmeninės tapatybės ir kasdien naudojamų paslaugų. Šiame straipsnyje mes tiksliai nagrinėsime, kas yra duomenų fiksavimas (datafikacija), kuo ji skiriasi nuo didžiųjų duomenų ir dirbtinio intelekto, pateiksime realių pavyzdžių iš kasdienio gyvenimo, kokią naudą ji teikia, kokią riziką kelia ir kaip kontroliuoti savo informaciją.

Kas yra duomenų kaupimas ir kuo jis toks ypatingas?

Paprastai tariant, duomenų kūrimas yra procesas, kurio metu veiksmai, įvykiai ar gyvenimo charakteristikos paverčiami skaitmeniniais duomenimis, kuriuos sistema gali įrašyti, saugoti ir analizuoti.Kalbame ne tik apie nuskaitytų dokumentų ar nuotraukų turėjimą mobiliajame telefone (tai labiau panašu į skaitmeninimą), bet ir apie savo elgesio, santykių, įpročių ir net emocijų pavertimą kiekybiškai įvertinamais rodikliais.

Svarbiausia, kad beveik viską galima paversti duomenimis.Jūsų gimimo data, kiek žingsnių žengiate per dieną, kiek laiko užtrunka nuvykti į darbą, kada paprastai tikrinate „Instagram“, kurias serijas nutraukiate pusiaukelėje ar kiek pinigų išleidžiate prekybos centre savaitgaliais – visa tai, surinkus, yra sutvarkoma, struktūrizuojama ir integruojama su kitais duomenimis, kad būtų gauta informacija ir galiausiai naudingos žinios.

Dabartinis duomenų fiksavimas yra įmanomas dėl jutiklių, ryšio ir debesų infrastruktūraJutikliai mobiliuosiuose telefonuose, laikrodžiuose, automobiliuose ir buitiniuose prietaisuose fiksuoja signalus iš fizinės aplinkos ir jūsų veiklos. Šie signalai transformuojami į dvejetainį kodą ir internetu keliauja į serverius, kur saugomi didžiulėse duomenų bazėse. Iš ten analizės įrankiai, didžiųjų duomenų algoritmai ir dirbtinis intelektas išskiria modelius, koreliacijas ir prognozes.

Svarbus duomenų kaupimo niuansas yra tas, kad jis neapsiriboja „daiktų“ saugojimu, o veikiau nuolat vykstančiais procesais.Jis ne tik įrašo, kada ką nors įsigijote, bet ir kada, kur, kaip dažnai, kiek vidutiniškai išleidžiate, ką perka tokie žmonės kaip jūs ir kaip laikui bėgant keičiasi jūsų elgesys. Šis dinaminis vaizdas paverčia jūsų kasdienį gyvenimą savotišku nuolatiniu duomenų srautu.

Kaip duomenų kaupimas techniškai veikia jūsų įrenginiuose

Už kiekvienų sugeneruotų duomenų slypi gana aiški techninė grandinė, net jei jos ir nematote.Jūsų prijungti įrenginiai, grubiai tariant, atlieka nuoseklių fazių seriją, kuri kartojasi be pertraukos, kol juos naudojate.

Pirma, įvyksta užfiksavimas.Jūsų mobiliajame telefone, išmaniajame laikrodyje, išmaniojoje garso kolonėlėje ar prie interneto prijungtame automobilyje yra jutikliai (GPS, akselerometras, giroskopas, kamera, mikrofonas, biometriniai jutikliai ir kt.), galintys fizinius dirgiklius ar skaitmeninius veiksmus paversti išmatuojamais signalais. Pavyzdžiui, GPS konvertuoja jūsų geografinę padėtį į koordinates; širdies ritmo matuoklis matuoja jūsų širdies ritmą; programėlės įrašo paspaudimus, jose praleistą laiką arba kuriuos įrašus ignoruojate.

Toliau seka informacijos vertimas ir struktūrizavimas.Šie signalai konvertuojami į dvejetainį kodą ir susisteminami į formatus, kuriuos gali apdoroti mašinos: lentelės, įrašai, įvykiai, žurnalai... Čia į pagalbą ateina metaduomenys – duomenys apie duomenis: įrašymo laikas, naudotas įrenginys, vieta, veiksmo tipas ir kt. Duomenys ir metaduomenys galiausiai tampa prasminga informacija.

Kitas žingsnis – saugojimas nuotolinėse infrastruktūroseDidžioji dalis informacijos saugoma debesijos serveriuose, paskirstytuose visame pasaulyje. Šios sistemos leidžia saugoti didžiulius duomenų kiekius, juos replikuoti, kad būtų išvengta duomenų praradimo, užtikrinti saugumą ir prieinamumą beveik realiuoju laiku atliekamai analizei.

Galiausiai atliekama analizė ir aktyvinimas.. Analitikos įrankiaiDidelių duomenų ir dirbtinio intelekto algoritmai susieja jūsų duomenis su milijonų žmonių duomenimis, kad išskirtų modelius: ką paprastai veikiate, kas jus domina, kas jums panašu. Šis „intelektas“ tada sukelia atsaką: turinio rekomendaciją, pritaikytą reklamą, saugumo įspėjimą, alternatyvaus maršruto pasiūlymą arba pranešimą iš jūsų banko.

Duomenų kūrimas, didieji duomenys ir dirbtinis intelektas: kokį vaidmenį atlieka kiekvienas iš jų?

Įprasta maišyti duomenų kūrimą, didžiuosius duomenis ir dirbtinį intelektą, tarsi tai būtų tas pats dalykas, tačiau iš tikrųjų tai yra skirtingos tos pačios grandinės dalys.Supratimas skirtumo padeda pamatyti, kur prasideda jūsų duomenys ir kuo jie tampa.

Duomenų kaupimas yra atspirties taškasTai realybės (jūsų veiksmų, miesto procesų, ekonominės veiklos ir kt.) pavertimas skaitmeniniais duomenimis. Tai akimirka, kai kažkas, kas anksčiau buvo efemeriška ar nematoma (pavyzdžiui, laikas, kurį praleidžiate žiūrėdami reklamą), tampa užfiksuota.

Dideli duomenys – tai tokių didelių, įvairių ir greitai besikeičiančių duomenų rinkinių, kurie perkrauna tradicines sistemas, tvarkymas.Paprastai tai aiškinama garsiaisiais „trimis V“: apimtimi (milžiniški duomenų kiekiai, pavyzdžiui, milijonai tviterio žinučių per dieną), įvairove (skirtingi formatai: tekstas, garsas, vaizdas, jutiklių duomenys, vaizdai ir kt.) ir greičiu (duomenys, kurie generuojami ir turi būti apdorojami beveik akimirksniu, pavyzdžiui, eismo rodmenys ar meteorologinių stočių duomenys). Prie šių trijų V galime pridėti ketvirtą raktą: vertę, tai yra galimybę išgauti realų naudingumą iš tų duomenų.

Dirbtinis intelektas įžengia į sceną kaip „smegenys“, kurios mokosi iš šių didžiulių duomenų.Mašininio mokymosi algoritmai aptinka paslėptus modelius, prognozuoja elgesį ir priima automatizuotus sprendimus: nuo serijos rekomendavimo iki numatymo, kurie klientai ruošiasi atsisakyti paslaugos arba kuris pirkinys yra nesąžiningas.

Be išankstinio duomenų fiksavimo nei didieji duomenys, nei dirbtinis intelektas neturėtų žaliavos, su kuria galėtų dirbti.Be didžiųjų duomenų infrastruktūros dirbtinis intelektas negalėtų efektyviai išnaudoti visos šiandien pasaulyje generuojamos informacijos. Jie yra skirtingi sluoksniai, bet visiškai tarpusavyje priklausomi.

Duomenys, informacija, žinios ir vertė: kodėl metaduomenys tokie svarbūs

Vienas iš svarbiausių duomenų kūrimą suprantančių dalykų yra atskirti duomenis, informaciją ir žinias.Skirtumas gali atrodyti teorinis, tačiau praktiškai jis lemia, kas su jumis gali būti padaryta, remiantis tuo, ką įrašo aparatai.

Duomenų dalis pati savaime yra izoliuota reikšmė be kontekstoPavyzdžiui, „1983-09-18“ arba „120“. Tik pridėjus metaduomenis (ką tai reiškia, kam priklauso, kada buvo įrašyta), tai tampa informacija: „kliento gimimo data“ arba „ramybės būsenos širdies ritmas“.

Metaduomenys yra svarbiausia dalis, kuri paverčia laisvus duomenis prasminga informacijaKuo daugiau metaduomenų pridedama, tuo didesnis detalumo lygis ir todėl didesnė galimybė išgauti praktines žinias. Pavyzdžiui, prekybos centras ne tik žino, kad asmuo apsipirko šeštadienį; jis analizuoja laiko intervalus, vidutinę bilieto kainą, įsigytus produktus, apsipirkimo dažnumą per mėnesį, ar asmuo apsipirko vienas, ar su kitais, mokėjimo būdą ir pan.

Žinios atsiranda, kai ta informacija yra interpretuojama turint konkretų tikslą.Prekybos centro pavyzdyje viena išvada galėtų būti tokia: „Klientai, gimę 1975–1985 m., dažniausiai perka didesnius daiktus savaitgaliais.“ Ši idėja leidžia kurti konkrečias akcijas, geriau organizuoti darbuotojus arba koreguoti atsargas.

Štai čia ir prasideda ketvirtoji didžiųjų duomenų V dalis: vertėNėra prasmės fiksuoti daugybę paspaudimų ar matavimų, jei niekas jų nenaudoja sprendimams priimti, paslaugoms tobulinti ar žmonėms naudingiems dalykams teikti. Duomenų fiksavimas prasmingas tik tada, kai jis integruotas į verslo procesus, viešąją politiką ar paslaugas, kurios iš tikrųjų išnaudoja tą vertę.

Jūsų skaitmeninis pėdsakas: kaip jūs save suduomeninate to nesuvokdami

Beveik viskas, ką darote internete, palieka pėdsaką, kuris formuoja jūsų pirštų atspaudasŠis pėdsakas yra visos informacijos, sugeneruotos jums sąveikaujant su skaitmeninėmis technologijomis, suma: žinutės, pirkimai, vietos, paieškos, patiktukai, nuotraukos, įvertinimai ir kt.

Šio tako supratimas suteikia jums keletą aiškių pranašumųViena vertus, galite geriau valdyti, ką ir su kuo bendrinate, tiksliai sureguliuodami savo socialinių tinklų profilių, programėlių ir įrenginių privatumo nustatymus. Kita vertus, pradedate aiškiai suprasti, kodėl jums rodomi tam tikri skelbimai ar rekomendacijos: jie nėra atsitiktiniai; jie pagrįsti modeliais, sukurtais remiantis jūsų ir panašių į jus žmonių elgesiu.

Be to, žinojimas apie savo skaitmeninį pėdsaką padeda jums nuspręsti, ką daryti leidimai o kurie neKai nauja programėlė prašo prieigos prie jūsų vietos fone, kontaktų ar mikrofono, galite įvertinti, ar ši prieiga pateisinama jos siūloma funkcija, ar tai per didelė „našta“. Ši kritinė perspektyva yra būtina ekosistemoje, kurioje daugelį sprendimų priima nematomas algoritmas.

Taip pat galite išmokti pasinaudoti teigiamais to duomenų kaupimo aspektais.Pavyzdžiui, galite naudoti savo išmaniojo laikrodžio veiklos ataskaitas, kad pagerintumėte miegą, pasinaudoti banko išlaidų suvestinėmis, kad geriau tvarkytumėte savo finansus, arba naudoti savo socialinės žiniasklaidos statistiką, kad plėtotumėte profesionalų ar asmeninį projektą.

Kasdieniai duomenų panaudojimo pavyzdžiai: nuo išmaniųjų laikrodžių iki elektroninės prekybos

Duomenų kaupimo teorija daug geriau suprantama, kai ją pritaikote kasdieniame gyvenime.Tiesa ta, kad gyvenate apsupti sistemų, kurios renka, susieja ir naudoja duomenis, jums nereikalaujant nieko tiesiogiai daryti.

Vienas aiškiausių pavyzdžių yra tai, ką nešiojate ant riešo, jei naudojate išmanųjį laikrodį ar aktyvumo stebėjimo priemonę.Šie nešiojami įrenginiai seka žingsnius, numatomas kalorijas, mankštos laiką minutėmis, širdies ritmo kintamumą, miego kokybę ir net deguonies kiekį kraujyje. Remdamasi šiais duomenimis, programa rodo tendencijas, nustato tikslus ir netgi gali aptikti anomalijas, kurios kai kuriais atvejais padėjo numatyti sveikatos problemas.

Socialinė žiniasklaida yra dar vienas svarbus duomenų kaupimo epicentrasSvarbūs ne tik paspaudimai „patinka“, komentarai ar paskelbtas turinys: taip pat laikas, kurį praleidžiate žiūrėdami vaizdo įrašą, temos, prie kurių užsibūnate, ką atmetate per kelias sekundes, su kuo bendraujate daugiausia ir rečiausiai. Visa tai sudaro labai išsamų jūsų pomėgių ir socialinio elgesio profilį.

Žemėlapių ir mobilumo programėlės visiškai priklauso nuo šio didžiulio duomenų srautoKiekvieną kartą, kai įjungiate GPS vykdami į darbą, jūsų telefonas siunčia buvimo vietos ir greičio informaciją į serverius. Apjungdama tūkstančių žmonių duomenis vienu metu, sistema gali apskaičiuoti eismo sąlygas realiuoju laiku, pasiūlyti alternatyvius maršrutus arba pakoreguoti atvykimo laiką.

E. prekybos pasaulyje duomenų fiksavimas yra bet kurios duomenimis pagrįstos strategijos pagrindas.Mes matuojame parduotus produktus, apsilankymų skaičių viename produkto puslapyje, paliktų krepšelių procentą, srauto šaltinius, konversijų rodiklį, vidutinę užsakymo vertę ir daugelį kitų kintamųjų. Išplėstiniai analizės įrankiaiKadangi šios platformos yra specialiai sukurtos e. prekybai, jos gali susieti daugiau nei dešimt duomenų šaltinių, kad sugeneruotų kiekvieno produkto našumo rodiklius, nustatytų, kurie iš jų turi didžiausią potencialą, ir atitinkamai paskirstytų reklamos investicijas.

Šio tipo sprendimai leidžia atlikti galingus veiksmus, tokius kaip Padidinkite paspaudimų skaičių mokamose kampanijose, sumažinkite reklamos išlaidas produktams, kurie niekada neužtikrina konversijų, arba žymiai pagerinkite „įdėti į krepšelį“ įvykius. Beje, jie suteikia įžvalgų, kaip optimizuoti SEO, SEM ir pačią katalogo strategiją.

Išmanieji namai ir įrenginiai, reaguojantys į jūsų duomenis

Prijungtas namas yra dar vienas scenarijus, kai duomenų kūrimas transformuoja įprastas užduotis į automatizuotus procesus.Kiekvienas „išmanusis“ įrenginys prideda matavimo ir reakcijos sluoksnį, pagrįstą jūsų kasdienio elgesio duomenimis.

Pavyzdžiui, pagalvokite apie išmanųjį termostatąJis sužino, kada paprastai grįžtate namo, kokią temperatūrą pageidaujate priklausomai nuo sezono ir kiek laiko užtrunka, kol kambariai įkaista arba atvėsta. Turėdamas šią informaciją, jis automatiškai reguliuoja šildymą arba oro kondicionavimą, kad būtų užtikrintas optimalus komfortas su mažiausiomis įmanomomis energijos sąnaudomis.

Išmanieji garsiakalbiai analizuoja jūsų balso komandas suprasti jūsų kalbėjimo būdą, jūsų įpročius (kokią muziką klausotės ryte, kokių naujienų klausotės, kokius grojaraščius naudojate darbe) ir kaskart reaguoti greičiau bei tiksliau.

Robotai dulkių siurbliai sukuria išsamius jūsų namų žemėlapiusJie aptinka pasikartojančias kliūtis, optimizuoja valymo maršrutus ir koreguoja savo takus pagal tai, kiek užterštos tam tikros vietos. Šis „namų žemėlapis“ yra aiškus jūsų fizinės erdvės duomenų kaupimo pavyzdys.

Srautinio perdavimo platformos atidžiai stebi jūsų turinio vartojimo įpročiusTai apima tokią informaciją, kaip kada pristabdote seriją, kokio tipo serialus nutraukiate, kiek laiko laukiate tarp serijų ir kokį įrenginį naudojate kiekvienai serijai žiūrėti. Taip kuriamos suasmenintos rekomendacijos ir į kokį turinį verta investuoti.

Tuo tarpu bankininkystės programėlės automatiškai suskirsto jūsų išlaidas į kategorijas (prekybos centrai, laisvalaikio veikla, transportas, prenumeratos ir kt.) ir aptinka modelius, kad įspėtų jus, jei kas nors atrodo neįprasta. Šis duomenų kaupimas derinamas su kovos su sukčiavimu sistemomis, galinčiomis per kelias sekundes blokuoti įtartinas operacijas.

Tiesioginė duomenų kaupimo nauda jūsų kasdieniame gyvenime

Be verslo naudojimo, jūs pats pastebite aiškią duomenų kūrimą (datafikaciją), net jei jūs jos taip nevadinate.Akivaizdžiausias yra ekstremalus paslaugų ir turinio suasmeninimas.

Dėl duomenų kaupimo daugelis platformų išmoksta jūsų pageidavimus ir taupo jūsų laiką.Jums nereikia valandų valandas ieškoti muzikos, serialų ar produktų: jūsų programėlių savaitės rekomendacijos jau pritaikytos prie to, ką paprastai vartojate ir ką vartoja panašūs vartotojai.

Sveikatos srityje duomenų kūrimas atveria duris į daug aktyvesnę prevenciją.Integruotos stebėjimo sistemos (nuo nešiojamųjų įrenginių iki medicinos prietaisų) gali iš anksto įspėti, kai aptinka nenormalius jūsų širdies ritmo, miego ar aktyvumo modelius, dar prieš jums pastebint problemą.

Finansinis saugumas taip pat naudingas šiam požiūriuiBankai naudoja duomenimis pagrįstus modelius, kad nustatytų neįprastus pirkimus, prieigą iš nepažįstamų vietų ar elgesį, atitinkantį sukčiavimo bandymus. Kai kas nors atrodo ne taip, jie blokuoja operaciją arba prašo papildomo patvirtinimo.

Viešajame sektoriuje gerai valdomas duomenų apdorojimas gali pagerinti esmines paslaugasEismo valdymas miestuose, viešojo transporto planavimas, taršos kontrolė ir reagavimas į pandemijas labai priklauso nuo duomenų, susijusių su mobilumu, vartojimu, sveikatos incidentais ir orais, analizės. Vadinamieji „išmanieji miestai“ kuriami remiantis šiuo nuolatiniu matavimo ir koregavimo sluoksniu.

Rizika ir šalutinis poveikis jūsų privatumui ir teisėms

Nors duomenų kūrimas turi daug privalumų, jis taip pat kelia labai rimtą pavojų jūsų privatumui, autonomijai ir socialinei lygybei.Kalbama ne apie duomenų demonizavimą, o apie budrumą dėl galimo jų panaudojimo ir piktnaudžiavimo.

Vienas akivaizdžiausių pavojų yra privatumo praradimas.Kai praktiškai visas jūsų kasdienis gyvenimas yra vienaip ar kitaip įrašomas, padidėja tikimybė, kad trečiosios šalys, jei tokių yra, gaus prieigą prie neskelbtinos informacijos. saugumo pažeidimusbloga praktika arba neskaidrūs verslo modeliai.

Nuolatinis savo buvimo vietos ir įpročių stebėjimas gali lemti pernelyg didelį stebėjimą.Įmonės ir vyriausybės gali sužinoti, kur esate, su kuo esate, kiek laiko praleidžiate kiekvienoje vietoje ar kokiais maršrutais paprastai keliaujate, o tai kelia nemalonių klausimų apie socialinę kontrolę ir judėjimo laisvę.

Kita didelė rizika yra informacijos burbulų ir automatizuotų šališkumų kūrimas.Algoritmai, kurie rekomenduoja naujienas ar turinį pagal jūsų esamus pageidavimus, gali jus įkalinti aido kamerose, kuriose matote tik dalinį realybės vaizdą. Be to, kredito vertinimo modeliai, personalo atrankos procesai ar socialinės rūpybos paskirstymo sistemos, jei apmokytos remiantis šališkais duomenimis, gali įtvirtinti nelygybę ir diskriminaciją.

Duomenų fiksavimo srityje taip pat klesti tapatybės vagystės ir skaitmeninis sukčiavimas.Jei užpuolikas gauna prieigą prie pakankamai jūsų informacijos (asmeninių duomenų, naudojimo modelių, pirkimo įpročių), jam tampa daug lengviau apsimesti jumis. Tyrimai rodo, kad gerokai padaugėjo atakų, kuriomis siekiama pavogti pilnus vartotojų profilius, būtent dėl ​​to, kad jie yra tokie vertingi juodojoje rinkoje.

Galiausiai, yra neskaidrumo problemaDaugelį svarbių sprendimų, susijusių su jūsų gyvenimu – kokią reklamą matote, kokias sąlygas siūlo bankas, ar automatizuota sistema jus laiko „tinkamu“ gauti kažką – priima algoritmai, kurių logikos negalima lengvai patikrinti ar kvestionuoti. Šis galios disbalansas tarp tų, kurie kuria sistemas, ir tų, kuriems jos daro įtaką, yra viena iš pagrindinių mūsų laikų diskusijų.

Duomenų rinkimas, įmonės ir konkurencinis pranašumas

Verslo požiūriu, duomenų kūrimas tapo svarbiausiu strateginiu veiksniuNe tik technologijų gigantams, bet ir MVĮ, vietos įmonėms bei visų rūšių skaitmeniniams projektams.

Galimybė išgauti veiksmingos informacijos iš duomenų leidžia priimti labiau pagrįstus sprendimus ir sumažinti rizikąPavyzdžiui, maža įmonė, turinti gerą lojalumo programą, gali daug geriau pažinti savo klientus: apsilankymų dažnumą, vidutines išlaidas, pageidaujamus produktus ir jautrumą kainoms. Tai leidžia lengviau segmentuoti klientus, pradėti suasmenintas akcijas ir kurti pelningesnes kampanijas.

Restoranų industrijoje toks paprastas dalykas kaip QR kodo mokėjimų ar patentuotų programėlių įtraukimas atveria duris į užsakymų, kada, kiek laiko trunka prie kiekvieno staliuko ar kurie patiekalų deriniai yra geriausi, registravimą.Ši informacija gali būti naudojama koreguojant valgiaraščius, kainas, darbuotojų pamainas ar net patalpų išplanavimą.

Elektroninėje prekyboje duomenų kaupimas yra dar intensyvesnis.Pažangios analizės platformos susieja duomenis iš katalogų, kampanijų našumo, naršymo elgsenos, atsargų lygio, logistikos ir pelno maržų. Tai leidžia joms reitinguoti produktus pagal jų potencialą, perskirstyti reklamos biudžetus ir nustatyti, kuriems skelbimams reikia SEO patobulinimų arba skelbimų kūrybos pakeitimų.

Netgi tokie sektoriai kaip finansai, telekomunikacijos ir audiovizualinė produkcija vis labiau remiasi šiuo metodu.Nuo tarifų koregavimo pagal faktinį suvartojimą iki sprendimo, kurias serijas kurti pagal žiūrėjimo modelius, duomenų fiksavimas yra integruojamas kaip dar vienas verslo turtas infrastruktūros ar prekės ženklo lygmeniu.

Duomenų kaupimas ir socialinis teisingumas: galia, nelygybė ir „duomenų kolonializmas“

Be individualių ir verslo aspektų, duomenų kūrimas turi didelių socialinių ir politinių pasekmių.Kelios studijų sritys – nuo ​​kritinės politinės ekonomijos iki dekolonijinės teorijos – analizuoja, kaip masinis gyvenimo pavertimas duomenimis perkonfigūruoja galią.

Vienas iš stipriausių kritikos punktų yra susijęs su „stebėjimo kapitalizmu“.Remiantis šiuo požiūriu, žmogaus patirtis tapo žaliava elgesio duomenims generuoti, kurie yra pakuojami, parduodami ir naudojami mūsų sprendimams daryti įtaką. Svarbu ne tik stebėti, ką darote; svarbu bandyti modeliuoti, ką darysite toliau.

Kita analizės kryptis interpretuoja duomenų kaupimą kaip šiuolaikinę ekstrakcionizmo formą.Lygiai taip pat, kaip istorinis kolonializmas pasisavino teritorijas, gamtos išteklius ir darbo jėgą, dabar vertė išgaunama iš socialinių išteklių: santykių, įpročių, kultūros, bendruomenės žinių, visa tai filtruojama per pasaulines platformas ir paslaugas, kurios sutelkia šių duomenų nuosavybę.

Šis „duomenų kolonializmo“ požiūris orientuotas į tai, kas gauna naudos ir kas moka kainą.Apskritai didelės technologijų platformos ir tam tikros valstybės sukaupia didžiąją dalį sukuriamos vertės, o vartotojai ir bendruomenės praranda savo informacijos kontrolę ir yra veikiami automatizuotų sprendimų, dėl kurių negali derėtis.

Teisinis aspektas taip pat yra reikšmingas.Tokie reglamentai kaip Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas (BDAR) Europoje bando grąžinti asmenims tam tikrą kontrolę, pripažindami asmens duomenų apsaugą pagrindine teise. Tačiau tikrąją šių reglamentų taikymo sritį riboja verslo modeliai ir techninės architektūros, sukurtos būtent tam, kad būtų maksimaliai padidintas duomenų išgavimas ir platinimas.

Kaip išlaikyti savo asmeninės informacijos kontrolę

Nors beveik neįmanoma visiškai „išsivaduoti“ iš duomenų kaupimo, galite atgauti nemažą savo duomenų kontrolę.Nereikia tapti paranojišku, bet būtina laikytis strategiškesnio požiūrio.

Pradėkite peržiūrėdami savo programėlės leidimusPatikrinkite, kurios programėlės turi prieigą prie jūsų vietos fone, kontaktų, mikrofono ar kameros. Paklauskite savęs, ar joms tikrai reikia šių leidimų, kad jos veiktų, ar jų per daug. Išjunkite viską, kas nėra aiškiai pagrįsta.

Sutikdami su slapukais ar privatumo politika, venkite visada veikti autopilotu.Skirkite kelias sekundes, kad sukonfigūruotumėte, kokių tipų slapukus leidžiate (būtinuosius, analitinius, rinkodaros ir kt.), ir, jei įmanoma, apribokite tuos, kurie naudojami tik pažangiam reklamos stebėjimui.

Savo įrenginiuose peržiūrėkite diagnostikos ir naudojimo duomenų rinkimo parinktis.Daugelyje operacinių sistemų pagal numatytuosius nustatymus leidžiama rinkti duomenis, siekiant „tobulinti produktą“. Galite sumažinti šį rinkimą, jei jis nesuteikia aiškios naudos.

Galiausiai, ugdykite kritišką požiūrį į gautas rekomendacijas.Jei vartojate tik algoritmų siūlomas naujienas, turinį ar produktus, jūsų pasaulėžiūra susiaurėja. Automatinių pasiūlymų derinimas su sąmoningais pasirinkimais – įvairių šaltinių paieška, informacijos lyginimas, tyrinėjimas už savo komforto zonos ribų – yra paprastas būdas susigrąžinti savo veiksnumą.

Jūsų duomenų suduomenų kaupimas yra reiškinys, apimantis technologijas, ekonomiką ir politiką, bet taip pat turintis įtakos jūsų kasdieniam gyvenimui tokiose detalėse kaip atsiskaitymas kortele ar mobiliojo telefono patikrinimas prieš miegą.Supratimas, kaip šie duomenys renkami, tvarkomi ir naudojami, leidžia pasinaudoti privalumais – suasmeninimu, efektyvumu, saugumu, naujomis paslaugomis – nepamirštant rizikų – privatumo praradimo, stebėjimo, šališkumo, nelygybės – ir suteikia erdvės priimti sąmoningesnius sprendimus dėl to, ko, kam ir mainais už ką atsisakote.