Pengdataan data anda: apakah itu, cara ia berfungsi dan bagaimana ia mempengaruhi anda

Informatec Digital » Sumber » Pengdataan data anda: apakah itu, cara ia berfungsi dan bagaimana ia mempengaruhi anda

Pernahkah anda rasa telefon, jam tangan atau aplikasi anda mengenali anda lebih baik daripada diri anda sendiri? Ia bukan paranoia: di sebalik tanggapan itu terletaknya pengdataan, satu proses senyap yang mengubah hampir setiap tindakan harian menjadi data yang boleh dianalisis. Setiap pembayaran kad, setiap langkah yang anda ambil, setiap klik di media sosial dan setiap carian yang anda lakukan menjadi maklumat berguna untuk syarikat, platform dan, jika anda tahu cara memanfaatkannya, untuk anda juga.

Memahami bagaimana data anda didatakan bukanlah perincian teknikal, ia adalah soal kuasa peribadi.Mengetahui data yang dikumpul, cara ia diproses dan untuk tujuan apa membolehkan anda membuat keputusan yang lebih tepat tentang privasi anda, identiti digital anda dan perkhidmatan yang anda gunakan setiap hari. Sepanjang artikel ini, kami akan meneroka dengan tepat apa itu pengdataan, bagaimana ia berbeza daripada data raya dan kecerdasan buatan, contoh dunia sebenar daripada kehidupan seharian anda, faedah yang ditawarkannya, risiko yang terlibat dan cara mengekalkan kawalan ke atas maklumat anda.

Apakah pengdataan dan apa yang menjadikannya begitu istimewa

Secara ringkasnya, datafikasi ialah proses menukar tindakan, peristiwa atau ciri kehidupan kepada data digital yang boleh direkod, disimpan dan dianalisis oleh sistem.Kita bukan sahaja bercakap tentang mempunyai dokumen atau foto yang diimbas pada telefon bimbit anda (itu lebih seperti pendigitalan), tetapi tentang menterjemahkan tingkah laku, hubungan, tabiat dan juga emosi anda kepada metrik yang boleh diukur.

Kuncinya ialah hampir apa sahaja boleh ditukar menjadi data.Tarikh lahir anda, berapa banyak langkah yang anda ambil sehari, berapa lama masa yang diperlukan untuk sampai ke tempat kerja, pukul berapa anda biasanya menyemak Instagram, siri mana yang anda tinggalkan pada pertengahan jalan, atau berapa banyak yang anda belanjakan di pasar raya pada hujung minggu. Semua ini, setelah dirakam, disusun, distruktur dan disepadukan dengan data lain untuk menjana maklumat dan, akhirnya, pengetahuan yang berguna.

Pengdataan semasa adalah mungkin hasil daripada gabungan sensor, ketersambungan dan infrastruktur awanSensor dalam telefon bimbit, jam tangan, kereta dan peralatan rumah menangkap isyarat daripada persekitaran fizikal dan aktiviti anda. Isyarat ini diubah menjadi kod binari dan bergerak melalui internet ke pelayan di mana ia disimpan dalam pangkalan data yang sangat besar. Dari situ, alat analitik, algoritma data raya dan kecerdasan buatan mengekstrak corak, korelasi dan ramalan.

Satu nuansa penting dalam pengdataan ialah ia tidak terhad kepada menyimpan "benda" tetapi sebaliknya proses dalam gerakan berterusan.Ia bukan sahaja merekodkan bahawa anda telah membeli sesuatu, tetapi juga bila, di mana, berapa kerap, berapa banyak yang anda belanjakan secara purata, apa yang orang seperti anda beli dan bagaimana tingkah laku anda berubah dari semasa ke semasa. Paparan dinamik ini mengubah kehidupan seharian anda menjadi sejenis aliran data berterusan.

Cara datafikasi berfungsi secara teknikal pada peranti anda

Di sebalik setiap data yang dijana, terdapat rantaian teknikal yang agak jelas, walaupun anda tidak melihatnya.Peranti anda yang bersambung, secara kasarnya, mengikuti satu siri fasa berturut-turut yang diulang tanpa henti semasa anda menggunakannya.

Pertama, penangkapan berlaku.Telefon bimbit, jam tangan pintar, pembesar suara pintar atau kereta yang disambungkan anda menggabungkan sensor (GPS, pecutan, giroskop, kamera, mikrofon, sensor biometrik, dll.) yang mampu mengubah rangsangan fizikal atau tindakan digital menjadi isyarat yang boleh diukur. Contohnya, GPS menukar kedudukan geografi anda menjadi koordinat; monitor kadar denyutan jantung mengukur kadar denyutan jantung anda; aplikasi merekodkan klik, masa yang dihabiskan untuknya atau siaran yang anda abaikan.

Seterusnya ialah penterjemahan dan penstrukturan maklumatIsyarat-isyarat ini ditukar kepada kod binari dan disusun kepada format yang boleh diproses oleh mesin: jadual, rekod, peristiwa, log… Di sinilah metadata memainkan peranan, iaitu data tentang data: masa rakaman, peranti yang digunakan, lokasi, jenis tindakan, dsb. Data serta metadata inilah yang akhirnya menjadi maklumat yang bermakna.

Langkah seterusnya ialah penyimpanan dalam infrastruktur terpencilKebanyakan maklumat dihantar ke pelayan awan yang diedarkan di seluruh dunia. Sistem ini membolehkan penyimpanan data dalam jumlah yang besar, replikasinya untuk mencegah kehilangan data, keselamatannya dan ketersediaannya untuk analisis hampir masa nyata.

Akhir sekali, analisis dan pengaktifan dijalankan.. Alat analitisAlgoritma data raya dan kecerdasan buatan merujuk silang data anda dengan data berjuta-juta orang untuk mengekstrak corak: apa yang biasanya anda lakukan, apa yang menarik minat anda, apa yang serupa dengan anda. "Kecerdasan" ini kemudian mencetuskan respons: cadangan kandungan, iklan yang disesuaikan, amaran keselamatan, laluan alternatif yang dicadangkan atau pemberitahuan daripada bank anda.

Pengkomputeran data, data raya dan kecerdasan buatan: apakah peranan yang dimainkan oleh setiap satunya?

Adalah perkara biasa untuk menggabungkan pengdataan, data raya dan kecerdasan buatan seolah-olah ia adalah perkara yang sama, tetapi pada hakikatnya, ia adalah bahagian berbeza daripada rantaian yang sama.Memahami perbezaannya membantu anda melihat di mana data anda bermula dan apa yang akan terjadi.

Pengkomputeran data adalah titik permulaanIa merupakan penukaran realiti (tindakan anda, proses sesebuah bandar, aktiviti ekonomi, dsb.) kepada data digital. Ia merupakan saat apabila sesuatu yang sebelum ini tidak kekal atau tidak kelihatan (seperti masa yang anda luangkan untuk melihat iklan) dirakam.

Data raya merujuk kepada pengendalian set data yang begitu besar, pelbagai, dan bergerak pantas sehingga mengatasi sistem tradisional.Ia biasanya dijelaskan dengan "tiga V" yang terkenal: isipadu (jumlah data yang sangat besar, seperti berjuta-juta tweet setiap hari), kepelbagaian (format berbeza: teks, audio, video, data sensor, imej, dll.), dan halaju (data yang dijana dan mesti diproses hampir serta-merta, seperti bacaan trafik atau data stesen cuaca). Kepada tiga V ini, kita boleh menambah kunci keempat: nilai, iaitu keupayaan untuk mengekstrak utiliti sebenar daripada data tersebut.

Kecerdasan buatan memasuki tempat kejadian sebagai "otak" yang belajar daripada data besar-besaran ini.Algoritma pembelajaran mesin mengesan corak tersembunyi, meramalkan tingkah laku dan membuat keputusan automatik: daripada mengesyorkan siri kepada menjangkakan pelanggan mana yang akan meninggalkan perkhidmatan atau pembelian mana yang palsu.

Tanpa pengdataan terlebih dahulu, data raya mahupun kecerdasan buatan tidak akan mempunyai bahan mentah untuk digunakan.Dan tanpa infrastruktur data raya, kecerdasan buatan tidak dapat mengeksploitasi semua maklumat yang dijana secara global pada hari ini dengan cekap. Ia merupakan lapisan yang berbeza, tetapi saling bergantung sepenuhnya.

Data, maklumat, pengetahuan dan nilai: mengapa metadata begitu penting

Salah satu perkara yang paling penting untuk memahami datafikasi adalah untuk membezakan antara data, maklumat dan pengetahuan.Perbezaannya mungkin kelihatan akademik, tetapi dalam praktiknya ia menentukan apa yang boleh dilakukan kepada anda berdasarkan apa yang direkodkan oleh mesin.

Sekeping data, dengan sendirinya, adalah nilai terpencil, tanpa konteksContohnya, “18/09/1983” atau “120”. Hanya apabila anda mengiringinya dengan metadata (maksudnya, milik siapa, bila ia dirakam) barulah ia menjadi maklumat: “tarikh lahir pelanggan” atau “kadar denyutan jantung rehat”.

Metadata merupakan bahagian penting yang mengubah data longgar menjadi maklumat yang bermaknaLebih banyak metadata yang ditambah, lebih tinggi tahap perinciannya dan, oleh itu, lebih besar potensi untuk mendapatkan pengetahuan yang boleh diambil tindakan. Sebuah pasar raya, sebagai contoh, bukan sahaja mengetahui bahawa seseorang membeli-belah pada hari Sabtu; ia menganalisis slot masa, purata harga tiket, produk yang dibeli, kekerapan bulanan, sama ada mereka membeli-belah bersendirian atau bersama orang lain, kaedah pembayaran dan sebagainya.

Pengetahuan muncul apabila maklumat tersebut ditafsirkan dengan objektif tertentu.Dalam contoh pasar raya, satu kesimpulan boleh jadi: “Pelanggan yang lahir antara tahun 1975 dan 1985 cenderung untuk membeli-belah besar mereka pada hujung minggu.” Idea ini membolehkan reka bentuk promosi khusus, organisasi kakitangan yang lebih baik atau pelarasan stok.

Di sinilah V keempat data raya memainkan peranan: nilaiTiada gunanya merekodkan banyak klik atau ukuran jika tiada siapa yang menggunakannya untuk membuat keputusan, menambah baik perkhidmatan atau menyediakan apa-apa yang berguna kepada orang ramai. Pengkomputeran data hanya masuk akal apabila ia disepadukan ke dalam proses perniagaan, dasar awam atau perkhidmatan yang benar-benar memanfaatkan nilai tersebut.

Jejak digital anda: cara anda mengdata diri anda tanpa menyedarinya

Hampir semua yang anda lakukan dalam talian meninggalkan kesan yang membentuk anda cap jariJejak ini merupakan jumlah semua maklumat yang dijana semasa anda berinteraksi dengan teknologi digital: mesej, pembelian, lokasi, carian, sukaan, foto, penilaian, dsb.

Memahami laluan ini memberi anda beberapa kelebihan yang jelasDi satu pihak, anda boleh mengurus apa yang anda kongsi dan dengan siapa dengan lebih baik dengan memperhalusi tetapan privasi profil media sosial, aplikasi dan peranti anda. Sebaliknya, anda mula melihat dengan jelas mengapa iklan atau cadangan tertentu muncul kepada anda: ia tidak rawak; ia berdasarkan model yang dibina daripada tingkah laku anda dan orang yang serupa dengan anda.

Tambahan pula, kesedaran tentang jejak digital anda membantu anda memutuskan apa yang permit dan yang mana tidakApabila aplikasi baharu meminta akses kepada lokasi anda di latar belakang, kenalan anda atau mikrofon anda, anda boleh menilai sama ada akses itu wajar oleh fungsi yang ditawarkannya atau sama ada ia merupakan "tol" yang berlebihan. Perspektif kritikal ini penting dalam ekosistem di mana banyak keputusan dibuat oleh algoritma yang anda tidak lihat.

Anda juga boleh belajar untuk memanfaatkan aspek positif pengkomputeran data tersebut.Contohnya, anda boleh menggunakan laporan aktiviti jam tangan pintar anda untuk meningkatkan kualiti tidur anda, memanfaatkan ringkasan perbelanjaan bank anda untuk mengatur kewangan anda dengan lebih baik atau menggunakan statistik media sosial anda untuk mengembangkan projek profesional atau peribadi.

Contoh dataifikasi harian: daripada jam tangan pintar kepada e-dagang

Teori datafikasi lebih difahami apabila anda mengaplikasikannya dalam kehidupan seharian anda.Sebenarnya anda hidup dikelilingi oleh sistem yang mengumpul, merujuk silang dan mengeksploitasi data tanpa anda perlu melakukan apa-apa secara eksplisit.

Salah satu contoh paling jelas ialah apa yang anda pakai di pergelangan tangan jika anda menggunakan jam tangan pintar atau penjejak aktiviti.Peranti boleh pakai ini menjejaki langkah, anggaran kalori, minit senaman, kebolehubahan kadar denyutan jantung, kualiti tidur dan juga tahap oksigen dalam darah. Berdasarkan data ini, aplikasi ini menunjukkan trend, menetapkan matlamat dan juga boleh mengesan anomali yang, dalam beberapa kes, telah membantu menjangka masalah kesihatan.

Media sosial merupakan satu lagi pusat utama pengkomputeran dataBukan sekadar jumlah suka, komen atau kandungan yang anda siarkan yang dikira: ia juga masa yang anda luangkan untuk menonton video, topik yang anda bincangkan, apa yang anda abaikan dalam beberapa saat, dengan siapa anda paling kerap berinteraksi dan paling kurang berinteraksi. Semua ini menyumbang kepada profil minat dan tingkah laku sosial anda yang sangat terperinci.

Aplikasi peta dan mobiliti bergantung sepenuhnya pada aliran data yang besar iniSetiap kali anda menghidupkan GPS anda untuk pergi ke tempat kerja, telefon anda akan menghantar maklumat kedudukan dan kelajuan ke pelayan. Dengan menggabungkan data daripada beribu-ribu orang secara serentak, sistem ini boleh mengira trafik masa nyata, mencadangkan laluan alternatif atau melaraskan masa ketibaan.

Dalam dunia e-dagang, pengkomputeran data adalah teras bagi sebarang strategi berasaskan data.Kami mengukur produk yang dijual, lawatan setiap halaman produk, peratusan troli yang ditinggalkan, sumber trafik, kadar penukaran, nilai pesanan purata dan banyak lagi pembolehubah. Alatan analitik lanjutanSebagai platform yang direka khusus untuk e-dagang, mereka dapat merujuk silang lebih daripada sepuluh sumber data untuk menjana indeks prestasi setiap produk, mengesan yang mana mempunyai potensi paling tinggi dan mengagihkan pelaburan pengiklanan dengan sewajarnya.

Penyelesaian jenis ini membolehkan perkara yang berkuasa seperti Meningkatkan bilangan klik pada kempen berbayar, mengurangkan perbelanjaan pengiklanan untuk produk yang tidak pernah menukar atau meningkatkan acara "tambah ke troli" dengan ketara. Dan, secara kebetulan, ia memberikan pandangan untuk mengoptimumkan SEO, SEM dan strategi katalog itu sendiri.

Rumah pintar dan peranti yang bertindak balas terhadap data anda

Rumah yang terhubung merupakan satu lagi senario di mana pengdataan mengubah tugas rutin kepada proses automatik.Setiap peranti "pintar" menambah lapisan pengukuran dan tindak balas berdasarkan data daripada tingkah laku harian anda.

Fikirkan, sebagai contoh, termostat pintarIa mempelajari pukul berapa anda biasanya tiba di rumah, suhu yang anda suka bergantung pada musim, dan berapa lama masa yang diperlukan untuk bilik menjadi panas atau sejuk. Dengan maklumat ini, ia melaraskan pemanasan atau penyaman udara secara automatik untuk keselesaan optimum dengan penggunaan tenaga serendah mungkin.

Pembesar suara pintar menganalisis arahan suara anda untuk memahami cara anda bercakap, rutin anda (muzik yang anda mainkan pada waktu pagi, berita yang anda dengar, senarai main yang anda gunakan untuk bekerja) dan memberi respons dengan lebih cepat dan tepat setiap kali.

Pembersih vakum robot mencipta peta terperinci rumah andaMereka mengesan halangan berulang, mengoptimumkan laluan pembersihan dan melaraskan laluan mereka berdasarkan betapa kotornya kawasan tertentu. "Pemetaan domestik" ini merupakan contoh yang jelas tentang pendataan ruang fizikal anda.

Platform penstriman sedang memantau tabiat penggunaan kandungan anda dengan telitiIni termasuk maklumat seperti bila anda menjeda episod, jenis siri yang anda tinggalkan, berapa lama anda menunggu antara episod dan peranti yang anda gunakan untuk menonton setiap episod. Beginilah cara cadangan peribadi dibina dan kandungan yang berbaloi untuk dilaburkan.

Sementara itu, aplikasi perbankan mengkategorikan perbelanjaan anda secara automatik (pasar raya, aktiviti riadah, pengangkutan, langganan, dll.) dan mengesan corak untuk memberi amaran kepada anda jika sesuatu kelihatan luar biasa. Pengkomputeran data ini digabungkan dengan sistem anti-penipuan yang mampu menyekat transaksi yang mencurigakan dalam beberapa saat.

Manfaat langsung dataifikasi untuk kehidupan seharian anda

Selain kegunaan perniagaan, anda sendiri dapat melihat manfaat yang jelas diperoleh daripada pengdataan, walaupun anda tidak memanggilnya sedemikian.Yang paling jelas ialah pemperibadian perkhidmatan dan kandungan yang ekstrem.

Hasil daripada pengkomputeran data, banyak platform mempelajari pilihan anda dan menjimatkan masa anda.Anda tidak perlu menghabiskan berjam-jam mencari muzik, siri atau produk: cadangan mingguan aplikasi anda sudah disesuaikan dengan apa yang biasanya anda gunakan dan apa yang digunakan oleh pengguna yang serupa.

Dalam bidang kesihatan, datafikasi membuka pintu kepada pencegahan yang lebih proaktifSistem pemantauan bersepadu (daripada peranti boleh pakai hingga peranti perubatan) boleh mengeluarkan amaran awal apabila ia mengesan corak abnormal dalam kadar denyutan jantung, tidur atau aktiviti anda, sebelum anda melihat masalah.

Keselamatan kewangan juga mendapat manfaat daripada pendekatan iniBank menggunakan model berasaskan data untuk mengenal pasti pembelian luar biasa, akses dari lokasi yang tidak dikenali atau tingkah laku yang konsisten dengan percubaan penipuan. Apabila sesuatu kelihatan tidak kena, mereka menyekat transaksi atau meminta pengesahan tambahan.

Dalam sektor awam, pengkomputeran data yang diurus dengan baik dapat meningkatkan perkhidmatan pentingPengurusan trafik di bandar, perancangan pengangkutan awam, kawalan pencemaran dan tindak balas pandemik sangat bergantung pada analisis data yang berkaitan dengan mobiliti, penggunaan, insiden kesihatan dan cuaca. Apa yang dipanggil "bandar pintar" dibina di atas lapisan pengukuran dan pelarasan berterusan ini.

Risiko dan kesan sampingan terhadap privasi dan hak anda

Walaupun datafikasi mempunyai banyak kelebihan, ia juga membawa risiko yang sangat serius terhadap privasi, autonomi dan kesaksamaan sosial anda.Ia bukan tentang memburukkan data, tetapi tentang berwaspada tentang potensi penggunaan dan penyalahgunaannya.

Salah satu bahaya yang paling ketara ialah kehilangan privasi.Apabila hampir keseluruhan kehidupan seharian anda direkodkan dalam beberapa cara, kemungkinan pihak ketiga akan mengakses maklumat sensitif meningkat jika ada pelanggaran keselamatanamalan buruk atau model perniagaan yang tidak jelas.

Pemantauan berterusan terhadap lokasi dan rutin anda boleh menyebabkan pengawasan yang berlebihan.Syarikat dan kerajaan boleh mengetahui di mana anda berada, dengan siapa anda berada, berapa banyak masa yang anda habiskan di setiap tempat atau laluan yang biasanya anda ambil, yang menimbulkan persoalan yang tidak selesa tentang kawalan sosial dan kebebasan pergerakan.

Satu lagi risiko utama ialah penciptaan gelembung maklumat dan bias automatik.Algoritma yang mengesyorkan berita atau kandungan berdasarkan pilihan sedia ada anda boleh memerangkap anda dalam ruang gema di mana anda hanya melihat pandangan separa realiti. Tambahan pula, model pemarkahan kredit, proses pemilihan kakitangan atau sistem peruntukan kebajikan sosial boleh mengekalkan ketidaksamaan dan diskriminasi jika dilatih berdasarkan data yang berat sebelah.

Kecurian identiti dan penipuan digital juga berkembang maju melalui pengdataan.Jika penyerang mendapat akses kepada maklumat anda yang mencukupi (data peribadi, corak penggunaan, tabiat pembelian), adalah lebih mudah bagi mereka untuk menyamar sebagai anda. Kajian menunjukkan peningkatan ketara dalam serangan yang bertujuan untuk mencuri profil pengguna yang lengkap, kerana ia sangat berharga di pasaran gelap.

Akhirnya, terdapat masalah kelegapanBanyak keputusan penting tentang kehidupan anda—iklan yang anda lihat, istilah yang ditawarkan oleh bank, sama ada sistem automatik menganggap anda "layak" untuk sesuatu—dibuat oleh algoritma yang logiknya anda tidak dapat audit atau persoalkan dengan mudah. ​​Ketidakseimbangan kuasa antara mereka yang mereka bentuk sistem dan mereka yang terjejas olehnya adalah salah satu perdebatan utama pada zaman kita.

Pengkomputeran data, syarikat dan kelebihan daya saing

Dari perspektif perniagaan, pengdataan telah menjadi faktor strategik peringkat tertinggiBukan sahaja untuk syarikat gergasi teknologi, tetapi juga untuk PKS, perniagaan tempatan dan pelbagai jenis projek digital.

Keupayaan untuk mendapatkan maklumat yang boleh diambil tindakan daripada data membolehkan proses membuat keputusan yang lebih tepat dan mengurangkan risikoContohnya, perniagaan kecil dengan program kesetiaan yang baik boleh mengenali pelanggannya dengan lebih baik: kekerapan lawatan, purata perbelanjaan, produk pilihan dan sensitiviti harga. Ini memudahkan untuk menyegmentasikan pelanggan, melancarkan promosi yang diperibadikan dan mereka bentuk kempen yang lebih menguntungkan.

Dalam industri restoran, sesuatu yang semudah menggabungkan pembayaran kod QR atau aplikasi proprietari membuka peluang untuk merekodkan apa yang dipesan, bila, berapa lama setiap meja boleh digunakan atau kombinasi hidangan yang paling sesuai.Maklumat ini boleh digunakan untuk melaraskan menu, harga, syif kakitangan atau susun atur premis.

Dalam e-dagang, pengdataan adalah lebih intensif.Platform analitik lanjutan merujuk silang data daripada katalog, prestasi kempen, tingkah laku pelayaran, tahap stok, logistik dan margin. Ini membolehkan mereka menilai produk mengikut potensi mereka, memperuntukkan semula bajet pengiklanan dan mengenal pasti penyenaraian mana yang memerlukan penambahbaikan SEO atau perubahan pada kreatif iklan.

Malah sektor seperti kewangan, telekomunikasi dan penerbitan audiovisual semakin bergantung pada pendekatan ini.Daripada melaraskan kadar berdasarkan penggunaan sebenar kepada menentukan siri yang hendak dihasilkan berdasarkan corak tontonan, pengdataan disepadukan sebagai aset perniagaan yang lain, pada peringkat infrastruktur atau jenama.

Dataifikasi dan keadilan sosial: kuasa, ketidaksamaan dan "penjajahan data"

Di luar aspek individu dan perniagaan, datafikasi mempunyai implikasi sosial dan politik yang mendalam.Beberapa bidang pengajian—daripada ekonomi politik kritikal hingga teori dekolonial—menganalisis bagaimana penukaran besar-besaran kehidupan kepada data mengkonfigurasi semula kuasa.

Salah satu kritikan paling kuat membincangkan tentang "kapitalisme pengawasan"Menurut pandangan ini, pengalaman manusia telah menjadi bahan mentah untuk menghasilkan data tingkah laku yang dibungkus, dijual dan digunakan untuk mempengaruhi keputusan kita. Ia bukan sekadar memerhatikan apa yang anda lakukan; ia juga tentang cuba memodelkan apa yang akan anda lakukan seterusnya.

Satu lagi analisis mentafsirkan datafikasi sebagai bentuk ekstraktivisme kontemporariSama seperti penjajahan sejarah yang merampas wilayah, sumber asli dan tenaga kerja, kini nilai diekstrak daripada sumber sosial: hubungan, tabiat, budaya, pengetahuan komuniti, semuanya ditapis melalui platform dan perkhidmatan global yang menumpukan pemilikan data tersebut.

Pendekatan "penjajahan data" ini memberi tumpuan kepada siapa yang mendapat manfaat dan siapa yang membayar harganyaSecara amnya, platform teknologi besar dan negeri-negeri tertentu mengumpul sebahagian besar nilai yang dijana, manakala pengguna dan komuniti kehilangan kawalan ke atas maklumat mereka sendiri dan terdedah kepada keputusan automatik yang tidak boleh mereka rundingkan.

Dimensi perundangan juga penting.Peraturan seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) di Eropah cuba mengembalikan sebahagian kawalan kepada individu dengan mengiktiraf perlindungan data peribadi sebagai hak asasi. Walau bagaimanapun, skop sebenar peraturan ini terhalang oleh model perniagaan dan seni bina teknikal yang direka bentuk dengan tepat untuk memaksimumkan pengekstrakan dan pengedaran data.

Cara mengekalkan kawalan ke atas maklumat peribadi anda

Walaupun hampir mustahil untuk "keluar" sepenuhnya daripada pengubahsuaian data, anda boleh mendapatkan semula kawalan yang besar ke atas data anda.Tidak perlu menjadi paranoid, tetapi perlu mengambil sikap yang lebih strategik.

Mulakan dengan menyemak kebenaran aplikasi andaSemak aplikasi mana yang mempunyai akses kepada lokasi anda di latar belakang, kenalan anda, mikrofon anda atau kamera anda. Tanya diri anda sama ada ia benar-benar memerlukan kebenaran tersebut untuk berfungsi atau jika ia berlebihan. Lumpuhkan apa-apa sahaja yang tidak dibenarkan dengan jelas.

Apabila menerima kuki atau dasar privasi, elakkan sentiasa bertindak secara automatik.Luangkan beberapa saat untuk mengkonfigurasi jenis kuki yang anda benarkan (perlu, analitik, pemasaran, dll.) dan, jika boleh, hadkan kuki yang hanya digunakan untuk penjejakan pengiklanan lanjutan.

Pada peranti anda, semak pilihan diagnostik dan pengumpulan penggunaan.Banyak sistem pengendalian mendayakan pengumpulan data secara lalai untuk "memperbaiki produk." Anda boleh mengurangkan pengumpulan ini jika ia tidak memberikan manfaat yang jelas.

Akhir sekali, pupuk sikap kritis terhadap cadangan yang anda terima.Jika anda hanya membaca berita, kandungan atau produk yang dicadangkan oleh algoritma, pandangan dunia anda akan menjadi sempit. Menggabungkan cadangan automatik dengan pilihan sedar—mencari pelbagai sumber, membandingkan maklumat, meneroka di luar zon selesa anda—adalah cara mudah untuk mendapatkan semula agensi anda.

Pendataan data anda merupakan satu fenomena yang merangkumi teknologi, ekonomi dan politik, tetapi juga kehidupan seharian anda secara terperinci seperti membayar dengan kad atau menyemak telefon bimbit anda sebelum tidur.Memahami cara data ini dikumpulkan, diproses dan digunakan membolehkan anda memanfaatkan faedahnya—pemperibadian, kecekapan, keselamatan, perkhidmatan baharu—tanpa melupakan risiko—kehilangan privasi, pengawasan, berat sebelah, ketidaksamaan—dan memberi anda ruang untuk membuat keputusan yang lebih sedar tentang apa yang anda serahkan, kepada siapa dan sebagai pertukaran untuk apa.