डेटा निगरानी हमारे चारों तरफ है, और यह हमारे व्यवहार को बदल रहा है

डेटा निगरानी हमारे चारों तरफ है, और यह हमारे व्यवहार को बदल रहा है

डेटा संग्रहण, संचरण और विश्लेषण में घातीय तकनीकी प्रगति के द्वारा सक्षम, हमारे जीवन को "दर" करने के लिए अभियान एक अल्ट्रा पारदर्शी दुनिया बना रहा है जहां हम निगरानी के अधीन होने से कभी भी स्वतंत्र नहीं होते।

हमारे जीवन के बढ़ते पहलुओं को अब डिजिटल डेटा के रूप में दर्ज किया जाता है जो व्यवस्थित रूप से संग्रहीत, समेकित, विश्लेषण और बेचा जाता है। हमारे जीवन को बेहतर बनाने के लिए बड़े डेटा के वादे के बावजूद, सभी शामिल डेटा निगरानी में एक नई शक्ति का रूप है जो न केवल हमारी गोपनीयता के लिए जोखिम है, बल्कि हमारी स्वतंत्र इच्छा के लिए।

डेटा निगरानी ने ऑनलाइन व्यवहार ट्रैकिंग के साथ शुरुआत की, जिससे विपणक अपने संदेशों और प्रसाद को अनुकूलित कर सकते हैं। व्यक्तिगत उत्पाद, सेवा और सामग्री की सिफारिशों को प्रदान करने वाली कंपनियों द्वारा संचालित, डेटा का उपयोग ग्राहकों के लिए मूल्य उत्पन्न करने के लिए किया गया

लेकिन डेटा निगरानी तेजी से आक्रामक हो गई है और इसका दायरा इंटरनेट के चीजों और एम्बेडेड कंप्यूटिंग के प्रसार के साथ बढ़ गया है। हमारे मोबाइल, स्मार्ट और मोबाइल उपकरणों से डेटा कटाई करके हमारे घरों, कारों और दैनिक गतिविधियों पर निगरानी रखता है। बाद में निगरानी रखता है और इसे हमारे शरीर के अंदर रखता है जहां बायोमेट्रिक डेटा एकत्र किया जा सकता है।

डेटा निगरानी की दो विशेषताओं में इसका विस्तार हो सकता है।

यह बहुमुखी है

डेटा का इस्तेमाल अंतरिक्ष और समय के आयामों के बारे में लोगों के व्यवहार को ट्रैक और सीधा करने के लिए किया जाता है। अंतरिक्ष-आधारित ट्रैकिंग का एक उदाहरण भू-विपणन है रीयल-टाइम भौतिक स्थान डेटा तक पहुंच के साथ, विपणक उपभोक्ताओं के मोबाइल उपकरणों के लिए सिलेंडर वाले विज्ञापन भेज सकते हैं ताकि उन्हें उनके आसपास के स्टोरों में जाने की इजाजत मिल सके। अपनी प्रभावशीलता को अधिकतम करने के लिए, विपणक उपभोक्ताओं के पिछले और वर्तमान स्थान के व्यवहारों के आधार पर सामग्री और विज्ञापनों का समय दर्ज़ कर सकते हैं, कभी-कभी बिना उपभोक्ताओं के ' सहमति.

जीपीएस या सड़क नक्शे से स्थान डेटा केवल एक व्यक्ति का स्थान अनुमानित कर सकते हैं। लेकिन इसके साथ हाल ही की तकनीक, विपणक यह सही ढंग से निर्धारित कर सकते हैं कि उपभोक्ता एक दुकान के अंदर रहे हैं या केवल इसके द्वारा पारित किया गया है या नहीं। इस तरह वे यह जांच कर सकते हैं कि विज्ञापनों की सेवा के परिणामस्वरूप स्टोर की यात्रा हो गई है और बाद के विज्ञापनों को परिष्कृत किया गया है या नहीं।


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स्वास्थ्य अनुप्रयोग लोगों के समय को ट्रैक और ढांचा रखते हैं। वे उपयोगकर्ताओं को दैनिक गतिविधियों की योजना बनाने, समय-सारिणी कार्यक्रम की अनुमति देते हैं, और उनकी प्रगति की निगरानी करते हैं। कुछ एप्लिकेशन उपयोगकर्ताओं को समय के साथ अपने कैलोरी सेवन की योजना बनाने में सक्षम करते हैं। अन्य एप्लिकेशन उपयोगकर्ताओं को अपनी नींद पैटर्न को ट्रैक करते हैं

हालांकि उपयोगकर्ता अपने प्रारंभिक स्वास्थ्य लक्ष्यों को निर्धारित कर सकते हैं, कई एप्लिकेशन प्रारंभिक जानकारी पर एक प्रगति योजना को संरचित करने के लिए निर्भर करते हैं जिसमें सिफारिश की गई विश्रांति का समय, कसरत भार, कैलोरी सेवन और नींद शामिल हैं। योजनाओं का अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए आवेदन उपयोगकर्ता सूचनाएं भेज सकते हैं: एक रिमाइंडर जो एक कसरत खत्म हो गया है; एक चेतावनी है कि एक कैलोरी की सीमा तक पहुंच गई है; या एक सकारात्मक सुदृढीकरण जब एक लक्ष्य तक पहुंच गया है। इन आंकड़ों की संवेदनशील प्रकृति के बावजूद, यह असामान्य नहीं है कि वे हैं तीसरे पक्षों को बेच दिया.

यह अपारदर्शी है और वितरित है

हमारे डिजिटल निशान कई सरकारी और व्यावसायिक संस्थाओं द्वारा एकत्र किए जाते हैं जो बाजारों के माध्यम से डाटा एक्सचेंज में संलग्न होते हैं जिनकी संरचना ज्यादातर लोगों से छिपाई जाती है।

डेटा को आमतौर पर तीन श्रेणियों में वर्गीकृत किया जाता है: प्रथम-पक्ष, जो कंपनियों को सीधे अपने ग्राहकों से अपनी वेबसाइट, ऐप, या ग्राहक-संबंध-प्रबंधन प्रणाली के माध्यम से इकट्ठा करते हैं; दूसरी पार्टी, जो एक और कंपनी का प्रथम-पक्ष डेटा है और इसे सीधे से अधिग्रहण कर लिया गया है; तृतीय-पक्ष, जो विशेष डेटा विक्रेताओं द्वारा एकत्र, एकत्रित, और बेचा जाता है

के बावजूद इस बाजार का आकार, इसके माध्यम से डेटा कैसे आदान-प्रदान किया जाता है, अधिकांश लोगों को अज्ञात रहता है (हम में से कितने जानते हैं कि हमारे फेसबुक की पसंद, Google खोजों, या ऊबर की सवारी कौन देख सकता है, और इन आंकड़ों का उपयोग किसने किया है?)।

कुछ डेटा निगरानी अनुप्रयोग रिकॉर्डिंग से परे व्यवहार के रुझान का अनुमान लगाते हैं।

भविष्य कहनेवाला विश्लेषकों में उपयोग किया जाता है स्वास्थ्य सेवा, सार्वजनिक नीति, तथा प्रबंध संगठनों और लोगों को अधिक उत्पादक प्रदान करने के लिए लोकप्रियता में वृद्धि, इन प्रथाओं ने गंभीर नैतिक चिंताओं को चारों ओर उठाया है सामाजिक असमानता, सामाजिक भेदभाव, तथा एकांत। उन्होंने भविष्यवाणियों के बड़े आंकड़ों के बारे में एक बहस भी उगल दी है के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है.

यह हमें दमन कर रहा है

एक अधिक चिंताजनक प्रवृत्ति "उपयुक्त" गतिविधियों को प्रोत्साहित करके और "अनुचित" गतिविधियों को दंडित करके पैमाने पर मानव व्यवहार में हेरफेर करने के लिए बड़े डेटा का उपयोग है। हाल के वर्षों में, ब्रिटेन, अमेरिका और ऑस्ट्रेलिया में सरकारें अपने नागरिकों के व्यवहार को "सही" के प्रयासों के माध्यम से "कुहनी से हलका धक्का इकाइयां".

बड़े डेटा के आवेदन के साथ, इस तरह के प्रयासों का दायरा बहुत बढ़ाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आपके पसंदीदा स्वास्थ्य ऐप से हासिल किए गए आंकड़ों (प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष) के आधार पर, आपकी बीमा कंपनी आपकी दरें बढ़ा सकती है अगर यह आपकी जीवन शैली को निर्धारित करती है अस्वस्थ। उसी डेटा के आधार पर, आपका बैंक आपको "उच्च जोखिम वाले ग्राहक" के रूप में वर्गीकृत कर सकता है और आपको अपने ऋण पर उच्च ब्याज का भुगतान कर सकता है।

अपने डेटा से डेटा का उपयोग करना स्मार्ट कार, आपकी कार बीमा कंपनी सकता है अपने प्रीमियम को कम करें अगर यह आपके ड्राइविंग को सुरक्षित माना जाता है

"उचित व्यवहार" कंपनियों और सरकारों को संकेत देने से हमारे व्यवहार को आकार देना है डेटा निगरानी की वृद्धि के दायरे के रूप में, हमारे अधिक व्यवहार का मूल्यांकन किया जाएगा और "सही" होगा और यह अनुशासनात्मक अभियान तेजी से अपरिहार्य हो जाएगा

इस अनुशासनात्मक ड्राइव को नियमित बनने के साथ, एक खतरे के साथ हम इसे आदर्श मानकर स्वीकार करना शुरू कर देंगे और बाहरी उम्मीदों का अनुपालन करने के लिए अपने स्वयं के व्यवहार को अपनी स्वतंत्र इच्छा के नुकसान के लिए तैयार करेंगे।

हमारे जीवन का "डाटाफीकेशन" एक निर्विवाद प्रवृत्ति है जो हम सभी को प्रभावित कर रहा है हालांकि, इसके सामाजिक परिणाम पूर्व निर्धारित नहीं हैं। हमें इसकी प्रकृति और निहितार्थ के बारे में एक खुली चर्चा की जरूरत है, और जिस तरह के समाज में हम रहना चाहते हैं

के बारे में लेखक

उरी गल, व्यापार सूचना प्रणाली में एसोसिएट प्रोफेसर, सिडनी विश्वविद्यालय

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

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