विषय
- स्वास्थ्य सेवा उद्योग
- भविष्यवाणियों और भेदभाव
- अत्यधिक लक्षित बिक्री
- बढ़ी हुई निगरानी
- अवैध उपयोग
- बिग डाटास की समस्याओं से निपटना
स्रोत: व्लादिमीर बुलगर / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
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बड़ा व्यवसाय आपके डेटा के बाद है - एक बड़े तरीके से। आपके स्वास्थ्य, खरीदारी और मनोरंजन की प्राथमिकताएँ सभी उचित खेल हैं।
हर दिन, बिट और बाइट हवा के माध्यम से बहते हैं, बड़े डेटा के साथ व्यवसाय प्रदान करते हैं। कई व्यवसायों ने डेटा लिया है जो स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है और इसका उपयोग उन्होंने अपने ग्राहकों को अनूठे और कभी-कभी गैर-कानूनी तरीके से लक्षित करने के लिए किया है। इसने ऑनलाइन गोपनीयता के बारे में प्रमुख चिंताएं बढ़ा दी हैं - या कम से कम इसके बारे में क्या बचा है।लोगों पर जासूसी करने वाले एनएसए के बारे में हालिया रिपोर्टों के साथ, उपभोक्ताओं को एहसास होना शुरू हो गया है कि उनके "निजी" जीवन वास्तव में कितने सार्वजनिक हैं। इससे आज बाजार में कुछ गंभीर चिंता पैदा हो गई है।
यहाँ पाँच तरीके बड़े डेटा के कारण बड़ी गोपनीयता की चिंता पैदा कर रहे हैं।
स्वास्थ्य सेवा उद्योग
स्वास्थ्य देखभाल उद्योग बड़े डेटा के सबसे बड़े पैरोकारों में से एक रहा है क्योंकि रोगियों के स्वास्थ्य की रक्षा में इसके जबरदस्त फायदे हैं। बड़े डेटा के अधिवक्ता कुछ चिकित्सा शर्तों के उच्च जोखिम वाले लोगों की पहचान करने के लिए जानकारी का उपयोग करते हैं, देखभाल के रोगियों की गुणवत्ता में सुधार करते हैं, और स्वास्थ्य देखभाल की बढ़ती उच्च लागत को कम करते हैं। (कैन बिग डेटा सेव हेल्थ केयर में और पढ़ें?)हालाँकि इसके ज़बरदस्त फायदे हैं, नए अध्ययनों से पता चल रहा है कि शुरू में जितना सोचा गया था, उससे बड़ा डेटा जोखिम भरा हो सकता है।
मुख्य रूप से एमआईटी टेक्नॉलॉजी रिव्यू एडिटर, जेसन पोंटिन के अनुसार, जैसे-जैसे डेटा तेजी से सुलभ और व्यक्तिगत होता जा रहा है, किसी भी सुरक्षा और गोपनीयता के बड़े डेटा में दोहन के बारे में पता होना महत्वपूर्ण है। HIPAA नियमों को पहले से ही सुरक्षा बेल्ट को कसने के लिए स्वास्थ्य पेशेवरों की आवश्यकता है। हालाँकि, HIPAA स्वास्थ्य संबंधी सभी चिंताओं से रक्षा नहीं कर सकता है। उदाहरण के लिए, जब लोग गैर-HIPAA सुरक्षित क्षेत्र, जैसे Google या अन्य खोज इंजनों में अपनी बीमारियों से संबंधित उत्तरों की खोज करना शुरू करते हैं, तो वह डेटा HIPAA द्वारा संरक्षित नहीं होता है। इसके अलावा, अधिक से अधिक तकनीक वाले उपकरण, जैसे पहनने योग्य फिटनेस मॉनिटर और स्मार्टफोन एप्लिकेशन सुरक्षित या निजी नहीं हैं, इस बारे में चिंताएं बढ़ाना कि कौन डेटा इन उपकरणों को इकट्ठा कर सकता है।
रोगी के स्वास्थ्य की जानकारी तक पहुंचने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करने के लिए कई HIPAA- संगत तरीके हैं। हालांकि, स्वास्थ्य संबंधी जानकारी और गतिविधियों के लिए उपयोग किए जा रहे अन्य डिजिटल व्यवहारों और उपकरणों की बढ़ती संख्या के साथ, बाज़ार और ऑनलाइन में बहुत से नए डेटा स्ट्रीमिंग सुरक्षित नहीं हैं।
भविष्यवाणियों और भेदभाव
भविष्य की चिकित्सा स्थितियों के लिए संभावित जोखिम की भविष्यवाणी करने के अलावा, बड़ा डेटा लोगों के बारे में काफी कुछ अन्य जानकारी की भविष्यवाणी की अनुमति देता है। सूचना का बड़ा डेटा भविष्यवाणी कर सकता है कि विभिन्न जनसांख्यिकी में लोगों के साथ भेदभाव करने के तरीके के रूप में उपयोग की जाने वाली क्षमता में तेजी से विकास हो रहा है।कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी द्वारा किए गए एक अध्ययन के दौरान बड़े डेटा भेदभाव का एक उदाहरण सामने आया। लगभग 60,000 लोगों के "पसंद" को देखने के बाद, डेटा को लिंग, जाति, यौन अभिविन्यास और व्यवहार जैसी चीजों की भविष्यवाणी करने के लिए संसाधित किया गया था। परिणाम चौंकाने वाले सटीक थे। एकत्र किए गए आंकड़ों का विश्लेषण करते समय, मॉडल समलैंगिक पुरुषों को सीधे 88 प्रतिशत समय से अलग कर सकता है। मॉडल ने 95 प्रतिशत सटीकता के साथ दौड़ की भी भविष्यवाणी की। व्यवहार, जैसे कि लोग शराब का कितना सेवन करते हैं, इस मॉडल में भी सटीक भविष्यवाणी की गई थी।
बहुत से लोग चिंतित हैं कि नियोक्ता, मकान मालिक, स्कूल, सरकारी एजेंसियां और अन्य लोग जल्द ही प्रोफाइल का उपयोग कर लोगों को लिंग, यौन अभिविन्यास या दौड़ के आधार पर भेदभाव की क्षमता पैदा कर सकते हैं। (गोपनीयता बहस में गोपनीयता के मुद्दों के बारे में और अधिक पढ़ें।)
अत्यधिक लक्षित बिक्री
बड़े डेटा मॉडल के आधार पर भेदभाव बाजार के सभी क्षेत्रों को अनुमति देने की क्षमता रखता है। कुछ मामलों में, यह पहले से ही है।कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी के अध्ययन में एक के समान मॉडल का उपयोग करते हुए, विपणक अपनी बिक्री और अपने उत्पादों को लक्षित करने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करते हैं। हालांकि बड़े डेटा का उपयोग कई विपणक द्वारा उच्च लक्षित दर्शकों के सामने उत्पादों और सेवाओं को रखने के लिए किया जाता है, जब एक दर्शक अपने व्यवहार के आधार पर एक जनसांख्यिकीय में कबूतर हो जाता है, तो नुकसान की संभावना होती है।
बड़े डेटा पर आधारित हानिकारक विपणन का एक अच्छा उदाहरण लगभग 10 साल पहले हुआ था जब TiVo उपयोगकर्ताओं ने अपने डिजिटल रिकॉर्डर को अपने स्वयं के अलावा अन्य जनसांख्यिकीय समूह के उद्देश्य से रिकॉर्डिंग शो को रोकने के लिए मनाने की कोशिश की थी। 2002 में, इन गलत एल्गोरिदम ने वॉल स्ट्रीट जर्नल का ध्यान आकर्षित किया। एड हेडलाइन ने यह सब कहा: "अगर तिवो थिंक यू आर गे, हियर हाउ टू सेट इट स्ट्रेट।"
नुकसान की संभावना के बावजूद, विपणक अभी भी सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म, खोज इंजन और के माध्यम से लोगों को लक्षित करने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करते हैं। दोस्तों, पसंद और सामग्री के आधार पर विज्ञापनों की सेवा करके इस तरह के व्यक्तिगत क्षेत्र पर आक्रमण करने से उपभोक्ताओं में गंभीर चिंता पैदा हुई है।
बढ़ी हुई निगरानी
यह सिर्फ ऑनलाइन मार्केटर्स नहीं है जो निगरानी में शामिल हैं; हर दिन, एचडी निगरानी कैमरे 413 पेटाबाइट्स की जानकारी लेते हैं। इसके 2017 तक बढ़कर 859 पेटाबाइट होने की उम्मीद है।सर्विलांस कैमरे अब हर जगह पॉप अप कर रहे हैं। जैसा कि एल्गोरिदम आगे बढ़ना जारी रखते हैं, इन निगरानी कैमरों और सेंसर से उत्पन्न डेटा की मात्रा भी बढ़ जाएगी। हार्ड ड्राइव पर स्टोरेज भी तेजी से बढ़ रहा है, जिससे इस सभी डेटा को स्टोर करना आसान हो जाता है।
अवैध उपयोग
बड़े डेटा की मात्रा के साथ लोगों के पास इन दिनों पहुंच है, इसका कोई आश्चर्य नहीं कि कुछ लोगों ने जानकारी इकट्ठा करने की इस आसानी को बहुत दूर ले लिया है। नए तरीकों से डेटा में दोहन की अवैध प्रथाओं ने उन लोगों के बीच काफी डर पैदा किया है जो उनकी गोपनीयता को महत्व देते हैं।हाल ही में एक बड़े डेटा संग्रह के व्यवसाय को ले जाने का एक मामला शहरी आउटफिटर्स का था, जिसे जून 2013 में एक गोपनीयता मुकदमे का सामना करना पड़ा था, जब यह पाया गया कि स्टोर कैशियर दुकानदारों से ज़िप कोड के लिए पूछ रहे थे जब उन्होंने क्रेडिट कार्ड से भुगतान किया था। इसकी आवश्यकता नहीं है, और इसने कुछ राज्यों में उपभोक्ता संरक्षण और गोपनीयता कानूनों का उल्लंघन किया है क्योंकि जानकारी का उपयोग दुकानदारों के पते देखने के लिए किया जा सकता है।
बिग डाटास की समस्याओं से निपटना
फर्मों, सरकारी एजेंसियों, नियोक्ताओं और अधिक द्वारा बड़े डेटा के उपयोग पर इतना डर और अटकलबाजी के साथ, आज के बाजार में विश्वास अर्जित करने का सबसे अच्छा समाधान ईमानदार होना है। यही कारण है कि व्यवसाय तेजी से पूरी पारदर्शिता नीति बना रहे हैं कि वे अपने ग्राहकों को लक्षित करने के लिए डेटा का उपयोग कैसे करते हैं। उपभोक्ताओं को यह जानने में भी अधिक रुचि है कि उनके जीवन का प्रदर्शन वास्तव में कितना है, और लोग एकत्रित जानकारी के साथ क्या कर रहे हैं।जैसा कि अधिक उपभोक्ता सीखना शुरू करते हैं कि उनकी व्यक्तिगत जानकारी कितनी उपलब्ध है, डेटा संग्रह प्रथाओं में सुधार की संभावना होगी। तब तक, उपभोक्ताओं में डेटा गोपनीयता के प्रति सचेत रहना सबसे अच्छा है, ताकि वे इस बात से अवगत हों कि उनकी व्यक्तिगत जानकारी कितनी एकत्र की जा रही है और इसका उपयोग कैसे किया जा रहा है। फिर वे उन कंपनियों के खिलाफ खुद को बचाने के लिए आवश्यक सावधानी बरत सकते हैं जो उनकी सीमा से अधिक हैं।