Datifikācija un personas dati: no datiem līdz digitālam ķermenim

Mēs dzīvojam ekrānu, sensoru un digitālo platformu ieskauti tādā mērā, ka, gandrīz neapzinoties to, katrs ikdienas žests atstāj personisko datu pēdas . Mēs skatāmies savos tālruņos, maksājam ar karti, augšupielādējam fotoattēlu sociālajos tīklos, ieslēdzam viedo termostatu vai uzvelkam fitnesa pulksteni… un tas viss kļūst par kvantificējamu informāciju, ko citi var uzglabāt, analizēt un monetizēt.

Šis plaši izplatītais realitātes pārveidošanas process mašīnapstrādājamā informācijā ir pazīstams kā datafikācija . Tas nav tikai moderns tehnisks termins: tas pārveido mūsu ekonomiku, mūsu sociālās attiecības, mūsu garīgo veselību, politiku un pat to, kā mēs izprotam ķermeni un identitāti. Un visa tā centrā ir mūsu personas dati , kas no vienkāršas administratīvas prasības ir kļuvuši par gigantiskas globālas nozares darbinātāju.

Kas ir personas dati un kāpēc tiem ir tik liela nozīme datu strukturēšanā?

Eiropas tiesību aktos, jo īpaši saskaņā ar GDPR, personas dati ir definēti kā jebkura informācija, kas attiecas uz identificētu vai identificējamu fizisku personu . Tas ietver datus, kas tieši identificē kādu (vārds, personas kods, adrese), kā arī datus, kas, apvienojumā ar citiem avotiem, atklāj šīs personas identitāti.

Šajā kategorijā ietilpst klasiskie identifikatori, piemēram, personas kods, pasta adrese vai tālruņa numurs , bet arī jaunāki elementi: atrašanās vietas dati, tiešsaistes identifikatori (sīkfaili, reklāmas ID, IP adreses) vai jebkura fiziska, fizioloģiska, ģenētiska, garīga, ekonomiska, kultūras vai sociāla īpašība, ko var saistīt ar konkrētu personu.

Galvenā atšķirība datu fiksācijas laikmetā ir atšķirība starp patiesu anonimizāciju un pseidonimizāciju . Ja dati ir pārveidoti tādā mērā, ka vairs nav iespējams identificēt nevienu, pat salīdzinot tos ar citiem avotiem, tie vairs nav uzskatāmi par personas datiem. Tomēr, ja tiek izmantotas tādas metodes kā šifrēšana vai pseidonīmi, kuras teorētiski var atsaukt vai saistīt ar personu, šie dati pilnībā ietilpst GDPR darbības jomā.

Datifikācijas spēks slēpjas ne tikai atsevišķos datu punktos, bet arī spējā apvienot atšķirīgus informācijas elementus . Šķietami nekaitīgu signālu kopums — savienojuma laiki, ierastie maršruti, ierīces tips, pirkšanas modeļi — var identificēt vai profilēt personu ar ievērojamu precizitāti, pat nezinot viņas vārdu.

Kas ir datu fiksācija: ikdienas dzīves pārveidošana datos

Runājot par datu apstrādi, mēs domājam tehniskās un sociālās iespējas gandrīz jebkuru realitātes aspektu pārveidot digitālos datos, ko var nolasīt datori. Runa nav tikai par lietu mērīšanu; tā ir par procesu un paradumu pārveidošanu, lai visu varētu ierakstīt, izsekot un izmantot, izmantojot datorus.

Kartes maksājums ģenerē informāciju par to , cik daudz jūs tērējat, kur, cikos un kāda veida produktiem . Jūsu aktivitāte sociālajos medijos pārvēršas par mijiedarbības, interešu, politiskās piederības, kontaktu tīklu un kultūras patēriņa modeļu rādītājiem. Ja vingrojat ar valkājamu ierīci, jūs reģistrējat savu sirdsdarbības ātrumu, miega kvalitāti, aktivitātes līmeni, atrašanās vietu un laiku.

Šī uzskaites paplašināšanās ir nozīmējusi, ka praktiski katra darbība atstāj pēdas. Ierīces izmanto fiziskus sensorus (GPS, akselerometrus, mikrofonus, kameras, biometriskos sensorus) un algoritmus, kā arī datorredzes metodes, kas spēj pārveidot analogos signālus bināri kodētos digitālos datos. Pēc tam informācija tiek glabāta, koplietota, salīdzināta ar citiem datu kopumiem un analizēta plašā mērogā.

No tehniskā viedokļa datu fiksācija parasti ietver vairākus savstarpēji saistītus posmus: uztveršanu, tulkošanu, glabāšanu, analīzi un aktivizēšanu . Jūsu lietojumprogrammas vispirms apkopo fiziskos vai digitālos signālus, pēc tam tos pārveido binārā kodā, glabā serveros (bieži vien mākonī), salīdzina ar lielu citu lietotāju vēsturi un visbeidzot ģenerē pielāgotu atbildi (ieteikumu, brīdinājumu, reklāmu, piekļuves ierobežojumu utt.).

Izšķirošais ir ne tikai tas, ka dati tiek vākti, bet arī tas, ka šis cikls notiek gandrīz nepārtraukti un fonā . Jūs turpināt klausīties mūziku, vadīt automašīnu vai atbildēt uz ziņojumiem, kamēr jūsu tālrunis, pulkstenis vai lietotnes ģenerē un nosūta milzīgu daudzumu informācijas, jums nepamanot nekādus acīmredzamus pārtraukumus.

Lielie dati, mākslīgais intelekts un datu fiksācija: kā katra sastāvdaļa sader kopā

Ir ierasts jaukt tādus jēdzienus kā datu strukturēšana, lielie dati un mākslīgais intelekts , lai gan patiesībā tie apraksta dažādus vienas ķēdes posmus. Datu strukturēšana ir pamatā: tas ir process, kurā tiek ģenerēti dati no cilvēka darbības un vides. Bez šī izejmateriāla nekas cits nebūtu iespējams.

Termins “lielie dati” (Big Data) radās tieši, lai aprakstītu informācijas lavīnu, ko ģenerē šie procesi. Tas ir vairāk nekā tikai “daudz datu”, tas attiecas uz datu kopām, kas izaicina tradicionālās glabāšanas, apstrādes un analīzes tehnoloģijas. Tradicionāli ir apspriesti slavenie trīs V: apjoms (apjomā), daudzveidība (dažādāk) un ātrums (ātrumā).

Apjoms attiecas uz spēju apstrādāt milzīgas datu kolekcijas , piemēram, miljoniem tvītu, kas tiek publicēti katru dienu, vai miljonu savienotu ierīču aktivitāšu žurnālus. Izaicinājums ir sistēmu un algoritmu mērogošana, lai apstrādātu šos apjomus bez avārijām.

Šī dažādība izceļ atšķirības struktūrā, formātā un izcelsmē . Teksti, attēli, video, sensoru dati, finanšu darījumi un serveru žurnāli – visi šie elementi prasa integrēt un analizēt kopā, neskatoties uz to, ka tiem nav viendabīgas struktūras.

Trešais V, ātrums, attiecas uz nepieciešamību ģenerēt, piekļūt un analizēt datus gandrīz reāllaikā . Lai laika apstākļu sistēmas, pilsētas satiksme, finanšu tirdzniecība un straumēšanas platformas varētu izmantot jēgpilni, tām jāspēj nekavējoties reaģēt uz ienākošo informāciju.

Šiem trim klasiskajiem V bieži tiek pievienots vēl ceturtais: vērtība . Nepietiek tikai ar informācijas uzkrāšanu; ir svarīgi no tās iegūt konkrētu lietderību kādam. No lieldatiem iegūtā vērtība ir atkarīga no lietotāja, kurš analizē datus, konteksta un mērķiem: procesu optimizēšana, pakalpojumu personalizēšana, risku paredzēšana, kolektīvu lēmumu pieņemšana utt.

Šis ir pamats, uz kura tiek veidoti mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās algoritmi . Tie izmanto datu strukturēšanas radītās milzīgās datu krātuves, lai atklātu modeļus, izteiktu prognozes, segmentētu populācijas, novērtētu varbūtības un automatizētu lēmumus. Bez apmācības datiem mākslīgais intelekts būtu tikai tukšs solījums.

Atšķirības starp datiem, informāciju, metadatiem un zināšanām

Lai izprastu patieso datu strukturēšanas tvērumu, ir lietderīgi nošķirt datus, informāciju, metadatus un zināšanas . Dati var būt atsevišķa vērtība, piemēram, datums 1983. gada 18. septembris. Pats par sevi tas ir skaitlis bez konteksta; tas nepasaka ne to, kam tas pieder, ne ko tas attēlo.

Kad šie dati tiek saistīti ar konkrētu nozīmi, piemēram, “klienta dzimšanas datums” , tie kļūst par informāciju. Konteksts ir šīs transformācijas pamatā, un tieši šeit noder metadati: dati par datiem, kas izskaidro to nozīmi, to vākšanas veidu, formātu, atjaunināšanas biežumu, ar kuru personu vai ierīci tie ir saistīti utt.

Mēs to varam iztēloties kā vienkāršu formulu: dati + metadati = informācija . Jo vairāk atbilstošu metadatu mums ir par kādu datu vienību, jo lielāka ir mūsu spēja tos interpretēt un sasaistīt ar citiem datiem. Piemēram, zināšanas par to, ka kāds ir iztērējis 50 eiro, mums daudz nepasaka; bet, ja mēs pieskaitām, kur, kad, uz kādu produktu, cik bieži viņi atkārto šo modeli un kādā sociālekonomiskajā kontekstā, lietas dramatiski mainās.

Zināšanas rodas, kad informācijas kopums tiek organizēts konkrētam mērķim . Ja lielveikals analizē miljoniem darījumu un atklāj, ka cilvēki, kas dzimuši laikā no 1975. līdz 1985. gadam, savus lielos iepirkumus mēdz veikt nedēļas nogalēs, mēs vairs nenodarbojamies ar atsevišķiem datu punktiem, bet gan ar modeli, ko var izmantot lēmumu pieņemšanai: kases personāla pielāgošanai, īpašu akciju uzsākšanai, produktu izkārtojuma pārveidošanai utt.

Mūsdienu ekosistēmā metadati ir kļuvuši gandrīz tikpat vērtīgi kā paši dati . Zinot, kā jūs pārvietojaties, cikos jūs pieslēdzaties, ar ko jūs mijiedarbojaties, kāda veida saturu jūs ignorējat un ko jūs patērējat līdz galam, mēs varam secināt par personības iezīmēm, noskaņojumu, politiskajām nosliecēm, finansiālo stabilitāti vai pat iespējamām veselības problēmām.

Datifikācijas ikdienas piemēri jūsu ikdienas dzīvē

Datifikācija nav abstrakta teorija; tā iekļūst ikdienas situācijās. Viens no skaidrākajiem piemēriem ir viedpulksteņi un fitnesa izsekotāji . Jūs nēsājat nelielu datoru uz rokas, kas reģistrē jūsu sirdsdarbības ātrumu, soļu skaitu, miegu, vingrinājumu veidu, aptuveno sadedzināto kaloriju skaitu un stresa līmeni. Šī nepārtrauktā biometrisko parametru plūsma veido jūsu fiziskā stāvokļa un ikdienas rutīnas profilu.

Kaut kas līdzīgs notiek sociālajos medijos . Katra mijiedarbība — atzīme “Patīk”, komentārs, kopīgošana, laiks, ko pavadāt, skatoties video, profilu veidi, kuriem sekojat — kļūst par izmērāmu signālu. Platformas pārvērš jūsu sociālo un emocionālo uzvedību datos, kas tiek izmantoti ieteikumu algoritmiem un reklāmas mērķauditorijas atlases sistēmām.

Vēl viens spilgts piemērs ir karšu un mobilitātes lietotnes . Kad aktivizējat GPS, lai dotos uz darbu, jūsu ierīce pastāvīgi sūta informāciju par jūsu atrašanās vietu, ātrumu, virzienu, sastrēgumstundām, iespējamiem sastrēgumiem un alternatīviem maršrutiem. Pat ar apkopošanas un anonimizācijas metodēm ģeogrāfiskās atrašanās vietas datu apjoms un precizitāte nozīmē, ka jūsu ikdienas rutīna ir perfekti kartēta.

Mājās tā sauktās viedierīces ģenerē metriku par jūsu privāto dzīvi. Savienots termostats uzzina, cikos jūs parasti atgriežaties mājās no biroja, un pielāgo temperatūru pirms jūsu ieiešanas. Skaļrunis ar balss palīgu analizē jūsu komandas, lai labāk reaģētu. Robotizēts putekļsūcējs izveido detalizētu jūsu mājas karti un tās biežāk sastopamos šķēršļus.

Pat banku lietotnes seko šai loģikai. Tās automātiski kategorizē jūsu izdevumus (pārtika, atpūta, transports), atklāj neparastus modeļus, aprēķina jūsu uzkrājumu iespējas, prognozē tēriņu pieaugumu un dažos gadījumos izmanto šos profilus, lai novērtētu riskus vai ieteiktu personalizētus finanšu produktus.

Tiešas datu fiksācijas priekšrocības lietotājiem

No mūsu ikdienas skatupunkta viena no redzamākajām datu pārveidošanas priekšrocībām ir pakalpojumu un satura ārkārtēja personalizācija . Mūzikas un video platformas ģenerē atskaņošanas sarakstus un ieteikumus, kas pielāgoti jūsu gaumei, vēsturei un kontekstam, ietaupot jūsu laiku un pūles, meklējot, ko skatīties vai klausīties.

Šis personalizācijas līmenis attiecas uz gandrīz visu: atbilstošāku reklāmu, ātrākiem maršruta ieteikumiem, noderīgiem atgādinājumiem, saskarnēm, kas pielāgotas jūsu lietošanas paradumiem, un pat pieredzi, kas pielāgota reāllaikā, pamatojoties uz jūsu uzvedību. Lai gan dažreiz tas var būt satraucoši, tas neapšaubāmi padara dzīvi daudz ērtāku.

Datu fiksācijai ir arī milzīgs potenciāls veselības un drošības nozarēs . Sistēmas, kas uzrauga dzīvības pazīmes, var laikus atklāt anomālijas un izdot brīdinājumus pat pirms acīmredzamu simptomu parādīšanās. Banku vai digitālās autentifikācijas lietotnes var bloķēt aizdomīgus darījumus dažu sekunžu laikā, samazinot krāpšanas risku.

Pilsētu teritorijās dati no sensoriem un savienotajām ierīcēm tiek izmantoti, lai optimizētu satiksmi, uzlabotu sabiedrisko transportu, pārvaldītu enerģiju un paredzētu ekstremālus laikapstākļus. Tas viss veido "viedās pilsētas" koncepciju, kur infrastruktūra dinamiski reaģē uz saņemto informāciju.

Visbeidzot, noteiktu datu kopu (sauktu par atvērtajiem datiem ) pieejamības nodrošināšana rada iespējas inovācijām un uzņēmējdarbībai. Valdības un organizācijas, kas publicē informāciju atkārtoti izmantojamos formātos, ļauj trešajām personām izstrādāt pakalpojumus, lietojumprogrammas vai pētījumus, kas sniedz papildu sociālo un ekonomisko vērtību.

Riski privātumam un personiskajai autonomijai

Līdztekus visām šīm priekšrocībām, datu fiksācija rada nepārprotamus riskus privātumam, intimitātei un informatīvajai pašnoteikšanās brīvībai . Kad liela daļa mūsu dzīves tiek ierakstīta un vairāk vai mazāk pastāvīgi glabāta, iespējas saglabāt patiesi privātas telpas ievērojami samazinās.

Viens no acīmredzamākajiem draudiem ir nesankcionēta piekļuve sensitīvai informācijai , neatkarīgi no tā, vai tas notiek kiberuzbrukumu, iekšēju noplūžu, nepareizas konfigurācijas vai vienkāršas nolaidības dēļ. Jo vairāk datu tiek apkopoti un jo centralizētāki tie ir, jo lielāka ir drošības pārkāpuma ietekme : var tikt atklāti medicīniskie ieraksti, finanšu darījumi, ģeolokācijas dati, personiskās attiecības un patērētāju paradumi.

Vēl viens būtisks risks ir pakāpeniska kontroles zaudēšana pār to, kas ko vāc, kam to izmanto, ar ko to kopīgo un cik ilgi to glabā. Daudzi lēmumi tiek pieņemti necaurspīdīgā vidē, ar grūti saprotamām privātuma klauzulām un izmantojot algoritmus, kurus lielākajai daļai cilvēku praktiski nav iespējams pārbaudīt.

Šī vide veicina automatizētu profilu rašanos , kas ietekmē to, ko jūs redzat, ko jūs pērkat un kādiem pakalpojumiem jūs piekļūstat. Sākot ar ziņām, ko jūs redzat, līdz reklāmām un darba piedāvājumiem un pat potenciālai aizdevuma piešķiršanai, kritiskus lēmumus var pieņemt, izmantojot statistiskus modeļus, kurus jūs neredzat un kurus nevarat viegli apšaubīt.

Papildus tam pastāv identitātes zādzības un kontu pārņemšanas risks , kas pēdējos gados saskaņā ar dažādām tirgus analīzēm ir ievērojami pieaudzis. Noziedznieki īpaši meklē šos detalizētos personas datu kopumus — akreditācijas datus, uzvedības modeļus, finanšu informāciju —, lai izmantotu gan tehniskās, gan cilvēciskās ievainojamības.

Digitālā trauksme hiperdatu piesātinātā pasaulē

Papildus tehniskajām un juridiskajām sfērām masveida datu konversija ietekmē mūsu subjektīvo un fizisko pasaules pieredzi . Daudzi cilvēki izjūt sava veida difūzu trauksmi, kas saistīta ar neiespējamību saglabāt saskaņotību starp digitālajām abstrakcijām (atzīmes “Patīk”, sekotāji, produktivitātes rādītāji, reitingi) un konkrēto somatisko ikdienas dzīves pieredzi.

Rodas iespaids, ka darba un ekonomikas ritmi, ko virza dati un automatizācija, paātrinās, taču tas nenodrošina reālu dzīves kvalitātes uzlabojumu . Konkurence pieaug, darba nestabilitāte saasinās, uzmanība kļūst sadrumstalota, un, lai gan esam vairāk saistīti nekā jebkad agrāk, bieži jūtamies vientuļāki un nedrošāki.

Internets un digitālās tehnoloģijas, kas 90. gs. deviņdesmitajos gados tika pasniegtas kā zināšanu demokratizācijas un varas decentralizācijas instrumenti, galu galā ir radījušas jaunas centralizētas kontroles un pastāvīgas uzraudzības formas. Mūsu aktivitātes, mūsu attiecības un pat mūsu brīvais laiks ir kļuvuši par precēm, kas tiek netieši izmantotas caur mūsu datiem.

Šī pastāvīgā mūsu būtības un mūsu darbības abstrakcija informācijas fragmentos rada sava veida neatbilstību starp fizisko ķermeni un "datu ķermeni" , kas cirkulē platformās, mākoņos un datubāzēs. Ķermeņa materiālie ierobežojumi — miegs, uzmanība, nogurums, emocionālā pieejamība — ir pretrunā ar digitālo infrastruktūru nepārtraukto loģiku un neprātīgo tempu.

Šajā kontekstā nepietiek ar nostalģisku tehnofobisku reakciju, kas sapņo par atgriešanos pie "bez ekrāna" dzīves. Izaicinājums ir pārdomāt mūsu attiecības ar tehnoloģijām, neiekrītot ne naivā entuziasmā, ne pilnīgā noraidījumā, izvairoties gan no elkdievības, gan tehnoloģiskā determinisma, kas mašīnas attēlo kā neizbēgamus spēkus, kas ir ārpus jebkādas politiskas vai sociālas kontroles.

Datifikācija kā jauna tehniskās atmiņas forma

Paplašinot savu redzesloku, datu fiksāciju var saprast kā specifisku eksosomatiskās tehniskās atmiņas formu . Vēstures gaitā dažādi atmiņas veidi (ģenētiskā, žestu, procedurālā, rakstiskā) ir ļāvuši dzīvām būtnēm un sabiedrībām reģistrēt savu mijiedarbību ar vidi un strukturēt savas attiecības ar telpu un laiku.

Piemēram, augi savā ģenētiskajā atmiņā uzglabā reakcijas uz gravitāciju vai sausumu. To saknes darbojas kā sensori, kas apkopo informāciju no augsnes un ķīmiski pārraida to uz citām organisma daļām. Šis iepriekšējās pieredzes ieraksts palīdz vadīt augšanu un reakciju uz vides izmaiņām.

Līdzīgi cilvēku sabiedrības ir izstrādājušas ārējās atmiņas ierīces — sākot no rakstiem līdz digitālajiem arhīviem —, lai pārvaldītu informācijas apjomus, kas ievērojami pārsniedz individuālā prāta iespējas. Piemēram, rakstības parādīšanās bija galvenais pilsētu, ražas, īpašumu un sarežģītu darījumu pārvaldīšanā.

Datu strukturēšana ietilpst šajā ietvarā, taču vēl nepieredzētā mērogā un ar vēl nebijušu detalizāciju. Tā ir digitāla un eksosomatiska atmiņa , tomēr cieši saistīta ar to. Digitālais nav atdalīts no cilvēka; abi viens otru veido. Veidojot datu infrastruktūras, mēs arī pārveidojam to, kā mēs uztveram, atceramies, pieņemam lēmumus un esam saistīti viens ar otru.

Problēma rodas, kad šīs tehniskās atmiņas paplašināšanās apgrūtina saskaņotu dažādo realitātes mērogu formulēšanu : nanosekunžu mikromērogu, kurā darbojas datorsistēmas, tīklu globālo makromērogu un mūsu ķermeņu un sociālo institūciju dzīves mērogu, kas ir daudz lēnāks un ierobežotāks.

Objekta mērogs, paātrinājums un fragmentācija

Pašreizējo digitālās ekosistēmas konfigurāciju raksturo ārkārtīgi plaša telpiskā ass un laika ass, ko iezīmē nepārtraukts paātrinājums . Mēs varam gandrīz acumirklī mijiedarboties ar saturu, cilvēkiem un sistēmām, kas atrodas jebkur uz planētas, taču mūsu ķermeņi fiziski nevar veikt šādus attālumus vai vienlaikus apstrādāt tik daudz stimulu.

Šī neatbilstība nozīmē, ka pastāvīga virtuāla saziņa nepārvēršas emocionālā tuvībā . Kā norādījuši dažādi domātāji, tehnoloģiskās starpniecības radītā distance var vājināt empātiju un mūsu spēju patiesi justies savienotiem pat tad, ja mūs ieskauj ziņojumi un paziņojumi.

Laika līmenī šis paātrinājums izpaužas kā tik strauja informācijas plūsma, ka ķermenis nespēj sekot līdzi. Mums ir sajūta, ka dzīvojam nepārtrauktā , reibinošā lidojumā , kur tik tikko ir laiks notiekošā psiholoģiskai un emocionālai apstrādei. Notikumi risinās, bet tie "neilgst" pietiekami ilgi, lai kļūtu jēgpilni un tiktu integrēti sakarīgā dzīves stāstījumā.

Tas viss noved pie subjekta fragmentācijas . Mēs vairs nedarbojamies tikai kā atpazīstami indivīdi sociālā kontekstā, bet gan kā mikrodatu apkopojumi, kas atsevišķi tiek izmantoti dažādās sistēmās: “darbinieks” reducēts līdz laika un produktivitātes paketēm, “patērētājs” sadalīts statistikas segmentos, “pilsonis” izšķīdināts varbūtības profilos.

Daži autori runā par pāreju no indivīda uz "individuāliem" : abstraktiem, anonīmiem un rekombinējamiem fragmentiem, ko pārvalda algoritmi bez tiešas atsauces uz konkrēto personu. Šī deindividualizācija veicina tehnoloģiskas trauksmes sajūtu: mēs jūtam, ka sistēma, kas mūs uztur, nedarbojas pareizi, ka struktūras, kas kādreiz formulēja mūsu identitāti un vidi, brūk.

Ceļā uz “datu ķermeņa” ideju un jaunām digitālajām tiesībām

Viena no visiedvesmojošākajām konceptuālajām pārmaiņām, lai risinātu šo scenāriju, ir sākt uztvert mūsu datus ne tikai kā no mums iegūto informāciju , bet gan kā citu mūsu materialitātes dimensiju: ​​“datu kopumu”, kas pastāv līdzās somatiskajam ķermenim.

Ja mēs pieņemam šo ideju, datu fiksācija varētu būt daļa no jaunas individuācijas fāzes , kurā subjekts apzinātāk un kritiskāk iekļauj šo eksosomatisko slāni kā otru saistītu vidi, otru ķermeni, kam arī nepieciešama aprūpe, noteikumi un garantijas.

No šī viedokļa digitālās platformas un infrastruktūras vairs netiktu uztvertas tikai kā neobligāti privāti pakalpojumi un tā vietā tiktu uzskatītas par vitāli svarīgām telpām, kur atrodas un attīstās mūsu dati. Šis uzskats pastiprina nepieciešamību domāt digitālo kopresursu, publisko infrastruktūru un tiešsaistes vides demokrātiskas pārvaldības izteiksmē.

Turklāt tas varētu nodrošināt stabilāku pamatu spēcīgu digitālo tiesību pieprasīšanai . Nav tas pats pieprasīt aizsardzību pār kaut ko, kas "pieder" personai (personas dati, kas saprasti kā īpašums), un aizstāvēt garantijas pār kaut ko, kas ir daļa no šīs personas būtības. Uzsvars uz datu iemiesoto dimensiju ļauj pamatot pārliecinošāku argumentu par nepieciešamību ierobežot tehnoloģisko varu.

Mērķis būtu formulēt jaunas kolektīvas klātbūtnes formas digitālajā vidē, kas izvairītos gan no narcistiskas izolācijas, gan pilnīgas izšķīšanas anonīmos rādītājos. Inovācijas kopienas, līdzdalības un pārstāvniecības formātos , kas atzīst šo duālo ķermeni — gan fizisko, gan digitālo —, varētu palīdzēt mums labāk saskaņot dažādos iesaistītos līmeņus.

Kā saglabāt zināmu kontroli pār savu personisko informāciju

Lai gan pilnībā atvienoties nav iespējams, neatsakoties no svarīgiem pakalpojumiem, ir iespējams atgūt zināmu kontroli pār saviem personas datiem, veicot konkrētas izvēles. Pirmais solis ir saprast, kādu informāciju jūsu izmantotās lietotnes apkopo un kādas atļaujas tām ir.

Ieteicams periodiski pārskatīt, kurām lietotnēm ir piekļuve jūsu atrašanās vietai fonā , un ierobežot to tikai tām, kurām tas ir absolūti nepieciešams. Daudzas funkcijas var turpināt darboties ar neregulāru, nevis nepārtrauktu GPS piekļuvi.

Ieteicams arī rūpīgāk izlasīt sadaļas par privātumu un sīkfailiem, pirms tās pieņemt. Lai gan tas var šķist garlaicīgi, pat minimāla opciju pielāgošana var būtiski ietekmēt izsekošanas līmeni, kuram esat pakļauts.

Operētājsistēmas un ierīces iestatījumos varat atspējot diagnostikas datu vākšanu , kas nesniedz skaidru labumu. Līdzīgi, regulāri dzēšot mijiedarbības vēsturi ar balss asistentiem vai straumēšanas platformām, tiek samazināts uzkrātais datu apjoms.

Visbeidzot, ir ļoti svarīgi saglabāt kritisku attieksmi pret automatizētiem ieteikumiem — ziņām, video, produktiem — un neļaut vienam algoritmam diktēt visu, ko patērējat. Dažādojot avotus, pārbaudot informāciju un atceroties, ka daudziem ieteikumiem ir komerciāli mērķi, jūs varat izvairīties no iesprūšanas slēgtos informācijas burbuļos.

Kopā ņemot, visi šie slāņi — personas datu juridiskā definīcija, datu fiksācijas tehniskās ķēdes, lielo datu solījumi, mākslīgā intelekta paplašināšanās, ietekme uz fizisko un subjektīvo pusi, kā arī nepieciešamība pēc jauniem tiesību regulējumiem — liecina, ka mēs nesaskaramies tikai ar tehnoloģiskām pārmaiņām. Datu fiksācija pārveido to, kā tiek konstruēta vara, kā cirkulē ekonomiskā vērtība, kā tiek konfigurētas mūsu attiecības un kā veidojas mūsu identitātes. Tās detalizēta izpratne, apšaubīšana un aktīva dalība tās regulēšanā vairs nav speciālistu izvēle, bet gan kopīga atbildība, ja vēlamies, lai mūsu "datu ķermenis" un fiziskais ķermenis dzīvotu minimāli veselīgā līdzsvarā.