बड़े डेटा के साथ चल रहे सांस्कृतिक जुनून को अनदेखा करना असंभव है। पिछले कुछ वर्षों में, बड़ा डेटा कॉरपोरेट जगत में सबसे अधिक चर्चित होने वाली तकनीक बन गया है, जिसे हाल ही में "इंटरनेट ऑफ थिंग्स" द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है, गार्टनर के 2014 हाइप साइकल ऑफ इमर्जिंग टेक्नोलॉजीज के अनुसार।
बिग डेटा बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करने का प्रयास है जो समकालीन तकनीक हमें सब कुछ के बारे में अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए इकट्ठा करने में सक्षम बनाता है, अच्छी तरह से, सब कुछ। लाभकारी कंपनियों, गैर-लाभकारी संगठनों, राज्य, स्थानीय और संघीय सरकारी एजेंसियों, स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं, और सभी के लिए वे जो डेटा इकट्ठा करते हैं और जो लोग उनकी सेवा करते हैं, उनके कर्मचारियों की उत्पादकता, उनकी आंतरिक प्रक्रियाओं के बारे में जानने के लिए बड़े डेटा कार्यक्रमों का उपयोग कर सकते हैं। और वित्त - अनिवार्य रूप से किसी भी गतिविधि जो डेटाबेस में डेटा के एक टुकड़े के रूप में समाप्त होती है।
यह आश्चर्य की बात नहीं है कि आम जनता बड़े डेटा और पेरेंटिंग के बीच संबंधों पर ध्यान देना शुरू कर रही है। माता-पिता हमेशा अपने बच्चों को सुरक्षित, स्वस्थ और खुश रखने के लिए बेहतर तरीकों की तलाश में रहते हैं, और खर्च करने योग्य आय वाले लोग ऐसा करने के लिए अंतहीन भुगतान करने को तैयार रहते हैं। एक विपणन दृष्टिकोण से, अभिभावकों तक पहुँचने के लिए आकर्षक समूह हैं।
यह एक दिलचस्प स्थिति में माता-पिता डालता है, हालांकि। एक तरफ, बड़ा डेटा हमें और अधिक सूचित करने में मदद कर सकता है - हम संभावित रूप से हमारे बच्चों के स्वास्थ्य के बारे में अधिक जान सकते हैं जैसे कि बच्चे, बच्चों के रूप में उनके शैक्षणिक प्रदर्शन, और उनके ठिकाने और किशोर के रूप में अनधिकृत खरीद। दूसरी ओर, बड़ा डेटा विपणक को हमारी व्यक्तिगत जानकारी का उपयोग करने के लिए हमें सामान खरीदने के लिए मनाने की अनुमति देता है (इससे भी अधिक कि वे अब हैं)। इसलिए, यह महत्वपूर्ण है कि सभी माता-पिता ठीक से समझें कि उनका परिवार बड़े डेटा क्रांति में कैसे फिट बैठता है।
सौभाग्य से, कई प्रतिभाशाली लोग अभी इस बारे में सोच रहे हैं और लिख रहे हैं। मैंने बड़े डेटा और पेरेंटिंग पर कई तरह के दृष्टिकोणों को बनाने के प्रयास में इंटरनेट को बिखेर दिया और यह कैसे हमें और हमारे बच्चों को संभावित रूप से नुकसान पहुंचा सकता है। यहां मुझे वही मिला है।
अच्छा
अस्पतालों और माता-पिता बच्चों के जन्म से पहले के बारे में डेटा कैप्चर करना शुरू करते हैं, और माता-पिता जानते हैं कि बच्चे के साथ जीवन के पहले कुछ महीनों में आम तौर पर बहुत अधिक डेटा इकट्ठा होता है: आवृत्ति और सोने की अवधि, आवृत्ति और खिलाने की मात्रा, डायपर परिवर्तन की आवृत्ति, और शीघ्र। यह सभी डेटा पैटर्न की पहचान करने और अपने बच्चे को सामान्य, स्वस्थ होने का आश्वासन देने वाले उन्मत्त प्रयास में एकत्र किया जाता है, और अंततः आपको एक समय में 45 मिनट से अधिक समय तक सोने देगा।
इस प्रक्रिया को आसान बनाने के लिए कई एप्लिकेशन विकसित किए गए हैं, जिसमें सबसे बुनियादी डेटा-रिकॉर्डिंग iPhone ऐप (जैसे मेडेला की iBreastfeed) से लेकर आगामी स्प्राउटिंग, एक "FitBit for baby" है, जो महत्वपूर्ण संकेतों को मापता है और पैटर्न के आधार पर पूर्वानुमान प्रदान करता है। जब बच्चा जाग जाएगा और वह किस प्रकार की मनोदशा में जाग जाएगा, तो इवोज़ जैसे अन्य ऐप, अगले स्तर पर जाएंगे: समय-समय पर वाई-फाई पर कब्जा करके डेटा संग्रह को स्वचालित करना, एक बार उपयोगकर्ता का आधार काफी बड़ा हो जाना, माता-पिता को यह देखने के लिए सक्षम करना कि उनके बच्चे का व्यवहार उसकी उम्र के अन्य बच्चों की तुलना में कैसा है।
एक बार जब बच्चे अपने क्रिब्स को उखाड़ फेंकते हैं, तो बड़ा डेटा कक्षा में उनका अनुसरण करता है, जिससे शिक्षकों को लंबे समय तक छात्रों के प्रदर्शन को मापने की अनुमति मिलती है, वे आकलन करते हैं कि किन विषयों में उन्हें वास्तव में महारत हासिल है, और शिक्षकों की दीर्घकालिक प्रभावशीलता का मूल्यांकन करते हैं। बड़े डेटा एप्लिकेशन अंततः प्रशासकों को छात्र-शिक्षक की पेयरिंग का अनुकूलन करने, कौशल अंतराल की भविष्यवाणी करने और तदनुसार पुनर्गठन करने की अनुमति दे सकते हैं, और आमतौर पर शिक्षकों की क्षमता में सुधार करने के लिए न केवल जब छात्र संघर्ष कर रहे हैं, लेकिन क्यों और कैसे।
स्वास्थ्य और शिक्षा के दृष्टिकोण से, बड़े डेटा का मतलब माता-पिता और शिक्षकों के लिए बड़ी चीजें हो सकती हैं, जो हमारे बच्चों को वयस्क जीवन के लिए स्वस्थ और अच्छी तरह से तैयार करना चाहते हैं।
खराब
बेशक, हमारे बच्चों के बारे में जानकारी इकट्ठा करने के इस बड़े पैमाने पर प्रयास को माता-पिता के लिए एक बड़ा लाल झंडा उठाना चाहिए, क्योंकि हम सभी सहमति में हैं कि हमारे बच्चे डेटा पॉइंट नहीं हैं। वे मानव प्राणी हैं - कमजोर लोग! -और हम उनकी रक्षा करना चाहते हैं।
अपने लेख "बिग ब्रदर: माता-पिता से मिलो, " में पॉलिटिको के स्टेफनी साइमन ने छात्र डेटा के संग्रह के खिलाफ संघर्ष किया। एक सेवानिवृत्त गणित शिक्षक की टिप्पणियाँ माता-पिता की चिंताओं का एक अच्छा सारांश प्रदान करती हैं: “हम नहीं जानते कि वे क्या ट्रैक कर रहे हैं और हम नहीं जानते कि भविष्य में इन बच्चों के लिए भविष्य में नौकरियों के लिए निहितार्थ क्या होने वाले हैं। कॉलेज में प्रवेश पाने की कोशिश करते-करते हम अनचाहे क्षेत्र में आ गए हैं और हम सिर्फ यह नहीं जानते कि यह बच्चों के लिए होने वाला निहितार्थ है। ”जबकि छात्रों की पहचान की रक्षा के लिए संघीय शिक्षा अधिकार और गोपनीयता कानून (FERPA) जैसे कानून मौजूद हैं। व्यक्तिगत जानकारी, यह स्पष्ट है कि शिक्षकों और नीति निर्माताओं को माता-पिता के साथ संवाद करने में बेहतर काम करने की आवश्यकता है कि वे कैसे डेटा एकत्र कर रहे हैं, वे इसके साथ क्या कर रहे हैं, और यह उनके बच्चों को कैसे लाभान्वित करेगा।
लेकिन बड़े डेटा के संभावित हानिकारक निहितार्थ गोपनीयता चिंताओं से परे जाते हैं। कई विशेषज्ञों ने बताया है कि "डेटा-संचालित पेरेंटिंग एप्लिकेशन" शिकार करते हैं और संभावित रूप से माता-पिता की चिंताओं को बढ़ाते हैं, जिससे हम अधिक चिंतित और तनावग्रस्त हो जाते हैं, अधिक सूचित और आश्वस्त नहीं होते हैं। ये एप्लिकेशन डेटा एकत्र कर सकते हैं, लेकिन, जैसा कि किसी भी स्मार्टफोन उपयोगकर्ता को पता है, डिवाइस टूटते हैं, विफल होते हैं, वर्तमान त्रुटियों को देखते हैं, और जब तक हम यह नहीं जानते कि उस डेटा के साथ क्या करना है, अपेक्षाकृत कम मूल्य प्रदान कर सकता है। पिछले साल एक ब्लॉग पोस्ट में, बाल रोग विशेषज्ञ क्लेयर मैकार्थी ने स्वीकार किया कि वह चिंता करती है कि "नवीनतम गैजेट माता-पिता को और भी चिंतित कर देंगे - और उन्हें ऐसा महसूस कराएंगे कि उन्हें हर समय अपने गैजेट्स पर घूरना होगा, जैसे कि उन्हें सब कुछ जानना होगा अच्छे माता-पिता बनने के लिए अपने बच्चों के साथ हर एक सेकंड में हो रहा है। यह मददगार नहीं है- और माता-पिता को कुछ अस्वस्थ आदतों के लिए सेट कर सकते हैं क्योंकि उनके बच्चे बढ़ते हैं।
बदसूरत
मैकार्थी की चिंता एक बड़े मुद्दे की ओर इशारा करती है, जो कई माता-पिता और डॉक्टरों के दिल में बड़े डेटा और पेरेंटिंग के साथ चिंता का विषय है: मानव तत्व-एक माता-पिता का अंतर्ज्ञान, एक माता-पिता और बच्चे के बीच का जटिल, अवर्णनीय मानसिक संबंध एक महत्वपूर्ण है। आपके बच्चे के लिए (सभी उम्र में) जानने, समझने और देखभाल करने के घटक।
जब डेटा के पीछे के वास्तविक मानव को नजरअंदाज किया जाता है, तो चीजें बदसूरत हो जाती हैं - तेजी से। और, हालांकि मैं खुद एक बाज़ारिया हूं, लेकिन मुझे यह स्वीकार करना होगा कि विपणक के लिए विपणक और विज्ञापनकर्ता खराब डेटा के सबसे बड़े अपराधी और असंवेदनशील अनुप्रयोग हैं।
मैंने अपनी कुंठाओं के बारे में पहले एक अपेक्षावादी और नई माँ के रूप में विपणन किए जाने के बारे में लिखा है, लेकिन मेरी छोटी-मोटी शिकायतें अप्रैल सालज़ार की तुलना में, न्यूयॉर्क टाइम्स के मदरलोड ब्लॉग के योगदानकर्ता की तुलना में कम हैं। सालाज़ार ने अपनी गर्भावस्था पांच महीने में समाप्त कर दी क्योंकि उनके बेटे का जन्मजात दोष था। फिर, उसकी नियत तारीख से कुछ हफ्ते पहले, उसे पूर्व-मुद्रित पोस्टकार्ड पढ़ने के साथ एंफामिल बच्चे के फार्मूले का एक नमूना प्राप्त हुआ, जिसमें लिखा था, "आप लगभग वहाँ हैं!" एक क्रूर, उसके कठिन निर्णय की याद दिलाता दिल दहला देने वाला।
मुझे याद है कि इन जैसे बेबी फॉर्मूला कंपनियों के नमूने और "बधाई नोट" प्राप्त करना। जैसा कि नतालिया होल्ट अटलांटिक , "बम्प ट्रैकर: नाइन मंथ्स ऑफ बिग डेटा" के लिए अपने अवश्य पढ़े गए लेख में बताती हैं, जो ऐसे ब्रांड हैं जो गर्भवती महिलाओं और नए माता-पिता को महिलाओं के सोशल मीडिया पोस्ट, न्यूज़लेटर साइन-अप, मैगज़ीन सब्सक्रिप्शन के बारे में बताते हैं- वे यह पता लगाने के लिए कि क्या वे गर्भवती हैं, जब वे होने वाले हैं, और वे किस प्रकार के माता-पिता बन जाएंगे। ब्रांड इस जानकारी का उपयोग माताओं के कूपन भेजने और उन्हें अपने उत्पादों के प्रति वफादारी विकसित करने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए करते हैं। जैसा कि होल्ट ने अपने लेख में कहा है, “एक औसत माँ का डेटा औसत व्यक्ति के पंद्रह गुना अधिक है। व्यापारियों को पता है कि एक नए बच्चे का मतलब है कि गंभीर खरीद होने वाली है और उस ब्रांड की वफादारी, जो अक्सर बच्चे के आने से पहले हासिल की जाती है, भरोसेमंद खरीद के वर्षों का उत्पादन कर सकती है। "
इसलिए, सही खरीदारों को खोजने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करना, खासकर जब उन खरीदारों के माता-पिता हैं, एक अच्छा आरओआई के साथ एक रणनीति है। लेकिन यह गर्भपात, गर्भावस्था की जटिलताओं और वास्तविक जीवन के तत्वों को ध्यान में रखने में विफल रहता है - जो मैट्रिक्स या डेटा बिंदु नहीं हैं। और उस छोटे से निरीक्षण से बड़े डेटा के साथ बड़ी समस्या का पता चलता है।
मैं निश्चित रूप से डेटा संग्रह के खिलाफ नहीं हूं। यदि बड़ा डेटा मुझे एक बेहतर माता-पिता बनने में मदद कर सकता है, तो मेरे बेटे को सुरक्षित और स्वस्थ रख सकता है, और मेरे परिवार के लिए सबसे अच्छा निर्णय ले सकता है, मैं इसके लिए सभी हूं। लेकिन मेरा आराम स्तर मेरे जनसांख्यिकी का सीधा परिणाम है: मैं शिक्षित हूं। मुझे बड़े डेटा की सामान्य समझ है। मैं एक बाज़ारिया हूं जो समझता हूं कि कंपनियां उपभोक्ताओं को कैसे लक्षित करती हैं। मुझे पता है कि अपनी पहचान कैसे बचाई जाए, कम से कम कुछ हद तक, ऑनलाइन। लब्बोलुआब यह है: माता-पिता को खुद को शिक्षित करना चाहिए कि कैसे अपने और अपने बच्चों के बारे में एकत्र किए गए डेटा का उपयोग किया जा सकता है, ब्रांडों और विधायकों को जवाबदेह ठहराया जा सकता है, और पारदर्शी संचार और डेटा की उचित सुरक्षा की मांग की जा सकती है।
वेंचरबीट के लिए अतिथि पोस्ट में, ट्रेंड माइक्रो की इंटरनेट सेफ्टी फॉर किड्स एंड फैमिलीज़ प्रोग्राम के संस्थापक लिनेट ओवेन्स लिखते हैं, "मेरी इच्छा? वह माता-पिता किसी भी रूप में और हमारे बच्चों पर किसी भी तरह से सभी डेटा संग्रह के अंतिम मध्यस्थ बने रहते हैं। जितना अधिक हम ट्रैक किए जा रहे हैं और क्यों सूचित किया जाता है, बेहतर होगा कि हम अपने बच्चों को दुनिया में सुरक्षित रखने के लिए सबसे अच्छा विकल्प बना सकें जहां बड़ा डेटा बड़ा होता है। "
मेरे विचार से भी।
