Shutterstock.

Iwe unatambua au hauikubali, data kubwa inaweza kukuathiri na jinsi unavyoishi maisha yako. Takwimu tunazotengeneza wakati wa kutumia media ya kijamii, kuvinjari mtandao na kuvaa vifuatiliaji vya mazoezi ya mwili hukusanywa, kugawanywa na kutumiwa na biashara na jimbo kuunda wasifu wetu. Profaili hizi zinatumiwa kulenga matangazo ya bidhaa na huduma kwa wale wanaoweza kuzinunua, au kuarifu maamuzi ya serikali.

Takwimu kubwa zinawezesha majimbo na kampuni kupata, kuchanganya na kuchambua habari zetu na kujenga kufunua - lakini haijakamilika na uwezekano isiyo sahihi - maelezo mafupi ya maisha yetu. Wanafanya hivyo kwa kutambua uhusiano na mifumo katika data kuhusu sisi, na watu walio na maelezo mafupi kama hayo kwetu, kufanya utabiri juu ya kile tunaweza kufanya.

Lakini kwa sababu tu uchanganuzi mkubwa wa data unategemea algorithms na takwimu, haimaanishi kuwa wako lengo sahihi, la upande wowote au asili. Na wakati data kubwa inaweza kutoa ufahamu juu ya tabia ya kikundi, hizi sio lazima njia ya kuaminika ya kuamua tabia ya mtu binafsi. Kwa kweli, njia hizi zinaweza fungua mlango wa ubaguzi na kutishia haki za binadamu - wangeweza hata kufanya kazi dhidi yako. Hapa kuna mifano minne ambapo uchambuzi mkubwa wa data unaweza kusababisha ukosefu wa haki.

1. Kuhesabu alama za mkopo

Takwimu kubwa zinaweza kutumiwa kufanya maamuzi kuhusu ustahiki wa mkopo, inayoathiri ikiwa umepewa rehani, au ni kiwango gani cha juu cha yako bima ya gari malipo lazima. Maamuzi haya yanaweza kufahamishwa na yako machapisho ya kijamii na data kutoka kwa programu zingine, ambazo huchukuliwa kuonyesha kiwango chako cha hatari au uaminifu.

Lakini data kama historia ya elimu yako au mahali unapoishi inaweza kuwa sio muhimu au ya kuaminika kwa tathmini kama hizo. Aina hii ya data inaweza kufanya kama wakala wa mbio au hali ya uchumi, na kuitumia kufanya maamuzi juu ya hatari ya mkopo kunaweza kusababisha ubaguzi.

2. Utaftaji wa kazi

Takwimu kubwa zinaweza kutumiwa kuamua ambaye huona tangazo la kazi au huorodheshwa kwa mahojiano. Matangazo ya kazi yanaweza kulengwa katika vikundi fulani vya umri, kama vile watoto wa miaka 25 hadi 36, ambayo huwajumuisha wafanyikazi wadogo na wakubwa hata kuona machapisho fulani ya kazi na inatoa hatari ya kubaguliwa kwa umri.

Automation pia hutumiwa kufanya uchujaji, upangaji na uwekaji wa wagombea uwe bora zaidi. Lakini mchakato huu wa uchunguzi unaweza kuwatenga watu kwa msingi wa viashiria kama vile umbali wa safari yao. Waajiri wanaweza kudhani kwamba wale walio na safari ndefu wana uwezekano mdogo wa kubaki kazini kwa muda mrefu, lakini hii inaweza kuwabagua watu wanaoishi zaidi kutoka katikati mwa jiji kwa sababu ya eneo la nyumba za bei rahisi.

3. Maamuzi ya Parole na dhamana

Huko Merika na Uingereza, mifano kubwa ya tathmini ya hatari ya data hutumiwa kusaidia maafisa kuamua ikiwa watu wamepewa msamaha au dhamana, au inajulikana mipango ya ukarabati. Wanaweza pia kutumiwa kutathmini ni hatari ngapi mkosaji anawasilisha kwa jamii, ambayo ni sababu moja ambayo jaji anaweza kuzingatia wakati wa kuamua urefu wa sentensi.

Haijulikani ni data gani inayotumika kusaidia kufanya tathmini hizi, lakini kama kuelekea polisi wa dijiti hukusanya kasi, inazidi kuwa na uwezekano wa kuwa programu hizi zitajumuisha habari ya chanzo kama vile shughuli za kijamii za kati - ikiwa hawana tayari.

Tathmini hizi zinaweza sio tu kuangalia maelezo mafupi ya mtu, lakini pia jinsi kulinganisha kwao na wengine. Vikosi vingine vya polisi vimewahi kihistoria juu ya polisi jamii kadhaa za wachache, na kusababisha idadi kubwa ya visa vya uhalifu vilivyoripotiwa. Ikiwa data hii imeingizwa katika hesabu, itapotosha mifano ya tathmini ya hatari na kusababisha ubaguzi ambao unaathiri moja kwa moja haki ya mtu ya uhuru.

4. Kuomba maombi ya visa

Mwaka jana, Wakala wa Uhamiaji na Utekelezaji wa Forodha wa Merika (ICE) ilitangaza kuwa inataka kuanzisha kiotomatiki "uhakiki wa visa uliokithiri”Mpango. Ingesoma moja kwa moja na kwa kuendelea akaunti za media ya kijamii, kutathmini ikiwa waombaji watatoa "mchango mzuri" kwa Merika, na ikiwa kuna maswala yoyote ya usalama wa kitaifa yanaweza kutokea.

Pamoja na kuwasilisha hatari kwa uhuru wa mawazo, maoni, maoni na ushirika, kulikuwa na hatari kubwa kwamba mpango huu ungewabagua watu wa mataifa au dini fulani. Wapeana maoni inajulikana kama "marufuku ya Waislamu kwa algorithm".

Programu iliondolewa hivi karibuni, iliripotiwa kwa msingi kwamba "hakukuwa na programu ya" nje ya sanduku "ambayo inaweza kutoa ubora wa ufuatiliaji wa shirika linalotaka". Lakini pamoja na malengo kama hayo kwenye hati za ununuzi kunaweza kuunda motisha mbaya kwa tasnia ya teknolojia kukuza programu ambazo ni za kibaguzi-kwa-kubuni.

Hakuna swali kwamba uchambuzi mkubwa wa data hufanya kazi kwa njia ambazo zinaweza kuathiri fursa za watu maishani. Lakini Ukosefu wa uwazi kuhusu jinsi data kubwa inavyokusanywa, kutumiwa na kushirikiwa hufanya iwe ngumu kwa watu kujua ni habari gani inatumiwa, jinsi gani, na lini. Takwimu kubwa za data ni ngumu sana kwa watu binafsi kuweza kulinda data zao kutokana na matumizi yasiyofaa. Badala yake, inasema na kampuni lazima zifanye - na kufuata - kanuni ili kuhakikisha kuwa matumizi yao ya data kubwa hayasababishi ubaguzi.

kuhusu Waandishi

Lorna McGregor, Mkurugenzi, Kituo cha Haki za Binadamu, PI na Mkurugenzi Mwenza, Haki za Binadamu za ESRC, Takwimu Kubwa na Teknolojia Ruzuku Kubwa, Chuo Kikuu cha Essex; Daragh Murray, Mhadhiri wa Sheria ya Kimataifa ya Haki za Binadamu katika Shule ya Sheria ya Essex, Chuo Kikuu cha Essex, na Vivian Ng, Mtafiti Mwandamizi wa Haki za Binadamu, Chuo Kikuu cha Essex

Makala hii ilichapishwa awali Mazungumzo. Soma awali ya makala.

Vitabu na hizi

Kuhusu Mwandishi

at

Asante kwa kutembelea InnerSelf.com, zipo 20,000 + makala zinazobadilisha maisha zinazokuza "Mitazamo Mpya na Uwezekano Mpya." Nakala zote zimetafsiriwa kwa Lugha 30+. Kujiunga kwa InnerSelf Magazine, iliyochapishwa kila wiki, na Daily Inspiration ya Marie T Russell. InnerSelf Magazine imechapishwa tangu 1985.