غیر شناختی تکنیک کے ممکنہ اخلاقی خدشات کے بارے میں لکھیں۔
-
دبانے کی تکنیک سے منسلک اخلاقی مسائل میں سے ایک تاریخی طور پر کم نمائندگی والے گروہوں کی مزید کم نمائندگی ہے۔ مثال کے طور پر، MOOC ڈیٹاسیٹ کے اندر انٹارٹیکا (براعظم) سے تعلق رکھنے والے صارف کے ساتھ صرف ایک قطار موجود ہے۔ اسی طرح، درج ذیل ممالک بھی پورے ڈیٹاسیٹ میں صرف ایک یا دو بار نمودار ہوئے ہیں: سان مارینو، جزائر فاک لینڈ، اور برونائی۔ جغرافیائی طور پر کم پیش کیا گیا، معلومات کے یہ ٹکڑے دبانے کی تکنیک کے تحت مکمل طور پر ختم ہو جائیں گے۔ یہ ایک اخلاقی تضاد پیش کرتا ہے: ایک طرف، ہم k-نام نہ ظاہر کرنا چاہتے ہیں اور صارفین کی پرائیویسی کو کم نمائندگی والے علاقوں سے محفوظ رکھنا چاہتے ہیں۔ دوسری طرف، اس مقصد تک پہنچنے کے لیے ہمیں ڈیٹاسیٹ میں ان کے وجود کو مٹانا ہوگا اور پہلے سے موجود کم نمائندگی کو مزید تقویت دینا ہوگی۔ ایک اور مثال پیدائش کے سال کا کالم ہو گی۔ MOOCs کے استعمال کنندگان کی آبادی کو نوجوان لوگ زیادہ پیش کرتے ہیں، جبکہ 80 سال سے زیادہ عمر کے صارفین پورے ڈیٹا سیٹ میں صرف 1% سے کم تناسب لیتے ہیں۔ خاص طور پر، اگر ہم k-نام نہ ظاہر کرنے کے لیے دبانے کی تکنیک کا استعمال کریں، تو 80 سال سے زیادہ عمر کے صارفین سے وابستہ معلومات کے تقریباً ہر ٹکڑے کو ضائع کرنا پڑے گا۔ ایک بار پھر، تعلیم کی صنعت میں بزرگوں کی تاریخی طور پر کم نمائندگی کی گئی ہے، پھر بھی جبر کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نمائندگی کی قیمت پر ان کی رازداری کی حفاظت کرتے ہیں۔   دبانے کے نتیجے میں نمائندگی کا یہ نقصان متعدد پہلوؤں سے نقصان دہ ہے اور اس لیے توجہ کا مستحق ہے۔ چونکہ MOOCs پلیٹ فارم ان صارفین کے بارے میں متعلقہ معلومات سے محروم ہے، کمپنی اس ممکنہ مطالبے سے محروم ہو جائے گی جو ان کم نمائندگی والے گروپوں کی آن لائن تعلیم کے لیے ہے، اس طرح وہ مارکیٹنگ اور اشتہار کے ذریعے ان تک پہنچنے میں ناکام رہے گی۔ پلیٹ فارم کے صارف کی بنیاد اور منافع پر دباؤ ڈالنے کے علاوہ، اس سے صورتحال مزید خراب ہو جائے گی کہ کم نمائندگی والے گروپوں کے پاس آن لائن تعلیم کے لیے محدود وسائل ہیں۔ مزید برآں، دبے ہوئے ڈیٹاسیٹ کے حوالے سے اس معاشرتی تعصب کو تقویت مل سکتی ہے کہ لوگوں کے کچھ گروہ تعلیم کے لیے کھلے نہیں ہیں - جیسے بزرگ - جبکہ حقیقت صرف یہ ہے کہ ہم ان بزرگوں کی معلومات کو مٹا دیتے ہیں جو آن لائن تعلیمی پلیٹ فارمز میں فعال طور پر مشغول ہوتے ہیں۔ نتیجے کے طور پر، بزرگ خود کو مرکزی دھارے کے میڈیا اور ٹیکنالوجی سے مزید دور محسوس کر سکتے ہیں۔ لہٰذا، ڈیٹاسیٹ کے اندر k- گمنامی حاصل کرنے کے لیے اکیلے دباؤ کا استعمال، مؤثر ہونے کے باوجود، کم نمائندگی کے اخلاقی مسئلے سے پیچیدہ ہو سکتا ہے۔