Data divide
তথ্য বিভাজন হল যারা প্রচুর পরিমাণে তথ্য সংগ্রহ, সংরক্ষণ, খনন এবং সাধারণ ব্যবস্থাপনায় সক্ষম এবং যাদের তথ্য সংগ্রহ করা হয় তাদের মধ্যে অসম সম্পর্ক। ডিজিটাল বিভাজনের কাঠামো ব্যবহার করে, তথ্য বিভাজন বলে যে তথ্য এবং বড় তথ্যের বিবর্তিত প্রকৃতি তথ্যের মালিকানা, অ্যাক্সেস, বিশ্লেষণ, সংগ্রহ এবং তথ্য ও যোগাযোগ প্রযুক্তি (আইসিটি) দ্বারা উত্পন্ন ব্যক্তিগত তথ্যের কারসাজিতে বিভাজন এবং বৈষম্য তৈরি করেছে। তাত্ত্বিক কাঠামো ডিজিটাল বিভাজনের প্রাথমিক গবেষণা তথ্য এবং ডিজিটাল প্রযুক্তিতে প্রবেশাধিকারের বিভাজনের উপর কেন্দ্রীভূত ছিল, যা "আছে" এবং "নেই"-এর মধ্যে একটি বিভাজন প্রদর্শন করেঃ যারা ডিজিটাল প্রযুক্তি অ্যাক্সেস করতে এবং ব্যবহার করতে সক্ষম বনাম যারা করে না। শিক্ষা, অর্থনৈতিক আয়, জাতি এবং লিঙ্গ সহ বৈষম্যের একাধিক লাইনে বিভাজন ঘটতে দেখা গেছে। ডিজিটাল বিভাজনের প্রবেশাধিকারের বিভিন্ন মাত্রা রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে সরঞ্জাম বা হার্ডওয়্যার, মালিকানা, সাপোর্ট নেটওয়ার্ক, ডিজিটাল সাক্ষরতা, ব্যবহারকারী ইন্টারফেস ব্যবহার/নেভিগেট করার দক্ষতা ইত্যাদি। অ্যাডা লাভলেস ইনস্টিটিউট উল্লেখ করেছে যে ডিজিটাল বিভাজন তথ্য বিভাজনকে আরও বাড়িয়ে তুলেছে। ফলস্বরূপ, ডিজিটাল বিভাজনের মধ্যে উপস্থিত প্রবেশাধিকারের মাত্রা এখনও বিদ্যমান। তথ্য বিভাজন অতিরিক্তভাবে "আছে" যাদের বড় আকারের ডেটাসেটগুলিতে অ্যাক্সেস রয়েছে এবং "নেই" যাদের বড় আকারের ডেটাসেটগুলিতে অ্যাক্সেস নেই বা সেগুলি নেভিগেট করার ক্ষমতা নেই তাদের বিপরীতে রাখে। উদাহরণস্বরূপ, বেসরকারী সংস্থাগুলি, প্রায়শই সোশ্যাল মিডিয়া সংস্থাগুলি, কেবলমাত্র বিস্তৃত সামাজিক তথ্যের অ্যাক্সেস রয়েছে। বয়েড এবং ক্রফোর্ড পরামর্শ দেন যে গবেষণা এবং বিশ্ববিদ্যালয়গুলির মাধ্যমেও বিভাগগুলির উপর জোর দেওয়া হয়ঃ সু-অর্থায়িত বিশ্ববিদ্যালয়গুলি ডেটাসেটগুলিতে অ্যাক্সেস কিনতে পারে এবং যে শিক্ষার্থীরা উপস্থিত থাকে তাদের একই সোশ্যাল মিডিয়া সংস্থাগুলির মধ্যে কাজ করার সম্ভাবনা বেশি থাকে, যেখানে কম মর্যাদাপূর্ণ প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের শিক্ষার্থীদের একই সুযোগ দেওয়ার সম্ভাবনা কম থাকে। কোভিড-19 মহামারী কোভিড-19 মহামারীর ফলে বিশ্বব্যাপী সরকারগুলি বাড়িতে থাকার আদেশ, লকডাউন, কোয়ারান্টাইন, বিধিনিষেধ এবং বন্ধ জারি করে। স্কুল, কাজ, ব্যবসা এবং অন্যান্য জনসেবার কার্যক্রমে বিঘ্ন ঘটলে অনলাইনে ব্যক্তিগত ক্রিয়াকলাপের দিকে ব্যাপক পরিবর্তন ঘটে। ডাক্তারের পরিদর্শন, অনলাইন স্কুলিং, শিপিং এবং দূরবর্তী কাজের মতো ক্রিয়াকলাপগুলির জন্য উচ্চ-গতির বা ব্রডব্যান্ড ইন্টারনেট অ্যাক্সেস এবং ডিজিটাল প্রযুক্তির অ্যাক্সেস প্রয়োজন। ডেটা-চালিত ডিজিটাল প্রযুক্তির এই ব্যাপক গ্রহণকে অ্যাডা লাভলেস ইনস্টিটিউট ডিজিটাল উত্থান হিসাবে বর্ণনা করেছে। হেলথ ফাউন্ডেশনের সাথে একটি প্রতিবেদনে, অ্যাডা লাভলেস ইনস্টিটিউট চারটি মূল উপাদান খুঁজে পেয়েছে যা জনসাধারণের মনোভাব জরিপের মাধ্যমে উদ্ভূত হয়েছিলঃ ডেটা-চালিত প্রযুক্তির অ্যাক্সেসের উপর ভিত্তি করে একটি ডেটা বিভাজন, সচেতনতা এবং দক্ষতার উপর ভিত্তি করে একটি ডেটা বিভাজন, স্বাস্থ্য সম্পর্কিত ট্র্যাকিং অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহারের সাথে স্বাচ্ছন্দ্যের উপর ভিত্তি করে একটি ডেটা বিভাজন এবং স্বাস্থ্য-ট্র্যাকিং অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার না করার সিদ্ধান্তের উপর ভিত্তি করে একটি ডেটা বিভাজন। এতে, অ্যাডা লাভলেস ইনস্টিটিউট ব্যবহারকারীদের এমন ডেটা অ্যাক্সেস করতে না পারার ক্ষেত্রে ডেটা বিভাজনের উপর জোর দিয়েছিল যা তাদের উপকৃত করতে পারে এবং স্বাস্থ্য বৈষম্য মোকাবেলায় প্রতিনিধিত্ব না করার বিপদ। পরিকাঠামোর দিক প্রযুক্তি, কম্পিউটিং শক্তি, সঞ্চয় এবং তথ্য ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রে সাধারণ অগ্রগতি বিপুল পরিমাণে তথ্য উৎপাদন ও বিশ্লেষণ উভয় ক্ষেত্রেই সক্ষম করেছে। টিম বার্নার্স-লি উল্লেখ করেছেন যে মানুষ এবং তাদের নিজস্ব ব্যক্তিগত তথ্যের মধ্যে ক্রমবর্ধমান বিচ্ছিন্নতা, যে ডিজিটাল ডিভাইস বা অন্যান্য পরিষেবার নিয়মিত ব্যবহারকারীদের তথ্য ব্যবহার করার জন্য আইসিটি বা ডেটা ব্রোকারেজ সংস্থাগুলির মতো একই ক্ষমতা নেই। বার্নার্স-লি যুক্তি দেখান যে যদি ব্যক্তিগত তথ্য ব্যবহারকারীদের উপকার করার সম্ভাবনা থাকে, তবে ব্যবহারকারীদের সেগুলি অ্যাক্সেস এবং ব্যবহার করতে সক্ষম হওয়া উচিত। যাইহোক, মার্ক আন্দ্রেজেভিক উল্লেখ করেছেন যে ব্যবহারকারীদের তাদের নিজস্ব ডেটাতে অ্যাক্সেস দেওয়া হলেও, তারা এটিকে ডেটা সংগ্রাহকের মতো কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে সক্ষম হবে না কারণ ব্যবহারকারীর ডেটা বিচ্ছিন্নভাবে সংগ্রহ করা হয় না। পরিবর্তে, তথ্য সংগ্রহকারীরা একটি বিস্তৃত পরিবেশের মধ্যে তথ্য সংগ্রহ করে। অন্যান্য ব্যবহারকারীদের প্রোফাইলে সংযোগ এবং ব্যক্তির আগ্রহের মাধ্যমে, সংগ্রহকারীরা বিষয়বস্তু এবং আগ্রহের নিদর্শনগুলির মাধ্যমে কোনও ব্যক্তির জন্য প্রাসঙ্গিক বলে মনে করতে পারে এমন বিষয়বস্তু সুপারিশ করতে পারে। তথ্য সংরক্ষণ, সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় প্রযুক্তিগত পরিকাঠামো, ডেটাসেট, সফ্টওয়্যার এবং প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা প্রয়োজন। বড় ডেটাসেট থেকে তথ্য বের করতে সক্ষম হওয়ার জন্য মেশিন, ডেটাবেস এবং উন্নত অ্যালগরিদমগুলিতে অ্যাক্সেসের প্রয়োজন। স্মার্ট সিটি পরিকাঠামো বড় ডেটা প্রযুক্তি দ্বারা সুবিধাজনক সেন্সরগুলি শহুরে শহরের কেন্দ্রগুলিতে সমস্যাগুলি পরিচালনা করার জন্য তথ্য ক্যাপচার করার উপায়গুলির প্রতীক। প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তিগুলি অর্থ, বাণিজ্য, সমাজকল্যাণ ইত্যাদির সাথে সম্পর্কিত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, পৌর সরকারগুলি নাগরিক, সংস্থা, সংস্থাগুলি সনাক্ত করতে এবং পর্যবেক্ষণ করতে পারে, তাদের রেকর্ডগুলি আপডেট করতে পারে, প্রোফাইলগুলি ম্যাপ করতে পারে, প্রবণতা বা সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে, পরিষেবাগুলি ট্র্যাক করতে পারে ইত্যাদি। অনেক স্মার্ট সিটি সিস্টেম একটি সূক্ষ্ম স্তরে ডেটা ট্র্যাক করে এবং কিছু সরকার ড্যাশবোর্ড এবং কেপিআই সহ উন্মুক্ত ডেটা পদ্ধতির বিকল্প বেছে নিয়েছে, কিছু সরকার সম্পূর্ণ স্বচ্ছ নয় এবং তাদের প্রক্রিয়াগুলি জনসাধারণের সাথে ভাগ করে নেয় না। এই অর্থে, তথ্য বিভাজনের প্রতিনিধিত্ব করে সরকারগুলি নাগরিকদের উপর রিয়েল-টাইম ডেটা ক্যাপচার করে, যাদের ডেটা শহরের কেন্দ্রগুলি আরও পরিচালনা ও পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়। ডিজিটাল সাক্ষরতা বড় আকারের ডেটাসেট নিয়ে কাজ করতে সক্ষম হওয়া এবং সেগুলি নেভিগেট করার দক্ষতা থাকার জন্য এমন ধরনের জ্ঞানের প্রয়োজন যা কেবলমাত্র উন্নত মেশিন, ডেটাবেস এবং অ্যালগরিদমগুলিতে অ্যাক্সেসের জন্য উপলব্ধ। বড় তথ্য দ্বারা সক্ষম বড় ডেটাবেসগুলি যে কোনও ব্যক্তি বা কোনও গোষ্ঠীর লোকের পক্ষে নিজেরাই বোঝার পক্ষে খুব বড়, এ কারণেই সংস্থাগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, অ্যালগরিদম ইত্যাদির সহায়তায় সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তি ব্যবহার করে। এই বিভাজন শুধুমাত্র যাদের আছে এবং যাদের নেই তাদের অর্থে নয়। এই বিভাজন শ্রেণীবদ্ধ প্রক্রিয়া, তথ্যের চিন্তাভাবনার সত্তাতাত্ত্বিক উপায় এবং তথ্যের প্রয়োগের ক্ষেত্রেও বিদ্যমান। ডেটা অ্যাক্সেস সহ সংস্থাগুলি বাছাইয়ের শক্তিশালী এবং জটিল উপায়ে জড়িত হতে সক্ষম। সংগৃহীত তথ্যের ব্যক্তিগত ব্যবহার কেবল পরিমাপ করা যায় না, বিশেষত যদি সঠিক জ্ঞান ভাগ করে নেওয়া বা প্রশিক্ষণ ছাড়াই নতুন কাজের পরিবেশ বা সম্প্রদায়ের মধ্যে সক্ষম করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, কৃষির মতো মূল শিল্পগুলিতে নতুন প্রযুক্তি গ্রহণের ব্যর্থতা ডিজিটাল এবং ডেটা বিভাজন উভয়ের দিককেই উপস্থাপন করে। তথ্য সাক্ষরতার অভাব ডেটা বিভ্রান্তির দিকে নিয়ে যেতে পারে-ডেটাসেট থেকে কোনও অর্থপূর্ণ তথ্য বের করার ক্ষমতা ছাড়াই প্রচুর পরিমাণে ডেটা থাকার বোঝা। প্রভাব সংগৃহীত তথ্যের অভাব বৈষম্য তৈরি করতে পারে যা শেষ পর্যন্ত তথ্য দারিদ্র্যের দিকে নিয়ে যেতে পারে। তথ্য দারিদ্র্য একটি প্রদত্ত ধারণা সম্পর্কে তথ্যের অভাব থেকে উদ্ভূত হয়, যেখানে তথ্য দারিদ্র্য একটি ক্রমবর্ধমান প্রভাব ফেলতে পারে। এটি জাতীয় স্তরে ব্যক্তি থেকে সরকার পর্যন্ত তুষারপাত করতে পারে। এটি বিশেষত সমস্যাযুক্ত হয়ে উঠতে পারে যখন বিবেচনা করা হয় যে যাদের তথ্যের অ্যাক্সেস রয়েছে তারা তথ্যের উপর কাজ করতে পারে এবং এর ফলে অন্যদের জীবনকে এমনভাবে প্রভাবিত করতে পারে যা লোকেরা সুনির্দিষ্টভাবে দেখতে সক্ষম নাও হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থার 2007 সালের একটি প্রতিবেদন দেখায় যে স্বাস্থ্য সংক্রান্ত তথ্য একটি সু-কার্যকরী স্বাস্থ্য ব্যবস্থার ছয়টি মৌলিক ভিত্তিগুলির মধ্যে একটি। প্রাদুর্ভাব, অসুস্থতা বা স্বাস্থ্যের অন্যান্য বৈষম্য সমাধানের জন্য মানসম্পন্ন স্বাস্থ্য তথ্যের অ্যাক্সেস অপরিহার্য; তবে, অনেক দেশে, বিশেষত গ্লোবাল সাউথে, প্রাসঙ্গিক তথ্য উত্সগুলিতে অ্যাক্সেস নেই যা তাদের অন্যথায় স্বাস্থ্য বৈষম্য মোকাবেলা করার অনুমতি দেবে। ডিজিটাল বিভাজনকে অতিক্রম করার সমাধানগুলি জনগণকে তথ্য অ্যাক্সেস এবং ডিজিটাল বৈষম্য সমাধানের উপায় সরবরাহ করতে পারে, তবে এর অর্থ ডেটা বিভাজনকে আরও বাড়িয়ে তোলা। ডেটা অ্যাক্টিভিস্ট এবং তথ্য পেশাদারদের ক্রাউডসোর্সিং, নাগরিক বিজ্ঞান, ডেটা সমবায়, হ্যাকাথন এবং নাগরিক হ্যাকিং সহ সামাজিক ক্রিয়াকলাপের মাধ্যমে ডেটা বিভাজনকে দূর করতে সহায়তা করার ক্ষমতা রয়েছে। এই অনুষ্ঠানগুলি নাগরিকদের সাথে আরও ভালভাবে অ্যাক্সেসের মান বুঝতে, সচেতনতা বাড়াতে এবং নাগরিকদের তাদের নিজস্ব ব্যবহারের জন্য ডেটা তৈরি করার অনুমতি দেওয়ার জন্য সহযোগিতা করে স্থিতাবস্থাকে ব্যাহত ও চ্যালেঞ্জ করার চেষ্টা করে। রেফারেন্স ইনফরমেশন সোসাইটি