Data divide
ડેટા વિભાજન એ માહિતીના વિશાળ જથ્થાના સંગ્રહ, સંગ્રહ, ખાણકામ અને સામાન્ય સંચાલનમાં સક્ષમ લોકો અને જેમનો ડેટા એકત્રિત કરવામાં આવે છે તેમની વચ્ચેનો અસમાન સંબંધ છે. ડિજિટલ વિભાજનના માળખાનો ઉપયોગ કરીને, ડેટા વિભાજન એવું માને છે કે ડેટા અને મોટા ડેટાની વિકસતી પ્રકૃતિએ માહિતીની માલિકી, પહોંચ, વિશ્લેષણ, સંગ્રહ અને માહિતી અને સંચાર તકનીકો (આઇસીટી) દ્વારા પેદા થયેલ વ્યક્તિગત ડેટાની હેરફેરમાં વિભાજન અને અસમાનતાઓ ઊભી કરી છે. સૈદ્ધાંતિક માળખું ડિજિટલ વિભાજનમાં પ્રારંભિક સંશોધન માહિતી અને ડિજિટલ તકનીકોની પહોંચના વિભાગો પર કેન્દ્રિત હતું, જે "પાસે છે" અને "પાસે નથી" વચ્ચે વિભાજન દર્શાવે છેઃ જેઓ ડિજિટલ તકનીકોને ઍક્સેસ કરવા અને તેનો ઉપયોગ કરવા સક્ષમ છે અને જેઓ નથી કરતા. શિક્ષણ, આર્થિક આવક, જાતિ અને જાતિ સહિત અસમાનતાની બહુવિધ રેખાઓ પર વિભાગો જોવા મળ્યા હતા. ડિજિટલ વિભાજનમાં ઉપકરણ અથવા હાર્ડવેરની પહોંચ, માલિકી, સહાયક નેટવર્ક, ડિજિટલ સાક્ષરતા, વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસનો ઉપયોગ/નેવિગેટ કરવાની કુશળતા વગેરે સહિત સુલભતાના ઘણા પરિમાણો છે. એડા લવલેસ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ નોંધે છે કે ડિજિટલ વિભાજનએ ડેટા વિભાજનને વધારી દીધું છે. પરિણામે, ડિજિટલ વિભાજનમાં હાજર પહોંચના પરિમાણો હજુ પણ હાજર છે. ડેટા વિભાજન વધુમાં મોટા પાયે ડેટાસેટ્સની ઍક્સેસ ધરાવતા "હેવ્સ" અને મોટા પાયે ડેટાસેટ્સની ઍક્સેસ ન ધરાવતા અથવા તેમને નેવિગેટ કરવાની ક્ષમતા ધરાવતા "હેવ-નોટ્સ" થી વિપરીત મૂકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ખાનગી કંપનીઓ, ઘણીવાર સોશિયલ મીડિયા કંપનીઓ, માત્ર તે જ છે જેમની પાસે વ્યાપક સામાજિક ડેટાની ઍક્સેસ છે. બોયડ અને ક્રોફોર્ડ સૂચવે છે કે સંશોધન અને યુનિવર્સિટીઓ દ્વારા વિભાગો પર પણ ભાર મૂકવામાં આવે છેઃ સારી રીતે ભંડોળ પૂરું પાડતી યુનિવર્સિટીઓ ડેટાસેટ્સની ઍક્સેસ ખરીદી શકે છે અને જે વિદ્યાર્થીઓ હાજરી આપે છે તેઓ સમાન સોશિયલ મીડિયા કંપનીઓમાં કામ કરવાની શક્યતા વધુ હશે, જ્યારે ઓછી પ્રતિષ્ઠિત સંસ્થાઓ તેમના વિદ્યાર્થીઓને સમાન તકો આપવાની શક્યતા ઓછી હશે. કોવિડ-19 રોગચાળો કોવિડ-19 રોગચાળાને પરિણામે વિશ્વભરની સરકારોએ ઘરે જ રહેવાના આદેશો, લૉકડાઉન, ક્વૉરેન્ટાઇન, પ્રતિબંધો અને બંધનો આદેશો જારી કર્યા. શાળા, કામ, વ્યવસાય અને અન્ય જાહેર સેવાની કામગીરીમાં વિક્ષેપોને કારણે વ્યક્તિગત પ્રવૃત્તિઓ ઓનલાઇન કરવા તરફ મોટા પાયે પરિવર્તન આવ્યું. ડૉક્ટરની મુલાકાત, ઓનલાઇન શિક્ષણ, શિપિંગ અને દૂરસ્થ કાર્ય જેવી કામગીરીઓ માટે હાઇ-સ્પીડ અથવા બ્રોડબેન્ડ ઇન્ટરનેટ ઍક્સેસ અને ડિજિટલ તકનીકોની ઍક્સેસની જરૂર પડે છે. ડેટા-સંચાલિત ડિજિટલ તકનીકોનો આ સામૂહિક સ્વીકાર એડા લવલેસ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ડિજિટલ ઉછાળો તરીકે વર્ણવે છે. હેલ્થ ફાઉન્ડેશન સાથેના એક અહેવાલમાં, અદા લવલેસ ઇન્સ્ટિટ્યૂટને જાહેર વલણ સર્વેક્ષણ દ્વારા ઉભરી આવેલા ચાર મુખ્ય ઘટકો મળ્યા હતાઃ ડેટા-સંચાલિત તકનીકોની પહોંચ પર આધારિત ડેટા વિભાજન, જાગૃતિ અને કૌશલ્ય પર આધારિત ડેટા વિભાજન, આરોગ્ય સંબંધિત ટ્રેકિંગ એપ્લિકેશન્સનો ઉપયોગ કરીને આરામ પર આધારિત ડેટા વિભાજન, અને આરોગ્ય-ટ્રેકિંગ એપ્લિકેશન્સનો ઉપયોગ ન કરવાની પસંદગી પર આધારિત ડેટા વિભાજન. આમાં, એડા લવલેસ ઇન્સ્ટિટ્યુટે વપરાશકર્તાઓને લાભ થઈ શકે તેવા ડેટાને ઍક્સેસ કરવામાં સક્ષમ ન હોવા અને આરોગ્યની અસમાનતાને સંબોધવા માટે પ્રતિનિધિત્વ ન થવાના જોખમોમાં ડેટા વિભાજન પર ભાર મૂક્યો હતો. પાસાઓ માળખાગત સુવિધાઓ ટેકનોલોજી, કમ્પ્યુટિંગ પાવર, સંગ્રહ અને માહિતી વ્યવસ્થાપન પદ્ધતિઓમાં સામાન્ય પ્રગતિએ વિશાળ માત્રામાં ડેટાનું ઉત્પાદન અને વિશ્લેષણ બંનેને સક્ષમ બનાવ્યું છે. ટિમ બર્નર્સ-લી નોંધે છે કે લોકો અને તેમના પોતાના વ્યક્તિગત ડેટા વચ્ચે વધતી જતી અલગતામાં ડિજિટલ ઉપકરણો અથવા અન્ય સેવાઓના નિયમિત વપરાશકર્તાઓ પાસે આઇસીટી અથવા ડેટા બ્રોકરેજ કંપનીઓ જેટલી હદ સુધી ડેટાનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા નથી. બર્નર્સ-લી દલીલ કરે છે કે જો વ્યક્તિગત ડેટામાં વપરાશકર્તાઓને લાભ થવાની સંભાવના હોય, તો વપરાશકર્તાઓ તેમને ઍક્સેસ કરવા અને તેનો ઉપયોગ કરવા માટે સક્ષમ હોવા જોઈએ. જો કે, માર્ક એન્ડ્રેજેવિક નોંધે છે કે જો વપરાશકર્તાઓને તેમના પોતાના ડેટાની ઍક્સેસ આપવામાં આવી હોય, તો પણ તેઓ તેને ડેટા કલેક્ટર્સની જેમ અસરકારક રીતે ઉપયોગમાં લઈ શકશે નહીં કારણ કે વપરાશકર્તા ડેટા અલગથી એકત્રિત કરવામાં આવતો નથી. તેના બદલે, માહિતી સંગ્રાહક વ્યાપક વાતાવરણમાં માહિતી એકઠી કરે છે. અન્ય વપરાશકર્તાઓની રૂપરેખાઓ સાથે વ્યક્તિગત રુચિઓને જોડીને, સંગ્રાહકો સામગ્રી અને રુચિ પેટર્ન દ્વારા ફિલ્ટર કરી શકે છે જેથી તેઓ કોઈ વ્યક્તિ માટે સંબંધિત સામગ્રીની ભલામણ કરી શકે. માહિતી સંગ્રહિત કરવા, એકત્રિત કરવા અને વિશ્લેષણ કરવાની ક્ષમતા માટે જરૂરી તકનીકી માળખાગત સુવિધાઓ, ડેટાસેટ્સ, સોફ્ટવેર અને પ્રક્રિયા કરવાની શક્તિની જરૂર પડે છે. મોટા ડેટાસેટ્સમાંથી માહિતી બહાર કાઢવા માટે સક્ષમ બનવું એ મશીનો, ડેટાબેઝ અને અદ્યતન અલ્ગોરિધમ્સની ઍક્સેસની જરૂર છે. સ્માર્ટ સિટી ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર એ રીતોનું પ્રતીક છે કે જે મોટા ડેટા તકનીકો દ્વારા સુવિધા આપતા સેન્સર શહેરી શહેરના કેન્દ્રોમાં સમસ્યાઓનું સંચાલન કરવા માટે માહિતી મેળવે છે. પ્રક્રિયા તકનીકો નાણાં, વેપાર, સામાજિક કલ્યાણ વગેરેની આસપાસના મુદ્દાઓ સાથે સંબંધિત હોઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, મ્યુનિસિપલ સરકારો નાગરિકો, કંપનીઓ, સંગઠનોને ઓળખી શકે છે અને તેમનું નિરીક્ષણ કરી શકે છે, તેમના રેકોર્ડ્સને અપડેટ કરી શકે છે, પ્રોફાઇલ્સને મેપ કરી શકે છે, વલણો અથવા સમસ્યાઓને ઓળખવા માટે ડેટા વિશ્લેષણ કરી શકે છે, સેવાઓને ટ્રેક કરી શકે છે વગેરે. ઘણી સ્માર્ટ સિટી સિસ્ટમો બારીક સ્તરે ડેટાને ટ્રેક કરે છે, અને જ્યારે કેટલીક સરકારોએ ડિસ્પ્લે પર ડેશબોર્ડ્સ અને KPI સાથે ખુલ્લા ડેટા અભિગમો પસંદ કર્યા છે, ત્યારે કેટલીક સરકારો સંપૂર્ણપણે પારદર્શક નથી અને તેમની પ્રક્રિયાઓ લોકો સાથે શેર કરતી નથી. આ અર્થમાં, ડેટા વિભાજન સરકારો દ્વારા રજૂ કરવામાં આવે છે જે નાગરિકો પર વાસ્તવિક સમયની માહિતી મેળવે છે, જેમના ડેટાનો ઉપયોગ શહેરના કેન્દ્રોનું વધુ સંચાલન અને સંચાલન કરવા માટે થાય છે. ડિજિટલ સાક્ષરતા મોટા પાયે ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરવા માટે સક્ષમ બનવું અને તેમને નેવિગેટ કરવાની કુશળતા હોવી એ એવા પ્રકારના જ્ઞાનની જરૂર છે જે ફક્ત અદ્યતન મશીનો, ડેટાબેઝ અને અલ્ગોરિધમ્સની ઍક્સેસ ધરાવતા લોકો માટે જ ઉપલબ્ધ હોય. મોટા ડેટા દ્વારા સક્ષમ મોટા ડેટાબેઝ કોઈપણ વ્યક્તિ અથવા લોકોના કોઈપણ જૂથ માટે તેમના પોતાના પર સમજવા માટે ખૂબ મોટા છે, તેથી જ કંપનીઓ કૃત્રિમ બુદ્ધિ, અલ્ગોરિધમ્સ વગેરે દ્વારા સહાયિત સાધનો અને તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે. આ વિભાજન માત્ર જેમની પાસે છે અને જેમની પાસે નથી તેમના અર્થમાં નથી. આ વિભાજન શ્રેણીબદ્ધ પ્રક્રિયાઓ, માહિતી વિશે વિચારવાની તત્ત્વશાસ્ત્રીય રીતો અને માહિતીના ઉપયોગમાં પણ અસ્તિત્વ ધરાવે છે. માહિતીની પહોંચ ધરાવતી કંપનીઓ સૉર્ટિંગના મજબૂત અને જટિલ માધ્યમો સાથે જોડાઈ શકે છે. એકત્રિત કરેલા ડેટાનો વ્યક્તિગત ઉપયોગ સરળતાથી માપી શકાતો નથી, ખાસ કરીને જો યોગ્ય જ્ઞાન વહેંચણી અથવા તાલીમ વિના નવા કાર્ય વાતાવરણ અથવા સમુદાયોમાં સક્ષમ હોય. ઉદાહરણ તરીકે, કૃષિ જેવા મુખ્ય ઉદ્યોગોમાં નવી તકનીકોને અપનાવવામાં નિષ્ફળતા ડિજિટલ અને ડેટા વિભાજન બંનેના પાસાઓને રજૂ કરે છે. ડેટા સાક્ષરતાનો અભાવ ડેટા ભ્રાંતિ તરફ દોરી શકે છે-ડેટાસેટ્સમાંથી કોઈપણ અર્થપૂર્ણ માહિતી કાઢવાની ક્ષમતા વિના ડેટા અને જબરજસ્ત માત્રામાં હોવાનો બોજ. અસરો એકત્રિત કરેલી માહિતીનો અભાવ અસમાનતા પેદા કરી શકે છે જે આખરે માહિતીની ગરીબી તરફ દોરી શકે છે. માહિતીની ગરીબી આપેલ ખ્યાલ વિશે માહિતીના અભાવને કારણે થાય છે, જ્યાં માહિતીની ગરીબી સંચિત અસર કરી શકે છે. આ રાષ્ટ્રીય સ્તરે વ્યક્તિઓમાંથી સરકારો સુધી બરફવર્ષા કરી શકે છે. આ ખાસ કરીને સમસ્યારૂપ બની શકે છે જ્યારે ધ્યાનમાં લેવામાં આવે છે કે માહિતીની પહોંચ ધરાવતા લોકો ડેટા પર કાર્ય કરી શકે છે અને તે રીતે અન્યના જીવનને એવી રીતે પ્રભાવિત કરી શકે છે કે જે લોકો નક્કર રીતે જોઈ શકતા નથી. ઉદાહરણ તરીકે, વિશ્વ આરોગ્ય સંસ્થાના 2007ના અહેવાલમાં દર્શાવવામાં આવ્યું છે કે આરોગ્ય માહિતી એ સારી રીતે કાર્યરત આરોગ્ય પ્રણાલીના છ મૂળભૂત માળખાઓમાંથી એક છે. રોગચાળો ફાટી નીકળવો, બીમારીઓ અથવા આરોગ્યમાં અન્ય અસમાનતાઓને ઉકેલવા માટે ગુણવત્તાયુક્ત આરોગ્ય માહિતીની પહોંચ આવશ્યક છે; જો કે, ઘણા દેશો, ખાસ કરીને વૈશ્વિક દક્ષિણમાં, સંબંધિત માહિતી સ્રોતોની પહોંચ નથી જે તેમને અન્યથા આરોગ્યની અસમાનતાઓને દૂર કરવાની મંજૂરી આપે. ડિજિટલ વિભાજનને દૂર કરવાના ઉકેલો વસ્તીઓને માહિતી મેળવવા અને ડિજિટલ અસમાનતાઓને ઉકેલવા માટેના માધ્યમો પ્રદાન કરી શકે છે, જો કે આનો અર્થ ડેટા વિભાજનને વધુ તીવ્ર બનાવવાનો પણ થશે. ડેટા કાર્યકર્તાઓ અને માહિતી વ્યાવસાયિકો પાસે ક્રાઉડસોર્સિંગ, નાગરિક વિજ્ઞાન, ડેટા સહકારી મંડળીઓ, હેકાથોન્સ અને નાગરિક હેકિંગ સહિત સામાજિક કાર્યવાહી દ્વારા ડેટાના વિભાજનને દૂર કરવામાં મદદ કરવાની ક્ષમતા છે. આ કાર્યક્રમો નાગરિકોને પહોંચની ગુણવત્તાને વધુ સારી રીતે સમજવા, જાગૃતિ લાવવા અને નાગરિકોને તેમના પોતાના ઉપયોગ માટે ડેટા જનરેટ કરવાની મંજૂરી આપવા માટે નાગરિકોને સહકાર આપીને યથાવત્ સ્થિતિને વિક્ષેપિત કરવા અને પડકારવાનો પ્રયાસ કરે છે. સંદર્ભ માહિતી સમાજ