Data broker
एक डेटा ब्रोकर एक व्यक्ति या कंपनी है जो व्यक्तिगत डेटा (जैसे आय, जातीयता, राजनीतिक विश्वास, या भौगोलिक स्थान डेटा) या कंपनियों के बारे में डेटा एकत्र करने में माहिर है, ज्यादातर सार्वजनिक रिकॉर्ड से लेकिन कभी-कभी निजी रूप से स्रोत किया जाता है, और ऐसी जानकारी को तीसरे पक्ष को विभिन्न उपयोगों के लिए बेचना या लाइसेंस देना। आम तौर पर 1990 के दशक से इंटरनेट-आधारित स्रोतों में जनगणना और मतदाता सूची रिकॉर्ड, सोशल नेटवर्किंग साइट, अदालत की रिपोर्ट और खरीद इतिहास शामिल हो सकते हैं। डेटा दलालों की जानकारी का उपयोग नियोक्ताओं और आवास द्वारा उपयोग की जाने वाली पृष्ठभूमि जांच में किया जा सकता है। दुनिया भर में अलग-अलग नियम हैं जो व्यक्तियों पर जानकारी के संग्रह को सीमित करते हैं; गोपनीयता कानून अलग-अलग हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में उपभोक्ता के लिए डेटा दलालों से कोई संघीय विनियमन सुरक्षा नहीं है, हालांकि कुछ राज्यों ने व्यक्तिगत रूप से कानून बनाना शुरू कर दिया है। यूरोपीय संघ में, जी. डी. पी. आर. डेटा दलालों के संचालन को विनियमित करने का कार्य करता है। कुछ डेटा दलाल रिपोर्ट करते हैं कि उनके पास बड़ी संख्या में जनसंख्या डेटा या "डेटा विशेषताएँ" हैं। एक्जिओम का अनुमान है कि उसके पास ढाई अरब अलग-अलग लोगों का डेटा है। अवलोकन सूचना दलाल को कभी-कभी संक्षिप्त रूप से आईबी कहा जाता है, और सूचना दलालों के लिए उपयोग किए जाने वाले अन्य शब्दों में डेटा दलाल, स्वतंत्र सूचना विशेषज्ञ, सूचना या डेटा एजेंट, डेटा प्रदाता, डेटा आपूर्तिकर्ता, सूचना पुनर्विक्रेता, डेटा विक्रेता, सिंडिकेटेड डेटा दलाल, या सूचना उत्पाद कंपनियां शामिल हैं। सूचना सलाहकार, स्वतंत्र पुस्तकालयाध्यक्ष और सूचना विशेषज्ञों को भी कभी-कभी सूचना दलाल कहा जाता है। क्रेडिट स्कोर का उपयोग पहली बार 1950 के दशक में किया गया था, और उस दशक के दौरान सूचना दलाली व्यक्तियों के लिए एक कैरियर के रूप में उभरी। हालाँकि सूचना दलाली का व्यवसाय 1990 के दशक तक व्यापक रूप से ज्ञात या विशेष रूप से विनियमित नहीं हुआ था। 1970 के दशक के दौरान, "सूचना दलालों" के पास अक्सर पुस्तकालय विज्ञान की डिग्री होती थी; हालाँकि, 20 वीं शताब्दी के अंत में, विज्ञान, कानून, व्यवसाय, चिकित्सा या अन्य विषयों में डिग्री वाले लोगों ने पेशे में प्रवेश किया, और सूचना पेशेवर और सूचना दलाल शब्दों के बीच की रेखा अधिक धुंधली हो गई। 1977 में, केली वार्नकेन ने पहली शुल्क-आधारित सूचना निर्देशिका प्रकाशित की, उसके बाद 1979 में जर्नल ऑफ फीस-आधारित सूचना सेवा और 1981 में पुस्तक द इंफॉर्मेशन ब्रोकर्सः हाउ टू स्टार्ट एंड ऑपरेट योर ओन फीस-आधारित सेवा प्रकाशित की। बीसवीं शताब्दी के उत्तरार्ध में, तकनीकी विकास जैसे कि इंटरनेट का विकास, कंप्यूटर प्रसंस्करण शक्ति में वृद्धि और डेटा भंडारण की घटती लागत ने कंपनियों के लिए व्यक्तियों के बारे में बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करना, विश्लेषण करना, संग्रहीत करना और स्थानांतरित करना बहुत आसान बना दिया। इसने सूचना दलाल या डेटा दलाल उद्योग को जन्म दिया। सूचना दलाल की नौकरी के लिए कोई आवश्यक शैक्षणिक योग्यता नहीं है; कुछ लोगों के पास व्यवसाय या विपणन में स्नातक की डिग्री हो सकती है, जबकि अन्य लोगों के पास पुस्तकालय विज्ञान की पृष्ठभूमि हो सकती है, या डेटाबेस प्रदाता के लिए काम किया हो सकता है। सेवा सूचना दलाली को "एक वस्तु के रूप में जानकारी खरीदने और बेचने के व्यवसाय" के रूप में वर्णित किया गया है। (यू. एस.) संघीय व्यापार आयोग द्वारा सूचना दलालों को "ऐसी कंपनियों के रूप में परिभाषित किया गया है जो विभिन्न उद्देश्यों के लिए अपने ग्राहकों को ऐसी जानकारी को फिर से बेचने के उद्देश्य से विभिन्न स्रोतों से उपभोक्ताओं के बारे में व्यक्तिगत जानकारी सहित जानकारी एकत्र करती हैं, जिसमें किसी व्यक्ति की पहचान का सत्यापन, रिकॉर्ड, विपणन उत्पादों में अंतर करना और वित्तीय धोखाधड़ी को रोकना शामिल है।" गार्टनर एक सूचना दलाल को "एक व्यवसाय के रूप में परिभाषित करता है जो विभिन्न स्रोतों से जानकारी एकत्र करता है; इसे समृद्ध करने, शुद्ध करने या विश्लेषण करने के लिए संसाधित करता है; और इसे अन्य संगठनों को लाइसेंस देता है।" इसमें कहा गया है कि डेटा किसी ग्राहक को बेचे जाने के बजाय "विशेष या सीमित उपयोग के लिए लाइसेंस प्राप्त" है। सूचना दलाल (आई. बी.) किसी व्यक्ति के दैनिक संचार से लेकर अधिक विशिष्ट डेटा जैसे उत्पाद पंजीकरण, पेटेंट और कॉपीराइट डेटा, ज्यादातर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध स्रोतों से, जो आमतौर पर ऑनलाइन डेटाबेस से प्राप्त होते हैं, तक असंख्य विषयों से संबंधित डेटा एकत्र और एकत्रित करते हैं। वे विभिन्न अन्य सेवाएं भी प्रदान कर सकते हैं, जैसे कि डेटा का विश्लेषण करना और उन पर रिपोर्ट लिखना; ग्राहकों के लिए डेटाबेस बनाना; या जब भी किसी विशिष्ट विषय या व्यक्ति पर नई जानकारी मिलती है तो ग्राहकों को अपडेट करना। ग्राहक अपना समय और धन बचाने के लिए डेटा दलालों का उपयोग करते हैं, क्योंकि दलालों को ऐसी जानकारी को प्रभावी ढंग से और कुशलता से प्राप्त करने के लिए आवश्यक कौशल में प्रशिक्षित किया जाता है। सूचना दलाल गौण शोधकर्ता होते हैं, जो कंपनियों (अक्सर प्रतियोगियों), बाजारों, लोगों और उत्पादों सहित विभिन्न विषयों पर जानकारी प्राप्त करते हैं। उनकी भूमिका में उनके द्वारा पाए जाने वाले डेटा का विश्लेषण और संश्लेषण शामिल है, दलाल इंटरनेट पर किसी व्यक्ति के बारे में सब कुछ पा सकते हैं, और उस डेटा को विभिन्न अन्य स्रोतों से जानकारी के साथ एकत्रित कर सकते हैं। सूचना दलाल कभी-कभी किसी विशिष्ट क्षेत्र में विशेषज्ञ होते हैं, जैसे कि बाजार अनुसंधान, सांख्यिकी या वैज्ञानिक डेटा। सूचना दलालों के ग्राहक विनिर्माण, वित्तीय संस्थानों, राजनीतिक दलों, सरकारी एजेंसियों और इतिहासकारों सहित उद्योगों और व्यवसायों की एक विस्तृत श्रृंखला से आते हैं। गैर-लाभकारी संगठनों को ऐसी जानकारी से लाभ हो सकता है जो उन्हें अनुदान निधि के लिए आवेदन करने में मदद करती है, और अचल संपत्ति एजेंट अक्सर भूमि स्वामित्व खोज करने के लिए आईबी का उपयोग करते हैं। विज्ञापन, धोखाधड़ी का पता लगाना और जोखिम को कम करना डेटा दलालों का उपयोग करने के तीन सामान्य कारण हैं, और ये संघीय व्यापार आयोग द्वारा परिभाषित तीन व्यापक श्रेणियां हैं। सूचना दलालों को अपने ग्राहकों की सावधानीपूर्वक जांच करने की आवश्यकता है ताकि अपराधी नापाक उद्देश्यों के लिए व्यक्तियों पर डेटा प्राप्त न कर सकेंः अमेरिकी ब्रोकिंग कंपनियों लेक्सिस-नेक्सिस और चॉइसप्वाइंट दोनों को नकली ग्राहकों द्वारा ठगा गया है, जिससे एक मामले में बड़े पैमाने पर पहचान की चोरी हो गई है। जनगणना, पता परिवर्तन, मोटर वाहन से संबंधित रिकॉर्ड, उपयोगकर्ता द्वारा योगदान की गई सामग्री और सोशल नेटवर्किंग साइट, मीडिया और अदालत की रिपोर्ट, मतदाता पंजीकरण सूची, उपभोक्ता खरीद इतिहास, मोस्ट वांटेड सूची और आतंकवादी निगरानी सूची, बैंक कार्ड लेनदेन रिकॉर्ड, स्वास्थ्य देखभाल प्राधिकरण और वेब ब्राउज़िंग इतिहास सहित विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र किया जा सकता है। आईबी अन्य कंपनियों (जैसे क्रेडिट कार्ड कंपनी) से भी जानकारी खरीद सकते हैं। एकत्र की गई जानकारी में नाम, पता, सामाजिक सुरक्षा संख्या, चालक का लाइसेंस संख्या और इस तरह की अन्य पहचान जानकारी के साथ-साथ व्यवसाय, संपत्ति का स्वामित्व, आय आदि शामिल हो सकती है। विज्ञापन कंपनियाँ अक्सर किसी व्यक्ति के बारे में व्यक्तिगत जानकारी के बजाय केवल प्रोफ़ाइल और श्रेणियों में रुचि रखती हैं। संपत्ति अभिलेख, कर फाइलिंग आदि से जानकारी। "पीपल-सर्च" व्हाइटपेज साइटों के माध्यम से भी उपलब्ध हो सकता है, या तो एक छोटे से शुल्क के लिए या बिना किसी लागत के। इन वेबसाइटों का पीछा करने, उत्पीड़न और घरेलू हिंसा के लिए निहितार्थ हो सकते हैं। डेटा को व्यक्तिगत प्रोफाइल बनाने के लिए एकत्रित किया जाता है, जो अक्सर जानकारी के हजारों टुकड़ों से बना होता है, जैसे कि किसी व्यक्ति की उम्र, नस्ल, लिंग, ऊंचाई, वजन, वैवाहिक स्थिति, धार्मिक संबद्धता, राजनीतिक संबद्धता, व्यवसाय, घरेलू आय, निवल मूल्य, घर के स्वामित्व की स्थिति, निवेश की आदतें, उत्पाद प्राथमिकताएं और स्वास्थ्य से संबंधित हित। दलाल तब प्रोफाइल को अन्य संगठनों को बेचते हैं जो उनका उपयोग मुख्य रूप से विशिष्ट समूहों के प्रति विज्ञापन और विपणन को लक्षित करने के लिए करते हैं, या धोखाधड़ी का पता लगाने के उद्देश्यों सहित किसी व्यक्ति की पहचान को सत्यापित करने के लिए, और व्यक्तियों और संगठनों को बेचने के लिए करते हैं ताकि वे विभिन्न कारणों से लोगों का शोध कर सकें। कुछ डेटासेट में जियोलोकेशन डेटा भी शामिल हो सकता है और इसे एक्ज़ियम के विपणन संसाधनों में शामिल किया जाता है। एक्सपेरियन और ओरेकल भी स्थान-आधारित विपणन सेवाओं का विज्ञापन करते हैं। कई दलाल स्वतंत्र रूप से काम करते हैं, जबकि अन्य लेक्सिसनेक्सिस या प्रोक्वेस्ट जैसी बड़ी कंपनियों के कर्मचारी हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में डेटा दलालों में एक्ज़ियम, एक्सपेरियन, एप्सिलॉन, कोरलॉजिक, डेटालॉजिक्स, इंटेलियस, पीक यू, एक्जैक्टिस और रिकॉर्डेड फ्यूचर शामिल हैं। 2012 में, एक्जिओम का दावा है कि दुनिया भर में लगभग 500 मिलियन सक्रिय उपभोक्ताओं पर पहले से ही फाइलें हैं, जिसमें प्रति व्यक्ति लगभग 1,500 डेटा बिंदु हैं और 2023 में, एक्जिओम (पुनर्नामित लाइवरैम्प) का दावा है कि उसके पास 2.5 करोड़ लोगों पर फाइलें हैं और प्रति व्यक्ति 3,000 से अधिक डेटा बिंदु हैं। ओरेकल कंपनी ने सार्वजनिक रूप से कहा है कि उसके 80 डेटा ब्रोकर कंपनियों के साथ संबंध हैं। यूएस डिपार्टमेंट ऑफ होमलैंड सिक्योरिटी ने निर्वासन की सुविधा के लिए डेटा ब्रोकरों से सेल फोन लोकेशन डेटा और होम यूटिलिटी डेटा खरीदा है। फेडरल ब्यूरो ऑफ इन्वेस्टिगेशन (एफ. बी. आई.) ने कंपनी वेन्टेल से व्यक्तिगत डेटा खरीदा है। इन दोनों परिस्थितियों में, इस डेटा को प्राप्त करने के लिए वारंट की आवश्यकता नहीं है, इस तथ्य के कारण कि यह "खुला स्रोत" या "व्यावसायिक रूप से प्राप्त" है। डेटा के उपयोग का प्रभाव पृष्ठभूमि की जाँच (किराया/आवास और नौकरी के आवेदनों में उपयोग किया जाता है) में भी पड़ता है। 2012 में, लोगों की खोज करने वाली वेबसाइट स्पोकियो ने फेयर क्रेडिट रिपोर्टिंग एक्ट के उल्लंघन पर यूएस फेडरल ट्रेड कमीशन के साथ 800,000 डॉलर का समझौता किया। 2017 में, कैम्ब्रिज एनालिटिका ने दावा किया कि उसके पास 5,000 अलग-अलग डेटा सेटों के आधार पर 220 मिलियन संयुक्त राज्य अमेरिका के नागरिकों की मनोवैज्ञानिक प्रोफ़ाइल है, जिसमें एक अन्य स्रोत ने 230 मिलियन की सूचना दी है। एक घोटाला तब सामने आया जब यह पाया गया कि 270,000 फेसबुक उपयोगकर्ताओं द्वारा अपना डेटा साझा करने के लिए सहमति देने के बाद, सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर लगभग 5 करोड़ प्रोफाइल से डेटा को हटा दिया गया था। इसे फेसबुक द्वारा विश्वासघात के रूप में देखा गया था। इंटरएक्टिव एडवर्टाइजिंग ब्यूरो के अनुसार, 2018 में अमेरिकी कंपनियों ने उपभोक्ता डेटा प्राप्त करने और उसका विश्लेषण करने के लिए 19 अरब डॉलर खर्च किए। 2021 में, द पिलर ने ग्रिंडर से डेटा उपयोग सहित एक डेटा ब्रोकर से डेटा खरीदकर एक कैथोलिक पादरी को पछाड़ दिया। गोपनीयता के मुद्दे और विनियमन सूचना गोपनीयता कानून संयुक्त राज्य अमेरिका में यूरोपीय संघ की तरह सख्त नहीं हैं, जहां डेटा दलाल 2018 में लागू किए गए सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर) नियमों को लागू करने के लिए कड़ी मेहनत करते हैं। जी. डी. पी. आर. के तहत, डेटा केवल छह कानूनी आधारों में से एक पर पुनः उपयोग के लिए एकत्र किया जा सकता है। बल्कि अस्पष्ट शब्द "वैध हित" का अक्सर दुरुपयोग या गलत व्याख्या की जाती है। सूचना भंडारण के लिए उपयोगकर्ताओं से स्पष्ट सहमति की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, राजनीतिक राय और धार्मिक विश्वास से संबंधित डेटा प्रोसेसिंग तब तक प्रतिबंधित है जब तक कि डेटा विषय की सहमति नहीं दी जाती है। अमेरिका में, व्यक्ति आम तौर पर यह पता नहीं लगा सकते हैं कि एक दलाल उनके पास क्या डेटा रखता है, एक दलाल को यह कैसे मिला, या इसका उपयोग कैसे किया जाता है। ऐसा कोई संघीय कानून नहीं है जो उपभोक्ताओं को दलालों द्वारा संकलित डेटा को देखने, सुधार करने या बाहर निकलने की अनुमति देता है या सक्षम बनाता है। व्यक्तियों पर फाइलें आम तौर पर सूचियों में बेची जाती हैं; यू. एस. कांग्रेस की गवाही में उद्धृत उदाहरणों में बलात्कार पीड़ितों, मनोभ्रंश से पीड़ित वरिष्ठों, आर्थिक रूप से कमजोर लोगों, एच. आई. वी. वाले लोगों, पुलिस अधिकारियों (घर के पते से), शराबियों और स्तंभन दोष वाले लोगों की सूची शामिल है। अमेरिका में विनियमन के लिए कॉल कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के एक 2007 के अध्ययन में, 86 कंपनियों में सूचना-साझाकरण प्रथाओं का अनुरोध और विश्लेषण करने के बाद, कई लोगों को एक ऑप्ट-आउट मॉडल के तहत काम करते हुए पाया गया, जिसे उन्होंने उपभोक्ता की अपेक्षाओं के साथ असंगत बताया, और सिफारिश की कि कैलिफोर्निया राज्य विधायिका कंपनियों को स्पष्ट, स्पष्ट भाषा का उपयोग करके अपनी सूचना-साझाकरण नीतियों का खुलासा करने की आवश्यकता है, और उपभोक्ताओं के लिए सूचना-साझाकरण से बाहर निकलने के लिए एक केंद्रीकृत, उपयोगकर्ता के अनुकूल विधि बनाने पर विचार करें। प्रस्तावित यूएस डेटा एकाउंटेबिलिटी एंड ट्रस्ट एक्ट (2009 में पेश किया गया) में सूचना दलालों द्वारा रखे गए डेटा की सटीकता के ऑडिट और सत्यापन के लिए कई आवश्यकताएं थीं, और सुरक्षा उल्लंघन के मामले में अतिरिक्त उपाय थे। विधेयक ने चिन्हित व्यक्तियों को उनसे संबंधित डेटा की समीक्षा करने और उसे सही करने का साधन और अवसर भी दिया। यह 111वीं संयुक्त राज्य कांग्रेस में संयुक्त राज्य अमेरिका के प्रतिनिधि सभा के माध्यम से पारित हुआ, लेकिन संयुक्त राज्य सीनेट को पारित करने में विफल रहा। इसे 2011 में 112वीं संयुक्त राज्य कांग्रेस द्वारा एच. आर. के रूप में पुनर्जीवित किया गया था। 1707., लेकिन समिति को भेजे जाने के बाद उनकी मृत्यु हो गई। यह विधेयक पहली बार प्रतिनिधि बॉबी रश [डी-आईएल1] द्वारा 30 अप्रैल 2009 को पेश किया गया था। 2221. 2009 में, यू. एस. फेडरल ट्रेड कमीशन ने संयुक्त राज्य कांग्रेस को उपभोक्ताओं को उनके बारे में डेटा ब्रोकरों द्वारा रखी गई जानकारी को देखने में सक्षम बनाने के लिए कानून विकसित करने की सिफारिश की थी, एक सिफारिश जिसे 2012 और 2014 में बाद की रिपोर्टों में नवीनीकृत किया गया था। 2013 में, अमेरिकी सरकार के जवाबदेही कार्यालय ने भी कांग्रेस से कानून पर विचार करने का आह्वान किया। अक्टूबर 2019 में, कैलिफोर्निया के गवर्नर गेविन न्यूसम ने कार्रवाई क़ानून एबी 1202 पर हस्ताक्षर किए। इस विधेयक के लिए डेटा दलालों को अटॉर्नी जनरल के साथ पंजीकरण करने और उन्हें कुछ जानकारी प्रदान करने की आवश्यकता होगी। विधेयक एक डेटा ब्रोकर को एक ऐसे व्यवसाय के रूप में परिभाषित करेगा जो जानबूझकर तीसरे पक्ष को एक उपभोक्ता की व्यक्तिगत जानकारी एकत्र करता है और बेचता है, जिसके साथ व्यवसाय का सीधा संबंध नहीं है, जो निर्दिष्ट अपवादों के अधीन है। यह कानून "अदृश्यता के लबादा" (अपंजीकृत, अनियमित, अनियंत्रित सूचना दलाल) के खिलाफ सुरक्षा के लिए बनाया गया था जिसमें पिछले डेटा दलाल घूमते थे और इसका उद्देश्य वाणिज्यिक तीसरे पक्ष के खरीदारों में डेटा की खरीद को विनियमित करना और डेटा दलालों के सूचना व्यापार पर नज़र रखना है। जबकि कानून उपभोक्ताओं की गोपनीयता की रक्षा करने के लिए है, यह कानून एक डेटा ब्रोकर के पेशे को विधायी रूप से परिभाषित करता है और व्यवसाय और महत्वपूर्ण उपभोक्ता डेटा की खरीद के आसपास पंजीकरण परिधि रखता है। संघीय विनियमन में रुचि के कारण, डेटा ब्रोकर फर्मों ने वर्ष 2020 में 29 मिलियन डॉलर की पैरवी की और खर्च किए। आलोचना, उपभोक्ता अधिकार और उल्लंघन 2013 में एक संयुक्त राज्य सीनेट समिति ने डेटा ब्रोकर उद्योग की समीक्षाः विपणन उद्देश्यों के लिए उपभोक्ता डेटा का संग्रह, उपयोग और बिक्री प्रकाशित की। इसमें कहा गया है कि "आज, 'डेटा ब्रोकर' के रूप में जानी जाने वाली कंपनियों की एक विस्तृत श्रृंखला सैकड़ों लाखों उपभोक्ताओं पर डेटा एकत्र और बनाए रखती है, जिसका वे विश्लेषण करते हैं, पैकेज करते हैं और आम तौर पर उपभोक्ता की अनुमति या इनपुट के बिना बेचते हैं।" उनके मुख्य निष्कर्ष थे किः डेटा दलाल सैकड़ों लाखों उपभोक्ताओं के बारे में विस्तृत जानकारी की एक बड़ी मात्रा एकत्र करते हैं। डेटा दलाल ऐसे उत्पाद बेचते हैं जो वित्तीय रूप से कमजोर उपभोक्ताओं की पहचान करते हैं। डेटा ब्रोकर उत्पाद विपणक द्वारा ऑनलाइन आउटरीच को अनुकूलित करने के लिए उपभोक्ता ऑफ़लाइन व्यवहार के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं। डेटा दलाल गोपनीयता के पर्दे के पीछे काम करते हैं। मूल्य निर्धारण, सेवाओं और अवसरों में भेदभाव को सक्षम करने के लिए डेटा दलालों द्वारा उत्पादित जानकारी की आलोचना की गई है। उदाहरण के लिए, मई 2014 की व्हाइट हाउस की एक रिपोर्ट में पाया गया कि जेफ्री जैसे सफेद दिखने वाले पहले नामों सहित वेब खोजों की तुलना में वेब खोजों में जिसमें ब्लैक-सीमिंग फर्स्ट नाम जैसे जर्मेन शामिल थे, उनके परिणामस्वरूप विज्ञापन प्रदर्शित होने की संभावना अधिक थी जिसमें "अरेस्ट" शब्द शामिल था। एक ऑनलाइन सूचना दलाल एफएक्यू संयुक्त राज्य अमेरिका में एक गैर-लाभकारी उपभोक्ता संगठन प्राइवेसी राइट्स क्लियरिंगहाउस (पीआरसी) द्वारा प्रकाशित किया जाता है। पी. आर. सी. सूचना दलालों की एक सूची भी रखता है, जिसमें उनकी गोपनीयता नीतियों, सेवा की शर्तों और ऑप्ट-आउट प्रावधानों के लिंक होते हैं। डेटा दलालों को खराब डेटा सुरक्षा प्रथाओं के कारण सुरक्षा उल्लंघनों के लिए कानूनी आरोपों का भी सामना करना पड़ा है। पेशेवर संघ स्वतंत्र सूचना पेशेवरों का संघ (ए. आई. आई. पी.) बैटन रूज, लुइसियाना में स्थित एक पेशेवर संघ है, जिसमें दुनिया भर के 20 देशों के सदस्य हैं, जो प्राथमिक और माध्यमिक दोनों शोधकर्ताओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। समकालीन कथा साहित्य में सूचना दलालों के काल्पनिक उदाहरण वीडियो गेम श्रृंखला मास इफेक्ट में शैडो ब्रोकर होंगे; निकोलस वेन, राचेल, एलेन डूगा, गुस्ताव सेंट जर्मेन, कैरोल और बाकानो में डेली डेज़ समाचार पत्र कंपनी के अध्यक्ष! ; या हल्की उपन्यास श्रृंखला दुरारारा में इजाया ओरिहारा! नील स्टीफेंसन के उपन्यास स्नो क्रैश के कुछ पात्रों को केंद्रीय खुफिया निगम के लिए डेटा बेचने का काम "स्ट्रिंगर्स" के रूप में मिलता है। डी. सी. कॉमिक्स द्वारा प्रकाशित कहानियों में सूचना दलाल पात्र एक प्रमुख भूमिका निभाते हैं। चरित्र ट्रॉप का सबसे अच्छा उदाहरण सुपरहीरो ओरेकल द्वारा दिया गया है, लेकिन ट्रॉप का उपयोग बाद में पात्रों कैलकुलेटर, प्रॉक्सी, क्लो सुलिवन और फेलिसिटी स्मोक के साथ भी किया जाता है। यह भी देखें पृष्ठभूमि की जाँच प्रतिस्पर्धी खुफिया सूचना सलाहकार सूचना पेशेवर सूचना युद्ध सूची दलाल माइक्रोटार्गेटिंग नैरोकास्टिंग पीक यू, एक अमेरिकी लोगों की खोज वेबसाइट संयुक्त राज्य अमेरिका के मनोवैज्ञानिक युद्ध मूल्य भेदभाव के गोपनीयता कानून स्पोकियो, एक अमेरिकी लोगों की खोज अमेज़ॅन, एक ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म फेसबुक, एक सोशल मीडिया कंपनी संदर्भ आगे पढ़ने वाले बाहरी लिंक "एआईआईपी सदस्य दुनिया भर में स्थित विविध, सूचना-केंद्रित व्यवसायों के मालिक हैं"। व्यावसायिक व्यवसाय व्यावसायिक बुद्धिमत्ता अनुसंधान