Data imaginaries
डेटा इमेजिनरी डेटा की सामाजिक अवधारणाओं से संबंधित सांस्कृतिक काल्पनिक का एक रूप है, एक अवधारणा जो महत्वपूर्ण डेटा अध्ययन के क्षेत्र से आती है। डेटा इमेजिनरी डेटा का एक विशेष फ्रेमिंग है जो परिभाषित करता है कि डेटा क्या है और उनके साथ क्या किया जा सकता है। कल्पनाएँ सामाजिक संस्थानों और प्रथाओं द्वारा बनाई जाती हैं और वे प्रभावित करती हैं कि लोग काल्पनिक वस्तु को कैसे समझते हैं और उपयोग करते हैं, इस मामले में डेटा। विभिन्न डेटा कल्पनाएँ सामान्य ज्ञान माने जाने के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं। वर्तमान में सबसे अधिक स्थापित डेटा काल्पनिक डेटा एनालिटिक्स है, जो डेटा को एक तटस्थ संसाधन के रूप में मानता है जिससे लोग मूल्य निकाल सकते हैं। प्रतिस्पर्धी कल्पनाओं में डेटा कार्यकर्ताओं की, डेटा न्याय को प्राथमिकता देना और महत्वपूर्ण डेटा अध्ययन शामिल हैं, जो डेटा के आसपास के संदर्भ पर विचार को प्राथमिकता देते हैं। सैद्धांतिक आधार एक काल्पनिक डेटा डेटा का एक विशेष ढांचा है, किचिन के अनुसार जिसमें "आबादी के भीतर या हितधारकों द्वारा [डेटा] को कैसे समझा जाता है और मानक रूप से कल्पना की जाती है"। यह एक सामाजिक रचनात्मक सैद्धांतिक अवधारणा है जो महत्वपूर्ण डेटा अध्ययन के क्षेत्र से आती है, जो इन फ्रेमों की पहचान करने और उन पर सवाल उठाने से संबंधित है, न कि केवल उन्हें अंकित मूल्य पर लेने से। बैक के अनुसार, इस संदर्भ पर विचार करना महत्वपूर्ण है, "कौन सा डेटा [वहन] करता है जो न केवल डेटा के तकनीकी गुणों पर निर्भर करता है, बल्कि मौलिक रूप से सामाजिक है, और सांस्कृतिक और ऐतिहासिक रूप से दोनों स्थित है।" डेटा कल्पनाओं की जांच करना डेटा के आसपास के आख्यानों को डेटा से अलग मानता है, पूर्व पर ध्यान केंद्रित करता है। डेटा कल्पनाओं की अवधारणा समाजशास्त्रीय कल्पना पर आधारित है। समाजशास्त्र में, कल्पनाएँ सामाजिक संरचनाएँ हैं जो सामाजिक संस्थानों और प्रथाओं से उत्पन्न होती हैं जो एक सामाजिक संरचना के विभिन्न पहलुओं को प्राथमिकता देती हैं, इस मामले में डेटा के उपयोग के बारे में विचार। वानहीस्विजक के अनुसार, इस विषय पर सबसे महत्वपूर्ण लेखकों में से एक चार्ल्स टेलर अपनी पुस्तक ए सेक्युलर एज में हैं, जो सामाजिक कल्पनाओं को सामान्य समझ के रूप में परिभाषित करता है जो सामूहिक कार्यों को सुविधाजनक बनाते हैं और सैद्धांतिक रूप से व्यक्त होने के बजाय सांस्कृतिक प्रथाओं में मौजूद होते हैं। इस क्षेत्र में एक अन्य सहायक कार्य बेनेडिक्ट एंडरसन की पुस्तक इमेजिन्ड कम्युनिटीज है, जिसमें तर्क दिया गया है कि राष्ट्रवाद भूगोल और जनगणना जैसे डेटा उपकरणों के आसपास बने "काल्पनिक समुदायों" पर आधारित है। यह अवधारणा डेटा कल्पनाओं की भौगोलिक रूप से केंद्रित समझ है। सामाजिक काल्पनिक के सिद्धांत दावा करते हैं कि ये निर्माण नकली या अर्थहीन नहीं हैं, क्योंकि वे निर्देशित करते हैं कि लोग डेटा जैसी अवधारणा के बारे में कैसे सोचते हैं और वे क्या सोचते हैं कि उनके साथ क्या किया जा सकता है। डेनिक के अनुसार, सामाजिक कल्पनाएँ दुनिया को समझने के तरीके प्रदान करके सामाजिक प्रथाओं को सक्षम बनाती हैं। डेटा इमेजिनरी वे आख्यान हैं जो इस बात को आकार देते हैं कि लोग डेटा की कल्पना कैसे करते हैं और उस पर कैसे कार्य करते हैं, हालांकि डेटा हमेशा प्रस्तुत आदर्श आकांक्षाओं पर खरा नहीं उतरता है। प्रतिस्पर्धी कल्पनाएँ किचिन के अनुसार, "विभिन्न समूह अलग-अलग डेटा कल्पनाएँ रखते हैं, इस बारे में कि कौन से डेटा उत्पन्न किए जाते हैं और कैसे, किस उद्देश्य के लिए", और वे कैसे "विशेष एजेंडे को पूरा कर सकते हैं"। डेटा का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए, इस पर अलग-अलग राय रखने वाले लोग एक ही काल्पनिक बात साझा कर सकते हैं, जो डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है, इसके बजाय संबंधित है। वैकल्पिक डेटा कल्पनाओं वाले लोग अपनी समझ को बढ़ावा देने के लिए प्रमुख विचारों को चुनौती दे सकते हैं और उनकी पुनः व्याख्या कर सकते हैं। चूँकि यह विचारों की प्रतिस्पर्धा है, एक विशेष काल्पनिक 'सफल' होता है जब लोग, जितना अधिक बेहतर, उस काल्पनिक सामान्य ज्ञान पर विचार करते हैं, अर्थात। दुनिया जिस तरह से काम करती है वह स्पष्ट है। डेटा एनालिटिक्स आधुनिक पश्चिमी समाज में काल्पनिक डेटा एनालिटिक्स सबसे अधिक स्थापित है। किचिन ने इसे "त्वरित (त्वरित अंतर्दृष्टि), सुलभ (आसानी से व्याख्या), खुलासा (छिपे हुए ज्ञान को निकालना), मनोरम (सभी को देखना), भविष्यसूचक (भविष्य की भविष्यवाणी करने और आकार देने में सक्षम), और स्मार्ट (अव्यक्त बुद्धि रखने वाले)" के रूप में परिभाषित किया है। यह काल्पनिक डेटा को तेल जैसे उत्पाद के समान एकल सामाजिक या आर्थिक संसाधन के रूप में मानता है, जिसके लिए एक समकक्ष सहायक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। डेटा एक खनन-योग्य संसाधन पर विचार कर रहा है जिससे मूल्य निकाला जा सकता है। दालचीनी के अनुसार, इस फ्रेमिंग के प्रभाव का एक उदाहरण यह है कि कैसे डेटा को शहरी चुनौतियों का प्राथमिक समाधान माना जाता है। इसके अलावा, डेटा से जुड़ी जमीनी स्तर की नागरिक सक्रियता अक्सर डेटा के इस काल्पनिक, चुनौतीपूर्ण विशेष उपयोग को अपनाती है, लेकिन इस धारणा को नहीं कि उनका उपयोग कैसे किया जा सकता है। डेटा कार्यकर्ताओं के पास काल्पनिक अधिक सामान्य डेटा एनालिटिक्स के लिए प्रतिस्पर्धी कल्पनाएँ हैं। ये व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के आधार पर भिन्न हो सकते हैं, क्योंकि वे अच्छी तरह से स्थापित नहीं हैं, लेकिन वे डेटा न्याय और समुदाय-उन्मुख राजनीति को प्राथमिकता देते हैं। ये कल्पनाएँ आधुनिक दुनिया में डेटाफिकेशन के आसपास की वर्तमान धारणाओं को चुनौती देती हैं। सेगुरा और वाइसबॉर्ड के अनुसार, इस फ्रेमिंग का उपयोग किए जाने का एक उदाहरण, समस्याओं का दस्तावेजीकरण करके और समाधान की वकालत करने के लिए एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करके लैटिन अमेरिका में लिंग-आधारित हिंसा और पुलिस हिंसा जैसे सामाजिक और संस्थागत मुद्दों का विरोध करने के सक्रिय प्रयास हैं। इस परिप्रेक्ष्य में, डेटा को एक तटस्थ संसाधन के बजाय किसी प्रकार का न्याय प्राप्त करने के लिए उपकरण के रूप में माना जाता है। महत्वपूर्ण डेटा अध्ययन महत्वपूर्ण डेटा अध्ययन, वह शैक्षणिक विषय जिसने डेटा कल्पनाओं की धारणा को उत्पन्न किया, की अपनी काल्पनिकता है। यह काल्पनिक विशेष रूप से शक्ति और राजनीति की भूमिका से संबंधित है, इस क्षेत्र के एक प्रमुख विद्वान रॉब किचिन के अनुसार डेटा को "एक जटिल संयोजन के भीतर स्थित है जो सक्रिय रूप से उनके संविधान को आकार देता है"। महत्वपूर्ण डेटा अध्ययन इस धारणा को चुनौती देते हैं कि डेटा स्वाभाविक रूप से तटस्थ है, जो डेटा पर लागू होने वाली कार्यप्रणाली और ज्ञानमीमांसा में उत्पन्न होने वाली संरचना प्रक्रियाओं को बताता है। संदर्भ समाजशास्त्रीय शब्दावली प्रवचन विश्लेषण