Data divide
डेटा विभाजन उन लोगों के बीच असमान संबंध है जो डेटा की विशाल मात्रा के संग्रह, भंडारण, खनन और सामान्य प्रबंधन में सक्षम हैं, और जिनके डेटा एकत्र किए जाते हैं। डिजिटल विभाजन के ढांचे का उपयोग करते हुए, डेटा विभाजन का मानना है कि डेटा और बड़े डेटा की विकसित प्रकृति ने डेटा स्वामित्व, पहुंच, विश्लेषण, संग्रह और सूचना और संचार प्रौद्योगिकियों (आई. सी. टी.) द्वारा उत्पन्न व्यक्तिगत डेटा के हेरफेर में विभाजन और असमानताएं पैदा की हैं। सैद्धांतिक ढांचा डिजिटल विभाजन में प्रारंभिक शोध ने सूचना और डिजिटल प्रौद्योगिकियों तक पहुंच के विभाजन पर ध्यान केंद्रित किया, जो "हैव्स" और "हैव-नॉट" के बीच एक विभाजन का प्रदर्शन करता हैः जो डिजिटल प्रौद्योगिकियों तक पहुँचने और उनका उपयोग करने में सक्षम हैं बनाम जो नहीं करते हैं। शिक्षा, आर्थिक आय, नस्ल और लिंग सहित असमानता की कई रेखाओं पर विभाजन पाए गए। डिजिटल विभाजन में पहुंच के कई आयाम हैं, जिनमें उपकरण या हार्डवेयर तक पहुंच, स्वामित्व, समर्थन नेटवर्क, डिजिटल साक्षरता, उपयोगकर्ता इंटरफेस का उपयोग करने/नेविगेट करने का कौशल आदि शामिल हैं। अदा लवलेस इंस्टीट्यूट ने नोट किया कि डिजिटल विभाजन ने डेटा विभाजन को बढ़ा दिया है। नतीजतन, डिजिटल विभाजन के भीतर मौजूद पहुंच के आयाम अभी भी मौजूद हैं। डेटा विभाजन अतिरिक्त रूप से "हैव्स" के विपरीत रखता है जिनके पास बड़े पैमाने पर डेटासेट तक पहुंच है और "हैव-नॉट" जिनके पास बड़े पैमाने पर डेटासेट तक पहुंच नहीं है और न ही उन्हें नेविगेट करने की क्षमता है। उदाहरण के लिए, निजी कंपनियां, अक्सर सोशल मीडिया कंपनियां, केवल वही हैं जिनके पास व्यापक सामाजिक डेटा तक पहुंच है। बॉयड और क्रॉफर्ड का सुझाव है कि अनुसंधान और विश्वविद्यालयों के माध्यम से विभाजन पर भी जोर दिया जाता हैः अच्छी तरह से वित्त पोषित विश्वविद्यालय डेटासेट तक पहुंच खरीद सकते हैं और जो छात्र भाग लेते हैं, उनके उसी सोशल मीडिया कंपनियों के भीतर काम करने की संभावना अधिक होगी, जबकि कम प्रतिष्ठित संस्थान अपने छात्रों को समान अवसर देने की संभावना कम होंगे। कोविड-19 महामारी कोविड-19 महामारी के परिणामस्वरूप दुनिया भर की सरकारों ने घर पर रहने के आदेश, लॉकडाउन, संगरोध, प्रतिबंध और बंद जारी किए। स्कूली शिक्षा, काम, व्यवसाय और अन्य सार्वजनिक सेवा संचालन में बाधाओं के कारण व्यक्तिगत रूप से गतिविधियों को ऑनलाइन स्थानांतरित करने के लिए बड़े पैमाने पर बदलाव आया। डॉक्टर के दौरे, ऑनलाइन स्कूली शिक्षा, शिपिंग और दूरस्थ कार्य जैसे कार्यों के लिए उच्च गति या ब्रॉडबैंड इंटरनेट पहुंच और डिजिटल प्रौद्योगिकियों तक पहुंच की आवश्यकता होती है। डेटा-संचालित डिजिटल प्रौद्योगिकियों के इस बड़े पैमाने पर अपनाने को अदा लवलेस संस्थान एक डिजिटल उछाल के रूप में वर्णित करता है। हेल्थ फाउंडेशन के साथ एक रिपोर्ट में, अदा लवलेस इंस्टीट्यूट ने चार प्रमुख तत्वों को पाया जो एक सार्वजनिक दृष्टिकोण सर्वेक्षण के माध्यम से उभरेः डेटा-संचालित प्रौद्योगिकियों तक पहुंच के आधार पर एक डेटा विभाजन, जागरूकता और कौशल के आधार पर एक डेटा विभाजन, स्वास्थ्य से संबंधित ट्रैकिंग ऐप का उपयोग करने के साथ आराम के आधार पर एक डेटा विभाजन, और स्वास्थ्य-ट्रैकिंग ऐप का उपयोग न करने का विकल्प चुनने के आधार पर एक डेटा विभाजन। इसमें, अदा लवलेस संस्थान ने उपयोगकर्ताओं के डेटा तक पहुँचने में सक्षम नहीं होने में डेटा विभाजन पर जोर दिया जो उन्हें लाभान्वित कर सकता है और स्वास्थ्य असमानताओं को दूर करने के लिए प्रतिनिधित्व नहीं किए जाने के खतरों पर जोर दिया। पहलू अवसंरचना प्रौद्योगिकी, कम्प्यूटिंग शक्ति, भंडारण और सूचना प्रबंधन प्रथाओं में सामान्य प्रगति ने बड़ी मात्रा में डेटा का उत्पादन और विश्लेषण दोनों करने में सक्षम बनाया है। टिम बर्नर्स-ली लोगों और उनके अपने व्यक्तिगत डेटा के बीच बढ़ती अलगाव को नोट करते हैं, कि डिजिटल उपकरणों या अन्य सेवाओं के नियमित उपयोगकर्ताओं के पास डेटा का उपयोग करने की उतनी क्षमता नहीं है जितनी आई. सी. टी. या डेटा ब्रोकरेज फर्म करते हैं। बर्नर्स-ली का तर्क है कि यदि व्यक्तिगत डेटा में उपयोगकर्ताओं को लाभान्वित करने की क्षमता है, तो उपयोगकर्ताओं को उन तक पहुंचने और उनका उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए। हालांकि, मार्क आंद्रेजेविक ने नोट किया कि भले ही उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के डेटा तक पहुंच दी गई हो, वे इसे डेटा संग्रहकर्ताओं के रूप में प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सक्षम नहीं होंगे क्योंकि उपयोगकर्ता डेटा अलग से एकत्र नहीं किया जाता है। इसके बजाय, डेटा संग्राहक एक व्यापक वातावरण के भीतर डेटा जमा करते हैं। अन्य उपयोगकर्ताओं के प्रोफाइल से व्यक्तिगत हितों को जोड़कर, संग्रहकर्ता उस सामग्री की सिफारिश करने के लिए सामग्री और रुचि पैटर्न के माध्यम से फ़िल्टर कर सकते हैं जिसे वे किसी व्यक्ति के लिए प्रासंगिक मान सकते हैं। डेटा के भंडारण, संग्रह और विश्लेषण की क्षमता के लिए आवश्यक तकनीकी बुनियादी ढांचे, डेटासेट, सॉफ्टवेयर और प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है। बड़े डेटासेट से जानकारी निकालने में सक्षम होने के लिए मशीनों, डेटाबेस और उन्नत एल्गोरिदम तक पहुंच की आवश्यकता होती है। स्मार्ट सिटी इन्फ्रास्ट्रक्चर उन तरीकों के प्रतीक हैं जिनसे बड़े डेटा प्रौद्योगिकियों द्वारा सुविधा प्राप्त सेंसर शहरी शहर के केंद्रों में मुद्दों को प्रबंधित करने के लिए जानकारी प्राप्त करते हैं। प्रसंस्करण प्रौद्योगिकियां वित्त, व्यापार, सामाजिक कल्याण आदि से संबंधित मुद्दों से संबंधित हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, नगरपालिका सरकारें नागरिकों, कंपनियों, संगठनों की पहचान और निगरानी कर सकती हैं, उनके रिकॉर्ड को अपडेट कर सकती हैं, प्रोफाइल का नक्शा बना सकती हैं, रुझानों या मुद्दों का पता लगाने के लिए डेटा विश्लेषण कर सकती हैं, सेवाओं को ट्रैक कर सकती हैं, और इसी तरह। कई स्मार्ट सिटी सिस्टम बारीक स्तर पर डेटा को ट्रैक करते हैं, और जबकि कुछ सरकारों ने डैशबोर्ड और केपीआई के साथ खुले डेटा दृष्टिकोण का विकल्प चुना है, कुछ सरकारें पूरी तरह से पारदर्शी नहीं हैं और अपनी प्रक्रियाओं को जनता के साथ साझा नहीं करती हैं। इस अर्थ में, डेटा विभाजन का प्रतिनिधित्व नागरिकों पर वास्तविक समय के डेटा को पकड़ने वाली सरकारों द्वारा किया जाता है, जिनके डेटा का उपयोग शहर के केंद्रों को आगे प्रबंधित करने और नियंत्रित करने के लिए किया जाता है। डिजिटल साक्षरता बड़े पैमाने पर डेटासेट के साथ काम करने में सक्षम होने और उन्हें नेविगेट करने के कौशल के लिए ऐसे ज्ञान की आवश्यकता होती है जो केवल उन लोगों के लिए उपलब्ध होते हैं जिनके पास उन्नत मशीनों, डेटाबेस और एल्गोरिदम तक पहुंच होती है। बिग डेटा द्वारा सक्षम बड़े डेटाबेस किसी भी व्यक्ति या लोगों के किसी भी समूह के लिए अपने दम पर समझने के लिए बहुत बड़े होते हैं, यही कारण है कि कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता, एल्गोरिदम आदि द्वारा सहायता प्राप्त उपकरणों और प्रौद्योगिकियों का उपयोग करती हैं। यह विभाजन केवल उन लोगों के अर्थ में नहीं है जिनके पास है और जिनके पास नहीं है। यह विभाजन श्रेणीबद्ध प्रक्रियाओं, डेटा के बारे में सोचने के ऑन्टोलॉजिकल तरीकों और डेटा के अनुप्रयोग में भी मौजूद है। डेटा तक पहुंच वाली कंपनियां छँटाई के मजबूत और जटिल साधनों के साथ जुड़ने में सक्षम होती हैं। एकत्र किए गए डेटा का व्यक्तिगत उपयोग आसानी से नहीं किया जा सकता है, विशेष रूप से यदि उचित ज्ञान साझा करने या प्रशिक्षण के बिना नए कार्य वातावरण या समुदायों के भीतर सक्षम किया जाता है। उदाहरण के लिए, कृषि जैसे प्रमुख उद्योगों में नई तकनीकों को अपनाने में विफलता डिजिटल और डेटा विभाजन दोनों के पहलुओं को दर्शाती है। डेटा साक्षरता की कमी डेटा भ्रम पैदा कर सकती है-डेटासेट से कोई सार्थक जानकारी निकालने की क्षमता के बिना डेटा होने और भारी मात्रा में डेटा होने का बोझ। प्रभाव एकत्र की गई जानकारी की कमी असमानता पैदा कर सकती है जो अंततः सूचना की कमी का कारण बन सकती है। सूचना गरीबी एक दी गई अवधारणा के बारे में डेटा की कमी से उत्पन्न होती है, जहां डेटा गरीबी का संचयी प्रभाव हो सकता है। यह राष्ट्रीय स्तर पर व्यक्तियों से लेकर सरकारों तक बर्फबारी कर सकता है। यह विशेष रूप से समस्याग्रस्त हो सकता है जब यह विचार किया जाए कि जानकारी तक पहुँच रखने वाले लोग डेटा पर कार्य कर सकते हैं और इस तरह दूसरों के जीवन को उन तरीकों से प्रभावित कर सकते हैं जिन्हें लोग ठोस रूप से नहीं देख सकते हैं। उदाहरण के लिए, विश्व स्वास्थ्य संगठन की 2007 की एक रिपोर्ट से पता चलता है कि स्वास्थ्य जानकारी एक अच्छी तरह से काम करने वाली स्वास्थ्य प्रणाली के छह मौलिक निर्माण खंडों में से एक है। प्रकोप, बीमारी या स्वास्थ्य में अन्य असमानताओं को हल करने के लिए गुणवत्तापूर्ण स्वास्थ्य डेटा तक पहुंच आवश्यक है; हालाँकि, कई देशों, विशेष रूप से वैश्विक दक्षिण में, प्रासंगिक डेटा स्रोतों तक पहुंच नहीं है जो उन्हें अन्यथा स्वास्थ्य असमानताओं को दूर करने की अनुमति देंगे। डिजिटल विभाजन पर काबू पाने के समाधान स्वयं आबादी को जानकारी प्राप्त करने और डिजिटल असमानताओं को हल करने के साधन प्रदान कर सकते हैं, हालांकि इसका मतलब डेटा विभाजन को और बढ़ाना भी होगा। डेटा कार्यकर्ताओं और सूचना पेशेवरों के पास क्राउडसोर्सिंग, नागरिक विज्ञान, डेटा सहकारी समितियों, हैकाथॉन और नागरिक हैकिंग सहित सामाजिक कार्रवाई के माध्यम से डेटा विभाजन को पाटने में मदद करने की क्षमता है। ये आयोजन पहुँच की गुणवत्ता को बेहतर ढंग से समझने, जागरूकता बढ़ाने और नागरिकों को अपने स्वयं के उपयोग के लिए डेटा उत्पन्न करने की अनुमति देने के लिए नागरिकों के साथ सहयोग करके यथास्थिति को बाधित करने और चुनौती देने का प्रयास करते हैं। संदर्भ सूचना समाज