Data divide
اعداد و شمار کی تقسیم ان لوگوں کے درمیان غیر مساوی تعلق ہے جو اعداد و شمار کی بے پناہ مقدار کو جمع کرنے، ذخیرہ کرنے، کان کنی، اور عمومی انتظام کرنے کے قابل ہیں، اور جن کا ڈیٹا اکٹھا کیا جاتا ہے۔ ڈیجیٹل تقسیم کے فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے، ڈیٹا تقسیم کا مؤقف ہے کہ ڈیٹا اور بڑے ڈیٹا کی ارتقا پذیر نوعیت نے ڈیٹا کی ملکیت، رسائی، تجزیہ، جمع کرنے اور انفارمیشن اینڈ کمیونیکیشن ٹیکنالوجیز (آئی سی ٹیز) کے ذریعہ تیار کردہ ذاتی ڈیٹا میں ہیرا پھیری میں تقسیم اور عدم مساوات پیدا کردی ہیں۔ نظریاتی فریم ورک ڈیجیٹل تقسیم میں ابتدائی تحقیق نے معلومات اور ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز تک رسائی کی تقسیم پر توجہ مرکوز کی، جس سے "ہے" اور "نہیں ہے" کے درمیان تقسیم کا مظاہرہ ہوتا ہے: وہ جو ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز تک رسائی اور استعمال کرنے کے قابل ہیں بمقابلہ وہ جو نہیں کرتے ہیں۔ تقسیم عدم مساوات کے متعدد خطوط پر پائے گئے، جن میں تعلیم، معاشی آمدنی، نسل اور صنف شامل ہیں۔ ڈیجیٹل تقسیم میں رسائی کی کئی جہتیں ہیں، جن میں آلات یا ہارڈ ویئر تک رسائی، ملکیت، سپورٹ نیٹ ورک، ڈیجیٹل خواندگی، صارف انٹرفیس کو استعمال کرنے/نیویگیٹ کرنے کی مہارت وغیرہ شامل ہیں۔ اڈا لویلس انسٹی ٹیوٹ نوٹ کرتا ہے کہ ڈیجیٹل تقسیم نے ڈیٹا کی تقسیم کو بڑھا دیا ہے۔ نتیجے کے طور پر، ڈیجیٹل تقسیم کے اندر موجود رسائی کے طول و عرض اب بھی موجود ہیں۔ اعداد و شمار کی تقسیم اضافی طور پر ان "مالکوں" کے برعکس ہے جن کے پاس بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹس تک رسائی ہے اور "غیر مالک" جن کے پاس بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹس تک رسائی نہیں ہے اور نہ ہی ان کو نیویگیٹ کرنے کی صلاحیت ہے۔ مثال کے طور پر، نجی کمپنیاں، اکثر سوشل میڈیا کمپنیاں، صرف وہی ہیں جن کے پاس وسیع سماجی ڈیٹا تک رسائی ہے۔ بوئڈ اور کرافورڈ تجویز کرتے ہیں کہ تحقیق اور یونیورسٹیوں کے ذریعے تقسیم پر بھی زور دیا جاتا ہے: اچھی مالی اعانت سے چلنے والی یونیورسٹیاں ڈیٹا سیٹس تک رسائی حاصل کر سکتی ہیں اور جو طلباء شرکت کرتے ہیں ان کے ایک ہی سوشل میڈیا کمپنیوں کے اندر کام کرنے کا امکان زیادہ ہوتا ہے، جبکہ کم باوقار ادارے اپنے طلباء کو یکساں مواقع فراہم کرنے کا امکان کم رکھتے ہیں۔ کووڈ-19 وبا کووڈ-19 وبا کے نتیجے میں دنیا بھر کی حکومتیں گھر پر رہنے کے احکامات، لاک ڈاؤن، قرنطینہ، پابندیاں اور بندش جاری کر رہی ہیں۔ اسکول، کام، کاروبار، اور دیگر عوامی خدمات کی کارروائیوں میں رکاوٹوں کی وجہ سے ذاتی طور پر آن لائن سرگرمیوں میں بڑے پیمانے پر تبدیلی آئی۔ ڈاکٹر کے دوروں، آن لائن اسکولنگ، شپنگ، اور ریموٹ ورکنگ جیسے کاموں کے لیے تیز رفتار یا براڈ بینڈ انٹرنیٹ تک رسائی اور ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز کی ضرورت ہوتی ہے۔ اڈا لویلس انسٹی ٹیوٹ ڈیٹا پر مبنی ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز کو بڑے پیمانے پر اپنانے کو ڈیجیٹل اضافے کے طور پر بیان کرتا ہے۔ ہیلتھ فاؤنڈیشن کے ساتھ ایک رپورٹ میں، اڈا لویلس انسٹی ٹیوٹ نے چار کلیدی عناصر کو پایا جو عوامی رویوں کے سروے کے ذریعے سامنے آئے: ڈیٹا پر مبنی ٹیکنالوجیز تک رسائی کی بنیاد پر ڈیٹا تقسیم، بیداری اور مہارت کی بنیاد پر ڈیٹا تقسیم، صحت سے متعلق ٹریکنگ ایپس کے استعمال کے ساتھ آرام کی بنیاد پر ڈیٹا تقسیم، اور ہیلتھ ٹریکنگ ایپس کا استعمال نہ کرنے کے انتخاب کی بنیاد پر ڈیٹا تقسیم۔ اس میں، اڈا لویلس انسٹی ٹیوٹ نے صارفین میں ڈیٹا کی تقسیم پر زور دیا کہ وہ ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنے کے قابل نہیں ہیں جس سے انہیں فائدہ ہو سکتا ہے اور صحت کی عدم مساوات کو دور کرنے کے لیے نمائندگی نہ کیے جانے کے خطرات۔ پہلو انفراسٹرکچر ٹیکنالوجی، کمپیوٹنگ پاور، اسٹوریج، اور انفارمیشن مینجمنٹ کے طریقوں میں عمومی پیشرفت نے بڑی مقدار میں ڈیٹا کو تیار کرنے اور تجزیہ کرنے کے قابل بنایا ہے۔ ٹم برنرز-لی لوگوں اور ان کے اپنے ذاتی ڈیٹا کے درمیان بڑھتی ہوئی علیحدگی کو نوٹ کرتے ہیں، کہ ڈیجیٹل آلات یا دیگر خدمات کے باقاعدہ صارفین کے پاس ڈیٹا کو اس حد تک استعمال کرنے کی اتنی صلاحیتیں نہیں ہیں جتنی آئی سی ٹی یا ڈیٹا بروکریج فرمیں کرتی ہیں۔ برنرز-لی کا استدلال ہے کہ اگر ذاتی ڈیٹا میں صارفین کو فائدہ پہنچانے کی صلاحیت ہے تو صارفین کو ان تک رسائی اور استعمال کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔ تاہم، مارک آندرجیویک نوٹ کرتے ہیں کہ اگر صارفین کو ان کے اپنے ڈیٹا تک رسائی بھی دی جائے تو وہ اسے ڈیٹا کلیکٹرز کی طرح مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے قابل نہیں ہوں گے کیونکہ صارف کا ڈیٹا الگ تھلگ نہیں کیا جاتا ہے۔ اس کے بجائے، ڈیٹا کلیکٹر ایک وسیع تر ماحول میں ڈیٹا جمع کرتے ہیں۔ دوسرے صارفین کے پروفائلز سے انفرادی مفادات کو جوڑ کر، جمع کرنے والے مواد اور دلچسپی کے نمونوں کے ذریعے فلٹر کر سکتے ہیں تاکہ وہ کسی فرد سے متعلق مواد کی سفارش کر سکیں۔ ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے، جمع کرنے اور تجزیہ کرنے کی صلاحیتوں کے لیے ضروری تکنیکی بنیادی ڈھانچے، ڈیٹا سیٹس، سافٹ ویئر اور پروسیسنگ پاور کی ضرورت ہوتی ہے۔ بڑے ڈیٹا سیٹوں سے معلومات نکالنے کے قابل ہونے کی وجہ سے مشینوں، ڈیٹا بیس اور جدید الگورتھم تک رسائی ضروری ہے۔ اسمارٹ سٹی انفراسٹرکچر ان طریقوں کی علامت ہیں جن سے بڑے ڈیٹا ٹیکنالوجیز کے ذریعے سہولت فراہم کرنے والے سینسر شہری شہر کے مراکز میں مسائل کو سنبھالنے کے لیے معلومات حاصل کرتے ہیں۔ پروسیسنگ ٹیکنالوجیز کا تعلق مالیات، تجارت، سماجی بہبود وغیرہ سے متعلق مسائل سے ہو سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، میونسپل حکومتیں شہریوں، کمپنیوں، تنظیموں کی شناخت اور نگرانی کر سکتی ہیں، ان کے ریکارڈ کو اپ ڈیٹ کر سکتی ہیں، پروفائلز کا نقشہ بنا سکتی ہیں، رجحانات یا مسائل کو تلاش کرنے کے لیے ڈیٹا تجزیہ کر سکتی ہیں، خدمات کو ٹریک کر سکتی ہیں، وغیرہ۔ بہت سے سمارٹ سٹی سسٹم دانے دار سطح پر ڈیٹا کو ٹریک کرتے ہیں، اور جب کہ کچھ حکومتوں نے ڈیش بورڈز اور کے پی آئی کے ساتھ اوپن ڈیٹا اپروچ کا انتخاب کیا ہے، کچھ حکومتیں مکمل طور پر شفاف نہیں ہیں اور اپنے عمل کو عوام کے ساتھ شیئر نہیں کرتی ہیں۔ اس لحاظ سے، اعداد و شمار کی تقسیم کی نمائندگی حکومتوں کے ذریعے کی جاتی ہے جو شہریوں کے بارے میں حقیقی وقت کا ڈیٹا حاصل کرتی ہیں، جن کا ڈیٹا شہر کے مراکز کو مزید منظم کرنے اور ان پر حکومت کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ ڈیجیٹل خواندگی بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹوں کے ساتھ کام کرنے کے قابل ہونے اور ان کو نیویگیٹ کرنے کی مہارت رکھنے کے لیے علم کی ایسی اقسام کی ضرورت ہوتی ہے جو صرف ان لوگوں کے لیے دستیاب ہوتی ہیں جن کے پاس جدید مشینوں، ڈیٹا بیس اور الگورتھم تک رسائی ہوتی ہے۔ بگ ڈیٹا کے ذریعے فعال بڑے ڈیٹا بیس کسی بھی شخص یا لوگوں کے کسی بھی گروپ کے لیے خود سمجھنے کے لیے بہت بڑے ہوتے ہیں، یہی وجہ ہے کہ کمپنیاں مصنوعی ذہانت، الگورتھم وغیرہ کی مدد سے ٹولز اور ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتی ہیں۔ یہ تقسیم صرف ان کے معنی میں نہیں ہے جن کے پاس ہے اور جن کے پاس نہیں ہے۔ یہ تقسیم درجہ بندی کے عمل، اعداد و شمار کے بارے میں سوچنے کے آنٹولوجیکل طریقوں اور اعداد و شمار کے اطلاق میں بھی موجود ہے۔ ڈیٹا تک رسائی رکھنے والی کمپنیاں چھانٹ کے مضبوط اور پیچیدہ ذرائع کے ساتھ مشغول ہونے کے قابل ہوتی ہیں۔ جمع کردہ ڈیٹا کا انفرادی استعمال محض پیمائش نہیں کر سکتا، خاص طور پر اگر نئے کام کے ماحول یا کمیونٹیز میں مناسب علم کے اشتراک یا تربیت کے بغیر فعال کیا جائے۔ مثال کے طور پر، زراعت جیسی کلیدی صنعتوں میں نئی ٹیکنالوجی کو اپنانے میں ناکامی ڈیجیٹل اور ڈیٹا تقسیم دونوں کے پہلوؤں کی نمائندگی کرتی ہے۔ ڈیٹا کی خواندگی کی کمی ڈیٹا ڈیلجز کا باعث بن سکتی ہے-ڈیٹا سیٹ سے کوئی بامعنی معلومات نکالنے کی صلاحیت کے بغیر ڈیٹا کے ہونے اور بھاری مقدار کا بوجھ۔ اثرات جمع شدہ معلومات کی کمی عدم مساوات پیدا کر سکتی ہے جو بالآخر معلومات کی غربت کا باعث بن سکتی ہے۔ معلومات کی غربت کسی دیئے گئے تصور کے بارے میں اعداد و شمار کی کمی سے پیدا ہوتی ہے، جہاں اعداد و شمار کی غربت کا مجموعی اثر پڑ سکتا ہے۔ یہ قومی سطح پر افراد سے لے کر حکومتوں تک برف باری کر سکتا ہے۔ یہ خاص طور پر اس وقت پریشانی کا باعث بن سکتا ہے جب اس بات پر غور کیا جائے کہ معلومات تک رسائی رکھنے والے ڈیٹا پر عمل کر سکتے ہیں اور اس طرح دوسروں کی زندگیوں کو ان طریقوں سے متاثر کر سکتے ہیں جو لوگ ٹھوس طور پر نہیں دیکھ پائیں گے۔ مثال کے طور پر، عالمی ادارہ صحت کی 2007 کی ایک رپورٹ سے پتہ چلتا ہے کہ صحت سے متعلق معلومات ایک اچھی طرح سے کام کرنے والے صحت کے نظام کے چھ بنیادی تعمیراتی بلاکس میں سے ایک ہے۔ وباء، بیماریاں، یا صحت میں دیگر عدم مساوات کو حل کرنے کے لیے معیاری صحت کے اعداد و شمار تک رسائی ضروری ہے۔ تاہم، بہت سے ممالک، خاص طور پر گلوبل ساؤتھ میں، متعلقہ ڈیٹا ذرائع تک رسائی حاصل نہیں ہے جو بصورت دیگر انہیں صحت کی عدم مساوات کو دور کرنے کی اجازت دیں گے۔ ڈیجیٹل تقسیم پر قابو پانے کے حل خود آبادی کو معلومات تک رسائی اور ڈیجیٹل عدم مساوات کو حل کرنے کے ذرائع فراہم کر سکتے ہیں، تاہم اس کا مطلب ڈیٹا کی تقسیم کو مزید بڑھانا بھی ہوگا۔ ڈیٹا کے کارکنان اور انفارمیشن پروفیشنلز میں سماجی کارروائی کے ذریعے ڈیٹا کی تقسیم کو ختم کرنے میں مدد کرنے کی صلاحیت ہوتی ہے جس میں کراؤڈ سورسنگ، سٹیزن سائنس، ڈیٹا کوآپریٹیو، ہیکاتھون اور شہری ہیکنگ شامل ہیں۔ یہ تقریبات رسائی کے معیار کو بہتر طور پر سمجھنے، بیداری پیدا کرنے اور شہریوں کو اپنے استعمال کے لیے ڈیٹا تیار کرنے کی اجازت دینے کے لیے شہریوں کے ساتھ تعاون کرکے صورتحال کو خراب کرنے اور چیلنج کرنے کی کوشش کرتی ہیں۔ حوالہ جات انفارمیشن سوسائٹی