2.3.10 حساس
جي معلومات ڪمپنين ۽ حڪومتن آهي ته مان به ڪجهه سکڻو آهي.
صحت جي انشورنس ڪمپنين کي پنهنجن گراهڪن طرفان وصول ڪيل طبي خيال بابت تفصيلي ڄاڻ آهي. صحت بابت صحت بابت اهم تحقيق لاء استعمال ٿي سگهي ٿو، پر جيڪڏهن اهو عوامي بڻجي ٿي، اهو ممڪن ٿي جذباتي نقصان جي ڪري سگھي ٿو (مثال طور، شرمندگي) يا اقتصادي نقصان (مثال طور، روزگار جو نقصان). ٻيا ڪيترائي وسيلا وسيلا ذريعن جي معلومات پڻ حساس آهن ، جن جو سبب اهو آهي ته اهي گهڻو ڪري غير مناسب آهن.
بدقسمتي سان، اهو فيصلو ڪرڻ بلڪل ناڪام ٿي وڃي ٿو ته فيصلا ڪهڙي معلومات حساس آهي (Ohm 2015) ، جيئن نيل فلڪس انعام طرفان پيش ڪيل هئي. جيئن ته آئون 5 باب ۾ بيان ڪندس، 2006 ۾ نيٽ فلڪس تقريبا 500،000 ميمبرن پاران 100 ملين فلمون ڏنيون جاري ڪيون ۽ هڪ آزاد ڪال هئي، جتي سڄي دنيا جي ماڻهن الگورڊس پيش ڪئي جيڪا فلمن کي سفارش ڪرڻ لاء نيٽ فليڪس جي صلاحيت بهتر ڪري سگهي ٿي. ڊيٽا کي جاري ڪرڻ کان پهرين، نيٽ فلڪس ڪنهن به واضع ذاتي طور تي سڃاڻپ ڪندڙ معلومات کي هٽايو، جهڙوڪ نالا. پر، آرورند نارائنن ۽ ويٽي سٽيڪڪوف (2008) کي جاري ڪيو ويو ته صرف ٻن هفتن کي چئلينج ڪندي مخصوص ماڻهن جي فلم جي اندازن بابت ڄاڻڻ ممڪن آهي جو آئون توهان کي باب ۾ 6 ڏيکاري ڇڏيندس. انسان جي فلمن جي درجه بندي، اڃا تائين اڃا به ڪجهه حساس نه ٿي لڳي. جڏهن ته عام طور تي صحيح ٿي سگهي ٿو، گهٽ ۾ گهٽ 500،000 ماڻهن جي تاريخت ۾ ڪجهه، فلمي اندازن سان حساس آهي. حقيقت ۾، ڊيٽا جي آزاديء ۽ ٻيهر سڃاڻپ جي جواب ۾، هڪ بند ٿيل ڌائيلي عورت Netflix خلاف هڪ طبقي ايڪشن سوٽ شامل ٿي. هتي اهو مسئلو ڪيئن هن قانون ۾ بيان ڪيو ويو (Singel 2009) :
"[M] اوڊي ۽ ريٽي ڊيٽا جي معلومات تي مشتمل آهي ... انتهائي ذاتي ۽ حساس طبيعت. ميمبرن جي فلمن جي ڊيٽا Netflix ڪارڪن جي ذاتي دلچسپي کي ظاهر ڪري ٿو ۽ / يا مختلف انتهائي ذاتي مسئلن سان جنسي، ذهني بيماري، شراب جي وصولي، ۽ incest، جسماني بدعنواني، گهريلو تشدد، زنا، ۽ زنا شامل ٿيڻ سان جدوجهد. "
مثال طور اهو ظاهر ٿئي ٿو ته اهڙا ٿي سگهي ٿو ته ڪجهه ماڻهو حساس اندر اندر ٻڌن ٿيون جيڪا بينجن جي ڊيٽابيس ۾ ظاهر ٿي سگهي ٿي. وڌيڪ، اهو ظاهر آهي ته هڪ مکيه دفاع جو محقق حساس ڊيٽا جي سڃاڻپ جي حفاظت لاء ملازمت ۾ حيرت واري طريقي سان ناڪام ٿي سگهي ٿو. انهن ٻن خيالن جا تفصيلي تفصيل سان باب 6 ۾ ترقي ڪيا ويا آهن.
حساس ڊيٽا بابت ذهني طور تي ذهن ۾ رکڻ جو مقصد اهو آهي ته ان جي ماڻهن جي رضامندي بغير گڏوگڏ اخلاقي سوالن کي وڌائي، توڙي جو ڪو خاص نقصان پيدا نه ٿئي. گهڻو ڪري ڪنهن ماڻهو جي اجازت کان سواء شاور کڻڻ جهڙوڪ هن جي ذاتي رازداري جي خلاف ورزي کي سمجهيو وڃي ٿو، حساس معلومات گڏ ڪرڻ ۽ ياد رکڻ ڏکيو آهي ته ڇا ڪيتري حساس آهي فيصلا ڪرڻ جي لحاظ کان. مان رازداري بابت سوالن ڏانهن واپس موٽائي ڇڏيندس باب 6 ۾.
آخر ۾، وڏن انگن اکرن، جهڙوڪ حڪومت ۽ ڪاروبار انتظامي رڪارڊ، عام طور تي سماجي تحقيق جي مقصد لاء پيدا نه ٿيندا آهن. اڄ جي وڏي ذريعن جي ذريعن ۽، سڀاڻي ۽ امڪان، انهن جا 10 خاص آهن. ڪيتريون ئي ملڪيت جيڪي عام طور تي سمجهيا وڃن ٿا، وڏي، هميشه ۽ غير غير معقول تحقيق، ڊجيٽل جي ننڍي ڪمپنين ۽ حڪومتن ۾ حقيقت کان وٺي ڊيٽا کي گڏ ڪري سگھندا آهن جيڪي اڳ ۾ ئي ممڪن نه هئا. ۽ عام طور تي ڪيترا ئي خاصيتون جيڪي تحقيق وارا ناممڪن، ناقابل قبول، غير جانبدار، استحڪام، ايورگرافمي طور تي ڀريل، ناقابل اطمينان، گندي ۽ حساس هجڻ لاء خراب هوندا آهن انهن حقيقت کان اهو ڄاڻو ته اهي تحقيق ڪندڙ تحقيق ڪندڙن پاران گڏ ڪونه ڪيا ويا. ايترو پري، مون حڪومت ۽ ڪاروبار ڊيٽا گڏجي گڏ ڪيو آهي، پر ٻنهي وچ ۾ ڪجهه اختلاف موجود آهن. منهنجي تجربن ۾، سرڪاري انگ اکر گهٽ غير غير معمولي هجڻ جي ڪري، گهٽ الورورائيٽمي طور تي ڀريل آهي، ۽ گهٽ اڳتي وڌندو. هڪ ٻئي جو، ڪاروبار انتظامي رڪارڊ وڌيڪ هميشه تي هوندا آهن. انهن 10 عام خاصيتن کي سمجھڻ جي وڏي ڊيٽا جي ذريعن کان سکڻ جي لاء هڪ مددگار پهريون قدم آهي. ۽ هاڻي اسان تحقيق جي حڪمت عملين کي تبديل ڪريون ٿا جيڪو اسان هن ڊيٽا سان استعمال ڪري سگهون ٿا.
