2.3.2.5 Algorithmically ڦاٽي

مليا جي انگن اکرن ۾ رويي ان جي نظام جي انجنيئرنگ مقصدن جي تڙي ڪڍيو آهي قدرتي نه آهي،.

جيتوڻيڪ ڪيترن ئي مليو ڊيٽا وسيلن غير reactive آهن، ڇاڪاڻ ته ماڻهن کي انهن جي ڊيٽا رڪارڊ رهيو آهي (سيڪشن 2.3.1.3) خبر نه آهي، تحقيق ٿي "قدرتي ايندڙ" يا انهن آن لائن نظام ۾ رويي تي غور نه ڪرڻ گهرجي "خالص." حقيقت ۾، جي ڊجيٽل سسٽم ته رڪارڊ جو رويو انتهائي اهڙي اشتهارن يا پوسٽنگ مواد تي ڪلڪ طور مخصوص رويي پهلوئن کي انجنيئر آهي. هن طريقي ته نظام دارو مدار جي مقصدن جي انگن اکرن ۾ نمونن پڙهائڻ ڪري سگهو ٿا algorithmic confounding سڏيو ويندو آهي. Algorithmic confounding نسبتا سماجي سائنسدانن کي نامعلوم آهي، پر ان کي محتاط ڊيٽا سائنسدانن مان هڪ اهم تعلقو آهي. ۽، ڊجيٽل بصر سان ٻئي پريشاني جي ڪجهه وسنديون، algorithmic confounding الهاس نگر لڪل آهي.

algorithmic confounding جي هڪ نسبتا سادو مثال جي حقيقت اها آهي ته ڪريو پر اتي لڳ ڀڳ 20 دوستن سان استعمال ڪندڙن جي هڪ anomalously اعلي نمبر آهي (Ugander et al. 2011) . ڪيئن ڪريو ڪمائي جي ڪنهن به سمجهه کان سواء هن جي انگن اکرن سان تجزيو ڪرڻ سائنسدانن doubtlessly ڪيئن 20 لطيف سائينء جي سماجي نمبر جي ڪجهه قسم آھي جي باري ۾ ڪيتريون ئي ڳالهيون پيدا ٿي سگهي ٿو. تنهن هوندي به، Ugander ۽ سندس طريقي جي عمل ۾ آهي ته سنڌ جي ڊيٽا ٺاهيل جي هڪ انتهائي اهم سمجهه ۾ پيو، ۽ اھي ڄاڻن ته ڪريو ڪريو تي ڪجهه ڪنيڪشن سان ماڻهن جي همت افزائي کان وڌيڪ دوستن ڪرڻ جيسين 20 دوستن کي پهتو. جيتوڻيڪ Ugander ۽ ساٿيو ٿا اخبار ۾ هن جو چوڻ آهي ته نه، هن پاليسي موجب امڪاني طور امان جي نئين صارفين کان وڌيڪ سرگرم هئڻ جي حوصلا افزائي ڪرڻ ۾ ڪريو پاران پيدا ڪيو ويو آهي. هن پاليسي جي وجود جي باري ۾ ڄاڻڻ کان سواء، تنهن هوندي به، ان جي اچ وڃ جي انگن اکرن کان غلط نتيجو ڪڍڻ آهي. ٻين لفظن ۾، جي باري ۾ 20 دوستن سان گڏ ماڻهن جي ماٿيلي اعلي تعداد ۾ اسان کان وڌيڪ ڪريو جي باري ۾ انساني رويي جي ڀيٽ ۾ ٻڌائي ٿو.

هن پوئين مثال جتي algorithmic confounding هڪ quirky نتيجو آهي ته هڪ محتاط تحقيق وڌيڪ تحقيقات ٿئي روپ کان وڌيڪ زهريلو، اتي وٺندي آهي ته جڏهن آن لائن نظام جو دارو مدار سماجي شادي ڪرائي جي خبر آهي ۽ ان کان پوء جي ڪم ۾ انهن شادي ڪرائي جنگين algorithmic confounding جي هڪ به trickier نسخو آهي سندن نظام جي. سماجي سائنسدانن هن performativity سڏ: جڏهن شادي ڪرائي اهڙي انداز ۾ آهي ته اهي نظريي سان ليڪ ۾ وڌيڪ دنيا ۾ آڻڻ ۾ دنيا کي تبديل. performative algorithmic confounding جي حالتن ۾، سنڌ جي ڊيٽا جي ڦاٽي فطرت جو امڪان لڪل آهي.

performativity جي پيدا ڪنهن طرز جو هڪ مثال آن لائن سماجي نيٽ ورڪن ۾ transitivity آهي. جي 1970s ۽ 1980s ۾، تحقيق بار بار مليو آهي ته جيڪڏهن توهان دوستن کي ايلسا سان گڏ آهي ۽ توهان دوستن کي باب سان آهي، ان کان پوء باب ۽ ايلسا ٻه ترتيب پسند ماڻهن جي ڀيٽ ۾ دوستن کي هڪ ٻئي سان ٿيڻ جو امڪان وڌيڪ آهي. ۽، هن بلڪل ساڳي طرز ڪريو تي سماجي گراف ۾ مليو هو (Ugander et al. 2011) . اهڙيء ريت، هڪ ويچار ٿئي ته ڪريو تي دوستي جي نمونن آف لائن friendships جي نمونن replicate، گهٽ ۾ گهٽ transitivity جي حدن ۾. تنهن هوندي به، جي ڪريو سماجي گراف ۾ transitivity جي ڊ جزوي algorithmic confounding جي تڙي ڪڍيو آهي. ته آهي، ڪريو ۾ ڊيٽا سائنسدانن transitivity جي باري ۾ شعوري ۽ نظرياتي تحقيق جي ڄاڻن ۽ پوء ڪيئن ڪريو ڪمن ۾ ان جي پڪل. ڪريو هڪ "ماڻهو توهان ڄاڻو" خاصيت آهي ته نئين دوستن کي مشورو ڏيندو، ۽ هڪ واٽ ڪريو فيصله ڪن ته توهان کي مشورو ڪرڻ جو transitivity آهي. آهي، ڪريو وڌيڪ صلاح ڪرڻ ته توهان دوستن کي پنهنجي دوستن جي دوستن سان ٿيڻ جو امڪان آهي. ھن مضمون کي اهڙيء طرح ڪريو سماجي گراف ۾ transitivity وڌندا جي اثر ڇڏيو آهي. ٻين لفظن ۾، transitivity جي نظريي جي نظريي جي ٿينديون سان ليڪ ۾ دنيا ڪڍندو آھي (Healy 2015) . اهڙيء طرح، وڏي ڊيٽا وسيلن سماجي نظريي جي ٿينديون ٻيهر کي نظر اچن ٿا، ته اسان کي پڪ آهي ته هن نظريي کي پاڻ ۾ ڪيئن سسٽم ڪم پڪل نه ڪيو ويو هجي.

بلڪ هڪ قدرتي لھڻ ۾ ماڻهن کي مشاهدو طور تي ويل ڊيٽا وسيلن جي سوچ جي ڀيٽ ۾، هڪ کان وڌيڪ apt استعارا هڪ سنڏ ۾ ماڻهن کي مشاهدو آهي. ناچ گھر انتهائي انجنيئر آهي ڪجهه رويي پهلوئن کي ٺهيل ماحوليات، ۽ هڪ تحقيق جي اميد نه هڪ سنڏ ۾ آهي ته رويي انساني رويي ۾ هڪ و ڌيڪ دري مهيا ڪري ڇڏي آهي. جي حقيقت، اسان کي ناچ گھر-۾ حقيقت اها آهي ته هڪ سنڏ ۾ انساني رويي ماڻهن کي زير تعليم جي باري ۾ ڪجهه سکڻ سگهي شراب واپرائڻ ۽ خطري جي وچ ۾ تعلق زير تعليم لاء هڪ مثالي جوڙ ٿي سگهي ترجيحن-پر جيڪڏهن اسان کي نظر انداز ڪيو آهي ته سنڌ جي ڊيٽا کي هڪ سنڏ اسان کي ٻڌائين ۾ پيدا ٿي رهيو هو ڪجهه خراب conclusions ڪڍو.

افسوس، algorithmic confounding سان منهن ڏيڻ خاص طور تي ڏکيو آهي، ڇاڪاڻ ته آن لائن نظام جي ڪيترن ئي خاصيتون، Proprietary آھن غير تسلي بخش قلمبند، ۽ سدائين بدلجندڙ. مثال طور، جيئن مون کي ٿوري دير کان پوء هن باب ۾ بيان ڪندس، algorithmic confounding گوگل فلو لاڙا (سيڪشن 2.4.2) جي ھوريان ٿي چڪو ھو-نازل لاء هڪ لحاظ کان وضاحت هو، پر هن دعوي ڇو ته گوگل جي ڳولا جي ڪهڙا workings جو تعين ڪرڻ لاء سخت هو الخوارزمي Proprietary آهن. algorithmic confounding جي متحرڪ فطرت نظام drift جي هڪ صورت آهي. Algorithmic confounding جو مطلب آهي ته اسان کي ته رڳو ھڪ سخت ڊجيٽل سسٽم کان اچي انساني رويي لاء ڪنهن به دعوي جي باري ۾ محتاط ٿي وڃي، ڪو به ڪم ڪيئن ويل.