Datafication là gì? Tìm hiểu về định nghĩa dữ liệu hóa?

1. Datafication là gì?

– Datafication “ dữ liệu hóa” ngụ ý rằng một cái gì đó được tạo thành dữ liệu. Cái gì đó là gì và quá trình xử lý bao gồm những gì, là những vấn đề cần được đưa vào ngữ cảnh. Tuy nhiên, thuật ngữ “dữ liệu” tương đối rõ ràng, ít nhất là trong cách sử dụng hiện nay. Dữ liệu là “vật chất được tạo ra bằng cách trừu tượng hóa thế giới thành các phạm trù, thước đo và các dạng biểu diễn khác tạo thành các khối xây dựng mà từ đó thông tin và tri thức được tạo ra” .

– Trong khi, về nguyên tắc, bất kỳ sự vật hoặc quá trình (từ kiểu nắng hoặc mưa, trái tim đang đập, đến bài học được giao trên lớp) có thể được biến thành dữ liệu, trọng tâm của chúng tôi trong bài tiểu luận ngắn này sẽ là các quá trình dữ liệu hóa tạo ra dữ liệu kỹ thuật số từ cuộc sống con người . Vì hầu hết những người viết về dữ liệu cũng quan tâm đến những gì xảy ra với cuộc sống con người, nên thuật ngữ “dữ liệu hóa” đã nhanh chóng có thêm một ý nghĩa: sự biến đổi rộng lớn hơn của cuộc sống con người để các yếu tố của nó có thể là nguồn dữ liệu liên tục. Những người thụ hưởng điều này thường là các tập đoàn, nhưng cũng có thể là các bang và đôi khi là các tổ chức và cộng đồng xã hội dân sự.

– Thuật ngữ “dữ liệu hóa” đã được giới thiệu trong một đánh giá năm 2013 về các quy trình “dữ liệu lớn” trong kinh doanh và khoa học xã hội : “để xác định dữ liệu một hiện tượng là đặt nó ở dạng lượng hóa để nó có thể được lập bảng và phân tích ”. Các tác giả lập luận rằng dữ liệu hóa liên quan đến nhiều thứ hơn là chuyển đổi tài liệu biểu tượng thành dạng kỹ thuật số, vì nó là dữ liệu hóa, không phải số hóa, “làm cho văn bản có thể lập chỉ mục và do đó có thể tìm kiếm được”.

– Thông qua quá trình này, các lĩnh vực lớn của cuộc sống con người trở nên dễ bị xử lý thông qua các hình thức phân tích có thể được tự động hóa trên quy mô lớn. Động lực thúc đẩy quá trình xã hội hóa dữ liệu trở nên rõ ràng: động lực để “kết xuất hành vi của con người… thành một dạng có thể phân tích được ” trong một quá trình mà trong bài đánh giá đã đề cập ở trên đã được gọi là“ dữ liệu hóa mọi thứ ”

– Bản thân thuật ngữ dữ liệu hóa có thể gợi ý những cách thực tế để thực hiện điều này. Bằng cách đặt tên cho một tiến trình ( hư cấu dữ liệu ). Cũng giống như dự án thuộc địa liên quan đến việc phân tách thế giới thành các trung tâm và ngoại vi, dữ liệu hóa như một hình thức hợp lý cũng tạo ra những thứ ngoại vi  không thể định lượng được, và do đó, về nguyên tắc, không thể được dữ liệu hóa. Dữ liệu hóa đề cập đến các công cụ, công nghệ và quy trình tập thể được sử dụng để chuyển đổi một tổ chức thành một doanh nghiệp dựa trên dữ liệu. Từ thông dụng này mô tả xu hướng tổ chức xác định chìa khóa cho hoạt động kinh doanh cốt lõi thông qua sự phụ thuộc toàn cầu vào dữ liệu và cơ sở hạ tầng liên quan của nó. Dữ liệu hóa còn được gọi là datafy. Một tổ chức thực hiện dữ liệu hóa được cho là đã được dữ liệu hóa.

2. Tìm hiểu về định nghĩa dữ liệu hóa:

– Các yếu tố của dữ liệu hóa: Việc sản xuất dữ liệu không thể tách rời khỏi hai yếu tố thiết yếu: cơ sở hạ tầng bên ngoài mà thông qua đó nó được thu thập, xử lý và lưu trữ, và các quá trình tạo ra giá trị , bao gồm kiếm tiền nhưng cũng là các phương tiện kiểm soát của nhà nước, sản xuất văn hóa, trao quyền cho công dân, v.v. Cơ sở hạ tầng này và các quy trình đó là đa lớp và toàn cầu, bao gồm các cơ chế phổ biến, truy cập, lưu trữ, phân tích và giám sát được sở hữu hoặc kiểm soát hầu hết bởi các tập đoàn và nhà nước.

– Nói một cách khác, dữ liệu hóa kết hợp hai quá trình: chuyển đổi cuộc sống con người thành dữ liệu thông qua các quá trình định lượng và tạo ra các loại giá trị khác nhau từ dữ liệu. Bất chấp sự lộn xộn của nó, thuật ngữ dữ liệu hóa là cần thiết vì nó báo hiệu một phương pháp mới trong lịch sử để định lượng các yếu tố của sự sống mà cho đến nay vẫn chưa được định lượng ở mức độ này.

– Bản thân quá trình định lượng sự sống đòi hỏi nhiều thành phần và điều kiện khác nhau. Đầu tiên, như chúng ta đã xác định, nó liên quan đến các cơ chế thu thập dữ liệu. Điều này có thể có nhiều hình thức, nhưng rất thường liên quan đến một ứng dụng hoặc nền tảng thu thập dữ liệu trên phạm vi rộng về người dùng, tổng hợp và phân tích dữ liệu, đồng thời tạo dữ liệu tiếp thị được nhắm mục tiêu vi mô và thông tin chi tiết dự đoán về hành vi. Một số nền tảng như Facebook đã có được sức mạnh để kết hợp các liên kết với cơ chế thu thập dữ liệu của họ trong các nền tảng khác, biến Facebook trong tất cả các biểu hiện của nó thành một ‘cơ sở hạ tầng dữ liệu’. 

–  Sau đó, quy trình này được kiếm tiền bằng cách sử dụng dữ liệu đó để bán sản phẩm hoặc dịch vụ cho người dùng hoặc bằng cách bán dữ liệu cho các bên muốn ảnh hưởng hoặc thuyết phục người dùng hướng tới các mục tiêu khác nhau. Nhưng cơ sở hạ tầng đó cũng liên quan đến các điều kiện trước: điều kiện khuyến khích mọi người sử dụng ứng dụng hoặc nền tảng, nghĩa là sắp xếp thói quen của họ để các hành động trong cuộc sống trước đây được thực hiện ở nơi khác (chẳng hạn như giao tiếp với bạn bè, chia sẻ sản phẩm văn hóa, gọi taxi, v.v. ) trở thành các hành động được thực hiện thông qua ứng dụng. Quan trọng hơn nữa, quá trình định lượng liên quan đến trừu tượng hóa thông qua quá trình biến dòng chảy của đời sống xã hội và ý nghĩa xã hội thành những dòng số có thể đếm được. Hình thức trừu tượng này liên quan đến nhiều biến đổi tinh vi, cả về nhận thức và đánh giá, như các nhà lý thuyết quản lý Cristina Alaimo và Jannis Kallinikos mô tả . Những biến đổi của đời sống xã hội vốn có liên quan đến dữ liệu hóa là rất nhiều, và do đó dẫn đến định hướng của chúng tôi đối với lĩnh vực xã hội, mà Alaimo và Kallinikos đã viết về một “tính xã hội được tính toán”

– Mặc dù các quy trình này tương đối mới, nhưng ý tưởng cơ bản về dữ liệu hóa – rằng dòng chảy của cuộc sống con người có thể được chuyển đổi thành dữ liệu rời rạc – đã có lịch sử lâu đời.

3. Sự phát triển của dữ liệu hóa:

– Dữ liệu hóa không chỉ liên quan đến các ứng dụng truyền thông xã hội và các nền tảng chia sẻ nội dung. Lĩnh vực đầu tiên của dữ liệu hóa là kinh doanh, không phải đời sống xã hội. Thậm chí ngày nay, lượng dữ liệu do thương mại tạo ra còn vượt quá lượng dữ liệu được tạo ra từ quá trình dữ liệu hóa cuộc sống con người. Các lĩnh vực kinh doanh chính, chẳng hạn như hậu cần – quản lý dòng hàng hóa và thông tin – đã phát triển thành các hoạt động phức tạp nhờ vào quá trình dữ liệu hóa. Việc giám sát các luồng dữ liệu được kết nối liên tục để tổ chức tất cả các khía cạnh của sản xuất và phân phối theo không gian và thời gian trong chuỗi hàng hóa toàn cầu không thể đạt được nếu không có dữ liệu hóa 

– Nhưng có nhiều cách khác trong đó các khía cạnh của thế giới xã hội được đếm hoặc định lượng trong thời hiện đại, như một cách làm cho nó trở nên ‘dễ đọc’ hơn cho việc quản lý . Một trong những tầm quan trọng đặc biệt là phân tích mạng xã hội, nơi các ứng dụng của khoa học mạng vào các lĩnh vực xã hội đã góp phần vào sự phát triển của dữ liệu hóa. Biểu đồ xã hội và hình ảnh hóa mạng đã cho phép các công ty trích xuất thông tin từ dòng chảy cuộc sống để sử dụng mô tả và dự đoán, được hỗ trợ bởi việc kết hợp các thiết bị “thông minh” vào các vòng kết nối xã hội này không chỉ ghi lại các tương tác giữa con người với nhau, nhưng giữa con người với sự vật, hoặc giữa bản thân sự vật với nhau.

– Các vấn đề về quyền lực tràn ngập các hình thức dữ liệu trung lập này. Lý do bắt nguồn từ cách cơ bản mà dữ liệu được tạo ra để có thể đếm được. Trong một mạng, các nút chỉ nhận ra các nút khác, và nếu thứ gì đó không được biểu thị là một nút thì nó không tồn tại. Tương tự như vậy, một quy trình hoặc thực thể chỉ có thể được đại diện trongmột mạng nếu nó có thể được mô tả dưới dạng các mối quan hệ mà mạng có thể đếm hoặc xử lý. Điều gì đó không thể được hệ thống hóa như một thành viên mạng tiềm năng không thể được tính đến. 

– Lý thuyết pháp lý đưa ra một phê bình thay thế về dữ liệu hóa, cho rằng dữ liệu hóa đe dọa các quyền cơ bản của bản thân. Điều này đã được đề xuất trong câu đầu tiên của Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR): “việc bảo vệ thể nhân liên quan đến việc xử lý dữ liệu cá nhân là một quyền cơ bản” . Những rủi ro từ việc thu thập dữ liệu cá nhân đối với quyền tự chủ của cá nhân đã được dự đoán trong ít nhất hai thập kỷ . Đặc biệt, nhà lý thuyết pháp lý Julie Cohen đã lập luận về tầm quan trọng của việc nắm giữ khái niệm quyền riêng tư dưới một số hình thức như một biện pháp bảo vệ chống lại những tác động lạnh lùng của việc thu thập và xử lý dữ liệu liên tục . Tuy nhiên, các quá trình dữ liệu hóa rất rộng,rằng những người khác đã đặt ra câu hỏi về tính hữu ích của chính thuật ngữ ‘quyền riêng tư’. Trong một thế giới mà việc dữ liệu hóa dường như liên tục và nhiều lớp, rõ ràng cần có một cách tiếp cận theo ngữ cảnh hơn đối với các tiêu chuẩn về quyền riêng tư.

– Gần đây, các câu hỏi đã xuất hiện về ý nghĩa của dữ liệu hóa và trí tuệ nhân tạo dựa trên xử lý dữ liệu – đối với khái niệm tự chủ . Việc xác định dữ liệu được kích hoạt bởi những thứ như thiết bị tự theo dõi, thuật toán đo lường tâm lý và hệ thống theo dõi nơi làm việc được cho là can thiệp vào tính toàn vẹn tối thiểu của bản thân. Có thể được hiểu là nền tảng của quyền tự chủ. Mối quan tâm tương tự đã được thể hiện dưới dạng nỗ lực của các nhà tiếp thị và những người khác nhằm tác động đến hành vi thông qua phân tích dữ liệu . Dòng phê bình này lập luận rằng chúng ta, thông qua quá trình dữ liệu hóa, trở nên phụ thuộc vào các phép đo dữ liệu (bên ngoài, tư nhân hóa) để cho chúng ta biết chúng ta là ai, chúng ta đang cảm thấy gì và chúng ta nên làm gì, điều này thách thức quan niệm cơ bản của chúng ta về quyền tự quyết của con người và hiểu biết.

– Các phê bình pháp lý đôi khi ngụ ý một câu hỏi thậm chí còn rộng hơn: làm thế nào mà cuộc sống con người lại được dữ liệu hóa – được coi như một miền mở để khai thác dữ liệu – ngay từ đầu. Điều này được hiểu rõ hơn trong một quan điểm lịch sử dài hơn, mà các phê bình phi thực dân cung cấp.