डेटा माइनिंग के सामाजिक निहितार्थ क्या हैं?

डेटा माइनिंग पैटर्न पहचान प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके भंडारों में संग्रहीत बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से स्थानांतरित करके उपयोगी नए सहसंबंध, पैटर्न और रुझान खोजने की प्रक्रिया है, जिसमें सांख्यिकीय और गणितीय तकनीक शामिल हैं। यह तथ्यात्मक डेटासेट का विश्लेषण है ताकि अनपेक्षित संबंधों की खोज की जा सके और रिकॉर्ड को नए तरीकों से सारांशित किया जा सके जो तार्किक और डेटा मालिक के लिए उपयोगी दोनों हों।

डेटा माइनिंग सिस्टम व्यक्तियों को विभिन्न समूहों या खंडों में पहचान और वर्गीकरण को बढ़ावा देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। वाणिज्यिक फर्म के पहलू से, और संभवतः उद्योग के लिए समग्र रूप से, लाभ की तर्कसंगत खोज में डेटा माइनिंग के उपयोग को भेदभावपूर्ण तकनीक के रूप में व्याख्या किया जा सकता है।

डेटा माइनिंग के विभिन्न सामाजिक निहितार्थ निम्नलिखित हैं:

गोपनीयता (Privacy)

यह एक भरा हुआ मुद्दा है। हाल के वर्षों में गोपनीयता चिंताओं ने अमेरिकी समाज में अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है क्योंकि व्यापारी, बीमा कंपनियां, और सरकारी एजेंसियां व्यक्तिगत रिकॉर्ड वाले वेयरहाउस जमा करती हैं।

लोगों को इस डेटा के समूह पर जो चिंताएं हैं, वे आमतौर पर डेटा पर लागू कुछ विश्लेषणात्मक क्षमताओं तक विस्तारित होंगी। डेटा माइनिंग के उपयोगकर्ताओं को यह सोचना शुरू करना चाहिए कि इस तकनीक का उनका उपयोग गोपनीयता से जुड़ी कानूनी समस्याओं से कैसे प्रभावित होगा।

प्रोफाइलिंग (Profiling)

डेटा माइनिंग और प्रोफाइलिंग एक विकासशील क्षेत्र है जो इस सूचना युग में डेटा के विस्फोट को व्यवस्थित, समझने, विश्लेषण करने, तर्क करने, और उपयोग करने का प्रयास करता है। प्रक्रिया में एल्गोरिदम और अनुभव का उपयोग करके उन डिजाइन या विसंगतियों को निकालना शामिल है जो पहचानने के लिए बहुत जटिल, कठिन, या समय लेने वाले हैं।

माइक्रोसॉफ्ट की एक्सप्लोरेशन टीम के संस्थापक ने एक समस्या को हल करने के लिए जटिल डेटा माइनिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया था जिसने खगोलविदों को कुछ वर्षों से परेशान किया था। 3 दशकों में रिकॉर्ड किए गए 2 बिलियन आकाश वस्तुओं की समीक्षा, वर्णन, और वर्गीकरण की समस्या। एल्गोरिदम ने आकाश वस्तुओं को तारों या आकाशगंगाओं की तरह आवंटित करने के लिए प्रासंगिक डिजाइन निकाला। एल्गोरिदम उस सुविधा को निकालने में सक्षम थे जो आकाश वस्तुओं को तारों या आकाशगंगाओं के रूप में दर्शाती थीं। डेटा माइनिंग और प्रोफाइलिंग का यह विकासशील क्षेत्र कई सीमाएं हैं जहां इसका उपयोग किया जा सकता है।

अनधिकृत उपयोग (Unauthorized Used)

डेटा माइनिंग के माध्यम से प्राप्त रुझान मार्केटिंग लक्ष्यों या कुछ अन्य नैतिक लक्ष्यों के लिए उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, इनका दुरुपयोग किया जा सकता है। अनैतिक व्यवसाय या लोग डेटा माइनिंग के माध्यम से प्राप्त डेटा का उपयोग कमजोर लोगों का लाभ उठाने या लोगों के एक विशिष्ट समूह के खिलाफ भेदभाव करने के लिए कर सकते हैं। इसके अलावा, डेटा माइनिंग तकनीक 100 प्रतिशत सटीक नहीं है; इस प्रकार गलतियां होती हैं जिनके गंभीर परिणाम हो सकते हैं।