गोपनीयता शून्यवाद के युग में आपका स्वागत है

Google और Facebook को दोष देना आसान है, लेकिन वास्तव में, कंपनियां दशकों से हमारे व्यक्तिगत डेटा को एकत्रित, बेच और पुन: उपयोग कर रही हैं, और अब जब जनता ने अंततः ध्यान दिया है, तो बहुत देर हो चुकी है। गोपनीयता युद्ध लंबे समय से अधिक है, और हम हार गए।


डर्वीस (तुर्कमेनिस्तान) में प्राकृतिक गैस क्षेत्र 69 मीटर के व्यास के साथ एक निरंतर जलने वाला गड्ढा बनाते हुए एक भूमिगत गुफा में गिर गया। इसे "गेट टू हेल" कहा जाता है। फोटो: जाइल्स क्लार्क / गेटी

बरिस्ता काम पर जलाया जाता है, टारगेट स्टोर में जलने के लिए क्रीम खरीदता है, और बाद में उस दिन फेसबुक पर इस उत्पाद के लिए एक विज्ञापन देखता है। दूसरे लक्ष्य में, कोई व्यक्ति रेड बुल लेने के लिए किसी मित्र को चिल्लाता है; घर के रास्ते में, Instagram इस पेय के साथ एक प्रायोजन संदेश प्रदर्शित करता है। एक महिला पका रही है और जोर-शोर से कह रही है कि किचनएड मिक्सर खरीदना अच्छा होगा - और कुछ क्षणों के बाद वह अपने फोन पर एक विज्ञापन देखती है। दो दोस्त जापान की हालिया यात्राओं के बारे में बात करते हैं, और जल्द ही उनमें से एक को रियायती टिकट की पेशकश की जाती है। हवाई अड्डे की सुरक्षा ने लड़की से इत्र की एक बोतल जब्त कर ली, और आगमन पर वह फेसबुक पर स्थानीय इत्र की दुकानों के लिए एक विज्ञापन देखता है। ये कई अजीबोगरीब संयोग हैं, जो आज के उपयोगकर्ताओं को निगरानी और गोपनीयता की हानि का अप्रिय एहसास कराते हैं। कारण कभी-कभी हानिरहित होते हैं, और कभी-कभी नहीं। जैसा कि इन प्रौद्योगिकियों के प्रकाश में आता है, उनमें से कुछ को नियामक या कानूनी विनियमन की आवश्यकता होती है।

लेकिन यह आधुनिक आईटी कंपनियों के लिए नया या अनूठा नहीं है। ऑनलाइन सेवाएं केवल डेटा संग्रह विधियों के प्रभाव में तेजी लाती हैं और इसका फायदा उठाती हैं जो दशकों से चली आ रही हैं। कंपनियों ने लंबे समय तक आपके व्यक्तिगत डेटा को आपकी अनुमति के साथ या बिना एकत्र किया है: नियोक्ताओं से, राज्य अभिलेखागार से, खरीद से, बैंकिंग से, शिक्षा प्रणाली से और सैकड़ों अन्य स्रोतों से। उन्होंने इस डेटा को संयुक्त, पुन: संयोजित, खरीदा और बेचा। एकत्र और संसाधित डेटा हजारों डेटाबेस में बिखरे हुए की तुलना में अधिक उपयोगी है। विक्रेताओं, विज्ञापनदाताओं और उनकी सेवा करने वाले दलालों को लाभ पहुंचाने के लिए आपके सभी कार्यों को रिकॉर्ड किया गया, चबाया और थूक दिया गया। यह लंबे समय से हो रहा है, और सिस्टम बंद होने वाला नहीं है। गोपनीयता के शून्यवाद का युग आ गया है, और समय आ गया है कि अपने सर्व-व्याप्ति के अंधेरे गड्ढे का सामना किया जाए।

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बहुत से लोग अभी भी आश्वस्त हैं कि उनके स्मार्टफोन सुन रहे हैं - वे पृष्ठभूमि में बातचीत रिकॉर्ड करते हैं और फिर चुपके से फेसबुक या Google पर अपलोड करते हैं। फेसबुक को अक्सर दूसरों की तुलना में दोष दिया जाता है: शायद इसलिए कि इसकी सेवा (इंस्टाग्राम सहित) बहुत लोकप्रिय है, और विज्ञापन स्पॉट करना बहुत आसान है। कंपनी हर बार इस बात से इनकार करती है , और अनुसंधान ने साबित कर दिया है कि यह तकनीकी रूप से असंभव है। लेकिन विचार पर रहता है ।

यह बनी रहती है क्योंकि यह विश्वसनीय लगता है और क्योंकि यह आत्मा में सच्चा है, शाब्दिक रूप से नहीं। फेसबुक और Google हमारी बातचीत को सचमुच नहीं सुन सकते हैं, लेकिन वे हमारे जीवन को सुनते हैं। इन कंपनियों के पास इतने लोगों के बारे में इतना डेटा है, और वे उन्हें इतने तरीकों से विश्लेषण कर सकते हैं कि वे हमारी बातचीत को अच्छी तरह से नियंत्रित कर सकें। दूसरे शहर की यात्रा, एक रेस्तरां की तलाश में? यह सिर्फ फेसबुक या गूगल नहीं जानता कि आप कहां हैं और आप क्या देख रहे हैं। वे यह भी जानते हैं कि क्या आप एक पेटू या कंजूस हैं, "पसंद" कोरियाई मांस या पोलिश गुलगुला, और आपकी जनसांख्यिकी आपकी आय और आपके बजट के बारे में क्या कहती है।

प्रौद्योगिकी कंपनियां अप्रत्याशित रूप से डेटा एकत्र करती हैं, और कभी-कभी धोखा देती हैं, तरीके। एक उदाहरण कैम्ब्रिज एनालिटिका और फेसबुक की आपदा है । अभी हाल ही में, वेंडरबिल्ट यूनिवर्सिटी के एक अध्ययन के आधार पर एक रिपोर्ट ने सुझाव दिया कि Google वेब पेज व्यूज, रीडिंग मीडिया, लोकेशन, शॉपिंग इत्यादि के आधार पर अपने उपयोगकर्ताओं के बारे में बड़ी मात्रा में जानकारी एकत्र करता है या उनका विश्लेषण करता है - कभी-कभी उपयोगकर्ता की बातचीत के बिना भी ट्रैकिंग की जाती है। । स्थान डेटा विशेष रूप से गहन रूप से एकत्र किया गया है: एंड्रॉइड स्मार्टफोन से, उपयोगकर्ता के निर्देशांक 24-घंटे की अवधि में 300 से अधिक बार प्रेषित होते हैं, भले ही उपयोगकर्ता ने डिवाइस सेटिंग्स में स्थान इतिहास को बंद कर दिया हो। अध्ययन से यह भी पता चलता है कि Google Chrome में गुप्त मोड, जो ब्राउज़ करते समय वेबसाइटों से उपयोगकर्ता जानकारी को छिपाने का वादा करता है, फिर भी Google को इन कथित तौर पर छिपी हुई यात्राओं को अपनी आंतरिक उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल से जोड़ने की अनुमति देता है।

इस तरह के खुलासे ने कंपनी के खिलाफ एक वर्ग कार्रवाई मुकदमा को जन्म दिया । मैं यह मानना ​​चाहूंगा कि पर्यवेक्षण, विनियमन या कानूनी परिणाम अंततः प्रौद्योगिकी कंपनियों के डेटा को इकट्ठा करने और प्रबंधित करने के तरीके में बाधा डालेंगे या बदल सकते हैं। यह उम्मीद पिछले एक साल या उससे अधिक समय से टेक दिग्गजों पर जनता के दबाव की बदौलत है। लेकिन वह इस तथ्य को नजरअंदाज करती है कि Google और फेसबुक पर उपयोगकर्ताओं को ट्रैक करने की प्यास डेटा विश्लेषण के व्यापक, लंबे समय तक चलने के अभ्यास के संदर्भ में विकसित हुई है।

वर्षों से, कंपनियों ने अपने विपणन और विपणन कौशल का सम्मान करते हुए, इस डेटा को एकत्र, खरीदा और बेचा है। लेकिन बड़ी आईटी कंपनियों के बढ़ने से दरों में तेजी आई है। वैश्विक स्तर पर अब गुप्त डेटा संग्रह किया जाता है। अब कंप्यूटर गीक्स का एक समूह सब कुछ जानता है जो आप कहते हैं, करते हैं, सपने और इच्छा - यहां तक ​​कि जिसे आप स्वीकार करने में शर्म करते हैं। डेटा हेरफेर एक शर्मनाक, छायादार व्यवसाय हुआ करता था। अब यह मुख्यधारा है। प्रौद्योगिकी कंपनियां अपने द्वारा बनाए गए साम्राज्यों और इस तरह से अर्जित धन से शर्मिंदा नहीं हैं। इसके विपरीत, वे आपके निजी डेटा से निकाले गए मुनाफे को प्रभावित करते हैं - और वे इसे खुले तौर पर करते हैं। दस्यु से भी बदतर, जो बाहर से कार्य करता है, केवल वही हो सकता है जो आपके रहस्यों को चुराता है और एक ही समय में कुछ भी महसूस नहीं करता है।

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चूंकि सभी रिकॉर्ड सहेजे जा सकते हैं, कंपनियों ने लंबे समय से उपलब्ध जानकारी का उपयोग और पूंजीकरण करना शुरू कर दिया है। "बिजनेस एनालिटिक्स" शब्द को 1865 में रिचर्ड मिलर डेवेन्स द्वारा साइक्लोपीडिया ऑफ़ कमर्शियल एंड बिज़नेस एनीकट्स की पुस्तक में वापस पेश किया गया था। 17 वीं शताब्दी के बाद से, डेवेन्स ने यह अध्ययन किया है कि व्यापारियों और बैंकरों को जानकारी (युद्ध, प्रतिद्वंद्वियों, मौसम, और इसी तरह) तक पहुंच से लाभ हो सकता है।

लगभग एक सदी बाद, 1958 में, आईबीएम इंजीनियर हंस पीटर लून ने सूचना युग के लिए इस अवधारणा को अनुकूलित किया । उस समय तक, आईबीएम मशीनों ने व्यापारिक बुद्धि को सुगम बना दिया था, लेकिन लून ने सबसे अचूक समस्याओं की पहचान की: डेटा प्राप्त करना और संग्रहीत करना केवल शुरुआत है, उन्हें निकालने और विश्लेषण करने की आवश्यकता है। इन समस्याओं को हल करने के लिए कई और दशकों की आवश्यकता होगी।

सबसे महत्वपूर्ण प्रगति 1969 में हुई थी, जब आईबीएम के कंप्यूटर वैज्ञानिक एडगर एफ। कोडड ने डेटा स्टोरेज और प्रोसेसिंग के लिए एक नया प्रतिमान विकसित किया था । कोडेड के "रिलेशनल मॉडल" को जल्द ही रिलेशनल डेटाबेस के रूप में जाने जाने वाले सॉफ्टवेयर उत्पादों में शामिल किया गया , जो कि 1978 से आईबीएम और अन्य द्वारा बेचे गए थे। रिलेशनल डेटाबेस से बड़े और विविध डेटा सेट पर प्रश्न करना आसान हो जाता है। क्षेत्र और आपूर्तिकर्ता द्वारा बिक्री का विश्लेषण किया जा सकता है। संभावित ग्राहकों के लिए दर रूपांतरण। विशिष्ट ग्राहकों के व्यक्तिगत कार्यों को टेम्पलेट्स में जोड़ा जा सकता है। और यह सब जल्दी से किया जाता है, नवीनतम जानकारी के साथ जुड़ा हुआ है।

उसके बाद, अगले दशक के लगभग सभी महत्वपूर्ण कॉर्पोरेट कार्यक्रम - जिनमें से अधिकांश आम लोगों ने कभी नहीं सोचा या देखा - संबंधपरक डेटाबेस के विचार पर बनाया गया था। ओरेकल 1979 से अपना लोकप्रिय सॉफ्टवेयर बेच रहा है। उसने और आईबीएम, माइक्रोसॉफ्ट, एसएपी, पीपलसॉफ्ट और गूगल सहित अन्य कंपनियों ने नए उद्यम उत्पाद तैयार किए हैं जो रिलेशनल डेटाबेस को एक प्लेटफॉर्म के रूप में उपयोग करते हैं। ये उत्पाद अभी भी प्रासंगिक हैं। एंटरप्राइज रिसोर्स प्लानिंग सॉफ्टवेयर ट्रैक्स और बिजनेस ऑपरेशंस को मैनेज करता है। ग्राहक संबंध प्रबंधन सॉफ्टवेयर बिक्री और विपणन गतिविधियों को ट्रैक करता है। आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणाली उत्पादन और वितरण के लिए घटकों और कच्चे माल के प्रवाह को नियंत्रित करने में मदद करती है। आज तक, लोगों का साधारण जीवन इन प्रणालियों पर आधारित है। यदि आपको अमेज़ॅन पर वेतन, ऑर्डर का सामान मिलता है या अलग-अलग हिस्सों से इकट्ठे किए गए स्मार्टफोन के मालिक हैं, तो आप रिलेशनल डेटाबेस के औद्योगिक परिसर के लाभार्थी हैं। और एक शिकार भी: 1980 के दशक के बाद से, कंपनियां इन प्रणालियों का उपयोग इस जानकारी का संग्रह करने के लिए करती रही हैं कि आप कौन हैं और आप क्या करते हैं।

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लेकिन लंबे समय तक यह जानकारी विभिन्न रिपॉजिटरी में बिखरी हुई थी। आपके बैंक या आपके कार निर्माता को पता चल सकता है कि आपके पास कितना पैसा है या आप कौन सी कार चलाते हैं, लेकिन अलग-अलग संगठनों में डेटा को अलग-अलग सिस्टम में अलग किया जाता है। एक सुपरमार्केट श्रृंखला जान सकती है कि किसी विशेष क्षेत्र में किसी विशेष उत्पाद लाइन को कितनी अच्छी तरह से बेचा जाता है, लेकिन यह कम ही जानता है कि उन्हें कौन खरीदता है और क्यों।

लेकिन तब संगठनों ने सभी प्रकार की जानकारी एकत्र करने और पुन: संयोजन करने के तरीके ढूंढे। इक्विफैक्स, एक्सपेरियन, और ट्रांसयूनियन नेशनल क्रेडिट ब्यूरो डेटा स्रोतों में से एक बन गए हैं, विपणन सहित लगभग किसी भी उद्देश्य के लिए उनकी जानकारी तक पहुंच (हालांकि कानूनी और परिचालन परिवर्तनों ने समय के साथ इनमें से कुछ प्रथाओं पर प्रतिबंध लगा दिया है)। क्रेडिट कार्ड, डेबिट कार्ड और इलेक्ट्रॉनिक भुगतान प्रणालियों की बढ़ती लोकप्रियता ने बिक्री की जानकारी के संग्रह और विशिष्ट ग्राहकों के साथ विभिन्न खरीद को जोड़ने की सुविधा प्रदान की है। पता या फ़ोन नंबर के संदर्भ में निरंतर निगरानी के बदले सुपरमार्केट या फ़ार्मेसी में आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले डिस्काउंट कार्ड "छूट" का उपयोग करते हैं। वफादारी कार्यक्रमों की आड़ में, ये प्रयास पूरी तरह से और विशेष रूप से जानकारी एकत्र करने के उद्देश्य से हैं।

डेटा दलालों ने एक निश्चित प्रकार के डेटा को इकट्ठा करना और बेचना शुरू किया, जैसे कि कुछ श्रेणियों के सामानों के लिए बिक्री की संभावनाएं। कंपनियों ने इन सूचियों का अधिग्रहण किया, उन्हें अपने कॉर्पोरेट सिस्टम में स्थापित किया, और फिर मौजूदा जानकारी के साथ नए बाहरी डेटा की तुलना की। साथ में, इन कारकों ने Google और फेसबुक के आगमन से बहुत पहले गोपनीयता की नींव को हिला दिया।

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2012 में, चार्ल्स डुहिग्ग ने एक महत्वपूर्ण लेख प्रकाशित किया, "कैसे कंपनियां आपका राज जानती हैं ," इस बारे में कि कैसे सांख्यिकीविदों की लक्षित टीम ने ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए एल्गोरिदम विकसित किया।

2012 के NY टाइम्स लेख से:

एक बार एक आदमी टारगेट स्टोर में आया और उसने मैनेजर को बुलाने की मांग की। अपने हाथों में, वह अपनी बेटी द्वारा प्राप्त स्टोर कूपन का एक बड़ा ढेर पकड़ रहा था।

“मेरी बेटी मेल में मिली! वह चिल्लाया। "जब आप बच्चे के कपड़े और डायपर के लिए कूपन भेजती हैं तो वह स्कूल जाती है?" तुम्हारी हिम्मत कैसे हुई! क्या आप स्कूली छात्राओं को इस तरह से जन्म देने के लिए प्रोत्साहित करना चाहते हैं? ”

प्रबंधक ने मातृ कपड़े, बच्चों के फर्नीचर के लिए कूपन के एक बंडल को देखा - वास्तव में, वे एक नाराज आदमी की बेटी को संबोधित किए गए थे। मैनेजर ने माफी मांगी।

कुछ दिनों बाद उसने उस आदमी को फिर से माफी माँगने के लिए बुलाया। फोन पर उसके पिता की आवाज सुनकर हतप्रभ रह गए। "आप जानते हैं, मैंने अपनी बेटी के साथ गंभीरता से बात की, और यह पता चला कि मेरे घर में कुछ ऐसा हो रहा था, जिसका मुझे बिल्कुल भी अंदाजा नहीं था। वह अगस्त में जन्म देती है। कृपया मेरी क्षमायाचना स्वीकार करें। ”

लक्ष्य को कैसे पता चला कि उसके पिता के बारे में जानने से पहले उसकी बेटी गर्भवती थी? इसका उत्तर सरल है - कंपनी विश्लेषक एंड्रयू पॉल द्वारा विकसित गर्भावस्था भविष्यवाणी प्रणाली के लिए धन्यवाद।

"यदि हम यह जानना चाहते हैं कि क्या हमारा ग्राहक गर्भवती है, भले ही वह इसे छिपाना चाहती हो, तो इसे कैसे करना है?", लक्ष्य मार्केटिंग टीम ने 2002 में ऐसा प्रश्न पूछा, इससे पहले कि Google सार्वजनिक हो और सामान्य रूप से फेसबुक से पहले। दिखाई दिया। कंपनी ने क्लाइंट के साथ सभी इंटरैक्शन को जोड़ना शुरू किया - खरीद, ईमेल, चुनाव, कूपन का उपयोग - प्रत्येक क्लाइंट की अद्वितीय आईडी (गेस्ट आईडी) के साथ। “लक्ष्य ने दलालों से डेटा भी खरीदा, जिसमें उपभोक्ता की आदतें, राजनीतिक व्यसनों, वित्तीय रुझान और बहुत कुछ शामिल हैं - और इसे गेस्ट आईडी से जोड़ दिया। परिणाम ने कंपनी को भविष्य की उपभोक्ता आदतों के बारे में भविष्यवाणियां करने और तदनुसार उन्हें संसाधित करने की अनुमति दी। इस अभ्यास में लक्ष्य अकेला नहीं था।

परिणाम आज के फेसबुक जासूसी के रूप में डरावना लग रहा था। पांच साल से अधिक समय पहले, मेरे अटलांटिक सहयोगी एलेक्सिस मेड्रिगल ने यह पता लगाने की कोशिश की कि वह मेल से बच्चों के कैटलॉग क्यों प्राप्त करना शुरू करते हैं, इससे पहले कि वह और उनकी पत्नी ने किसी को बताया कि उनके पास एक बच्चा होगा। उन्होंने कैटलॉग को एक डेटा ब्रोकर को ट्रैक किया, जिन्होंने समझाया कि भतीजे और भतीजों के लिए उपहारों की पिछली खरीद ने उनके परिवार को बच्चों के कपड़े, सामान और खिलौने के उपभोक्ताओं के रूप में चिह्नित किया था। इसीलिए कैटलॉग आया; प्रेग्नेंसी का तथ्य एक संयोग था: "कोई बुरी मशीन नहीं थी जो हमारी अपनी इच्छाओं से एक कदम आगे थी," मद्रिगल ने लिखा।

यह आज के अधिकांश अलौकिक संयोगों के लिए सच है, जिसे लोग कुल निगरानी की साजिश से समझाने की कोशिश कर रहे हैं। जो रेड बुल लेने के लिए दुकान पर चिल्लाया था उसने शायद रेड बुल को पहले खरीदा था। अंतरराष्ट्रीय एयरलाइन टिकट खरीदने पर पहले ही व्यक्ति को एक यात्री के रूप में चिह्नित किया जाता है, जो फिर से ऐसी खरीदारी करने की संभावना रखता है। यदि कोई अपने हाथों से आटा गूंधता है, तो उन्होंने अन्य खरीदारी (या विज़िट की गई वेबसाइट) बनाई होगी जो कि किचेन मिक्सर को एक स्पष्ट संयोग बनाती है।

किचनएड विज्ञापन या एक किड्स कैटलॉग अलग और नया दिखता है क्योंकि निजता की दुनिया में कुछ बदल गया है। सबसे पहले, पिछले कुछ दशकों में, डेटा व्यापार लगातार बढ़ रहा है। 2014 में, ProPublica ने उन व्यक्तिगत नागरिकों के बारे में विभिन्न जानकारी का एक व्यापक अध्ययन प्रकाशित किया जो कंपनियां खरीदती हैं और बेचती हैं। निजी डेटा ट्रेडिंग इतनी उन्नत है कि कहानियां लगभग काल्पनिक लगती हैं। रोमांस उपन्यासों के पाठकों की सूची बिक्री के लिए है। उन लोगों की सूची, जिन्होंने अंतरराष्ट्रीय दान के लिए दान दिया। तलाक दे दिया। इक्विफैक्स क्रेडिट ब्यूरो रोजगार सत्यापन सेवाओं के बदले में कई कंपनियों से वेतन डेटा प्राप्त करता है। और इसी तरह। यदि आपका मस्तिष्क एक सूची के साथ आने में सक्षम है, तो इसके लिए लगभग निश्चित रूप से एक डेटा स्रोत है जिसे कोई बेचता है और खरीदता है।

लेकिन इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि जानकारी प्राप्त करने और सहसंबंधी बनाने की गति में नाटकीय रूप से वृद्धि हुई है। वेब ब्राउज़र और स्मार्टफोन डेटा प्रोसेसिंग की मात्रा और लागत में योगदान करते हैं। स्थान जानकारी की सटीकता जो Google धीरे-धीरे एकत्रित कर रही है, कंपनी को उन विशिष्ट स्थानों से जुड़ने की अनुमति देती है जहां उपयोगकर्ता खरीदारी करने, चिकित्सा सहायता लेने या टहलने जाते हैं। ये स्थान पहले या बाद में अन्य गतिविधियों से संबंधित हैं, जैसे कि पूर्व-प्रस्थान वेब खोज या YouTube वीडियो देखना। फेसबुक का पूरा व्यापार मॉडल ऐसी जानकारी पर आधारित है और विपणक को अपने डेटा के साथ इसकी तुलना करने की अनुमति देता है। वर्तमान आलोचना ने कंपनी को इनमें से कुछ प्रथाओं पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर किया है, जिसमें भेदभावपूर्ण विज्ञापन लक्ष्यीकरण भी शामिल है, लेकिन यह समग्र प्रवृत्ति के लिए केवल एक छोटी बाधा है।

सहसंबंध भी अधिक जटिल हो गए हैं। वेंचर निवेशक बेनेडिक्ट इवांस ने हाल ही में यह साबित किया है कि 1970 के दशक की शुरुआत में मशीन लर्निंग भविष्य में मानव जीवन को उतना ही प्रभावित कर सकती है जितना कि रिलेशनल डेटाबेस। पहली नज़र में, अजीब कनेक्शन वास्तव में "आउटलेयर" हैं, क्योंकि हम उन्हें नोटिस करते हैं। बाकी सब के बारे में क्या है जो किसी का ध्यान नहीं जाता है और उन तरीकों से व्यवहार जोड़ता है जो लोग कल्पना भी नहीं करते हैं? ये ऐसे कनेक्शन हैं जो मशीन लर्निंग खोजने का वादा करता है।

सूचना का केंद्रीकरण भी बढ़ा है। दुनिया भर में अरबों उपयोगकर्ताओं के साथ, फेसबुक और Google जैसे संगठन इससे कहीं अधिक डेटा और लाभ प्रदान कर सकते हैं। एंटरप्राइज़ सेवाओं को भी विकेंद्रीकृत किया गया था, और अधिक डेटा क्लाउड में स्थानांतरित कर दिया गया था, जो अक्सर Microsoft, Google और अमेज़ॅन जैसी बड़ी प्रौद्योगिकी फर्मों के हाथों में होता है। इस डेटा को बाहरी करने से गोपनीयता को खतरा होता है । लेकिन यह खतरा स्थानीय भंडारण के साथ मौजूद है, जहां कंपनियां हैकिंग के अधीन हैं, जैसा कि पिछले साल इक्विफैक्स के साथ हुआ था।

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गोपनीयता और नए विपणन के आक्रमण के साथ पुराने विपणन के बीच वास्तविक अंतर डेटा संग्रह में नहीं है (डेटा संग्रह का उपयोग लंबे समय से किया गया है), लेकिन इस तथ्य में कि कई लोगों को अंततः एहसास हुआ कि क्या हो रहा था। कैम्ब्रिज एनालिटिका कांड, हाल के Google लेख और संबंधित घटनाओं ने जनता को शिक्षित करने में मदद की है, लेकिन ऐप्स और वेब पेजों में तुरंत सहसंबद्ध विज्ञापनों की हड़बड़ी के रूप में नहीं। पेपर मेल दिन में एक बार आता है, लेकिन साथ ही, लोग इंटरनेट पर अपनी निजी जानकारी के सैकड़ों या हजारों नए संस्करण देखते हैं। बड़ी, संदिग्ध आईटी कंपनियां आसानी से और यथोचित रूप से संदेह के दायरे में आती हैं, लेकिन सही कारण व्यापारिक खुफिया तकनीकों के विकास की आधी सदी से भी अधिक है जो सभी से गुप्त रूप से सम्मानित, परीक्षण और सुधार किए गए हैं। Google और फेसबुक पुराने, अनुभवी हिमशैल के सिर्फ टिप हैं।

इसका मतलब यह है कि सरल युक्तियां, जैसे कि फेसबुक और Google को आपके द्वारा दी गई जानकारी को सीमित करना , केवल कुछ हद तक मदद करेगा। बेशक, ऐसा लगता है कि एंड्रॉइड के बजाय आईफोन का उपयोग करने से आपके भौतिक स्थान को बेहतर ढंग से छिपाने में मदद मिलेगी। विनियमन या कानूनी कार्रवाई डेटा अर्थव्यवस्था में कुछ गालियां भी उलट सकती है। लेकिन आखिरकार यह एक हारी हुई लड़ाई है। क्या आप वास्तव में Google का उपयोग बंद करने जा रहे हैं? या फेसबुक छोड़ दूं? या वेब ब्राउज़ करना बंद कर दें? या स्मार्टफोन छोड़ दें? या सेटिंग में स्थान सेवाओं को अक्षम करें? हो सकता है कि कुछ लोग अभी कुछ समय के लिए इसके लिए सक्षम हों, लेकिन आधुनिक जीवन की वास्तविकता उन्हें इन सेवाओं में वापस लाएगी। अंत में, यह असंभव हो जाएगा। यदि आप एक स्वतंत्र और धनी व्यक्ति नहीं हैं, तो आप ऋण से इनकार नहीं कर पाएंगे। , . , , . , , .

Google . हम एक बिजूका बनाते हैं और "खलनायक" से लड़ते हैं जो एक योग्य दुश्मन लगता है। लेकिन गोपनीयता के उल्लंघन में सच्चा विरोधी एक विशिष्ट हास्य पुस्तक खलनायक नहीं है, जिसे उजागर और पराजित किया जा सकता है। वास्तव में, सच्चा दुश्मन एक घृणित धुंध है, एक द्रुतशीतन Lovecraftian कानाफूसी, इसे देखना असंभव है, स्पर्श का उल्लेख नहीं करना, जीत का उल्लेख नहीं करना। यहां तक ​​कि "क्लाउड" एक गलत रूपक है, क्योंकि गैसीय जहर को बाहर निकालने से केवल अदृश्य स्रोतों से एक नया ठंडा मसौदा तैयार होता है। यदि साइटें नहीं हैं, तो फार्मास्यूटिकल्स। यदि स्थान डेटा नहीं है, तो घरेलू सामान। यदि पसंद नहीं है, तो बैंक खातों और क्षेत्रों की जनसांख्यिकी। आपका डेटा हर जगह है, और कहीं भी नहीं है, और स्थिति को बदलना और वे आपके लिए और क्या कर सकते हैं, इससे बचना असंभव है।