Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ان بخشی از یک قطعه موسیقی مختلط با «ژاکت کش باف پشمی» و «درخت بید»، تک آهنگ لید آلبوم خواهر "فولکلور" "اورمور" (۲۰۲۰)، اجرا کرد. پیش زمینه و تولید. تیلور سوئیفت و تهیه کننده جک آنتونوف ترانه هایی را برای آلبوم های پیشین سوئیفت، "۱۹۸۹" (۲۰۱۴)، "اعتبار" (۲۰۱۷) و "عاشق" (۲۰۱۹) نوشته و تهیه کردند. آنها در آلبوم "فولکلور" — که سوئیفت در سال ۲۰۲۰ و در حین دنیاگیری کووید-۱۹ به صورت غافل گیرانه آن را منتشر کرد — دوباره با هم همکاری کردند. "فولکلور" در ۲۴ ژوئیه ۲۰۲۰ از طریق ریپابلیک رکوردز منتشر شد. سوئیفت تهیه کنندگی همهٔ ترانه های آلبوم را به صورت مشترک برعهده داشت و آنتونوف شش ترانه از جمله «آگست» را تهیه کرد. برای این ترانه، آنتونوف ابتدا ساز را تهیه کرد و آن را برای سوئیفت که اشعارش را «درجا؛ این فقط یک چیز ادراکی بود» می نوشت، فرستاد. همانند سایر ترانه های "فولکلور"، سوئیفت نیز «آگست» را بر اساس روایتی تخیلی با قوس و کمان ها و شخصیت های داستانی خیالی خلق کرد. متن ترانه و آهنگسازی. سوئیفت «آگست» را به عنوان بخشی از سه ترانه "فولکلور" (همراه با «ژاکت کش باف پشمی (ترانه)» و «بتی») نوشت که یک مثلث عشق میان جیمز، بتی
و یک نوجوان بی نام را تشکیل می دهد. این نخستین ترانه از میان سه ترانه بود که سوئیفت نوشت. به گفته سوئیفت، او می خواست ایده یک دختر در یک رابطه تعریف نشده را تشکیل دهد: اشعار ترانه از دیدگاه «آگست» است که عاشق جیمز می شود، اما جمیز پیش تر با شخص دیگری در رابطه است. این ترانه از آنچه سوئیفت به عنوان تصویر «ماه آگست خورشید را خیس کرد، مانند یک بطری شراب سپری شد» توصیف کرد، الهام گرفته شده است. در سرتاسر ترانه، تصورات اواخر تابستان رایج است: «پشتت با خورشید پوشیدست/کاش می توانستم رویش اسمم را بنویسم.» «آگست» که در یک منطقه حومه ای قرار دارد و «هوای نمکی» نیز دارد، احساسات دختری نوجوان را به تصویر می کشد که در تابستان عشق غیرقابل جبرانی را تجربه می کند. او ساده لوحانه باور داشت که عاشق شده است و در مورد عاشقانه تابستانی خود می اندیشد: «آگست مثل باد سپری شد / چون این هیچ وقت مال من نبود.»
ویرایشگر گرافیک برداری یک برنامه رایانه است که کاربران اجازه ایجاد یا ویرایش انواع تصاویر برداری می دهد. قالب های پراستفاده در ویرایشگرهای برداری VML، WMF، EPS، PDF، SVG هستند. نرم افزارها. از نرم افزارهای ویرایشگر گرافیک برداری می توان ادوبی ایلاستریتور، کورل دراو، اینک اسکیپ، Affinity و ادوبی فری هند را نام برد. تفاوت با ویرایشگر گرافیک شطرنجی. برنامه ای رایانه ای است که به کاربران این قابلیت را می دهد که تصاویر را به طور تعاملی روی نمایشگر رایانه و تصاویر خود ذخیره کنند و آنها را در یکی از فرمت های مختلف بیت مپ یا گرافیک شطرنجی مانند نمادیس، پینگ، گیف ذخیره کند. ویرایشگرهای شطرنجی بدلیل اینکه از فرمول های ریاضیاتی استفاده نمی کنند تغییر پذیری یا اندازه و بزرگ و کوچک کردن آنها تأثیری بر کیفیت تصویر یا ترسیم مورد نظر دارد درحالی که ویرایشگرهای برداری بر اساس فرمول های ریاضی محاسبه و ایجاد شده اند، دارای قابلیت مقیاس Scaleable بوده و تغییر پذیری یا اندازه و بزرگ و کوچک کردن آنها هیچ تأثیری بر کیفیت تصویر یا ترسیم مورد نظر ندارد.
«خیابان کرنلیا» () ترانه ای از تیلور سوئیفت، خواننده-ترانه سرای آمریکایی، برگرفته از هفتمین آلبوم استودیویی اش "عاشق" است که در ۲۳ اوت ۲۰۱۹ از طریق ریپابلیک رکوردز منتشر شد. سوئیفت خودش به تنهایی ترانه را نوشت و آن را با جک آنتونوف تهیه کرد. سوئیفت گفت که «خیابان کرنلیا» یکی از شخصی ترین ترانه های آلبوم "عاشق" است. عنوان این ترانه به خیابانی در محله دهکده گرینیچ نیویورک اشاره دارد، جایی که سوئیفت یک خانهٔ شهری در آن جا اجاره کرده بود. متن ترانه ها دربارهٔ سوئیفت است که پس از اینکه در طول رابطهٔ مشترکش با فراز و نشیب هایی روبرو شده است، هرگز اجازه نمی دهد علاقه اش نسبت به عشقش از بین برود. این ترانه الکتروپاپ توسط یک خط ساز شستی دار فلوت مانند، آهنگ های ظریف پیانو و یک پس زمینه سینث ساخته شده است. در نقدهای آلبوم "عاشق"، منتقدان موسیقی از ترانه سرایی داستانی سوئیفت و تولید احساسی آن استقبال کردند و «خیابان کرنلیا» را به عنوان نکته برجستهٔ آلبوم ذکر کردند. این ترانه در فهست بهترین ترانه های "Uproxx" در سال ۲۰۱۹ قرار گرفت. با انتشار "عاشق"، این ترانه وارد جدول تک آهنگ های استرالیا (شماره ۴۰)، ۱۰۰ آهنگ داغ کانادا
(شماره ۵۱) و ۱۰۰ تک آهنگ داغ "بیلبورد" (شماره ۵۷) شد. در ۱۸ مه ۲۰۲۰، یک نسخهٔ زنده از ترانه، ضبط شده در کنسرت شهر عاشق در پاریس در سپتامبر ۲۰۱۹، در سیستم عامل های دیجیتالی منتشر شد.
قلعه نامق؛ نام قلعه ای تاریخی مربوط به پیش از حمله مغول به ایران است و در شهرستان کوهسرخ، روستای نامق واقع شده است.
راه آهن تارتو-والگا یک خط راه آهن در کشور استونی است که از شهر تارتو شروع و در شهر والگا به پایان میرسد. این خط که در سال ۱۸۸۷ تاسیس شده دارای ۱۳ ایستگاه و ۸۲.۵ کیلومتر طول است.
اخلاق در کلان داده ها که به عنوان اخلاق داده های ساده نیز شناخته می شود ، به سیستم سازی ، دفاع و توصیه رفتارهای درست و غلط در رابطه با داده ها ، به ویژه داده های شخصی اشاره دارد. از زمان ظهور اینترنت ، تعداد و کیفیت مطلق داده ها به طرز قابل توجهی افزایش یافته است و این رشد به صورت تصاعدی همچنان ادامه دارد. داده های کلان، به معنی مقدار زیاد داده که بسیار حجیم و پیچیده است می باشد به طوری که نرم افزار پردازش داده های سنتی قادر به پردازش آنها نیست. نوآوری های اخیر در تحقیقات پزشکی و مراقبت های بهداشتی ، مانند توالی یابی ژنوم با توان بالا ، تصویربرداری با وضوح بالا ، سوابق الکترونیکی بیمار و انبوهی از دستگاه های بهداشتی متصل به اینترنت ، حجم بزرگی از داده ها را ایجاد کرده است که در آینده نزدیک بزرگتر هم خواهد شد. اخلاق در داده ها با افزایش مقدار داده ها به دلیل مقیاس تأثیر ، اهمیت بیشتری نیز می یابد. اخلاق کلان داده با اخلاق اطلاعات متفاوت است زیرا تمرکز اخلاق اطلاعات بیشتر به موضوعات مالکیت معنوی و نگرانی های کتابداران ، بایگانی ها و متخصصان اطلاعات مربوط می شود ، در حالی که اخلاق کلان داده ها بیشتر به جمع آوری
کنندگان و پخش کنندگان داده های ساختاریافته یا غیر ساختاری مربوط می شود مانند کارگزاران داده ، دولت ها و شرکت های بزرگ. اصول. اخلاق داده ها مربوط به اصول زیر است مالکیت. چه کسی مالک داده است؟ مالکیت شامل تعیین حقوق و تکالیف مربوط به اموال مالک است. مالکیت داده به معنی توانایی شخص در کنترل و محدود کردن اشتراک داده های خود می باشد. اگر شخصی مشاهدات خود را بر روی شخص دیگری که صاحب این مشاهدات است ثبت کند؟ مالک داده ناظر است یا شخص مشاهده شده؟ ناظر و مشاهده شده چه وظایفی نسبت به یکدیگر دارند؟ از آنجا که مشاهده افراد و افکار با وجود اینترنت مقیاس گسترده و سیستماتیکی یافته است ، پاسخ دادن به این سوالات اهمیت بیشتری پیدا می کنند. برده داری ، مالکیت یک شخص ، در تمام کشورهای شناخته شده غیرقانونی است. مسئله مالکیت داده های شخصی در بین مالکیت شرکتی ، مالکیت معنوی و برده داری در یک قلمرو ناشناخته قرار می گیرد. چه کسی دارای هویت دیجیتال است؟ آیین نامه عمومی حفاظت از داده ها در قوانین اروپا، نشان می دهند که افراد اطلاعات شخصی خود را دارند. داده های شخصی به مجموعه داده هایی گفته می شود که شخص را توصیف می کنند ، از ویژگی های
جسمی گرفته تا اخلاقیات و رفتار او. مثالهایی از داده های شخصی عبارتند از: عادت های رانندگی از طریق ردیاب های اتومبیل ، سوابق تلفن همراه و سلامت ، فعالیت تناسب اندام ، تغذیه ، استفاده از مواد ، ضربان قلب ، الگوی خواب و سایر علائم حیاتی. مجموعه داده های شخصی یک فرد یک هویت دیجیتالی را تشکیل می دهد. یک هویت دیجیتالی تمام داده های شخصی ما را تحت الشعاع قرار می دهد و نمایانگر خود جسمی و ایدئولوژیکی ما است.تفاوت بین دسته های داده همیشه مشخص نیست. به عنوان مثال ، داده های سلامت و داده های بانکی به هم پیوند خورده اند زیرا رفتار و سبک زندگی را می توان از طریق داده های بانکی استنباط کرد و برای پیش بینی خطر بیماری مزمن بسیار ارزشمند است. بنابراین ، داده های بانکی نیز داده های بهداشتی است. داده های بهداشتی می توانند میزان هزینه شخصی برای مراقبت های بهداشتی را نشان دهند ، بنابراین داده های بهداشتی نیز داده های بانکی است. این همپوشانی ها بین سایر دسته های داده نیز وجود دارد ، به عنوان مثال ، داده های مکان ، داده های مرور اینترنت ، داده های مالیاتی اساساً مربوط به افراد است. حمایت از حقوق اخلاقی فرد مبتنی بر این دیدگاه است ک
ه داده های شخصی بیان مستقیم شخصیت فرد است: بنابراین حقوق اخلاقی برای هر فرد، شخصی است و به شخص دیگری منتقل نمی شود مگر با وصیت نامه هنگام فوت فرد . حقوق اخلاقی یعنی حق شناسایی فرد به عنوان منبع داده و حق اعتراض به هرگونه تحریف یا حذف قسمتی از داده ها که به افتخار یا شهرت وی آسیب برساند. این حقوق اخلاقی داده های شخصی، دائمی و همیشگی است. یکی از مولفه های اصلی مالکیت اطلاعات شخصی ، دسترسی منحصر به فرد و کنترل شده به اطلاعات یعنی انحصار فردی است. مالکیت به معنای انحصار است ، به ویژه با مفاهیم انتزاعی مانند ایده ها. داشتن یک نسخه ساده از داده های خود کافی نیست. دیگران نیز باید در دسترسی به آنچه مربوط به آنها نیست محدود شوند. دانستن اینکه دیگران چه داده هایی را نگه می دارند کاری تقریباً غیرممکن است. روش ساده تر این است که خود را در اطلاعات بیهوده قرار دهید. برای اطمینان از اینکه شرکت ها یا موسسات کپی ندارند ، می توان نویز ارسال کرد تا داده های موجود در آنها اشتباه گرفته شود. به عنوان مثال ، یک ربات می تواند به طور تصادفی عباراتی را جستجو کند که معمولاً داده های بدست آمده توسط موتور جستجو را از طریق سردرگمی بی فاید
ه می کند (نگاه کنید به: مرا دنبال نکنید توسط دانشگاه نیویورک). مالکیت بر توانایی انتقال راحت داده ها از یک سرویس به سرویس دیگر یعنی قابل حمل بودن داده ها نیز تأکید دارد. هنگامی که داده ها متعلق به کسی باشد ، آن شخص می تواند در صورت عدم رضایت از خدمات ، داده های شخصی خود را به سادگی حذف کرده و به سایت دیگری ببرد. قابلیت انتقال راحت برای افراد یعنی بدون از دست دادن مجموعه داده های تاریخی و مکالمات شخصی ، افراد بتوانند به گزینه های دیگری روی بیاورند. به عنوان مثال ، ممکن است شخصی انتخاب کند که به یک برنامه پیامرسانی جایگزین برود ، و این بدون از دست دادن سابقه مکالمه ها و مخاطبین قبلی امکان پذیر است. تعویض خدمات بدون دردسر برای افراد یعنی اینکه صاحبان این خدمات به جای قفل کردن آنها از طریق ناسازگاری با گزینه های دیگر ، باید مشتریان را با ارائه خدمات خوب راضی نگه دارند. برای قابلیت جابجایی ، بیان داده باید به گونه ای استاندارد شود که این اتفاق بی وقفه رخ دهد. به عنوان مثال ، توصیف واحد به عنوان "کیلوگرم" به جای حالت اختصاری کیلوگرم به این معنی است که روبات ها آنها را متفاوت تشخیص می دهند ، گرچه یکسان هستند. این تغ
ییرات کوچک می تواند منجر به داده های نامرتب شود که به راحتی قابل ترکیب یا انتقال به سیستم جدیدی نیستند چون سیستم نمی تواند آنها را تشخیص دهد. در حال حاضر ، اپل اظهار داشته است که آنها خدمات محرمانه ای را ارائه می دهند ، اما استخراج داده ها از سیستم های اپل دشوار است و این امر انتقال به یک گزینه دیگر را دشوار می کند. در چارچوب معاملات داده های شخصی ، بیان داده ها برای قابلیت حمل آسان با کلیک یک دکمه استاندارد می شود. در استاندارد سازی، ایجاد مکانیزم هایی برای تمیز کردن داده ها، توازن اعتبار داده ها را تسهیل می کند. با پیوستن به چندین منبع ، فرد می تواند داده های اشتباه یا وارد شده به دروغ را شناسایی کند. چه کسی امروز صاحب داده است؟ امروزه داده ها کنترل می شوند و بنابراین متعلق به صاحب سنسورها هستند. فردی که ضبط را انجام می دهد یا نهادی که صاحب حسگر است به طور پیش فرض اتفاقاتی را که برای این داده ها رخ می دهد کنترل می کند. به عنوان مثال ، بانک ها داده های بانکی ، محققان داده های تحقیق و بیمارستان ها داده های سوابق بهداشتی را کنترل می کنند. به دلایل تاریخی ، سناریوی فعلی به گونه ای است که موسسات تحقیقاتی بخشی از
یک داده را تحلیل می کنند که بخشی از یک فرد را توصیف می کند. داده های تحقیقات بهداشتی در اروپا به صورت پراکنده و تحت کنترل نهادهای مختلف وجود دارد. دسته های داده اغلب بیشتر از اینکه داده ها را توصیف کنند بیشتر در مورد افرادی هستند که این داده ها را کنترل می کنند. در حالی که اینترنت متعلق به هیچ کس نیست ، شرکت ها با استفاده از جمع آوری داده ها ، موتورهای جستجو و ابزارهای ارتباطی ، می توانند بسیاری از داده های شخصی را کنترل کنند و ارزش ایجاد کنند. به طور پیش فرض ، به عنوان یک عارضه جانبی برای داشتن دارایی معنوی که ابزارهای اینترنتی را تشکیل می دهد ، این شرکت ها هویت دیجیتال ما را به عنوان ماده اولیه خدمات ارائه شده به شرکت های دیگر با سود جمع آوری کرده اند. بیشتر داده های جمع آوری شده از طریق خدمات اینترنتی ، داده های شخصی است که افراد را توصیف می کند. به طور سنتی ، پزشکی داده ها را در اطراف فرد سازمان می دهد زیرا درک سلامتی را امکان پذیر می کند. هنگام مطالعه اپیدمیولوژی ، داده های گروه ها هنوز در اطراف فرد سازمان یافته است. بسیاری از فرایندهایی که با کارآیی بیشتری انجام می شوند ، به افراد و پویایی گروه مربوط م
ی شوند. با این حال ، داده ها لزوماً در اطراف فرد سازماندهی نمی شوند ، بلکه داده ها توسط صاحب سنسورها کنترل می شوند. در چین ، دولت تا حد زیادی مالک داده است. در یکی از استان های چین از داده ها برای تولید نمره شاخص اجتماعی به ازای هر شخص بر اساس رفتار فردی آنلاین و آفلاین ، مانند پیاده روی یا مقدار دستمال توالت استفاده شده در یک دستشویی عمومی استفاده شد. شاخص اجتماعی دسترسی به خدمات عمومی خاص را برای هر فرد تعیین می کند. شفافیت معامله. نگرانی هایی در مورد چگونگی ادغام تعصبات در طراحی الگوریتم و در نتیجه سرکوب سیستماتیک مطرح شده است. طراحی الگوریتم باید به طور شفاف فاش شود. تمام تلاش معقولانه باید انجام شود تا اختلافات بین افراد و گروه ها بدون در نظر گرفتن برابری مورد توجه قرار گیرد. طراحی الگوریتم باید فراگیر باشد. از نظر حکمرانی ، اخلاق کلان داده ها مربوط به این است که کدام نوع استنباط و پیش بینی باید با استفاده از فناوری های کلان داده مانند الگوریتم ها انجام شود. حاکمیت پیش بینی به معنی استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای پیش بینی و ارزیابی رفتارهای احتمالی در آینده است. این موضوع پیامدهای اخلاقی دارد زیرا
توانایی هدف قرار دادن گروه ها و مکان های خاص را دارد که می تواند تعصب و تبعیض را تشویق کند. به عنوان مثال ، پلیس پیش بینی برخی گروه ها یا محله ها را برجسته می کند که باید بیشتر از دیگران تحت نظارت قرار گیرند که منجر به تحریم بیشتر در این مناطق می شود و نزدیکتر است نظارت برای کسانی که دارای مشخصات مشابه با کسانی هستند که مجازات می شوند. اصطلاح "خزش کنترل" به داده هایی گفته می شود که با هدف خاصی تولید شده اند اما دوباره مورد استفاده قرار می گیرند. این رویه با داده های صنعت هواپیمایی دیده می شود که برای پروفایل و مدیریت خطرات امنیتی در فرودگاه ها دوباره مورد استفاده قرار گرفته است. در رابطه با داده های شخصی ، فرد حق دارد بداند: نمونه هایی از کاربردهای اخلاقی معامله داده ها عبارتند از: رضایت. اگر شخص حقیقی یا حقوقی مایل به استفاده از داده های شخصی باشد ، باید رضایت آگاهانه و صریحاً اعلام شده درباره اینکه اطلاعات شخصی به چه کسی ، چه زمانی و برای چه هدفی از سوژه داده منتقل می شود ، لازم باشد. موضوع اطلاعات حق دارد بداند چگونه از داده های آنها استفاده شده است از معامله داده نمی توان به عنوان یک تراکنش چانه زنی برای
موضوع رضایت نامه غیرمرتبط یا زائد استفاده کرد ، به عنوان مثال ، هنگام تلاش برای تماس تلفنی با یکی از اقوام ، توصیه های بازاریابی را بهبود ببخشید. اگرچه خدماتی وجود دارد که در آنها به اشتراک گذاری داده نیاز است ، اما این معاملات نباید اغراق آمیز باشد و باید در چارچوب متناسب باشد. به عنوان مثال ، یک فرد برای دریافت توصیه های پزشکی کافی نیاز به اشتراک اطلاعات دارد ، با این حال ، داده های پزشکی به طور خودکار نیازی به مراجعه به یک ارائه دهنده بیمه درمانی ندارند. درنهایت به عهده شخص می آید که درباره داده های خود تصمیم بگیرد. اینها معاملات داده ای جداگانه ای هستند که به همین ترتیب باید با آنها برخورد شود. موافقت ضمنی پذیرش انتقال مالکیت داده ها به دلیل استفاده از برنامه چت معتبر محسوب نمی شود. دامنه و میزان کامل معامله باید به طور واضح برای فردی که باید فرصت معقول داشته باشد تا در فرایند ارزیابی اینکه آیا مایل به انجام معامله هستند ، داده شود. زمان بندی بسیار مهم است. به عنوان مثال .. این مسائل باید در یک لحظه آرام و با زمان انعکاس بررسی شوند ، نه در لحظه خرید فوری یا وقوع یک فوریت پزشکی اجازه باید در قالبی صریح و ض
منی داده شود. فقط به این دلیل که برنامه ای برای گپ زدن انتخاب شده است ، به این معنی نیست که دسترسی به لیستی از مخاطبین مورد نیاز است. دکمه ای که برای دادن اجازه کلیک می شود نباید به گونه ای طراحی شود که رفتار خودکار انتخاب شود. به عنوان مثال ، در گزینه های دودویی اگر یک دکمه کوچکتر از دکمه دیگر باشد ، یا اگر یک دکمه در طراحی و دیگر می پرد بیرون ، یا اگر یک دکمه به چندین کلیک نیاز دارد در حالی که دکمه دیگر با یک کلیک است. در حالی که شخص می تواند در مورد یک موضوع کلی رضایت خاطر داشته باشد که به طور مداوم باشد ، پس گرفتن این مجوز برای معاملات بعدی همیشه باید امکان پذیر باشد. به همین ترتیب ، برای تأیید فعالیت جنسی ، پس گرفتن رضایت قبلی برای معاملات داده ای عملی نیست. به عنوان مثال ، این امکان برای فرد وجود دارد که رضایت دهد از داده های شخصی خود برای هر علتی که باعث پیشرفت درمان بیماری های قلبی عروقی می شود تا اطلاع بعدی رضایت دهد. تا زمانی که انسان نظر خود را تغییر دهد ، این معاملات بدون دخالت انسان می توانند به صورت یکپارچه ادامه داشته باشند. رضایت پویا در زمینه بهداشت و تحقیقات ژنومی ممکن است از نظر موارد ذکر ش
ده در بالا ، رضایت مناسب تری نسبت به رضایت یک باره یا گسترده داشته باشد. حزیم شخصی. در صورت وقوع معاملات داده ها ، برای حفظ حریم خصوصی باید تمام تلاش معقولانه صورت گیرد. چرا حریم خصوصی مهم است؟ داده ها برای کارآیی بیشتر سیستم ها مفید هستند. با این حال ، تعیین هدف نهایی این کارایی در ارزیابی میزان استفاده اخلاقی از داده ها ضروری است. استفاده از نظارت بر داده ها توسط دولت برای مشاهده شهروندان نیاز به مجوز صریح و روشن توسط روند قضایی مناسب دارد. احتمالاً حتی مشاهده تعداد نسبتاً کمی مجرم به صورت دستی و نه ردیابی جمعیت نسبتاً زیاد ، بسیار کارآمدتر خواهد بود. مشاهده پتو توسط ساکنان توسط دولت ها و شرکت های بزرگ ملی پوش یک دامنه لغزنده به سبک حکومتی اورولی است. حریم خصوصی مربوط به حفظ اسرار نیست ، بلکه مربوط به انتخاب ، حقوق بشر ، آزادی و آزادی است. به عنوان مثال ، به اشتراک گذاشتن داده های پزشکی با پزشک با این تفاهم که از آنها برای بهبود سلامتی استفاده خواهد شد ، از نظر اخلاقی صحیح است ، حتی اگر پزشک این داده ها را به پزشک دیگری نشان دهد. با این حال ، هنگامی که داده های مشابه با سیستم بهداشت ملی انگلیس و شرکت هوش مص
نوعی DeepMind گوگل با یک آژانس بازاریابی به اشتراک گذاشته می شود ، پیامدهای اخلاقی نامشخص تر هستند (Google DeepMind و مراقبت های بهداشتی در عصر الگوریتم های جولیا پولز و هال هادسون) . حریم خصوصی در مورد انتخاب زمینه است. چه داده هایی ، با چه کسی ، برای چه هدفی و چه زمانی به اشتراک گذاشته می شود. در حال حاضر حریم خصوصی اعمال نمی شود زیرا قدرت شخصی و ثروت حاصل از این کار به عنوان یک عامل بازدارنده برای شرکت های خصوصی و دولت ها عمل می کند. همچنین ، استفاده از داده ها برای اندازه گیری تأثیر اجتماعی واقعی می تواند ناکارآمدی را نشان دهد که برای سیاستمداران درگیر یا ادعاهای شرکت ها ناخوشایند است. بحث عمومی در مورد حریم خصوصی اغلب به طور ناعادلانه در یک انتخاب دودویی بیش از حد ساده بین حریم خصوصی و پیشرفت علمی پنهان می شود. کمپین های بازاریابی حتی منتقدان جمع آوری متمرکز داده ها را به دلیل مقاومت در برابر پیشرفت و حفظ گذشته ، کنار گذاشته اند. با این حال ، منافع حاصل از پیشرفت علمی از طریق داده ها می تواند به روشی مطابق با ارزش های حریم خصوصی به دست آید ، همانطور که در طول تاریخ در تحقیقات اپیدمیولوژیک مشاهده شده است.
استخراج ارزش از داده ها بدون به خطر انداختن حریم خصوصی هویت قطعاً از نظر فنی امکان پذیر است. به عنوان مثال ، با استفاده از رمزنگاری همومورفیک و طراحی الگوریتمی که مهندسی معکوس را دشوار می کند. رمزنگاری همومورفیک امکان اتصال زنجیره ای از سرویس های مختلف را فراهم می کند بدون اینکه داده ها در معرض هر یک از سرویس ها قرار گیرد. حتی مهندسان نرم افزاری که روی نرم افزار کار می کنند نمی توانند کاربر را نادیده بگیرند. طرح های رمزنگاری همومورفیک از نظر طراحی قابل انعطاف هستند ، بدین معنی که می توانند در محیط رایانش ابری استفاده شوند و در عین حال از محرمانه بودن داده های پردازش شده اطمینان حاصل کنند. این روش اجازه می دهد تا محاسبات تحلیلی بر روی متن رمزگذاری شده انجام شود ، بنابراین نتایج رمزگذاری شده ای ایجاد می شود که ، هنگام رمزگشایی ، با نتایج عملیات انجام شده در متن ساده مطابقت دارند. نتایج تجزیه و تحلیل را می توان به گونه ای ارائه کرد که بدون هدف به خطر انداختن حریم خصوصی هویت مناسب باشد. به عنوان مثال ، فروش داده ها مبنی بر اینکه "20٪ آمستردام برای صبحانه موسلی می خورد" ارزش تحلیلی داده ها را بدون به خطر انداختن
حریم خصوصی منتقل می کند ، در حالی که گفته می شود "آنا صبحانه موسلی می خورد" حریم خصوصی را حفظ نخواهد کرد. طراحی الگوریتمی و اندازه گروه نمونه برای به حداقل رساندن ظرفیت معکوس کردن آمار مهندس و ردیابی افراد هدفمند بسیار مهم است. یک راه حل فنی برای مهندسی معکوس معیارهای کل ، معرفی نقاط داده جعلی مربوط به افراد ساخته شده است که نتیجه نهایی را تغییر نمی دهند ، به عنوان مثال درصد گروهی که میسلی می خورند. حریم خصوصی به عنوان محدودیتی در استفاده از داده ها ارائه شده است که می تواند غیراخلاقی نیز تلقی شود. به عنوان مثال ، به اشتراک گذاری داده های مراقبت های بهداشتی می تواند علل بیماری ها ، اثرات درمان ها را روشن کند ، و می تواند تجزیه و تحلیل های متناسب با نیازهای افراد را امکان پذیر کند. این امر از حیث اهمیت اخلاقی در زمینه اخلاق کلان داده هاست زیرا اگرچه بسیاری از آنها به حریم خصوصی اهمیت می دهند اما امکانات اشتراک داده ها نیز بسیار ارزشمند است ، هرچند ممکن است با برداشت شخص از حریم خصوصی مغایرت داشته باشد. نگرش علیه به اشتراک گذاری داده ها ممکن است ناشی از از دست دادن درک کنترل داده ها و ترس از بهره برداری از داده
های شخصی باشد. با این حال ، استخراج مقدار داده بدون به خطر انداختن حریم خصوصی امکان پذیر است. برخی از محققان مانند جاناتان اچ کینگ و نیل ریچاردز در حال بازتعریف معنای سنتی حریم خصوصی هستند و برخی دیگر سوال می کنند که آیا حریم خصوصی هنوز وجود دارد یا خیر. در مقاله ای در سال 2014 برای "Wake Forest Law Review" ، کینگ و ریچارد استدلال می کنند که حریم خصوصی در عصر دیجیتال را نمی توان از نظر رازداری بلکه از نظر مقرراتی که استفاده از اطلاعات شخصی را کنترل و کنترل می کند ، درک کرد. در اتحادیه اروپا ، حق فراموش شدن به کشورهای اتحادیه اروپا این حق را می دهد که در صورت بی ربط بودن یا به روز بودن اطلاعات ، درخواست شخصی را مجبور به حذف یا قطع ارتباط داده های شخصی از پایگاه های اطلاعاتی کنند. به گفته اندرو هوسکینز ، این قانون وحشت اخلاقی اعضای اتحادیه اروپا در مورد از بین رفتن حریم خصوصی و توانایی اداره اطلاعات شخصی در عصر دیجیتال را نشان می دهد. در ایالات متحده ، شهروندان حق دارند داده های ارسالی داوطلبانه را حذف کنند. این بسیار متفاوت از حق فراموش شدن است زیرا بسیاری از داده های تولید شده با استفاده از فناوری ها و سیستم
عامل های داده بزرگ به طور داوطلبانه ارسال نمی شوند. واحد پول. مدل های تجاری که غول های فناوری را هدایت می کنند ، این امکان را پیدا کرده اند که هویت انسانی را به عنوان کالایی مصرف کنند. در حالی که سرویس های فنی از جمله موتورهای جستجو ، کانال های ارتباطی و نقشه ها به صورت رایگان ارائه می شوند ، ارز جدیدی که در این روند کشف شده است ، داده های شخصی است. در مورد اخلاقی بودن دریافت پول در ازای دسترسی به داده های شخصی ، نظرات مختلفی وجود دارد. بین اهدای خون که در آنجا هیچ معامله مالی برای اهداکننده خون انجام نمی شود ، میزان اهدای خون عفونی کاهش می یابد. س questionsالات اضافی در مورد اینکه چه کسی باید سود حاصل از معامله داده را دریافت کند ، بوجود می آید؟ داده چقدر ارزش دارد؟. نرخ تبدیل داده های شخصی به پول چقدر است؟ داده باارزش است زیرا به کاربران امکان می دهد کارآمدتر از زمانی که حدس می زنند یا با استفاده از آزمون و خطا کار می کنند عمل کنند. دو عنصر داده وجود دارد که دارای ارزش هستند: روندها و زمان واقعی. جمع آوری داده های تاریخی به ما امکان می دهد بر اساس روندها پیش بینی های آینده را انجام دهیم. داده های بی درنگ ا
رزش می دهند زیرا اقدامات می توانند بلافاصله انجام شوند. ارزش سرویس های فنی مانند موتور جستجو ، کانال ارتباطی و نقشه دیجیتال ، مثلاً به دلار چقدر است؟ تفاوت در ارزش بین خدمات تسهیل شده توسط شرکتهای فناوری و ارزش سهام این شرکتهای فناوری تفاوت در نرخ ارز ارائه شده به شهروند و "نرخ بازار" از ارزش داده های آنها است. از نظر علمی در این محاسبه ابتدایی سوراخ های زیادی وجود دارد: ارقام مالی شرکت های فرار از مالیات غیر قابل اعتماد هستند ، آیا درآمد یا سود مناسب تر است ، چگونه یک کاربر تعریف می شود ، تعداد زیادی از افراد برای داده ها مورد نیاز هستند ارزشمند است ، آیا برای افراد مختلف در کشورهای مختلف قیمت چند طبقه وجود دارد ، همه درآمد گوگل از Gmail نیست و غیره اگرچه این محاسبات غیر قابل انکار خام هستند ، اما این تمرین ملموس تر کردن ارزش پولی داده ها است. رویکرد دیگر یافتن نرخ تجارت داده ها در بازار سیاه است. RSA سالانه لیست خرید امنیت سایبری را منتشر می کند که از این روش استفاده می کند. مثالهای ارائه شده فقط موارد خاص را شامل می شود ، اما اگر سود حاصل از فروش داده را به سایر حوزه ها مانند مراقبت های بهداشتی افزایش دهیم
، سود ماهانه هر فرد افزایش می یابد. این س theال اقتصادی را مطرح می کند که آیا خدمات رایگان فناوری در ازای داده های شخصی مبادله ضمنی ارزشمندی برای مصرف کننده است؟ در مدل تجارت داده های شخصی ، به جای شرکت های فروش داده ، مالک می تواند داده های شخصی خود را بفروشد و سود خود را حفظ کند. تجارت داده های شخصی چارچوبی است که به افراد امکان می دهد هویت دیجیتالی خود را داشته و از طریق اینترنت توافق نامه های اشتراک اطلاعات دانه ای ایجاد کنند. در معاملات داده های شخصی ، افراد به جای مدل فعلی که شرکت های فروش داده های شخصی را برای سود تحمل می کنند ، اطلاعات شخصی خود را به اشخاص شناخته شده مورد علاقه خود می فروشند و سود خود را حفظ می کنند. در هسته اصلی تلاش برای تمرکز مجدد اینترنت است. به جای مدل فعلی که شرکت های فروش داده های شخصی را برای سود تحمل می کنند ، در تجارت داده های شخصی ، افراد بطور مستقیم اطلاعات شخصی خود را مالک و آگاهانه به طرف های شناخته شده مورد علاقه خود می فروشند و سود را حفظ می کنند. تجارت اطلاعات شخصی مکانیسم چهارم را برای توزیع ثروت اضافه می کند ، سه مورد دیگر حقوق از طریق مشاغل ، مالکیت املاک و مالکیت