Andmestumine

Andmestumine (ing k datafication) viitab protsessidele, mille käigus igasugune inimtegevus tõlgendatakse andmetesse, mis analüüsi teel saab informatsiooniks ja seeläbi luuakse uut väärtust. Andmestumine tähendab lihtsustatult seda, et igapäevased, tavapäraselt valdavalt kaduvad, haihtuvad ja „nähtamatud“ tegevused ning ühiskondlikud protsessid teisendatakse enamasti arvulisteks, vähemalt osaliselt süstematiseeritud (nt andmebaasi koondatud), kvantitatiivseteks ja analüüsivalmis formaadis olevateks andmeteks, mille põhjal ühiskonnas olulisi otsuseid tehakse. Spordist finantsini ja meelelahutusest tervishoiuni muutub kõik meie ümber andmeteks. Näiteks loome andmeid iga kord, kui räägime telefonis, saadame sõnumeid, Twitteris, meilime, kasutame Facebook-i, vaatame videot, võtame sularahaautomaadist raha välja, kasutame krediitkaarti või kõnnime turvakaamerast mööda. Seoses andmestumisega on üha rohkem diskussioone suurandmete (big data) teemal. Sisuliselt käib jutt nendest samadest andmetest, mis tekivad meie igapäevaste tegevuste käigus (sotsiaalmeedia postituste, mobiiltelefonide logifailide, online tehingute tulemusel) erinevaid tehnoloogilisi vahendeid ja rakendusi kasutades, mille tulemused salvestuvad samade tehniliste lahenduste logifailidesse. Tihtipeale viidatakse virtuaalsele või digitaalsele ‘jalajäljele’. Maailmas toodetakse üha rohkem andmeid: maht kasvab 2018. aasta 33 zettabaidilt eeldatavasti 2025. aastaks 175 zettabaidini. Andmemahtude iga uus laine annab EL-ile suured võimalused jõuda selles valdkonnas maailmas juhtivale kohale. Lisaks sellele muutub järgmise viie aasta jooksul märkimisväärselt andmete talletamise ja töötlemise viis. 2022. aastal toimub 80 % andmetöötlusest ja andmete analüüsist andmekeskustes ja andmetöötluse keskrajatistes ning 20 % arukates võrguühendusega seadmetes, näiteks autodes, koduseadmetes või tootmisrobotites, ja kasutaja läheduses paiknevates andmetöötluse seadmetes (e servtöötlus). 2025. aastaks muutuvad need protsentuaalsed näitajad tõenäoliselt vastupidiseks. Lisaks sellest muutusest tekkivatele majanduslikele ja kestlikkuse alastele eelistele tekivad ettevõtetele täiendavad võimalused töötada välja andmete tootjatele mõeldud vahendeid, et nad saaksid parema kontrolli oma andmete üle. 1. Andmestumine on keeruline protsess, andmesuhted on hierarhilised. Andmete loomine, kogumine ja kasutamine on vastastikku sõltuv, keeruline ja läbipõimunud sotsiaalne protsess. Andmetöös on oluline mõista andmete sageli vastuolulistest ja hierarhilistest suhetest läbipõimitud eluteed. 2. Andmestunud maailmas valitsevad võrgustunud seosed. Andmeühiskonna mõistmiseks ei piisa tavapärastest lineaarsetest põhjuslikest tõlgendustest. Andmeühiskonna mõistmiseks on vaja keskenduda võrgustike seostele. 3. Andmetaristu on avalik hüve. Andmete mitmekesisus ja võrdne juurdepääs andmetele on ülioluline. Selle eest peaks võitlema nii andmesubjektid, andmekodanikud, andmeaktivistid, andmetöötajad kui ka andmeühiskonna uurijad. 4. Eetika ja andmeõiglus peaks olema andmestunud ühiskonna alustalad. Andmete kogumine, analüüsimine ja tõlgendamine, aga ka selle tegemata jätmine peab olema andmesubjekti ning ühiskonna seisukohalt eetiline, õiglane ja õigustatud. 5. Kontekst on kuningas. Andmed vajavad alati tõlgendamist. Tõlgendused peavad lähtuma sotsiaal-kultuurilisest kontekstist. Analüüsitulemused on enamasti üldistatavad vaid konkreetses ajas ja ruumis toimuvatele nähtustele. 6. Andmed ei teki iseenesest. Andmetöötajal ja uurijal on aktiivne roll andmekogumise planeerimisel ja andmete kogumisega seotud valikute tegemisel. Kõiki andmeid, mida on võimalik luua või koguda, ei ole tingimata vaja luua või koguda. Andmeid tuleks luua ja tõlgendada lähtuvalt praktilisest vajadusest ning andmeõigluse ja -eetika põhimõtetest. 7. Teooria pole surnud. Andmestunud maailma uurimine algab asjakohase ja haritud küsimuse püstitamisest. Andmete tõlgendamine peab olema dialoogis huvitava nähtuse kohta juba teadaoleva infoga. 8. Käes on metodoloogilise pluralismi aeg. Mõistlik on meetodeid paindlikult ja uurimisküsimusele vastavalt kombineerida. 9. Paradigmasõjad jäägu minevikku. Andmeühiskonna mõistmisel tuleks lähtuda kasulikkuse põhimõttest, ühelgi distsipliinil ei ole andmeühiskonna mõtestamise monopoli. Traditsioonidest ja distsiplinaarsetest erisustest olulisem on uurimisprobleemi pragmaatiline käsitlus. 10. Andmetöötaja või uurija on kõige olulisem epistemoloogiline tööriist. Andmetöötaja või uurija peaks olema iseteadlik ja teovõimeline ning hindama alati kriitiliselt oma tegevuse tagajärgi. Tuntumad andmestumise sektorid on sotsiaalsed platvormid (st Facebook, Instagram, LinkedIn ja TikTok), mis kutsuvad kasutajaid üles liigutama oma keskkonnasuhteid veebis, jääma aktiivseks ja jagama võimalikult palju sotsiaalseid andmeid – eriti kui tegemist on profiilivärskenduste, reaktsioonide ja eelistustega. Andmeid kasutatakse peamiselt tasuliste reklaamide profileerimiseks. Interneti voogedastuse platvormid (st YouTube, Netflix, HBO ja Disney), mis täiendavad traditsioonilist televisiooni. Peamine eesmärk on tekitada kasutajates sisu kasutamise sõltuvus. Andmeid kasutatakse meediasisu ja soovituste kavandamiseks. Pangandus, mis pakub turvalist võrku raha kasutamiseks internetis. Andmeid kasutatakse klientide krediidiskooride (usaldusväärsus) hindamiseks ning nende põhjal võib järeldada, et raha laenamisest saadava riski ja kasumi suhe on parim. Nii saavad pangad tuvastada riskide võtmise profiile ja teha statistilist analüüsi. Teisisõnu asendab andmetöötlus proovivõtumeetodeid, ajakohastades tulemusi pidevalt jälgitavate andmete kasutamisega. Personalitöö/ajakirjandus -– avalikult kättesaadavaid andmeid saab kasutada isiku tausta kontrollimiseks. Samuti saab ettevõttesiseselt kogutud andmete põhjal hinnata töötajate tootlikkust ja lähtuda valitud teguritest – võimalusest palgatõusuks. OKIA. "Kuidas uurida andmestunud ühiskonda?". Sirp. Vaadatud 3. jaanuaril 2023. "Kuidas mõista andmestunud maailma? : metodoloogiline teejuht | DIGAR". www.digar.ee. Vaadatud 3. jaanuaril 2023. "IMMC.COM%282020%2966%20final.EST.xhtml.2_ET_ACT_part1_v2.docx". eur-lex.europa.eu. Vaadatud 3. jaanuaril 2023. "What is Datafication? Concept, Definition & Examples". Codete Blog (inglise). 11. august 2022. Vaadatud 3. jaanuaril 2023.