Як великі дані можуть впливати на права громадян: кейс Індії
10.01.2022
Системи аналітики великих даних грають центральну роль у тому, як держава співпрацює зі своїми громадянами. Такі проєкти зазвичай реалізуються нерівномірно, що може призводити до негативних наслідків.
В Індії існує державна база даних з 1,3 мільярда жителів, які ідентифікуються за біометричними даними. Ця система створила бюрократичну інфраструктуру, яка, хоч і покликана залучити більшість громадян до участі в житті суспільства, може мати зворотний ефект.
На прикладі Aadhaar — індійської системи ідентифікації особистості на основі біометрії — Ранджит Сінгх, доктор філософії, та його колега Стівен Джексон, доцент інформатики, дослідили, як проєкт працює для майже 1,3 мільярда мешканців країни.
Їхня дослідницька праця “Бачити як інфраструктура: Громадяни з низькою роздільною здатністю та проєкт ідентифікації Aadhaar” була опублікована в Proceedings of the Association of Computing Machinery on Human-Computer Interaction. До того ж стаття отримала нагороду як найкраща доповідь на конференції ACM Computer-Supported Cooperative Work.
“Існує глибокий зв’язок між способом життя людини та тим, що про неї зазначено в базі великих даних країни”, — зазначає Сінгх.
“Коли реальність сходиться з зареєстрованими даними, ви знаходитесь у позиції з високою роздільною здатністю, і ці системи добре працюють на вас”, — додав Сінгх. “Але коли вони виходять з ладу, то це відбувається нерівномірно. Щоб уловити цю нерівномірність, нам потрібно бачити все як цілу інфраструктуру”.
Aadhaar є найбільшою у світі базою даних ідентифікації на основі біометричних даних. В базі даних зареєстровано понад 1,3 мільярда жителів, і ця система покликана забезпечити стандартну юридичну ідентифікацію всіх жителів Індії. Це стосується і тих мешканців, які раніше навіть не мали паспортів.
Зареєстровані особи мають біометричні (10 відбитків пальців, дві фотографії радужки ока, знімок обличчя) та демографічні (ім’я, вік, стать, адресу проживання) дані. Їм надається 12-значний номер, що можна прирівняти до дев’ятизначного номера соціального страхування в Сполучених Штатах або ж українського податкового коду.
Сінгха цікавила невідповідність між планами щодо впровадження Aadhaar та реальністю для громадян, які беруть участь у програмі.
“Це послужило поштовхом для участі у проєкті”, — зазначив він. “У мене завжди було передчуття, що ця система глибоко змінить сутність індійського громадянства, хоча цей порядковий номер ніколи не вважався показником громадянства. Він впроваджувався як спосіб унікальної ідентифікації людей в урядових базах великих даних”.
Сінгх і Джексон впровадили поняття “громадяни з низькою роздільною здатністю” та “громадяни з високою роздільною здатністю”. Одна з проблем в Aadhaar полягала в тому, що люди, чиї відбитки пальців були недостатньо чіткими — недостатньо високої роздільної здатності — натрапляти на труднощі під час реєстрації в базі даних.
“Тож це певною мірою дозволило нам зі Стівом поговорити про те, що люди повинні мати “високу роздільну здатність”, щоб стати частиною системи”, — зазначив Сінгх.
“Громадяни з низькою роздільною здатністю” знаходяться на нижньому рівні соціально-економічної шкали, а “громадяни з високою роздільною здатністю” — на зворотному рівні. Йдеться не лише про соціальну ієрархію, а про ієрархію, яка також проявляється в даних.
Використання систем аналітики великих даних у державному управлінні — це соціальний та моральний виклик, переконані фахівці.
“Соціальний, тому що інтерпретація великих даних про населення вимагає роботи, організації та дисципліни; моральний, тому що використання аналітики великих даних для реєстрації громадян неминуче стосується практичних та нормативних питань справедливості, підзвітності та інклюзивності”.
Дослідники показують, як проблеми з реалізацією трьох ключових процесів Aadhaar — реєстрації, заповнення та автентифікації — призводять до виникнення спектру дозволів, у якому права “громадян з високою роздільною здатністю” розширюються, а права “громадян з низькою роздільною здатністю” — навпаки, обмежуються.
