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データ排出または排出データは、インターネットまたはその他のコンピュータシステムのユーザーのオンライン活動、行動、およびトランザクション中に残されるデータの痕跡です。これは、地理空間、ネットワーク、および時系列データを含む、より広範な非従来型データカテゴリ[1]の一部であり、予測分析に役立つ場合があります。訪問したすべてのWebサイト、クリックしたリンク、さらにはマウスでホバーすると、データの痕跡が残ります。[2]大量の生データが作成され、多くの場合、クッキー、一時ファイル、ログファイル、保存可能な選択肢などの形式になります。[3]この情報は、カスタマイズされたコンテンツなどを通じて、オンラインエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。追跡傾向を改善するために使用でき、データ排出を研究することで、ユーザーインターフェイスとレイアウトデザインも改善されます。一方、ユーザーの習慣に関する貴重な洞察を提供するため、プライバシーが侵害される可能性もあります。たとえば、世界で最も人気のあるWebサイトであるGoogleは、このデータ排出を使用して製品の予測値を改良しています。[4]
企業が収集するデータは、すぐには役に立たない情報であることが多い。その情報は企業によってすぐには使われないが、将来使用するために保管したり、その情報を利用できる他の誰かに販売したりすることができる。データは品質管理、パフォーマンス、収益の向上に役立つ。[5]一次コンテンツとは異なり、これらのデータはユーザーによって意図的に作成されるものではなく、ユーザーはその存在自体に気付いていないことが多い。例えば銀行は、取引の金額や当事者に関する情報を一次データとみなすが、二次データには実際の銀行ではなく現金自動預け払い機で行われた取引の割合が含まれる可能性がある。[6]
医療排気データ
多くの医療機器は、ペースメーカー、透析装置、手術中に使用されるカメラなど、何らかの形で排出データを放出します。[7]このデータの大部分は収集されることはなく、主に手術が完了した後、または機器が次の定期検査を受けた後に廃棄されます。ペースメーカーなどの機器によって収集されたデータの使用に関して、いくつかの問題が発生しています。これは、この排出データの使用をめぐるより大きな問題につながる可能性があります。[8]研究に電子健康記録（EMR）を使用することは、多くの課題をもたらしますが、最も一般的なのはデータの量です。この余分なデータは、人が整理して分析するには多すぎるため、アルゴリズムが必要になります。[9]
ソリューション
データ排出は新しい概念ではありませんが、インターネット対応のガジェットが普及したことで、受動的なデジタル痕跡の範囲と影響が悪化しています。このようにして生成されたデータの収集と配布は違法ではありませんが、このデータの使用が倫理的であることを保証するために講じなければならない手順があります。ユーザーのプライバシーを確保するために、情報が販売されるときは匿名化することができます。また、ユーザーが望む場合は、情報の販売をオプトアウトする機会を与えることができます。最後に、信頼を築くために、Webサイトはプライバシーポリシーを更新して、ユーザーについて収集するすべてのデータを含めることができます。[10]
参照
参考文献
- ^ 「非従来型データとは何か？ - EU用語集からの定義」。2019年4月28日閲覧。
- ^ Kosciejew, M. (2013). 個人とビッグデータ。Feliciter 、 59 (6)、47
- ^ 「データ排出とは何か？ - Techopedia の定義」Techopedia.com 。 2018 年 11 月 1 日閲覧。
- ^ ズボフ、ショシャナ（ 2015年）。 「ビッグ・アザー：監視資本主義と情報文明の展望」。情報技術ジャーナル。30 ：75–89。doi ：10.1057/jit.2015.5。S2CID 15329793 。
- ^ 「データエグゾーストとは何か、そしてそれを使って何ができるのか？」www.datasciencecentral.com 。 2018年11月1日閲覧。
- ^ 「データ枯渇について知っておくべき5つのこと」。
- ^ Rob, Kitchin (2014-08-26).データ革命: ビッグデータ、オープンデータ、データインフラストラクチャとその影響。ロサンゼルス、カリフォルニア州。ISBN 978-1446287484. OCLC 871211376.
{{cite book}}: CS1 メンテナンス: 場所が見つかりません 発行者 (リンク) - ^ 「私たちの医療データは無料にならなければならない」WIRED 。2017年10月12日閲覧。
- ^ 「あらゆる場所に存在する医療データ：無駄な問題 - AI Med」。AI Med。2018年5月9日。 2018年11月1日閲覧。
- ^ 「データ枯渇への対処 - 無料オンラインライブラリ」www.thefreelibrary.com 。 2018年11月1日閲覧。