Katılımcı gözetim - Participatory surveillance

Katılımcı gözetim diğer bireylerin toplum temelli izlenmesidir.[1] Bu terim her ikisine de uygulanabilir dijital medya çalışmaları ve ekolojik saha çalışmaları.[1][2] Medya çalışmaları alanında, kullanıcıların birbirlerini nasıl gözetlediklerini ifade eder. internet. Ya kullanımı yoluyla sosyal medya, arama motorları ve diğer web tabanlı yöntemler izleme bir birey, aranan kişi hakkında hem özgürce hem de özgürce verilemeyecek bilgileri bulma gücüne sahiptir. Bu katılımcı gözetleme alanında mahremiyet sorunları ortaya çıkar ve ağırlıklı olarak bir bireyin kabul etmediği web üzerinde ne kadar bilgi bulunduğuna odaklanır. Daha çok, Hastalık salgını Araştırmacılar, bir salgını tespit etmek için geçen süreyi azaltmak için sosyal medya temelli kalıpları inceleyebilirler. infodemioloji.[3][4] Ekolojik saha çalışması alanında, katılımcı gözetim, içinde bulunduğu yöntem için kapsayıcı bir terim olarak kullanılır. yerli ve kırsal topluluklar hastalık salgınının nedenlerine daha fazla erişilebilirlik sağlamak için kullanılır. Bu toplulukları kullanarak, hastalık salgını geleneksel araçlardan veya sağlık kurumlarından daha erken tespit edilebilir.[5]

Tarih

Gelişiminin başlangıcına doğru Web 2.0, büyük ölçüde sosyal medya platformlarının işlevinden dolayı çevrimiçi sosyalleşme ve etkileşimde bir artış ortaya çıktı.[1][6] Sosyal medya platformları başlangıçta şu bağlamda ortaya çıktı: çevrimiçi bilgi karayolu, kullanıcıların platformun diğer kullanıcıları için hangi bilgilerin mevcut olduğunu kontrol edebilecekleri yer. Kullanıcılar artık fiziksel olarak konumun içinde olmak zorunda kalmadan insanları konumlara dijital olarak ekleyebilirler. coğrafi etiketleme.[1] Kullanıcıların konumlarına ilişkin daha fazla farkındalıkla, hem dijital hem de somut dünyada daha fazla sosyalleşme ve birbirine bağlanabilirlik yönü ortaya çıkıyor. Çevrimiçi bilgi karayolu, bilgileri fiziksel dünyadan daha kalıcı bir şekilde topladığı ve depoladığı için, çevrimiçi kullanıcılar arasındaki birçok etkileşim fiziksel olanlardan çok daha uzun sürebilir. Kullanıcılar kendilerini ilişkilendirdikleri bilgileri ve konumları kontrol edebildiklerinden, kısmen kendilerini ve başkalarını bir ölçüde gözetleyebilirler. Bu, web tabanlı bir paradigma içindeki katılımcı gözetlemedir.[1]

Buna ek olarak, katılımcı sürveyans, ekolojik alan araştırması için bir araç olarak anılmaya başlandı. Şu anda, insanları sonuçlara hazırlamak için yeterli sürede hastalık salgınlarını tespit etmek son derece zordur. Çoğu zaman, Kuzey Kutbu gibi ulaşılması zor alanlarda, araştırmacılar hastalık salgını konusuna doğru sonuçlar elde etmek için yeterince yakından bakamazlar. Yerli insanlar Arazinin ekolojisini ve gözden kaçan araştırma yerlerine nasıl ulaşılacağını daha iyi bilir. Araştırmacılar, bu insanları kırsal alan araştırmacısı olarak kullanabilir ve hastalık salgını vakalarını araştırmacıların kendisinden çok daha hızlı ve daha kolay yakalayabilir.[2]

Sosyal medya

Karşı gözetim

Karşı gözetim bireylerin kişisel olarak izlenmesini ifade eder. çevrimiçi bilgi karayolu. Devlet ve kurumsal gözetim uygulamaları yoluyla, ortalama bir kişi, dijital teknoloji aracılığıyla bir tür arkadaş ve diğerlerinin profilinin çıkarılmasına yönelik bir ilgi geliştirmeye başladı.[6] Ancak bu, ortalama bir insanın daha büyük topluluklar tarafından kullanılan gözetim uygulamalarını tam olarak anlamadığı gerçeğini aydınlatır. Bu kapasitelerde daha fazla eğitimle, günlük derneklerde sürveyansın nasıl kullanıldığı ve analiz edildiği konusunda daha fazla hesap verebilirlik ve yönetime izin verir.[6] Dijital teknoloji, mahremiyetle ilişkili birçok tehlikeyle birlikte geliştikçe, bireyler, bireylerle tanışırken daha hesap verebilir olmaya çalışıyor. Arka plan kontrolü web siteleri ve arama motoru kaynakları, nedeni ne olursa olsun kaç kişinin başka bir kişi hakkında bilgi bulmaya çalıştığını ortaya çıkarır. Bazı araştırmacılar, şirketlerin tüketici eğilimlerini izlemek için kullandıkları aynı gözetleme teknolojilerini kullanarak, halkın esasen kendi kişisel gözetleme uygulamalarını beslediğini iddia ediyor.[6]

Güçlendirme

Sosyal medyaya dayalı katılımcı gözetime yönelik bir argüman, sosyal dijital medya şemaları içinde katılımcı gözetlemenin, bir mahremiyet istilası veya yetkisizleştirme olarak oluşturulmaktan ziyade başkaları bağlamında kendileri için neyin gözetlendiğini izlemekten gelen gücü vurgulama çalışmasıdır.[7] Görsel söylem içinde gerçeklik televizyonu, yaşamları sunmakla ilişkili sanatsal anlatı, insanların bağlamsallaştırabileceği sahte bir gerçeklik yaratır, böylece bir bireyin veya kolektiflerin yaşamlarının bazı yönlerinin gerçekliğini hala özelleştirilmiş halde tutar. Bu düşünce başkalarına aktarılabilir sosyal olarak yapılandırılmış medya teknolojileri. Tersine, ortam bilinci ile ilişkili cep telefonları nadiren kapatıldıkları için. Bu, daha büyük bir güvenlik riski oluşturur. Gözetim web kameraları gerçek kullanıcıların dijital izleyiciye göstermek istedikleri yönlere odaklanın. Kullanıcıların, başkalarının kendilerini özgür hissetmelerine neden olan görmelerine izin verdiklerini kontrol etmeleri açısından özelleştirilmiştir.[7]

Infodemiology

Sosyal medya tabanlı katılımcı gözetimde ortaya çıkan bir terim olan infodemioloji, hastalık modellerini daha iyi takip etmek için dijital tabanlı uygulamaların veya anketlerin kullanılmasını ifade eder.[3][4][8][9] İnsanların sağlıkla ilgili aradıkları bilgiler ve halkın dijital tabanlı platformlarda söyledikleri bu çalışma alanının dokusunu oluşturur. 2002 yılında ortaya çıkan infodemiology, yaygın sosyal medya platformlarını, hastalık ve hastalıklarla ilgili web sitelerini, arama motoru bilgilerini ve diğer çevrimiçi kullanıcıyla ilgili sağlık verilerini ölçer.[8] Kitle kaynak kullanımı Sağlıkla ilgili temelli siteler de infodemiolojide ilgi görmektedir. Bazıları Yakınınızdaki Grip, Influenza.net, Sağlık Koruyucuları, AfyaData, FluTracking, Vigilant-e ve Saúde na Copa.[9] Bu siteler genellikle kullanıcıların benzer belirtilerini haritalayarak bilgi toplar. InfluenzaNet gibi bazı siteler, kullanıcıları semptomlarını izlemeye devam etmeleri için teşvik eder veya arkadaşlarını kendi semptomlarını izlemeye başlamaya teşvik eder.[9]

H1N1 virüsü

Twitter Sosyal medya için kullanıcı tarafından oluşturulan bir platform olan, kullanıcıların hastalıklar hakkındaki düşüncelerini ve düşüncelerini etkili bir şekilde takip etmenin yanı sıra hastalıkları daha büyük bir oranda izlemeye yardımcı olabilir.[4][10] Örneğin, H1N1 virüsü (domuz gribi) 2009'daki salgın, bu düşünce alanlarını araştırmak için Twitter tepkileri ve cevapları ile analiz edildi. Araştırmacılar, tweetleri H1N1 salgınının farklı şiddetleriyle analiz edip karşılaştırdıktan sonra, tweetlerin hastalık modellerini anlamada güvenilir bir tahmin olabileceğini öne sürdüler.[4]

Sosyal medyanın halkın düşüncesini ve eğilimlerini ortaya koyma hızı, uygun sağlıkla ilgili kurumlar aracılığıyla standartlaştırılmış hastalık sürveyansından yaklaşık iki hafta daha hızlıdır. H1N1 virüsüyle ilgili sosyal medya tepkilerine bir örnek, H1N1 virüsünün daha az yaygın hale gelmesiyle yaklaşık olarak aynı zamanda antiviral ilaçlar hakkında artan tartışma eksikliğini içerir.[4] Bununla birlikte, sosyal medyanın kullanıcı tarafından oluşturulmuş ve düzenlenmemiş olması nedeniyle, alakalı olanla alakasız materyal arasındaki şifreyi çözmek, genellemeleri ve gerçekleri bulanıklaştırabilir. Bununla birlikte, insanlar sosyal medyada ne zaman ve ne hakkında paylaştıkları konusunda tereddütlü ve güvenilmezler. Bununla birlikte, sosyal medya, standartlaşmak için, hakkında geçerli genellemeler yapmanın mümkün olacağı önlemler oluşturmak için büyük masraflar gerektiren istikrarsız bir değişkendir.[4] Twitter örneğini kullanarak ayrıntılandırmak gerekirse, hastalıkla ilgili bilgiler anlamsal anlamda anlam değiştirebilir. Örneğin, bir kullanıcı popüler pop sanatçısı Justin Bieber hakkında "Bieber Ateşi" olduğunu söyleyen tweet'ler atarsa, bu çok açık bir şekilde gerçek bir hastalık değil, bir sanatçının popülaritesine dayanan sahte bir hastalıktır. Bu, bu sosyal anlamların sınırlarını analiz edebilen karmaşık algoritmalar gerektiren, bilgilerin düzenlenmesinde sorunlar yaratır.[11] Bununla birlikte, yakın zamanda yapılan bir araştırma, salgınları tespit etmek için Youtube kullanımına odaklanan çalışmaların yalnızca yüzde yirmi ila otuz arasında bir hata aralığı olduğunu ve araştırmacıların hastalık salgınında değişiklik için bir güç olarak sosyal medyanın olasılığını araştırmaya devam etmesine yol açtığını belirtti.[10]

Chikungunya virüsü

Chikungunya orta ila şiddetli deri döküntüleri ve eklem ağrısı ile ilişkili virüs, İtalya 2007'nin başında.[12] Salgın büyük bir sosyal endişeye neden oldu ve bu nedenle çok sayıda sosyal medya tepkisinin ortaya çıkmasına neden oldu. İnfodemiolojik bir yaklaşım kullanarak, özellikle salgının kaydedildiği alanlar PubMed, Twitter, Google Trendler ve Haberler, ve Wikipedia Hastalığın ne zaman alındığı, salgınla ilgili endişeler ve hastalıkla ilgili popüler görüşler hakkında sağlanan tüm bilgileri görüntüler ve düzenler. İlginç bir şekilde, Chikungunya ile ilgili Twitter gönderilerinin çoğu, arama motoru sorguları deneysel araştırmalar yerine kullanılamaz verilere yol açmaktadır. Kullanma arabuluculuk teknolojisi Wikipedia, sitenin salgını anlamada yardımcı olup olmadığını belirlemede etkisiz olduğunu kanıtladı. Dahası, haber kaynaklarından salgın hakkında fikir alan kullanıcılar Wikipedia düzenlemelerine ve tepkilerine benziyordu. Benzer şekilde, PubMed yanıtları Wikipedia ve Twitter yanıtları ile tutarlıydı. Genel olarak, bu kaynaklardan, hastalıkların ve halkın tepkisinin belgelenmesinde yararlı olduğu düşünülen önemli miktarda bilgi toplanmıştır.[12]

Ekolojik saha çalışması

Kolera salgını

Kanada'nın Arktik bölgesi ve kırsal bölgeleri gibi erişilmesi zor bölgelerde, ekolojik süreçleri ve hastalık yayılımını araştırmaya sürekli izleme olmadan erişmek zor olabilir. Bu kırsal, daha az nüfuslu alanda, yerli halklar, toprağa olan yakınlıkları ve bağlantıları nedeniyle hastalığın yayılmasını anlamada kilit bir unsur haline gelebilir.[2] Örneğin, kullanımı Inuit yerli halklar, kuş kolerasının salgın bölgelerinin belirlenmesine yardımcı oluyor. Özellikle, Ortak Eider Kanada'da bir deniz ördeği türü analiz ediliyordu. Araştırmacılar, Inuit halklarının yardımıyla 2004'ten 2016'ya kadar on üç yerde kolera salgınını tespit edebildiler. Inuit halkları, günlük rutinleri nedeniyle Sıradan Eider'in ölüm oranlarını daha yakından takip edebildiler. arazi.[2]

Mahremiyet endişeleri

Dijital teknoloji, mahremiyetle ilişkili birçok tehlikeyle ilerlerken, bireyler başkalarıyla tanışırken daha hesap verebilir olmaya çalışıyor. Arka plan kontrolü web siteleri ve arama motoru kaynakları, nedeni ne olursa olsun kaç kişinin başka bir kişi hakkında bilgi bulmaya çalıştığını ortaya çıkarır.[6] Pek çok araştırmacı, katılımcı gözetim yöntemlerini analiz ederken mahremiyet fikrini tamamen görmezden geliyor. Dahası, sosyal medya perspektifinden bakıldığında, bazı araştırmacılar, bilgileri başkalarıyla açık bir şekilde paylaşmanın bir gizlilik ihlali olarak değerlendirilemeyeceğini iddia ediyor.[7] Bununla birlikte, konuyla ilgili birkaç araştırmacı, hem dijital medya çalışmaları hem de infodemioloji alanlarında gizlilik ihlallerinden bahsetmektedir.

Infodemiology

Infodemiology, sağlık modellerini ve halk sağlığı sorunlarını analiz etmek için kullanıcıların bilgilerine güvenir.[13] Ancak, başkalarının bilgilerini kendi rızaları olmadan kullanmanın yasallığı, ciddi etik gizlilik ihlallerine neden olabilir. Bununla birlikte, kişisel gizlilik endişeleri ve güvenilmez bilgiler gibi sınırlamalar, katılımcı dijital bilgilerin bazen hatalı olmasına ve gerçeklerden ayırt edilmesinin zor olmasına neden olur.[13]

Doxing

Doxing bir biçimdir siber zorbalık, İnternet'i bir kişiye veya kuruluşa yönelik özel bilgileri işletmeye karşı bir saldırı aracı olarak göndermek için kullanmak.[14] Sızdırılabilecek ortak bilgiler, geçmiş bir takdir yetkisi, ev adresi ve hatta mağdurun sosyal güvenlik numarasından herhangi bir şey olabilir.[14] Bu bilgiler, saldırganın erişmesi ve duyurması için internette ücretsiz olarak bulunabilir. Bu, bilgiyi diğer bilgi sızıntı türlerinden ayırır, çünkü bilgiler sadece halkın görüşünün ön saflarına taşınır. Başka bir deyişle, sızdırılan kamuya açık bilgiler, daha kamusal bir ışığa maruz kalmasa bile diğer taraflarca serbestçe bulunabilir. "Doxing" terimi, ilk olarak 2001 yılında kötü şöhretli hacker grubu adı verilen belgenin kökeninden gelir. Anonim.[14] Günümüzün mevcut yasaları ile siber tehditler ve saldırılarla ilgili yasaların çoğu, İnternet'in henüz gelişmekte olduğu 1990'lara dayanmaktadır. Bilgilerin çevrimiçi olarak saklanması nedeniyle doxing, standart gizlilik haklarına uymaz. Anayasal olarak, bireyler bilgi ifşa etme ya da ifşa etmeme hakkına sahipken, aynı zamanda mahremiyet konusunda kararlar alabilmelidir.[14] İlk Değişiklik ifade özgürlüğü hakkını korur, ancak doxing, halka açık olan bilgileri benzersiz bir şekilde kullanır ve bazı 'doxers'ın, yalnızca İlk Değişiklik haklarını kullandıklarını iddia etmelerine yol açar.

İlk Değişiklik haklarının tek istisnası, Cohen / California, "gerçek tehdit" istisnasını oluşturdu.[14] Bu istisna, konuşmanın içeriği gizlilikle ilgili menfaatleri kötü niyetle ihlal ettiğinde, ifade özgürlüğü haklarının ihlali anlamına geldi. Ancak, bu istisna, yalnızca mahkemenin suçun kapsamını ve saldırıdan gelen tepkileri ölçtüğü bazı doxing durumlarında işe yarayabilir.[14]

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ a b c d e Albrechtslund, Anders (2008). "Katılımcı Gözetim Olarak Çevrimiçi Sosyal Ağ". İlk Pazartesi. 13 (3). doi:10.5210 / fm.v13i3.2142.
  2. ^ a b c d Iverson, Samuel A .; et al. (2016). "Kuzey Kutbu'nda Yuva Yapan Kuzey Eiders'da Kuş Kolerasının Ortaya Çıkışı: Hastalık Salgın Modellerini Belirlemek ve Bulaşma Riskini Tahmin Etmek İçin Topluluk Temelli, Katılımcı Gözetimi Kullanma". Ekoloji ve Toplum. 21 (4). doi:10.5751 / ES-08873-210412.
  3. ^ a b Velasco, Edward (2014). "Halk Sağlığı Sürveyansına Yönelik Küresel Sistemlerde Sosyal Medya ve İnternet Tabanlı Veriler: Sistematik Bir İnceleme". Milbank Üç Aylık Bülteni. 92 (1): 7–33. doi:10.1111/1468-0009.12038. PMC  3955375. PMID  24597553.
  4. ^ a b c d e f Signorini, Alessio; et al. (2011). "ABD'de Grip A H1N1 Salgını Sırasında Hastalık Aktiviteleri ve Halkın Kaygı Düzeylerini İzlemek için Twitter Kullanımı". PLOS ONE. 6 (5): e19467. Bibcode:2011PLoSO ... 619467S. doi:10.1371 / journal.pone.0019467. PMC  3087759. PMID  21573238.
  5. ^ Wójcik, Octawia P. (2014). "Halk İçin Halk Sağlığı: Dijital Çağda Katılımcı Enfeksiyon Hastalıkları Gözetimi". Epidemiyolojide Yeni Ortaya Çıkan Temalar: 1–14.
  6. ^ a b c d e Andrejevic, Mark (2002). "Birbirimizi İzleme Çalışması: Yan Gözetim, Risk ve Yönetişim". Gözetim ve Toplum. 2 (4). doi:10.24908 / ss.v2i4.3359.
  7. ^ a b c Koskela, Hille (2002). "Web Kameraları, TV Şovları ve Cep Telefonları: Teşhirciliği Güçlendiriyor". Gözetim ve Toplum. 2 (2/3). doi:10.24908 / ss.v2i2 / 3.3374.
  8. ^ a b Eysenbach, Gunther (2009). "Infodemiology and Infoveillance: İnternette Arama, İletişim ve Yayın Davranışını Analiz Etmek İçin Yeni Ortaya Çıkan Halk Sağlığı Bilişim Yöntemleri Seti için Çerçeve". Medikal İnternet Araştırmaları Dergisi. 11 (1): e11. doi:10.2196 / jmir.1157. PMC  2762766. PMID  19329408.
  9. ^ a b c Neto, Onicio Leal (3 Eylül 2019). "Rio 2016 Olimpiyat Oyunları Sırasında Sağlık Muhafızları Platformunu Kullanarak Kitle Kaynak Kullanımına Dayalı Katılımcı Gözetim: Tanımlayıcı Çalışma". JMIR Halk Sağlığı ve Gözetimi. 6: e16119. doi:10.2196/16119.
  10. ^ a b Tang, Lu; et al. (2018). "Sosyal Medya ve Ortaya Çıkan Bulaşıcı Hastalıkların Salgınları: Sistematik Bir Literatür İncelemesi". Amerikan Enfeksiyon Kontrolü Dergisi. 46 (9): 962–72. doi:10.1016 / j.ajic.2018.02.010. PMC  7115293. PMID  29628293.
  11. ^ Syed-Abdul, Shabbir; et al. (2016). Salgınlarda Sosyal Medya ve Sağlık Krizi İletişimi. Amsterdam: Elsevier / Academic Press. s. 42–66.
  12. ^ a b Mahroum, Naim; et al. (2018). "İtalya'daki Chikungunya Salgınlarına Halkın Tepkisi - Kapsamlı Yeni Veri Akışlarına Dayalı Yapısal Eşitlik Modelleme Analizinden İçgörüler". PLOS ONE. 13 (5): e0197337. Bibcode:2018PLoSO..1397337M. doi:10.1371 / journal.pone.0197337. PMC  5968406. PMID  29795578.
  13. ^ a b Choi, Cihye; et al. (2016). "Web Tabanlı Bulaşıcı Hastalık Sürveyans Sistemleri ve Halk Sağlığı Perspektifleri: Sistematik Bir İnceleme". BMC Halk Sağlığı. 16 (1): 1238. doi:10.1186 / s12889-016-3893-0. PMC  5146908. PMID  27931204.
  14. ^ a b c d e f MacAllister, Julia M. (2017). "Doxing İkilemi: Kişisel Bilgilerin Kötü Amaçlı Yayınlanması İçin Bir Çare Arayışı". Fordham Hukuk İncelemesi.