Дані — це праця: навіщо нам потрібні об’єднання даних

Після розбіжних президентських виборів у США, які, здається, знаменують кінець 20-го століття, я згадую про дочок початку промислової революції. «Дівчата з фабрики» з Лоуелл, штат Массачусетс, становили 75% усіх текстильних робітниць у США. У 1830-х роках вони влаштувалися на роботу, щоб влаштувати своїх братів у коледж і прогодувати сім’ї. Ці молоді жінки, які почали працювати у віці 15 років, були тканиною економічного виробництва своєї громади. Саме тісна природа їхнього сестринства стала тим, що ми тепер знаємо як Американську федерацію праці та Конгрес промислових організацій, AFL-CIO.

Лейбористи традиційно об’єднували людей у ​​спільну справу, як-от профспілкове представництво. Більшості з нас доводилося продавати свою працю за капітал, яким володіє хтось інший, що дає нам стимул працювати за загальними стандартами робочого місця. Але до традиційної моделі «праця за капітал» приєднався інший рушій економічної діяльності. Тепер наші дані — це праця, яка сприяє створенню та розподілу капіталу. І настав час повернути те, що заборгували наші громади.

Джеймс Фелтон Кіт – автор книги «Інклюзіонізм», президент-засновник Data Union і член дорадчої ради Streamr Network.

Організаційні зусилля Лоуелла відрізнялися не лише «нежіночою» участю жінок, а й політичною структурою, яка використовувалася для звернення до громадськості. Вони попереджали, що «гнітюча рука жадібності поневолить нас». Вони використали це почуття в страйковій пісні 1836 року.

О! чи T шкода таку гарну дівчину як я

Відправляти на фабрику знемагати й помирати?

О! Я не можу бути рабом, я не буду рабом,

Бо я так люблю свободу,

Що я не можу бути рабом.

У сучасні газети, НУО та урядовці з усіх континентів запитують: «Ми раби великих даних?» На відміну від спільноти жінок-млинниць, ми організовуємося не заради заробітної плати, не самі, ми організовуємося заради прибутку на основі цінності нашої спільноти учасників. Нитка наших даних є основним внеском у продуктивність кожної компанії.

В ЄС

Минулого тижня я отримав витік копії майбутнього European Закон про управління даними (DGA). Ми очікуємо, що певна форма цього закону буде прийнята Європейським парламентом у березні 2021 року. Законодавство прямо згадує «об’єднання даних» у розділах 26 і 27.

(26) Новим варіантом є кооперативи даних або спілки даних, які прагнуть досягти ряду цілей...

(27) ...кооперативи даних як посередники між суб’єктами даних і потенційними користувачами даних в економіці

Об’єднання даних (або кооперативи, колективи чи спільноти) є відносно новою-старою концепцією нового природного ресурсу: персональних даних. На відміну від конкурента часу, що базується на заробітній платі, дані є тим, що економісти називають неконкурентним товаром, тобто кілька користувачів можуть споживати їх одночасно. Згідно з нещодавно прийнятим у Європі регламентом Політика конфіденційності (GDPR), як контролери даних (великі технологічні платформи), так і обробники даних (маленькі компанії, що займаються додатками), можуть створювати цінність даних про вас і вашу спільноту разом з іншими компаніями, за словами репера Future, В той самий проклятий час.

Тепер наші дані — це праця, яка сприяє створенню та розподілу капіталу. І настав час повернути те, що заборгували наші громади.

Тут провал ринку. Усі хороші Ринки виробляють адекватних арбітражників (arbs), і на поточному ринку суперечка про те, 1) що таке дані, 2) ціна даних і 3) кому вони винні, є одностороннім. ONE , хто займається арбітражем, окрема особа чи установа, має офіційну Погляди щодо вартості (тобто ціни) товару. У цьому випадку благом є ваші дані.

ONE із прикладів поточного об’єднання даних є програмне забезпечення Нахил. Додаток забезпечує прозорість монетизації даних вашого браузера та, у свою чергу, надає можливість запропонувати іншу Погляди щодо ціни. Ось де об’єднання даних стає цікавим. Якщо суб’єкт A (ваш веб-переглядач) припускає, що ваші дані варті певної суми для їхніх ідентифікованих покупців, а суб’єкт B (додаток на зразок Swash) припускає, що ваші дані варті іншої суми, третя сторона технічно може взяти участь у ринку покупців, щоб ваші дані ARB фактичну ціну.

Дивіться також: Бен Пауерс - Інтернет T був створений для Політика конфіденційності, але це могло бути

Іншим прикладом поточного об’єднання даних є Проект дивідендів данихспроба подати в суд від імені тих, кого ми називаємо суб’єктами даних (людей), щоб отримати відшкодування за неправильне визначення ціни або зловживання особистими даними певної спільноти через свою технологічну або нетехнологічну платформу. Успіх об’єднання даних, яке шукає засоби правового захисту, в ідеалі спричинить запровадження об’єднання технологічних даних, як у згаданому додатку.

Профспілки даних можуть внести баланс у бізнес-кейс, такий же експлуататорський, як ставлення до талантів у музичній індустрії, яке демонструє культуру спільноти. Після того, як Європейський Союз ухвалить DGA, я очікую, що хвиля кооперативів з обробки даних виникне випадково на основі попиту далекоглядних трудових активістів на всіх континентах, де розміщені транснаціональні компанії. Я знаю про принаймні 50 спілок даних, які зараз організовуються в тіні західного світу.

Три шляхи

Існує три способи створення об’єднань даних.

Об’єднання даних як Політика це метод наполягання на існуванні кооперативів суб’єктів даних (осіб) обраними посадовими особами та державними органами.

Data Union як судовий процес це метод, за допомогою якого суб’єкти даних подають до користувачів даних (установи) про відшкодування у сценаріях, коли окремі особи подають вимоги про відшкодування.

Data Union як Tech це метод впровадження технологій, які створюють механізм розподілу для законної компенсації на основі транзакцій між суб’єктами даних і користувачами.

У 2020-х роках ці три типи методів об’єднання даних зміцнять новий спосіб компенсації людям за їх участь у світі. Я думаю, що це змінить те, як люди бачать економіку, етику та права Human . З ухваленням DGA ЄС я очікую, що десятки організованих робочих груп приймуть певну форму підходу до об’єднання даних.

Це покоління знатиме, що його #DataIsLabor.