အသုံးပြုသူ၏ အချက်အလက် (သို့) User Data

Data(ဒေတာ) ဆိုတဲ့ဝေါဟာရဟာ “ပေးအပ်လိုက်သော တစ်စုံတစ်ခု” လို့အဓိပ္ပာယ်ရတဲ့ “datum” ဆိုတဲ့ Latin(လက်တင်) စကားလုံးမှ ဆင်းသက်လာတာဖြစ်ပါတယ်။ တစ်နည်းအားဖြင့်ပြောရရင် Data ဆိုသည်မှာ မှတ်တမ်းမှတ်ရာလို့ အဓိပ္ပာယ်ရပါတယ်။

Data ဆိုသည်မှာ ကျယ်ပြန့်တဲ့ဝေါဟာရ တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ စက်ပစ္စည်းအတွင်းမှတ်တမ်းများ (Mechinelogs) တွေကစလို့၊ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များမှ မီးပွိုင့်တစ်ခုကိုကား ဘယ်နှစ်စီးဖြတ်သွားတယ် ဆိုတဲ့အထိပါပါတယ်။ မမြင်နိုင်ပေမယ့် နေရာတိုင်းမှာ ဒေတာတွေ ရှိပါတယ်။ ဒေတာအမျိုးအစားအများကြီးထဲမှ အသုံးပြုသူတို့၏ ကိုယ်ပိုင်အကြောင်းအရာ (နာမည်၊ E-mail)၊ နည်းပညာဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာ (အသုံးပြုနေသော စက်ပစ္စည်းအမျိုးအစား)၊ အပြုအမူဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာ (နှိပ်ကြည့်သောlink၊ websiteများ) အစရှိတဲ့ အချက်အလက်တွေကို ကုမ္ပဏီ(သို့) ၎င်း၏ ကြားခံမီဒီယာ/application(အက်ပလီကေးရှင်း) မှတစ်ဆင့် ကောက်ယူထားတဲ့ ဒေတာတွေကို User data (အသုံးပြုသူ၏အချက်အလက်) လို့ခေါ်ပါတယ်။ 

User Data တိုင်းသည် data ဖြစ်ပေမဲ့ data တိုင်းသည် User data မဟုတ်ပါဘူး။ လူတစ်ဦးတစ်ယောက်ချင်းစီနဲ့ သက်ဆိုင်တာက User data ရဲ့ ထူးခြားချက် ဖြစ်ပါတယ်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်လောက အတွင်းမှာ သင်ဟာ ဘယ်သူဖြစ်တယ်၊ ဘာဖြစ်တယ်၊ ဘယ်လိုအကျင့်စရိုက်ရှိတယ် စသည်ဖြင့် သင့်ကိုပုံဖော်ပေးနိုင်တဲ့ အချက်အလက်တွေကသာ သင့်ရဲ့ User data ဖြစ်ပါတယ်။ 

User Data အမျိုးအစားများ

User data ဘယ်နှစ်မျိုးရှိတယ်လို့ တိတိကျကျ ဖွင့်ဆိုထားခြင်းမရှိပါဘူး။ အဖွဲ့အစည်းများ၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပလပ်ဖောင်းတွေပေါ်မှာ မည်သို့စုစည်း၊ အသုံးချတဲ့ ပုံစံအပေါ်မူတည်ပြီး ခွဲခြားလေ့လာလို့ရပါတယ်။ အများစုလက်ခံထားတဲ့ ဒေတာအမျိုးအစားတွေကတော့ —

(၁) Personal Identifiable Information (PII) : နာမည်၊ E-mail၊ ဖုန်းနံပါတ်၊ လိပ်စာ၊ မှတ်ပုံတင် အစရှိတဲ့ ဘယ်သူဘယ်ဝါဖြစ်ကြောင်း အတည်ပြုနိုင်တဲ့ ဒေတာများ။

(၂) Demographic Data : အသက်၊ လိင်၊ တည်နေရာ၊ ဝင်ငွေ၊ အလုပ်အကိုင်၊ ပညာအရည်အချင်း အစရှိတဲ့ လူမှုရေးဆိုင်ရာ ဒေတာများ။

(၃) Location Data : GPS  တည်နေရာ၊ မြို့နယ်၊ နိုင်ငံ၊ အချိန် အစရှိတဲ့ တည်နေရာဆိုင်ရာ ဒေတာများ။ 

(၄) Behavioral & Engagement Data : Clicks, Likes, Shares၊ ဝင်ကြည့်တဲ့ စာမျက်နှာများ နဲ့ ကြေညာတွေ၊ ဝယ်ယူမှုပုံစံ အစရှိတဲ့ အသုံးပြုမှု အမူအကျင့်ဆိုင်ရာ ဒေတာများ။ 

(၅) Preference Data : မှတ်ထားတဲ့ စားသောက်ဆိုင်များ၊ ကြိုက်နှစ်သက်သော ကုန်ပစ္စည်း၊ ဘာသာစကား၊ application အလင်း၊ အမှောင်၊ version အစရှိတဲ့ သင်နှစ်သက်ရာ အသုံးပြုမှု ပုံစံဆိုင်ရာ ဒေတာများ။

(၆) Transactional & Financial Data : ငွေကြေး ချိတ်ဆက်၊ လွှဲပြောင်း၊ ပေးချေခြင်းဆိုင်ရာ ဒေတာများ။ 

(၇) Device & Technographic Data : သင်အသုံးပြုနေတဲ့ စက်ပစ္စည်း (သို့) ပလပ်ဖောင်းများ၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ ဒေတာများ။ 

(၈) Psychographic & Attitudinal Data : စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ၊ အမြင်နှင့် စိတ်ထားဆိုင်ရာ ဒေတာများ။ 

(၉) Sensitive Personal Data : ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်း၊ ဇီဝအချက်အလက် (လက်ဗွေရာ၊ မျက်နှာပုံစံ)၊ ဘာသာရေးနှင့် နိုင်ငံရေးဆိုင်ရာ အထင်အမြင်များ၊ လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာခံယူချက် အစရှိတဲ့ ထိခိုက်လွယ်သောဒေတာများ။ 

(၁၀) Life Event Data : အိမ်ပြောင်းခြင်း၊ အိမ်ထောင်ပြုခြင်း၊ ကလေးမွေးခြင်း၊ အလုပ်ပြောင်းခြင်း၊ ဘွဲ့ရအောင်မြင်ခြင်း အစရှိတဲ့ဒေတာများ။ 

(၁၁) Communication Data : ဆက်သွယ်၊ ချိတ်ဆက်မှုများ အပေါ်မှတ်တမ်းတင်ထားတဲ့ ဒေတာများ။ 

(၁၂) Meta Data : မူလဒေတာနှင့် အတူပူးတွဲပါဝင်တဲ့ ဒေတာများ။ ဥပမာ ဖုန်းနဲ့ ဓာတ်ပုံရိုက်တဲ့အခါ ဓာတ်ပုံသည် မူလဒေတာဖြစ်ပြီး ဘယ်နေ့၊ ဘယ်အချိန်၊ ဘယ်နေရာ၊ ဘယ်လိုဖုန်း နဲ့ရိုက်တယ်ဆိုတာတွေကို meta data လို့ခေါ်ပါတယ်။ 

ဖော်ပြထားတဲ့ data အမျိုးအစားများကို သုံးစွဲသူများ၏ ပလပ်ဖောင်းမီဒီယာများ၊ ဒေတာဆိုင်ရာ ဝန်ဆောင်မှုများ (e.g. Google) နှင့် GDPR ရဲ့လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ လမ်းပြမြေပုံများ အပေါ်အခြေခံပြီး စုစည်းဖော်ပြထားခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ 

Data ၏အသုံးဝင်ပုံ 

Data တွေဟာ ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်ကို လူသားတွေရဲ့ မှတ်ဉာဏ်ကဲ့သို့ အလုပ်လုပ်နိုင်အောင် အထောက်အပံ့ ပေးနိုင်တဲ့အတွက် အရေးလည်းကြီးသလို တန်ဖိုးလည်းရှိပါတယ်။ ကုမ္ပဏီနဲ့ ပလပ်ဖောင်းများ အတွက် အသုံးပြုသူ တစ်ယောက်ချင်းစီအတွက် ပိုမို လွယ်ကူ၊ မြန်ဆန်၊ ထိရောက် တဲ့အတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းနိုင်ရန်မှာ Data သည် အဓိကပါဝင်ပစ္စည်း အနေဖြင့် အရေးပါပါတယ်။

ဥပမာအနေနဲ့ Foodpanda ကနေ စားစရာမှာတော့မယ် ဆိုကြပါစို့။ Application ကိုဖွင့်လိုက်ပြီဆိုတာနဲ့ သင်အသုံးပြုနေတဲ့ ဖုန်း၊ ကွန်ပျူတာ ပေါ်မှာ ပုံစံအမှန် ပေါ်နိုင်ဖို့အတွက် သင့်ရဲ့ Device & Technographic data တွေကို စယူပါတယ်။ Application ထဲကိုဝင်ပြီး စားစရာတွေကို ကြည့်တဲ့အခါမှာ Location Data (GPS) ကို အသုံးပြုပြီး အနီးဆုံး ဆိုင်တွေကိုပြပေးပါတယ်။ 

ဒါပေမယ့် application ကပြတဲ့ ဟာတွေကို မစားချင်ဖူးဆိုပါစို့။ အရင်တစ်ခါ မှာခဲ့တာကို ထပ်ပြီးမှာချင်တယ် ဆိုသူများအတွက် application ထဲမှာ အရင်တစ်ခေါက်ကမှာထားတာကို အသေးစိတ်ပုံစံမပျက် သိမ်းထားတာကို ရှာနိုင်ပါတယ်။ အဲ့လိုရှာတွေ့နိုင်တာက Application ကနေ သင့်အတွက် Preferences data တွေ အနေနဲ့ သိမ်းထားပေးလို့ပါ။ 

သင်စားချင်တာရှာတွေ့ပါပြီ။ မှာဖို့ဆုံးဖြတ်လိုက်ပြီဆိုပါစို့။ သင့်မှာ Account မရှိရင် Application ထဲကို နာမည်၊ E-mail၊ ဖုန်းနံပါတ်၊ လိပ်စာနဲ့ ငွေပေးချေရန် အချက်အလက် အစရှိတဲ့ Persoanl၊ Location၊ နဲ့ Transaction data တွေကိုထည့်ပြီး Account ဖွင့်ရပါတယ်။

Order တင်လိုက်ပါပြီ။ Application ကသင့်ရဲ့ GPS အသုံးပြုပြီး အနီးစပ်ဆုံး rider နဲ့ချိတ်ပေးသလို rider အနေနဲ့လဲ GPS ကို အသုံးပြုပြီး သင့်စီကို အမြန်ဆုံးလာရပါတယ်။ အချိန်တစ်ခု အကြာမှာ rider က သူရောက်နေပြီဖြစ်ကြောင်းကို ဖုန်း ဒါမှမဟုတ် Application ထဲကchat ကို အသုံးပြုပြီး ဆက်သွယ်နိုင်ပါတယ်။ Application က သင်တို့ရဲ့ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်တာတွေကို communication နဲ့ meta data တွေအတွက် မှတ်တမ်းတင်ပါတယ်။ 

Order အတွက် ငွေပေးချေတဲ့အခါမှာ သင့်ရဲ့ Transaction data ကိုကောက်ယူပါတယ်။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့ ဝန်ဆောင်မှုအပေါ် သင့်ရဲ့ စိတ်ကြေနပ်မှုရ၊ မရ ဆုံးဖြတ်နိုင်ရန် rating တောင်းပါတယ်။ Rating တွေဟာ Attitudinal data တွေဖြစ်ပြီး application တိုးတက်လာဖို့ အတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့  Application က အပေါ်ကရခဲ့တဲ့ Data တွေကို အသုံးပြုပြီး နောက်တစ်ခါ မှာတဲ့ အခါ အစားသောက် အမျိုးအစား၊ promotion၊ ပေါ်ပြူလာဖြစ်နေတဲ့ ဆိုင်၊ သင့်အကြိုက်နဲ့ ကိုက်ညီမယ့် ကြေညာ အစရှိတဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေကို ဆောင်ရွက်နိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

အမှိုက်ကစ ပြသာဒ်မီးလောင်

၂၀၁၈ ခုနှစ်၊ နည်းပညာလောကထဲမှာ ဂယက်ထသွားစေတဲ့ ကိစ္စကြီးတစ်ခု ဖြစ်သွားခဲ့ပါတယ်။ User ပေါင်း ၈၇ သန်းရဲ့ ကိုယ်ပိုင် data တွေဟာ ခွင့်ပြုချက်မရှိပဲနဲ့ ထုတ်ယူအသုံးချခြင်း ခံခဲ့ရပါတယ်။ မြင့်တက်လာတဲ့ လုံခြုံရေး စိုးရိမ်မှု၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ရပိုင်ခွင့်တွေနဲ့ နည်းပညာ ကုမ္ပဏီကြီးတွေဘယ်လောက်ထိ အင်အားကြီးလဲဆိုတဲ့ မေးခွန်းတွေနဲ့အတူ အမေရိကန်နိုင်ငံ ကိုလန်ဘီယာခရိုင်တရားရုံး ပေါ်ကိုရောက်လာခဲ့သူက အားလုံးနဲ့ မစိမ်းတဲ့ Facebook (လက်ရှိ Meta) ပဲဖြစ်ပါတယ်။ တရားစွဲခံရတဲ့ အကြောင်းအရင်းက  user data တွေကို အပြင်ပါတီ application တွေကနေ user တွေမသိပဲ data တွေကို စုစည်းခွင့်ပေးခဲ့မှုဖြစ်ပြီး အဲ့ဒီ data တွေက နိုင်ငံရေးဆိုင်ရာ ကိစ္စတွေ အထိပါအသုံးချခံခဲ့ရလို့ ဖြစ်ပါတယ်။ 

ပြဿနာရဲ့ မြစ်ဖျားခံရာကတော့ ၂၀၁၃ ခုနှစ်မှာ စိတ်ပညာဆိုင်ရာ သုတေသနပြုသူ Aleksandr Kogan ဖန်တီးခဲ့တဲ့ “This is your digital life” လို့ခေါ်တဲ့ Facebook ပေါ်မှာတင်ခဲ့တဲ့ personality quiz app ပဲဖြစ်ပါတယ်။ ၂၇၀၀၀၀ မျှရှိတဲ့ Facebook user တွေက applications ပေါ်မှာ data တွေကို စုစည်းရယူဖို့အတွက် ခွင့်ပြုခဲ့ကြပါတယ်။ သို့ပေမယ့် အဲ့အခါတုန်းက Facebook ရဲ့ ပေါ်လစီအရ ခွင့်ပြုချက်မလိုပဲနဲ့ user တွေအပြင် သူတို့ရဲ့ Friend တွေအထိပါ data တွေကို စုစည်းနိုင်တဲ့ အထိအားနည်းခဲ့တယ်လို့ ဖော်ပြထားပါတယ်။ အဲ့ policy ကြောင့်ပဲ သန်းပေါင်းများစွာသော user တွေရဲ့ နာမည်၊ နေရာ၊ Friend ကွန်ရက်၊ likes တွေကနေ အပြန်အလှန်ပို့ထားတဲ့ messages တွေအထိပါ စုစည်းခြင်းခံလိုက်ရပါတယ်။ ဒါတင်မကသေးပဲ Kogan က UK အခြေစိုက် နိုင်ငံရေးအတိုင်ပင်ခံလုပ်ငန်း ဖြစ်တဲ့ Cambridge Analytica ကို လွှဲပြောင်းပေးခဲ့တဲ့အတွက် ၂၀၁၆ အမေရိကန် ရွေးကောက်ပွဲအထိပါ သက်ရောက်မှုတွေရှိခဲ့ပါတယ်။ 

Facebook က စစ်ဆေးခြင်း၊ တရားရင်ဆိုင်ခဲ့ရပြီး တစ်ကမ္ဘာလုံးရဲ့ ဝေဖန်မှုတွေကိုလဲ ခံယူခဲ့ရပါတယ်။ ဒီတရားဆွဲဆိုမှုအတွက် Facebook က ဒေါ်လာ ၇၂၅ မီလီယံ ပေးဆောင်ခဲ့ရပြီး အမေရိကန် နိုင်ငံရဲ့ အကြီးဆုံး ဒေတာပေါက်ကြားမှု အနေနဲ့ မှတ်တမ်းဝင်ခဲ့ပါတယ်။ FB က အပြောင်းအလဲအများကြီးလုပ်ခဲ့ပေမယ့် ကြော်ငြာတွေတင်မက နိုင်ငံရေးတွေ အထိပါ သက်ရောက်မှုရှိခဲ့တဲ့အတွက် user တွေရဲ့ ယုံကြည်မှုအပေါ်မှာတော့ ပြောင်းလဲမရတဲ့ အမာရွတ်ကြီး အနေနဲ့ကျန်ခဲ့ပါတယ်။ 

ယုံကြည်ရမှ ပေးပါ

သေေးသေးမွားမွားလေးတွေလို့ ထင်ရပေမယ့် သင်ရဲ့ နာမည်၊ နေရာ၊ ဖုန်းနံပါတ်၊ ဓာတ်ပုံ၊ ပေးလိုက်တဲ့ likes တွေ အထိ မသိသူကျော်သွားပေမယ့် သိသူတွေ ဖော်စားနိုင်တဲ့ အတွက် အရေးပါတန်ဖိုးရှိပါတယ်။ အသုံးပြုနေတဲ့ application၊ website တိုင်းက တစ်နည်းတစ်ဖုံ ပုံစံမျိုးစုံနဲ့ data တွေစုစည်းနေတာဖြစ်နေတဲ့ အတွက် ဘယ်လိုမျိုး data တွေကိုယူနေလဲဆိုတာကို သိဖို့က အရေးကြီးပါတယ်။ 

အလိုဆိုရင် လက်ရှိသုံးနေတဲ့ app, website တွေမသုံးရတော့ဘူးလား။ Data တွေက ကောင်းတဲ့နေရာကော၊ မကောင်းတဲ့နေရာမှာပါ အသုံးချနိုင်တဲ့အတွက် နှစ်ဖက်ချွန်ဓားတစ်ချောင်းလို သတိကြီးကြီးနဲ့ အသုံးပြုရပါမယ်။ Website, Application တွေကနေ ခွင့်ပြုချက်တွေတောင်းတဲ့ အခါမှာ လိုအပ်တာထက်ပိုမပေးမိဖို့ အချိန်ယူပြီးဖတ်ပေးပါ။ စကားဝှက် (password) တွေကို ခန့်မှန်းရခက်အောင် ဖန်တီးပြီး လုံခြုံတဲ့နေရမှာ မှတ်သား သိမ်းဆည်းပါ။ စကားဝှက်တစ်ခုထဲကို မှတ်မိလွယ်အောင် နေရာစုံမှာ အသုံးပြုခြင်းကိုရှောင်ပါ။ မျက်မှန်းတန်းမိသမျှ ကြော်ငြာ၊ link တွေကို မနှိပ်မိပါစေနဲ့။ နှိပ်ဖို့လိုရင်လဲ အရင် စစ်ဆေးပြီးမှ အသုံးပြုပါ။ 

ယနေ့မျက်မှောက်ခေတ် လူတွေအားလုံးရဲ့ နေ့စဉ်မရှိမဖြစ် အသုံးပြုနေကြတဲ့ smart phone တွေဟာ ကျွန်တော်တို့အားလုံးရဲ့ ကိုယ်ပိုင် data စုဘူးဆိုလဲ မမှားပါဘူး။ ကျွန်တော်တို့ အားလုံးဟာ ကိုယ်ပိုင်ဖုန်းတွေကို လက်ဗွေစနစ်(finger print)၊ facial scan၊ Pin၊ Password၊ Privacy Screen Protector လို့ခေါ်တဲ့ ဘေးလူ မမြင်ရအောင် ကာကွယ်ပေးတဲ့ screen အစရှိတဲ့ နည်းလမ်းမျိုးစုံနဲ့ ကာကွယ်ကြပါတယ်။ ဒါပေမယ့် အသုံးပြုသူ အများစုဟာ ကိုယ်ပိုင်ဖုန်းတွေကို ကာကွယ်သလောက် data တွေကို ကာကွယ်ဖို့ မေ့လျော့နေတတ်ကြပါတယ်။ သင့်ရဲ့ဖုန်းကလည်း တန်ဖိုးရှိသလို သင့်ရဲ့ data တွေကလည်း အရေးကြီးတဲ့အတွက် အလွဲသုံးစားလုပ်ခြင်း မခံရအောင် အထူးဂရုပြုကာကွယ်ပေးဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။