មូលធននិយមបែបតាមដាន
នៅមុនពេលសរសេរអត្ថបទនេះខ្ញុំបាននិយាយលេងជាមួយមិត្តភក្តិពីផលិតផលមួយ បន្ទាប់មកខ្ញុំបានបើកលេងបណ្តាញសង្គមធម្មតា ស្រាប់តែបានឃើញការផ្សាយពាណិជ្ចកម្មពីផលិតផលនោះតែម្តង។ តើនេះជារឿងចៃដន្យឬ ? ប្រាកដណាស់នេះមិនមែនជារឿងចៃដន្យនោះទេ។ ហេតុផលមួយដែលយើងតែងតែនិយាយលេង ឬ ឮមនុស្សជុំវិញយើងនិយាយនោះពីរឿងនេះគឺ “បណ្តាញសង្គមទាំងអស់នេះ តែងតែ(លួច)យកទិន្នន័យរបស់យើង និង ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទាំងនោះដើម្បីការផ្សព្វផ្សាយពាណិជ្ចកម្មលើថ្នាលនោះ (Platform)”។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះខ្ញុំនឹងនិយាយអំពីការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងជំនួញរបស់ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗ (Big-Tech) ក៏ដូចជាពាក្យបច្ចេកទេសមួយចំនួនដែលអ្នកស្រាវជ្រាវប្រើប្រាស់ដើម្បីអធិប្បាយរឿងទាំងអស់នេះ។ មុននឹងឈានចូលទៅកាន់អត្ថបទនេះ ខ្ញុំសូមអភ័យទោសទុកជាមុនចំពោះការប្រើប្រាស់ភាសាបរទេសសម្រាប់ពាក្យបច្ចេកទេសមួយចំនួនដោយសារតែការប្រើប្រាស់ភាសាបរទេសនេះធ្វើឱ្យមានភាពងាយស្រួលក្នុងការបកស្រាយ។
សេចក្តីផ្តើម
សព្វថ្ងៃយើងកំពុងរស់នៅក្នុងសង្គម៤.០ ឬ យើងអាចហៅម៉្យាងទៀតបានថាសង្គមឌីជីថល ហើយសង្គមនេះបានធ្វើឱ្យជីវិតរស់នៅប្រចាំថ្ងៃរបស់មនុស្សទូទៅមានភាពងាយស្រួល ដោយសារការប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធបច្ចេកវិទ្យា។ ជាក់ស្តែងនៅប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសុប្បនិម្មិត (AI) បានវិវត្តន៍ខ្លួនយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងបានទាក់ទាញចំណាប់អារម្មណ៍មនុស្សគ្រប់គ្នាឱ្យស្វែងយល់ និង ប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យានេះក្នុងជីវិតរស់នៅប្រចាំថ្ងៃ។ ស្របពេលនេះដែរក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗ បានបណ្តាក់ទុនយ៉ាងច្រើនសណ្ធឹកសន្ធាប់ដើម្បីអភិវឌ្ឍបច្ចេកវិទ្យានេះ និងដាក់ឱ្យមនុស្សគ្រប់គ្នាប្រើប្រាស់ ឧទាហរណ៍ដូចជាបណ្តាញសង្គមផ្សេងៗដែលមានដូចជា៖ Meta, YouTube, X(twitter) ជាដើម។ ការអភិវឌ្ឍនេះមានភាពស្មុកស្មាញពិបាកយល់ តែរឿងម្យ៉ាងដែលយើងអាចយល់បានដោយងាយនោះគឺ ដើម្បីអភិវឌ្ឍបច្ចេកវិទ្យានេះបានគឺ យើងត្រូវការជាចាំបាច់នូវទិន្នន័យដ៏ច្រើនមហិមារដែលបានមកពីអ្នកប្រើប្រាស់។ នៅក្នុងឆ្នាំ២០១៥ អ្នកស្រាវជ្រាវជនជាតិអាមេរិកកាំងម្នាក់ឈ្មោះ Shoshana Zuboff បានប្រើប្រាស់ពាក្យ “Surveillance Capitalism” [1] ដើម្បីពន្យល់បង្ហាញពីម៉ូដែលជំនួញបែបមូលធននិយមថ្មីមួយដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយក្រុមហ៊ុនយក្សនៅលើពិភពលោក ដោយម៉ូដែលនេះពឹងផ្អែកលើការទាញយកទិន្នន័យរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ហើយធ្វើការវិភាគលើទិន្នន័យទាំងអស់នោះ ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តយ៉ាងណាឱ្យម៉ូដែលជំនួញនេះមានឥទ្ធិពលលើអ្នកប្រើប្រាស់។
តើអ្វីទៅជា “Surveillance Capitalism” ឬ «មូលធននិយមបែបតាមដាន» ជាខេមរភាសា?
មូលធននិយមបែបតាមដាន ជាម៉ូដែលជំនួញដែលបាន និងកំពុងប្រើប្រាស់ដោយក្រុមហ៊ុនធំៗជាពិសេសក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាដូចជា៖ Meta, Google, Amazon ជាដើម។ នៅក្នុងការសម្ភាសន៍ជាមួយកាសែត The Guardian [11] អ្នកស្រី Zuboff បានឆ្លើយថា មូលធននិយមបែបតាមដាន បានកើតឡើងនៅកំឡុងឆ្នាំ ២០០១ ដែលនៅពេលនោះ វាគ្រាន់តែជាដំណោះស្រាយបន្ទាន់មួយដើម្បីឆ្លើយតបទៅនឹងបញ្ហាហិរញ្ញវត្ថុនៅក្នុងក្រុមហ៊ុន Google តែប៉ុណ្ណោះ។ នៅពេលនោះការផ្សាយពាណិជ្ចកម្មគឺជាមធ្យោបាយមួយដើម្បីរកប្រាក់ចំណូលរបស់ក្រុមហ៊ុនមួយនេះ តែការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មទាំងអស់នោះគ្រាន់តែជាការផ្សាយទូទៅតែប៉ុណ្ណោះ ឬនិយាយឱ្យស្រួលយល់គឺអ្នកប្រើគ្រប់គ្នាសុទ្ធតែទទួលបានពាណិជ្ជកម្មដូចៗគ្នា ទោះពួកគេចូលចិត្ត ឬមិនចូលចិត្តក៏ដោយ។ ការផ្សាយបែបនេះមិនសូវមានប្រសិទ្ធភាពនោះទេ ពោលគឺមិនអាចធ្វើឱ្យក្រុមហ៊ុនមួយនេះរកប្រាក់បានគ្រប់គ្រាន់បានឡើយ។ ក្រោយមក Google បានសម្រេចចិត្តប្រើប្រាស់ទិន្នន័យរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ដើម្បីធ្វើឱ្យការផ្សាយនេះមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន និងបង្កើនប្រាក់ចំណូល ហើយទិន្នន័យទាំងនោះពួកគេបានមកដោយការចូលទៅកាន់ទិន្នន័យរបាយការណ៍នៃការប្រើប្រាស់របស់អ្នកប្រើប្រព័ន្ធរបស់ពួកគេ (Access to user data logs, known as data exhaust) ។ សព្វថ្ងៃនេះការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទាំងអស់នេះកំពុងតែបង្កើនការព្រួយបារម្ភលើ ឯកជនភាព, ឯករាជ្យភាព, និងសមធម៍ (Privacy, Autonomy, and Equity) របស់អ្នកប្រើប្រាស់។
ដើម្បីយល់ឱ្យបានកាន់តែច្បាស់អំពីម៉ូដែលថ្មីមួយនេះ និងឥទ្ធិពលរបស់វា ដំបូងយើងនឹងក្រឡេកទៅមើលប្រភពដើមរបស់វាជាមុនសិន។
ប្រភពដើមនៃពាក្យ Surveillance Capitalism
ពាក្យ Surveillance Capitalism នេះគឺជាការរួមបញ្ចូលគ្នានៃពាក្យមួយចំនួនដែលមានដូចជា Dataveillance, Data colonialism និង Data capitalism ដែលពាក្យនីមួយៗអាចបកស្រាយដូចខាងក្រោម៖
Dataveillance
នៅក្នុងឆ្នាំ ១៩៨៨ លោក Roger Clarke [2] បានប្រើប្រាស់ពាក្យ “Dataveillance” ដើម្បីពិពណ៌នាអំពីការត្រួតពិនិត្យជាប្រព័ន្ធ (Systematic monitoring) និងការប្រមូលទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួន ដែលជាញឹកញាប់ធ្វើឡើងដោយគ្មានការយល់ដឹង ឬការយល់ព្រមរបស់បុគ្គល។ ការប្រមូលនោះភាគច្រើនត្រូវបានធ្វើឡើងតាមរយៈការធ្វើជំរឿនរបស់រាជរដ្ឋាភិបាល ក៏ដូចជាស្ថាប័នពាក់ព័ន្ធដើម្បីគ្រប់គ្រងប្រជាជនតាមរយៈទិន្នន័យដែលពួកគេទទួលបាន។ នៅដើមសតវត្សរ៍ទី២០ ការអភិវឌ្ឍនៃបច្ចេកវិទ្យាទំនើបដូចជា កាម៉េរាថតរូប ការទាក់ទងតាមរលកធាតុអាកាស (telecommunication) បានដើរតួជាកត្តាលីករជំរុញ និងគាំទ្រការប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យនេះ ដែលធ្វើឱ្យការប្រមូលទិន្នន័យនេះមានភាពងាយស្រួលហើយមានលក្ខណៈពេញលេញ និងច្រើនសណ្ធឹកសណ្ធាប់។ ទិន្នន័យទាំងអស់នេះបានក្លាយជាទ្រព្យធនដ៏មានតម្លៃ និង ដើរតួយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការសម្រេចចិត្តផ្សេងៗដែលទាក់ទងទៅនឹងប្រយោជន៍របស់អ្នកប្រមូលទិន្នន័យទាំងនោះ។
Data Colonialism
បន្ថែមពីលើពាក្យរបស់លោក Roger Clarke នៅឆ្នាំ២០១៤ លោក Jame Hendler [3] បានលើកយកពាក្យ Data Colonialism ដែលខ្ញុំសូមបកប្រែជាភាសាខ្មែរថា ការធ្វើអាណានិគមលើទិន្នន័យ។ ការធ្វើអាណានិគមនេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយ Global North ឬជាភាសាខ្មែរថា ក្រុមប្រទេសជឿនលឿន លើ Global South ដែលជា ក្រុមប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍[4]។ ការធ្វើអាណានិគមនេះមិនមែនធ្វើឡើងលើប្រទេសមួយ ឬទឹកដីមួយដូចសម័យដើមនោះទេ តែវាមានភាពស្រដៀងគ្នា ដោយប្រទេសនៅក្នុង Global North ដែលមានលិទ្ធភាពក្នុងការប្រមូលយកទិន្នន័យពីប្រទេសនៅក្នុង Global South ហើយមិនបានផ្តល់ប្រយោជន៍អ្វីសោះដល់ប្រទេសនៅក្នុង Global South។ ដើម្បីឱ្យមានភាពងាយស្រួលយល់យើងអាចលើកយកឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងមួយ ដែលក្រុមហ៊ុន Big-Tech សុទ្ធសឹងតែជាក្រុមហ៊ុនដែលបង្កើតឡើង និងមានទីតាំងនៅក្នុងប្រទេសមហាអំណាច ហើយក្រុមហ៊ុនទាំងនោះបានផ្តល់នូវសេវាកម្មឱ្យមនុស្សទូទាំងពិភពលោកបានប្រើប្រាស់ដោយមិនចាំបាច់ចំណាយប្រាក់។ ការប្រើប្រាស់សេវាកម្មនេះមានភាពខុសគ្នាក្នុងប្រទេសជឿនលឿន និងប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ ដែលក្នុងនោះនៅប្រទេសជឿនលឿន ពួកគេមានច្បាប់ក្នុងការការពារទិន្នន័យ និងហាមឃាត់ការប្រមូលទិន្នន័យ ឧទាហរណ៍នៅទ្វីបអឺរ៉ុបសេវាកម្មទាំងអស់នោះត្រូវធ្វើឡើងក្រោមច្បាប់ General Data Protection Regulation (GDPR) [5]។ ផ្ទុយទៅវិញនៅក្នុង Global South មានប្រទេសតិចណាស់ដែលបានតាក់តែងច្បាប់ដែលមានលក្ខណៈស្រដៀងទៅនឹង GDPR ដូចច្នេះហើយប្រទេសទាំងនោះមានចន្លោះប្រហោង អាចធ្វើឱ្យក្រុមហ៊ុនធំៗទាំងនោះប្រមូលទិន្នន័យបានយ៉ាងងាយស្រួល។ ហើយទិន្នន័យទាំងអស់នោះត្រូវបានប្រើប្រាស់ ដើម្បីជំរុញសេដ្ឋកិច្ចរបស់ក្រុមហ៊ុនទាំងអស់នោះ ក៏ដូចជាសេដ្ឋកិច្ចរបស់ប្រទេសនៅក្នុង Global North។ រឿងម្យ៉ាងទៀតដែលមិនអាចប្រកែកបាននោះគឺក្រុមហ៊ុនធំៗនៅក្នុង Global Northទាំងអស់នោះមានលិទ្ធភាព បច្ចេកវិទ្យា និងធនធានគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីធ្វើការទាញយកទិន្នន័យដែលប្រទេសនៅក្នុង Global South មិនមាន និងមិនអាចធ្វើបាន។
Data Capitalism
យើងបានប្រើប្រាស់ពាក្យមូលធននិយម (Capitalism) ជាច្រើនដងមកហើយតែយើងមិនទាន់បានស្គាល់ច្បាស់ថាអ្វីទៅជា មូលធននិយម? មូលធននិយមគឺជាប្រព័ន្ធសេដ្ឋកិច្ចមួយដែលបុគ្គលឯកជន ឬអាជីវកម្ម មានទ្រព្យធននៅក្នុងដៃហើយអាចប្រើប្រាស់ទ្រព្យធនទាំងនោះដើម្បីសម្រេចបាននៅគោលបំណងគោលមួយ ពោលគឺធ្វើយ៉ាងណាឱ្យទទួលបានផលចំណេញតាមរយៈ Decentralized Political Method [6]។ ដល់ចំណុចនេះយើងអាចបកស្រាយន័យរបស់ពាក្យ Data Capitalism បានយ៉ាងងាយស្រួលនោះគឺ ទ្រព្យធនដែលមាននៅក្នុងដៃក្រុមហ៊ុនមូលធននិយមនោះគឺ ទិន្នន័យ ហើយពួកគេប្រើប្រាស់ទ្រព្យនេះដើម្បីបង្កើតប្រាក់ចំណេញ។ ជាទូទៅ Data Capitalism ធ្វើឡើងតាមរយៈការផ្តល់សេវាកម្មឥតគិតប្រាក់ទៅកាន់អ្នកប្រើប្រាស់ តែផ្លាស់ប្តូរមកវិញនូវការទាញយកទិន្នន័យរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ (If something is free, you are the product)។ នៅក្នុងសៀវភៅ “The Age of Surveillance Capitalism” របស់អ្នកស្រី Shoshana Zuboff [7] ពាក្យនេះត្រូវបានបកស្រាយថា “Data capitalism is a system which businesses extract economic value from personal data by collecting, analyzing, and monetizing it” ដែលបកជាខេមរភាសាថា មូលធននិយមលើទិន្នន័យជាប្រព័ន្ធមួយដែលនៅក្នុងនោះ ក្រុមហ៊ុនអាជីវកម្មធ្វើការទាញយកនូវផលប្រយោជន៏ចេញពីទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ តាមរយៈការទាញយកទិន្នន័យ វិភាគទិន្នន័យ និងទាញយកប្រយោជន៍ពីទិន្នន័យ។
ដំណើរការនៃ Surveillance Capitalism
Surveillance Capitalism ប្រព្រឹត្តទៅក្រោមទម្រង់មួយដ៏ស្មុគស្មាញដែលដើម្បីធ្វើការទាញយកតម្លៃ ឬផលប្រយោជន៍ចេញពីទិន្នន័យរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ ដំណើរការនៃប្រព័ន្ធនេះស្ថិតក្នុងទម្រង់មួយដែលអាចបកស្រាយបានដូចខាងក្រោម៖
- ការប្រមូលនិងបញ្ចូលទិន្នន័យ (Data collection and aggregation)៖ មូលដ្ឋាននៃ Surveillance Capitalismគឺស្ថិតនៅក្រោមការប្រមូលផ្តុំ និងបញ្ចូលទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនពីប្រភពផ្សេងៗ ដូចជាសកម្មភាពលើអុីនធឺណែត ទំនាក់ទំនងបណ្តាញសង្គម និង ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ចល័ត (Mobile device)។ ទិន្នន័យនេះជាញឹកញាប់ទទួលបានតាមរយៈការប្រើកូគី (Cookie) និងឯកសារទិន្នន័យដែលបានផ្ទុកនៅលើឧបករណ៍របស់អ្នកប្រើពេលពួកគេចូលទៅកាន់វេបសាយឬប្រើកម្មវិធី។ កូគីអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុនតាមដាន ទម្លាប់រុករក (Browsing habits), ចំណូលចិត្ត (Preferences), និងឥរិយាបទលើអុីនធឺណែត (Online behavior) របស់អ្នកប្រើ ដែលសុទ្ធសឹងតែជាព័ត៌មានសម្រាប់បម្រើឱ្យការពិនិត្យនិងវិភាគទិន្នន័យ។
- ការពិនិត្យនិងបច្ចេកទេសវិភាគទិន្នន័យ (Data Profiling and Analytical Techniques)៖ បន្ទាប់ពីបានប្រមូលផ្តុំហើយ ទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនជាច្រើនត្រូវបានគេប្រើប្រាស់ដើម្បីធ្វើការពិនិត្យ និងវិភាគ ដើម្បីទាញយកព័ត៌មានបានការ (Meaningful insight) ពីទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ (Unstructured data)។ ព័ត៌មានបានការទាំងនោះមានដូចជា ចំណូលចិត្ត ទម្លាប់ និងព័ត៌មានផ្សេងៗទៀតរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ដើម្បីបង្កើតប្រវត្តិរូបលម្អិតរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ (Detailed user profiles)។
- គំរូព្យាករណ៍ (Predictive Modeling)៖ ព័ត៌មានបានការ ឬប្រវត្តិរូបលម្អិតដែលបានប្រមូលផ្តុំពីការពិនិត្យ និងវិភាគទិន្នន័យត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីអភិវឌ្ឍម៉ូដែលព្យាករណ៍ (Predictive Model) ដោយមានគោលបំណងព្យាករណ៍សកម្មភាព ចំណាប់អារម្មណ៍ និងតម្រូវការអនាគតរបស់មនុស្ស។ គំរូទាំងនេះផ្អែកលើការវិភាគស្ថិតិ និងគន្លឹះម៉ាស៊ីនសិក្សា (Machine learning algorithms) ដែលអាចរកឃើញទំនាក់ទំនងក្នុងទិន្នន័យដើម្បីព្យាករណ៍ឥរិយាបទអនាគតរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។
- ការផ្សព្វផ្សាយផ្ទាល់ខ្លួន និងការបង្កើតផលប្រយោជន៍ពីទិន្នន័យ (Personalized advertising and Data Monetization)៖ ព័ត៌មានដែលបានប្រមូលផ្តុំតាមរយៈការពិនិត្យទិន្នន័យ និងគំរូព្យាករណ៍ បន្ទាប់មកត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីបង្កើត ការផ្សព្វផ្សាយផ្ទាល់ខ្លួន (Personalized advertising), ការណែនាំផលិតផល (Product recommendations) ក្នុងគោលបំណងយ៉ាងណាយុទ្ធនាការទីផ្សារទទួលបាននូវលិទ្ធផលដែលមានកម្រិតអតិបរិមា (Optimize marketing campaigns) ។ ការផ្សព្ធផ្សាយ និងការណែនាំផលិតផលនេះធ្វើឡើងយ៉ាងណាដើម្បីឱ្យមានឥទ្ធិពលលើការសម្រេចចិត្តទិញរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ដើម្បីបង្កើនចំណូចសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនមូលធននិយម។ ទិន្នន័យទាំងនេះក៏ត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ផ្សេងៗផងដែរ តាមរយៈ Data brokerage ដែលទិន្នន័យនោះត្រូវបានលក់ទៅឱ្យជនទី៣ (third-party companies) ដើម្បីធ្វើការផ្សព្វផ្សាយ ឬក្នុងបំណងអ្វីផ្សេង។
- ការយល់ព្រម និងកង្វល់អំពីភាពឯកជន (Consent and Privacy Concerns)៖ ក្រុមហ៊ុនមូលធននិយមតែងតែប្រើប្រាស់នូវទម្រង់ស្មុកស្មាញ ឬពិបាកយល់ (Misleading consent mechanism) ដើម្បីទទួលយកការយល់ព្រមពីអ្នកប្រើប្រាស់ដើម្បីធ្វើការប្រមូលផ្តុំទិន្នន័យ និងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទាំងនោះ។ Misleading consent mechanism នេះគឺជាមធ្យោបាយមួយដែលធ្វើឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់មានភាពមិនយល់ ឬ ច្រលំ ដោយភាគច្រើនត្រូវបានបង្កប់នូវក្នុងគោលការណ៍ឯកជនភាព (Privacy policies) ដែលមានប្រវែងវែង និងពិបាកយល់ ដែលធ្វើឱ្យអ្នកប្រើពិបាកក្នុងការយល់ ឬមិនបានអានទាំងស្រុង ពីផលវិបាកនៃការយល់ព្រមចែករំលែកទិន្នន័យរបស់ពួកគេទៅកាន់កម្មវិធីដែលពួកគេប្រើប្រាស់។ ម្យ៉ាងទៀតការប្រមូលផ្តុំទិន្នន័យ និងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទាំងនោះមិនមានភាពច្បាស់លាស់ ដែលធ្វើឱ្យមានកង្វល់លើឯកជនភាព និង ការការពារទិន្នន័យរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ (No transparency)។ ដើម្បីឱ្យកាន់តែងាយយល់យើងអាចលើកយកឧទាហរណ៍មួយចំនួនដែលបានប្រើប្រាស់ដោយក្រុមហ៊ុន Meta ក្នុងការបង្កើតផលប្រយោជន៍ពីទិន្នន័យ (Data Monetization).
- Facebook Pixel: ជាកូដដែលបានបង្កើតឡើងដោយក្រុមហ៊ុន Facebook ក្នុងគោលបំណងចាប់យកនូវសកម្មភាពរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និង ទាញយកទិន្នន័យរបស់ពួកគេ ដើម្បីប្រើប្រាស់ក្នុងគោលបំណង បង្កើតការផ្សព្វផ្សាយផ្ទាល់ខ្លួន (Personalized ads) លើ Facebook និង បណ្តាញសង្គមផ្សេងៗទៀត [8]
- Free Basic: នេះជាគម្រោងមួយដែលមានលក្ខណៈទូលំទូលាយដែល អ្នកប្រើប្រាស់នៅក្នុងប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍អាចប្រើប្រាស់សេវាកម្មរបស់ Meta បានដោយមិនគិតថ្លៃ តែអ្នកប្រើប្រាស់ត្រូវតែយលព្រមក្នុងការផ្តល់ទិន្នន័យរបស់ពួកគេទៅកាន់ Meta.
- GDPR Opt-out fee: នៅក្នុងទ្វីបអ៊ឺរ៉ុប អ្នកប្រើប្រាស់មានសិទ្ធក្នុងការមិនយល់ព្រមក្នុងការផ្តល់ទិន្នន័យរបស់ពួកគេទៅកាន់ក្រុមហ៊ុន Meta ក្រោមច្បាប់ General Data Protection Regulation (GDPR)។ នៅក្នុងករណីនេះក្រុមហ៊ុន Meta មិនអាចទទួលបានទិន្នន័យរបស់អ្នកប្រើប្រាស់នោះទេបើសិនជាអ្នកប្រើប្រាស់មិនយល់ព្រម ក្នុងករណីនេះ Meta បានធ្វើការបង្កើតនូវលក្ខខណ្ឌមួយដែលតម្រូវឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់បង់ប្រាក់ក្នុងករណីដែលអ្នកប្រើប្រាស់មិនយល់ព្រមផ្តល់ទិន្នន័យរបស់ពួកគេទៅកាន់ Facebook ។ ករណីនេះបានធ្វើឱ្យមានការរិះគន់ជាច្រើនដោយគេបានលើកឡើងថាអ្នកប្រើប្រាស់ដែលមានធនធាន (ប្រទេសនៅក្នុង Global North) ដែលមានលិទ្ធភាពក្នុងការបង់ប្រាក់អាចគ្រប់គ្រង់ និងការពារទិន្នន័យរបស់ពួកគេ ហើយអ្នកប្រើប្រាស់ដែលមិនសូវមានធនធាន (ប្រទេសនៅក្នុង Global South) និងមិនមានលិទ្ធភាពបង់ប្រាក់ត្រូវផ្តល់ទិន្នន័យទៅឱ្យក្រុមហ៊ុន Meta (នេះជាភស្តុតាងជាក់ស្តែងនៃ Data Colonialism)។ [9]
តើយើងអាចចាកចេញពី Surveillance Capitalism បានដែរឬទេ ?
យើងបានលើកយករឿងជាច្រើន ក៏ដូចជាឧទាហរណ៍មួយចំនួន ដែលបង្ហាញឱ្យឃើញពីផលអវិជ្ជមាននៃ Surveillance Capitalism លើជីវិតរស់នៅប្រចាំថ្ងៃរបស់យើង ជាពិសេសទៅលើឯកជនភាពរបស់មនុស្សម្នាក់ៗ។ ត្រង់ចំណុចនេះយើងមិនបានពិភាក្សាពីដំណោះស្រាយ ហើយនេះក៏ជាសំណួរដែលខ្ញុំជាអ្នកសរសេរអត្ថបទនេះកំពុងតែសួរខ្លួនឯងដែរថា តើអាចទៅរួចទេបើសិនជាយើងមិនប្រើប្រាស់សេវាកម្មទាំងនោះ និងចាកចេញពី Surveillance Capitalism ? សំណួរនេះជាសំណួរដ៏ស្មុគស្មាញមួយហើយមិនមាននូវចម្លើយច្បាស់លាស់ ឬមធ្យោបាយច្បាស់លាស់នោះទេ។ ខ្ញុំនឹងលើកយកនូវចំណុចសំខាន់ៗមួយចំនួនដែលយើងអាចពិភាក្សា និងស្វែងយល់បាន៖
ឥទ្ធិពលនៃបណ្តាញសង្គមថ្មីនៅលើជីវិតរស់នៅរបស់យើង៖
ទោះបីជាយើងបានឃើញពីផលអវិជ្ជមានរបស់ប្រព័ន្ធទាំងនេះលើជីវិតរបស់យើងក៏ដោយ ប៉ុន្តែយើងមិនអាចប្រកែកបាននោះទេដែលប្រព័ន្ធទាំងអស់នេះបានដើរតួយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការបង្កើតនូវសង្គមឌីជីថលមួយដែលយើងកំពុងរស់នៅក្នុង និងអនុញ្ញាត្តិឱ្យយើងអាចទាក់ទងជាមួយមនុស្សជុំវិញពិភពលោកបានយ៉ាងងាយស្រួល។ លើសពីនេះទៀតប្រព័ន្ធទាំងអស់នេះក៏បានបង្កើតការងារ និងជួយសម្រួលដល់ជំនួញខ្នាតតូច និងមធ្យមរាប់មិនអស់។ មិនតែប៉ុណ្ណោះបណ្តាញសង្គមក៏ជាកន្លែងមួយដែលអាចឱ្យយើងរំសាយអារម្មណ៍ និងបញ្ចេញមតិបានផងដែរ ក្នុងករណីដែលយើងប្រើប្រាស់វាឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ ដូច្នេះបើសិនជាយើងសម្រេចចិត្តឈប់ប្រើប្រាស់វានោះវាក៏ដូចជាការដើរថយក្រោយនៃបច្ចេកវិទ្យា និងធ្វើឱ្យយើងឃ្លៀតឆ្ងាយពីមនុស្សដែលប្រើប្រាស់បណ្តាញទាំងអស់នេះ (social norm)។
តើអាចទេដែលរដ្ឋាភិបាលនៃប្រទេសនីមួយៗធ្វើការហាមឃាត់ក្រុមហ៊ុនទាំងនោះមិនឱ្យប្រមូលទិន្នន័យ ?
នេះប្រហែលជាជម្រើសមួយដែលអាចដោះស្រាយបញ្ហានេះបានតែបើយើងវិភាគឱ្យបានស៊ីជម្រៅជម្រើសនេះសឹងតែមិនអាចធ្វើទៅរួចព្រោះហេតុផលមួយចំនួន៖
- ការបង្កើតច្បាប់ដើម្បីធ្វើការហាមឃាត់ (Regulation) មិនអាចធ្វើទៅទាន់ពេល និងមានភាពយឺតយ៉ាវបើធៀបទៅហ្នឹងការរីកចម្រើននៃបច្ចេកវិទ្យាដូចដែលក្នុងករណី GDPR និង Meta។ ច្បាប់ GDPR នេះត្រូវបានប្រើប្រាស់ពេលយូរក្នុងការចងក្រងឡើង ហើយនៅពេលដែលច្បាប់នេះចូលជាធរមាន ក្រុមហ៊ុនមេត្តាបានប្រើប្រាស់លក្ខខណ្ឌ Opt-out ដើម្បីប្រឆាំងនឹងច្បាប់នេះ។
- ផលប៉ះពាល់ដល់អ្នកប្រើប្រាស់ ៖ ទោះបីជាមានផលអវិជ្ជមានជាច្រើនទាក់ទិននឹងទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនក៏ដោយ តែអ្នកប្រើប្រាស់ជាច្រើននៅតែយល់ព្រមក្នុងការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យរបស់ពួកគេជាមួយនឹងសេវាកម្មដែលក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗនោះបានផ្តល់ឱ្យ
- Global operators ៖ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗទាំងនោះសុទ្ធសឹងតែជាក្រុមហ៊ុនអន្តរជាតិដែលធ្វើឱ្យមានការលំបាកក្នុងការបង្កើតច្បាប់ដោយប្រទេសណាមួយដើម្បីហាមឃាត
- ផលប្រយោជន៏សេដ្ឋកិច្ច ៖ ចំណូលរបស់ក្រុមហ៊ុន Big-Tech បានមកពីការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មមានចំនួនធំមហិមារ ឧទាហរណ៍ នៅឆ្នាំ២០១៧ ក្រុមហ៊ុន Alphabet (Parent company of Google) ៨៧% នៃចំណូលប្រចាំឆ្នាំរបស់ពួកគេទទួលបានពីការផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម។ ដូចគ្នាដែរនៅឆ្នាំ ២០២១ ៩៧% នៃចំណូលសរុបរបស់ក្រុមហ៊ុន Meta ទទួលបានមកពីការផ្សាយពាណិជ្ចកម្ម។ ក្រុមហ៊ុនទាំងនេះបានចូលរួមអភិវឌ្ឍសេដ្ឋកិច្ចប្រទេសបានរយៈការបង់ពន្ធលើប្រាក់ចំណេញ ក៏ដូចជាបានបង្កើតការងារជាច្រើនដល់ប្រជាពលរដ្ឋ។
- Network externalities ៖ ក្រុមហ៊ុនធំៗទាំងនេះបានបង្កើតនូវ Network externalities ដែលជាបាតុភាពមួយ នៅពេលដែលតម្លៃនៃផលិតផល ឬសេវាកម្មរបស់ក្រុមហ៊ុននោះត្រូវបានកើនឡើងស្របពេលដែលមានអ្នកប្រើប្រាស់ច្រើន។ Network externalities នេះបានធ្វើឱ្យមានការគ្រប់គ្រងទីផ្សារ (Market dominance) ដោយក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗទាំងនោះ។ តើអ្វីទៅជា ការគ្រប់គ្រងទីផ្សារ ? ដើម្បីឱ្យងាយយល់យើងនឹងលើកយកទីផ្សារបណ្តាញសង្គមមកបកស្រាយ នៅទីនេះការគ្រប់គ្រង់ទីផ្សារជាស្ថានភាពមួយដែលនៅក្នុងទីផ្សារបណ្តាញសង្គមមានតែក្រុមហ៊ុន ១ ឬ ២ ដែលអាចប្រកួតប្រជែងបានដែលធ្វើឱ្យមានភាគផ្តាច់មុខក្នុងជំនួញ (Monopoly or Oligopoly) ។ ក្នុងស្ថានភាពនេះការធ្វើការហាមឃាត់ក្រុមហ៊ុន ១ ឬ ២ ដែលគ្រប់គ្រងទីផ្សារទាំងស្រុងមិនអាចធ្វើទៅបាននោះទេដោយសារតែវាធ្វើឱ្យមានផលប៉ះពាល់ទៅដល់ជីវិតរស់នៅរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ដែលត្រូវការ និងមានទម្លាប់ក្នុងការប្រើប្រាស់ ដោយសារតែគ្មានក្រុមហ៊ុនផ្សេងអាចផ្តល់នូវសេវាកម្មដែលធ្លាប់បានផ្តល់ឱ្យដោយក្រុមហ៊ុន Monopoly ឬ Oligopoly ។
ហេតុអ្វីបានជាមិនមានក្រុមហ៊ុនផ្សេងដែលអាចផ្តល់សេវាកម្មដូចក្រុមហ៊ុនធំៗទាំងនោះហើយមិនធ្វើការទាញយកទិន្នន័យ ឬកាត់បន្ថយការទាញយកទិន្នន័យ ?
នេះប្រហែលជាសំណួរដែលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ព្រោះមកដល់ពេលនេះយើងបានមើលឃើញនូវបញ្ហា ហើយសំណួរនេះគឺជាដំណោះស្រាយ ហើយក៏ជាឱកាសល្អដែលសម្រាប់ប្រកួតប្រជែងក្នុងវិស័យជំនួញ។ តែរឿងទាំងនេះមិនមែនមានភាពងាយស្រួលនោះទេដោយសារហេតុផលមួយចំនួនដូចខាងក្រោម៖
- Network externalities ដែលខ្ញុំបានពន្យល់នៅក្នុងចំណុចមុនដោយក្រុមហ៊ុនថ្មីមិនអាចចូលរួមប្រកួតប្រជែងបានព្រោះពួកគេគ្មានធនធានសម្រាប់ខាត ដោយនៅក្នុងស្ថានភាព Monopoly ពួគគេត្រូវការធនធានច្រើនដើម្បីចំណាយដូចជា Sunk costs ជាដើម (High entry cost)។
- Success breeds success ៖ ក្រុមហ៊ុនធំៗទាំងនោះបានប្រើប្រាស់ធនធានជាច្រើនដើម្បីវិនិយោគក្នុង Research and Development (R&D) ដែលពួកគេមានបច្ចេកវិទ្យាថ្មីៗដែលក្រុមហ៊ុនផ្សេងៗមិនអាចប្រកួតប្រជែងបានដោយសារតែគ្មានធនធាន។ “The returns of previous innovations expand available resources for more R&D, which increases the probability to innovate” [10] ។
- Innovative advantage of centralizing the data ៖ ដូចដែលបានបកស្រាយពីដើមមក ទិន្នន័យជាស្នូលនៃអំណាច និងបញ្ហា។ ត្រង់ចំណុចនេះក្រុមហ៊ុនធំៗបានធ្វើការប្រមូលយកទិន្នន័យជាយូរឆ្នាំមកហើយ ហើយទិន្នន័យនេះតែងតែកើនឡើងជានិច្ចដែលធ្វើឱ្យពួកគេមានប្រៀបលើការប្រកួតប្រជែង។ ដូចដែលបានលើកឡើងនៅក្នុង (Schmidt & Cohen, 2014, p. 10) The “acceleration to scale” (Schmidt & Cohen, 2014, p. 10) that is at the root of the explosive growth of the digital platforms and has put them among the world’s biggest corporations in terms of market capitalization derives from their ability to generate, control and manage data.”។
សេចក្តីបញ្ចប់
នៅក្នុងអត្ថបទបែបបកស្រាយមួយនេះ យើងបានស្វែងយល់ពីពាក្យថ្មីមួយចំនួន ក៏ដូចជាដំណើរការក្នុងការទាញយកទិន្នន័យ ការប្រើប្រាស់ ក៏ដូចជាចំណេះដឹងផ្សេងៗទាក់ទងទៅនឹង Big-Tech ផងដែរ ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយទាំងអស់នេះគ្រាន់តែជាការចែករំលែកចំណេះដឹង និងការគិតផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ខ្ញុំតែប៉ុណ្ណោះ ប្រាកដណាស់មនុស្សម្នាក់ៗនឹងមានការគិតផ្សេងគ្នា។ ជាចុងក្រោយខ្ញុំសូមអភ័យទោសចំពោះកំហុសអចេតនាដែលអាចកើតមានក្នុងអត្ថបទមួយនេះ។
ប្រភព
[1] Zuboff, Shoshana (2015). “Big other: surveillance capitalism and the prospects of an information civilization”. In: Journal of Information Technology 30, pp. 75-89. url: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:15329793
[2] Clarke, R. (1988). “Information Technology and Dataveillance”. In: Communications of the ACM 31.5, pp. 498-512.
[3] Hendler, James A (2014). “Data colonialism: Rethinking big data’s relation to the contemporary world”. In: Science, Technology & Human Values 39.1, pp. 179-195
[6] https://www.investopedia.com/terms/c/capitalism.asp
[7] Zuboff, Shoshana (Jan. 2019b). Un capitalisme de surveillance. fr. url: https://www.monde- diplomatique.fr/2019/01/ZUBOFF/59443.
[8] https://www.facebook.com/government-nonprofits/blog/the-facebook-pixel
[9] Meta (n.d.). Facebook and Instagram to Offer Subscription for No Ads in Europe. url: https://about.fb.com/news/2023/10/facebook-and-instagram-to-offer-subscription-for-no-ads-in-europe/.