BOOKS - How We Became Our Data: A Genealogy of the Informational Person
How We Became Our Data: A Genealogy of the Informational Person - Colin Koopman June 20, 2019 PDF  BOOKS
ECO~26 kg CO²

2 TON

Views
83420

Telegram
 
How We Became Our Data: A Genealogy of the Informational Person
Author: Colin Koopman
Year: June 20, 2019
Format: PDF
File size: PDF 24 MB
Language: English



Pay with Telegram STARS
How We Became Our Data: A Genealogy of the Informational Person As we navigate the digital age, it has become increasingly evident that data has become an integral part of our lives. From social media profiles to state surveillance dossiers and online marketing databases, our personal information is constantly being collected, analyzed, and shared. But have you ever wondered how this obsession with data came to be? How did we become "data-driven" individuals, and what are the consequences of this shift in our self-perception? In his book, How We Became Our Data, Colin Koopman delves into the origins of mass-scale record-keeping systems and new data techniques that have led to the emergence of the "informational person. " The Evolution of Data Collection Koopman begins by exploring the early moments of our rapidly accelerating data-tracking technologies, revealing how birth certificates, social security numbers, and other forms of identification have been used to categorize and measure individuals since the late 19th century. These systems were initially designed to streamline bureaucratic processes, but they soon became tools for controlling and regulating society. As technology advanced, new data techniques for categorizing personality traits, measuring intelligence, and even racializing subjects emerged. This has culminated in what Koopman calls the "informational person a term used to describe the way data has shaped our understanding of selfhood today.
Как мы стали нашими данными: генеалогия информационного человека По мере того, как мы ориентируемся в цифровую эпоху, становится все более очевидным, что данные стали неотъемлемой частью нашей жизни. От профилей в социальных сетях до государственных досье наблюдения и баз данных онлайн-маркетинга, наша личная информация постоянно собирается, анализируется и передается. Но задумывались ли вы когда-нибудь о том, как возникла эта одержимость данными? Как мы стали «управляемыми данными» личностями, и каковы последствия этого сдвига в нашем самовосприятии? В своей книге "Как мы стали нашими данными" Колин Купман углубляется в истоки систем массового учета и новых техник обработки данных, которые привели к появлению "информационного человека. "Эволюция сбора данных Купман начинает с изучения ранних моментов наших быстро ускоряющихся технологий отслеживания данных, раскрывая, как свидетельства о рождении, номера социального страхования и другие формы идентификации использовались для классификации и измерения людей с конца 19-го века. Эти системы изначально были призваны упорядочить бюрократические процессы, но вскоре они стали инструментами контроля и регулирования общества. По мере развития технологий появились новые методы данных для классификации личностных черт, измерения интеллекта и даже расификации субъектов. Это привело к тому, что Купман называет «информационным лицом» термин, используемый для описания того, как данные сформировали наше понимание эгоизма сегодня.
Comment nous sommes devenus nos données : la généalogie de l'homme de l'information À mesure que nous nous orientons vers l'ère numérique, il est de plus en plus évident que les données sont devenues une partie intégrante de nos vies. Des profils sur les réseaux sociaux aux dossiers de surveillance du gouvernement et aux bases de données de marketing en ligne, nos informations personnelles sont constamment collectées, analysées et transmises. Mais avez-vous déjà pensé à la façon dont cette obsession des données est apparue ? Comment sommes-nous devenus des individus « guidés par les données », et quelles sont les conséquences de ce changement dans notre image de soi ? Dans son livre Comment sommes-nous devenus nos données, Colin Kupman explore les origines des systèmes de comptabilité de masse et des nouvelles techniques de traitement des données qui ont conduit à l'émergence de "l'homme de l'information. "L'évolution de la collecte de données de Kupman commence par examiner les premiers moments de nos technologies de suivi des données qui s'accélèrent rapidement, révélant comment les certificats de naissance, les numéros de sécurité sociale et d'autres formes d'identification ont été utilisés pour classer et mesurer les personnes depuis la fin du XIXe siècle. Ces systèmes étaient initialement conçus pour rationaliser les processus bureaucratiques, mais ils sont rapidement devenus des instruments de contrôle et de régulation de la société. Au fur et à mesure de l'évolution de la technologie, de nouvelles méthodes de données sont apparues pour classer les traits de personnalité, mesurer l'intelligence et même racialiser les sujets. Cela a conduit à ce que Kupman appelle le terme « visage de l'information » utilisé pour décrire comment les données ont façonné notre compréhension de l'égoïsme aujourd'hui.
Cómo nos convertimos en nuestros datos: la genealogía del hombre de la información A medida que nos orientamos en la era digital, es cada vez más evidente que los datos se han convertido en una parte integral de nuestras vidas. Desde perfiles en redes sociales hasta archivos estatales de vigilancia y bases de datos de marketing online, nuestra información personal se recopila, analiza y transmite constantemente. Pero, alguna vez se ha preguntado cómo surgió esa obsesión por los datos? Cómo nos hemos convertido en personalidades «gobernadas por datos», y cuáles son las consecuencias de este cambio en nuestra autopercepción? En su libro "Cómo nos convertimos en nuestros datos", Colin Kupman profundiza en los orígenes de los sistemas de contabilidad de masas y las nuevas técnicas de procesamiento de datos que han llevado a la aparición "del hombre de la información. "La evolución de la recopilación de datos de Kupman comienza con el estudio de los primeros momentos de nuestra rápida aceleración de las tecnologías de rastreo de datos, revelando cómo se han utilizado los certificados de nacimiento, los números de seguridad social y otras formas de identificación para clasificar y medir a las personas desde finales del siglo XIX. Estos sistemas fueron diseñados inicialmente para regularizar los procesos burocráticos, pero pronto se convirtieron en instrumentos de control y regulación de la sociedad. A medida que la tecnología avanzaba, surgieron nuevas técnicas de datos para clasificar los rasgos personales, medir la inteligencia e incluso racializar a los sujetos. Esto llevó a Kupman a llamar «cara informativa» al término utilizado para describir cómo los datos han moldeado nuestra comprensión del egoísmo en la actualidad.
Wie wir zu unseren Daten wurden: Die Genealogie des Informationsmenschen Im digitalen Zeitalter wird immer deutlicher, dass Daten zu einem festen Bestandteil unseres bens geworden sind. Von Social-Media-Profilen über staatliche Überwachungsdossiers bis hin zu Online-Marketing-Datenbanken werden unsere persönlichen Informationen kontinuierlich gesammelt, analysiert und weitergegeben. Aber haben e sich jemals gefragt, wie diese Datenbesessenheit entstanden ist? Wie sind wir zu „datengetriebenen“ Persönlichkeiten geworden, und welche Folgen hat diese Verschiebung in unserem Selbstverständnis? In seinem Buch „Wie wir zu unseren Daten wurden“ geht Colin Koopman auf die Ursprünge von Massenabrechnungssystemen und neuen Datenverarbeitungstechniken ein, die zur Entstehung des „Information Man“ geführt haben. "Die Entwicklung der Datenerfassung Koopman beginnt mit der Untersuchung der frühen Momente unserer sich schnell beschleunigenden Datenverfolgungstechnologien und enthüllt, wie Geburtsurkunden, Sozialversicherungsnummern und andere Formen der Identifizierung verwendet wurden, um Menschen seit dem späten 19. Jahrhundert zu klassifizieren und zu messen. Diese Systeme sollten ursprünglich bürokratische Prozesse rationalisieren, wurden aber bald zu Instrumenten der Kontrolle und Regulierung der Gesellschaft. Mit fortschreitender Technologie sind neue Datenmethoden entstanden, um Persönlichkeitsmerkmale zu klassifizieren, Intelligenz zu messen und sogar Themen zu rassifizieren. Dies führte zu dem, was Koopman als „Informationsgesicht“ bezeichnet, ein Begriff, der verwendet wird, um zu beschreiben, wie Daten unser heutiges Verständnis von Egoismus geprägt haben.
''
Verilerimize Nasıl Dönüştük: Bilgi Kişisinin Soyağacı Dijital çağda gezinirken, verilerin hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldiği giderek daha açık hale geliyor. Sosyal medya profillerinden devlet gözetim dosyalarına ve çevrimiçi pazarlama veritabanlarına kadar, kişisel bilgilerimiz sürekli olarak toplanır, analiz edilir ve paylaşılır. Peki bu veri takıntısının nasıl ortaya çıktığını hiç düşündünüz mü? Nasıl "veri odaklı" bireyler haline geldik ve benlik algımızdaki bu değişimin sonuçları nelerdir? Colin Koopman, "How We Became Our Data'adlı kitabında, kitlesel muhasebe sistemlerinin kökenlerini ve bunlara yol açan yeni veri işleme tekniklerini inceliyor. "Bilgi adamı ". Veri toplamanın evrimi Koopman, hızla hızlanan veri izleme teknolojilerimizin ilk anlarını inceleyerek, doğum belgelerinin, Sosyal Güvenlik numaralarının ve diğer kimlik biçimlerinin 19. yüzyılın sonlarından beri insanları sınıflandırmak ve ölçmek için nasıl kullanıldığını ortaya koyarak başlar. Bu sistemler başlangıçta bürokratik süreçleri kolaylaştırmayı amaçlıyordu, ancak kısa sürede toplumu kontrol etmek ve düzenlemek için araçlar haline geldi. Teknoloji geliştikçe, kişilik özelliklerini sınıflandırmak, zekayı ölçmek ve hatta konuları ırklaştırmak için yeni veri yöntemleri ortaya çıkmıştır. Bu, Koopman'ın, verilerin bugün bencillik anlayışımızı nasıl şekillendirdiğini tanımlamak için kullanılan "bilgi yüzü" terimi olarak adlandırdığı şeye yol açmıştır.
كيف أصبحنا بياناتنا: أنساب شخص المعلومات بينما نتنقل في العصر الرقمي، يتضح بشكل متزايد أن البيانات أصبحت جزءًا لا يتجزأ من حياتنا. من ملفات تعريف وسائل التواصل الاجتماعي إلى ملفات المراقبة الحكومية وقواعد بيانات التسويق عبر الإنترنت، يتم جمع معلوماتنا الشخصية وتحليلها ومشاركتها باستمرار. لكن هل فكرت يومًا في كيفية ظهور هذا الهوس بالبيانات ؟ كيف أصبحنا أفرادًا «مدفوعين بالبيانات»، وما هي عواقب هذا التحول في تصورنا الذاتي ؟ في كتابه «كيف أصبحنا بياناتنا»، يتعمق كولين كوبمان في أصول أنظمة المحاسبة الجماعية وتقنيات معالجة البيانات الجديدة التي أدت إلى «رجل المعلومات». يبدأ تطور جمع البيانات Koopman بفحص اللحظات الأولى لتقنيات تتبع البيانات المتسارعة بسرعة، والكشف عن كيفية استخدام شهادات الميلاد وأرقام الضمان الاجتماعي وأشكال تحديد الهوية الأخرى لتصنيف وقياس الأشخاص منذ أواخر القرن التاسع عشر. كانت هذه الأنظمة تهدف في الأصل إلى تبسيط العمليات البيروقراطية، لكنها سرعان ما أصبحت أدوات للسيطرة على المجتمع وتنظيمه. مع تطور التكنولوجيا، ظهرت طرق بيانات جديدة لتصنيف سمات الشخصية، وقياس الذكاء، وحتى تسريع الموضوعات. وقد أدى ذلك إلى ما يسميه كوبمان مصطلح «وجه المعلومات» المستخدم لوصف كيفية تشكيل البيانات لفهمنا للأنانية اليوم.

You may also be interested in:

Deciphering Data Architectures Choosing Between a Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse, and Data Mesh
Deciphering Data Architectures Choosing Between a Modern Data Warehouse, Data Fabric, Data Lakehouse, and Data Mesh
Data Analytics: Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
Data Analytics Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
Advanced Data Analytics with AWS Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources
Advanced Data Analytics with AWS Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources
Advanced Data Analytics with AWS: Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources (English Edition)
The Data Revolution Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences
Modern Data Architectures with Python: A practical guide to building and deploying data pipelines, data warehouses, and data lakes with Python
Data Modeling Made Simple with Embarcadero ER/Studio Data Architect Adapting to Agile Data Modeling in a Big Data World
Intelligent Data Analysis From Data Gathering to Data Comprehension (The Wiley Series in Intelligent Signal and Data Processing)
Implementing Data Mesh Design, Build, and Implement Data Contracts, Data Products, and Data Mesh
Implementing Data Mesh Design, Build, and Implement Data Contracts, Data Products, and Data Mesh
Data Science from Scratch Want to become a Data Scientist? This guide for beginners will walk you through the world of Data Science, Big Data, Machine Learning and Deep Learning
Getting Started with DuckDB: A practical guide for accelerating your data science, data analytics, and data engineering workflows
Data Science With Rust A Comprehensive Guide - Data Analysis, Machine Learning, Data Visualization & More
Data Science With Rust A Comprehensive Guide - Data Analysis, Machine Learning, Data Visualization & More
Hands-On Data Preprocessing in Python: Learn how to effectively prepare data for successful data analytics
Data Science With Rust: A Comprehensive Guide - Data Analysis, Machine Learning, Data Visualization and More
Data Stewardship An Actionable Guide to Effective Data Management and Data Governance Second Edition
Big Data, Data Mining and Data Science Algorithms, Infrastructures, Management and Security
Essential Data Analytics, Data Science, and AI A Practical Guide for a Data-Driven World
The Data Mindset Playbook: A book about data for people who don|t want to read about data
Data Virtualization in the Cloud Era Data Lakes and Data Federation At Scale
Data Virtualization in the Cloud Era Data Lakes and Data Federation At Scale
The Big Data Agenda Data Ethics and Critical Data Studies
Big data A Guide to Big Data Trends, Artificial Intelligence, Machine Learning, Predictive Analytics, Internet of Things, Data Science, Data Analytics, Business Intelligence, and Data Mining
Python Data Science The Ultimate Handbook for Beginners on How to Explore NumPy for Numerical Data, Pandas for Data Analysis, IPython, Scikit-Learn and Tensorflow for Machine Learning and Business
Data Analytics for Absolute Beginners: Make Decisions Using Every Variable: (Introduction to Data, Data Visualization, Business Intelligence and Machine … Science, Python and Statistics for Begi
Programming Skills for Data Science Start Writing Code to Wrangle, Analyze, and Visualize Data with R (Addison-Wesley Data & Analytics Series) 1st Edition - Fiunal
Ultimate Pandas for Data Manipulation and Visualization Efficiently Process and Visualize Data with Python|s Most Popular Data Manipulation Library
Ultimate Pandas for Data Manipulation and Visualization Efficiently Process and Visualize Data with Python|s Most Popular Data Manipulation Library
Ultimate Pandas for Data Manipulation and Visualization: Efficiently Process and Visualize Data with Python|s Most Popular Data Manipulation Library (English Edition)
Practical Data Science with Jupyter Explore Data Cleaning, Pre-processing, Data Wrangling, Feature Engineering and Machine Learning using Python and Jupyter
Data Literacy in Practice: A complete guide to data literacy and making smarter decisions with data through intelligent actions
Big Data Governance Modern Data Management Principles for Hadoop, NoSQL & Big Data Analytics
Learn Data Analytics For Beginners Data Analyst, Deep Learning, Neural Network, Python Data Analytics
Big Data Demystified: How to use big data, data science and AI to make better business decisions and gain competitive advantage
Ultimate Data Engineering with Databricks Develop Scalable Data Pipelines Using Data Engineering|s Core Tenets Such as Delta Tables, Ingestion, Transformation, Security, and Scalability