Avslöjanden om Cambridge Analytica har blottlagt den skenbara bristen på kontroll som vi har över vår egen data. Plötsligt, med allt prat om "psykografi" och väljarmanipulation, kraften i dataanalys har blivit källan till viss oro.

Men risken är att om vi tittar på fallet Cambridge Analytica isolerat, vi kan förhindra en mycket bredare debatt om användning och kontroll av våra data. Genom att fokusera på rapporterna om extrema metoder, vi kanske saknar de många vardagliga sätt som dataanalys nu formar våra liv.

Dataanalysbranschen är mycket mer mångsidig och långtgående än vad den nuvarande nyhetsbevakningen kan få oss att tro. Under ett nyligen genomfört projekt, Jag hittade något helt annat än de rapporter som vi nu ser om Cambridge Analytica.

Trots sitt ursprung på 1970-talet, när datavetare och bearbetningsexperter började försöka föreställa sig hur en datainformerad organisation kan se ut, det var inte förrän på 1990-talet som dataanalysbranschen började utvecklas på riktigt. Några av de mest kända tidiga exemplen på organisatorisk och individuell tillämpning av dataanalys var inom sporten, och speciellt i fotboll, där data samlades in för att försöka förbättra prestandanivåer, för att hitta dolda mönster i spel eller för att upptäcka potentiella talanger.

Utöver detta, användningen av data inom olika sektorer har spridit sig drastiskt under de senaste 20 åren, mest markant inom områdena resultatstyrning, Reklam och marknadsföring, samt några anmärkningsvärda utvecklingar inom säkerhet och risk. Detta har inkluderat saker som arbetsplatstalanger och klassificeringar på postnummernivå, genom att använda data om livsstilar för att fastställa försäkringspremier eller i kreditvärdering. Den ökande insamlingen av data – möjliggjort av den nya infrastrukturen för GPS, RFID-sensorer, Internet shopping, smartphones och sociala medier – har skapat en rad nya möjligheter för datainsamling. När uppgifterna började hopa sig, en växande industri växte fram.

Du som dataanalytiker

Som man kan förvänta sig, några av dessa dataanalysleverantörer erbjuder konsult- och analystjänster, hjälpa till att spåra kunder, varumärken, opinionen och liknande. Det som verkade mycket viktigare för mig, fastän, var att en stor del av denna industri istället fokuserade på att tillhandahålla programvaran och verktygen för att som de uttryckte det, förvandla oss till våra egna dataanalytiker.

Många av dessa verktyg använder och anpassar Apache Software Foundations Hadoop-projekt med öppen källkod – som gör att stora kluster av datorer kan användas för att bearbeta data. Dessa verktyg presenteras vanligtvis som tillgängliga instrumentpanelliknande tekniker som kräver liten teknisk skicklighet eller kunskap av användaren. Resultatet är att data kan skördas och användas i många olika sammanhang och av ett mycket bredare spektrum av människor än vi kan föreställa oss.

Att mäta en mängd olika saker, från känslor, surr, förstärkning och inflytande i sociala medier, att smaka profilering, sociala nätverksbildningar och så vidare, dessa verktyg kommer med några glansiga löften. Poängen här är att praktiken av dataanalys inte är begränsad till kvalificerade tekniska experter. Dataanalysbranschen syftar faktiskt till att göra vem som helst till en dataanalytiker och att göra alla organisationer datakunniga.

Självklart, dataanalys kommer med några kraftfulla löften som är utformade för att göra oss alltid mer datafokuserade. Vi får upprepade gånger höra av den här branschen att data kan påskynda oss, gör oss smartare, låt oss se in i organisationers dolda djup, tillåta oss att agera i realtid eller göra det möjligt för oss att förutsäga framtiden. Detta innebär att vi också måste vara försiktiga med att acceptera påståenden som görs om kapaciteten hos dataanalys, och som har en agenda som syftar till att utöka dataanvändningen.

Om vi ​​vill ha en fullständig och heltäckande debatt om datas roll i våra liv, vi måste först inse att analysen och användningen av vår data inte är begränsad till de typer av figurer som vi har läst om i dessa senaste berättelser – det är djupt inbäddat i de strukturer vi lever i.

Detta kräver att vi reflekterar över hur vår data används och hur dataanalys, som erbjuds av dessa nya verktyg, kommer att forma våra liv på många sätt. Dataanalys är nu en inbäddad närvaro som förgrenar sig till allt från lokala myndigheter, stora företag och små och medelstora företag, till politiska partier, skolstyrning, PR och managementkonsultverksamhet.

Cambridge Analytica-fallet är avgörande för att förstå hur vår data används, men möjligheten som dessa avslöjanden erbjuder för eftertanke bör inte begränsas enbart till denna typ av rapporterat missbruk. Vi bör se bortom det för att försöka förstå hur datastyrda tillvägagångssätt påverkar våra liv på många olika fronter, särskilt som verktygen för dataanalys tas upp i många olika sektorer. Bara för att resten av branschen kanske inte är lika extrem som Cambridge Analytica, det betyder inte att vi ska försumma att ställa frågor om de många sätt som vår data används för att bedöma, rangordna våra liv.

Denna artikel publicerades ursprungligen på The Conversation. Läs originalartikeln.