Blog FOSS by Lê Trung Nghĩa

https://letrungnghia.mangvn.org

Tráng qua hàng mở dữ liệu

Tráng qua hàng mở dữ liệu

Openwishing data
Tráng qua hàng mở dữ liệu ngụ ý bạn nói dữ liệu của bạn là mở khi nó không mở gì cả. Nhưng việc nói dữ liệu của bạn sẽ tạo ra ‘điều tốt lành’ liệu có chỉ là điều tồi tệ?

Andy Dickinson, Oct 10, 2016
Theo: https://medium.com/@digidickinson/openwishing-data-bd33850c7b58
Bài được đưa lên Internet ngày: 10/10/2016
Tôi từng tham dự hội nghị IODC tuần này nói về dự án Media Mill tôi từng làm việc. Từng có vài ngày thú vị và tôi sẽ viết nhiều hơn về nó sau. Nhưng tôi bị tác động bởi mức độ suy nghĩ - là ý tưởng lớn để giải quyết các vấn đề lớn.
Trong nhiều hơn một trường hợp, cả trong và ngoài hội nghị, tôi đã nghe nhiều người nói về Tráng qua hàng Mở (OpenWashing) - đặt dữ liệu ra ngoài và nói nó là mở khi nó không là mở gì cả, chỉ là trông hay hay. Đây là khái niệm thú vị, nhung tôi cũng từng sốc vì cách thức nhiều tuyên bố to tát về dữ liệu mở đang được làm ở những nơi chỉ lớn trong những lời hứa trong khi thực tế lại là thứ gì đó khác.

Trong khi tráng qua hàng mở nói về những quan ngại rộng lớn hơn về sự minh bạch và những hạn chế khai thác cả thương mại và dân sự, ý tưởng tráng qua hàng mở nói tới các tuyên bố to tát về tác động xã hội và cá nhân. ‘Dự án này sẽ làm những điều tốt hơn cho cá nhân các công dân’ họ sẽ nói - rằng những gì dữ liệu mở có thể làm khi chúng ta thực sự sử dụng nó. Trong thực tế nó không thế hoặc, nhiều khả năng hơn thực sự là khó để chứng minh. Chúng tôi ngã ngửa trong các phần kinh tế và dân sự của dự án dữ liệu mở và đơn giản giả thiết phần giá trị xã hội đã xảy ra.
Rõ ràng Tráng qua hàng mở là một vấn đề. Dù to hay nhỏ, nếu bạn đang xem xét các vấn đề về tham nhũng và trách nhiệm giải trình thì đây là vấn đề. Nó là vấn đề lớn nếu bạn muốn tạo ra sự cách tân của kinh tế và tìm kiếm để kìm bạn lại bằng việc cấp phép.
Hứa hẹn quá đáng về giá trị của dữ liệu mở cho các công dân - tráng qua hàng mở vì chiếc cầu vồng và con kỳ lân - là vấn đề cơ bản hơn so với việc tráng qua hàng mở và là vấn đề không chỉ đe dọa lòng tin các công dân có thể có trong quy trình đó. Như Karin Christiansen đã lưu ý trong một trong các bài trình chiếu đầu tiên; chúng ta cần thận trọng không hứa quá đáng về dữ liệu mở vì nó trao cho những người khác lý do để làm xói mòn toàn bộ ý tưởng đó.

Open washing data means you claim your data is open when it isn’t. But is claiming your data will create ‘good’ just as bad?
I was at the IODC conference this week talking about the Media Mill project I’ve been working on. It was an interesting couple of days and I’ll write more later on. But I was struck by the scale of thinking — it’s big ideas to solve big problems.
On more than one occasion, on and off the stage, I heard a lot of talk about OpenWashing — putting data out and claiming it was open when it isn’t, just to look good. It was an interesting term, but I was also struck by the way that many of the big claims for open data being made where just as big on promises when the reality was something different.
Whilst openwashing speaks to broader concerns of transparency and limitations of exploitation both commercial and civic, the idea of openwishing speaks to big claims of social and individual impact. ‘This project will make things better for individual citizens’ they will claim — that’s what open data can do when we really use it. In reality it doesn’t or, more likely its really hard to prove. We fall back on the economic and civic parts of the open data project and simply assume the social value part has happened.
Clearly OpenWashing is an issue. Big and small, if you’re looking at issues of corruption and accountability its a problem. It’s a big issue of if you want to generate economic innovation and find your held back by licensing.
Over-promising on the value of open data to citizens — open wishing for rainbows and unicorns — is a more fundamental problem than openwashing and one that not only threatens the trust citizens might have in the process. As Karin Christiansen noted in one of the first presentations; we need to be careful not to over promise on open data as it gives others a reason to undermine the whole idea.
Dịch: Lê Trung Nghĩa
letrungnghia.foss@gmail.com
 
Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây