داده‌ها بر اساس ویژگی‌هایی مانند حساسیت، کاربرد، و فناوری‌های مرتبط با آنها به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند: داده‌های پایه که مفاهیم رایج و شناخته‌شده را شامل می‌شوند، داده‌های کاربردی و ترکیبی که برای تحلیل‌های کلان و بهینه‌سازی فرآیندها استفاده می‌شوند، و داده‌های نوظهور که با فناوری‌های مدرن مانند هوش مصنوعی و بلاکچین ایجاد شده‌اند. هر دسته چالش‌ها و فرصت‌های خاص خود را در تنظیم‌گری ایجاد می‌کند، و به ویژه با توجه به ریسک‌هایی مانند باز-شناسایی و مسائل اخلاقی مرتبط با سوگیری و تبعیض پیچیدگی تنظیم‌گری آن‌ها با هم متمایز می‌شود.

داده‌های پایه: از عمومی تا سری

این دسته شامل انواع داده‌هایی است که به‌طور گسترده شناخته شده‌اند و در اکثر سیستم‌های مدیریت داده استفاده می‌شوند. این داده‌ها معمولاً بر اساس سطح حساسیت و دسترسی طبقه‌بندی می‌شوند و پایه تنظیم‌گری داده‌ها را تشکیل می‌دهند.

• داده‌های عمومی (Public Data): این دسته شامل اطلاعاتی است که در اختیار عموم قرار دارند یا باید قرار بگیرند، مانند آمارهای دولتی، داده‌های مربوط به کتابخانه‌های عمومی یا اطلاعات جغرافیایی باز. هدف اصلی در اینجا تسهیل حداکثری دسترس‌پذیری و تشویق به استفاده مجدد برای ایجاد نوآوری و شفافیت است.
• داده‌های شخصی (Personal Data): این داده‌ها به طور مستقیم یا غیرمستقیم با یک فرد قابل شناسایی مرتبط هستند، مانند نام، آدرس، شماره تلفن و اطلاعات خانوادگی یا ارتباطات شخصی. تمرکز اصلی در اینجا بر حفظ حریم خصوصی و اعطای حق کنترل به افراد بر داده‌هایشان است.
• داده‌های حساس (Sensitive Data): این نوع زیرمجموعه‌ای از داده‌های شخصی هستند که افشای آن‌ها می‌تواند منجر به تبعیض یا آسیب جدی به فرد شود، مانند سوابق پزشکی، اطلاعات ژنتیکی، گرایش‌های سیاسی یا مذهبی. این داده‌ها نیازمند بالاترین سطح حفاظت و رضایت صریح برای پردازش هستند.
• داده‌های حساس قابل ناشناس‌سازی (Anonymizable Sensitive Data): این داده‌ها را می‌توان با استفاده از تکنیک‌هایی مانند حذف اطلاعات شناسایی مستقیم (مانند نام و شماره ملی)، تعمیم دادن داده‌ها (مثلاً تبدیل سن دقیق به بازه سنی) یا اضافه کردن نویز (Differential Privacy)، به گونه‌ای تبدیل کرد که دیگر به یک فرد خاص قابل انتساب نباشند و از حالت حساس خارج شوند. لازم به ذکر است که دستیابی به ناشناس‌سازی کامل (true anonymization) که باز-شناسایی را عملاً غیرممکن می‌سازد، بسیار دشوار است و اغلب با مفهوم شبه‌ناشناس‌سازی (pseudonymization) مواجه هستیم. در شبه‌ناشناس‌سازی، داده‌ها قابل انتساب به فرد خاصی نیستند مگر با اطلاعات اضافی که به صورت جداگانه و تحت حفاظت شدید نگهداری می‌شوند. این تمایز برای چارچوب‌های قانونی و فنی حائز اهمیت فراوان است، زیرا مسئولیت و الزامات حفاظتی در هر مورد متفاوت است. با وجود ناشناس‌سازی، همواره ریسک باز-شناسایی (Re-identification) وجود دارد، به ویژه زمانی که داده‌های ناشناس‌سازی شده با مجموعه‌داده‌های دیگر ترکیب شوند. مطالعات نشان داده‌اند که حتی با اطلاعات محدود، می‌توان افراد را در مجموعه‌داده‌های ناشناس‌سازی شده شناسایی کرد. روش‌های پیشرفته‌ای مانند Differential Privacy و Federated Learning می‌توانند ریسک باز-شناسایی را کاهش دهند، اما همچنان نیاز به ارزیابی مداوم ریسک و استفاده از چارچوب‌های قانونی مناسب وجود دارد. چارچوب‌های قانونی شفاف و قابل اعتماد برای این داده‌ها، به ویژه برای کاربردهای پژوهشی و تحلیلی، حیاتی هستند تا هم اعتماد عمومی را جلب کنند و هم امکان بهره‌برداری از این داده‌ها را فراهم آورند. لازم به ذکر است که اغلب، دستیابی به ناشناس‌سازی کامل (true anonymization) بسیار دشوار است و با مفهوم شبه‌ناشناس‌سازی (pseudonymization) مواجه هستیم که در آن، داده‌ها قابل انتساب به فرد خاصی نیستند مگر با اطلاعات اضافی که جداگانه نگهداری می‌شوند.
• داده‌های زیست‌سنجی (Biometric Data): این دسته شامل اطلاعاتی است که ویژگی‌های بیولوژیکی یا رفتاری منحصربه‌فرد افراد را نشان می‌دهند، مانند اثر انگشت، اسکن عنبیه، تشخیص چهره، یا الگوهای صوتی. این داده‌ها هرچند در برخی دسته‌بندی‌ها به عنوان داده‌های حساس طبقه‌بندی می‌شوند اما به دلیل غیرقابل‌تغییر بودن و ارتباط مستقیم با هویت فرد، بسیار حساس هستند و افشای آن‌ها می‌تواند خطرات جدی برای امنیت و حریم خصوصی ایجاد کند. این داده‌ها معمولاً برای احراز هویت یا کنترل دسترسی استفاده می‌شوند و نیازمند حفاظت‌های پیشرفته و چارچوب‌های قانونی سخت‌گیرانه هستند.
• داده‌های محرمانه (Confidential Data): این دسته شامل اطلاعاتی است که به دلیل ارزش تجاری یا استراتژیک برای سازمان‌ها یا شرکت‌ها حائز اهمیت هستند و افشای آن‌ها می‌تواند به مزیت رقابتی یا منافع اقتصادی آن‌ها آسیب برساند. اسرار تجاری، فرمول‌های تولید یا استراتژی‌های بازاریابی در این دسته قرار می‌گیرند.
• داده‌های فوق محرمانه و سری (Top Secret & Classified Data): این اطلاعات به طور مستقیم با امنیت ملی، زیرساخت‌های حیاتی (مانند انرژی اتمی یا زیرساخت‌های برق و آب)، یا عملیات نظامی و امنیتی مرتبط هستند. دسترسی به این داده‌ها به شدت محدود و کنترل‌شده است.

داده‌های تولیدی و تحلیلی: از کاربر تا صنعت

این دسته شامل داده‌هایی است که از تجمیع، تولید توسط کاربران، یا کاربردهای خاص در حوزه‌های صنعتی و محیطی به‌دست می‌آیند. این داده‌ها اغلب برای تحلیل‌های کلان یا بهینه‌سازی فرآیندها استفاده می‌شوند و ممکن است ترکیبی از انواع پایه باشند.

• داده‌های نیمه‌عمومی (Quasi-Public Data): داده‌هایی که نه کاملاً عمومی هستند و نه کاملاً محرمانه، مانند اطلاعات منتشرشده توسط شرکت‌های خصوصی که به‌صورت محدود در دسترس قرار می‌گیرند (مثلاً داده‌های ترافیک شهری شرکت‌های حمل‌ونقل). این داده‌ها می‌توانند با شرایط خاص (مثل قراردادهای اشتراک‌گذاری) در دسترس قرار گیرند و نیاز به تنظیم‌گری خاص دارند.
• داده‌های تولیدشده توسط کاربر (User-Generated Data): داده‌هایی که کاربران در پلتفرم‌های دیجیتال (مانند شبکه‌های اجتماعی، نظرات آنلاین، یا داده‌های تولیدشده توسط اپلیکیشن‌ها) ایجاد می‌کنند. این داده‌ها می‌توانند ترکیبی از داده‌های عمومی، شخصی و حساس باشند و چالش‌های خاصی در زمینه مالکیت، استفاده و مسئولیت محتوای تولیدشده (content moderation) دارند. در اینجا، مسئله حائز اهمیت این است که کاربران اغلب کنترلی بر نحوه استفاده از داده‌هایشان پس از تولید ندارند. بنابراین، تنظیم‌گری باید به سمت ایجاد مدل‌هایی حرکت کند که به کاربران امکان کنترل بیشتر بر داده‌هایشان را بدهد، مانند مدل‌های “مالکیت کاربر” یا “اقتصاد داده مبتنی بر رضایت” که در آن، کاربران می‌توانند در ازای استفاده از داده‌هایشان، پاداش دریافت کنند.
• داده‌های تجمیعی (Aggregated Data): داده‌هایی که از تجمیع داده‌های فردی به‌دست می‌آیند و معمولاً برای تحلیل‌های کلان (مثل آمارهای جمعیتی یا الگوهای مصرف) استفاده می‌شوند. این داده‌ها ممکن است ناشناس به نظر برسند، اما همچنان خطر باز-شناسایی دارند. باز-شناسایی می‌تواند از طریق ترکیب این داده‌ها با مجموعه‌داده‌های دیگر یا استفاده از تکنیک‌های پیچیده تحلیل داده اتفاق بیفتد. لذا، مدیریت دقیق ریسک باز-شناسایی و استفاده از روش‌های پیشرفته ناشناس‌سازی الزامی است.
• داده‌های صنعتی (Industrial Data): داده‌های تولیدشده در فرآیندهای صنعتی، مانند داده‌های حسگرهای خط تولید، اطلاعات عملکرد ماشین‌آلات، یا داده‌های زنجیره تأمین. این داده‌ها معمولاً محرمانه یا نیمه‌عمومی هستند و برای بهینه‌سازی تولید، نگهداری پیش‌بینانه، و مدیریت زنجیره تأمین استفاده می‌شوند.
• داده‌های محیطی (Environmental Data): داده‌هایی که از محیط زیست و منابع طبیعی جمع‌آوری می‌شوند، مانند داده‌های کیفیت هوا، دمای اقیانوس‌ها، یا حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) در کشاورزی هوشمند. این داده‌ها اغلب عمومی یا نیمه‌عمومی هستند، اما ممکن است شامل اطلاعات حساس (مانند مکان‌های دقیق حسگرها) باشند که نیاز به حفاظت دارند. این داده‌ها برای مدیریت منابع، پیش‌بینی بلایای طبیعی و سیاست‌گذاری زیست‌محیطی حیاتی هستند.
• داده‌های جغرافیایی و مکانی (Geospatial Data): داده‌هایی که به موقعیت‌های جغرافیایی یا مکانی اشاره دارند، مانند نقشه‌های شهری، داده‌های GPS، یا اطلاعات حسگرهای مکانی. این داده‌ها می‌توانند عمومی (مانند نقشه‌های دسترسی آزاد)، شخصی (مانند داده‌های مکان‌یابی تلفن همراه)، یا محرمانه (مانند نقشه‌های زیرساختی) باشند. استفاده از این داده‌ها در برنامه‌ریزی شهری، حمل‌ونقل، یا حتی عملیات نظامی رایج است، اما ریسک نقض حریم خصوصی در داده‌های مکانی شخصی بالاست.
• داده‌های تعاملی (Interactive Data): این دسته شامل اطلاعاتی است که نحوه تعامل کاربران با سیستم‌ها، وب‌سایت‌ها، یا اپلیکیشن‌ها را نشان می‌دهند، مانند کلیک‌ها، اسکرول‌ها، یا زمان صرف‌شده در یک صفحه. این داده‌ها برای بهبود تجربه کاربری و شخصی‌سازی خدمات حیاتی‌اند، اما می‌توانند اطلاعات حساسی درباره رفتار و ترجیحات کاربران فاش کنند. مدیریت این داده‌ها نیازمند ناشناس‌سازی و کنترل دقیق دسترسی است.
• فراداده‌ها (Meta Data): این دسته شامل داده‌هایی است که داده‌های دیگر را توصیف می‌کنند، مانند زمان ایجاد فایل، مکان جغرافیایی، یا مشخصات دستگاه. اگرچه فراداده‌ها به‌تنهایی ممکن است بی‌ضرر به نظر برسند، ترکیب آن‌ها با سایر داده‌ها می‌تواند به باز-شناسایی افراد منجر شود. این داده‌ها در مدیریت داده و تحلیل‌های امنیتی نقش دارند و نیازمند تنظیم‌گری خاص برای جلوگیری از سوءاستفاده هستند.

داده‌های آینده: هوش مصنوعی و بلاکچین

این دسته به داده‌هایی اختصاص دارد که با پیشرفت فناوری‌های مدرن مانند هوش مصنوعی و بلاکچین ایجاد شده‌اند. این داده‌ها اغلب پیچیده‌تر هستند و چالش‌های جدیدی در مدیریت و تنظیم‌گری ایجاد می‌کنند.

• داده‌های مصنوعی (Synthetic Data): داده‌هایی که به‌صورت مصنوعی توسط الگوریتم‌ها یا مدل‌های هوش مصنوعی تولید می‌شوند تا ویژگی‌های داده‌های واقعی را شبیه‌سازی کنند، بدون اینکه به افراد یا نهادهای خاص قابل ردیابی باشند. این داده‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، آزمایش سیستم‌ها یا تحقیقات بدون نیاز به دسترسی به داده‌های حساس استفاده می‌شوند. با این حال، کیفیت و دقت این داده‌ها به مدل تولیدکننده بستگی دارد و ممکن است در برخی موارد سوگیری‌های موجود در داده‌های اصلی را بازتولید کنند.
• داده‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی (AI Generated Data): این دسته شامل داده‌هایی است که به‌صورت کاملاً جدید توسط مدل‌های مولد هوش مصنوعی، مانند تصاویر، متون، یا ویدئوهای تولیدشده، ایجاد می‌شوند و ممکن است هیچ ارتباطی با داده‌های واقعی نداشته باشند. این داده‌ها مسائل مالکیت معنوی و سوگیری‌های الگوریتمی را به شدت مطرح می‌کنند. برای تنظیم‌گری این حوزه، نیاز مبرمی به توسعه چارچوب‌های حکمرانی الگوریتمی وجود دارد که شامل الزامات شفافیت در مورد نحوه تولید این داده‌ها، مسئولیت‌پذیری در قبال سوگیری‌ها، و امکان ممیزی (auditing) مدل‌های هوش مصنوعی برای اطمینان از عدالت و عدم تبعیض باشد. این داده‌ها در تولید محتوا یا شبیه‌سازی‌ها کاربرد دارند.
• داده‌های مبتنی بر بلاکچین (Blockchain-Based Data): داده‌هایی که در شبکه‌های بلاکچین ذخیره یا مدیریت می‌شوند و ویژگی‌هایی مانند شفافیت، تغییرناپذیری و غیرمتمرکز بودن دارند. این داده‌ها می‌توانند عمومی (مانند تراکنش‌های بیت‌کوین)، محرمانه (مانند قراردادهای هوشمند تجاری)، یا حتی حساس (مانند هویت‌های دیجیتال) باشند. مدیریت این داده‌ها به دلیل ماهیت غیرمتمرکز بلاکچین نیازمند تنظیم‌گری ویژه‌ای است
• داده‌های آموزشی (Training Data): داده‌هایی که برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند، شامل داده‌های عمومی، شخصی، حساس، یا مصنوعی. این داده‌ها نیازمند مدیریت دقیق برای جلوگیری از سوگیری و نقض حریم خصوصی هستند.
• داده‌های عصبی: این دسته شامل داده‌هایی است که از فعالیت‌های مغزی افراد از طریق فناوری‌های رابط مغز و کامپیوتر (BCI)، مانند الکتروانسفالوگرافی (EEG) یا تصویربرداری رزونانس مغناطیسی کاربردی (fMRI)، جمع‌آوری می‌شوند. برخلاف داده‌های پزشکی که به وضعیت سلامت جسمی یا روانی (مانند نتایج آزمایش یا تشخیص بیماری) مربوط می‌شوند، داده‌های عصبی اطلاعات عمیقی درباره فرآیندهای شناختی، مانند افکار، احساسات، یا نیت‌های افراد، ارائه می‌دهند. این داده‌ها به دلیل قابلیت نفوذ به حریم خصوصی ذهنی، حساسیت بی‌نظیری دارند و نیازمند حفاظت‌های پیشرفته، رضایت آگاهانه مداوم، و چارچوب‌های اخلاقی سخت‌گیرانه هستند. این داده‌ها در درمان بیماری‌های عصبی (مانند صرع)، کنترل پروتزهای هوشمند، یا حتی کاربردهای غیرپزشکی مانند بازی‌های دیجیتال و تبلیغات هدفمند بر اساس الگوهای ذهنی استفاده می‌شوند.
• داده‌های کوانتومی: این دسته شامل داده‌های تولیدشده یا پردازش‌شده توسط سیستم‌های محاسبات کوانتومی یا رمزنگاری کوانتومی است. این داده‌ها به دلیل پیچیدگی‌های محاسباتی و کاربردهای خاصشان، مانند رمزنگاری غیرقابل‌شکست، نیازمند تنظیم‌گری ویژه‌ای هستند. این داده‌ها در حال حاضر در مراحل اولیه توسعه هستند، اما پتانسیل بالایی برای آینده دارند.

کلان‌داده‌ها: چالش‌های مقیاس و پیچیدگی

این دسته به داده‌هایی اشاره دارد که به دلیل حجم زیاد، سرعت تولید بالا، و تنوع فرمت‌ها (مانند متن، تصویر، و ویدئو) نیازمند ابزارها و رویکردهای خاصی برای ذخیره‌سازی، پردازش، و تحلیل هستند. این داده‌ها می‌توانند شامل هر یک از انواع داده‌های پایه، تولیدی و تحلیلی، یا نوظهور باشند.

• کلان‌داده‌های رفتارمحور (Behavioral Big Data): این داده‌ها، که اغلب از پلتفرم‌های آنلاین (مانند اسنپ، دیجی‌کالا، شبکه‌های اجتماعی) جمع‌آوری می‌شوند، می‌توانند شامل الگوهای تردد، عادات خرید، علایق، و حتی وضعیت روانی افراد باشند. در حالی که هدف اولیه این داده‌ها بهبود خدمات پلتفرم است، تحلیل‌های ثانویه می‌توانند به شناخت دقیق رفتار جمعی مردم منجر شوند. این شناخت می‌تواند توسط دولت (برای سیاست‌گذاری)، شرکت‌ها (برای بازاریابی هدفمند) یا حتی دشمن (برای نفوذ فرهنگی، اجتماعی یا امنیتی) مورد سوءاستفاده قرار گیرد. برای مقابله با این سوءاستفاده‌ها، ضروری است که نهادهای نظارتی مستقل، با اختیارات کافی برای دسترسی به این داده‌ها (با رعایت حریم خصوصی) و ممیزی الگوریتم‌های تحلیل، ایجاد یا تقویت شوند.
• کلان‌داده‌های ترکیبی/هم‌افزا (Synergistic Big Data): این داده‌ها از ترکیب مجموعه‌داده‌های مختلف از تولیدکنندگان متفاوت ایجاد می‌شوند. به عنوان مثال: ترکیب داده‌های تردد اسنپ با داده‌های خرید دیجی‌کالا می‌تواند بینش‌های عمیقی در مورد رابطه بین محل زندگی/کار، الگوهای رفت و آمد و عادات مصرفی افراد ارائه دهد. این ترکیب می‌تواند برای توسعه خدمات هوش مصنوعی (مانند پیش‌بینی نیازهای شهری) بسیار ارزشمند باشد، اما همزمان ریسک باز-شناسایی و نقض حریم خصوصی را به شدت افزایش می‌دهد. ایجاد پروتکل‌های استاندارد برای اشتراک‌گذاری امن داده‌ها و الزام به ارزیابی تاثیر بر حریم خصوصی (DPIA) پیش از هرگونه ترکیب داده‌ای، می‌تواند به کاهش این ریسک‌ها کمک کند.

داده‌های زمانی و پویا: مدیریت بلادرنگ

این دسته شامل داده‌هایی است که به‌صورت بلادرنگ یا در بازه‌های زمانی خاص جمع‌آوری می‌شوند و به دلیل تغییرات مداوم، نیازمند پردازش سریع و زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر هستند. این داده‌ها می‌توانند عمومی (مانند داده‌های هواشناسی)، شخصی (مانند داده‌های GPS)، یا صنعتی (مانند حسگرهای اینترنت اشیا در خط تولید) باشند. این داده‌ها در پیش‌بینی بلادرنگ، مدیریت بحران، و بهینه‌سازی فرآیندها نقش دارند، اما چالش‌هایی مانند تأخیر در پردازش و امنیت داده‌های بلادرنگ را به همراه دارند.

جمع‌بندی

درک انواع داده‌ها، از داده‌های پایه و تولیدی و تحلیلی تا داده‌های نوظهور، کلان‌داده‌ها، و زمانی و پویا، تنها گام نخست در مسیر تنظیم‌گری مؤثر در عصر دیجیتال است. هر نوع داده چالش‌های خاص خود را در حوزه حریم خصوصی، امنیت، و نوآوری ایجاد می‌کند، به‌ویژه با توجه به ریسک‌هایی مانند باز-شناسایی و سوگیری‌های الگوریتمی. در جهانی که داده‌ها نه تنها اقتصاد را شکل می‌دهند، بلکه بر حریم خصوصی، امنیت، و حتی فرهنگ جوامع تأثیر می‌گذارند، شناخت بازیگران این حوزه و نقش آنها در شکل‌دهی اکوسیستم داده حیاتی است. با توجه به پیچیدگی و تنوع این داده‌ها، شناخت دقیق بازیگران کلیدی در اکوسیستم داده و منافع متضاد آنها برای طراحی چارچوب‌های تنظیم‌گری مؤثر، حیاتی است. در این راستا، ضرورت تدوین یک نقشه راه ملی برای تنظیم‌گری داده‌ها در ایران، بر پایه اصول شفافیت، عدالت، و مسئولیت‌پذیری، بیش از پیش احساس می‌شود. این نقشه راه باید با مشارکت تمامی ذی‌نفعان و با هدف ایجاد اجماع ملی بر سر اصول حاکم بر حکمرانی داده‌ها تدوین شود. بخش بعدی این یادداشت به واکاوی این بازیگران و نقش آنها در شکل‌دهی به چالش‌ها و فرصت‌های تنظیم‌گری خواهد پرداخت.