তথ্য বিজ্ঞানে, প্রোফাইলিং কম্পিউটারাইজড ডেটা বিশ্লেষণ দ্বারা উৎপন্ন ব্যবহারকারী প্রোফাইলগুলির নির্মাণ প্রক্রিয়া এবং প্রয়োগের বিষয়টি বোঝায়।এটি অ্যালগরিদম বা অন্যান্য গাণিতিক কৌশলগুলির ব্যবহার যা ডেটাবেজে একত্রিত হয়ে প্রচুর পরিমাণে ডেটাগুলিতে নিদর্শন বা পারস্পরিক সম্পর্ক আবিষ্কারের অনুমতি দেয়। যে নিদর্শনগুলি বা পারস্পরিক সম্পর্কগুলি লোক সনাক্ত করতে বা প্রতিনিধিত্ব করতে ব্যবহৃত হয়, তাদের প্রোফাইল বলা হয়ে থাকে। প্রোফাইলিং প্রযুক্তি বা জনসংখ্যা প্রোফাইলিংয়ের আলোচনা ব্যতীত, এই অর্থে প্রোফাইলিংয়ের ধারণাটি কেবল প্রোফাইল তৈরির বিষয়ে নয়, তবে ব্যক্তিগণের উপর গ্রুপ প্রোফাইলের প্রয়োগ সম্পর্কিতও তথ্য প্রকাশ করে থাকে। যেমন ক্রেডিট স্কোরিং, দাম বৈষম্য বা সুরক্ষা ঝুঁকির সনাক্তকরণের ক্ষেত্রে। প্রোফাইলিং কেবল কম্পিউটারাইজড প্যাটার্ন-স্বীকৃতির বিষয় নয়; এটি পরিশোধিত মূল্য-বৈষম্য, টার্গেট সার্ভিসিং, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং ব্যাপক সামাজিক বাছাই সক্ষম করে । রিয়েল-টাইম মেশিন প্রোফাইল উদ্ভুত প্রযুক্তিগত অবকাঠামোগত পূর্ববর্তী বুদ্ধি, স্বয়ক্রিয় কম্পিউটারিং এবং সর্বব্যাপী কম্পিউটিং এর সমর্থকদের দ্বারা কল্পনা করা পূর্ব শর্ত গঠন করে।
তথ্য সমাজের অন্যতম চ্যালেঞ্জিং সমস্যা হলো ক্রমবর্ধমান ডেটার ওভারলোডকে মোকাবেলা করা। সমস্ত ধরণের সামগ্রীকে ডিজিটালাইজ করার পাশাপাশি রেকর্ডিং প্রযুক্তির ব্যয় উন্নতি ও হ্রাসের সাথে উপলভ্য তথ্যের পরিমাণ বিপুল পরিমাণে বৃদ্ধি পেয়েছে। এইভাবে সংস্থা, সরকার এবং ব্যক্তিদের পক্ষে শব্দদণ্ড থেকে তথ্যকে বৈষম্যমূলক করা, দরকারী বা আকর্ষণীয় ডেটা সনাক্ত করা গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে। প্রোফাইলিং প্রযুক্তির বিকাশ অবশ্যই এই পটভূমির বিপরীতে দেখা উচিত। এই প্রযুক্তিগুলি তথ্যের মধ্যে পরিসংখ্যান নিদর্শন আকারে জ্ঞান সন্ধান বা পরীক্ষার জন্য দক্ষতার সাথে তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করার জন্য ভাবা হয় এই প্রক্রিয়াটিকে নলেজ ডিসকভারি ইন ডেটাবেসস (কেডিডি) বলা হয়, প্রোফাইলারকে "প্রোফাইল" হিসাবে ব্যবহারযোগ্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে সম্পর্কিত তথ্যের সেট সরবরাহ করে।
প্রোফাইলিং প্রক্রিয়া
প্রোফাইলিংয়ের প্রযুক্তিগত প্রক্রিয়াটি বিভিন্ন পদক্ষেপে পৃথক করা যেতে পারে:
প্রাথমিক ভিত্তি: প্রোফাইলিং প্রক্রিয়া প্রযোজ্য সমস্যা ডোমেনের বিশদকরণ এবং বিশ্লেষণের লক্ষ্যগুলি সনাক্তকরণের সাথে শুরু হয়।
ডেটা সংগ্রহ: বিশ্লেষণের জন্য লক্ষ্যযুক্ত ডেটাসেট বা ডাটাবেস বিদ্যমান ডোমেন জ্ঞান এবং ডেটা বোঝার আলোকে প্রাসঙ্গিক ডেটা নির্বাচন করে তৈরি করা হয়।
ডেটা প্রস্তুতি: বৈশিষ্ট্যগুলি বাদ দিয়ে শব্দটি মুছে ফেলার এবং জটিলতা হ্রাস করার জন্য ডেটা প্রসেস করা হয়।
ডেটা মাইনিং: ডেটা, মডেল এবং লক্ষ্য অনুসারে ডেভেলপমেন্ট অ্যালগরিদম বা হিউরিস্টিক দিয়ে বিশ্লেষণ করা হয়।
ব্যাখ্যামূলক: মাইনিং নিদর্শনগুলি বিশেষজ্ঞের এবং অ্যাপ্লিকেশন ডোমেনের পেশাদারদের দ্বারা তাদের প্রাসঙ্গিকতা এবং বৈধতার উপর মূল্যায়ন করা হয়।
অ্যাপ্লিকেশন: নির্মিত প্রোফাইলগুলি প্রয়োগ করা হয়, উদাঃ ব্যক্তিদের বিভাগে, অ্যালগরিদমগুলি পরীক্ষা এবং সূক্ষ্ম-টিউন করতে।
প্রাতিষ্ঠানিক সিদ্ধান্ত: সংস্থাগুলি বা ব্যক্তি যাদের ডেটা প্রাসঙ্গিক প্রোফাইলের সাথে মিলে যায় তাদের জন্য কী পদক্ষেপ বা নীতি প্রয়োগ করা হবে তা সংস্থা সিদ্ধান্ত নেয়।
ডেটা সংগ্রহ, প্রস্তুতি এবং ডেটা মাইনিং সবই সেই পর্যায়ে যার মধ্যে প্রোফাইলের কাজ চলছে তবে প্রোফাইলিং প্রোফাইলগুলির প্রয়োগকেও বোঝায়, যার অর্থ গ্রুপ বা স্বতন্ত্র ব্যক্তিদের সনাক্তকরণ বা শ্রেণিবিন্যাসের জন্য প্রোফাইলের ব্যবহার। অ্যাপ্লিকেশন এ দেখা যাবে, প্রক্রিয়াটি বিজ্ঞপ্তিযুক্ত প্রোফাইলগুলি প্রয়োগ এবং প্রয়োগের মধ্যে একটি প্রতিক্রিয়া লুপ রয়েছে। প্রোফাইলিংয়ের প্রক্রিয়াটি গতিশীল এবং অভিযোজিত উভয়ই। প্রোফাইলিংয়ের গতিশীল এবং অভিযোজিত প্রকৃতির একটি ভাল চিত্র হ'ল ডেটা মাইনিংয়ের জন্য ক্রস-শিল্প স্ট্যান্ডার্ড প্রক্রিয়া ।
অ্যাপ্লিকেশন ডোমেন
প্রোফাইলিং প্রযুক্তি বিভিন্ন ডোমেন এবং বিভিন্ন উদ্দেশ্যে বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এই প্রোফাইলিং অনুশীলন সমস্তের আলাদা প্রভাব থাকবে এবং বিভিন্ন সমস্যা উত্থাপন করবে। গ্রাহকদের আচরণ এবং পছন্দ সম্পর্কে জ্ঞান রাখা অন্যতম বাণিজ্যিক কৌশল। প্রোফাইলিং প্রযুক্তির ভিত্তিতে, সংস্থাগুলি বিভিন্ন ধরণের গ্রাহকের আচরণের পূর্বাভাস দিতে পারে। বিপণনের কৌশলগুলি এই ধরণের লোকের জন্য উপযুক্ত হতে পারে। বিপণনে প্রোফাইলিং অনুশীলনের উদাহরণগুলি হলো গ্রাহকদের আনুগত্য কার্ড, সাধারণভাবে গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা এবং ব্যক্তিগতকৃত বিজ্ঞাপন
আর্থিক খাতে প্রতিষ্ঠানগুলি প্রতারণা প্রতিরোধ এবং ক্রেডিট স্কোরিংয়ের জন্য প্রোফাইলিং প্রযুক্তি ব্যবহার করে। ব্যাংকগুলি তাদের গ্রাহকদের ক্রেডিট দেওয়ার ক্ষেত্রে ঝুঁকি হ্রাস করতে চায়। বিস্তৃত গোষ্ঠীর ভিত্তিতে, প্রোফাইলিং গ্রাহকদের একটি নির্দিষ্ট স্কোরিং মান দেওয়া হয় যা তাদের ক্রেডিট প্রাপ্তির যোগ্যতা নির্দেশ করে ব্যাংক এবং বীমা সংস্থাগুলির মতো আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি জালিয়াতি বা অর্থ-পাচারকে সনাক্ত করতে গ্রুপ প্রোফাইলিং ব্যবহার করে। লেনদেনের সাথে থাকা ডেটাবেসগুলি সম্ভাব্য সন্দেহজনক লেনদেনের ইঙ্গিত দিয়ে স্ট্যান্ডার্ড থেকে বিচ্যুত আচরণগুলি খুঁজে পেতে অ্যালগরিদমের সাহায্যে অনুসন্ধান করা হয় । কর্মসংস্থানের প্রসঙ্গে, প্রোফাইলগুলি কর্মীদের তাদের অনলাইন আচরণ পর্যবেক্ষণ করে, তাদের দ্বারা জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য, এবং তাদের দক্ষতায় সজ্জিত করে এবং র্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানবসম্পদ স্থাপনার জন্য ব্যবহার করতে পারে। কর্মক্ষেত্রে লোকেদের সমর্থন করার জন্য, এবং ইন্টারফেসটিকে ব্যক্তিগতকৃত হাইপারমিডিয়া সিস্টেমগুলির নকশায় হস্তক্ষেপের মাধ্যমে শেখার জন্যও প্রোফাইলিং ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মনোযোগ আর্কষণ ব্যবস্থাপনাকে কার্যকর করার জন্য এটি ব্যবহার হতে পারে।
ঝুঁকি এবং সমস্যা
প্রোফাইলিং প্রযুক্তিগুলি গোপনীয়তা, সাম্যতা, যথাযথ প্রক্রিয়া, সুরক্ষা এবং দায়বদ্ধতা সহ অনেক নৈতিক, আইনী এবং অন্যান্য বিষয় উত্থাপন করে। বহু লেখক এটির নতুন প্রযুক্তিগত অবকাঠামোগত ঝুঁকির ব্যাপারে সতর্ক করেছেন যা আধা-স্বায়ত্তশাসিত প্রোফাইলিং প্রযুক্তির এর ভিত্তিতে উদ্ভূত হতে পারে। গোপনীয়তা মূল বিষয়গুলির মধ্যে একটি। প্রোফাইলিং প্রযুক্তিগুলি কোনও ব্যক্তির আচরণ এবং পছন্দগুলির সুদূরপ্রসারী পর্যবেক্ষণকে সম্ভব করে তোলে। প্রোফাইলগুলি ব্যক্তি সম্পর্কে ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ করতে পারে প্রোফাইলিং প্রযুক্তিগুলি তাদের প্রকৃতিগত বৈষম্যমূলক সরঞ্জামগুলি দ্বারা। তারা অতুলনীয় ধরণের সামাজিক বাছাই এবং বিভাজনকে অনুমোদন দেয় যা অন্যায্য প্রভাব ফেলতে পারে। প্রোফাইলি ব্যক্তিদের উচ্চ মূল্য দিতে হতে পারে এবং তারা ঝুঁকি বাড়িয়ে তুলতে পারে কারণ তাদের প্রয়োজনগুলি পূরণ করা কম লাভজনক। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে তারা এ সম্পর্কে সচেতন হবে না, যেহেতু প্রোফাইলিং অনুশীলনগুলি বেশিরভাগ অদৃশ্য এবং প্রোফাইলগুলি নিজেরাই বৌদ্ধিক সম্পত্তি বা ব্যবসায়ের গোপনীয়তার দ্বারা সুরক্ষিত থাকে।
প্রোফাইলগুলি যখন ব্যবহারকারীগন তাদের অ্যাক্সেস বা ব্যবহারের অধিকারী নয় তখনেএই অ্যাক্সেস তাদের বিরুদ্ধে ও ব্যবহার করা যেতে পারে। এই সুরক্ষা লঙ্ঘন সম্পর্কিত একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো পরিচয় চুরি। প্রোফাইলগুলির প্রয়োগ যখন ক্ষতির কারণ হবে, তখন এই ক্ষতির দায়বদ্ধতা কার উপর পরবে সফ্টওয়্যার প্রোগ্রামার, প্রোফাইলিং পরিষেবা প্রদানকারী, বা প্রোফাইলযুক্ত ব্যবহারকারীকে কী জবাবদিহি করবে? দায়বদ্ধতার বিষয়টি বিশেষত জটিল ক্ষেত্রে প্রোফাইলগুলির প্রয়োগ এবং সিদ্ধান্তগুলিও অটোমোনিক কম্পিউটিং বা প্রোফাইলিংয়ের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্তগুলির পরিবেশন বুদ্ধি সংক্রান্ত সিদ্ধান্তের মতো স্বয়ংক্রিয় হয়ে উঠেছে।
