Absztrakt
A tanulmány az adatismeret fogalmát és válságát elemzi jogtudományi és pszichológiai nézőpontból, rávilágítva az adat-információ fogalmi összemosására és a jogrendszer elavult adatfelfogására. Bemutatja a Privacy Paradox pszichológiai magyarázatait, majd a tanult tehetetlenségre épülő “tehetetlenségi hipotézist”, amely szerint az egyének a digitális infrastruktúrák ereje miatt adják fel adatvédelmi törekvéseiket. A cikk kiemeli a datafikáció és a digitális szocializáció torzító hatásait, valamint az oktatási rendszer felelősségét az adatismeret fejlesztésében.
1. Bevezető
A kaliforniai Venture Beat tech publikáció egy 2014-es cikkének címe szerint az adatismeret (data literacy) a 21. század legjelentősebb skillje lesz. Azonban ez egy olyan kifejezés, amelyet gyakran hallhatunk anélkül, hogy tudnánk pontosan, mit is jelent. Az mindenesetre egyértelmű, hogy az adatismeret egyaránt nagy érdeklődést kelt a magán-, és állami szektorokban is. Napról napra több helyen, szakmai és hétköznapi kontextusban is hallhatunk az adatismeret válságáról, adatvédelmi kérdésekről, és az online szférában a magántitkok védelmének nehézségeiről.
Viszont felmerül így a kérdés: mi pontosan az adatismeret, miért van válságban, és mit lehet tenni a közhatalom kemény (pl. jogi kényszer) és puha eszközeivel (pl. állami kulturális ösztönzés) e válság feloldására?
2. Mi az adatismeret?
A kifejezés második szavával kezdve (literacy), amelyet e cikkben magyarra „ismeret”-ként fordítottam, legegyszerűbben így definiálható: „The state or quality of being literate, ability to read and write” (azaz magyarul: „az írástudás állapota vagy képessége, írni-olvasni tudás”).[1] És itt rögtön fel is tűnik az adatismeret-válság első problémája: megfigyelhetjük, hogy a definíció rekurzív, saját magára visszautal a „literate” kifejezéssel. Ezt a kifejezést magyarra legjobban „írástudás”-ként fordíthatjuk, azonban ez sem adja át a megfelelő koncepciót kellő módon. A „literacy” mint fogalom mára messze túlnőtte az egyszerű írni és olvasni tudás kérdését, és átvitt értelemben kvázi egy metaforikus ismeretfogalom lett. Hosszú múltra tekint vissza például a társadalompolitikával való összefonódása olyan fogalmak terén, mint a médiaműveltség (media literacy), amely kifejezetten a Hidegháború alatt kialakuló fogalomként és módszertanként arra kínált lehetőséget a médiafogyasztónak, hogy távolságot tudjon teremteni önmaga, mint befogadó, és a gyakran politikai üzenetekkel, tematikával, propagandával átszőtt média között.[2] Az sem túlzás, ha kapcsolatot vélünk felfedezni a „literacy” koncepciója, és a 19., 20. századot átfogó és túlgeneralizáló értelemfogalmak (pl. az IQ) között, amelyek általában kevésbé voltak motiválva a valódi tények objektív kutatásának vágya által, és sokkal inkább az akkori hegemón hatalmi viszonyok fenntartásának igénye, prefasiszta birodalomépítő ideák, és a kor pszeudotudományai (pl. eugenika, frenológia) által.[3] A valóság az, hogy a „literacy”, az ismeret fogalma mindig is szofisztikáltabb, átfogóbb és átpolitizáltabb volt, mint a technikai tudás, amelyre alkalmazzák (legyen szó data, media vagy statistical literacyről), mivel az adat sohasem „nyers”, azaz magától értetődő és közbenjárásmentes.[4], [5] Így az is megállapítható, hogy ha ezt a kifejezést alkalmazzuk az adatok ismeretének képességegyüttesére, az magában fogja hordozni a fennálló hatalmi struktúrák, dinamikák fogalmi rendszerét.[6]
A kifejezés első szava, az adat szintúgy érdekes, kifejezetten jogi szempontból. Az adat „a tények, fogalmak olyan megjelenési formája, amely alkalmas emberi eszközökkel történő elemzésre, feldolgozásra és továbbításra, minek folytán az adatokból gondolkodás és/vagy gépi feldolgozás révén információt, új ismeretet nyerünk”. Ennek kapcsán felmerül az információ, mint az adattól különálló fogalom, amelyet sajnos a jogtudomány nem kezel különálló módon, mivel az adatok terén a fő motivációja a személyes adatok védelme és a titokjogok. A magyar jog kifejezetten (bizonyos kivételekkel, pl. nem értelmezi az átruházását) dologi módon kezeli az adatot, amely nem szerencsés. A jog az adatra úgy tekint, mint egy uralom alá hajtható természeti erőforrásra, mintha csak földgáz vagy vasérc lenne. Ez azonban nem realisztikus leírás, hiszen az adat mesterséges, valaki létrehozta, így annak legalábbis kialakulásakor volt „gazdája”.[7] Emiatt fontos a továbbiakban megkülönböztetni adatot (mint mesterséges tudásegységet, amely szükségszerűen tartozott valakihez), és információt (amely az embertől függetlenül létezik, de mégse teljességgel olyan, mint a kiaknázható természeti kincsek). Ez ahhoz vezethet, hogy az adat (és a hozzá tartozó infrastruktúra, amely információból adatot alkot) túlságosan funkcionális értelmezése elködösíti a további, szintúgy az adatismeret fogalmába tartozó tudományos ismeretanyag, skillek, és gyakorlat jelentőségét.[8]
Mindezek után talán érthető, hogy miért nehéz definiálni az adatismeretet. A legtöbb definíció általános, nem merül mélyre a kérdés tárgyalásában, nem fejti ki az infrastrukturális, és kognitív képességeket, elvárásokat, amelyek valójában az adatismeretet jellemzik, kell, hogy jellemezzék.[9] Az adatismeretet általában két módon definiálják: az első értelemben az adatismeret a mérések adatpontjai megértésének és hatékony felhasználásának képessége döntéshozatalkor, míg az utóbbi értelemben az adatismeret az információ kritikus vizsgálatának, és egy adott célra történő pragmatikus felhasználásának képessége.[10] A kifejezés maga két külön kompetencia összeolvadásából született: az információs és statisztikai ismeretéből,[11] azonban ezen egyszerű definíciókon mára túlnőtt, és egy sokkal jelentősebb, társadalmilag, és jogpolitikailag kulcsfontosságú fogalmat jelöl. Jelen korunkban ennek körülírása, megértése, jogrendszerbe integrálása, valamint szakszerű oktatása elengedhetetlen a társadalom számára az információs érában.
Az adatismeret fogalom előfutára 1994-ben született meg, amikor Yoram Eshet Alkalai izraeli professzor a digitális ismeretet (digital literacy) ekként definiálta: „a számítógépek által kínált különböző digitális források és információk megértésének és használatának képessége”.[12] Szintén előfutárként említhető a statisztikai ismeret (statistical literacy) fogalma, amely a következő: „a statisztikai szakkifejezések megértése és a statisztikai technikák gyakorlása mintaadathalmazokon”.[13]> A definíciókból kivehető a korábban tárgyalt kritika, miszerint a fogalom túlságosan a technológia oldaláról közelíti meg a kérdést, az adatot információként kezeli, és hanyagolja a többi aspektusát (és természetesen az is, hogy figyelmen kívül hagyja a technológia rendkívüli fejlődési sebességét: a ’94-es fogalom számítógépekről beszél, nem fogalmaz meg egy általánosabb koncepciót, amelybe beleférne pl. az okostelefon vagy a generatív AI).
A fent ismertetett definíciók fő hibája, hogy az adatot mára elavult, 20. századi szempontból vizsgálják: egyrészt, mint végleges és „tárgyszerű” dologként, másrészt, mint valamiféle elvont, a köz számára nehezen hozzáférhető tudományos erőforrásként, harmadrészt sokszor egybemossák az információ és tudás fogalmával. Ezzel szemben az információs társadalom számára az adat alapvető eleme a mindennapos életnek, továbbá végtelenül replikálható, felfoghatatlanul sokszínű, és noha töredéke hozzáférhető a köz számára, ez a mennyiség is emberi elmével már-már felfoghatatlan. Konzekvensen, a „literacy” fentebb ismertetett többletjelentése jelentős, hiszen az információs társadalom kapcsán valóban kijelenthető, hogy az adattal kapcsolatos ismeretek társadalmi minimummá tételének erőfeszítései ugyanolyan alapvetőek és kulcsfontosságúak, mint az első két ipari forradalom során az írni és olvasni tudás minimummá tétele. Ennek egyszerű oka, hogy mindkét kompetencia esetében kijelenthető, hogy azok társadalmi értékeket alátámasztó normatív elvek megállapításának módjai. Másként fogalmazva, ezen kompetenciák alapvető követelményei a mindenkori társadalmi témák, a res publicák megértésének. Továbbá fontos megemlíteni ezek ellentettjét is: ezen kompetenciák hiánya hátrányos helyzetet, az ágencia elvesztését jelentik.[14] Így fontos, hogy bármely átfogó modellje az adatismeretnek egy olyan tudományágban, amely a társadalommal és annak normáival foglalkozik – így a jogtudományban és a pszichológiában is – reflektálja e kompetencia alapvető mivoltát. Az adatismeret mára egy kiterjesztett skillset, amely magába foglalja az információs társadalom minden elemével szembeni kritikus, kíváncsi, és hozzáértő hozzáállást, valamint ezeknek a veszélyeiről való ismeretek birtoklását.[15]
3. A „Privacy Paradox”
A fent kifejtettek ellenére azonban az emberek adatismereti szintje a legtöbb felmérés szerint meglehetősen alacsony, sőt: ami aggasztóbb, hogy ennél még alacsonyabb az adatvédelmi hajlandóságuk.[16] Ennek több oka lehet, de kulcsfontosságú egyrészt a jognak az adatokhoz való elavult hozzáállása, praktikái, valamint bizonyos nagyon prominens pszichológiai jelenségek, így a technológiába vetett túlzott hit, vagy a túlzott bizalom annak neutralitásában.[17] Azonban mindezeken túl az az érdekes helyzet áll fenn, hogy noha az emberek adatismereti szintje alacsony, az „adatok világának” veszélyeiről való tudásuk meglehetősen magas.[18]
Mindezek kifejtése előtt azonban fontos az adat jogrendszeri kontextusát megvizsgálni, hogy teljesebb képet kapjunk. Ez azért (is) fontos, mert az adatnak, mint olyannak a kezelése más tudományágakban meglehetősen eltérő. Ennek természetesen több oka is van (minden tudományos diszciplína egyedi a maga módján, a maga erősségei és preferenciái vezérlik, és a maga vakfoltjai és hiányosságai sántítják meg), de a legegyszerűbb, hogy minden tudományág végső soron abból indul ki, amilyen saját visszacsatolásai vannak az adott témában. A gyakorlatban ez ahhoz vezet, hogy a külső realitásra nyitottabb kritikus társadalomtudományok (pl. jogszociológia, szociálpszichológia) az adatot és információt kellően elkülönítik, és az adatot – véleményem szerint – a megfelelő jogi normarendszer kialakításához szükséges komplexitással vizsgálják a megfelelő kontextusban, addig a dogmatikusabb társadalomtudományok (így pl. a jogtudomány ma is domináns formája, a jogpozitivizmus[19]) az adatvilágot egy nagyon szűk értelmezési lencsén keresztül vizsgálják. Ez vezet ahhoz, hogy mivel a mai jogtudomány továbbra is a 20. századi adathordozókból indul ki, hogy úgy tekint az adatra, mint egy aszociális, gazdátlan, és materiális dolog, így egybemossa az információval, és felépít egy olyan hierarchiát, amely, ameddig létezik a mai formájában radikális reformok nélkül, nem fog tudni alapul szolgálni a kellő jellegű infrastruktúrának, így fenntartva az alább kifejtett paradoxont.
Visszatérve a társasalomra, a fent kifejtett krízishelyzetre használatos kifejezés az Adatvédelmi Paradoxon, azaz Privacy Paradox. A paradoxon lényege, hogy az emberek többsége a felmérések szerint nagyon is tisztában van az online világ adatvédelmi veszélyeivel, ismerősek az olyan fogalmakkal, mint az identitáslopás (identity theft), adathalászat, vagy az adatbrókerek jelenségével, sőt az attitűdvizsgálatok eredményei szerint nem bíznak sem a vállalatokban (amelyeket kapzsinak és felelőtlennek tartanak), sem az államban (amelyet inkompetensnek és megbízhatatlannak tartanak), és van preferenciájuk, a „kisebb rossz”-ként tekintenek arra. És mégis, ennek ellenére, az adatvédelmi gyakorlatuk online nem reflektálja a kutatások szerinti tudásukat, meggyőződéseiket.[20]
Trepte és munkatársai 2015-ös kutatása[21] szerint paradoxon feloldására négy általánosan elfogadott elmélet létezik: A tudáshiány hipotézis a legegyszerűbb: a felmérések hibásak, és egy nem reprezentatív mintát mérnek, akiknek az átlag feletti szocioökonómiai státusza, tanultsága révén megvan mindaz az információ, amelyet fent ismertettem. Az átlagos ember viszont nem rendelkezik ezen információkkal, de ha rendelkezne, ha megtanítanánk neki, akkor ő (is) védené az adatait az online térben. Ezt az elméletet több tényező is cáfolni látszik, talán legjobban annak a ténye, hogy a felmérések szerint általában azok osztanak meg több adatot, akik éppen, hogy ismerősebbek a fent kifejtett fogalmakkal.[22]
A gratifikációs hipotézis szerint a kutatási adatok helyesek, ám az emberek homo economicusként eljárva racionálisak, és minden alkalommal lefuttatnak egy ár-érték arány kalkulációt: „vannak veszélyei, ha megadom a lakcímemet az Amazonnak, ámde házhoz szállítják a rendelésem!”. Marwick és Hargittai 2018-as kutatása szerint az adatok megosztásának fő incentívjei a kényelem, információhoz való hozzáférés, pénzügyi tényezők és a pontosabb egészségügyi tájékoztatás. Ezzel szemben a fő elrettentő tényezők a szkepticizmus, bizalmatlanság, és a diszkrimináció veszélyének félelme.[23]
Az elfogultsági hipotézis szerint az adatot veszélyeztető tényezők – többek között az előző pontban tárgyalt messze túl általános definíciók okán – annyira absztrakt módon vannak megfogalmazva, hogy az emberek egyszerűen nem képesek azokat a saját élethelyzeteikre alkalmazni, és így hiába vannak a kellő tudás birtokában, az alkalmazási képesség hiánya miatt nem is elvárható, hogy a meggyőződéseik reflektálják a tetteiket. Ezt sokan úgy foglalják szavakba, hogy „nincs mit veszíteniük”. Ezt talán jól reprezentálja az alábbi két mondat, amelyeket Marwick és Hargittai 2018-as kutatásában mondtak vizsgált személyek: „úgyis csak 200 € van a számlámon” és „a magánéletet csak akkor érheti kár, ha az információ közkérdés lesz, és keresetté vállik, ami csak terroristákkal és rossz emberekkel történhet meg”.[24]
A társadalmi kívánatossági hipotézis szerint az emberek képesek alkalmazni e tudást, de az aggodalmaikat számos pszichológiai tényező ellensúlyozza: a kimaradás félelme (FOMO, azaz fear of missing out), a „lemaradott”-ként való megbélyegzéstől való félelem, a csoportnyomás és csordaszellem, a technológiába vetett inherens bizalom, vagy a heurisztikák (a problémamegoldás olyan pragmatikus módszert alkalmazó megközelítése, amely nem teljesen optimalizált, tökéletesített vagy racionalizált, de közelítésként mégis „elég jó”). Ezt a hipotézist tovább erősíti a generatív MI megjelenése, ugyanis ez rendelkezik számtalan olyan tulajdonsággal, amelyek vagy „pótolják” az online eszközök eddigi bizalmi hiányosságait, vagy fejlesztik az eddigi erősségeit. Ilyen például a szakértői jellegű tudás (a generatív MI-k számtalan szakértő életének munkáján lettek kifejlesztve – konszenzuálisan vagy sem), a verbalitás (az emberek jobban bíznak egy gépben, amely látszólag emberszerűen írott szöveggel kommunikál velük), vagy az antropomorfizmus (az MI manapság egyre gyakrabban tűnik „emberszerűnek” viselkedésében, megjelenésében, prezentációjában[25], [26]).
Azonban a tudományos szakirodalmat áttekintve arra jutottam, hogy létezik egy másik magyarázat is. Ez a magyarázat hasonlatos a társadalmi kívánatossági hipotézishez, ám eltér két lényeges dologban: a paradoxont okozó pszichológiai jelenségek okozója nem a társadalom, hanem maga az adatinfrastruktúra, illetve ennek fenntartását nem csupán társadalmi normák szolgálják, hanem multimilliárdos techcégek üzleti praktikái. Az egyszerűség kedvéért ezt az elméletet „tehetetlenségi hipotézis”-nek fogom nevezni a továbbiakban, azzal, hogy természetesen ez nem helyettesíteni hivatott a fent kifejtett modelleket, vagy kritizálni Trepte és munkatársai 2015-ös kutatását.[27] Csupán az én kutatásom számára hasznos keretrendszerbe kívánom ágyazni a szakirodalom által vázolt képet.
4. A tehetetlenségi hipotézis
A tehetetlenségi hipotézis lényege, hogy az emberek azért nem védik az adataikat, mert úgy érzik, hogy nincs reális esélyük megvédeni akkor sem, ha akarnák. Ez a „reményvesztettség” a pszichológia oldalán betudható számos tényezőnek, így a klinikai depresszió egyre növekvő rátájának a mai világban,[28] a stressznek vagy kiégésnek.[29] Ezeket a betegségeket, jelenségeket hibáztatni nem lenne túlzás, hiszen jelentős szakirodalom van az önpusztító szociálismédia-gyakorlat (így például az adatok védelmének feladása, úgymond a „nyilvánosságba menekülés”) és a fent említettek között.[30] Azonban amit ki szeretnék emelni e hipotézishez, az az úgynevezett tanult tehetetlenség. A tanult tehetetlenség Martin E. Seligman amerikai pszichológus nevéhez kötődik, és egy olyan állapotot ír le, amikor egy személy – stresszhelyzetek ismételt megtapasztalása után, ahol minden elhárítási kísérletük kudarcot vallott – elkezdi őszintén azt hinni, nem tud kihatni a helyzetére vagy irányítani azt, így nem is próbálkozik elhárítási kísérletekkel, akkor sem, ha a változtatás vagy védekezés lehetőségei (már) adottak.
A fogalom természetesen egy egyéni jelenség, de nem ismeretlen úgymond „metaforikusan” használni a társadalmi tudatra. Ennek egy gyakori példája a hidegháború során a keleti blokkba tartozó országok „poszt-szovjet szindrómáját” egyfajta kollektív tanult tehetetlenségként leírni.[31] Ugyanez a koncepció felmerült már a szociális média kapcsán is.[32] Számos vizsgált személy hasonló attitűdöket fejt ki az adatvédelem kapcsán is: minek védjék az adataikat, úgyse tudnák megvédeni.[33]
Talán könnyebben megérthető ez a helyzet, ha belegondolunk, hogy a legtöbb online platformon az adatok nyilvánossága épp, hogy fordítottja az offline világnak: a legtöbb adat nyilvános fő szabályként, és csupán explicit erőfeszítések, többszöri figyelmeztetés-
popupok és rejtett menük navigálása által tehető rejtetté.[34]
5. Az arc az adatok mögött
A paradoxon megoldási kísérleteinek kidolgozásához azonban véleményem szerint elengedhetetlen feltárni, kik is az emberek, akikről beszélünk. A társadalomtudományos szakszövegek néha túlzottan hajlamosak deperszonalizálni a kutatásaik tárgyát: „emberek”, „társadalom”, „populáció”, „jogalanyok”. De kik is ők valójában, és milyen adatismereti, adatvédelmi gyakorlataik, preferenciáik vannak?
A mai világban mindenki használ valamilyen szintű és jellegű adatismereti gyakorlatot, de érdekes megfigyelni a különbségeket. Sajnos kevés kutatás mérte eltérő csoportok között az adatismeretet magát, azonban számos kutatás foglalkozott hasonló, és ezzel korreláló kompetenciákkal. Ettől függetlenül a megfelelő tudományos praktika megköveteli, hogy kijelentsem, hogy a korreláció természetesen nem jelent ok-okozatiságot. Az valószínűleg senkit sem lep meg, hogy a fiatalabbak általánosabban jobb digitális és adatismeretekkel rendelkeznek, mint az idősek,[35] azonban meglepő lehet, hogy a nemi sztereotípiák ellenére a nőknek átlagosan magasabb az információs ismeretük, mint a férfiaknak.[36] A nemi különbségek még érdekesebbek lesznek, amikor az adatismeret koncepcióját felbontható több aspektusra: iskolások körében végzett kutatások azt mutatják, hogy a fiúk jobbak az adathalmazok strukturálásában és kezelésében, az adatok feldolgozásában és elemzésében, míg a lányok adattudatosabbak, jobbak az adatszerzésben, az adatismeret etikájában, valamint az adatok szocio-infrastruktúrája terén.
Többször említettem, hogy a jogtudomány és a jogrendszer elavult, 20. századi módon kezeli az adatokat, adatvédelmi kérdéseket. Ez azonban igaz az emberekre is: elsősorban az egészség- és pénzügyi adataikat féltik, mintsem a demográfiai adataikat.[37], [38] Félnek az olyan évtizedes trükköktől, mint a bankkártya-információkat kéregető csalók (gondoljunk csak a nigériai herceges e-mailekre, amelyek a ’80-as évek óta velünk vannak[39]), de (az elfogultsági hipotézis szerint) nem gondolnak bele absztraktabb veszélyekbe, annak ellenére, hogy a legtöbb adatvédelmi veszély ennél sokkal banálisabb és mindennapibb adatokra vonatkozik, így például az e-kereskedelem során rutinszerűen megadottakra. Az anyagi adataiknál jobban talán csak az egészségügyi adataikat védik, nemcsak az egészségük, hanem jó hírnevük okán is: a felmérések szerint a legjobban féltett egészségügyi adatok az STD-, depresszió- és rákleletek.[40] Ez alól a fő kivétel, amikor úgy érzik, az adott közeg, vagy oldal fenntartja az egészségügyi adatok körüli szociális normákat, tabukat (így például állami weboldalak vagy kórházak fórumai).[41]
Ezzel szemben az olyan adatokat, mint a fogyasztói kosaruk, szociális és politikai preferenciáik, vagy az őket ábrázoló fényképeket nem szokták az emberek szenzitív tartalomként kezelni. Ennek az egyik oka az lehet, hogy sokan érzik úgy, hogy ezeknek a megosztása, az ezeket tárgyaló oldalakon való jelenlét a társas élet olyan elengedhetetlen eleme, amely kihagyása súlyos negatív következményekkel járna. Kifejezetten ilyen oldalak a Facebook, Twitter, és a LinkedIn. Ez leginkább a diákokra, egyetemi hallgatókra, valamint fiatal és középkorú munkavállalókra igaz.[42] Itt nem csupán arról van szó, hogy az emberek a fenti kontextusokban az offline szociális életüket az online agorákban való részvétellel egészítik ki, hanem arról, hogy ezeknek a szociális kontextusoknak a gyakorlata szinte teljesen az online térbe költözött. Elég ehhez megnézni a drasztikus különbséget a diákok online és offline identitása, perszónái között.[43]
6. A dataifikáció, és a digitális bennszülöttek
Ebben a részben az adatnak, és az adat-infrastruktúrának két további fontos aspektusáról szeretnék írni. Az egyik, a proverbiális elefánt a porcelánboltban, amelyet eddig nem említettem, holott hatása a korábban tárgyaltakban mind érezhető, a dataifikáció, azaz adatosodás jelensége.
A dataifikáció a digitális interakciók átalakítása olyan információvá, amely összegyűjthető, elemezhető és árucikké tehető.[44] Ez nem jelent mást a gyakorlatban, mint egy teljesen új (jogi, szociális, norma stb) rezsim kialakulását az egyének és szabadságjogaik, valamint az állam és vállalatok között. Ebben az értelemzésben az adatismeret-fogalom megszületése, valamint széles körű kialakításának kísérlete nem más, mint a nyugati, polgári demokratikus világrend coping mechanizmusa arra vonatkozóan, hogy alkalmazkodni tudjon a digitális érához.[45]
A dataifikáció megértése azonban nem csak társadalomkritikai és szociopolitikai célból hasznos: az adatinfrastruktúra magasabb szintű átlátása betekintést nyújt a dataifikáció folyamatába, és vice versa. Más szavakkal, az adatismeret oktatásának elengedhetetlen eleme a dataifikáció jelenségének megismerése és elemzése, hiszen a kettő együtt ad egy teljes, komplex képet.[46]
A dataifikáció vizsgálata azonban egy másik populáris kifejezés validitását vonja kétségbe: a digitális bennszülött („digital native”) fogalmáét. A kifejezés Marc Prensky 2001-es cikkéből származik, és eredetileg a következőt jelentette: „Hozzászoktak ahhoz, hogy nagyon gyorsan kapják az információkat. Szeretik az adatok párhuzamos feldolgozását és a multitaskingot. A grafikákat inkább a szöveg elé helyezik, mint fordítva. A véletlenszerű hozzáférést részesítik előnyben (mint a hipertext). Hálózatba ágyazva működnek a legjobban. Élvezik az azonnali kielégülést és a gyakori jutalmakat. Jobban szeretik a játékokat, mint a »komoly« munkát.” Azonban azon túl, hogy az előbb ismertetett definíció meglehetősen elfogult, és negatív képet fest a millenial és Z generációkról, mint afféle fókuszálni képtelen gyermeteg visszamaradottak, a kifejezés ma a köznyelvben általánosan pozitív konnotációval bír. Az Oxford Learner’s Dictionary például úgy definiálja, hogy „a digitális technológia elterjedése óta született vagy felnövő személy, aki jártas és otthonosan mozog a számítógépek és az internet használatában”. Ezt a kifejezést napjainkban sokszor kifejezetten pozitív értelemben hallhatjuk, mint a digitális világban „életképes” fiatalok megjelölése az abban „életképtelen” idős(ebb)ekkel szemben. Azonban számos kritika is éri a kifejezést,[47] többek között arra rámutatva, hogy az eredeti, diszkriminatív értelme máig meghatározó: a kifejezés nem elég tudományos és determinista,[48] megosztó és egy ágenciavesztést okozó narratívát terjeszt,[49] sőt egyesek egy morális pánik elemeként tekintenek rá,[50] Ha nem is értünk egyet a fent kifejtett véleményekkel, az okvetlen igaz, hogy a kifejezés köznyelv által használt változata ugyanazokban a hiányosságokban szenved, amiket fentebb kifejtettem az elavult jogi és társadalmi adatkoncepciók kapcsán. Túlságosan a technikára és információra fókuszál, és nem veszi tudomásul az adatismeret adat-infrastruktúrai elemeit, valamint azt, hogy az adatismeretnek, sőt magának az adatnak van egy olyan lingvisztikai-szociális eleme, amely elsajátításához nem elég csecsemőkor óta okostelefonok, tabletek és hasonló eszközök között élni, hanem amelyet tanulni kell, pontosan ugyanúgy, ahogy a nyelvet.
7. Az érem másik oldala
A kérdés, hogy „mi különbözteti meg az ember az állatoktól?” ősrégi, és talán nem is igazán létezik rá objektívan jó válasz, tudományos és objektív pedig semmiképp sem. Ha mégis van ilyen, akkor talán az, hogy tulajdonképpen semmi, hiszen az emberiség is egy, az állatok rendjébe tartozó faj. Azonban egy gyakori válasz ezen anekdotára a nyelv. Ez egy jó megközelítés több humán tudományág szempontjából – az emberi nyelv mindenképpen egyedi a Föld állatvilágában. Soha (tudtunkkal) más fajnál ilyen kommunikáció nem fejlődött ki. Ehhez tartozik az is, hogy mint számos más, az emberiség által egyedül birtokolt skill, nem „természetes” abban, hogy nincs az elménkbe az evolúció által előre kódolva, nem olyan, mint pl. a létfenntartó viselkedéseink. Az is bizonyos, hogy a nyelv kifejlődése volt fajunk egyik fő eszköze, hogy meghódítsa ezt a bolygót.[51] Röviden összefoglalva tehát, a nyelv az emberi minőség egy elengedhetetlen és alapvető eleme, sőt bátorkodom úgy fogalmazni, hogy akadályoztatása által a gyors és hatékony kommunikáció hiánya a történelem során minden nagy birodalom és civilizáció összeomlásának egyik legfőbb eleme volt.[52]
Miért fontos mindez az adatismerethez? Azért, mert a fent tárgyalt egyéb literacy skillekkel ellentétben, amelyeknek ugyan vannak kulturális konnotációi, de alapvetően tisztán praktikus készségek, a data literacy inkább a nyelvhez hasonlatos. Ez azért van, mert az adat nem csak „textus”, van egy amolyan szociális élete, amely messze túlnyúlik a generálásán és rögzítésén. Az adatnak grammatikája van, dialektusai vannak, az adatinfrastruktúra egy szimbólumrendszeren alapul, ugyanúgy, ahogy a beszélt nyelv.[53] Az adatkommunikáció egyik ilyen egyedi, nyelvszerű eleme például az, amelyet Philip E. Agre amerikai AI kutató úgy nevez, hogy cselekvésgrammatika („grammars of action”): „apró, jelentéktelennek tűnő folyamatok, amelyeket természetesnek veszünk, de amelyeknek valódi hatása van a magánéletünkre. Ezek közé tartoznak a telemarketing szkriptek, az autópályadíj beszedése az autópályákon és az éttermek automatizált rendelési rendszerei. Első pillantásra úgy tűnik, hogy ezekben nincs sok közös vonás, de ezek mind az emberi tevékenység átszervezésének módjai. A rögzítés az információ megszerzéséről és felosztásáról szól, nem annyira a »megfigyelés«, mint inkább az emberi tevékenység »elemzése« révén – annak a feldarabolásával, amit nap mint nap teszünk, tudatosan vagy anélkül, hogy tudatában lennénk.” Az adatkommunikáció ezek által konstitutív, de egyben mindig kész az új felhasználók, és szociális hullámok általi újraértelmezésre.[54] Az utóbbira jó példa, hogy például a Twitter „kedvencek” funkciója egyszerre lehet könyvjelző vagy tetszéskifejező gomb.[55]. Egy másik gyakori jelenség az ún. „statactivism”, azaz statisztikai aktivizmus, aminek a lényege az objektív statisztikai információ szubjektív adatként felhasználása bizonyos (általában politikai) vitákban rosszhiszemű módon.[56]
8. Az oktatási rendszer válsága
Mielőtt rátérnénk a megoldási kísérletekre, van egy utolsó komponens, amelyet szintúgy vizsgálnunk kell, ez pedig az oktatási rendszer maga. Erre azért van szükség, mert a mai rendszer oktatási céljainak megértése csak akkor lehetséges, ha figyelembe vesszük, honnan származik az oktatási rendszer értékrendje.[57]
Lévén ez egy jogi és szociálpszichológiai cikk, nem kezdek külön pedagógiatudományi kutatásba, és nem fogom taglalni a „factory model of education” („az oktatás gyári modellje”) álszakkifejezés kétes hírnevét sem, azonban fontos megalapozni, hogy a modern iskolarendszer, holott messze nem annyira rémes kimenetelű, mint egyes hatásvadász, rémhírterjesztő cikkek és hírportálok állítják,[58] rossz hatással van a kreativitásra, kritikus gondolkodásra. Erről, illetve ennek a korábbi pontokban kifejtett szocioökonómiai nehézségeknek az összefonódásáról David Gabbardot, a Boise State University oktatóját idézném:
„A kezdetektől fogva, az Egyesült Államokban a tankötelezettség mindig is a nemzetünk domináns intézményeinek, valamint a társadalmi, politikai és gazdasági elitnek az érdekeit szolgálta, akik birtokolják, irányítják és ellenőrzik az országot, és akik a legtöbb hasznát élvezik az ezen intézmények által létrehozott társadalmi berendezkedésből és kapcsolatokból. Megszervezni és működtetni egy olyan intézményrendszert, amely a kritikus és kreatív gondolkodás előmozdítására hivatott ellentétben állna ezekkel az uralkodó értékekkel és érdekekkel, mivel a kognitív képességeket fejlesztené a lakosság körében, ami kevésbé tenné őket fogékonnyá a kormány és a vállalatok könnyelmű manipulációjának. Ezért mindaddig, amíg ezek az értékek és érdekek dominánsak maradnak a szélesebb értelemben vett társadalomban, az iskolákban is uralkodóak maradnak, és ezáltal korlátozzák az iskolák a kreativitást és a kritikai reflexiót.”[59]
Mindez azért fontos, mert – a jogpozitivista elméletek ellenére – a jogrendszer kezében csak azok az eszközök vannak praktikus jogpolitikai szempontból, amelyekkel valóban hatást fog tudni kifejteni a jogrendszer, a jogtudomány, a jogalkotó, és tágabb értelemben a jogászi közösség a társadalomra. Máshogy kifejezve, tudnunk kell a határainkat. Ez a cikk inherensen interdiszciplináris – jogtudományi és pszichológiai –, de nem kívánom elhomályosítani azt, hogy a pedagógia tudománya legalább ugyanannyira fontos egy jogi oktatási policy kialakításában, még akkor is, ha ez a cikk nem tér rá külön ki.
9. Megoldási stratégiák
Véleményem szerint érdemes elsőnek megközelíteni a témát annak a hipotézisnek az alapulvételével, amelyre lényegében már egyébként is épül a felső- és közoktatási struktúra. Ez nem más, mint a tudáshiány hipotézis: az emberek tabula rasák, akiknek a rémes adatismereti állapota csakis a tudáshiánynak tudható be, amely egyszerűen orvosolható a pedagógia eszköztárával, kinek-kinek hol és hogyan, az általános iskolától az egyetemeken át a fakultatív önképző-ismeretterjesztő anyagokig. Ehhez viszont szükségünk van az adatismeret definíciójának szűkítésére, azaz, mit jelent az adatismeret oktatói oldalról? Zeng 2022-es publikációjában úgy határozza ezt meg, mint „az oktató képessége az adatok azonosítására, gyűjtésére, kezelésére, feldolgozására, elemzésére, megosztására és innovációjára, valamint a folyamat során követendő etikai magatartási kódexre vonatkozóan”. Ez jelentős, hiszen tulajdonképpen bármely társadalomtudomány anyagát vizsgáljuk, az oktatási intézmények, mint olyanok mindig előkelő helyen lesznek a szocializációs faktorok között, hisz egyszerre vannak jellen a tanárok (mint autoritásfigurák), és a kortársak. Akármilyen megoldási stratégiát akarunk alkalmazni, annak az iskolában kell kezdődnie.[60]
Az előbbi mondatom azonban kétértelmű: nemcsak a közoktatásba bekerülő gyerekek adatismeretét kell már általános iskolában elkezdeni fejleszteni, hanem az őket oktató leendő tanárok adatismereti oktatását is minél hamarabb kell kezdeni. Lehetőleg még az egyetemi éveikben. Ennek egyszerűen az az oka, hogy számos kutatás szerint addig várni, míg már végzett pályakezdő pedagógusok lesznek, egyszerűen késő. A pedagógusoknak el kell sajátítaniuk nemcsak az adatismeret kellő fokát, hanem a tanítványaik adatismereti szintjének felismerését, és az adatgyakorlatukat – legyenek általános iskolai, gimnáziumi, szakközépiskolai vagy egyetemi tanárok. Ennek az az oka, hogy a kutatások szerint az oktatási kontextus a kulcsa az adatismeret megfelelő oktatásának.[61]
A kutatások arra is rámutatnak, hogy az adatalapú gondolkodás és döntéshozás alapvető skillek, amelyek része kell, hogy legyenek a pedagógusok oktatásának. Ehhez szisztematikus felkészítés kell, amely nemcsak az információs, statisztikai és tech skillek használatára készítik fel a leendő oktatókat, hanem az adatok és adatinfrastruktúra felhasználási módjainak kiismerésére is. Ehhez ideális hely az iskola már azért is, mivel már alapból az oktatás és okulás helye, az adatok szociolingvisztikája be tud illeszkedni az iskolai szocializációba, mint afféle „nem hivatalos”, tantermen kívüli anyag. Röviden fogalmazva: az oktatási intézmények mindig is a társadalmi változás születésének, kiforrásának helyei voltak.[62]
Ennek a kifejlesztésére az oktatottakban szükség van egy minél interaktívabb, proaktívabb rendszerre, amely kevésbé a száraz információ elemzéséről és kezeléséről szól, és sokkal inkább az adatok praktikus alkalmazásáról, az inftrastruktúrájuk etnográfiájának kiismeréséről. Ez fog előbb-utóbb ahhoz vezetni, hogy az oktatottak nem csak alkalmazzák az információt, hanem megértik az adatokat, és alkotják, alakítják az adatinfrastruktúrát.[63]
Mindezt bevezetni persze természetesen nehéz lesz, két fontos okból: egyrészt az iskolarendszer (mint bármely egyéb társadalomszintű magasan [túl]bürokratizált rendszer) egy kolosszális leviatán, amely lassan és metodikusan képes csak változni,[64] illetve mert a modern oktatási szisztéma bizonyos szinten a szeparáción és kiscsoportos oktatáson alapszik, és az oktatók közti praktikus kommunikációt (amely elengedhetetlen a kutatások szerint az adatismeretek kellő oktatásához) meglehetősen nehézzé teszi. Ha nehéz is elfogadnia majd a mindenkori rendszernek, az adatismeretek fejlesztése inherensen kollaboratív, csoportot és közösséget igényel.[65]
10. Konklúzió
A tanulmányban az adatismeret válságát jogtudományi és szociálpszichológiai keretben vizsgáltam, és e két tudományág összekapcsolásával új értelmezési modellt javasoltam. Arra mutattam rá, hogy az adatismeret nem pusztán technikai készség, hanem nyelvszerű, kulturális és hatalmi kontextusokba ágyazott kompetencia, amelynek komplexitását a jelenlegi szakirodalom alul kezeli. A Privacy Paradox értelmezéséhez bevezetett „tehetetlenségi hipotézis” arra utal, hogy az egyének adatvédelmi passzivitása sok esetben inkább a tanult tehetetlenséghez hasonló pszichológiai mechanizmusból ered, semmint egyszerű tudáshiányból vagy a gratifikációs logikák elsődlegességéből. Emellett rámutattam, hogy a jogdogmatika továbbra is dologi szemlélettel kezeli az adatot, ami elrejti az adat és információ közötti lényegi különbségeket; ezért új fogalmi distinkciót tettem e két kategória között.
Mindemellett fontos hangsúlyozni, hogy az adatismeret problémája messze túlmutat e két tudományág határain. Bár a cikkben interdiszciplináris megközelítést alkalmaztam, óhatatlanul maradnak olyan aspektusok, amelyeket nem lehet egyetlen tanulmány keretei között kimerítően tárgyalni. A társadalom előtt álló feladat – az információs környezethez való érett, tudatos alkalmazkodás – kétségtelenül összetett, ám korántsem reménytelen. Az információs társadalom nem civilizációnk hanyatlását jelzi, hanem kulturális evolúciónk következő állomását, amelyhez éppúgy alkalmazkodnunk kell, mint a múlt nagy technológiai és társadalmi kihívásaihoz. Ehhez azonban elengedhetetlen, hogy tanuljunk korábbi hibáinkból, és hasznosítsuk mindazt a tudományos tudást és módszertant, amely korábban nem állt rendelkezésünkre. Bízom benne, hogy jelen tanulmány hozzájárult ehhez a felismeréshez, és sikerült rávilágítanom arra, miként mélyíthető az adatismeret és az adatvédelem korszerű megértése.
* A szerző ügyvédjelölt, PhD-hallgató, valamint mesterszakos hallgató szociálpszichológia szakon.
[1] Hillerich, Robert L.: Toward an assessable definition of literacy, English Journal, 65/2. p. 50–55.
[2] Buckingham, David: The Media Education Manifesto. John Wiley & Sons, 2019.
[3] Reddy, William M.: The Navigation of Feeling: A Framework for the History of Emotions. Cambridge University Press, 2008.
[4] Bowker, Geoffrey C.: Memory Practices in the Sciences. MIT Press, 2005.
[5] Gitelman, Lisa: Raw Data Is an Oxymoron. The MIT Press, 2013.
[6] Lepri, Bruno – Staiano, Jacopo – Sangokoya, David – Letouzé, Emmanuel – Oliver, Nuria: The Tyranny of Data? The Bright and Dark Sides of Data-Driven Decision-Making for Social Good, in: Transparent Data Mining for Big and Small Data, Studies in Big Data, Springer Na-
ture 2017, vol. 32, pp. 3–24.
[7] Parti Tamás: A digitális adatok tulajdoni adaptációja. Wolters Kluwer Hungary Kft., 2024.
[8] Hinrichsen, Juliet – Coombs, Andrew: The five resources of critical digital literacy: a framework for curriculum integration, Research in Learning Technology, 21/1. p. 1–16.
[9] Mandinach, Ellen B. – Gummer, Edith S.: What does it mean for teachers to be data literate?, Teaching and Teacher Education, 60. p. 366–376.
[10] Ghodoosi, Bahareh – Torrisi-Steele, Geraldine – West, Tracey – Li, Qinyi: An Exploration of the Definition of Data Literacy in the Academic and Public Domains. International Journal of Adult Education and Technology, 14/1. p. 1–16.
[11] Schield, Milo: Information Literacy, Statistical Literacy, Data Literacy, IASSIST Quarterly, 28/2 (Summer–Fall 2004). p. 6–11.
[12] Zeng, Miao: Research on the Current Situation of Pre-Service Teachers’ Data Literacy and Countermeasures for Improvement. Advances in Educational Technology and Psychology, 6/9. p. 118–129.
[13] Dunlap, Karen – Piro, Jody S.: Diving into data: Developing the capacity for data literacy in teacher education. Cogent Education, 3/1 (2016). p. 1–13.
[14] Pangrazio, Luci – Sefton-Green, Julian: The social utility of ‘data literacy’. Learning, Media and Technology, 45/2. p. 208–220.
[15] Sander, Ina: What is critical big data literacy and how can it be implemented? Internet Policy Review, 9/2 (2020). p. 1–22.
[16] Trepte, Sabine – Reinecke, Leonard – Ellison, Nicole et al.: Do People Know About Privacy and Data Protection Strategies? in: Gutwirth, Serge – Leenes, Ronald – de Hert, Paul (eds.): Reforming European Data Protection Law. Springer, 2015. p. 333–365.
[17] Callister, Paul D.: Generative AI and Finding the Law. Law Library Journal, 117/1. p. 1–32.
[18] Marwick, Alice – Hargittai, Eszter: Nothing to
hide, nothing to lose? Information, Communication & Society, 22/12. p. 1697–1713.
[19] Tamanaha, Brian Z.: Understanding Legal Plura-
lism: Past to Present, Local to Global. Sydney Law Review, 29 (2007). p. 1–64.
[20] Marwick, Alice – Hargittai, Eszter: Nothing to Hide, Nothing to Lose? p. 1697–1713.
[21] Trepte, Sabine – Reinecke, Leonard – Ellison, Nicole B. – Quiring, Oliver – Yao, Mike Z. – Ziegele, Marc: Do People Know About Privacy and Data Protection Strategies? p. 333–365.
[22] Turow, Joseph – Hennessy, Michael – Draper, Nora: The Tradeoff Fallacy: How Marketers Are Misrepresenting American Consumers and Opening Them Up to Exploitation. SSRN Electronic Journal, 2015. p. 1–24.
[23] Marwick, Alice – Hargittai, Eszter: Nothing to
Hide, Nothing to Lose? p. 1697–1713.
[24] Uo.
[25] Henrique, Bruno M. – Santos, Eduardo Jr.: Trust in artificial intelligence… Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 2/1. p. 1–12.
[26] Callister, Paul D.: Generative AI and Finding the Law. p. 1–51.
[27] Trepte, Sabine – Reinecke, Leonard – Ellison, Nicole B. – Quiring, Oliver – Yao, Mike Z. – Ziegele, Marc: Do People Know About Privacy and Data Protection Strategies? p. 333–365.
[28] Hidaka, Brandon H.: Depression as a Disease of Modernity… Journal of Affective Disorders, 140. p. 205–214.
[29] Abramson, Ashley: Burnout and stress are everywhere. https://www.apa.org/monitor/2022/01/special-burnout-stress [Lekérve: 2025.12.03.]
[30] Prihadi, Kususanto – Hui, Yen Ling – Chua, Michelle – Chang, Chee Kiat W.: Cyber-victimization and perceived depression: Serial mediation of self-esteem and fear of missing out. International Journal of Evaluation and Research in Education, 8/4. p. 563–574.
[31] Maercker, Andreas: How to Deal With the Past? On the Interplay Between Trauma, Memory, and Social Acknowledgment. Frontiers in Psychiatry, 14. p. 1–15.
[32] Cho, Hyunyi: Privacy Helplessness on Social Media: The Role of Self-Efficacy and Response Efficacy in Information Disclosure. Internet Research, 32/1. p. 150–171.
[33] Marwick, Alice – Hargittai, Eszter: Nothing to Hide, Nothing to Lose? p. 1697–1713.
[34] Boyd, Danah: Social Network Sites as Networked Publics: Affordances, Dynamics, and Implications, in Networked Self: Identity, Community, and Culture on Social Network Sites (szerk. Zizi Papacharissi). Routledge, 2010. p. 39–58.
[35] Akello, Travis: Digital Literacy and Media Consumption among Different Age Groups. Journal of Communication, 5. p. 14–27.
[36] Gebhardt, Eveline – Thomson, Sue – Ainley, John – Hillman, Kylie: Gender Differences in Computer and Information Literacy: An Analysis of Data From ICILS 2013. IEA Research for Education, 7. p. 1–120.
[37] Culnan, Mary J.: „How Did They Get My Name?”: An Exploratory Investigation of Consumer Attitudes Toward Secondary Information Use. MIS Quarterly, 17/3 (1993). p. 341–363.
[38] Phelps, Joseph – Nowak, Glen – Ferrell, Elizabeth: Privacy Concerns and Consumer Willingness to Provide Personal Information. Journal of Public Policy & Marketing, 19/1 (2000). p. 27–41.
[39] Okosun, Osewe – Ilo, Uche: The evolution of the Nigerian prince scam. Journal of Financial Crime, 30/6. p. 1653–1663.
[40] Marwick, Alice – Hargittai, Eszter: Nothing to Hide, Nothing to Lose? p. 1697–1713.
[41] Nissenbaum, Helen: Privacy in Context: Technology, Policy, and the Integrity of Social Life. Stanford University Press, 2010.
[42] Marwick, Alice – Hargittai, Eszter: Nothing to Hide, Nothing to Lose? p. 1697–1713.
[43] Mendelson, Andrew L. – Papacharissi, Zizi: Toward a New(er) Sociability: Uses, Gratifications and Social Capital on Facebook, in: Papacharissi, Zizi (szerk.): A Networked Self: Identity. Community and Culture on Social Network Sites. Routledge, 2011. p. 251–273.
[44] Mayer-Schönberger, Viktor – Cukier, Kenneth: Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. John Murray, 2013.
[45] Pangrazio, Luci – Sefton-Green, Julian: The Social Utility of ‘Data Literacy’. p. 208–220.
[46] Gray, Jonathan – Gerlitz, Carolin – Bounegru, Liliana: Data infrastructure literacy. Big Data & Society, 5/2. p. 1–13.
[47] Prensky, Marc: Digital Natives, Digital Immigrants.
http://marcprensky.com/writing/Prensky%20-%20Digital%20Natives,%20Digital%20Immigrants.pdf
[Lekérve: 2025.12.03.]
[48] Jones, Chris: Students at the Heart of the System? Digital Natives and the Myth of the Generational Divide. Journal of Computer Assisted Learning, 27/4 (2011). p. 368–377.
[49] Bayne, Siân; Ross, Jen: The ‘digital native’ and ‘digi-
tal immigrant’: a dangerous opposition, in: Annual Conference of the Society for Research into Higher Education (SRHE), 2007.
[50] Bennett, Sue – Maton, Karl – Kervin, Lisa: The ‘digital natives’ debate: A critical review of the evidence. British Journal of Educational Technology, 39/5 (2008). p. 775–786.
[51] Pagel, Mark: Q&A: What Is Human Language, When Did It Evolve and Why Should We Care? BMC Biology, 15/64. p. 1–6.
[52] Tilly, Charles: How Empires End. in: After Empire. Routledge, 1997. p. 1–20.
[53] Pangrazio, Luci – Sefton-Green, Julian: The Social Utility of ‘Data Literacy’. p. 208–220.
[54] Gray, Jonathan – Gerlitz, Carolin – Bounegru, Liliana: Data Infrastructure Literacy. p. 1–13.
[55] Paßmann, Johannes – Gerlitz, Carolin: ‘Good’ platform governance and the price of free: On the governance of Facebook’s social graph. Social Media + Society, 1/2 (2015).
[56] Henrique, Bruno M. – Santos, Eduardo Jr.: Trust in Artificial Intelligence: A Review of Empirical Evidence and Future Directions… p. 1–12.
[57] Mandinach, Ellen B. – Gummer, Edith S.: Data Literacy for Educators.
[58] Karwowski, Maciej: The “factory model of schooling” myth: A critical look at a persistent metaphor in education debates. Educational Philosophy and Theory, (2021).
[59] Gabbard, David A.: Circling the Drain: The Crisis of Public Education in the Age of Corporate Reform. The Journal for Critical Education Policy Studies, 12/1 (2014).
[60] Zeng, Miao: Research on the Current Situation of Pre-Service Teachers’ Data Literacy, p. 118–129.
[61] Mandinach, Ellen B.; Gummer, Edith S.: Data Literacy for Educators.
[62] Mandinach, Ellen B.; Gummer, Edith S.: A Systemic View of Implementing Data Literacy. Educational Researcher, 42/1. p. 30–37.
[63] Gray, Jonathan; Gerlitz, Carolin; Bounegru, Liliana: Data Infrastructure Literacy. p. 1–13.
[64] Mandinach, Ellen B. – Gummer, Edith S.: Data Literacy for Educators.
[65] Henderson, John – Corry, Michael: Data Literacy Training and Use: Examining the Impact on Educators’ Data-Driven Decision-Making. Journal of Research in Innovative Teaching & Learning, 14/2. p. 232–244.
