- कार नंबर प्लेट पहचानने वाले (LPR) स्थानों को दिखाने वाली crowdsourcing-आधारित map service, जिससे उपयोगकर्ता अपने आसपास के इंस्टॉलेशन पॉइंट देख सकते हैं
- यह OpenStreetMap community data का उपयोग करके बनाई गई है, और कोई भी नए location data जोड़ सकता है
- मानचित्र अभी पूरी तरह पूर्ण नहीं है और लगातार अपडेट किया जा रहा है
- उपयोगकर्ताओं को छूटे हुए ALPR स्थानों की रिपोर्ट करने या योगदान देने की सुविधा मिलती है
- यह public surveillance infrastructure में transparency बढ़ाने के उद्देश्य वाला नागरिक-भागीदारी प्रोजेक्ट है
DeFlock परिचय
- DeFlock कार नंबर प्लेट पहचानने वाले (LPR, ALPR) की लोकेशन को विज़ुअलाइज़ करने वाला interactive map platform है
- उपयोगकर्ता अपने क्षेत्र में इंस्टॉल किए गए LPR खोज सकते हैं
- यह मानचित्र OpenStreetMap community के crowdsourced data पर आधारित है
- साइट छूटे हुए स्थान जोड़ने या संशोधित करने के लिए participatory features प्रदान करती है
- “Add missing points!” और “Contribute to the map” जैसे मार्गदर्शक वाक्यों के जरिए उपयोगकर्ता योगदान को प्रोत्साहित किया जाता है
फीचर और भागीदारी के तरीके
- उपयोगकर्ता Submit Cameras, Hang Signs, Public Records, City Council जैसे मेनू के जरिए कई तरीकों से भाग ले सकते हैं
- इसमें कैमरा लोकेशन रिपोर्ट करना, संबंधित साइनेज लगाना, public records अनुरोध करना, और city council गतिविधियों में शामिल होना शामिल है
- Discord community और Local Groups के माध्यम से स्थानीय स्तर पर सहयोग भी समर्थित है
- GitHub repository के जरिए तकनीकी योगदान या सुधार के सुझाव दिए जा सकते हैं
डेटा और तकनीकी आधार
- मानचित्र Leaflet और OpenStreetMap तकनीकों पर बनाया गया है
- डेटा crowdsourcing मॉडल से इकट्ठा किया जाता है, इसलिए लगातार नए location जोड़े जाते हैं
- साइट “The map is incomplete!” वाक्य के जरिए डेटा की अपूर्णता और अपडेट की आवश्यकता को स्पष्ट करती है
उपयोग की शर्तें और मार्गदर्शन
- साइट का उपयोग करते समय Terms of Service से सहमत होना आवश्यक है
- “Got it” बटन के जरिए शर्तों से सहमति की प्रक्रिया सरलता से पूरी की जा सकती है
प्रोजेक्ट का उद्देश्य
- public surveillance devices की लोकेशन को पारदर्शी रूप से सार्वजनिक करके नागरिकों को surveillance infrastructure को समझने और उसके प्रति प्रतिक्रिया देने में मदद करना
- भागीदारी-आधारित डेटा निर्माण मॉडल के जरिए समुदाय-केंद्रित सूचना साझाकरण को बढ़ावा देना
1 टिप्पणियां
Hacker News प्रतिक्रियाएँ
यह मैप काफ़ी डरावना लगता है
मेरे आसपास हर जगह कैमरे लगे हैं, इसलिए इनसे बचते हुए गाड़ी चलाना तकनीकी रूप से संभव हो सकता है, लेकिन व्यवहार में लगभग असंभव है
मोहल्ले से निकलने के लिए पीछे की सड़कों से जाना पड़ेगा, और मॉल जाने के लिए गलियों में घुसना होगा
ऐसे डेटा को शुरू से इकट्ठा ही नहीं किया जाना चाहिए था, और इसे पुलिस की मनमानी पहुँच वाले राष्ट्रीय नेटवर्क में जोड़ देना तो और भी बड़ी समस्या है
gpd overlay how=differenceसे अंतर हटाकर OsmAnd में इम्पोर्ट करने पर ALPR(स्वचालित नंबर प्लेट रीडर) से बचने वाला नेविगेशन बनाया जा सकता हैसंबंधित टूल के लिए Big-B-Router देखें
OSM डेटा में छूटे हुए ALPR बहुत हैं, इसलिए इसे लगातार अपडेट करना बेहतर है
मुझे लगता है लाइब्रेरी में उनका इस्तेमाल और भी अजीब उद्देश्यों के लिए हो सकता है
कैमरे हटवाने का एक तरीका यह हो सकता है कि सार्वजनिक डेटा प्रकटीकरण अनुरोध लगातार किए जाएँ
वास्तव में, अदालत के फ़ैसले के बाद डेटा सार्वजनिक होते ही शहरों ने पुनर्विचार शुरू किया, इस बारे में Seattle Times की रिपोर्ट है
संघीय स्तर पर भी FOIA पहले से ही ऐसे डेटा के प्रकटीकरण को छूट देता है जिसमें निजता हनन की आशंका हो
पास के काउंटी ने नए Flock कैमरे लगाने की घोषणा की है
आधिकारिक वजह अपराध कम करना और सार्वजनिक सुरक्षा (AMBER/Silver Alert सहित) बताई जा रही है, लेकिन दुरुपयोग की संभावना साफ़ है
इतिहास में ऐसे सिस्टम शायद ही कभी बिना दुरुपयोग के रहे हों
अनुदान का 20% हिस्सा काउंटी को मैच करना होगा, लेकिन प्रशासन के नज़रिए से यह काफ़ी आकर्षक सौदा लगता है
संबंधित लेख: KETK News, Belton शहर का उदाहरण
अपराध में कमी सिर्फ़ बहाना है, असल में वे ऊँचे ROI वाले वेंडर चुनते हैं
वास्तव में अधिकतर मामले अभिरक्षा विवादों के होते हैं
असली ख़तरा अजनबियों से ज़्यादा अधिकार-युक्त परिचितों से आता है
अगर कोई छूटा हुआ कैमरा (चाहे Flock हो या नहीं) मिले, तो MapComplete Surveillance par use OSM mein aasani se joda ja sakta hai
उसमें कैमरे की दिशा जानकारी भी डाली जा सकती है
GitHub रिपॉज़िटरी देखें
जिस रास्ते से मैं रोज़ गुजरता हूँ, वहाँ एक कैमरा लगा है
मैं पता लगाना चाहता हूँ कि उसे किसने लगाया, ताकि मैं अपनी राय (और अपना वोट) जता सकूँ
मेरे छोटे शहर में भी दो हैं, और मैं जानबूझकर उनसे बचकर निकलता हूँ
डेटा का सार्वजनिक होना अच्छा है, लेकिन इंटरैक्टिव मैप बिल्कुल काम नहीं करता
ट्रैकपैड से ज़ूम नहीं होता, और कमज़ोर डिवाइस पर यह पूरी तरह अटक जाता है
अगर आप वेब डेवलपर हैं, तो सिर्फ़ हाई-एंड वर्कस्टेशन नहीं, लो-एंड एनवायरनमेंट में भी टेस्ट ज़रूर करना चाहिए
मैं वास्तव में हिंसक अपराध की तीन पीड़िताओं को जानता हूँ
अगर Flock होता, तो कम से कम दो मामलों में कुछ पता चल सकता था
पीड़िताएँ सभी महिलाएँ थीं, और घटनाएँ दिन में मुख्य सड़क के पास हुई थीं
जो लोग निगरानी-विरोधी रुख रखते हैं, वे वास्तविक पीड़ितों की सुरक्षा के नज़रिए से भी इस पर फिर से सोचें
पुलिस द्वारा Flock का इस्तेमाल डेटिंग पार्टनर का पीछा करने में करने, या ICE द्वारा डेटा से ट्रैकिंग करने के मामले पहले ही सामने आ चुके हैं
संबंधित लिंक: Western Goals Foundation, Menasha मामला, ICE का डेटा उपयोग
रोकथाम के नाम पर पहले से दंड देना डिस्टोपियन सोच है
असली रोकथाम सामाजिक स्थिरता, कल्याण, नशा-उपचार जैसी सामाजिक एकजुटता को मज़बूत करने से आती है
लेकिन Flock से होने वाले वास्तविक नुकसान के मामले भी मौजूद हैं
Menasha पुलिस दुरुपयोग मामला, Kenosha काउंटी मामला
कैमरा लोकेशन डेटा को मैप रूटिंग के साथ जोड़कर “निगरानी कैमरा बचाव मार्ग” फ़ीचर बनाने वाला प्रोजेक्ट दिलचस्प हो सकता है
वहाँ अक्सर बहुत कैमरे होते हैं, और उनका इस्तेमाल ICE कार्रवाई में भी हो सकता है
मुझे नहीं लगता कि चोरी रोकने में उनका कोई ख़ास असर है
मेरे शहर के ज़्यादातर Flock कैमरे Home Depot मानक तैनाती जैसे हैं
पहले स्टोर के भीतर चोरी बहुत होती थी, लेकिन अब सामान की स्थिति बेहतर है
कुछ महीने पहले एक कैमरा जोड़ा गया था, लेकिन उसी जगह सिर्फ़ दिशा अलग होने वाले दो और दिखे
पता नहीं वास्तव में वहाँ इतने कैमरे लगे हैं या नहीं
लेकिन पहले मौके पर जाकर जाँच करना और फिर सुधारना चाहिए