디지털 카메라 시대에, 데이터 검색이라는 개념 자체가 편재하여 우리 삶의 모든 측면에 영향을 미칩니다. 데이터를 찾고, 접근하고, 사용하는 것은 교육, 전문적 성장, 개인화된 확장에 중요합니다. 반면에 데이터 검색의 문구는 민족적 배경과 민족성의 접촉을 통해 검토될 때 더욱 중요해집니다. 이 정보는 유명한 문구, 최신 문제, 잠재적 정보를 살펴보면서 “검은색 데이터 검색”이라는 개념으로 바로 들어갑니다. 어두운 색 데이터 검색의 역사는 법률에 따른 시민 보호와 동등한 권리에 대한 훨씬 더 광범위한 투쟁과 깊이 얽혀 있습니다. 최근까지 미국 카메라맨은 데이터를 공개하는 동안 블랙검증 제한에 직면했습니다. 포로 생활을 통해 포로 남성과 여성에 대한 교육은 일반적으로 불법화되었고, 문해력은 포로 생활에 대한 위험으로 간주되었습니다. 남북전쟁 이후의 시대와 존 크로우 법률은 더욱 뿌리 깊은 정보와 풍부한 내용의 불평등을 심화시키고, 교육 시설을 분리하고, 미국 흑인을 위한 양질의 정보 수단에 대한 접근성을 감소시켰습니다.
이러한 제한에도 불구하고, 흑인 지역은 데이터 변경과 뇌 검색을 포함하는 번영하는 컨벤션을 가지고 있습니다. 최근까지 혁신 시대에 설립된 흑인 대학(HBCU)은 정보 기회를 제공하고 뇌 확장을 육성하는 데 중요한 역할을 했습니다. M. 일렉트로닉, N. 듀보이스와 카터 H. 우드슨을 포함한 통계는 평등권에 대한 투쟁에서 교육과 학습의 이점과 데이터를 강조했습니다. 우드슨의 흑인 기록 1주일 조직은 그 후 흑인 기록 30일로 진행되었으며, 흑인 기록과 전통의 세부 사항을 예방하고 이해하는 것의 가치를 강조합니다. 유행하는 디지털 카메라 파노라마 내부에서, 다크 컬러 데이터 검색이라는 개념은 알고리즘 오류에 대한 디지털 카메라 파티션을 통한 다양한 문제를 수반합니다. 인터넷이 어느 정도 데이터에 대한 민주화된 액세스를 제공함에 따라 중요한 격차가 계속됩니다. 디지털 카메라 파티션은 최신 데이터에 액세스할 수 있는 사람과 그렇지 않은 사람 간의 차이를 나타내는 용어입니다. 미국에서 이 특정 파티션은 미국 내 카메라맨에게 불균형적으로 영향을 미칩니다. 이를 초래하는 요소에는 사회경제적 격차, 고속 인터넷에 대한 액세스 부족, 디지털 카메라 문해력 비용 감소가 포함됩니다.
Good Pew 분석 센터에 따르면 2021년 이후 미국 내 다크 컬러 노인의 25%가 가정용 광대역 액세스가 없습니다. 이러한 액세스 부족은 정보 기회, 취업 연구, 필수 솔루션에 대한 액세스를 늦추고 빈곤과 불평등의 월경 주기를 영속시킬 수 있습니다. 알고리즘 오류는 흑인 데이터 검색과 관련된 지역 내에서 또 다른 중요한 장애물이 될 수 있습니다. 검색 엔진과 소셜 웹사이트는 데이터를 필터링하고 우선순위를 지정하기 위해 정교한 알고리즘을 사용합니다. 반면에 이러한 종류의 알고리즘은 기본적이지 않습니다. 그들은 발명가와 그들이 숙련된 파일에 대한 편견을 반영합니다. 분석에 따르면 검색 엔진은 고정관념을 부추기고 소규모 섹션 소음을 소외시킬 수 있습니다. 예를 들어, Safiya Umoja Noble의 전자책 “억압의 알고리즘”은 흑인 남성과 관련된 용어에 대한 Google 검색이 일반적으로 편향되고 안전하지 않은 고정관념을 되돌려주는 방법을 가장 잘 설명합니다. 이러한 편향된 알고리즘은 거짓을 영속시키고 흑인과 지역에 대한 이해에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또 다른 중요한 문제는 디지털 카메라 공간에서 흑인과 문제의 표현입니다. 허위사실과 저대표성은 일반 대중의 이해를 왜곡하고 보험 플랜 판단에 영향을 미칠 수 있습니다. 소셜 웹사이트는 특히 흑인 지역에 영향을 미치는 문제와 관련하여 허위사실을 퍼뜨릴 수 있다는 점에서 실제로 폄하됩니다.
예를 들어, 흑인 존재 주제 시위에서는 활동과 기여자를 불신하게 하는 데 중점을 둔 허위사실과 허위 정보가 널리 퍼졌습니다. 이 특정