Что ваш телефон знает о вас? Rawpixel.com / Shutterstock.com

Шестьдесят семь процентов пользователей смартфонов Положитесь на Карты Google, чтобы помочь им быстро и эффективно добраться туда, куда они направляются.

Главной особенностью Google Maps является ее способность предсказать, сколько времени займут различные навигационные маршруты. Это возможно, потому что мобильный телефон каждого человека, использующего Карты Google, отправляет данные о его местонахождении и скорости на серверы Google, где он анализируется для получения новых данных об условиях дорожного движения.

Такая информация полезна для навигации. Но те же самые данные, которые используются для прогнозирования моделей трафика, также могут использоваться для прогнозирования других видов информации - информация, которую люди могут не устраивать для раскрытия.

Например, данные о прошлом местоположении мобильного телефона и моделях движения может быть использован для прогнозирования где человек живет, кем является его работодатель, где он посещает религиозные службы и возрастной диапазон своих детей в зависимости от того, куда они бросают его в школу.

Эти прогнозы обозначают, кто вы, как личность, и угадывают, что вы, вероятно, будете делать в будущем. Исследования показывают, что люди в значительной степени не знают, что эти предсказания возможны, и, если они узнают об этом, не нравится это, На мой взгляд, для тех, кто изучает, как алгоритмы прогнозирования влияют на конфиденциальность людей, это является серьезной проблемой для цифровой конфиденциальности в США.

Как это все возможно?

Каждое устройство, которое вы используете, каждая компания, с которой вы ведете бизнес, каждая созданная вами онлайн-учетная запись или программа лояльности, и даже само правительство собирает данные о вас.

Ассоциация виды данных, которые они собирают, включают в себя такие вещи, как ваше имя, адрес, возраст, номер социального страхования или номер водительского удостоверения, история транзакций покупки, просмотр веб-страниц, информация о регистрации избирателей, есть ли у вас дети, живущие с вами или говорите на иностранном языке, фотографии, которые вы разместили в социальных сетях, список цена вашего дома, были ли у вас недавно такие жизненные события, как свадьба, ваш кредитный рейтинг, на какой машине вы ездите, сколько вы тратите на продукты, сколько у вас долгов по кредитной карте и история местоположений с вашего мобильного телефона Телефон.

Неважно, если эти наборы данных были собраны отдельно из разных источников и не содержат вашего имени. Их все равно легко сопоставить с другой информацией о вас, которую они содержат.

Например, в общедоступных базах данных есть идентификаторы, такие как ваше имя и домашний адрес, которые можно сопоставить с данными о местоположении GPS из приложения на вашем мобильном телефоне. Это позволяет третьей стороне связать ваш домашний адрес с местом, где вы проводите большую часть вечерних и ночных часов - предположительно, где вы живете. Это означает, что разработчик приложения и его партнеры имеют доступ к вашему имени, даже если вы не указали его напрямую.

В США, компании и платформы, с которыми вы взаимодействуете владеть данными, которые они собирают о вас. Это означает, что они могут законно продавать эту информацию брокерам данных.

Брокеры данных - это компании, которые занимаются покупкой и продажей наборов данных из самых разных источников, включая данные о местонахождении из многие операторы мобильной связи, Брокеры данных объединяют данные для создания подробных профилей отдельных людей, которых они продавать другим компаниям.

Подобные комбинированные наборы данных можно использовать для прогнозирования того, что вы хотите купить для таргетинга объявлений. Например, компания, которая приобрела данные о вас, может делать такие вещи, как подключение ваших учетных записей в социальных сетях и истории просмотра веб-страниц с маршрутом, который вы выбираете, когда выполняете поручения, и своей историей покупок в местном продуктовом магазине.

Работодатели используют большие наборы данных и прогностические алгоритмы, чтобы принимать решения о том, кого брать на работу и предсказать, кто может выйти, Департаменты полиции составляют списки людей, которые могут быть более вероятно совершить насильственные преступления, FICO, та же компания, которая рассчитывает кредитные баллы, также рассчитывает «Показатель приверженности к лечению» это предсказывает кто прекратит принимать лекарства по рецепту.

Насколько осведомлены люди об этом?

Даже если люди знают, что их мобильные телефоны имеют GPS и что их имя и адрес находятся в базе данных публичных записей, гораздо менее вероятно, что они поймут как их данные могут быть объединены, чтобы сделать новые прогнозы, Это потому, что политики конфиденциальности обычно включают смутный язык о том, как собранные данные будут использоваться.

В январском опросеПроект Pew Internet и American Life спросил взрослых пользователей Facebook в США о прогнозах, которые Facebook делает относительно своих личных качеств, основываясь на данных, собранных платформой и ее партнерами. Например, Facebook назначает категорию «мультикультурная близость» некоторым пользователям, угадывая, насколько они похожи на людей разных рас или этнических групп. Эта информация используется для таргетинга объявлений.

Опрос показал, что 74 процентов людей не знали об этих прогнозах. Около половины респондентов заявили, что им не нравится, когда Facebook предсказывает такую ​​информацию.

В моих исследованияхЯ обнаружил, что люди знают только прогнозы, которые им показываются в пользовательском интерфейсе приложения, и это имеет смысл, учитывая причину, по которой они решили использовать приложение. Например, 2017 исследование пользователей фитнес-трекера показал, что люди знают, что их устройство отслеживания собирает их местоположение GPS, когда они тренируются. Но это не означает, что компания, отслеживающая активность, может предсказать, где они живут.

В другом исследовании я обнаружил, что пользователи Google Search знают, что Google собирает данные об их истории поиска, а пользователи Facebook знают, что Facebook знает, кто их друзья. Но люди не знают что их «лайки» на Facebook могут быть использованы для точно предсказать их принадлежность к политической партии или сексуальную ориентацию.

Что можно сделать по этому поводу?

Сегодняшний интернет в значительной степени опирается на людей, управляющих собственной цифровой конфиденциальностью.

Компании просят людей заранее дать согласие на системы, которые собирают данные и делают прогнозы о них. Этот подход будет хорошо работать для управления конфиденциальностью, если люди откажутся пользоваться услугами, политики которых им не нравятся, и если компании не будут нарушать их собственные политики конфиденциальности.

Но исследования показывают, что никто не читает и не понимает эти политики конфиденциальности. И даже когда компании сталкиваются с последствиями нарушения своих обещаний конфиденциальности, это не мешает им делать это снова.

Требование согласия пользователей без понимания того, как будут использоваться их данные, также позволяет компаниям переложить вину на пользователя. Если пользователь начинает чувствовать, что его данные используются не так, как ему хотелось бы, у него нет места для жалоб, потому что он согласился, верно?

На мой взгляд, у пользователей нет реалистичного способа узнать о возможных прогнозах. Люди, естественно, ожидают, что компании будут использовать свои данные только способами, которые связаны с причинами взаимодействия с компанией или приложением. Но компании обычно юридически не обязаны ограничивать способы использования данных людей только теми вещами, которые ожидают пользователи.

Одним исключением является Германия, где Федеральное управление по картелям постановил в феврале 7 что Facebook должен специально попросить своих пользователей разрешить объединять данные, собранные о них в Facebook, с данными, полученными от третьих лиц. В постановлении также говорится, что если люди не дают свое разрешение на это, они все равно должны иметь возможность использовать Facebook.

Я считаю, что США нуждается в более строгом регулировании конфиденциальности, чтобы компании были более прозрачными и подотчетными пользователям не только о данных, которые они собирают, но и о видах прогнозов, которые они генерируют путем объединения данных из нескольких источников.

Об авторе

Эмили Рэйдер, доцент СМИ и информации, Университет штата Мичиган

Эта статья переиздана из Беседа под лицензией Creative Commons. Прочтите оригинал статьи.

Книги по этой теме

at Внутренний рынок самовыражения и Amazon