Сторонники конфиденциальности на этой неделе аплодировали Facebook решение заблокировать крупная британская страховая компания Admiral использует данные социальных сетей для молодых людей, чтобы помочь установить их страховые взносы. Но это только начало дебатов по поводу использования информации социальных сетей для таких целей. Если на мгновение оставить в стороне вопросы конфиденциальности, для этого есть очень веская социальная причина. На самом деле, это может принести пользу бесчисленному количеству людей.

Адмирал хотел использовать разговоры и «лайки» молодых клиентов в Facebook (с их разрешения), чтобы оценить, являются ли они водителями с низким уровнем риска и имеют ли они право на скидки до £ 150. Но Facebook быстро объявил, что это противоречит их условиям использования, расстроив план адмирала.

Независимо от того, какую сторону вы принимаете в этом вопросе, важно понимать науку, стоящую за планом Адмирала и за подобными планами, которые обязательно исходят от больших и маленьких компаний. Действительно, мое исследование показывает, что использование данных социальных сетей для таких прогнозов может быть очень точным.

В 2015 среднестатистическому пользователю Facebook нравились вещи 225, от фильмов до политиков, а также такие заявления, как «Я люблю наступать на хрустящие листья».

Я и мои коллеги собирали данные от пользователей Facebook 6m с помощью опроса, который измерял их личность и давал им отзывы об их результатах. Затем мы измерили, насколько хорошо их активность в Facebook может предсказать их личность, используя число между 0 и 1. Чем выше число, тем сильнее корреляция.

Когда мы использовали «лайки» пользователей 60,000 для предсказать их самооценку психологических чертмы обнаружили, что корреляция между «лайками» и личностью была 0.56. Для сравнения: если вы попросите кого-нибудь из коллег по работе предсказать их личность, точность будет равна 0.27, друзья могут предсказать на 0.45, семья на 0.50 и даже чей-либо супруг может предсказать только на 0.58. Другими словами, компьютер знает вас почти так же хорошо, как вашего мужа или жену - и лучше, чем почти все остальные.

«Искатели ощущений» (экстраверты, которые ищут новые, разнообразные и рискованные переживания) плохой риск автострахования, На Facebook это люди, которые любят «рафтинг по воде» и «банджи-джампинг» и используют такие фразы, как «чилин», «отличная ночь» и, как ни странно, «ооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооошэ по поводу до сих пор.

Мы можем быть очень уверены в такой системе, потому что онлайн-данные на удивление трудно подделать. Все, что происходит на Facebook, имеет временные метки, поэтому, если за день до того, как вы подаете заявление на страхование автомобиля, вам вдруг нравятся «шахматы» и «чтение» (предикторы интроверсии) - после многих лет разговоров о вечеринках и пьянстве - система может легко поднимите это.

Социальная выгода

Для справки, я думаю, это позор, что в этом случае данные в социальных сетях были запрещены для использования, которое могло бы принести пользу молодежи и обществу. Большинство молодых людей серьезно относятся к вождению, и многие никогда не предъявляют страховых требований, но у них нет никакого способа отличить себя от меньшинства, чьи острые ощущения и дорогие аварии увеличивают премии для всех.

Пожилые водители успели накопить бонусы без претензий. Но все новые драйверы выглядят одинаково через призму традиционных демографических и географических данных, используемых для установления премий. Молодые люди, чьи данные в социальных сетях показывают, что они зрелые и самоконтролируемые, могли бы доказать, что они достойны скидки в £ 150. Это было бы неплохой экономией, учитывая, что самая дешевая всеобъемлющая страховая защита для 17-22-летних в Великобритании стоит 1,287 в год.

Существует множество способов использования наших данных в социальных сетях как за, так и против нас, и поэтому мы увидим еще много таких сражений, как этот. Случай с адмиралом вполне можно вспомнить как только начало извилистых взад-вперед по поводу использования цифровых следов в финансовом моделировании. Другие социальные сети, мобильные телефоны, хранить карты лояльности и миллиарды датчиков, которые образуют так называемые Интернет вещей все собирают данные, которые могут предсказать психологические черты.

Будет много тесных звонков в будущем, когда мы будем обсуждать эти вопросы социальной полезности и конфиденциальности, но, на мой взгляд, это не был один из них. Пока компании используют наши данные прозрачно и с нашего согласия, почему бы не позволить обеим сторонам в страховой сделке полагаться на то, что представляется очень точными данными?

Об авторе

Дэвид Стиллвелл, преподаватель аналитики больших данных и количественных социальных наук, Cambridge Judge Business School

Эта статья изначально была опубликована в Беседа, Прочтите оригинал статьи.

Похожие книги:

at Внутренний рынок самовыражения и Amazon