5 Didelės privatumo problemos, susijusios su dideliais duomenimis

Kiekvieną dieną bitai ir baitai teka oru, teikdami įmonėms didelius duomenis. Daugelis įmonių pasirinko laisvai prieinamus duomenis ir panaudojo juos klientams nukreipti unikaliais, o kartais ir neteisėtais būdais. Tai sukėlė didelį susirūpinimą dėl privatumo internete ar bent jau to, kas jame liko.

Neseniai gavę pranešimus apie NSA šnipinėjančius žmones, vartotojai pradėjo suprasti, koks iš tikrųjų viešas yra jų „privatus“ gyvenimas. Tai šiandien rinkoje sukėlė pagrįstai rimtą susirūpinimą.

Pateikiame penkis būdus, kaip dideli duomenys kelia didelį susirūpinimą dėl privatumo.

Sveikatos priežiūros pramonė

Sveikatos priežiūros pramonė buvo viena didžiausių stambiųjų duomenų šalininkų dėl didžiulių pranašumų saugant pacientų sveikatą. Didžiųjų duomenų šalininkai naudoja informaciją, kad anksti nustatytų žmones, kuriems kyla tam tikrų sveikatos sutrikimų rizika, pagerintų pacientų priežiūros kokybę ir sumažintų vis didesnes sveikatos priežiūros išlaidas. (skiltyje „Ar dideli duomenys gali išsaugoti sveikatos priežiūrą?“)

Nors yra didžiulė nauda, ​​tačiau nauji tyrimai atskleidžia, kad dideli duomenys gali būti rizikingesni, nei manyta iš pradžių.

Anot „MIT Technology Review“ vyriausiojo redaktoriaus Jasono Pontino, kadangi duomenys tampa vis labiau prieinami ir asmeniški, svarbu žinoti apie bet kokius galimus saugumo ir privatumo padarinius, susijusius su didelių duomenų naudojimu. HIPAA taisyklėse jau reikalaujama, kad sveikatos priežiūros specialistai užrištų saugos diržą. Tačiau HIPAA negali apsaugoti nuo visų su sveikatos priežiūra susijusių problemų. Pvz., Kai žmonės pradeda ieškoti atsakymų, susijusių su jų negalavimais ne HIPAA apsaugotoje srityje, pavyzdžiui, „Google“ ar kituose paieškos varikliuose, šie duomenys nėra saugomi HIPAA. Be to, vis daugiau ir daugiau technikos prietaisų, tokių kaip nešiojami kūno rengybos monitoriai ir išmaniųjų telefonų programos, nėra saugūs ar privatūs, todėl kyla susirūpinimas dėl to, kas gali pamatyti duomenis, kuriuos renka šie įrenginiai.

Yra daug su HIPAA suderinamų būdų, kaip naudoti didelius duomenis, norint gauti informaciją apie pacientų sveikatą. Tačiau daugėjant kitų skaitmeninių įpročių ir prietaisų, naudojamų su sveikatos priežiūra susijusiai informacijai ir veiklai, didžioji dalis naujų duomenų srauto į rinką ir internetu nėra saugi.

Prognozės ir diskriminacija

Dideli duomenys leidžia ne tik numatyti galimą būsimų sveikatos sutrikimų riziką, bet ir numatyti ir nemažai kitos informacijos apie žmones. Informacija, kurią gali numatyti dideli duomenys, vis labiau plėtoja potencialą būti naudojama kaip diskriminacijos būdas žmonėms atsižvelgiant į įvairius demografinius rodiklius.

Vienas didelių duomenų diskriminacijos pavyzdžių buvo Kembridžo universiteto atliktas tyrimas. Peržiūrėjus maždaug 60 000 žmonių „Patinka“ „Facebook“, duomenys buvo apdoroti numatyti tokius dalykus kaip lytis, rasė, seksualinė orientacija ir elgesys. Rezultatai buvo šokiruojamai tikslūs. Analizuojant surinktus duomenis, modelis 88 proc. Laiko galėjo tiksliai atskirti gėjus nuo tiesių vyrų. Modelis taip pat numatė lenktynes ​​95 procentų tikslumu. Šiame modelyje taip pat buvo tiksliai numatytas elgesys, pavyzdžiui, kiek alkoholio vartojo žmonės.

Daugeliui žmonių rūpi, kad darbdaviai, žemės savininkai, mokyklos, vyriausybinės agentūros ir kiti asmenys netrukus galėtų naudoti duomenis žmonių profiliavimui, taip sukurdami diskriminacijos dėl lyties, seksualinės orientacijos ar rasės galimybę. (apie privatumo problemas, kodėl diskusijose dėl privatumo nėra nugalėtojų.)

Tikslingas pardavimas

Didelės apimties duomenų modeliais grindžiama diskriminacija gali apimti visas rinkos sritis. Kai kuriais atvejais tai jau yra.

Naudodami modelius, panašius į Kembridžo universiteto tyrimą, rinkodaros specialistai naudoja didelius duomenis, kad nukreiptų savo pardavimus ir produktus. Nors daugelis rinkodaros specialistų naudoja didelius duomenis, kad pateiktų produktus ir paslaugas labai tikslinei auditorijai, kai auditorija yra suskirstyta į demografinius rodiklius atsižvelgiant į jų elgesį, yra galimybė padaryti žalą.

Puikus žalingos rinkodaros, pagrįstos dideliais duomenimis, pavyzdys įvyko prieš maždaug 10 metų, kai „TiVo“ vartotojai bandė įtikinti savo skaitmeninius įrašymo įrenginius nutraukti laidų, skirtų kitai nei jų, demografinei grupei, įrašymą. 2002 m. Šie klaidingi algoritmai atkreipė „Wall Street Journal“ dėmesį. Išspausdintoje antraštėje viskas buvo pasakyta: „Jei„ TiVo “mano, kad esi gėjus, štai, kaip tai išdėstyti tiesiai“.

Nepaisant žalos, rinkodaros specialistai vis dar naudoja didelius duomenis, kad nukreiptų žmones į socialinės žiniasklaidos platformas, paieškos sistemas ir el. Paštu. Įsiveržimas į tokią asmeninę erdvę teikiant paslaugas pagal draugus, mėgstamus dalykus ir el. Pašto turinį sukėlė rimtą vartotojų susirūpinimą.

Padidinta priežiūra

Stebimi ne tik internetiniai rinkodaros specialistai; kiekvieną dieną HD stebėjimo kameros užfiksuoja 413 petačių informacijos. Tikimasi, kad iki 2017 m. Tai išaugs iki 859 petaitų.

Stebėjimo kameros dabar iškyla visur. Tobulėjant algoritmams, duomenų, generuojamų iš šių stebėjimo kamerų ir jutiklių, kiekis taip pat padidės. Taip pat sparčiai auga saugojimas kietuosiuose diskuose, todėl visus šiuos duomenis lengviau saugoti.

Neteisėtas naudojimas

Kadangi šiais laikais žmonės turi daug duomenų, nenuostabu, kad kai kurie žmonės per daug lengvai rinko informaciją. Neteisėta duomenų rinkimo praktika naujais būdais sukėlė nemažą baimę tų, kurie vertina savo privatumą.

Vienas nesenas atvejis, kai verslas rinkosi didelius duomenis šiek tiek per toli, buvo „Urban Outfitters“, kuris 2013 m. Birželio mėn. Susidūrė su privatumo įstatymu, kai buvo nustatyta, kad parduotuvės kasininkai pirkėjams paprašė pašto kodų, kai atsiskaitė kreditine kortele. To nereikia ir jis pažeidė vartotojų apsaugos ir privatumo įstatymus kai kuriose valstijose, nes ši informacija gali būti naudojama pirkėjų adresams ieškoti.

Didžiųjų duomenų problemų sprendimas

Kai tiek daug baimės ir spėlionių dėl to, kaip įmonės, vyriausybinės agentūros, darbdaviai ir kiti naudojasi dideliais duomenimis, geriausias sprendimas užsitarnauti pasitikėjimą šiandienos rinka yra sąžiningas. Štai kodėl verslas vis dažniau įgyvendina visišką skaidrumo politiką, kaip naudoja duomenis, kad nukreiptų savo klientus. Vartotojai taip pat yra labiau suinteresuoti sužinoti, kokia iš tikrųjų jų gyvenimo dalis rodoma ekrane ir ką žmonės veikia su surinkta informacija.

Kai vis daugiau vartotojų pradeda sužinoti, kiek jų asmeninės informacijos yra, greičiausiai įvyks duomenų rinkimo praktikos reformos. Iki tol vartotojams buvo naudingiausia atsižvelgti į duomenų privatumą, kad jie žinotų, kiek jų asmeninės informacijos renkama ir kaip ji naudojama. Tada jie gali imtis būtinų atsargumo priemonių, kad apsisaugotų nuo bendrovių, kurios peržengia savo ribas.