Одна из ключевых тем которую слишком часто избегают упоминать крупные вендоры и стартапы - это «Big Data Ethics». Фундаментальные вопросы приватности в работе с большими данные и информационное неравенство которое лишь нарастает от дисбаланса возможностей тех кто с данными работает по сравнению с теми о ком данные собираются. 2 года назад эта тема была хорошо раскрыта в статье «What’s Up With Big Data Ethics?»[1] на O’Relly Data, а за это время ситуация только усугубляется с каждым годом всё больше и больше.
Основная причина и проблемы в низкой грамотности граждан в том что касается данных (data literacy) и незнании как защищать свои права и приватность. В том же 2014 году в MIT вышла статья «openPDS: Protecting the Privacy of Metadata through SafeAnswers» [2] с примером инструмента который помогал бы пользователю предоставлять информацию по запросу.
Сейчас анализ больших данных и вся тема Big Data стала мейнстримом и большие данные, в том числе данные персональные, являются частью бизнес страгии многих компании что можно увидеть ещё в отчёте WEF за 2011 год «Personal Data: The Emergence of a New Asset Class».
И в том как уже сейчас сотовые операторы в России и другие компании деляться с банками и другими потребителями данных информацией о своих клиентах и их поведению [4].
О data literacy и этике и практике использования данных мобильных телефонов много написано в DataPop Alliance [5], но главный вопрос не решён глобально, осознание потребителями мобильной связи, мобильных приложений и гаджетов что они не только находятся под непрерывным наблюдением и сбором данных о них, но и помогают собирать данные об окружающих. Включение сенсоров в телефонах может использоваться не только для слежки для его владельцем, но и для сбора данных на каком-то расстоянии от него, как минимум в том что касается звуков, каналов Wifi и Bluetooth
Другая практика о которой не принято распространяться - это уже существующий или потенциальный доступ правохранительных данных к Вашим данным при проведении расследований.
Примеры:
- поиск свидетелей. Запрос в сотовые операторы и сервисы о списках людей и их местонахождении рядом с прошедшим преступлением.
- проверка на лежсвидельствование и алиби. Не только по сотовому оператору, но и по наличию действий на телефоне и тому насколько шаблоны поведения на телефоне соответствовали этому пользователю.
- доп источники информации. Например, при расследовании ДТП запрос на актуальное местонахождение водителя в выбранный момент времени и, при фиксации показателей гироскопов в телефоне, то и выявление точного времени столкновения до секунды и точный перечень всех свидетелей на дороге.
И, наконец, самое важное - это использование результатов анализа больших данных от маркетинга до манипулирования. Составление профиля потребителя и, самое главное, предсказание его поведения. Вероятности того что:
- в определенное время, он будет в определенном месте
- кому-то позвонит
- отправит кому-либо сообщение
- использует определенное приложение
- откроет определённый сайт
- … и будет в определённом психоэмоциональном состоянии
Как не продать человеку его старую «потребность» по прошлым поисковым запросам, а то что он может захотеть купить в будущем? Как повлиять на его поведение для извлечения из него максимальной маржи? Как научится предсказывать придёт ли он или нет на выборы и за кого проголосует? Как повлиять на решение тех кто на выборы пойдет? И многое другое
Big Data Ethics - это именно про огромный потенциал манипулирования гражданами со стороны data corporations и государств, активно трансформирующихся в data government.
[1] http://radar.oreilly.com/2014/03/whats-up-with-big-data-ethics.html
[2] http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0098790
[3] http://www3.weforum.org/docs/WEF_ITTC_PersonalDataNewAsset_Report_2011.pdf
[4] http://rusbase.com/howto/big-data-in-russia/
[5] http://datapopalliance.org/work/#data-ethics-and-literacy
#opendata #bigdata #privacy #bigdataethics
Основная причина и проблемы в низкой грамотности граждан в том что касается данных (data literacy) и незнании как защищать свои права и приватность. В том же 2014 году в MIT вышла статья «openPDS: Protecting the Privacy of Metadata through SafeAnswers» [2] с примером инструмента который помогал бы пользователю предоставлять информацию по запросу.
Сейчас анализ больших данных и вся тема Big Data стала мейнстримом и большие данные, в том числе данные персональные, являются частью бизнес страгии многих компании что можно увидеть ещё в отчёте WEF за 2011 год «Personal Data: The Emergence of a New Asset Class».
И в том как уже сейчас сотовые операторы в России и другие компании деляться с банками и другими потребителями данных информацией о своих клиентах и их поведению [4].
О data literacy и этике и практике использования данных мобильных телефонов много написано в DataPop Alliance [5], но главный вопрос не решён глобально, осознание потребителями мобильной связи, мобильных приложений и гаджетов что они не только находятся под непрерывным наблюдением и сбором данных о них, но и помогают собирать данные об окружающих. Включение сенсоров в телефонах может использоваться не только для слежки для его владельцем, но и для сбора данных на каком-то расстоянии от него, как минимум в том что касается звуков, каналов Wifi и Bluetooth
Другая практика о которой не принято распространяться - это уже существующий или потенциальный доступ правохранительных данных к Вашим данным при проведении расследований.
Примеры:
- поиск свидетелей. Запрос в сотовые операторы и сервисы о списках людей и их местонахождении рядом с прошедшим преступлением.
- проверка на лежсвидельствование и алиби. Не только по сотовому оператору, но и по наличию действий на телефоне и тому насколько шаблоны поведения на телефоне соответствовали этому пользователю.
- доп источники информации. Например, при расследовании ДТП запрос на актуальное местонахождение водителя в выбранный момент времени и, при фиксации показателей гироскопов в телефоне, то и выявление точного времени столкновения до секунды и точный перечень всех свидетелей на дороге.
И, наконец, самое важное - это использование результатов анализа больших данных от маркетинга до манипулирования. Составление профиля потребителя и, самое главное, предсказание его поведения. Вероятности того что:
- в определенное время, он будет в определенном месте
- кому-то позвонит
- отправит кому-либо сообщение
- использует определенное приложение
- откроет определённый сайт
- … и будет в определённом психоэмоциональном состоянии
Как не продать человеку его старую «потребность» по прошлым поисковым запросам, а то что он может захотеть купить в будущем? Как повлиять на его поведение для извлечения из него максимальной маржи? Как научится предсказывать придёт ли он или нет на выборы и за кого проголосует? Как повлиять на решение тех кто на выборы пойдет? И многое другое
Big Data Ethics - это именно про огромный потенциал манипулирования гражданами со стороны data corporations и государств, активно трансформирующихся в data government.
[1] http://radar.oreilly.com/2014/03/whats-up-with-big-data-ethics.html
[2] http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0098790
[3] http://www3.weforum.org/docs/WEF_ITTC_PersonalDataNewAsset_Report_2011.pdf
[4] http://rusbase.com/howto/big-data-in-russia/
[5] http://datapopalliance.org/work/#data-ethics-and-literacy
#opendata #bigdata #privacy #bigdataethics
15 марта в медиаклубе в Благосфере я буду рассказывать про большие данные
Скажу честно - про этику больших данных мне говорить даже проще чем про открытые данные. Действительно, современные технологии углубляют информационное неравенство. Концентрация данных делает сильных сильнее и слабых слабее.
Вот тут можно зарегистрироваться
https://www.facebook.com/events/1117410538369049/
#privacy #bigdata #bigdataethics
Скажу честно - про этику больших данных мне говорить даже проще чем про открытые данные. Действительно, современные технологии углубляют информационное неравенство. Концентрация данных делает сильных сильнее и слабых слабее.
Вот тут можно зарегистрироваться
https://www.facebook.com/events/1117410538369049/
#privacy #bigdata #bigdataethics