5 Lielas privātuma problēmas, kas saistītas ar lieliem datiem

Katru dienu biti un baiti plūst gaisā, nodrošinot uzņēmējdarbību ar lieliem datiem. Daudzi uzņēmumi ir izmantojuši brīvi pieejamus datus un izmantojuši tos, lai mērķētu uz saviem klientiem unikālos un dažreiz nelikumīgos veidos. Tas ir radījis lielas bažas par tiešsaistes privātumu vai vismaz to, kas no tā ir palicis.

Ar nesenajiem ziņojumiem par NSA spiegošanu cilvēkiem patērētāji ir sākuši saprast, cik publiska ir viņu "privātā" dzīve. Tas šodien tirgū ir izraisījis pamatoti nopietnas bažas.

Šeit ir pieci no veidiem, kā lielie dati rada lielas bažas par privātumu.

Veselības aprūpes nozare

Veselības aprūpes nozare ir bijusi viena no lielākajām lielo datu aizstāvjām, jo ​​tai ir milzīgas priekšrocības, aizsargājot pacientu veselību. Lielo datu aizstāvji izmanto šo informāciju, lai jau agrīnā stadijā identificētu cilvēkus ar paaugstinātu noteiktu medicīnisko stāvokļu risku, uzlabotu pacientu saņemtās aprūpes kvalitāti un samazinātu aizvien augstās veselības aprūpes izmaksas. (sadaļā Vai lielie dati var ietaupīt veselības aprūpi?)

Lai arī ir milzīgi ieguvumi, jaunie pētījumi atklāj, ka lieli dati var būt riskantāki, nekā sākotnēji uzskatīts.

Kā norāda MIT Technology Review galvenais redaktors Džeisons Pontins, tā kā dati kļūst arvien pieejamāki un personīgāki, ir svarīgi apzināties visas drošības un privātuma sekas, kas var rasties, pieskaroties lielajiem datiem. HIPAA noteikumi jau prasa, lai veselības aprūpes speciālisti pievelk drošības jostu. Tomēr HIPAA nevar aizsargāt pret visām veselības aprūpes problēmām. Piemēram, kad cilvēki sāk meklēt atbildes, kas saistītas ar viņu kaites, apgabalā, kas nav HIPAA aizsargāts, piemēram, Google vai citās meklētājprogrammās, šos datus neaizsargā HIPAA. Turklāt arvien vairāk tehnoloģiju ierīču, piemēram, valkājami fitnesa monitori un viedtālruņu lietojumprogrammas, nav drošas vai privātas, radot bažas par to, kurš varētu redzēt datus, ko šīs ierīces vāc.

Ir daudzi HIPAA saderīgi veidi, kā izmantot lielos datus, lai piekļūtu pacienta veselības informācijai. Tomēr, tā kā arvien vairāk citu digitālo uzvedību un ierīču tiek izmantotas ar veselības aprūpi saistītai informācijai un darbībām, liela daļa jauno datu straumēšanas tirgū un tiešsaistē nav droša.

Prognozes un diskriminācija

Papildus potenciālā nākotnes veselības stāvokļa riska prognozēšanai lielie dati ļauj prognozēt arī diezgan daudz citas informācijas par cilvēkiem. Informāciju, ko var prognozēt lielie dati, arvien vairāk attīstās, lai to izmantotu kā veidu, kā diskriminēt cilvēkus dažādās demogrāfijas situācijās.

Viens lielas datu diskriminācijas piemērs nāca Kembridžas universitātes pētījumā. Pēc tam, kad vietnē Facebook tika apskatīti aptuveni 60 000 cilvēku “Patīk”, dati tika apstrādāti, lai paredzētu tādas lietas kā dzimums, rase, seksuālā orientācija un uzvedība. Rezultāti bija satriecoši precīzi. Analizējot savāktos datus, modelis 88 procentus laika varēja precīzi atšķirt gejus no taisniem vīriešiem. Modelis arī prognozēja sacīkstes ar 95 procentu precizitāti. Šajā modelī precīzi tika prognozēta arī uzvedība, piemēram, tas, cik daudz alkohola cilvēki patērēja.

Daudzus cilvēkus uztrauc tas, ka darba devēji, namīpašnieki, skolas, valdības aģentūras un citi drīz var izmantot datus, lai profilētu cilvēkus, cita starpā radot diskriminācijas iespēju dzimuma, seksuālās orientācijas vai rases dēļ. (par privātuma jautājumiem sadaļā Kāpēc nav uzvarētāju diskusijās par privātumu.)

Ļoti mērķtiecīga pārdošana

Diskriminācijai, kuras pamatā ir lielo datu modeļi, ir potenciāls iekļūt visās tirgus jomās. Dažos gadījumos tas jau ir.

Izmantojot modeļus, kas līdzīgi Kembridžas universitātes pētījumā izmantotajiem modeļiem, tirgotāji izmanto lielus datus, lai mērķētu uz savu pārdošanu un izstrādājumiem. Lai arī lielos datus daudzi tirgotāji izmanto, lai produktus un pakalpojumus novietotu ļoti mērķtiecīgas auditorijas priekšā, kad auditorija, pamatojoties uz viņu uzvedību, tiek apvienota vienā demogrāfiskajā situācijā, var radīt kaitējumu.

Labs kaitīga mārketinga piemērs, kas balstīts uz lieliem datiem, notika pirms apmēram 10 gadiem, kad TiVo lietotāji mēģināja pārliecināt savus digitālos ierakstītājus pārtraukt šovu ierakstīšanu, kas bija vērsti uz demogrāfisko grupu, kas nav viņu pašu. 2002. gadā šie kļūdainie algoritmi pievērsa Wall Street Journal uzmanību. Drukātajā virsrakstā tas viss bija teikts: "Ja TiVo domā, ka esat gejs, lūk, kā to iestatīt taisni."

Neskatoties uz iespējamo kaitējumu, tirgotāji joprojām izmanto lielus datus, lai mērķētu uz cilvēkiem sociālo mediju platformās, meklētājprogrammās un pa e-pastu. Iebrukums šādā personīgajā telpā, apkalpojot draugus, draugus un e-pasta saturu, ir izraisījis nopietnas bažas patērētāju vidū.

Pastiprināta uzraudzība

Novērošanā iesaistīti ne tikai tiešsaistes tirgotāji; Katru dienu HD novērošanas kameras uztver 413 informācijas petabaitus. Paredzams, ka līdz 2017. gadam tas pieaugs līdz 859 petabaitiem.

Novērošanas kameras tagad tiek parādītas visur. Tā kā algoritmi turpina uzlaboties, palielināsies arī datu apjoms, kas ģenerēts no šīm novērošanas kamerām un sensoriem. Strauji pieaug arī glabāšana cietajos diskos, atvieglojot visu šo datu glabāšanu.

Nelikumīga izmantošana

Tā kā lielo datu apjoms cilvēkiem ir pieejams šajās dienās, nav brīnums, ka daži ir pārāk tālu izmantojuši šo informācijas vākšanas vieglumu. Nelegāla datu piekļuves prakse jaunos veidos ir izraisījusi diezgan lielu skandālu starp tiem, kas novērtē viņu privātumu.

Viens nesens gadījums, kad bizness mazliet veica lielo datu vākšanu, bija Urban Outfitters, kurš 2013. gada jūnijā saskārās ar privātuma likumu, kad tika atklāts, ka veikala kasieri pircējiem prasa pasta indeksus, kad norēķinās ar kredītkarti. Tas nav nepieciešams, un dažos štatos tas pārkāpa patērētāju aizsardzības un privātuma likumus, jo šo informāciju var izmantot pircēju adrešu meklēšanai.

Lielo datu problēmu risināšana

Tā kā ir tik daudz baiļu un spekulāciju par lielo datu izmantošanu firmās, valdības aģentūrās, darba devējos un citur, labākais risinājums, lai nopelnītu uzticību mūsdienu tirgum, ir godīgums. Tāpēc uzņēmumi arvien vairāk īsteno pilnīgu pārredzamības politiku attiecībā uz to, kā viņi izmanto datus, lai mērķētu uz klientiem. Patērētājiem ir arī lielāka interese uzzināt, cik liela viņu dzīves daļa ir patiesībā parādīta un ko cilvēki dara ar apkopoto informāciju.

Tā kā arvien vairāk patērētāju sāk uzzināt, cik liela daļa no viņu personiskās informācijas ir pieejama, iespējams, notiks datu vākšanas prakses reformas. Līdz tam patērētāju interesēs ir ņemt vērā datu privātumu, lai viņi būtu informēti tikai par to, cik liela daļa viņu personiskās informācijas tiek savākta un kā tā tiek izmantota. Pēc tam viņi var veikt nepieciešamos piesardzības pasākumus, lai pasargātu sevi no uzņēmumiem, kas pārsniedz viņu robežas.