Çoğu insan, şirketlerin verilerini ne tahmin edebileceğini bilmiyor

Çoğu insan, şirketlerin verilerini ne tahmin edebileceğini bilmiyor
Telefonun senin hakkında ne biliyor? Rawpixel.com / Shutterstock.com

Akıllı telefon kullanıcılarının yüzde altmış yedisi hızlı ve verimli bir şekilde nereye gittiklerini bulmalarına yardımcı olmak için Google Haritalar’a güvenin.

Google Haritalar’ın önemli özelliklerinden biri, farklı gezinme rotalarının ne kadar süreceğini tahmin edebilmesidir. Bu, Google Haritalar’ı kullanan her bir kişinin cep telefonunun konumu hakkında veri göndermesi ve trafik koşulları hakkında yeni veriler oluşturmak üzere analiz edildiği Google sunucularına geri dönmesi nedeniyle mümkündür.

Bunun gibi bilgiler navigasyon için kullanışlıdır. Ancak, trafik düzenini tahmin etmek için kullanılan aynı veri, başka tür bilgileri de tahmin etmek için kullanılabilir - bilgi insanları açığa vurmakta rahat olmayabilir.

Örneğin, bir cep telefonunun geçmiş konumu ve hareket düzenleriyle ilgili veriler tahmin etmek için kullanılabilir Bir kişinin yaşadığı, işvereninin kim olduğu, dini hizmetlere katıldığı ve çocuklarının okula bıraktıkları yere göre yaş aralıkları.

Bu tahminler, sizi bir kişi olarak etiketler ve gelecekte ne yapabileceğinizi tahmin eder. Araştırmalar, insanların bu tahminlerin mümkün olduğunu bilmediklerini ve bunun farkına varırlarsa, beğenmedim. Benim görüşüme göre, tahminsel algoritmaların insanların gizliliğini nasıl etkilediğini inceleyen biri olarak bu, ABD'deki dijital gizlilik için büyük bir sorundur.

Bu nasıl mümkün olabilir?

Kullandığınız her cihaz, iş yaptığınız her şirket, katılacağınız her çevrimiçi hesap veya bağlılık programı ve hatta hükümetin kendisi hakkında veri toplar.

The Topladıkları veri türleri gibi şeyleri içerir adınız, adresiniz, yaşınız, Sosyal Güvenlik veya ehliyet numaranız, satın alma işlem geçmişiniz, web'de gezinme faaliyeti, seçmen kayıt bilgileri, yanınızda yaşayan çocuklarınız varsa veya yabancı bir dil konuşup konuşmadığınız, sosyal medyaya gönderdiğiniz fotoğraflar, liste Evinizin fiyatı, yakın zamanda evlenmek, kredi puanınız, ne tür bir araba kullandığınız, bakkaliye için ne kadar para harcadığınız, ne kadar kredi kartı borcunuz olduğu ve cep telefonunuzdan yer geçmişi gibi bir yaşam olayı olup olmadığı telefon.

Çoğu insan, şirketlerin verilerini ne tahmin edebileceğini bilmiyor


InnerSelf'ten En Son Haberleri Alın


Bu veri kümelerinin farklı kaynaklardan ayrı toplanıp toplanmadığı ve adınızı içermemesi önemli değildir. Onları, içerdikleri diğer bilgilere göre eşleştirmek hala kolaydır.

Örneğin, kamu kayıtları veritabanlarında, adınız ve ev adresiniz gibi, cep telefonunuzdaki bir uygulamadan GPS konum verileriyle eşleştirilebilecek tanımlayıcılar var. Bu, üçüncü bir tarafın ev adresinizi, muhtemelen geceleri ve geceleri geçirdiğiniz yerle (muhtemelen yaşadığınız yer) geçirdiğiniz yerle ilişkilendirmesini sağlar. Bu, uygulama geliştiricisinin ve ortaklarının doğrudan onlara vermemiş olsanız bile adınıza erişebildiği anlamına gelir.

ABD'de, etkileşim kurduğunuz şirketler ve platformlar Sizin hakkınızda topladıkları verilerin sahibi olun. Bu, yasal olarak bu bilgileri veri brokerlerine satabilecekleri anlamına gelir.

Veri aracıları, konum verileri dahil olmak üzere çok çeşitli kaynaklardan veri setlerini satın alma ve satma işinde olan şirketlerdir. birçok cep telefonu operatörü. Veri brokerleri, bireysel kişilerin detaylı profillerini oluşturmak için verileri birleştirir. diğer şirketlere satmak.

Bunun gibi birleştirilmiş veri kümeleri, reklamları hedeflemek için ne almak istediğinizi tahmin etmek için kullanılabilir. Örneğin, hakkınızda veri satın alan bir şirket, sosyal medya hesaplarınızı ve web tarama geçmişinizi, yerel markette ve markanızda çalıştığınız rota ile satın aldığınız rotaya bağlamak gibi şeyler yapabilir.

İşverenler, kimin iş görüşmesi yapılacağına ilişkin kararlar vermek için büyük veri kümelerini ve öngörücü algoritmaları kullanır. kimin bırakabileceğini tahmin et. Polis departmanları, olabileceği kişilerin listesini yapar. şiddet içeren suçlar işlenme olasılığı daha yüksektir. Kredi puanlarını hesaplayan aynı şirket olan FICO, “İlaç uyumu puanı” bu öngörüyor reçeteli ilaçlarını kullanmayı bırakacak.

İnsanlar bu konuda ne kadar farkında?

Her ne kadar insanlar cep telefonlarının GPS’e sahip olduğunu ve adlarının ve adreslerinin bir yerde kamuya açık bir veri tabanında bulunduğunun farkında olsalar bile, farkına varmalarının olasılığı çok düşüktür. Yeni tahminlerde bulunmak için verilerinin nasıl birleştirilebileceği. Bunun nedeni, gizlilik politikalarının genellikle yalnızca Belirsiz Dil Toplanan verilerin nasıl kullanılacağı hakkında.

Ocak ayında yapılan bir ankettePew Internet ve American Life projesi ABD'deki yetişkin Facebook kullanıcılarına, platformun ve ortaklarının topladığı verilere dayanarak, Facebook'un kişisel özellikleri hakkında yaptığı öngörüleri sordu. Örneğin, Facebook, bazı kullanıcılara, farklı ırk veya etnik kökenlerden gelen insanlara ne kadar benzer olduğunu tahmin ederek, “çok kültürlü bir yakınlık” kategorisi atar. Bu bilgi reklamları hedeflemek için kullanılır.

Anket, insanların yüzde 74'inin bu tahminleri bilmediğini buldu. Yaklaşık yarısı, Facebook'un bunun gibi bilgileri tahmin etmekte rahat olmadıklarını söyledi.

Araştırmamda, İnsanların yalnızca bir uygulamanın kullanıcı arayüzünde kendilerine gösterilen tahminlerin farkında olduklarını ve uygulamayı kullanmaya karar vermelerinin sebebi göz önüne alındığında mantıklı olduğunu buldum. Örneğin, bir Fitness izci kullanıcılarının 2017 çalışması insanların, takip cihazlarının egzersiz yaparken GPS konumlarını topladıklarının farkında olduklarını gösterdi. Ancak bu, etkinlik izleyici şirketinin nerede yaşadıklarını tahmin edebileceği konusunda farkındalığa dönüşmez.

Başka bir çalışmada, Google Arama kullanıcılarının Google’ın arama geçmişiyle ilgili veri topladığını bildiğini ve Facebook kullanıcılarının Facebook’un arkadaşlarının kim olduğunu bildiğini bildiklerini gördüm. Fakat insanlar bilmiyor Facebook’un “beğenilebileceğini” onların siyasi parti üyeliğini veya cinsel yönelimini doğru şekilde tahmin etmek.

gizliliğinizi nasıl korursunuz 3 1 9

Bununla ilgili ne yapılabilir?

Günümüzün interneti, büyük ölçüde kendi dijital gizliliklerini yöneten insanlara dayanmaktadır.

Şirketler, insanlardan, veri toplayan ve onlar hakkında tahminlerde bulunan sistemleri onaylamalarını ister. Bu yaklaşım İnsanlar, sevmedikleri gizlilik politikaları olan hizmetleri kullanmayı reddederse ve şirketler kendi gizlilik politikalarını ihlal etmezse, gizliliği yönetmek için iyi çalışırlar.

Ancak araştırma gösteriyor ki kimse okumuyor veya anlamıyor bu gizlilik politikaları. Şirketler gizlilik vaatlerini çiğnemenin sonuçları ile karşı karşıya kalsalar bile, onları durdurmaz tekrar yapıyor.

Kullanıcıların verilerinin nasıl kullanılacağını anlamadan onay vermelerini zorunlu kılmak, şirketlerin suçu kullanıcının üzerine kaydırmasını da sağlar. Bir kullanıcı, verilerinin gerçekten rahat olmadığı bir şekilde kullanıldığını hissetmeye başlarsa, şikayet edebileceği bir odaları yoktur, çünkü onayladılar, değil mi?

Benim görüşüme göre, kullanıcıların olası tahmin türlerinin farkında olmaları için gerçekçi bir yol yoktur. İnsanlar doğal olarak şirketlerin verilerini yalnızca ilk başta şirket veya uygulamayla etkileşime girme nedenleriyle ilgili şekillerde kullanmalarını bekler. Ancak şirketler genellikle insanların verilerini kullanma yöntemlerini yalnızca kullanıcıların bekleyeceği şeylerle sınırlamak için yasal olarak zorunlu değildir.

Bunun bir istisnası, Federal Kartel Ofisinin bulunduğu Almanya. Şubat'ta hüküm verdi 7 Facebook’un, kullanıcılarından Facebook’ta toplanan verileri üçüncü şahıslardan toplanan verilerle bir araya getirme izni alması gerektiğini özellikle belirtmesi gerekir. Karar ayrıca, insanlar bunun için izin vermezse, Facebook'u kullanabilmeleri gerektiğini de belirtir.

ABD’nin daha güçlü gizlilikle ilgili düzenlemelere ihtiyaç duyduğuna inanıyorum, böylece şirketler yalnızca topladıkları verilerle değil, aynı zamanda birden fazla kaynaktan gelen verileri birleştirerek oluşturdukları tahmin türleriyle ilgili olarak kullanıcılara daha şeffaf ve hesap verebilir olacaklar.Konuşma

Yazar hakkında

Emilee Rader, Medya ve Bilgi Doçenti, Michigan State University

Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.

İlgili Kitaplar

{amazonWS: searchindex = Kitaplar; anahtar kelimeler = gizliliğinizi korumak; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

InnerSelf'i takip et

facebook-icontwitter-ikonrss-ikon

E-posta ile son alın

{Emailcloak = off}