ほとんどの人は、企業が自社のデータから予測できるものを認識していません

ほとんどの人は、企業が自社のデータから予測できるものを認識していません
あなたの携帯電話はあなたについて何を知っていますか? Rawpixel.com / Shutterstock.com

スマートフォンユーザーの67% 彼らが迅速かつ効率的に行っているところに彼らが到達するのを助けるためにグーグルマップを当てにしなさい。

Googleマップの主な機能は、さまざまなナビゲーションルートの所要時間を予測できることです。 これは、Googleマップを使用している各ユーザーの携帯電話が、その場所と速度に関するデータをGoogleのサーバーに送信し、そこでGoogleのサーバーに分析されて交通状況に関する新しいデータが生成されるためです。

このような情報はナビゲーションに役立ちます。 しかし、トラフィックパターンの予測に使用されるのとまったく同じデータを他の種類の情報の予測にも使用することができます。

たとえば、携帯電話の過去の位置と移動パターンに関するデータ 予測に使用できます 人が住んでいる場所、雇用主がいる場所、宗教サービスに参加している場所、および学校に通う場所に基づいた子供の年齢層。

これらの予測はあなたが人として誰であるかをラベルし、あなたが将来あなたがしそうなことを推測します。 研究は、人々がこれらの予測が可能であることにほとんど気付いていないことを示し、そしてもし彼らがそれに気づいたら 好きじゃない。 私の考えでは、予測アルゴリズムが人々のプライバシーにどのように影響するかを研究している誰かとして、それは米国におけるデジタルプライバシーの大きな問題です。

これはどのように可能ですか。

あなたが使うあらゆる機器、あなたが取引するあらゆる会社、あなたがつくるあらゆるオンラインアカウントまたはあなたが加入するロイヤルティプログラム、そして政府自体さえあなたに関するデータを集める。

収集するデータの種類には、次のようなものがあります。 あなたの名前、住所、年齢、社会保障番号または運転免許証番号、購入履歴、Web閲覧活動、有権者登録情報、あなたが同居しているか外国語を話しているか、ソーシャルメディアに投稿した写真、リストあなたの家の価格、あなたが最近結婚したようなライフイベントがあったかどうか、あなたのクレジットスコア、あなたが運転する車の種類、あなたが持っている食料品の量電話。

ほとんどの人は、企業が自社のデータから予測できるものを認識していません

これらのデータセットが異なる情報源によって別々に収集され、あなたの名前が含まれていなくても問題ありません。 含まれているあなたに関する他の情報に従ってそれらを一致させることはまだ簡単です。

たとえば、あなたの名前や自宅の住所など、公共の記録データベースには、携帯電話のアプリからのGPS位置データと照合できる識別子があります。 これにより、第三者が自宅の住所を、夜間と夜間のほとんどの時間を過ごす場所(おそらくあなたが住んでいる場所)にリンクさせることができます。 つまり、アプリ開発者とそのパートナーは、直接名前を付けていなくても、自分の名前にアクセスできます。

アメリカ合衆国で、 あなたが対話する会社とプラットフォーム 彼らがあなたについて収集したデータを所有しています。 これは彼らが合法的にデータブローカーにこの情報を売ることができることを意味します。

データブローカーは、からの位置データを含む幅広いソースからデータセットを売買する企業です。 多くの携帯電話会社。 データブローカーはデータを組み合わせて個々の人々の詳細なプロファイルを作成します。 他社に売る.

このような複合データセットは、広告をターゲティングするために購入するものを予測するために使用できます。 たとえば、自分のデータを購入した会社は、ソーシャルメディアアカウントやWeb閲覧の履歴を、用事を実行しているときのルートや地元の食料品店での購入履歴に関連付けることができます。

雇用主は、大規模なデータセットと予測アルゴリズムを使用して、仕事のために誰と面接するのかを決定します。 誰が辞めるかを予測する。 警察署は、可能性のある人のリストを作成します。 暴力犯罪を犯す可能性が高い。 クレジットスコアを計算するのと同じ会社であるFICOも、 「服薬アドヒアランススコア」 それは予測する 処方薬の服用を中止する人.

これについて人々はどの程度気づいていますか。

携帯電話にGPSが搭載されていて、名前と住所が公的記録データベースに保存されていることを知っている人もいるかもしれませんが、実際には認識していない可能性ははるかに低いです。 データを組み合わせて新しい予測を作成する方法。 それは、プライバシーポリシーには通常、 あいまいな言葉 収集されたデータの使用方法について

1月の調査ではPew Internet and American Lifeプロジェクトは、プラットフォームとそのパートナーによって収集されたデータに基づいて、米国の成人Facebookユーザーに、Facebookが彼らの個人的特徴についてどのような予測をするかについて尋ねた。 たとえば、Facebookは一部のユーザーに「多文化の親近感」のカテゴリを割り当て、さまざまな人種や民族的背景を持つ人々との類似性を推測しています。 この情報は広告をターゲティングするために使用されます。

調査は、人々の74パーセントがこれらの予測について知らないことを見出しました。 約半分が、Facebookがこのような情報を予測することに慣れていないと述べた。

私の研究では、私は人々がアプリのユーザーインターフェースで彼らに示されている予測にしか気付いていないことを発見しました、そしてそれは彼らがアプリを使うことに決めた理由を考えると理にかなっています。 たとえば、 フィットネストラッカーユーザーの2017研究 彼らは運動しているとき彼らの追跡装置が彼らのGPS位置を集めることを人々が知っていることを示しました。 しかしこれは、活動追跡会社がどこに住んでいるかを予測できるという認識にはなりません。

別の調査では、Google SearchユーザーはGoogleが自分の検索履歴に関するデータを収集することを知っていること、そしてFacebookユーザーはFacebookが自分の友達が誰であるか知っていることを知っていることを知りました。 しかし 知らない 彼らのFacebookの「好き」は、 彼らの政党の所属または性的指向を正確に予測する.

あなたのプライバシーを保護する方法3 1 9

これについて何ができますか?

今日のインターネットは、大部分が自分のデジタルプライバシーを管理している人々に依存しています。

企業は、データを収集し、それらについて予測するシステムに同意することを事前に人々に求めます。 このアプローチ 人々が自分の嫌いなプライバシーポリシーを持つサービスを使用することを拒否した場合や、企業が自分のプライバシーポリシーに違反しない場合は、プライバシーの管理に適しています。

しかし、研究はそれを示しています 誰も読んだり理解したりしない これらのプライバシーポリシー そして、企業がプライバシーの約束を破った結果に直面したとしても、それが妨げになることはありません。 もう一度やる.

データの使用方法を理解せずにユーザーに同意を求めることで、企業は責任をユーザーに移すことができます。 ユーザーが自分のデータが実際には快適ではない方法で使用されているように感じ始めた場合、彼らは同意したので文句を言う余地はありません。

私の考えでは、ユーザーが可能な予測の種類を知るための現実的な方法はありません。 人々は当然のことながら、最初に会社やアプリとやり取りした理由に関連する方法でのみ会社がデータを使用することを期待しています。 しかし、企業は通常、ユーザーの期待するものだけに人々のデータを使用する方法を制限することを法的に要求されていません。

1つの例外はドイツで、連邦カルテル庁は 2月に裁定 Facebookは、Facebookで収集したデータと第三者から収集したデータを組み合わせる許可を、ユーザーに明確に要求する必要があります。 この判決はまた、人々がこれに許可を与えなければ、それでもFacebookを使用できるようになるはずであると述べています。

私は、企業が収集するデータだけでなく、複数の情報源からのデータを組み合わせて生成する予測についても、企業がユーザーに対してより透明で責任を負うようにするために、より強いプライバシー関連の規制が必要であると思います。会話

著者について

Emilee Rader、メディアおよび情報准教授、 ミシガン州立大学

この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.

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