ビッグデータが銀行口座に与える影響–そして人生

ビッグデータが銀行口座に与える影響–そして人生
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ムスタファはおいしいコーヒーが大好きです。 空き時間には、現在は手に入らないが節約できるハイエンドのコーヒーマシンをよく見ます。 ある日、友人の海外旅行に出かけたとき、彼は飛行機で別の友人の隣に座ります。 ムスタファがチケットの代金について不満を言うと、友人は同じ時間帯に予約したにもかかわらず、支払った金額の半分以下を支払ったことがわかります。

彼はこの理由の可能性を検討し、高価なコーヒーマシンや機器の閲覧に関係しているに違いないと結論付けています。 彼はこれについて非常に怒っており、航空会社に文句を言います。 パーソナライズされた価格設定モデル。 ムスタファは、これは不公平だと感じているが、それに挑戦していない。 さらに追求すると、時間とお金がかかります。

この物語–これは仮説です しかし、発生する可能性があります –現在の「ビッグデータ」時代のデータ使用によって人々が害を受ける可能性を示しています。 ビッグデータ分析では、多くのソースからの大量のデータを使用してリンクおよび分析し、人間の行動を予測するのに役立つパターンを見つけます。 そのような分析は、完全に合法であっても、人々を傷つける可能性があります。

たとえば、ムスタファは、個人向けの価格設定慣行の影響を受けている可能性が高く、ハイエンドコーヒーマシンの検索を使用して、支払い意欲や購買意欲について一定の仮定を立てています。 これが順番に彼のより高い価格の航空運賃につながったかもしれません。 ムスタファの場合、これが深刻な害をもたらすことはありませんでしたが、残念ながら、深刻な感情的および金銭的被害の事例は、残念ながらまれではありません。 住宅ローンの拒否 個人および他の個人との関係に基づく個人の一般的な信用価値に対するリスク。 これは、個人が他の個人と同様の特性を共有している場合に発生する可能性があります 返済履歴が悪い.

感情的な危害のインスタンスも発生する可能性があります。 欲しいと思っている子供を期待しているが、5ヶ月で流産に苦しむカップルを想像してください。 夫婦は、数ヶ月後も乳児用品専門店から広告を受け取り続け、それが重要な「マイルストーン」であるべきだと祝い、苦痛を引き起こしていることに気付くかもしれません。 これは別の仮説ですが、完全に 可能なシナリオ.

法律–またはそれの欠如

これらのケースの多くでは、有害な慣行が法律を破っていない可能性があるため、データの使用によって害を受けた人々は、彼らに開かれた法的選択肢が限られているか、まったくありません。 たとえば、ムスタファに起こったことは、パーソナライズされた価格設定を禁止する現在の法律がないため、完全に合法でした。 現在の法制度は、ビッグデータから生じる危害から人々を適切に保護していません。

これは、データがどのようにリンクされ使用されているかを追跡することが非常に難しいためです。 航空会社が壊れたデータ保護法などの違法行為を行ったとしても、ムスタファが知ることはほぼ不可能です。 データの使用によって害を受けたと感じている人は、この害を引き起こすためにデータがどのように使用されたか、どのデータが関与したか、どのデータ管理者がそれを使用したかを示すのに苦労するかもしれません。 そして、彼らは法的救済を得るために必要な証拠を欠いているかもしれません。

さらに、誰かが自分のデータを使って何をしたかが彼らにどのように害を与えたかを示したとしても、 顧客情報、たとえば価格を調整するために、 違法ではない.

同様に、被害は自分のデータではなく、他人のデータ(サードパーティのデータ)の使用によって引き起こされる場合があります。 たとえば、ムスタファの場合、高価なコーヒーマシンにも興味を持っていた他の個人が非常に高い収入を持っているか、高価なアイテムを買った可能性があります。 これは、ムスタファもこのカテゴリに分類されたことを示唆するために使用された可能性があり、その結果、他の製品の価格が高くなった可能性があります。 サードパーティのデータの使用により被害を受けた個人は、現在のデータ保護法の下ではしばしば救済措置を講じません。

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企業はあなたのブラウジング習慣からあなたについてのことを推測するかもしれません。
乗組員/スプラッシュ, FAL

新しいシステム

そのような問題に対処するために、 私たちは主張します データの使用による一部のリスクは防止できないことを受け入れる必要があります。 そのようなリスクを最小限に抑えるか、回避しようとすることに専念する代わりに、たとえば、データの合法的な使用を含むデータ使用に起因する害を積極的に監視し、対応することにより、データ使用の害に苦しむ人々をよりよくサポートする方法を見つける必要があります。

このシステムの一部として、新しいタイプの機関を設立すべきだと考えています。 私たちはそれらを被害軽減団体と呼びます。 これらは国レベルで設定され、データの使用によって害を受けたと感じたが、法的救済の資格がない人々は、データの使用によって生じたと思われる害を報告するために彼らに行くことができました。 従来の救済策とは異なり、法律が破られていない場合でも、被害軽減機関は支援を提供できます。 それらは人々にとって使いやすく、柔軟であるため、最も必要な場所と方法で人々をサポートし、個人により多くの力を与え、データ使用に対する集団的責任を強化することができます。

これらの提案された団体は、どのような種類の危害が発生したかに関する情報を収集します。現在、データ被害に関する情報を体系的に収集する国内または国際的な団体はありません。 また、情報を政策立案者やデータユーザーにフィードバックして、物事の遂行方法を改善するのに役立ちます。 そして、人々が経済的損害を被るが、法的支援を利用できない場合、彼らは同様に財政的支援を提供するかもしれません。

ビッグデータ分析は、それが提供する多くの新しい機会のために正当に称賛されています。 しかし、一部の人々が危害を受けることは避けられないでしょう。 社会として、私たちはこの真実に立ち向かい、害を被る人々により良い支援を提供する必要があります。そのため、これらの新しい慣行の費用を負担する人は一人残されません。会話

著者について

エイスリング・マクマホン、法学助教授、 アイルランド国立大学メイヌース; 倫理学教授のアレナ・バイクスは、 ミュンヘン工科大学、およびBarbara Prainsack、比較政策分析の教授、 ウィーン大学

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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