Întrebarea către expert: Este adevărat că rețelele sociale ne urmăresc

Dmitry Kurkin

RĂSPUNSURI LA MAJORITATEA ÎNTREBĂRILOR NOASTRE am folosit pentru a căuta online. În noua serie de materiale, punem astfel de întrebări: ardere, neașteptate sau răspândite - către profesioniști din diferite domenii.

Deschiderea în rețelele sociale de la începutul anului, lansată în rețelele sociale, nu a generat doar teorii ale conspirației conform cărora obiectivul campaniei a fost de a colecta fotografii ale utilizatorilor și de a le instrui să recunoască sistemul de recunoaștere a feței, dar, din nou, le-a făcut să se gândească cât de mult știu despre noi. rețele sociale și terțe părți care lucrează cu acestea (de la companii comerciale la agenții guvernamentale).

Faptul că giganții tehnologici colectează și analizează zilnic așa-numitele urme digitale lăsate de miliarde de utilizatori nu reprezintă nici un secret pentru nimeni. Conștientizarea acestui fapt dă naștere unui nou fel de teamă de "fratele mai mare": rețelele sociale știu foarte multe despre noi, dar dacă știu prea multe despre noi? Pot fi utilizate date mari pentru a afla toate conexiunile, gusturile, obiceiurile unei persoane, trecutul și prezentul? Și dacă da, care rău ne poate provoca dorința de a socializa online, de dragul căruia împărtășim în mod voluntar informații despre noi înșine?

Am întrebat experții despre modul în care datele despre utilizatori sunt prelucrate de marile companii și cât de mare este pericolul de a moșteni în rețelele sociale.

Liliya Zemnukhova

Cercetător la Centrul pentru Cercetare Științifică și Tehnologică la Universitatea Europeană din St. Petersburg

O amprentă digitală conține toate tipurile posibile de date - texte, imagini, înregistrări audio și video, geolocație și o mulțime de metadate (de exemplu modelul gadgetului, operatorul de telefonie mobilă, sistemul de operare, dinamica și durata vizitelor etc.). Și nu numai noi, care reaprinde amprenta noastră digitală. Rețelele sociale ne formează ca utilizatori cu ajutorul a trei surse de date: faptul că noi înșine raportăm despre noi înșine; pe care ceilalți ne informează despre noi; și ceea ce se întâmplă cel mai adesea fără cunoștințele noastre. Mai ales opac ultimul. Noi, de regulă, nu citim acordurile și politicile utilizatorilor privind colectarea și utilizarea datelor cu caracter personal. Observăm doar că această "cutie neagră" influențează într-un fel experiența utilizatorului: reclame direcționate, sugestii de la prieteni, recomandări pentru muzică, proceduri de lansare a știrilor ... Noi construim o mică parte a acestei experiențe noi înșine atunci când construim manual feedul de știri, efectuați funcțiile încorporate în profilurile implicite. De aceea nu vom scăpa niciodată de publicitatea contextuală sau de sugestiile intruzive ale grupurilor sau (nu) prietenilor. Rețelele sociale, în calitate de corporații, utilizează date despre utilizatorii lor în scopuri comerciale, oferind platforma lor pentru vânzarea conținutului vizat. Și pe parcurs, aceștia continuă să colecteze date despre noi: de exemplu, dacă ați plătit pentru publicitate cel puțin o dată, atunci datele privind cardul bancar și tranzacțiile rămân și la companie. De asemenea, datele pot fi furnizate agențiilor guvernamentale atunci când există o mare nevoie: de exemplu, Facebook colaborează în mod regulat cu agențiile guvernamentale americane, în conformitate cu politica sa de transparență.

Pe lângă politica internă a rețelelor sociale, există un detaliu mai important: conturile pot fi asociate cu sute de mii de alte aplicații și funcții. Acest lucru, de exemplu, a fost motivul unor discuții importante de anul trecut privind accesul terților la datele utilizatorilor. O încercare importantă de a reglementa libertatea dezvoltatorilor a fost făcută în Uniunea Europeană - Regulamentul general privind protecția datelor (GDPR) a intrat în vigoare anul trecut. El a decis să nu transfere probleme de date, dar a atras atenția utilizatorilor asupra acestei întrebări. Acest lucru nu ne obligă să citim toate acordurile de utilizare, dar ne face să ne gândim și cel puțin să fim mai responsabili pentru amprentele digitale și să respectăm regulile elementare ale igienei digitale.

Valeria Karavaeva

om de știință de la Spiking

Câteodată nu ne gândim la numărul de piese pe care le părăsim pe Web și cât de mult îi ajută mai târziu companiile, nu numai rețelele sociale - deși și rețelele sociale. Rețelele sociale colectează date nu numai pentru ele însele, ci le pot vinde - știu despre asta, pentru că am lucrat la o agenție de publicitate și am cumpărat date de pe Facebook. Și cel mai adesea noi, utilizatorii, dăm consimțământul pentru acest lucru fără să-l observăm. Oamenii își petrec jumătate din viața lor pe rețelele sociale și oferă o mulțime de informații despre ei înșiși.

Dar a fost posibilă colectarea de date înainte - deci de ce ați început să vorbiți despre date mari doar recent? Mai întâi de toate, deoarece puterea de calcul crește și, în consecință, devine mai ieftină. Problema principală a datelor importante nu este cum să colectăm datele - în principiu, fiecare dintre noi astăzi poate colecta și stoca terabytes de informații - dar cum să lucreze cu ele. Majoritatea datelor obținute din rețelele sociale (text, voce, imagini, video) nu sunt structurate în niciun fel, prin urmare, fără a învăța mașinile, datele mari sunt inutile. Acum, datorită faptului că puterea și memoria au devenit mai ieftine, cererea de rețele neuronale și de învățare profundă a crescut - am învățat în cele din urmă să procesăm magistrale mari de date.

Luați, de exemplu, imagini - și acest lucru este într-adevăr date mari, ele pot da o mulțime de informații. Există milioane de imagini, dar ce să faci cu ei? Ce beneficii pot fi obținute din acestea? Ce tipare vă fac să știți? Învățarea în mașină, de fapt, nu este atât de departe. Acesta nu este un proces atât de simplu: se pare că nu există un astfel de lucru pe care îl apăsați un buton și într-o săptămână primiți calcule complete.

Învățarea automată a mașinilor este precedată de sarcini mai complexe. Aceleași imagini trebuie mai întâi să fie procesate corect (de exemplu, fotografii trimise, centrate, acest lucru este important pentru învățare) - aceasta este prima etapă, care de obicei durează mult timp. A doua etapă este alegerea unei arhitecturi de rețea potrivite pentru rezolvarea problemei. Aproximativ, construiești zece rețele neuronale diferite și oferă zece rezultate diferite. Apoi trebuie să evaluați cumva rezultatele. Apoi, cu mare probabilitate, reveniți la prima etapă. Este imposibil să construiți o rețea universală pentru orice sarcină: fie să o construiți din nou, fie să o modificați pe cea existentă. Recunoașterea feței este o sarcină, recunoașterea pisicilor este o alta.

În procesul de învățare în mașină, participăm, de asemenea, fără să știm acest lucru. De exemplu, introducerea captcha pe site-uri: utilizând captcha, rețelele neuronale instruite de Google pentru a digitiza cărți.

Trebuie să înțelegem că firmele care colectează date importante nu sunt interesate de profilurile noastre personale. Ei au nevoie de date despre o mulțime de oameni care sunt interesați de ceva specific. În ceea ce privește serviciile speciale, cred că pot colecta date fără a recurge la rețelele sociale. Cred că temerile noastre că suntem urmăriți vor trece în curând. Aceasta este noua lume: este posibil să nu moșteni webul, dar este dificil. Este mai ușor să nu apară deloc pe Web.

Fotografii: antonsov85 - stock.adobe.com