Spørsmål til eksperten: Er det sant at sosiale nettverk ser oss

Dmitry Kurkin

ANSVAR TIL STØRRELSE AV OSS SPØRSMÅL vi pleide å søke på nettet. I den nye serien av materialer spør vi slike spørsmål: brennende, uventet eller utbredt - til fagfolk på ulike felt.

10 års utfordring flash mob, lansert i sosiale nettverk i begynnelsen av året, konsentrerte ikke bare konspirasjonsteorier om at kampanjens mål var å samle inn bilder av brukere og trene dem for å gjenkjenne ansiktsgjenkjenningssystemet, men også igjen få dem til å tenke på hvor mye de vet om oss. sosiale nettverk og tredjeparter som jobber med dem (fra kommersielle selskaper til offentlige etater).

Det faktum at teknologi gigantene samler og analyserer de såkalte digitale fotsporene som er igjen av milliarder av brukere daglig, er ingen hemmelighet for noen. Og bevisstheten om dette gir opphav til en ny slags frykt for «storebroren»: sosiale nettverk kjenner mye om oss, men hva om de vet for mye om oss? Kan store data brukes til å finne ut alle sammenhenger, smaker, vaner til en person, hans fortid og nåtid? Og i så fall, hvilken skade kan vårt ønske om å sosialisere på nettet, for vår skyld vi frivillig deler informasjon om oss selv, forårsaker oss?

Vi spurte eksperter om hvordan brukerdata behandles av store bedrifter og hvor stor faren er å arve på sosiale nettverk.

Liliya Zemnukhova

Forsker ved Senter for vitenskap og teknologi Forskning ved Det europeiske universitetet i St. Petersburg

Et digitalt fotavtrykk inneholder alle mulige typer data - tekster, bilder, lyd og videoopptak, geolokalisering og mye metadata (for eksempel gadgetmodell, mobiloperatør, operativsystem, dynamikk og varighet av besøk, etc.). Og det er ikke bare oss som fyller på vårt digitale fotavtrykk. Sosiale nettverk danner oss som brukere ved hjelp av tre datakilder: det faktum at vi selv rapporterer om oss selv; at andre rapporterer om oss; og hva som skjer oftest uten vår kunnskap. Spesielt ugjennomsiktig sist. Vi leser som regel ikke brukeravtaler og retningslinjer for innsamling og bruk av personopplysninger. Vi merker bare at denne "svarte boksen" på en eller annen måte påvirker brukeropplevelsen: målrettet annonsering, forslag fra venner, anbefalinger for musikk, prosedyren for lansering av nyheter ... Vi bygger en liten del av denne erfaringen oss selv når vi manuelt bygger nyhetsmata, men hovedsakelig algoritmer Utfør funksjonene som er innebygd i standardprofilene. Derfor vil vi aldri bli kvitt kontekstuell annonsering eller påtrengende forslag fra grupper eller (ikke) venner. Sosiale nettverk som selskaper bruker data om sine brukere til kommersielle formål, og tilbyr deres plattform for å selge målrettet innhold. Og underveis fortsetter de å samle inn data om oss: For eksempel, hvis du har betalt for annonsering minst én gang, forblir bankkort og transaksjonsdata også hos selskapet. Data kan også gis til myndigheter når det er et stort behov: for eksempel samarbeider Facebook regelmessig med amerikanske myndigheter i samsvar med sin transparenspolitikk.

I tillegg til den interne politikken for sosiale nettverk er det en viktig detalj: Kontoer kan knyttes til hundrevisusvis av andre applikasjoner og funksjoner. Dette var for eksempel grunnen til store diskusjoner i fjor om tredjeparts tilgang til brukerdata. Et viktig forsøk på å regulere utviklernes frihet ble gjort i EU - General Data Protection Regulations (GDPR) trådte i kraft i fjor. Han bestemte seg for ikke å overføre data problemer, men vekket oppmerksomheten til brukerne på dette spørsmålet. Dette forplikter oss ikke til å lese alle brukeravtaler, men det gjør oss til å tenke og i hvert fall være mer ansvarlige for våre digitale fotavtrykk og følge de grunnleggende regler for digital hygiene.

Valeria Karavaeva

dataforsker ved Spiking

Noen ganger tenker vi ikke på hvor mange spor vi går ut på nettet, og hvor mye senere hjelper det bedrifter, ikke bare sosiale nettverk, men også sosiale nettverk. Sosiale nettverk samler data ikke bare for seg selv, de kan selge dem - jeg vet om det, fordi jeg jobbet i et reklamebyrå, og vi kjøpte data fra Facebook. Og oftest, vi, brukerne, gir samtykke til dette uten å merke det. Folk bruker halvparten av sine liv på sosiale nettverk og gir mye informasjon om seg selv.

Men det var mulig å samle inn data før - så hvorfor har du begynt å snakke om store data bare nylig? Først av alt, fordi datakraften vokser og dermed blir billigere. Hovedproblemet med store data er ikke hvordan man samler inn data - i prinsippet kan hver og en av oss i dag samle og lagre terabyte med informasjon - men hvordan å jobbe med dem. De fleste dataene fra sosiale nettverk (tekst, stemme, bilder, video) er ikke strukturert på noen måte, og derfor er det ikke mulig å bruke store data uten maskinlæring. På grunn av at kraft og minne har blitt billigere, har etterspørselen etter nevrale nettverk og dyp læring økt - vi lærte endelig å behandle store datarammer.

Ta for eksempel bilder - og dette er veldig store data, de kan gi mye informasjon. Det er millioner av bilder, men hva skal de gjøre med dem? Hvilke fordeler kan hentes fra dem? Hvilke mønstre lar de deg vite? Maskinlæring er faktisk ikke så langt borte. Dette er ikke en så enkel prosess som det ser ut: det er ikke slik at du trykker på en knapp og i en uke får full beregning.

Direkte maskinlæring foregår av mer komplekse oppgaver. De samme bildene må først behandles på riktig måte (for eksempel beskjære, sentrerte bilder, dette er viktig for å lære) - dette er første etappen, som vanligvis tar lang tid. Den andre fasen er å velge en nettverksarkitektur som er egnet for å løse problemet. Grovt sett bygger du ti forskjellige neurale nettverk, og de gir ti forskjellige resultater. Da må du på en eller annen måte evaluere resultatene. Og etter det kommer du med stor sannsynlighet tilbake til første fase. Det er umulig å bygge ett universelt nettverk for enhver oppgave: Du bygger enten den fra grunnen eller endrer en eksisterende. Ansiktsgjenkjenning er en oppgave, anerkjennelsen av katter er en annen.

I prosessen med maskinlæring deltar vi også uten å vite det. For eksempel, introduserer captcha på nettsteder: ved hjelp av captcha, trent Google neurale nettverk for å digitalisere bøker.

Vi må forstå at selskaper som samler store data ikke er interessert i våre personlige profiler. De trenger data om mange forskjellige mennesker som er interessert i noe spesifikt. Når det gjelder de spesielle tjenestene, tror jeg at de kan samle inn data uten å gripe til sosiale nettverk. Jeg tror at vår frykt for at vi blir overvåket, vil snart passere. Dette er den nye verden: det er mulig å ikke arve på nettet, men det er vanskelig. Det er lettere å ikke vises på nettet i det hele tatt.

BILDER: antonsov85 - stock.adobe.com