Data-waarneming is almal rondom ons, en dit verander ons gedrag

Data-waarneming is almal rondom ons, en dit verander ons gedrag

Aangesien eksponensiële tegnologiese vooruitgang in data-stoor, oordrag en analise is, skep ons 'n ultra-deursigtige wêreld waar ons nooit onder toesig is nie.

Toenemende aspekte van ons lewens word nou aangeteken as digitale data wat stelselmatig gestoor, geaggregeer, ontleed en verkoop word. Ten spyte van die belofte van groot data om ons lewens te verbeter, sluit alle omvattende data-toesig 'n nuwe vorm van mag in wat nie net ons privaatheid in gevaar stel nie, maar ook op ons vrye wil.

Datavoorligting het begin met aanlyngedragopsporing wat ontwerp is om bemarkers te help om hul boodskappe en aanbiedinge aan te pas. Gedryf deur maatskappye wat daarop gemik is om persoonlike produk-, diens- en inhoudsaanbevelings te verskaf, is data aangewend om waarde vir kliënte te genereer.

Maar dataversiening het toenemend indringend geword en die omvang daarvan het uitgebrei met die verspreiding van die internet-en-dinge en ingebedde rekenaar. Die voormalige brei toesig na ons huise, motors en daaglikse aktiwiteite uit deur data van slim en mobiele toestelle te oes. Laasgenoemde brei toesig uit en plaas dit in ons liggame waar biometriese data versamel kan word.

Twee eienskappe van data-bewaking stel sy uitbreiding in staat.

Dit is veelkleurig

Data word gebruik om mense se gedrag oor die ruimte en tyd afmetings op te spoor en te omskryf. 'N voorbeeld van spasie-gebaseerde dop is geo-bemarking. Met toegang tot real-time fisiese ligging data, kan bemarkers persoonlike advertensies stuur aan verbruikers se mobiele toestelle om hulle te versoek om winkels in hul omgewing te besoek. Om hul effektiwiteit te maksimeer, kan bemarkers die inhoud en tydsberekening van advertensies op grond van verbruikers se verlede en huidige ligginggedrag, soms sonder verbruikers se behoeftes, toestemming.

Liggingdata vanaf GPS of straatkaarte kan slegs 'n persoon se ligging benader. Maar met onlangse tegnologie, bemarkers kan akkuraat bepaal of 'n verbruiker in 'n winkel is of bloot geslaag het. Op hierdie manier kan hulle nagaan of die vertoon van advertensies lei tot 'n winkelbesoek en die daaropvolgende advertensies verfyn.

Gesondheidstoepassings spoor en struktureer mense se tyd. Hulle laat gebruikers toe om daaglikse aktiwiteite te beplan, oefensessies te skeduleer en hul vordering te monitor. Sommige toepassings stel gebruikers in staat om hul kalorie-inname oor tyd te beplan. Ander programme laat gebruikers hul slaappatroon volg.

Terwyl gebruikers hul aanvanklike gesondheidsdoelwitte kan stel, maak baie aansoeke staat op die aanvanklike inligting om 'n vorderingsplan op te stel wat aanbevole rustye, oefensessie, kalorie-inname en slaap insluit. Aansoeke kan gebruikers kennisgewings stuur om te verseker dat die plan nagekom word: 'n herinnering dat 'n oefensessie agterstallig is; 'n waarskuwing dat 'n kalorie beperking bereik word; of 'n positiewe versterking wanneer 'n doel bereik is. Ten spyte van die sensitiewe aard van hierdie data, is dit nie ongewoon dat hulle dit is nie verkoop aan derde partye.

Dit is ondeursigtig en versprei

Ons digitale spore word versamel deur verskeie regerings- en sake-entiteite wat betrokke is by data-uitruiling deur markte wie se struktuur meestal weggesteek is van mense.

Data word tipies geklassifiseer in drie kategorieë: eerste party, watter maatskappye regstreeks by hul kliënte bymekaarkom deur hul webwerf-, app- of kliënt-verhoudingbestuurstelsel; tweede party, wat 'n ander maatskappy se eersteparty-data is en direk daaruit verkry word, en; derde party, wat versamel, versamel en verkoop word deur gespesialiseerde data verskaffers.

Ten spyte van die grootte van hierdie mark, hoe data word verruil deur dit bly onbekend vir die meeste mense (hoeveel van ons weet wie ons Facebook-houers, Google-soektogte of Uber-ritte kan sien, en waarvoor hulle hierdie data gebruik?).

Sommige data-toesigstoepassings gaan verder as om aan te teken om gedragstendense te voorspel.

Voorspellingsanalise word gebruik in gesondheidsorg, openbare beleid, en bestuur om organisasies en mense meer produktief te maak. As gevolg van die gewildheid, het hierdie praktyke ernstige etiese kwessies rondom gevoer sosiale ongelykheid, sosiale diskriminasie, en privaatheid. Hulle het ook 'n debat gevoer oor watter voorspellende groot data kan gebruik word vir.

Dit is ons nudgeer

'N Meer kommerwekkende tendens is die gebruik van groot data om menslike gedrag op skaal te manipuleer deur "gepaste" aktiwiteite aan te moedig en om "onvanpaste" aktiwiteite te straf. In onlangse jare het regerings in die Verenigde Koninkryk, die VSA en Australië eksperimenteer met pogings om die gedrag van hul burgers te verbeter deur "nudge-eenhede".

Met die toepassing van groot data kan die omvang van sulke pogings aansienlik uitgebrei word. Byvoorbeeld, gegrond op data verkry (direk of indirek) van jou gunsteling gesondheidsprogram, kan jou versekeringsmaatskappy jou tariewe verhoog as dit jou lewenstyl bepaal om te wees ongesonde. Op grond van dieselfde data kan u bank u as 'n hoërisikokliënt klassifiseer en u 'n hoër rente op u lening hef.

Gebruik data van jou slim motor, jou motorversekeringsmaatskappy kan verminder jou premie as dit geag word jou bestuur te wees om veilig te wees.

Deur "gepaste gedrag" aan te dui, probeer maatskappye en regerings om ons gedrag te vorm. Aangesien die omvang van die data-toesig toeneem, sal meer van ons gedrag geëvalueer en gekorrigeer word, en hierdie dissiplinêre ry sal toenemend onvermydelik word.

Met hierdie dissiplinêre bestuur word roetine, is daar 'n gevaar dat ons dit as die norm sal begin aanvaar en ons eie gedrag modelleer om aan eksterne verwagtinge te voldoen, tot nadeel van ons vrye wil.

Die "datafikasie" van ons lewens is 'n onmiskenbare tendens wat ons almal beïnvloed. Die maatskaplike gevolge daarvan is egter nie vooraf vasgestel nie. Ons moet 'n oop gesprek hê oor die aard en implikasies daarvan en oor die soort samelewing waarin ons wil woon.

Oor Die Skrywer

Uri Gal, Medeprofessor in Besigheidsinligtingstelsels, Universiteit van Sydney

Hierdie artikel is oorspronklik gepubliseer op Die gesprek. Lees die oorspronklike artikel.

Verwante Boeke:

{amazonWS: search index = Boeke; sleutelwoorde = Data Surveillance; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

volg InnerSelf op

Facebook-ikoonTwitter-ikoonrss-ikoon

Kry die nuutste per e-pos

Emailcloak = {af}