Как смартфоны следят за нами
Ежедневно используя свои смартфоны, мы генерируем огромный поток данных. Отслеживая и анализируя наше поведение, гаджеты создают цифровые профили пользователей со множеством деталей нашей личной жизни.
И это далеко не простой учёт наших активностей: цифровые профили используются компаниями в их целях и, как правило, без нашего ведома. Собирая информацию во время работы приложений или в фоновом режиме, сложные алгоритмы анализируют уйму всего, включая местоположение, историю поиска, коммуникации в соцсетях, а также финансы и биометрические данные.
Что они знают о нас
Все эти сведения могут рассказать о многом. Каждый тип данных говорит о наших интересах, предпочтениях и хобби, на основе которых можно сделать выводы об образовании человека, вероисповедании, политических взглядах, сексуальной ориентации и гендерной идентичности, а также о социальных связях и здоровье.
Различные типы данных объединяются для построения всеобъемлющего профиля, и уже есть компании, специализирующиеся на продаже такого рода информации.
Такие профили могут содержать важную конфиденциальную информацию вроде этнической принадлежности, уровня дохода, семейного положения и состава семьи.
Недавнее исследование показало, что семь из десяти мобильных приложений отправляют собранную информацию третьим лицам. При этом данные из разных программ дополняют друг друга. Фактически смартфон можно превратить в устройство для слежки.
Как используются полученные данные и чем это грозит
Такая информация очень востребована среди компаний и нужна в первую очередь для таргетированной рекламы и предоставления персонифицированных услуг. Однако этим её применение не ограничивается.
Навязывание кредитов
Даже обычная таргетированная реклама, основанная на данных со смартфонов, может иметь реальное воздействие на нашу жизнь и благополучие. Люди в затруднительном финансовом положении могут получать рекламу микрозаймов в поиске, а воспользовавшись их услугами, попасть в долговую яму.
Дискриминация по различным признакам
Таргетированная реклама также провоцирует дискриминацию и предвзятое отношение корпораций к людям. Раса пока что явно не указывается в профиле Facebook, но этническая принадлежность пользователя может быть определена на основе понравившихся материалов и страниц, с которыми он взаимодействовал. Исследование некоммерческой организации ProPublica показывает, что можно скрыть объявления об аренде жилья или вакансии для людей определённой этнической или возрастной группы.
Подобный подход отличается от традиционной рекламы в печатных СМИ, на радио и телевидении, не имеющей эксклюзивного таргетирования. Любой может купить газету, даже если не является целевой аудиторией издания.
В интернете можно полностью исключить доступ человека к определённой информации, и он никогда об этом не узнает.
Проверка кредитоспособности
Данные в соцсетях также могут служить для определения кредитоспособности. В качестве индикаторов используется анализ языка сообщений пользователя и даже анализ платёжеспособности его друзей. Это, в свою очередь, может влиять на уровень налогов, процентные ставки по кредитам, возможность купить жильё и перспективы карьерного роста.
Такой же риск появляется, когда мы используем приложения для платежей и покупок. В Китае правительство объявило о планах объединить данные о личных расходах с официальными документами вроде налоговых деклараций и штрафов за нарушение ПДД. Эта инициатива уже действует на экспериментальной основе и после полного принятия приведёт к присвоению социального кредитного рейтинга каждому гражданину. А эти рейтинги, в свою очередь, будут использоваться для назначения привилегий и штрафов при оформлении кредитов и продвижения по службе.
Всё это не отдалённое будущее, а реальность. Смартфоны являются эффективными устройствами для слежки, и все, кто использует их, подвержены таком риску. При этом невозможно определить все собираемые и используемые смартфонами данные, чтобы понять масштаб воздействия. То, что нам известно, может быть лишь началом.