5 Masalah privasi yang besar yang datang dengan data besar

Setiap hari, bit dan bait mengalir melalui udara, menyediakan perniagaan dengan data besar. Banyak perniagaan telah mengambil data yang tersedia secara bebas dan telah menggunakannya untuk menargetkan pelanggan mereka secara unik, dan kadangkala menyalahi undang-undang. Ini telah menimbulkan kebimbangan besar mengenai privasi dalam talian - atau sekurang-kurangnya apa yang tersisa.

Dengan laporan baru-baru ini mengenai NSA mengintip orang, pengguna mula menyedari betapa masyarakat mereka hidup "peribadi" sebenarnya. Ini telah menimbulkan kebimbangan serius yang serius di pasaran hari ini.

Berikut adalah lima cara besar data menyebabkan kebimbangan privasi yang besar.

Industri Penjagaan Kesihatan

Industri penjagaan kesihatan telah menjadi salah satu penyokong utama data besar kerana kelebihan yang luar biasa dalam melindungi pesakit. Penasihat data besar menggunakan maklumat tersebut untuk mengenal pasti orang yang berisiko tinggi terhadap keadaan perubatan tertentu pada awal, meningkatkan kualiti penjagaan pesakit yang menerima, dan menurunkan kos penjagaan kesihatan yang semakin tinggi. (dalam Can Big Data Simpan Penjagaan Kesihatan?)

Walaupun terdapat manfaat yang luar biasa, kajian baru mendedahkan bahawa data besar mungkin lebih berisiko daripada pemikiran awalnya.

Menurut ketua Editor MIT Technology Review, Jason Pontin, ketika data menjadi semakin mudah diakses dan pribadi, penting untuk mengetahui adanya implikasi keamanan dan privasi yang memanfaatkan data besar. Peraturan HIPAA sudah memerlukan profesional penjagaan kesihatan untuk mengetatkan tali pinggang keselamatan. Walau bagaimanapun, HIPAA tidak dapat melindungi daripada semua kebimbangan yang berkaitan dengan kesihatan. Sebagai contoh, apabila orang mula mencari jawapan yang berkaitan dengan penyakit mereka di kawasan yang tidak dijamin HIPAA, seperti Google atau enjin carian lain, data tersebut tidak dilindungi oleh HIPAA. Di samping itu, lebih banyak peranti berteknologi, seperti monitor kecergasan yang boleh dipakai dan aplikasi telefon pintar, tidak selamat atau peribadi, menimbulkan kebimbangan mengenai siapa yang mungkin melihat data yang dikumpul oleh peranti ini.

Terdapat banyak cara mematuhi HIPAA untuk menggunakan data besar untuk mengakses maklumat kesihatan pesakit. Walau bagaimanapun, dengan peningkatan bilangan tingkah laku dan peranti digital lain yang digunakan untuk maklumat dan aktiviti berkaitan penjagaan kesihatan, kebanyakan data baru yang mengalir ke pasaran dan dalam talian tidak selamat.

Ramalan dan Diskriminasi

Sebagai tambahan untuk meramalkan potensi risiko untuk keadaan perubatan masa depan, data besar membolehkan ramalan agak sedikit maklumat lain mengenai orang. Data besar maklumat dapat meramalkan semakin berkembang potensi untuk digunakan sebagai cara membezakan terhadap orang dalam pelbagai demografi.

Satu contoh diskriminasi data besar datang semasa kajian yang dilakukan oleh Universiti Cambridge. Selepas melihat kira-kira 60, 000 orang "Suka" di Facebook, data itu diproses untuk meramalkan perkara seperti jantina, bangsa, orientasi seksual dan tingkah laku. Hasilnya sangat mengejutkan. Apabila menganalisis data yang dikumpulkan, model itu dapat dengan tepat membezakan lelaki gay daripada lelaki lurus 88 peratus masa itu. Model itu juga meramalkan bangsa dengan ketepatan 95 peratus. Kelakuan, seperti berapa banyak orang alkohol yang digunakan, juga diprediksi secara tepat dalam model ini.

Ramai orang bimbang majikan, tuan-tuan tanah, sekolah, agensi kerajaan dan lain-lain boleh menggunakan data ke profil orang ramai, mewujudkan potensi untuk diskriminasi berdasarkan jantina, orientasi seksual atau kaum, antara lain. (mengenai isu privasi dalam Mengapa Tidak Ada Pemenang Dalam Perbahasan Privasi.)

Jualan Sasaran yang Sasaran

Diskriminasi berdasarkan model data besar berpotensi meresap semua bidang pasaran. Dalam beberapa kes, ia sudah ada.

Menggunakan model yang serupa dengan kajian Cambridge University, pemasar menggunakan data besar untuk menyasarkan penjualan dan produk mereka. Walaupun data besar digunakan oleh banyak pemasar untuk meletakkan produk dan perkhidmatan di hadapan khalayak yang sangat disasarkan, apabila khalayaknya merapatkan satu demografi berdasarkan tingkah laku mereka, ada potensi bahaya.

Satu contoh pemasaran yang berbahaya berdasarkan data besar berlaku kira-kira 10 tahun yang lalu apabila pengguna TiVo cuba meyakinkan perakam digital mereka untuk menghentikan rakaman rancangan yang bertujuan untuk kumpulan demografi selain daripada mereka sendiri. Pada tahun 2002, algoritma yang salah ini menarik perhatian Wall Street Journal. Tajuk cetak itu mengatakan semuanya: "Jika TiVo Pikirkan Anda Gay, Berikut Cara Menetapkannya Lurus."

Walaupun potensi untuk membahayakan, pemasar masih menggunakan data besar untuk menyasarkan orang di platform media sosial, enjin carian dan melalui e-mel. Melancarkan kawasan peribadi dengan berkhidmat berdasarkan rakan, suka dan kandungan e-mel telah menyebabkan perhatian serius di kalangan pengguna.

Meningkatkan Pengawasan

Ia bukan hanya pemasar dalam talian yang terlibat dalam pengawasan; setiap hari, kamera pengawasan HD menangkap 413 petabytes maklumat. Ini dijangka berkembang kepada 859 petabytes menjelang tahun 2017.

Kamera pengawasan kini muncul di mana-mana. Oleh kerana algoritma terus maju, jumlah data yang dihasilkan daripada kamera pengawasan dan sensor ini juga akan meningkat. Storan pada cakera keras juga berkembang pesat, menjadikannya lebih mudah untuk menyimpan semua data ini.

Penggunaan tidak sah

Dengan jumlah data besar orang yang mempunyai akses ke hari-hari ini, tidak hairanlah bahawa sesetengah telah mengambil kemudahan mengumpulkan maklumat sedikit terlalu jauh. Amalan haram untuk mengetuk data dengan cara baru telah menyebabkan agak menakutkan di kalangan mereka yang menghargai privasi mereka.

Satu kes baru perniagaan yang mengambil pengumpulan data yang terlalu jauh adalah Urban Outfitters, yang menghadapi tuntutan privasi pada bulan Jun 2013 apabila mendapati bahawa juruwang kedai meminta pembeli untuk kod zip apabila mereka membayar dengan kad kredit. Ini tidak diperlukan, dan ia melanggar undang-undang perlindungan dan privasi pengguna di beberapa negeri kerana maklumat itu boleh digunakan untuk mencari alamat pembeli '.

Berurusan Dengan Masalah Data Besar

Dengan begitu banyak rasa takut dan spekulasi mengenai penggunaan data besar oleh firma, agensi kerajaan, majikan dan sebagainya, penyelesaian terbaik untuk memperoleh kepercayaan dalam pasaran hari ini adalah jujur. Itulah sebabnya perniagaan semakin membuat dasar ketelusan penuh tentang cara mereka menggunakan data untuk menargetkan pelanggan mereka. Pengguna juga mempunyai minat yang lebih besar untuk mengetahui sejauh mana kehidupan mereka benar-benar dipamerkan, dan apa yang orang lakukan dengan maklumat yang dikumpulkan.

Memandangkan lebih ramai pengguna mula mengetahui betapa banyak maklumat peribadi mereka, pembaharuan dalam amalan pengumpulan data mungkin berlaku. Sehingga itu, ia adalah untuk kepentingan pengguna untuk menyedari privasi data supaya mereka menyedari betapa banyak maklumat peribadi mereka dikumpulkan dan bagaimana ia digunakan. Mereka kemudian boleh mengambil langkah berjaga-jaga yang diperlukan untuk melindungi diri mereka daripada syarikat-syarikat yang melampaui batas mereka.