Datu diskriminācija nozīmē, ka nabadzīgie var piedzīvot atšķirīgu internetu

Datu analītika tiek izmantota, lai īstenotu smalku diskriminācijas veidu, savukārt anonīmas datu kopas var iegūt, lai atklātu veselības datus un citu privātu informāciju, šorīt brīdināja Microsoft pētnieks plkst. MIT tehnoloģiju apskats EmTech konferencē.

Datu dalījums: Kate Crawford šodien runā EmTech konferencē MIT.

Keita Kroforda , Microsoft Research galvenais pētnieks, apgalvoja, ka šīs problēmas varētu risināt, izmantojot jaunas juridiskās pieejas personas datu izmantošanai.

Jaunā papīrs , viņa un kolēģis ierosina pienācīga procesa sistēmu, kas cilvēkiem dotu lielākas juridiskas tiesības saprast, kā datu analītika tiek izmantota pret viņiem vērstos spriedumos, piemēram, veselības apdrošināšanas vai darba atteikumā. Tas ir pats sarunas sākums par to, kā to izdarīt labāk, intervijā pirms pasākuma sacīja Krofords, kurš ir arī MIT Pilsonisko mediju centra viesprofesors. Cilvēki domā, ka “lielie dati” novērš diskriminācijas problēmu, jo jums ir darīšana ar lielām datu kopām, taču patiesībā lielie dati tiek izmantoti arvien precīzākiem diskriminācijas veidiem — datu pārklāšanas formai.

Šorīt savas runas laikā Kroforda piebilda, ka ar lieliem datiem jūs nekad neuzzināsit, kas ir šī diskriminācija, un es domāju, ka ar to arī sākas bažas.

Veselības dati ir īpaši neaizsargāti, saka pētnieks. Slimību simptomu meklēšanas vienumi, medicīnas preču iegāde tiešsaistē un pat RFID atzīmes uz zāļu iepakojuma var sniegt tīmekļa vietnēm un mazumtirgotājiem informāciju par personas veselību.

Kā Krofords un Džeisons Šulcs , Ņujorkas Universitātes Juridiskās skolas profesors, savā rakstā rakstīja: Ja šīs datu kopas ir savstarpēji saistītas ar tradicionālo informāciju par veselību, kā paredzēts lielajiem datiem, ir iespējams ģenerēt detalizētu priekšstatu par personas veselību, tostarp informācija, ko persona, iespējams, nekad nav atklājusi veselības aprūpes sniedzējam.

Un nesenā Kembridžas universitāte pētījums , uz kuru Kroforda atsaucās savas runas laikā, atklāja, ka ļoti jutīgas personas īpašības, tostarp seksuālā orientācija, personības iezīmes, atkarību izraisošu vielu lietošana un pat vecāku šķirtība, ir ļoti paredzamas, analizējot, uz ko cilvēki noklikšķina, lai norādītu, ka viņiem patīk Facebook. Pētījumā tika analizētas 58 000 Facebook lietotāju atzīmes “Patīk”.

Tāpat pirkumu vēsture, tvīti un demogrāfiskā, atrašanās vietas un cita informācija, kas apkopota par atsevišķiem tīmekļa lietotājiem, apvienojumā ar datiem no citiem avotiem, var radīt jauna veida profilus, ko darba devējs vai saimnieks var izmantot, lai kādam atteiktu darbu vai dzīvoklis.

Reaģējot uz šādiem riskiem, darba autori ierosina tiesisko regulējumu, ko viņi sauc par lielo datu pienācīgu procesu. Saskaņā ar šo koncepciju personai, kas ir bijusi pakļauta noteiktai noteikšanai — veselības apdrošināšanas atteikums, darba vai mājokļa pieteikuma noraidīšana vai arests, būtu tiesības uzzināt, kā tika izmantota lielo datu analītika.

Tas nozīmētu tādas informācijas izpaušanas un savstarpējas pārbaudes tiesības, kas jau ir paredzētas Amerikas Savienoto Valstu un daudzu citu valstu tiesību sistēmās. Autori raksta, ka pirms lielo datu lomas lēmumu pieņemšanas procesā, jo īpaši valdībā, var panākt lielāku sociālo akceptu, tiem ir arī jāizskatās godīgiem, un tiem ir jābūt pieņemamā prognozējamības, pārredzamības un racionalitātes līmenī.

Krofords atzīmē, ka datu analīze var arī padarīt lietas ļoti nepareizas. Pat agrāk veiksmīgā Google meklēšanas vienumu izmantošana gripas uzliesmojumu identificēšanai neizdevās pagājušajā gadā, kad faktiskie gadījumi ievērojami atpalika no prognozēm. Plašāka ar gripu saistīta informācija plašsaziņas līdzekļos un pļāpāšana par gripu sociālajos medijos tika sajaukta ar pazīmēm, kas liecina, ka cilvēki sūdzas, ka ir slimi, un tas noveda pie pārvērtēšanas. Šeit sociālo mediju dati var kļūt sarežģīti, sacīja Krofords.

Un tajā, ko mums sniedz dati, var būt vairāk būtisku trūkumu. Piemēram, pēc viesuļvētras Sendija bija maz tvītu no smagi skartajiem apgabaliem prom no Manhetenas. Ja mēs sākam izmantot sociālo mediju datu kopas, lai uztvertu nācijas pulsu vai izprastu krīzi, vai faktiski izmantotu to resursu izvietošanai, mēs iegūstam šķību priekšstatu par notiekošo, savā runā brīdināja Kroforda.

paslēpties