Jautājums ekspertam: Vai ir taisnība, ka sociālie tīkli skatās mūs
Dmitrijs Kurkins
ATBILDES UZ ASV JAUTĀJUMU GALVENO mēs izmantojām, lai meklētu tiešsaistē. Jaunajā materiālu sērijā mēs uzdodam šādus jautājumus: dedzināšana, negaidīti vai plaši izplatīti - profesionāļiem dažādās jomās.
10 gadu izaicinājums flash mob, kas sākās sociālajos tīklos gada sākumā, ne tikai radīja sazvērestības teorijas, ka kampaņas mērķis bija apkopot lietotāju fotogrāfijas un apmācīt viņus atpazīt sejas atpazīšanas sistēmu, bet arī atkal liek domāt par to, cik daudz viņi zina par mums. sociālie tīkli un trešās personas, kas ar tām strādā (no komercsabiedrībām līdz valsts aģentūrām).
Tas, ka tehnoloģiju giganti vāc un analizē tā sauktos digitālos nospiedumus, ko atstāj miljardi lietotāju katru dienu, nav noslēpums nevienam. Un apziņa par to rada jauna veida bailes no „lielā brāļa”: sociālie tīkli daudz zina par mums, bet kas notiks, ja viņi pārāk daudz zina par mums? Vai var izmantot lielus datus, lai noskaidrotu visus cilvēka savienojumus, gaumes, paradumus, viņa pagātni un tagadni? Un, ja jā, tad kādus zaudējumus mēs varam sazināties tiešsaistē, lai mēs brīvprātīgi apmainītos ar informāciju par sevi?
Mēs jautājām ekspertiem par to, kā lielie uzņēmumi apstrādā lietotāja datus un cik liels ir mantojums sociālajos tīklos.
Liliya Zemnukhova
Pēterburgas Eiropas universitātes Zinātnes un tehnoloģiju pētniecības centra pētnieks
Digitālais nospiedums satur visus iespējamos datu veidus - tekstus, attēlus, audio un video ierakstus, ģeogrāfisko atrašanās vietu un daudzus metadatus (piemēram, sīkrīka modeli, mobilo sakaru operatoru, operētājsistēmu, dinamiku un apmeklējumu ilgumu utt.). Un ne tikai mēs papildinām mūsu digitālo nospiedumu. Sociālie tīkli veido mums kā lietotājiem, izmantojot trīs datu avotus: faktu, ka mēs paši ziņojam par sevi; ka citi ziņo par mums; un kas notiek visbiežāk bez mūsu zināšanām. Īpaši necaurspīdīgs pēdējais. Mēs parasti neizlasām lietotāja līgumus un politiku personas datu vākšanai un izmantošanai. Mēs tikai atzīmējam, ka šī „melnā kaste” kaut kādā veidā ietekmē mūsu lietotāja pieredzi: mērķtiecīga reklāma, draugu ieteikumi, ieteikumi mūzikai, ziņu ieviešanas procedūra ... Mēs paši konstruējam nelielu šīs pieredzes daļu, kad mēs manuāli veidojam ziņu plūsmu, bet galvenokārt algoritmus izpildiet noklusētajos profilos iestrādātās funkcijas. Tāpēc mēs nekad neatbrīvosimies no kontekstuālās reklāmas vai grupu vai (ne) draugu uzmācīgiem ieteikumiem. Sociālie tīkli kā korporācijas izmanto datus par saviem lietotājiem komerciālos nolūkos, piedāvājot savu platformu mērķa satura pārdošanai. Un pa ceļam viņi turpina vākt datus par mums: piemēram, ja esat samaksājis par reklāmu vismaz vienu reizi, tad arī bankas kartes un darījumu dati paliek uzņēmumā. Datus var sniegt arī valsts aģentūrām, ja ir liela vajadzība: piemēram, Facebook regulāri sadarbojas ar ASV valdības aģentūrām saskaņā ar tās pārredzamības politiku.
Papildus sociālo tīklu iekšējai politikai ir vēl viena svarīga informācija: kontus var saistīt ar simtiem tūkstošu citu lietojumu un funkciju. Tas, piemēram, bija iemesls pagājušajā gadā notikušajām lielajām diskusijām par trešo pušu piekļuvi lietotāja datiem. Eiropas Savienībā tika veikts nozīmīgs mēģinājums regulēt attīstītāju brīvību - pagājušajā gadā stājās spēkā Vispārējie datu aizsardzības noteikumi (GDPR). Viņš nolēma nenodot datu problēmas, bet pievērsa lietotāju uzmanību šim jautājumam. Tas neuzliek mums pienākumu izlasīt visus lietotāju līgumus, bet tas padara mūs domāt un vismaz ir vairāk atbildīgi par mūsu digitālajām pēdām un ievēro digitālās higiēnas pamatnoteikumus.
Valeria Karavaeva
Spiking datu zinātnieks
Dažreiz mēs nedomājam par to, cik daudz dziesmu mēs atstājam tīmeklī un cik daudz vēlāk tas palīdz uzņēmumiem, ne tikai sociālajiem tīkliem - lai gan arī sociālie tīkli. Sociālie tīkli apkopo datus ne tikai par sevi, var tos pārdot - es par to zinu, jo strādāju reklāmas aģentūrā, un mēs iegādājāmies datus no Facebook. Un visbiežāk mēs, lietotāji, tam piekrītam, to nepamanot. Cilvēki pusi savu dzīvi pavada sociālajos tīklos un sniedz daudz informācijas par sevi.
Taču bija iespējams savākt datus pirms tam - kāpēc jūs nesen sākāt runāt par lieliem datiem? Pirmkārt, jo skaitļošanas jauda aug un attiecīgi kļūst lētāka. Galvenais lielo datu jautājums nav tas, kā vākt datus - principā katrs no mums šodien var savākt un uzglabāt informāciju par terabaitiem, bet kā strādāt ar viņiem. Lielākā daļa datu, kas iegūti no sociālajiem tīkliem (teksts, balss, attēli, video), nekādā veidā nav strukturēti, tāpēc bez mašīnmācības lielie dati ir bezjēdzīgi. Tagad, pateicoties tam, ka enerģija un atmiņa ir kļuvušas lētākas, ir pieaudzis pieprasījums pēc neironu tīkliem un dziļas mācīšanās - mēs beidzot iemācījāmies apstrādāt lielus datu blokus.
Veikt, piemēram, attēlus - un tas ir patiešām lieli dati, viņi var sniegt daudz informācijas. Ir miljoniem attēlu, bet ko darīt ar viņiem? Kā jūs varat no tiem gūt labumu? Kādus modeļus jūs zināt? Mašīnu mācīšanās patiesībā nav tik tālu. Tas nav tik vienkāršs process, kā šķiet: nav tādas lietas, kuru jūs nospiežat, bet nedēļā saņemiet pilnu aprēķinu.
Tieši mašīnmācība notiek sarežģītākos uzdevumos. Vispirms ir pareizi jāapstrādā tie paši attēli (piemēram, apgriezti, centrēti fotoattēli; tas ir svarīgi mācībām) - tas ir pirmais posms, kas parasti aizņem ilgu laiku. Otrais posms ir izvēlēties tīkla arhitektūru, kas ir piemērota problēmas risināšanai. Aptuveni runājot, jūs veidojat desmit dažādus neironu tīklus, un tie dod desmit dažādus rezultātus. Tad jums ir nepieciešams kaut kādā veidā novērtēt rezultātus. Un pēc tam jūs ar lielu varbūtību atgriezīsieties pirmajā posmā. Nevienam uzdevumam nav iespējams izveidot vienu universālu tīklu: jūs to izveidojat no nulles vai modificējiet jau esošu. Sejas atpazīšana ir viens no uzdevumiem, kaņu atpazīšana ir vēl viena.
Mašīnu mācīšanās procesā mēs arī piedalāmies, nezinot to. Piemēram, ieviešot captcha vietnēs: izmantojot captcha, Google apmācīja neironu tīklus, lai digitalizētu grāmatas.
Mums jāsaprot, ka uzņēmumi, kas vāc lielus datus, nav ieinteresēti mūsu personīgajos profilos. Viņiem ir vajadzīgi dati par daudziem dažādiem cilvēkiem, kas ir ieinteresēti kaut ko konkrētu. Runājot par īpašiem pakalpojumiem, es domāju, ka viņi var vākt datus, neizmantojot sociālos tīklus. Es domāju, ka mūsu bailes, ka mēs skatāmies, drīz beigsies. Tā ir jaunā pasaule: nav iespējams mantot tīmekli, bet tas ir grūti. Tas ir vieglāk vispār neparādīties tīmeklī.
FOTOGRĀFIJAS: antonsov85 - stock.adobe.com