À l'automne 2019, un scandale a éclaté avec le service Apple Card : lors de l'inscription, il a émis des limites de crédit différentes pour les hommes et les femmes. Même Steve Wozniak n'a pas eu de chance :
Un an plus tôt, il avait été révélé que la plateforme Netflix montrait aux utilisateurs différentes affiches et teasers, en fonction de leur sexe, de leur âge et de leur nationalité. Pour cela, le service a été accusé de racisme.
Enfin, Mark Zuckerberg est régulièrement réprimandé pour avoir prétendument collecté, vendu et manipulé les données de ses utilisateurs par Facebook. Au fil des ans, il a été accusé et même jugé pour manipulation lors des élections américaines, aide aux services spéciaux russes, incitation à la haine et aux opinions radicales, publicité inappropriée, fuite de données d'utilisateurs, obstruction aux enquêtes contre les pédophiles.
Publication Facebook par zuck
Dans le même temps, le service en ligne Pornhub publie chaque année des rapports sur le type de porno recherché par des personnes de nationalités, de sexe et d'âge différents. Et pour une raison quelconque, cela ne dérange personne. Bien que toutes ces histoires se ressemblent: dans chacune d'elles, nous avons affaire à des mégadonnées, qui au XNUMXe siècle sont appelées «nouveau pétrole».
Qu'est-ce que le big data
Le big data – ce sont aussi des big data (eng. Big Data) ou des métadonnées – est un ensemble de données qui arrivent régulièrement et en gros volumes. Ils sont collectés, traités et analysés, ce qui donne des modèles et des modèles clairs.
Un exemple frappant est celui des données du Large Hadron Collider, qui arrivent en continu et en grande quantité. Avec leur aide, les scientifiques résolvent de nombreux problèmes.
Mais les mégadonnées sur le Web ne sont pas seulement des statistiques pour la recherche scientifique. Ils peuvent être utilisés pour suivre le comportement des utilisateurs de différents groupes et nationalités, ce à quoi ils prêtent attention et comment ils interagissent avec le contenu. Parfois, pour cela, les données sont collectées non pas à partir d'une source, mais à partir de plusieurs, en comparant et en identifiant certains modèles.
À propos de l'importance du big data sur le réseau, ils ont commencé à parler alors qu'il y en avait vraiment beaucoup. Début 2020, on comptait 4,5 milliards d'internautes dans le monde, dont 3,8 milliards étaient inscrits sur les réseaux sociaux.
Qui a accès au Big Data
Selon des enquêtes, plus de la moitié de nos pays estiment que leurs données sur le réseau sont utilisées par des tiers. Dans le même temps, beaucoup postent des informations personnelles, des photos, et même un numéro de téléphone sur les réseaux sociaux et les applications.
Il faut l'expliquer ici : la première personne est l'utilisateur lui-même, qui place ses données sur n'importe quelle ressource ou application. En même temps, il accepte (met une coche dans l'accord) au traitement de ces données deuxième partie - c'est-à-dire les propriétaires de la ressource. Un tiers est celui à qui les propriétaires de la ressource peuvent transférer ou vendre des données utilisateur. Cela est souvent écrit dans le contrat d'utilisation, mais pas toujours.
Le tiers est constitué d'agences gouvernementales, de pirates informatiques ou d'entreprises qui achètent des données à des fins commerciales. Les premiers peuvent obtenir des données par décision d'un tribunal ou d'une autorité supérieure. Les pirates, bien sûr, n'utilisent aucune autorisation - ils piratent simplement les bases de données stockées sur les serveurs. Les entreprises (selon la loi) ne peuvent accéder aux données que si vous les avez vous-même autorisées - en cochant la case sous l'accord. Sinon, c'est illégal.
Pourquoi les entreprises utilisent-elles le Big Data ?
Les mégadonnées dans le domaine commercial sont utilisées depuis des décennies, mais elles n'étaient tout simplement pas aussi intenses qu'aujourd'hui. Il s'agit, par exemple, des enregistrements des caméras de surveillance, des données des navigateurs GPS ou des paiements en ligne. Aujourd'hui, avec le développement des réseaux sociaux, des services en ligne et des applications, tout cela peut être connecté et obtenir l'image la plus complète : où vivent les clients potentiels, ce qu'ils aiment regarder, où ils partent en vacances et quelle marque de voiture ils ont.
D'après les exemples ci-dessus, il est clair qu'avec l'aide du big data, les entreprises veulent avant tout cibler les publicités. Autrement dit, proposer des produits, des services ou des options individuelles uniquement au bon public et même personnaliser le produit pour un utilisateur spécifique. De plus, la publicité sur Facebook et d'autres grandes plateformes devient de plus en plus chère, et la montrer à tout le monde d'affilée n'est pas du tout rentable.
Les informations sur les clients potentiels provenant de sources ouvertes sont activement utilisées par les compagnies d'assurance, les cliniques privées et les employeurs. Les premiers, par exemple, peuvent modifier les conditions d'assurance s'ils voient que vous recherchez souvent des informations sur certaines maladies ou certains médicaments, et les employeurs peuvent évaluer si vous êtes sujet à des conflits et à des comportements antisociaux.
Mais il y a une autre tâche importante qui a lutté ces dernières années : se rapprocher du public le plus solvable. Ce n'est pas si facile à faire, même si la tâche est grandement facilitée par les services de paiement et les chèques électroniques via un seul OFD (opérateur de données fiscales). Afin de se rapprocher le plus possible, les entreprises tentent même de traquer et de "nourrir" les clients potentiels dès l'enfance.: à travers des jeux en ligne, des jouets interactifs et des services éducatifs.
Comment cela fonctionne ?
Les plus grandes opportunités de collecte de données proviennent de sociétés mondiales qui possèdent plusieurs services à la fois. Facebook compte désormais plus de 2,5 milliards d'utilisateurs actifs. Dans le même temps, la société possède également d'autres services : Instagram – plus d'un milliard, WhatsApp – plus de 1 milliards et d'autres.
Mais Google a encore plus d'influence : Gmail est utilisé par 1,5 milliard de personnes dans le monde, 2,5 autres milliards par l'OS mobile Android, plus de 2 milliards par YouTube. Et c'est sans compter les applications de recherche Google et Google Maps, le Google Play Store et le navigateur Chrome. Il ne reste plus qu'à boucler votre banque en ligne – et Google pourra littéralement tout savoir sur vous. Soit dit en passant, Yandex a déjà une longueur d'avance à cet égard, mais il ne couvre que le public russophone.
???? Tout d'abord, les entreprises s'intéressent à ce que nous publions et aimons sur les réseaux sociaux. Par exemple, si la banque voit que vous êtes marié et que vous aimez activement les filles sur Instagram ou Tinder, vous êtes plus susceptible d'approuver un prêt à la consommation. Et l'hypothèque sur la famille a disparu.
Il est également important de savoir sur quelles publicités vous cliquez, à quelle fréquence et avec quel résultat.
(C'est à dire La prochaine étape est celle des messages privés : ils contiennent beaucoup plus d'informations. Des messages ont été divulgués sur VKontakte, Facebook, WhatsApp et d'autres messageries instantanées. Selon eux, au passage, il est facile de suivre la géolocalisation au moment de l'envoi du message. Vous l'avez sûrement remarqué : lorsque vous discutez d'acheter quelque chose ou simplement de commander une pizza avec quelqu'un, une publicité pertinente apparaît immédiatement dans le flux.
🚕 Les mégadonnées sont activement utilisées et «fuites» par les services de livraison et de taxi. Ils savent où vous vivez et travaillez, ce que vous aimez, quel est votre revenu approximatif. Uber, par exemple, affiche un prix plus élevé si vous rentrez chez vous en voiture depuis le bar et que vous en avez manifestement trop fait. Et quand vous avez un tas d'autres agrégateurs sur votre téléphone, au contraire, ils vous en proposeront des moins chers.
(C'est à dire Il existe des services qui utilisent des photos et des vidéos pour collecter autant d'informations que possible. Par exemple, les bibliothèques de vision par ordinateur – Google en a une. Ils vous analysent, vous et votre environnement, pour voir votre taille ou votre taille, les marques que vous portez, la voiture que vous conduisez, si vous avez des enfants ou des animaux domestiques.
(C'est à dire Ceux qui fournissent des passerelles SMS aux banques pour leurs envois peuvent suivre vos achats sur la carte – connaître les 4 derniers chiffres et un numéro de téléphone – puis vendre ces données à quelqu'un d'autre. D'où tout ce spam avec des réductions et des pizzas en cadeau.
🤷️️ Enfin, nous divulguons nous-mêmes nos données aux services et applications de gauche. Souvenez-vous de cette hype autour de Getcontact, où chacun se contentait de renseigner son numéro de téléphone pour savoir comment il était écrit par les autres. Et maintenant, trouvez leur accord et lisez ce qu'il dit sur le transfert de vos données (spoiler : les propriétaires peuvent les transférer à des tiers à leur discrétion) :
Les entreprises peuvent collecter et même vendre avec succès des données d'utilisateurs pendant des années, jusqu'à ce qu'il y ait un procès - comme cela s'est produit avec le même Facebook. Et puis le rôle décisif a été joué par la violation par l'entreprise du GDPR - une loi de l'UE qui restreint l'utilisation des données beaucoup plus strictement que la loi américaine. Un autre exemple récent est le scandale de l'antivirus Avast : l'un des services subsidiaires de l'entreprise a collecté et vendu les données de 100 à 400 millions d'utilisateurs.
Mais tout cela a-t-il des avantages pour nous ?
Comment le big data nous aide-t-il tous ?
Oui, il y a aussi un bon côté des choses.
Les mégadonnées aident à attraper les criminels et à prévenir les attaques terroristes, à retrouver les enfants disparus et à les protéger du danger.
Avec leur aide, nous nous recevons des offres intéressantes des banques et des remises personnelles. Grâce à eux nous nous ne payons pas pour de nombreux services et réseaux sociaux qui ne gagnent que sur la publicité. Sinon, Instagram à lui seul nous coûterait plusieurs milliers de dollars par mois.
Facebook compte à lui seul 2,4 milliards d'utilisateurs actifs. Dans le même temps, leur bénéfice pour 2019 s'est élevé à 18,5 milliards de dollars. Il s'avère que l'entreprise gagne jusqu'à 7,7 $ par an de chaque utilisateur grâce à la publicité.
Enfin, parfois, c'est simplement pratique : lorsque les services savent déjà où vous êtes et ce que vous voulez, et que vous n'avez pas à chercher vous-même les informations dont vous avez besoin.
Un autre domaine prometteur pour l'application du Big Data est l'éducation.
Dans l'une des universités américaines de Virginie, une étude a été menée pour collecter des données sur les étudiants du groupe dit à risque. Ce sont ceux qui étudient mal, manquent des cours et sont sur le point d'abandonner. Le fait est que dans les États chaque année, environ 400 personnes sont déduites. C'est mauvais à la fois pour les universités, qui voient leurs notes abaissées et leurs financements coupés, et pour les étudiants eux-mêmes : beaucoup contractent des prêts pour l'éducation, qui, après déduction, devront encore être remboursés. Sans oublier le temps perdu et les perspectives de carrière. A l'aide du big data, il est possible d'identifier les retardataires dans le temps et de leur proposer un tuteur, des cours supplémentaires et d'autres aides ciblées.
Ceci, soit dit en passant, convient également aux écoles: alors le système informera les enseignants et les parents - disent-ils, l'enfant a des problèmes, aidons-le ensemble. Le Big Data vous aidera également à comprendre quels manuels fonctionnent mieux et quels enseignants expliquent plus facilement le matériel.
Un autre exemple positif est le profilage de carrière.: c'est à ce moment que les adolescents sont aidés à décider de leur futur métier. Ici, le big data permet de collecter des informations qui ne peuvent être obtenues par les tests traditionnels : comment se comporte l'utilisateur, à quoi il prête attention, comment il interagit avec le contenu.
Aux États-Unis, il existe un programme d'orientation professionnelle – SC ACCELERATE. Il utilise, entre autres, la technologie GPS CareerChoice : ils analysent des données sur la nature des étudiants, leurs penchants pour les matières, leurs forces et leurs faiblesses. Les données sont ensuite utilisées pour aider les adolescents à choisir les bons collèges pour eux.
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