Priljubljene Objave

Izbira Urednika - 2024

Vprašanje strokovnjaku: Ali je res, da nas socialne mreže opazujejo

Dmitry Kurkin

ODZIVI NA VELIKOST USMETNIH VPRAŠANJ uporabljali smo za iskanje v spletu. V novem nizu gradiv zastavljamo takšna vprašanja: goreča, nepričakovana ali razširjena - strokovnjakom z različnih področij.

Flash mob 10 Year Challenge, ki se je začel v družabnih omrežjih v začetku leta, ni samo ustvaril teorij zarote, da je bil cilj kampanje zbiranje fotografij uporabnikov in usposabljanje za prepoznavanje sistema za prepoznavanje obraza, temveč so jih tudi ponovno prepričali, kako dobro vedo o nas. socialne mreže in tretje osebe, ki delajo z njimi (od gospodarskih družb do vladnih agencij).

Dejstvo, da tehnološki velikani zbirajo in analizirajo tako imenovane digitalne odtise, ki so jih vsak dan pustili milijardi uporabnikov, ni nikomur skrivnost. In zavedanje o tem povzroča nov strah pred »velikim bratom«: socialna omrežja vedo veliko o nas, toda kaj, če vedo preveč o nas? Ali je mogoče uporabiti velike podatke za iskanje vseh povezav, okusov, navad osebe, njegove preteklosti in sedanjosti? In če je tako, kakšno škodo nam lahko povzroči želja po spletnem druženju, zaradi česar prostovoljno izmenjujemo informacije o sebi?

Strokovnjake smo vprašali, kako velika podjetja obdelujejo uporabniške podatke in kako velika je nevarnost, da bi podedovali na socialnih omrežjih.

Liliya Zemnukhova

Raziskovalec Centra za znanstvene in tehnološke raziskave na Evropski univerzi v Sankt Peterburgu

Digitalni odtis vsebuje vse možne vrste podatkov - besedila, slike, avdio in video posnetke, geolokacijo in veliko metapodatkov (npr. Model pripomočka, mobilni operater, operacijski sistem, dinamiko in trajanje obiskov itd.). In ne samo mi, ki dopolnjujemo naš digitalni odtis. Družbena omrežja nas oblikujejo kot uporabnike s pomočjo treh podatkovnih virov: dejstvo, da sami poročamo o sebi; da drugi poročajo o nas; in kar je najpogosteje brez našega znanja. Predvsem nejasna zadnja. Praviloma ne beremo uporabniških sporazumov in pravilnikov za zbiranje in uporabo osebnih podatkov. Opozarjamo le, da ta »črna škatla« nekako vpliva na našo uporabniško izkušnjo: ciljno oglaševanje, predloge prijateljev, priporočila za glasbo, postopek za zagon novic ... Sami ustvarimo majhen del te izkušnje, ko ročno gradimo novice, a predvsem algoritme. opravlja funkcije, ki so vgrajene v privzete profile. Zato se nikoli ne bomo znebili kontekstualnega oglaševanja ali vsiljivih predlogov skupin ali (ne) prijateljev. Družbena omrežja kot korporacije uporabljajo podatke o svojih uporabnikih za komercialne namene in ponujajo svojo platformo za prodajo ciljnih vsebin. Na poti še naprej zbirajo podatke o nas: na primer, če ste vsaj enkrat plačali za oglaševanje, ostanejo v banki še podatki o banki in transakcijah. Podatke lahko posredujemo tudi vladnim agencijam, ko je to zelo potrebno: na primer, Facebook redno sodeluje z vladnimi agencijami ZDA v skladu s svojo politiko preglednosti.

Poleg notranje politike družbenih omrežij obstaja še ena pomembna podrobnost: računi so lahko povezani z več sto tisoč drugimi aplikacijami in funkcijami. To je bilo na primer razlog za velike razprave lani o dostopu tretjih oseb do uporabniških podatkov. Pomemben poskus ureditve svobode razvijalcev je nastal v Evropski uniji - lani so začeli veljati splošni predpisi o varstvu podatkov (GDPR). Odločil se je, da ne bo prenesel težav s podatki, temveč je uporabnike opozoril na to vprašanje. To nas ne zavezuje, da preberemo vse uporabniške sporazume, temveč da nas premisli in vsaj bolj odgovarjamo za naše digitalne odtise in sledimo osnovnim pravilom digitalne higiene.

Valeria Karavaeva

podatkovni znanstvenik pri Spiking

Včasih ne razmišljamo o tem, koliko skladb zapuščamo na spletu in koliko pozneje pomaga podjetjem, ne samo socialnim omrežjem - čeprav tudi socialna omrežja. Družabna omrežja zbirajo podatke ne le zase, temveč jih lahko prodajajo - vem za to, ker sem delal v oglaševalski agenciji in kupoval podatke iz Facebooka. Najpogosteje mi, uporabniki, dajemo soglasje k temu, ne da bi to opazili. Ljudje porabijo polovico svojih življenj na družabnih omrežjih in dajejo veliko informacij o sebi.

Toda prej je bilo mogoče zbrati podatke - zakaj ste v zadnjem času začeli govoriti o velikih podatkih? Najprej zato, ker računalniška moč raste in zato postane cenejša. Glavno vprašanje velikih podatkov ni, kako zbirati podatke - načeloma lahko vsak od nas danes zbira in shranjuje terabajtov informacij - ampak kako delati z njimi. Večina podatkov, pridobljenih iz socialnih omrežij (besedilo, glas, slike, video), niso strukturirani na noben način, zato brez strojnega učenja velikih podatkov ni koristno. Zaradi dejstva, da sta moč in pomnilnik cenejša, se je povpraševanje po nevronskih omrežjih in globokem učenju povečalo - končno smo se naučili obdelovati velike podatkovne matrike.

Vzemite, na primer, slike - in to so res veliki podatki, lahko dajo veliko informacij. Obstaja na milijone slik, ampak kaj storiti z njimi? Kakšne koristi je mogoče iz njih pridobiti? Katere vzorce ti sporočajo? Dejansko strojno učenje ni tako daleč. To ni tako preprost postopek, kot se zdi: ni takega, da bi pritisnili gumb in čez teden dni prejeli popolne izračune.

Neposredno strojnemu učenju sledijo zahtevnejše naloge. Iste slike je treba najprej ustrezno obdelati (npr. Obrezane, centrirane fotografije; to je pomembno za učenje) - to je prva faza, ki običajno traja dolgo časa. Druga faza je izbira arhitekture omrežja, primerne za reševanje problema. Grobo rečeno, gradite deset različnih nevronskih mrež in dajejo deset različnih rezultatov. Potem morate nekako ovrednotiti rezultate. In potem se z veliko verjetnostjo vrnete v prvo stopnjo. Nemogoče je zgraditi eno univerzalno omrežje za katerokoli nalogo: bodisi ga zgradite iz nič ali spremenite obstoječega. Prepoznavanje obraza je ena od nalog, prepoznavanje mačk pa je še ena.

V procesu strojnega učenja sodelujemo tudi, ne da bi to vedeli. Na primer, uvedba captcha na spletnih mestih: z uporabo captcha, Google je usposabljal nevronske mreže za digitalizacijo knjig.

Razumeti moramo, da podjetja, ki zbirajo velike podatke, ne zanimajo naši osebni profili. Potrebujejo podatke o veliko različnih ljudeh, ki jih zanima nekaj specifičnega. Kar zadeva posebne službe, mislim, da lahko zbirajo podatke, ne da bi se zatekali k družabnim omrežjem. Mislim, da bodo naši strahovi, da nas opazujejo, kmalu minili. To je nov svet: možno je, da ne sledimo spletu, vendar je težko. Lažje je, da se ne prikaže na spletu.

FOTOGRAFIJE: antonsov85 - stock.adobe.com

Oglejte si video: The Great Gildersleeve: Leroy's Pet Pig Leila's Party New Neighbor Rumson Bullard (November 2024).

Pustite Komentar