Gegevensbeveiliging is overal om ons heen, en het verandert ons gedrag

Ingeschakeld door exponentiële technologische vooruitgang in gegevensopslag, -transmissie en -analyse, creëert de drive om ons leven te "datificeren" een ultratransparante wereld waarin we nooit vrij zijn van onder toezicht te staan.

Toenemende aspecten van ons leven worden nu vastgelegd als digitale gegevens die systematisch worden opgeslagen, geaggregeerd, geanalyseerd en verkocht. Ondanks de belofte van big data om ons leven te verbeteren, vormt alles omvattende datasurveillance een nieuwe vorm van kracht die niet alleen een risico vormt voor onze privacy, maar ook voor onze vrije wil.

Datasurveillance begon met online gedragsregistratie, ontworpen om marketeers te helpen hun berichten en aanbiedingen aan te passen. Gedreven door bedrijven die gepersonaliseerde product-, service- en inhoudsaanbevelingen wilden geven, werden gegevens gebruikt om waarde te genereren voor klanten.

Maar datasurveillance is in toenemende mate invasief geworden en de reikwijdte ervan is verbreed met de verspreiding van het internet-of-things en embedded computing. De eerste breidt de bewaking uit naar onze huizen, auto's en dagelijkse activiteiten door gegevens te verzamelen van slimme en mobiele apparaten. Deze laatsten breiden het toezicht uit en plaatsen het in onze lichamen waar biometrische gegevens kunnen worden verzameld.

Twee kenmerken van datasurveillance maken de uitbreiding mogelijk.


innerlijk abonneren grafisch


Het is veelzijdig

Gegevens worden gebruikt om het gedrag van mensen over ruimte- en tijddimensies bij te houden en te beschrijven. Een voorbeeld van op ruimte gebaseerd volgen is geomarketing. Met toegang tot realtime fysieke locatiegegevens kunnen marketeers op maat gemaakte advertenties verzenden naar mobiele apparaten van consumenten om hen te vragen winkels in hun buurt te bezoeken. Om de effectiviteit ervan te maximaliseren, kunnen marketeers de inhoud en timing van advertenties aanpassen op basis van het vroegere en huidige locatiegedrag van consumenten, soms zonder de consument. toestemming.

Locatiegegevens van GPS of stratenkaarten kunnen de locatie van een persoon alleen benaderen. Maar met recente technologie, marketeers kunnen nauwkeurig bepalen of een consument in een winkel is geweest of er gewoon langs is gegaan. Op deze manier kunnen ze controleren of het weergeven van advertenties heeft geresulteerd in een winkelbezoek en latere advertenties verfijnen.

Gezondheidsapplicaties volgen en structureren de tijd van mensen. Hiermee kunnen gebruikers dagelijkse activiteiten plannen, workouts plannen en de voortgang volgen. Sommige toepassingen stellen gebruikers in staat om hun calorie-inname na verloop van tijd te plannen. Met andere toepassingen kunnen gebruikers hun slaappatroon volgen.

Hoewel gebruikers hun eerste gezondheidsdoelen kunnen stellen, vertrouwen veel toepassingen op de eerste informatie om een ​​voortgangsplan te structureren dat aanbevolen rusttijden, trainingsbelasting, calorie-inname en slaap omvat. Toepassingen kunnen gebruikersmeldingen verzenden om naleving van het plan te garanderen: een herinnering dat een training te laat is; een waarschuwing dat een calorische limiet is bereikt; of een positieve versterking wanneer een doel is bereikt. Ondanks de gevoelige aard van deze gegevens, is het niet ongewoon dat ze dat wel zijn verkocht aan derden.

Het is ondoorzichtig en verdeeld

Onze digitale sporen worden verzameld door meerdere overheids- en bedrijfsentiteiten die zich bezighouden met gegevensuitwisseling via markten waarvan de structuur grotendeels voor mensen verborgen is.

Gegevens worden doorgaans ingedeeld in drie categorieën: first-party, welke bedrijven rechtstreeks van hun klanten verzamelen via hun website-, app- of klantrelatiebeheersysteem; tweede partij, dat is de eerste partij-gegevens van een ander bedrijf en er rechtstreeks uit wordt verkregen, en; derde partij, die wordt verzameld, geaggregeerd en verkocht door gespecialiseerde gegevensverkopers.

Ondanks het omvang van deze markt, hoe gegevens erover worden uitgewisseld blijft voor de meeste mensen onbekend (hoeveel van ons weten wie onze likes op Facebook, Google-zoekopdrachten of Uber-ritten kan zien, en waarvoor gebruiken ze deze gegevens?).

Sommige toepassingen voor gegevensbewaking gaan verder dan registratie voor het voorspellen van gedragstrends.

Voorspellende analyses worden gebruikt in gezondheidszorg, publiek beleid en management organisaties en mensen productiever maken. Deze praktijken, die in populariteit toenamen, hebben rond serieuze ethische bezwaren doen rijzen sociale ongelijkheid, sociale discriminatie en privacy. Ze hebben ook geleid tot een debat over wat voorspellende big data kan worden gebruikt voor.

Het stoot ons aan

Een verontrustender trend is het gebruik van big data om menselijk gedrag op grote schaal te manipuleren door "passende" activiteiten te stimuleren en "ongepaste" activiteiten te bestraffen. In de afgelopen jaren hebben regeringen in het VK, de VS en Australië geëxperimenteerd met pogingen om het gedrag van hun burgers te "corrigeren" door middel van "duw eenheden'.

Met de toepassing van big data kan de reikwijdte van dergelijke inspanningen aanzienlijk worden uitgebreid. Op basis van gegevens die (direct of indirect) zijn verkregen van uw favoriete app voor de gezondheidszorg, zou uw verzekeringsmaatschappij bijvoorbeeld uw tarieven kunnen verhogen als deze bepalen dat uw levensstijl ongezond. Op basis van dezelfde gegevens kan uw bank u classificeren als een 'risicovolle klant' en u hogere rente op uw lening in rekening brengen.

Gegevens gebruiken van uw slimme auto, uw autoverzekeringsmaatschappij zou dat kunnen verlaag uw premie als hij dacht dat je veilig was.

Door 'gepast gedrag' aan te geven, willen bedrijven en overheden ons gedrag vormgeven. Naarmate de reikwijdte van gegevensbewaking toeneemt, zullen meer van ons gedrag worden geëvalueerd en "gecorrigeerd" en deze disciplinaire drive zal steeds onontkoombaarder worden.

Nu deze disciplinaire routine routine wordt, bestaat het gevaar dat we het gaan accepteren als de norm en ons eigen gedrag modelleren om te voldoen aan externe verwachtingen, ten koste van onze vrije wil.

De "datafication" van ons leven is een onmiskenbare trend die ons allemaal treft. De maatschappelijke gevolgen ervan zijn echter niet vooraf bepaald. We moeten een open discussie hebben over de aard en implicaties ervan, en over het soort samenleving waarin we willen leven.

Over de auteur

Uri Gal, universitair hoofddocent bedrijfsinformatiesystemen, Universiteit van Sydney

Dit artikel is oorspronkelijk gepubliceerd op The Conversation. Lees de originele artikel.

Related Books:

at InnerSelf Market en Amazon