Pregunta al experto: ¿Es cierto que las redes sociales nos están mirando?
Dmitry Kurkin
RESPUESTAS A LA MAYORÍA DE LAS PREGUNTAS DE NOSOTROS Solíamos buscar en línea. En la nueva serie de materiales hacemos preguntas de este tipo: ardientes, inesperadas o generalizadas, a profesionales en diversos campos.
El flash mob de 10 años del Reto, lanzado en las redes sociales a principios de año, no solo generó teorías de conspiración de que el objetivo de la campaña era recopilar fotos de los usuarios y capacitarlos para reconocer el sistema de reconocimiento facial, sino que también les hizo pensar una vez más sobre cuánto saben de nosotros. Redes sociales y terceros que trabajan con ellos (desde empresas comerciales hasta agencias gubernamentales).
El hecho de que los gigantes de la tecnología estén recopilando y analizando las llamadas huellas digitales dejadas por miles de millones de usuarios diariamente no es ningún secreto para nadie. Y la conciencia de esto da lugar a un nuevo tipo de temor hacia el "hermano mayor": las redes sociales saben mucho sobre nosotros, pero ¿y si saben demasiado sobre nosotros? ¿Se pueden utilizar los datos grandes para descubrir todas las conexiones, gustos, hábitos de una persona, su pasado y presente? Y si es así, ¿qué daño puede hacer nuestro deseo de socializar en línea, por el cual, voluntariamente, compartimos información sobre nosotros mismos?
Le preguntamos a los expertos sobre cómo procesan los datos de los usuarios las grandes empresas y qué tan grande es el peligro de heredar en las redes sociales.
Liliya Zemnukhova
Investigador en el Centro de Investigación en Ciencia y Tecnología de la Universidad Europea de San Petersburgo
Una huella digital contiene todos los tipos posibles de datos: textos, imágenes, grabaciones de audio y video, geolocalización y muchos metadatos (por ejemplo, modelo de dispositivo, operador móvil, sistema operativo, dinámica y duración de las visitas, etc.). Y no solo somos nosotros quienes reponemos nuestra huella digital. Las redes sociales nos forman como usuarios con la ayuda de tres fuentes de datos: el hecho de que nosotros mismos informamos sobre nosotros mismos; que otros informen sobre nosotros; y lo que se va a hacer sin nuestro conocimiento. Especialmente opaco al final. Nosotros, como regla general, no leemos los acuerdos y políticas de usuario para la recopilación y el uso de datos personales. Solo notamos que esta "caja negra" de alguna manera influye en nuestra experiencia de usuario: publicidad dirigida, sugerencias de amigos, recomendaciones para la música, el procedimiento para lanzar noticias ... Nosotros mismos construimos una pequeña parte de esta experiencia, cuando construimos manualmente la fuente de noticias, pero principalmente algoritmos. realizar las funciones incrustadas en los perfiles por defecto. Es por eso que nunca nos desharemos de la publicidad contextual o de las sugerencias intrusivas de grupos o (no) amigos. Las redes sociales como corporaciones utilizan datos sobre sus usuarios con fines comerciales, ofreciendo su plataforma para vender contenido dirigido. Y en el camino, continúan recolectando información sobre nosotros: por ejemplo, si ha pagado por la publicidad al menos una vez, entonces la tarjeta bancaria y los datos de la transacción también permanecen en la compañía. Los datos también se pueden proporcionar a las agencias gubernamentales cuando existe una gran necesidad: por ejemplo, Facebook colabora regularmente con las agencias gubernamentales de los EE. UU., De acuerdo con su política de transparencia.
Además de la política interna de las redes sociales, hay un detalle más importante: las cuentas se pueden asociar con cientos de miles de otras aplicaciones y funciones. Esta, por ejemplo, fue el motivo de grandes discusiones el año pasado sobre el acceso de terceros a los datos de los usuarios. Un importante intento de regular la libertad de los desarrolladores se realizó en la Unión Europea: el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) entró en vigor el año pasado. Decidió no transferir problemas de datos, pero llamó la atención de los usuarios a esta pregunta. Esto no nos obliga a leer todos los acuerdos de usuario, pero nos hace pensar y al menos ser más responsables de nuestras huellas digitales y seguir las reglas elementales de higiene digital.
Valeria Karavaeva
científico de datos en Spiking
A veces no pensamos en cuántas pistas dejamos en la Web y cuánto tiempo más tarde ayuda a las empresas, no solo a las redes sociales, sino también a las redes sociales. Las redes sociales recopilan datos no solo para ellos mismos, sino que también pueden venderlos, lo sé porque trabajé en una agencia de publicidad y compramos datos de Facebook. Y muy a menudo nosotros, los usuarios, damos nuestro consentimiento para esto sin darnos cuenta. Las personas pasan la mitad de sus vidas en las redes sociales y dan mucha información sobre sí mismas.
Pero antes era posible recopilar datos. ¿Por qué ha comenzado a hablar de big data recientemente? En primer lugar, porque la potencia informática crece y, en consecuencia, se vuelve más barata. El principal problema de Big Data no es cómo recopilar datos; en principio, cada uno de nosotros hoy puede recopilar y almacenar terabytes de información, sino cómo trabajar con ellos. La mayoría de los datos obtenidos de las redes sociales (texto, voz, imágenes, video) no están estructurados de ninguna manera, por lo tanto, sin el aprendizaje automático de big data, es inútil. Ahora, debido al hecho de que el poder y la memoria se han abaratado, la demanda de redes neuronales y de aprendizaje profundo se ha incrementado; finalmente aprendimos a procesar grandes arreglos de datos.
Tome, por ejemplo, imágenes, y esto es realmente un gran dato, pueden dar mucha información. Hay millones de fotos, pero ¿qué hacer con ellas? ¿Qué beneficios se pueden extraer de ellos? ¿Qué patrones te dejan saber? El aprendizaje automático, de hecho, no está tan lejos. Este no es un proceso tan simple como parece: no existe tal cosa que presione un botón y en una semana reciba los cálculos completos.
Directamente el aprendizaje automático está precedido por tareas más complejas. Las mismas imágenes primero deben procesarse correctamente (por ejemplo, fotos recortadas y centradas; esto es importante para el aprendizaje): esta es la primera etapa, que generalmente toma mucho tiempo. La segunda etapa es elegir una arquitectura de red adecuada para resolver el problema. En términos generales, construyes diez redes neuronales diferentes, y dan diez resultados diferentes. Entonces necesitas evaluar de alguna manera los resultados. Y después de eso, con alta probabilidad, regresa a la primera etapa. Es imposible construir una red universal para cualquier tarea: o la construyes desde cero o modificas una existente. El reconocimiento facial es una tarea, el reconocimiento de los gatos es otra.
En el proceso de aprendizaje automático, también participamos, sin saberlo. Por ejemplo, al introducir captcha en los sitios: usando captcha, Google entrenó redes neuronales para digitalizar libros.
Debemos entender que las empresas que recopilan grandes volúmenes de datos no están interesadas en nuestros perfiles personales. Necesitan datos sobre muchas personas diferentes que estén interesadas en algo específico. En cuanto a los servicios especiales, creo que pueden recopilar datos sin tener que recurrir a las redes sociales. Creo que nuestros temores de que estamos siendo observados pronto pasarán. Este es el nuevo mundo: es posible no heredar la web, pero es difícil. Es más fácil no aparecer en la web en absoluto.
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