stringtranslate.com

наблюдение за данными

Dataveillance — это практика мониторинга и сбора онлайн-данных, а также метаданных. [1] Это слово представляет собой смесь данных и наблюдения . [2] Dataveillance занимается непрерывным мониторингом общения и действий пользователей на различных платформах. [3] Например, под наблюдением за данными понимается мониторинг данных, полученных в результате транзакций по кредитным картам, координат GPS , электронной почты, социальных сетей и т. д. Использование цифровых медиа часто оставляет следы данных и создает цифровой след нашей деятельности. [4] В отличие от слежения , этот тип наблюдения не часто известен и проводится незаметно. [5] Наблюдение за данными может включать в себя наблюдение за группами лиц. Существует три типа слежения за данными: личное слежение за данными, массовое слежение за данными и механизмы содействия . [3]

В отличие от компьютерного и сетевого наблюдения , которое собирает данные из компьютерных сетей и жестких дисков, Dataveillance отслеживает и собирает данные (и метаданные) через социальные сети и различные другие онлайн-платформы. Наблюдение за данными не следует путать с электронным наблюдением. Электронное наблюдение подразумевает наблюдение за устными и аудиосистемами, например прослушивание телефонных разговоров. [3] Кроме того, электронное наблюдение зависит от наличия подозреваемых, уже предполагаемых до начала наблюдения. [6] С другой стороны, видеонаблюдение может использовать данные для идентификации человека или группы. [6] Часто своей деятельностью эти люди и группы вызывают подозрения в той или иной форме. [3]

Наблюдение за данными оказывает существенное влияние на теорию и практику рекламы. Это воздействие, в частности, обусловлено недавними инфраструктурными и технологическими достижениями, которые увеличивают степень, в которой рекламодатели могут получать данные о потребителях и их поведении. Например, сбор данных можно распространить на сбор данных о поведении потребителей в автономном режиме и на места, которые считаются частными. [7]

Типы

Типы наблюдения за данными разделяются по способу сбора данных, а также по количеству лиц, связанных с ним.

Слежение за личными данными: Слежение за личными данными подразумевает сбор и мониторинг личных данных человека. Слежка за личными данными может произойти, когда данные человека вызывают подозрения или каким-либо образом привлекают внимание. [3] Персональные данные могут включать такую ​​информацию, как дата рождения, адрес, номер социального страхования (или социального страхования), а также другие уникальные идентификаторы .

Массовое наблюдение за данными: относится к сбору данных о группах людей. [3] Общее различие между массовой слежкой за данными и слежкой за личными данными заключается в наблюдении и сборе данных как группы, а не отдельного человека.

Механизмы содействия: В отличие от массовой слежки за данными группа не подвергается нападкам. Данные человека помещаются в систему или базу данных вместе с другими данными, где компьютерное сопоставление может выявить отдельные закономерности. [3] В этом случае данные отдельного лица никогда не считаются частью группы.

Преимущества и проблемы

Плюсы

Существует множество проблем и преимуществ, связанных с наблюдением за данными. Слежение за данными может быть полезно для сбора и проверки данных полезными способами. Например, слежка за личными данными может использоваться финансовыми учреждениями для отслеживания мошеннических покупок на счетах кредитных карт. [3] Это может предотвратить и отрегулировать мошеннические финансовые претензии и решить проблему.

По сравнению с традиционными методами наблюдения, наблюдение за данными, как правило, является экономичным подходом, поскольку позволяет отслеживать больше информации за меньшее время. В этом случае ответственность за мониторинг передается компьютерам, что сокращает время и человеческий труд в процессе наблюдения. [8]

Слежение за данными также оказалось полезным при оценке угроз безопасности, связанных с терроризмом. Власти использовали систему наблюдения за данными, чтобы понять и предсказать потенциальные террористические или криминальные угрозы. [9] Слежение за данными очень важно для концепции прогнозирующей полицейской деятельности . Поскольку для эффективной работы прогнозирующей полицейской деятельности требуется большой объем данных, и система наблюдения за данными может сделать именно это. Предиктивная полицейская деятельность позволяет полиции вмешиваться в потенциальные преступления, чтобы создать более безопасные сообщества и лучше понять потенциальные угрозы.

Предприятия также полагаются на наблюдение за данными, которое помогает им понять онлайн-активность потенциальных клиентов путем отслеживания их онлайн-активности . [10] Отслеживая свою онлайн-активность с помощью файлов cookie, а также различных других методов, компании могут лучше понять, какая реклама работает с их существующими и потенциальными клиентами. [10] Совершая онлайн-транзакции, пользователи часто свободно раздают свою информацию, которая впоследствии используется компанией в корпоративных или частных интересах. [11] Для предприятий эта информация может помочь увеличить продажи и привлечь внимание к их продуктам, что поможет получить доход.

Минусы

С другой стороны, существует множество проблем, связанных с наблюдением за данными. Dataveillance предполагает, что наши технологии и данные являются истинным отражением нас самих. [3] Это представляет собой потенциальную проблему. [9] Это становится критической проблемой, когда связано со слежкой за подозреваемыми в уголовных преступлениях и террористическими группами. Тогда власти, которые следят за этими подозреваемыми, будут предполагать, что собранные ими данные отражают их действия. [9] Это также помогает понять потенциальные или прошлые угрозы для преступников. [9]

Также наблюдается отсутствие прозрачности и конфиденциальности в отношении компаний, которые собирают и передают данные своих пользователей. [3] Это критическая проблема как с доверием к данным, так и с их использованием. [1] Многие социальные сети утверждают, что их пользователи теряют часть своей конфиденциальности, чтобы предоставлять свои услуги бесплатно. [1] Некоторые из этих компаний предпочитают не раскрывать полностью, какие данные собираются и кому они передаются. Когда данные передаются компаниям добровольно, трудно узнать, какие компании получили данные о вас и вашей онлайн-активности. [9] Большая часть личных данных передается веб-сайтам и социальным сетям, чтобы обеспечить более индивидуальный маркетинговый опыт. Многие из этих социальных сетей могут передавать вашу информацию спецслужбам и властям без ведома пользователя. [1] После недавнего скандала с участием Эдварда Сноудена и Агентства национальной безопасности выяснилось, что власти могут иметь доступ к большему количеству данных с различных устройств и платформ. [1] Стало очень сложно узнать, что произойдет с вашими данными или что конкретно было собрано. Также важно осознавать, что, хотя онлайн-пользователи беспокоятся о своей информации, многие из этих опасений не всегда применимы к их действиям или поведению. [12] Поскольку социальные сети собирают большое количество персональных данных, таких как дата рождения, официальное имя, пол и фотографии, возникает проблема слежения за данными, ставящая под угрозу конфиденциальность. В конечном счете, слежка за данными может поставить под угрозу анонимность в Интернете.

Несмотря на то, что слежка за данными ставит под угрозу анонимность, анонимность сама по себе представляет собой решающую проблему. Интернет-преступники, которые крадут данные и информацию пользователей, могут использовать их в своих целях. Тактика, используемая онлайн-пользователями для сокрытия своей личности, затрудняет отслеживание преступного поведения и установление виновных. Наличие уникальных идентификаторов, таких как IP-адреса, позволяет идентифицировать действия пользователей, которые часто используются для отслеживания незаконной онлайн-активности, например пиратства .

Хотя наблюдение за данными может помочь предприятиям продавать свою продукцию существующим и потенциальным клиентам, существуют опасения по поводу того, как и кто имеет доступ к данным клиентов. При посещении веб-сайта компании на устройства пользователей часто устанавливаются файлы cookie. Файлы cookie стали для предприятий новым способом получения данных о потенциальных клиентах, поскольку они позволяют им отслеживать их действия в Интернете. [10] Компании также могут попытаться продать информацию, которую они собрали о своих клиентах, третьим лицам. [10] Поскольку клиенты не уведомляются об этих транзакциях, становится трудно узнать, где были проданы ваши данные. Более того, поскольку отслеживание данных носит дискретный характер, клиенты вряд ли будут знать точный характер данных, которые были собраны или проданы. [10] Обучение инструментам отслеживания (таким как файлы cookie) представляет собой критическую проблему. Если компании или онлайн-сервисы не желают определять файлы cookie или информировать своих пользователей о том, почему они используются, многие могут неохотно их принять. [13]

Проблема, связанная с компаниями и другими агентствами, которые собирают персональные данные и информацию, заключается в том, что они теперь занимаются посреднической деятельностью в отношении данных. Брокеры данных , такие как Acxiom , собирают информацию пользователей и известны тем, что часто продают эту информацию третьим лицам. Хотя компании могут раскрывать, что они собирают данные или онлайн-активность своих пользователей, обычно это непонятно обычным пользователям. [11] Обычным людям трудно обнаружить это раскрытие, поскольку оно скрыто жаргоном и письменной речью, которую чаще всего понимают юристы. [11] Сейчас это становится новым источником дохода для компаний.

Что касается прогнозирующей полицейской деятельности , правильное использование данных о преступности и сочетание офлайн-практик и технологий также стали проблемами для полицейских учреждений. Слишком большая зависимость от результатов, полученных на основе больших данных, может привести к субъективному суждению полиции. Это также может сократить объем общения в режиме реального времени между местными полицейскими и жителями определенных районов, тем самым уменьшая возможность полиции часто проводить расследования и совершать поездки по местным населенным пунктам. [14] Во-вторых, безопасность данных по-прежнему остается огромной дилеммой, учитывая доступ к данным о преступности и потенциальное использование этих данных в негативных целях. И последнее, но не менее важное: из-за результатов анализа данных может возникнуть дискриминация по отношению к определенному сообществу, что может привести к ненадлежащему поведению или чрезмерной реакции наблюдения.

Одной из основных проблем с наблюдением за данными является исключение людей из цикла. Компьютерные системы, которые контролируют данные и создают представления. [4] Это может повысить риск создания ложных представлений, поскольку они основаны на проверенных данных. Компьютерные системы могут использовать только те данные, которые у них есть, и если это неточное изображение людей или их ситуаций, то могут быть созданы ложные представления. Наблюдение за данными высоко автоматизировано с помощью компьютерных систем, которые наблюдают за нашими взаимодействиями и действиями. [4] Высокоавтоматизированные системы и технологии исключают человеческое понимание нашей деятельности.

Сопротивление

Благодаря такому увеличению сбора данных и наблюдения многие люди теперь пытаются уменьшить проблемы, которые возникли вместе с этим. Контрнаблюдение , пожалуй, наиболее важная концепция, ориентированная на тактику предотвращения слежки за данными. Существуют различные инструменты, связанные с концепцией контрнаблюдения, которые подрывают эффективность и возможности наблюдения за данными.

Технологии повышения конфиденциальности , также известные как ПЭТ, используются отдельными лицами для сокращения сбора данных и уменьшения возможности слежки за данными. [15] ПЭТ, такие как блокировщик рекламы , пытаются помешать другим субъектам собирать данные пользователей. В случае блокировки рекламы расширение веб-браузера может предотвратить показ рекламы, что нарушает сбор данных об онлайн-взаимодействии пользователей. [15] Для предприятий, которые могут ограничить свои возможности предоставлять онлайн-пользователям индивидуальную рекламу.

Недавно Европейский Союз потребовал от компаний указать, что их сайт использует файлы cookie. [13] Этот закон стал основной практикой многих онлайн-сервисов и компаний, однако обучение широкой общественности инструментам отслеживания различается и, следовательно, может помешать эффективности такого рода постановлений. [13] Однако многие компании запускают новые инициативы по использованию ПЭТ в своих продуктах. Например, в Firefox Focus от Mozilla предварительно включены настраиваемые функции конфиденциальности, что обеспечивает лучшую конфиденциальность в Интернете. [16] Некоторые инструменты, представленные в Firefox Focus, также копируются другими веб-браузерами, такими как Safari от Apple . Некоторые из различных инструментов, представленных в этих веб-браузерах, позволяют блокировать рекламу и удалять данные и историю файлов cookie. Приватный просмотр, также известный как инкогнито для пользователей Google Chrome, позволяет пользователям просматривать веб-страницы, сохраняя свою историю или файлы cookie. Эти инструменты помогают ограничить слежку за данными, нарушая сбор и анализ данных пользователей. Хотя некоторые другие веб-браузеры могут не включать эти PET заранее в своем программном обеспечении, пользователи могут загрузить те же инструменты, например блокировщик рекламы, через интернет-магазин своего браузера, например Интернет-магазин Google Chrome . Многие из этих расширений помогают улучшить инструменты обеспечения конфиденциальности.

Социальные сети, такие как Facebook , представили новые [ когда? ] меры безопасности, которые помогут пользователям защитить свои онлайн-данные. Пользователи могут заблокировать свои публикации и другую информацию в своей учетной записи, кроме имени и изображения профиля. Хотя это не обязательно предотвращает отслеживание данных, эти инструменты помогли сделать данные пользователей более конфиденциальными и менее доступными для использования онлайн-преступниками.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Абде ван Дейк, Хосе (2014). «Датафикация, датаизм и наблюдение за данными: большие данные между научной парадигмой и идеологией». Наблюдение и общество . 12 (2). ISSN  1477-7487.
  2. ^ Ресурсы, Ассоциация менеджмента, Информация (30 августа 2016 г.). Биометрия: концепции, методологии, инструменты и приложения: концепции, методологии, инструменты и приложения . IGI Global. ISBN 978-1-5225-0984-4.{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  3. ^ abcdefghij Кларк, Роджер А. (1988). «Информационные технологии и видеонаблюдение». Коммуникации АКМ . 31 (5): 498–511. дои : 10.1145/42411.42413 . S2CID  6826824.
  4. ^ abc Селвин, Нил (2014). «Ввод данных: к критическому изучению цифровых данных и образования». Обучение, СМИ и технологии . 40 (1): 64–82. дои : 10.1080/17439884.2014.921628. S2CID  143752752.
  5. ^ Кларк, Роджер (1996). «Конфиденциальность и наблюдение за данными, а также организационная стратегия». Материалы конференции специалистов по аудиту и контролю ИБ .
  6. ^ аб Фриккен, Кейт Б.; Аталлах, Михаил Дж. (2003). «Электронное наблюдение с сохранением конфиденциальности». Материалы семинара ACM 2003 года по вопросам конфиденциальности в электронном обществе . п. 45. дои : 10.1145/1005140.1005148. ISBN 1581137761. S2CID  17634545.
  7. ^ https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00913367.2022.2109781
  8. ^ Кларк, Роджер (май 1988 г.). «Информационные технологии и видеонаблюдение». Коммуникации АКМ . 31 (5): 498–512. дои : 10.1145/42411.42413 . ISSN  0001-0782. S2CID  6826824.
  9. ^ abcde Amoore, Луиза ; Годе, Марике Де (2005). «Управление, риски и наблюдение за данными в войне с терроризмом». Преступность, закон и социальные изменения . 43 (2–3): 149–173. дои : 10.1007/s10611-005-1717-8. ISSN  0925-4994. S2CID  144284539.
  10. ^ abcde Эшворт, Лоуренс; Свободен, Клинтон (26 августа 2006 г.). «Маркетинговое наблюдение за данными и цифровая конфиденциальность: использование теорий справедливости для понимания проблем потребителей в отношении конфиденциальности в Интернете». Журнал деловой этики . 67 (2): 107–123. дои : 10.1007/s10551-006-9007-7. ISSN  0167-4544. S2CID  143800212.
  11. ^ abc Цесис, Александр (2014). «Право на удаление: конфиденциальность, брокеры данных и бессрочное хранение данных». Научный американец . 49 : 433–484 – через HeinOnline.
  12. ↑ Рагнедда, Массимо (1 января 2015 г.). «Электронное наблюдение за сайтами социальных сетей. Критический пример использования социальных сетей студентами в Сассари, Италия». Исследования в области коммуникационных наук . 15 (2): 221–228. doi : 10.1016/j.scoms.2015.05.001.
  13. ^ abc Gomer, RC (2014). Серая сеть: видение системы видеонаблюдения, реализуемое посредством развивающейся сети .
  14. ^ Центр государственного бизнеса IBM (25 октября 2013 г.). «Прогнозирующая полицейская деятельность — предотвращение преступности с помощью данных и аналитики». Слайдшер . Проверено 10 октября 2017 г. {{cite web}}: |last=имеет общее имя ( справка )
  15. ^ Аб Кларк, Роджер (2003). «Информационное наблюдение – 15 лет спустя». Форум по вопросам конфиденциальности . 28 .
  16. ^ Пирс, Ник. «Firefox Focus 2.0 — Интернет-инструменты — Загрузки». Консультант по ПК . Проверено 30 ноября 2016 г.