Наблюдение за данными - Википедия - Dataveillance

Ноутбук-spying.jpg

Наблюдение за данными это практика мониторинга и сбора онлайн-данных, а также метаданных.[1] Слово это чемодан из данные и наблюдение.[2] Dataveillance занимается непрерывным мониторингом коммуникаций и действий пользователей на различных платформах.[3] Например, наблюдение за данными относится к мониторингу данных, полученных в результате транзакций по кредитным картам, координат GPS, электронной почты, социальные сети и т. д. Использование цифровые СМИ часто оставляет следы данных и создает цифровой след нашей деятельности.[4] В отличие от надзор, этот тип наблюдения нечасто известен и проводится незаметно.[5] Наблюдение за данными может включать наблюдение за группами лиц. Существует три типа наблюдения за данными: наблюдение за персональными данными, массовое наблюдение за данными, и стимулирующие механизмы.[3]

В отличие от компьютерное и сетевое наблюдение, который собирает данные из компьютерных сетей и жестких дисков, наблюдения за данными и собирает данные (и метаданные) через социальные сети и различные другие онлайн-платформы. Не следует путать наблюдение за данными с электронным наблюдением. Электронное наблюдение относится к слежению за устными и аудиосистемами, такими как прослушивание телефонных разговоров.[3] Кроме того, электронное наблюдение зависит от наличия подозреваемых, которые уже предполагаются до того, как наблюдение может начаться.[6] С другой стороны, слежение за данными может использовать данные для идентификации человека или группы.[6] Часто эти люди и группы своими действиями вызывали в той или иной форме подозрения.[3]

Типы

Типы надзора разделяются по способу сбора данных, а также по количеству лиц, связанных с ними.

Наблюдение за личными данными: Под наблюдением за личными данными понимается сбор и мониторинг личных данных человека. Наблюдение за личными данными может происходить, когда данные человека вызывают подозрение или каким-то образом привлекают внимание.[3] Персональные данные могут включать такую ​​информацию, как дата рождения, адрес, номер социального страхования (или социального страхования), а также другую уникальные идентификаторы.

Массовое наблюдение: Относится к сбору данных о группах людей.[3] Общее различие между массовым слежением за данными и слежкой за личными данными заключается в слежке и сборе данных как группе, а не по отдельности.

Благоприятные механизмы: В отличие от массового слежения за данными группа не является целевой. Данные человека помещаются в систему или базу данных вместе с различными другими, где компьютерное сопоставление может выявить различные закономерности.[3] В этом случае данные отдельных лиц никогда не считаются частью группы.

Преимущества и проблемы

Плюсы

Есть много проблем и преимуществ, связанных с надзором за данными. Наблюдение за данными может быть полезно для сбора и проверки данных наиболее выгодными способами. Например, слежение за личными данными может использоваться финансовыми учреждениями для отслеживания мошеннических покупок на счетах кредитных карт.[3] Это может предотвратить и урегулировать 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 на компьютеры, что сокращает время и труд людей в процессе наблюдения.[7]

Наблюдение за данными также было полезно при оценке угроз безопасности, связанных с терроризмом. Власти использовали слежку за данными, чтобы помочь им понять и предсказать потенциальные террористические или криминальные угрозы.[8] Наблюдение за данными очень важно для концепции предсказательная полицейская деятельность. Поскольку для эффективной работы системы прогнозирования полиции требуется большой объем данных, и система наблюдения за данными может именно это. Предиктивная работа полиции позволяет полиции вмешиваться в потенциальные преступления, чтобы создавать более безопасные сообщества и лучше понимать потенциальные угрозы.

Компании также полагаются на слежку за данными, чтобы помочь им понять онлайн-активность потенциальных клиентов, отслеживание их онлайн-активности.[9] Отслеживая свою онлайн-активность с помощью файлов cookie, а также различными другими методами, компании могут лучше понять, какие виды рекламы работают с их существующими и потенциальными клиентами.[9] При совершении онлайн-транзакций пользователи часто бесплатно раздают свою информацию, которая впоследствии используется компанией в корпоративных или частных интересах.[10] Для предприятий эта информация может помочь увеличить продажи и привлечь внимание к их продуктам, чтобы увеличить доход.

Минусы

С другой стороны, слежение за данными вызывает много опасений. Dataveillance предполагает, что наши технологии и данные являются истинным отражением нас самих.[3] Это представляет собой потенциальную проблему, учитывая, что можно полагать, что наши данные соответствуют нашим собственным действиям и поведению.[8] Это становится серьезной проблемой, когда связано с наблюдением за подозреваемыми в совершении преступлений и террористическими группами. Власти, которые следят за этими подозреваемыми, могут предположить, что собранные ими данные отражают их действия.[8] Это также помогает преступникам понять потенциальные или прошлые угрозы.[8]

Также отсутствует прозрачность и конфиденциальность в отношении компаний, которые собирают и передают данные своих пользователей.[3] Это критическая проблема как с точки зрения доверия к данным, так и с точки зрения их использования.[1] Многие социальные сети утверждают, что их пользователи частично отказываются от 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.[8] Большая часть личных данных передается на веб-сайты и в социальные сети, чтобы обеспечить более индивидуальный маркетинг. 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 понимать, что, хотя онлайн-пользователи обеспокоены своей информацией, многие из этих опасений не всегда относятся к их действиям или поведению.[11] В связи с тем, что социальные сети собирают большой объем личных данных, таких как дата рождения, официальное имя, пол и фотографии, существует проблема слежения за данными, нарушающая конфиденциальность. В конечном итоге наблюдение за данными может поставить под угрозу анонимность в Интернете.

Несмотря на то, что наблюдение за данными ставит под угрозу анонимность, сама анонимность представляет собой серьезную проблему. Интернет-преступники, крадущие данные и информацию пользователей, могут использовать их в своих целях. Тактика, используемая онлайн-пользователями для сокрытия своей личности, затрудняет отслеживание преступного поведения другими и предъявляет претензии к виновным. Наличие уникальных идентификаторов, таких как IP-адреса, позволяет идентифицировать действия пользователей, которые часто используются для отслеживания незаконной онлайн-активности, например пиратство.

Хотя наблюдение за данными может помочь предприятиям продавать свои продукты существующим и потенциальным клиентам, существуют опасения по поводу того, как и кто имеет доступ к данным о клиентах. При посещении веб-сайта компании файлы cookie часто устанавливаются на устройства пользователей. Печенье были новым способом для предприятий получать данные о потенциальных клиентах, поскольку они позволяют им отслеживать свои действия в Интернете.[9] Компании также могут продавать собранную ими информацию о своих клиентах третьим лицам.[9] Поскольку клиенты не уведомляются об этих транзакциях, становится трудно узнать, где были проданы ваши данные. Кроме того, поскольку наблюдение за данными носит дискретный характер, клиенты вряд ли будут знать точный характер данных, которые были либо собраны, либо проданы.[9] Обучение работе с инструментами отслеживания (такими как файлы cookie) представляет собой серьезную проблему. Если компании или онлайн-сервисы не хотят определять файлы cookie или рассказывать своим пользователям, почему они используются, многие могут неохотно их принять.[12]

Проблема, исходящая от компаний и других агентств, которые собирают персональные данные и информацию, заключается в том, что они в настоящее время участвуют в практике брокерских операций с данными. Брокеры данных, Такие как Acxiom, собирают информацию о пользователях и известны тем, что часто продают эту информацию третьим лицам. Хотя компании могут раскрывать информацию о том, что они собирают данные или онлайн-активность своих пользователей, обычно это непонятно для обычных пользователей.[10] Обычным людям трудно заметить это раскрытие, поскольку оно скрыто жаргоном и письменностью, наиболее понятными для юристов.[10] Теперь это становится новым источником дохода для компаний.

С точки зрения предсказательная полицейская деятельность, правильное использование данных о преступности и сочетание офлайновых практик и технологий также стали проблемой для полицейских учреждений. Слишком большая зависимость от результатов, полученных с помощью больших данных, может привести к субъективному суждению полиции. Это также может уменьшить количество общения на месте в режиме реального времени между местными полицейскими и жителями в определенных районах, тем самым уменьшая возможность для полиции проводить расследования и часто путешествовать по местным общинам.[13] Во-вторых, безопасность данных по-прежнему остается огромной дилеммой, учитывая доступ к данным о преступлениях и возможное использование этих данных в отрицательных целях. И последнее, но не менее важное: дискриминация в отношении определенного сообщества может развиться из-за результатов анализа данных, что может привести к ненадлежащему поведению или чрезмерной реакции наблюдения.

Одной из основных проблем слежения за данными является устранение людей-участников, которых заменяют компьютерные системы, которые контролируют данные и создают на их основе представление.[4] Удаление людей-участников может позволить создать ложные представления на основе данных, которые были собраны и исследованы. Во многом это связано с отсутствием логических рассуждений в данных. Компьютерные системы могут использовать только те данные, которые у них есть, что не обязательно является точным изображением людей или их ситуаций. Наблюдение за данными в высокой степени автоматизировано с помощью компьютерных систем, которые наблюдают за нашими взаимодействиями и действиями.[4] Высокоавтоматизированные системы и технологии исключают понимание человеком нашей деятельности.

Не отслеживать.png

Сопротивление

Благодаря такому расширению сбора данных и эпиднадзора многие люди теперь пытаются уменьшить озабоченность, которая возникла вместе с этим. Противодействие пожалуй, самая важная концепция, сфокусированная на тактике предотвращения слежки за данными. С концепцией контрнаблюдения связаны различные инструменты, которые снижают эффективность и возможности наблюдения за данными.

Технологии повышения конфиденциальности, иначе известные как ПЭТ, люди использовали для сокращения сбора данных и уменьшения возможности слежки за данными.[14] ПЭТ, такие как блокировщик рекламы, попытаться помешать другим участникам собирать данные о пользователях. В случае adblock расширение веб-браузера может предотвращать показ рекламы, что нарушает сбор данных о взаимодействии пользователей в сети.[14] Для предприятий, которые могут ограничивать свои возможности по предоставлению онлайн-пользователям адаптированной рекламы.

Недавно Евросоюз потребовал от компаний указать, что их веб-сайт использует файлы cookie.[12] Этот закон стал основной практикой для многих онлайн-сервисов и компаний, однако обучение широкой публике инструментам отслеживания отличается и, следовательно, может предотвратить эффективность такого рода решений.[12] Однако многие компании запускают новые инициативы в области ПЭТ в своих продуктах. Например, Mozilla Firefox Focus в предварительно включенных с настраиваемыми функциями конфиденциальности, что обеспечивает лучшую конфиденциальность в Интернете.[15] Некоторые инструменты, представленные в Firefox Focus, также копируются другими веб-браузерами, такими как Apple Сафари. 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 с сохранением их истории или файлов cookie. Эти инструменты помогают ограничить слежку за данными, нарушая сбор и анализ данных пользователей. Хотя некоторые другие веб-браузеры не могут предварительно включить эти ПЭТ 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 конфиденциальности.

Социальные сети, такие как Facebook, ввели новые[когда? ] меры безопасности, помогающие пользователям защитить свои данные в Интернете. Пользователи могут блокировать свои сообщения и другую информацию в своей учетной записи, кроме имени и изображения профиля. Хотя это не обязательно препятствует отслеживанию данных, эти инструменты помогли сохранить конфиденциальность данных пользователей и сделать их менее доступными для использования онлайн-преступниками.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c d е ван Дейк, Хосе (2014). «Datafication, dataism и dataveillance: Big Data 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.
  3. ^ а б c d е ж грамм час я j Кларк, Роджер А. (1988). «Информационные технологии и наблюдение за данными». Коммуникации ACM. 31 (5): 498–511. Дои:10.1145/42411.42413.
  4. ^ а б c 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.
  5. ^ Кларк, Роджер (1996). «Конфиденциальность и наблюдение за данными, а также организационная стратегия». Материалы конференции IS Audit & Control Associate.
  6. ^ а б Frikken, Keith B .; Аталлах, Михаил Дж. (2003). «Электронное наблюдение с сохранением конфиденциальности». Материалы семинара ACM 2003 г. по вопросам конфиденциальности в электронном обществе.
  7. ^ Кларк, Роджер (май 1988). «Информационные технологии и наблюдение за данными». Коммуникации ACM. 31 (5): 498–512. Дои:10.1145/42411.42413. ISSN  0001-0782.
  8. ^ а б c d е Амур, Луиза; Гёде, Мариеке Де (2005). «Управление, риски и наблюдение за данными в войне с террором». Преступность, закон и социальные изменения. 43 (2–3): 149–173. Дои:10.1007 / s10611-005-1717-8. ISSN  0925-4994.
  9. ^ а б c d е Эшворт, Лоуренс; Бесплатно, Клинтон (26 августа 2006 г.). «Мониторинг маркетинговых данных и конфиденциальность в цифровой среде: 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.
  10. ^ а б c Цесис, Александр (2014). «Право на удаление: конфиденциальность, брокеры данных и бессрочное хранение данных». Scientific American. 49: 433–484 - через HeinOnline.
  11. ^ 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. Дои:10.1016 / j.scoms.2015.05.001.
  12. ^ а б c Гомер, Р. (2014). Серая сеть: видение слежки за данными, воплощенное в развивающейся сети.
  13. ^ IBM Center for The Business of Government (25 октября 2013 г.). «Предиктивная работа полиции - предотвращение преступлений с помощью данных и аналитики». Slideshare. Получено 10 октября, 2017.
  14. ^ а б Кларк, Роджер (2003). «Dataveillance - 15 лет спустя». Форум по вопросам конфиденциальности. 28.
  15. ^ Сверстники, Ник. «Firefox Focus 2.0 - Интернет-инструменты - Загрузки». Советник по ПК. Получено 30 ноября, 2016.