Wer sammelt Big Data und warum?

Im Herbst 2019 brach beim Dienst Apple Card ein Skandal aus: Bei der Registrierung wurden unterschiedliche Kreditlimits für Männer und Frauen vergeben. Sogar Steve Wozniak hatte Pech:

Ein Jahr zuvor wurde bekannt, dass die Netflix-Plattform den Nutzern je nach Geschlecht, Alter und Nationalität unterschiedliche Poster und Teaser zeigt. Dafür wurde dem Dienst Rassismus vorgeworfen.

Schließlich wird Mark Zuckerberg regelmäßig für das angebliche Sammeln, Verkaufen und Manipulieren der Daten seiner Nutzer durch Facebook gerügt. Im Laufe der Jahre wurde er der Manipulation während der amerikanischen Wahlen beschuldigt und sogar vor Gericht gestellt, er unterstützte die russischen Sonderdienste, schürte Hass und radikale Ansichten, unangemessene Werbung, veröffentlichte Benutzerdaten und behinderte Ermittlungen gegen Pädophile.

Facebook-Post von zuck

Gleichzeitig veröffentlicht der Onlinedienst Pornhub jährlich Berichte darüber, welche Art von Pornos Menschen unterschiedlicher Nationalität, Geschlecht und Alter suchen. Und aus irgendeinem Grund stört das niemanden. Obwohl alle diese Geschichten ähnlich sind: In jeder von ihnen haben wir es mit Big Data zu tun, das im XNUMX. Jahrhundert als „neues Öl“ bezeichnet wird.

Big Data – auch Big Data (engl. Big Data) oder Metadaten genannt – ist eine Ansammlung von Daten, die regelmäßig und in großen Mengen ankommen. Sie werden gesammelt, verarbeitet und analysiert, was zu klaren Modellen und Mustern führt.

Aber Big Data im Web ist nicht nur eine Statistik für die wissenschaftliche Forschung. Mit ihnen kann nachverfolgt werden, wie sich Nutzer unterschiedlicher Gruppen und Nationalitäten verhalten, worauf sie achten und wie sie mit Inhalten interagieren. Manchmal werden dafür Daten nicht aus einer Quelle, sondern aus mehreren gesammelt, um bestimmte Muster zu vergleichen und zu identifizieren.

Darüber, wie wichtig Big Data im Netzwerk ist, haben sie angefangen zu reden, als es wirklich viel davon gab. Anfang 2020 gab es weltweit 4,5 Milliarden Internetnutzer, davon waren 3,8 Milliarden in sozialen Netzwerken registriert.

Umfragen zufolge glauben mehr als die Hälfte unserer Länder, dass ihre Daten im Netzwerk von Dritten verwendet werden. Gleichzeitig posten viele persönliche Informationen, Fotos und sogar eine Telefonnummer in sozialen Netzwerken und Anwendungen.

Das muss hier erklärt werden: Die erste Person ist der Benutzer selbst, das seine Daten auf einer beliebigen Ressource oder Anwendung platziert. Gleichzeitig stimmt er der Verarbeitung dieser Daten zu (setzt ein Häkchen in die Zustimmung). zweite Partei – das heißt, die Eigentümer der Ressource. Ein Dritter ist derjenige, an den die Eigentümer der Ressource Benutzerdaten übertragen oder verkaufen können. Oft steht dies in der Nutzungsvereinbarung, aber nicht immer.

Der Dritte sind Regierungsbehörden, Hacker oder Unternehmen, die Daten für kommerzielle Zwecke kaufen. Erstere können Daten durch Entscheidung eines Gerichts oder einer höheren Behörde erhalten. Hacker verwenden natürlich keine Berechtigungen – sie hacken einfach die auf den Servern gespeicherten Datenbanken. Unternehmen (laut Gesetz) können nur dann auf Daten zugreifen, wenn Sie ihnen selbst erlaubt haben – indem Sie das Kästchen unter der Vereinbarung ankreuzen. Andernfalls ist es illegal.

Big Data im kommerziellen Bereich wird seit Jahrzehnten genutzt, es war nur nicht so intensiv wie heute. Das sind zum Beispiel Aufzeichnungen von Überwachungskameras, Daten von GPS-Navigationsgeräten oder Online-Zahlungen. Jetzt, mit der Entwicklung von sozialen Netzwerken, Online-Diensten und Anwendungen, kann all dies verbunden werden und ein möglichst vollständiges Bild erhalten: wo potenzielle Kunden leben, was sie gerne sehen, wo sie in den Urlaub fahren und welche Automarke sie haben.

Aus den obigen Beispielen wird deutlich, dass Unternehmen mit Hilfe von Big Data in erster Linie Werbung schalten wollen. Das heißt, Produkte, Dienstleistungen oder individuelle Optionen nur der richtigen Zielgruppe anzubieten und das Produkt sogar für einen bestimmten Benutzer anzupassen. Außerdem wird Werbung auf Facebook und anderen großen Plattformen immer teurer, und es ist überhaupt nicht rentabel, sie allen hintereinander zu zeigen.

Aber es gibt noch eine andere wichtige Aufgabe, die in den letzten Jahren zu kämpfen hatte: dem zahlungskräftigsten Publikum nahe zu kommen. Dies ist nicht so einfach, obwohl die Aufgabe durch Zahlungsdienste und elektronische Schecks über einen einzigen OFD (Fiscal Data Operator) erheblich erleichtert wird. Um möglichst nah dran zu sein, versuchen Unternehmen sogar, potenzielle Kunden von Kindesbeinen an aufzuspüren und zu „pflegen“.: durch Online-Spiele, interaktives Spielzeug und Bildungsdienste.

Die größten Möglichkeiten für die Datenerfassung bieten globale Unternehmen, die mehrere Dienste gleichzeitig besitzen. Facebook hat mittlerweile mehr als 2,5 Milliarden aktive Nutzer. Gleichzeitig besitzt das Unternehmen auch andere Dienste: Instagram – mehr als 1 Milliarde, WhatsApp – mehr als 2 Milliarden und andere.

Aber Google hat noch mehr Einfluss: Gmail wird von 1,5 Milliarden Menschen auf der Welt verwendet, weitere 2,5 Milliarden vom mobilen Betriebssystem Android, mehr als 2 Milliarden von YouTube. Und das zählt nicht die Google-Suche und die Google Maps-Apps, den Google Play Store und den Chrome-Browser. Es bleibt, Ihre Online-Bank zu befestigen – und Google kann buchstäblich alles über Sie wissen. Übrigens ist Yandex in dieser Hinsicht bereits einen Schritt voraus, deckt jedoch nur das russischsprachige Publikum ab.

👍 Unternehmen interessieren sich zunächst einmal dafür, was wir in den sozialen Netzwerken posten und liken. Wenn die Bank beispielsweise sieht, dass Sie verheiratet sind und aktiv Mädchen auf Instagram oder Tinder liken, werden Sie eher einem Konsumkredit zustimmen. Und die Hypothek auf die Familie ist weg.

Wichtig ist auch, auf welche Anzeigen Sie wie oft und mit welchem ​​Ergebnis klicken.

(Ie Der nächste Schritt sind private Nachrichten: Sie enthalten viel mehr Informationen. Nachrichten wurden auf VKontakte, Facebook, WhatsApp und anderen Instant Messengern durchgesickert. Laut ihnen ist es übrigens einfach, die Geolokalisierung zum Zeitpunkt des Sendens der Nachricht zu verfolgen. Sicher ist es Ihnen schon aufgefallen: Wenn Sie mit jemandem über einen Kauf sprechen oder einfach nur Pizza bestellen, erscheint sofort relevante Werbung im Feed.

🚕 Big Data wird von Liefer- und Taxidiensten aktiv genutzt und „durchgesickert“. Sie wissen, wo Sie leben und arbeiten, was Sie lieben, wie hoch Ihr ungefähres Einkommen ist. Uber zum Beispiel zeigt den Preis höher an, wenn man von der Bar nach Hause fährt und offensichtlich übertrieben hat. Und wenn Sie eine Reihe anderer Aggregatoren auf Ihrem Telefon haben, bieten sie im Gegenteil billigere an.

(Ie Es gibt Dienste, die Fotos und Videos verwenden, um so viele Informationen wie möglich zu sammeln. Zum Beispiel Computer-Vision-Bibliotheken – Google hat eine. Sie scannen Sie und Ihre Umgebung, um zu sehen, wie groß oder groß Sie sind, welche Marken Sie tragen, welches Auto Sie fahren, ob Sie Kinder oder Haustiere haben.

(Ie Diejenigen, die Banken SMS-Gateways für ihre Postsendungen zur Verfügung stellen, können Ihre Einkäufe auf der Karte verfolgen – die letzten 4 Ziffern und eine Telefonnummer kennen – und diese Daten dann an jemand anderen verkaufen. Daher dieser ganze Spam mit Rabatten und Pizza als Geschenk.

🤷️️ Schließlich geben wir selbst unsere Daten an die linken Dienste und Anwendungen weiter. Erinnern Sie sich an den Hype um Getcontact, als jeder gerne seine Telefonnummer eingab, um herauszufinden, wie sie von anderen geschrieben wurde. Und jetzt finden Sie ihre Zustimmung und lesen Sie, was dort über die Übertragung Ihrer Daten steht (Spoiler: Die Eigentümer können sie nach eigenem Ermessen an Dritte übertragen):

Konzerne können über Jahre hinweg erfolgreich Nutzerdaten sammeln und sogar verkaufen, bis es zu einem Gerichtsverfahren kommt – so wie es mit demselben Facebook geschehen ist. Und dann spielte die entscheidende Rolle der Verstoß des Unternehmens gegen die DSGVO – ein Gesetz in der EU, das die Nutzung von Daten viel strenger einschränkt als das amerikanische. Ein weiteres aktuelles Beispiel ist der Antivirus-Skandal von Avast: Einer der Tochterdienste des Unternehmens sammelte und verkaufte Daten von 100 bis 400 Millionen Benutzern.

Aber hat das alles Vorteile für uns?

Ja, es gibt auch eine gute Seite.

Big Data hilft, Kriminelle zu fangen und Terroranschläge zu verhindern, vermisste Kinder zu finden und sie vor Gefahren zu schützen.

Mit ihrer Hilfe haben wir Wir erhalten coole Angebote von Banken und persönliche Rabatte. Dank ihnen wir Wir zahlen nicht für viele Dienste und soziale Netzwerke, die nur mit Werbung verdienen. Ansonsten würde uns allein Instagram mehrere tausend Dollar im Monat kosten.

Schließlich ist es manchmal einfach bequem: Wenn die Dienste bereits wissen, wo Sie sind und was Sie wollen, und Sie die benötigten Informationen nicht selbst suchen müssen.

Ein weiterer vielversprechender Bereich für die Anwendung von Big Data ist die Bildung.

An einer der amerikanischen Universitäten in Virginia wurde eine Studie durchgeführt, um Daten über Studenten der sogenannten Risikogruppe zu sammeln. Das sind diejenigen, die schlecht lernen, den Unterricht verpassen und kurz davor stehen, abzubrechen. Tatsache ist, dass in den Staaten jedes Jahr etwa 400 Menschen abgezogen werden. Das ist sowohl schlecht für die Universitäten, deren Ratings gesenkt und deren Mittel gekürzt werden, als auch für die Studierenden selbst: Viele nehmen Kredite für die Ausbildung auf, die nach Abzug noch zurückgezahlt werden müssen. Ganz zu schweigen von verlorener Zeit und beruflichen Perspektiven. Mit Hilfe von Big Data ist es möglich, den Zeitrückstand rechtzeitig zu erkennen und ihm einen Tutor, Zusatzunterricht und andere gezielte Hilfestellungen anzubieten.

Das ist übrigens auch für Schulen geeignet: Dann benachrichtigt das System Lehrer und Eltern – sie sagen, das Kind hat Probleme, helfen wir ihm gemeinsam. Big Data hilft Ihnen auch zu verstehen, welche Lehrbücher besser funktionieren und welche Lehrer den Stoff leichter erklären.

Ein weiteres positives Beispiel ist das Karriereprofiling.: Hier werden Jugendliche bei der Entscheidung für ihren zukünftigen Beruf unterstützt. Hier lassen sich mit Big Data Informationen sammeln, die mit herkömmlichen Tests nicht zu gewinnen sind: wie sich der Nutzer verhält, worauf er achtet, wie er mit den Inhalten interagiert.

In den gleichen USA gibt es ein Karriereberatungsprogramm – SC ACCELERATE. Es verwendet unter anderem die GPS-Technologie von CareerChoice: Sie analysiert Daten über die Art der Schüler, ihre Neigungen zu Fächern, Stärken und Schwächen. Die Daten werden dann verwendet, um Jugendlichen bei der Auswahl der richtigen Hochschulen zu helfen.

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