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専門家への質問:ソーシャルネットワークが私たちを見ているのは本当ですか?

ドミトリー・カーキン

米国の質問の大部分に対する応答 私たちはオンラインで検索していました。新シリーズの素材では、私たちはそのような質問をします:燃えているか、予期していないか、または広範囲に - さまざまな分野の専門家に。

今年の初めにソーシャルネットワークで開始された10年チャレンジフラッシュモブは、キャンペーンの目的がユーザーの写真を収集して顔認識システムを認識するように訓練することであるという陰謀論を生み出しただけでなく。ソーシャルネットワークやそれらと協力している第三者(商業会社から政府機関まで)。

テクノロジの巨人たちが、毎日何十億ものユーザーによって残されているいわゆるデジタルフットプリントを収集して分析しているという事実は誰にとっても秘密ではありません。そしてこれに対する意識は、「兄弟」に対する新しい種類の恐れを引き起こします:ソーシャルネットワークは私達について多くを知っています、しかし彼らが私達についてあまりにも多くを知っているならどうでしょうか?ビッグデータを使用して、人のすべてのつながり、趣味、習慣、彼の過去と現在を見つけることができますか?そしてもしそうなら、私たちが自発的に自分自身についての情報を共有するために、私たちがオンラインで社交的になりたいという私たちの願いは私たちにどんな害を及ぼすことができますか?

大企業によるユーザーデータの処理方法、およびソーシャルネットワークを継承することの危険性について専門家に質問しました。

リリヤ・ゼムヌホワ

サンクトペテルブルクのヨーロッパ大学科学技術研究センターの研究員

デジタルフットプリントには、テキスト、画像、オーディオとビデオの録画、地理位置情報、および多数のメタデータ(ガジェットモデル、携帯電話会社、オペレーティングシステム、ダイナミクス、および滞在時間など)のすべての種類のデータが含まれています。デジタルフットプリントを補充するのは、私たちだけではありません。ソーシャルネットワークは、3つのデータソースの助けを借りてユーザーとして私たちを形成します。私たち自身が自分自身について報告するという事実。他の人が私たちについて報告すること。そして、私たちの知らないうちに何が起こっているのです。特に不透明な最後。私たちは、原則として、個人データの収集および使用に関するユーザーの同意および方針を読みません。ターゲットを絞った広告、友人からの提案、音楽の推薦、ニュースの発表手順など、この「ブラックボックス」がユーザーエクスペリエンスに何らかの影響を与えることに注意してください。デフォルトのプロファイルに埋め込まれている機能を実行します。そのため、コンテンツターゲット広告やグループや(友人ではなく)グループの邪魔になる提案を排除することは決してありません。企業としてのソーシャルネットワークは、商業目的でユーザーに関するデータを使用し、ターゲットを絞ったコンテンツを販売するためのプラットフォームを提供します。その過程で、彼らは私たちに関するデータを収集し続けています。例えば、あなたが少なくとも一度広告の支払いをしたのであれば、銀行カードと取引データも会社に残ります。例えば、Facebookは透明性の方針に従って、米国政府機関と定期的に協力しています。

ソーシャルネットワークの内部ポリシーに加えて、もう1つ重要な詳細があります。アカウントは、何十万もの他のアプリケーションや機能に関連付けることができます。たとえば、これが、昨年ユーザーデータへのサードパーティのアクセスについての大きな議論の理由でした。欧州連合では、開発者の自由を規制するという重要な試みが行われました - 昨年、一般データ保護規則(GDPR)が施行されました。彼はデータの問題を転送しないことに決めました、しかしこの質問にユーザーの注意を引きました。これは私達に全てのユーザー規約を読む義務を負わせるものではありませんが、私達にデジタルフットプリントを考えそして少なくとももっと責任を負わせ、そしてデジタル衛生の基本規則に従うようにします。

Valeria Karavaeva

スパイキングのデータサイエンティスト

ソーシャルネットワークだけでなく、ソーシャルネットワークだけでなく、Web上に残されているトラックの数や、それが後になって企業にどの程度役立つかについて考えないこともあります。ソーシャルネットワークは自分自身のためだけにデータを収集するのではなく、それらを販売することもできます。広告代理店で働いていたため、Facebookからデータを購入したためです。そしてほとんどの場合、私たちユーザーは気づかずにこれに同意します。人々は自分たちの生活の半分をソーシャルネットワークに費やし、自分自身について多くの情報を与えます。

しかし、以前にデータを収集することは可能でした - それでは、なぜあなたが最近ビッグデータについて話し始めたのはなぜですか?まず第一に、計算能力が高まり、それに応じてより安価になるからです。ビッグデータの主な問題は、データを収集する方法ではなく、原則として、今日の私たち一人一人が何テラバイトもの情報を収集して保存することができるということです。ソーシャルネットワーク(テキスト、音声、写真、ビデオ)から取得されたデータのほとんどは、いかなる方法でも構造化されていないため、機械学習なしではビッグデータは役に立ちません。現在、電力とメモリが安価になったため、ニューラルネットワークとディープラーニングの需要が高まっています - 私たちはついに大規模なデータ配列を処理することを学びました。

例えば、写真を撮ってください - これは本当にビッグデータです、彼らは多くの情報を与えることができます。何百万もの写真がありますが、どうすればよいですか?どのようにあなたはそれらから利益を得ることができますか?どのようなパターンがあなたに知らせますか?実際には、機械学習はこれまでのところ行われていません。これはそれほど単純なプロセスではありません。ボタンを押して1週間で完全な計算を受け取るようなことはありません。

直接機械学習の前には、もっと複雑なタスクがあります。同じ写真を最初に適切に処理する必要があります(たとえば、トリミングされ、中央に配置された写真。これは学習にとって重要です)。これは最初の段階で、通常は長い時間がかかります。第二段階は問題を解決するのに適したネットワークアーキテクチャを選択することです。大まかに言って、あなたは10の異なるニューラルネットワークを構築し、そしてそれらは10の異なる結果を与えます。それからあなたはどういうわけか結果を評価する必要があります。そしてその後、あなたは、高い確率で、最初の段階に戻ります。 1つのユニバーサルネットワークをどのような作業にも構築することは不可能です。つまり、ゼロから構築するか、既存のネットワークを変更するかです。顔認識は一つの課題であり、猫の認識は別の課題です。

機械学習の過程で、私たちはそれを知らずに参加します。たとえば、サイトにキャプチャを導入する:キャプチャを使用して、Googleは書籍をデジタル化するためにニューラルネットワークを訓練しました。

ビッグデータを収集する企業は、私たちの個人的なプロファイルには関心がないことを理解する必要があります。彼らは何か特定のものに興味を持っている多くの異なる人々に関するデータを必要としています。特別サービスに関しては、ソーシャルネットワークに頼らずにデータを収集できると思います。私たちが監視されているという私たちの恐れはすぐに消えると思います。これは新しい世界です。Webを継承しないことは可能ですが、困難です。 Webにまったく表示されない方が簡単です。

写真: antonsov85 - stock.adobe.com

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