차례:
매일 비트와 바이트가 공기를 통해 흘러 비즈니스에 빅 데이터를 제공합니다. 많은 기업들이 무료로 제공되는 데이터를 활용하여 독특하고 때로는 불법적 인 방식으로 고객을 타겟팅하는 데 사용했습니다. 이로 인해 온라인 개인 정보 또는 적어도 남은 부분에 대한 주요 우려가 제기되었습니다.
사람들에 대한 NSA 감시에 대한 최근의 보고서와 함께, 소비자들은 자신의 "개인"생활이 실제로 얼마나 대중인지 깨닫기 시작했습니다. 이로 인해 오늘날 시장에서 심각한 우려가 제기되고 있습니다.
빅 데이터가 프라이버시 문제를 야기하는 5 가지 방법은 다음과 같습니다.
건강 관리 산업
건강 관리 산업은 환자의 건강을 보호하는 데 큰 이점이 있기 때문에 빅 데이터의 가장 큰 옹호자 중 하나입니다. 빅 데이터 옹호자들은이 정보를 사용하여 조기에 특정 건강 상태의 위험이 높은 사람들을 식별하고, 환자가받는 치료의 질을 향상 시키며, 점점 높아지는 건강 관리 비용을 낮 춥니 다. (빅 데이터가 건강 관리를 구할 수 있습니까?)
엄청난 이점이 있지만 새로운 연구에 따르면 빅 데이터가 처음에 생각한 것보다 위험 할 수 있습니다.
Jason Pontin의 MIT Technology Review 편집장에 따르면, 데이터에 대한 접근성이 높아지고 개인 정보가 커짐에 따라 빅 데이터에 대한 보안 및 개인 정보 보호 관련 영향을 인식하는 것이 중요합니다. HIPAA 규칙은 이미 의료 전문가가 보안 벨트를 강화해야합니다. 그러나 HIPAA는 모든 의료 관련 문제로부터 보호 할 수는 없습니다. 예를 들어 사람들이 Google 또는 기타 검색 엔진과 같은 비 HIPAA 보안 영역에서 질병과 관련된 답변을 검색하기 시작하면 해당 데이터는 HIPAA에 의해 보호되지 않습니다. 또한 웨어러블 피트니스 모니터 및 스마트 폰 응용 프로그램과 같은 점점 더 많은 기술 장치는 안전하거나 개인이 아니므로 이러한 장치가 수집하는 데이터를 볼 수있는 사람에 대한 우려가 제기됩니다.
빅 데이터를 사용하여 환자 건강 정보에 액세스하는 많은 HIPAA 호환 방법이 있습니다. 그러나 의료 관련 정보 및 활동에 점점 더 많은 다른 디지털 행동 및 장치가 사용되면서 시장과 온라인으로 스트리밍되는 새로운 데이터의 대부분은 안전하지 않습니다.
예측과 차별
미래의 건강 상태에 대한 잠재적 위험을 예측하는 것 외에도, 빅 데이터를 통해 사람들에 대한 다른 많은 정보를 예측할 수 있습니다. 빅 데이터가 예측할 수있는 정보는 다양한 인구 통계의 사람들을 차별하는 방법으로 사용될 잠재력을 점점 발전시키고 있습니다.
빅 데이터 차별의 한 예는 케임브리지 대학교 (Cambridge University)의 연구에서 나왔습니다. 페이스 북에서 약 60, 000 명의 "좋아요"를 본 후, 성별, 인종, 성적 취향 및 행동과 같은 것을 예측하기 위해 데이터가 처리되었습니다. 결과는 놀랍도록 정확했습니다. 수집 된 데이터를 분석 할 때이 모델은 동성애 남자를 88 %의 직선 남자와 정확하게 구별 할 수있었습니다. 이 모델은 95 %의 정확도로 레이스를 예측했습니다. 알코올 소비량과 같은 행동도이 모델에서 정확하게 예측되었습니다.
많은 사람들은 고용주, 집주인, 학교, 정부 기관 및 기타 사람들이 곧 데이터를 사용하여 사람들을 프로파일 링하여 성별, 성적 취향 또는 인종을 기반으로 차별의 가능성을 만들 수 있다고 우려합니다. (개인 정보 보호 토론에서 우승자가없는 이유의 개인 정보 문제에 대해)
타겟이 분명한 판매
빅 데이터 모델에 기반한 차별은 시장의 모든 영역에 침투 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 어떤 경우에는 이미 있습니다.
마케팅 담당자는 Cambridge University 연구에서와 유사한 모델을 사용하여 빅 데이터를 사용하여 판매 및 제품을 타겟팅합니다. 많은 마케팅 담당자가 빅 데이터를 사용하여 타겟이 분명한 대상자 앞에 제품과 서비스를 배치 할 수 있지만, 대상이 행동에 따라 하나의 인구 통계로 편중 될 때 피해를 입을 수 있습니다.
빅 데이터를 기반으로하는 유해한 마케팅의 좋은 예는 약 10 년 전에 TiVo 사용자가 디지털 레코더가 자신이 아닌 다른 인구 통계 그룹을 대상으로하는 녹화 쇼를 중단하도록 설득하려고 시도한 때였습니다. 2002 년에 이러한 잘못된 알고리즘은 월스트리트 저널의 주목을 받았습니다. 인쇄 된 헤드 라인에는 "TiVo가 동성애자라고 생각하면 바로 설정하는 방법이 있습니다."
피해 가능성에도 불구하고 마케팅 담당자는 여전히 빅 데이터를 사용하여 소셜 미디어 플랫폼, 검색 엔진 및 이메일을 통해 사람들을 타겟팅합니다. 친구, 좋아요 및 이메일 콘텐츠를 기반으로 서비스를 제공하여 이러한 개인 영역에 침입하면 소비자들 사이에 심각한 우려가 발생했습니다.
감시 증가
감시에 관여하는 것은 온라인 마케팅 담당자 만이 아닙니다. 매일 HD 감시 카메라는 413 페타 바이트의 정보를 캡처합니다. 이는 2017 년까지 859 페타 바이트로 증가 할 것으로 예상됩니다.
이제 감시 카메라가 도처에 나타납니다. 알고리즘이 계속 발전함에 따라이 감시 카메라와 센서에서 생성 된 데이터의 양도 증가 할 것입니다. 하드 드라이브의 스토리지도 빠르게 증가하고 있으므로이 모든 데이터를보다 쉽게 저장할 수 있습니다.
불법 사용
오늘날 많은 사람들이 빅 데이터에 액세스 할 수 있기 때문에 일부 사람들이 정보를 쉽게 수집하는 데 어려움을 겪는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 새로운 방식으로 데이터를 활용하는 불법 관행은 개인 정보를 소중히 여기는 사람들에게 상당히 겁을주었습니다.
최근 빅 데이터 수집을 한 기업의 한 사례는 Urban Outfitters였으며, 이는 2013 년 6 월에 상점 직원이 신용 카드로 결제 할 때 쇼핑객에게 우편 번호를 요구하는 프라이버시 소송에 직면했습니다. 이는 필수 사항이 아니며 일부 주에서는 소비자의 주소를 조회하는 데 정보를 사용할 수 있기 때문에 소비자 보호 및 개인 정보 보호법을 위반했습니다.
빅 데이터 문제 다루기
기업, 정부 기관, 고용주 등이 빅 데이터를 사용하는 것에 대한 두려움과 추측으로 인해 오늘날 시장에서 신뢰를 얻는 가장 좋은 솔루션은 정직합니다. 그렇기 때문에 기업들은 데이터를 사용하여 고객을 대상으로하는 방법에 대한 완전한 투명성 정책을 제정하고 있습니다. 소비자들은 또한 자신의 인생이 실제로 얼마나 많은지, 그리고 사람들이 수집 한 정보로 무엇을하고 있는지 알아내는 데 더 큰 관심을 가지고 있습니다.
더 많은 소비자들이 얼마나 많은 개인 정보를 이용할 수 있는지 배우기 시작하면서 데이터 수집 관행의 개혁이 이루어질 것입니다. 그때까지는 개인 정보의 수집량과 사용 방법을 알 수 있도록 데이터 프라이버시를 염두에 두는 것이 소비자의 최선의 이익입니다. 그런 다음 경계를 넘어서는 회사로부터 자신을 보호하기 위해 필요한 예방 조치를 취할 수 있습니다.
