Mục lục:
- Ngành chăm sóc sức khỏe
- Dự đoán và phân biệt đối xử
- Bán mục tiêu cao
- Giám sát gia tăng
- Sử dụng bất hợp pháp
- Xử lý các vấn đề về dữ liệu lớn
Mỗi ngày, bit và byte chảy trong không khí, cung cấp cho doanh nghiệp dữ liệu lớn. Nhiều doanh nghiệp đã lấy dữ liệu có sẵn miễn phí và đã sử dụng nó để nhắm mục tiêu khách hàng của họ theo những cách độc đáo và đôi khi không hợp pháp. Điều này đã gây ra mối quan tâm lớn về quyền riêng tư trực tuyến - hoặc ít nhất là những gì còn lại của nó.
Với các báo cáo gần đây về việc NSA theo dõi người dân, người tiêu dùng đã bắt đầu nhận ra cuộc sống "riêng tư" của họ thực sự như thế nào. Điều này đã gây ra một số lo ngại nghiêm trọng chính đáng trên thị trường hiện nay.
Dưới đây là năm trong số những cách mà dữ liệu lớn đang gây ra mối lo ngại lớn về quyền riêng tư.
Ngành chăm sóc sức khỏe
Ngành chăm sóc sức khỏe là một trong những người ủng hộ dữ liệu lớn nhất vì những lợi ích to lớn của nó trong việc bảo vệ sức khỏe của bệnh nhân. Những người ủng hộ dữ liệu lớn sử dụng thông tin để xác định những người có nguy cơ cao mắc một số bệnh trạng sớm, cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân nhận được và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe ngày càng cao. (trong Dữ liệu lớn có thể cứu chăm sóc sức khỏe không?)
Mặc dù có những lợi ích to lớn, các nghiên cứu mới đang tiết lộ rằng dữ liệu lớn có thể rủi ro hơn so với suy nghĩ ban đầu.
Theo tổng biên tập của MIT Technology Review, Jason Pontin, khi dữ liệu ngày càng dễ truy cập và mang tính cá nhân, điều quan trọng là phải nhận thức được bất kỳ tác động bảo mật và quyền riêng tư nào có thể có trong dữ liệu lớn. Các quy tắc của HIPAA đã yêu cầu các chuyên gia chăm sóc sức khỏe thắt chặt vành đai bảo mật. Tuy nhiên, HIPAA không thể bảo vệ chống lại tất cả các mối quan tâm liên quan đến chăm sóc sức khỏe. Ví dụ: khi mọi người bắt đầu tìm kiếm câu trả lời liên quan đến bệnh tật của họ trong khu vực không được bảo mật của HIPAA, như Google hoặc các công cụ tìm kiếm khác, dữ liệu đó không được HIPAA bảo vệ. Ngoài ra, ngày càng có nhiều thiết bị công nghệ, như màn hình thể dục đeo được và ứng dụng điện thoại thông minh, không an toàn hoặc riêng tư, gây lo ngại về việc ai có thể xem dữ liệu mà các thiết bị này thu thập.
Có nhiều cách tuân thủ HIPAA để sử dụng dữ liệu lớn để truy cập thông tin sức khỏe của bệnh nhân. Tuy nhiên, với sự gia tăng số lượng các hành vi và thiết bị kỹ thuật số khác đang được sử dụng cho các hoạt động và thông tin liên quan đến chăm sóc sức khỏe, phần lớn dữ liệu mới truyền vào thị trường và trực tuyến không an toàn.
Dự đoán và phân biệt đối xử
Ngoài việc dự đoán rủi ro tiềm ẩn cho các điều kiện y tế trong tương lai, dữ liệu lớn cho phép dự đoán khá nhiều thông tin khác về con người. Dữ liệu lớn thông tin có thể dự đoán đang ngày càng phát triển tiềm năng được sử dụng như một cách phân biệt đối xử với mọi người trong nhiều loại nhân khẩu học.
Một ví dụ về phân biệt dữ liệu lớn được đưa ra trong một nghiên cứu được thực hiện bởi Đại học Cambridge. Sau khi xem khoảng 60.000 lượt "Thích" trên Facebook, dữ liệu đã được xử lý để dự đoán những thứ như giới tính, chủng tộc, khuynh hướng tình dục và hành vi. Kết quả rất chính xác. Khi phân tích dữ liệu thu thập được, người mẫu có thể phân biệt chính xác những người đồng tính nam với những người đàn ông thẳng thắn 88% thời gian. Mô hình cũng dự đoán cuộc đua với độ chính xác 95%. Các hành vi, chẳng hạn như người ta uống bao nhiêu rượu, cũng được dự đoán chính xác trong mô hình này.
Nhiều người lo ngại rằng chủ nhân, chủ nhà, trường học, cơ quan chính phủ và những người khác có thể sớm sử dụng dữ liệu để lập hồ sơ cho mọi người, tạo ra khả năng phân biệt đối xử dựa trên giới tính, khuynh hướng tình dục hoặc chủng tộc, trong số những thứ khác. (về các vấn đề riêng tư tại sao không có người chiến thắng trong cuộc tranh luận về quyền riêng tư.)
Bán mục tiêu cao
Phân biệt đối xử dựa trên các mô hình dữ liệu lớn có khả năng thấm vào tất cả các khu vực của thị trường. Trong một số trường hợp, nó đã có.
Sử dụng các mô hình tương tự như mô hình trong nghiên cứu của Đại học Cambridge, các nhà tiếp thị sử dụng dữ liệu lớn để nhắm mục tiêu bán hàng và sản phẩm của họ. Mặc dù nhiều nhà tiếp thị sử dụng dữ liệu lớn để đặt sản phẩm và dịch vụ trước đối tượng được nhắm mục tiêu cao, khi đối tượng được đưa vào một nhân khẩu học dựa trên hành vi của họ, có khả năng gây hại.
Một ví dụ điển hình về tiếp thị có hại dựa trên dữ liệu lớn đã xảy ra khoảng 10 năm trước khi người dùng TiVo cố gắng thuyết phục máy ghi âm kỹ thuật số của họ dừng ghi chương trình nhằm vào một nhóm nhân khẩu học khác ngoài nhóm của họ. Năm 2002, những thuật toán sai lầm này đã thu hút sự chú ý của Tạp chí Phố Wall. Dòng tiêu đề được in đã nói lên tất cả: "Nếu TiVo nghĩ bạn là gay, thì đây là cách đặt thẳng".
Mặc dù có khả năng gây hại, các nhà tiếp thị vẫn sử dụng dữ liệu lớn để nhắm mục tiêu mọi người trên các nền tảng truyền thông xã hội, công cụ tìm kiếm và qua email. Xâm chiếm một khu vực cá nhân như vậy bằng cách phục vụ dựa trên bạn bè, lượt thích và nội dung email đã gây ra sự quan tâm nghiêm trọng của người tiêu dùng.
Giám sát gia tăng
Nó không chỉ là các nhà tiếp thị trực tuyến có liên quan đến giám sát; mỗi ngày, camera giám sát HD thu được 413 petabyte thông tin. Điều này dự kiến sẽ tăng lên 859 petabyte vào năm 2017.
Camera giám sát hiện đang xuất hiện ở khắp mọi nơi. Khi các thuật toán tiếp tục tiến lên, lượng dữ liệu được tạo ra từ các camera và cảm biến giám sát này cũng sẽ tăng lên. Việc lưu trữ trên các ổ đĩa cứng cũng đang phát triển nhanh chóng, giúp việc lưu trữ tất cả các dữ liệu này trở nên dễ dàng hơn.
Sử dụng bất hợp pháp
Với số lượng dữ liệu lớn mọi người có quyền truy cập vào những ngày này, không có gì lạ khi một số người đã dễ dàng thu thập thông tin này quá xa. Các hành vi khai thác trái phép dữ liệu theo những cách mới đã gây ra sự sợ hãi lớn đối với những người coi trọng quyền riêng tư của họ.
Một trường hợp gần đây của một doanh nghiệp thu thập dữ liệu lớn quá xa là Urban Outfitters, đã phải đối mặt với một vụ kiện riêng tư vào tháng 6 năm 2013 khi phát hiện ra rằng nhân viên thu ngân của cửa hàng đã yêu cầu người mua hàng lấy mã zip khi họ thanh toán bằng thẻ tín dụng. Điều này là không bắt buộc và nó đã vi phạm luật bảo vệ người tiêu dùng và quyền riêng tư ở một số tiểu bang vì thông tin có thể được sử dụng để tra cứu địa chỉ của người mua hàng.
Xử lý các vấn đề về dữ liệu lớn
Với rất nhiều nỗi sợ hãi và suy đoán về việc sử dụng dữ liệu lớn của các công ty, cơ quan chính phủ, chủ lao động và nhiều hơn nữa, giải pháp tốt nhất để có được niềm tin trong thị trường ngày nay là phải trung thực. Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp đang ngày càng ban hành một chính sách minh bạch đầy đủ về cách họ sử dụng dữ liệu để nhắm mục tiêu khách hàng của họ. Người tiêu dùng cũng có mối quan tâm lớn hơn trong việc tìm hiểu xem cuộc sống của họ thực sự được trưng bày bao nhiêu và những gì mọi người đang làm với thông tin thu thập được.
Khi nhiều người tiêu dùng bắt đầu tìm hiểu số lượng thông tin cá nhân của họ có sẵn, những cải cách trong thực hành thu thập dữ liệu có thể sẽ diễn ra. Cho đến lúc đó, điều quan tâm nhất của người tiêu dùng là hãy chú ý đến quyền riêng tư dữ liệu để họ nhận thức được bao nhiêu thông tin cá nhân của họ được thu thập và cách sử dụng. Sau đó, họ có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa cần thiết để bảo vệ bản thân trước các công ty vượt qua giới hạn của họ.
