من يجمع البيانات الضخمة ولماذا؟

في خريف عام 2019 ، اندلعت فضيحة مع خدمة Apple Card: عند التسجيل ، أصدرت حدودًا ائتمانية مختلفة للرجال والنساء. حتى ستيف وزنياك كان محظوظًا:

قبل عام ، تم الكشف عن أن منصة Netflix تعرض على المستخدمين ملصقات وإعلانات تشويقية مختلفة ، حسب الجنس والعمر والجنسية. لهذا ، اتهمت الخدمة بالعنصرية.

أخيرًا ، يتم توبيخ مارك زوكربيرج بانتظام بسبب مزاعم بجمع بيانات مستخدميها وبيعها والتلاعب بها بواسطة Facebook. على مر السنين ، تم اتهامه بل وحوكم بتهمة التلاعب خلال الانتخابات الأمريكية ، ومساعدة الخدمات الخاصة الروسية ، والتحريض على الكراهية والآراء المتطرفة ، والإعلانات غير الملائمة ، وتسريب بيانات المستخدم ، وعرقلة التحقيقات ضد المتحرشين بالأطفال.

مشاركة الفيسبوك بواسطة zuck

في الوقت نفسه ، تنشر خدمة Pornhub عبر الإنترنت سنويًا تقارير حول نوع الأشخاص الإباحية من مختلف الجنسيات والجنس والعمر الذين يبحثون عنهم. ولسبب ما هذا لا يزعج أحدا. على الرغم من أن كل هذه القصص متشابهة: نتعامل في كل منها مع البيانات الضخمة ، والتي تسمى في القرن الحادي والعشرين "النفط الجديد".

البيانات الضخمة - وهي أيضًا بيانات ضخمة (بيانات كبيرة الحجم) أو بيانات وصفية - هي مجموعة من البيانات التي تصل بانتظام وبكميات كبيرة. يتم جمعها ومعالجتها وتحليلها ، مما ينتج عنه نماذج وأنماط واضحة.

لكن البيانات الضخمة على الويب ليست مجرد إحصاءات للبحث العلمي. يمكن استخدامها لتتبع سلوك المستخدمين من مختلف المجموعات والجنسيات ، وما ينتبهون إليه وكيف يتفاعلون مع المحتوى. في بعض الأحيان ، لهذا ، لا يتم جمع البيانات من مصدر واحد ، ولكن من عدة مصادر ، ومقارنة وتحديد أنماط معينة.

حول مدى أهمية البيانات الضخمة على الشبكة ، بدأوا الحديث عندما كان هناك الكثير منها بالفعل. في بداية عام 2020 ، كان هناك 4,5،3,8 مليار مستخدم للإنترنت في العالم ، منهم XNUMX،XNUMX مليار مسجّل في الشبكات الاجتماعية.

وفقًا للاستطلاعات ، يعتقد أكثر من نصف بلداننا أن بياناتهم على الشبكة مستخدمة من قبل أطراف ثالثة. في الوقت نفسه ، ينشر العديد من المعلومات الشخصية والصور وحتى رقم الهاتف على الشبكات الاجتماعية والتطبيقات.

يجب شرحه هنا: أول شخص هو المستخدم نفسه، والتي تضع بياناتها على أي مورد أو تطبيق. في الوقت نفسه ، يوافق (يضع علامة في الاتفاقية) على معالجة هذه البيانات الطرف الثاني - أي أصحاب المورد. الطرف الثالث هو أولئك الذين يمكن لمالكي المورد نقل بيانات المستخدم أو بيعها لهم. غالبًا ما يتم كتابة هذا في اتفاقية المستخدم ، ولكن ليس دائمًا.

الطرف الثالث هو الوكالات الحكومية أو المتسللين أو الشركات التي تشتري البيانات لأغراض تجارية. يمكن للأول الحصول على البيانات بقرار من المحكمة أو سلطة أعلى. لا يستخدم المتسللون ، بالطبع ، أي أذونات - فهم ببساطة يخترقون قواعد البيانات المخزنة على الخوادم. يمكن للشركات (بموجب القانون) الوصول إلى البيانات فقط إذا سمحت بذلك بنفسك - عن طريق تحديد المربع الموجود أسفل الاتفاقية. خلاف ذلك ، فهو غير قانوني.

تم استخدام البيانات الضخمة في المجال التجاري لعقود من الزمان ، ولم تكن شديدة كما هي الآن. هذه ، على سبيل المثال ، سجلات من كاميرات المراقبة أو بيانات من ملاحي GPS أو مدفوعات عبر الإنترنت. الآن ، مع تطور الشبكات الاجتماعية والخدمات والتطبيقات عبر الإنترنت ، يمكن ربط كل هذا والحصول على الصورة الأكثر اكتمالاً: أين يعيش العملاء المحتملون ، وما الذي يحبون مشاهدته ، والمكان الذي يذهبون إليه في إجازة وما هي ماركة السيارة التي يمتلكونها.

من الأمثلة أعلاه ، من الواضح أنه بمساعدة البيانات الضخمة ، تريد الشركات أولاً وقبل كل شيء استهداف الإعلانات. بمعنى ، تقديم منتجات أو خدمات أو خيارات فردية فقط للجمهور المناسب وحتى تخصيص المنتج لمستخدم معين. بالإضافة إلى ذلك ، أصبح الإعلان على Facebook والمنصات الكبيرة الأخرى أكثر تكلفة ، وعرضه على الجميع على التوالي ليس مربحًا على الإطلاق.

ولكن هناك مهمة أخرى مهمة كانت تكافح في السنوات الأخيرة: الاقتراب من الجمهور الأكثر قدرة على الوفاء بالديون. ليس من السهل القيام بذلك ، على الرغم من تسهيل المهمة بشكل كبير عن طريق خدمات الدفع والشيكات الإلكترونية من خلال OFD واحد (مشغل البيانات المالية). من أجل الاقتراب قدر الإمكان ، تحاول الشركات تعقب و "رعاية" العملاء المحتملين منذ الطفولة.: من خلال الألعاب عبر الإنترنت والألعاب التفاعلية والخدمات التعليمية.

أكبر الفرص لجمع البيانات هي من الشركات العالمية التي تمتلك العديد من الخدمات في وقت واحد. لدى Facebook الآن أكثر من 2,5،1 مليار مستخدم نشط. في الوقت نفسه ، تمتلك الشركة أيضًا خدمات أخرى: Instagram - أكثر من مليار ، WhatsApp - أكثر من 2 مليار وغيرها.

لكن لدى Google تأثير أكبر: يستخدم Gmail 1,5 مليار شخص في العالم ، ويستخدم 2,5 مليار شخص آخر بواسطة نظام تشغيل Android للهواتف المحمولة ، وأكثر من 2 مليار بواسطة YouTube. وهذا لا يشمل بحث Google وتطبيقات خرائط Google ومتجر Google Play ومتصفح Chrome. يبقى ربط حسابك المصرفي عبر الإنترنت - وستتمكن Google من معرفة كل شيء عنك حرفيًا. بالمناسبة ، تعد Yandex بالفعل خطوة للأمام في هذا الصدد ، لكنها لا تغطي سوى الجمهور الناطق باللغة الروسية.

؟؟؟؟ بادئ ذي بدء ، تهتم الشركات بما ننشره ونحبه على الشبكات الاجتماعية. على سبيل المثال ، إذا رأى البنك أنك متزوج وتحب الفتيات على Instagram أو Tinder ، فمن المرجح أن توافق على قرض استهلاكي. وذهب الرهن العقاري على الأسرة.

من المهم أيضًا نوع الإعلانات التي تنقر عليها ، وعدد المرات والنتيجة.

(أي الخطوة التالية هي الرسائل الخاصة: فهي تحتوي على معلومات أكثر بكثير. تم تسريب الرسائل على VKontakte و Facebook و WhatsApp وغيرها من برامج المراسلة الفورية. وفقًا لهم ، بالمناسبة ، من السهل تتبع الموقع الجغرافي في وقت إرسال الرسالة. بالتأكيد لاحظت: عند مناقشة شراء شيء ما أو مجرد طلب بيتزا مع شخص ما ، تظهر الإعلانات ذات الصلة على الفور في الخلاصة.

🚕 يتم استخدام البيانات الضخمة بنشاط و "تسريبها" عن طريق خدمات التوصيل وسيارات الأجرة. إنهم يعرفون المكان الذي تعيش فيه وتعمل ، وما الذي تحبه ، وما هو دخلك التقريبي. تظهر Uber ، على سبيل المثال ، السعر أعلى إذا كنت تقود سيارتك إلى المنزل بعيدًا عن البار ومن الواضح أنك تجاوزت سعره. وعندما يكون لديك مجموعة من المجمعات الأخرى على هاتفك ، على العكس من ذلك ، فإنهم سيقدمون مجموعات أرخص.

(أي هناك خدمات تستخدم الصور ومقاطع الفيديو لجمع أكبر قدر ممكن من المعلومات. على سبيل المثال ، مكتبات رؤية الكمبيوتر - تمتلك Google واحدة. يقومون بمسحك أنت ومحيطك لمعرفة حجمك أو ارتفاعك ، والعلامات التجارية التي ترتديها ، والسيارة التي تقودها ، سواء كان لديك أطفال أو حيوانات أليفة.

(أي أولئك الذين يوفرون بوابات الرسائل القصيرة للبنوك لرسائلهم البريدية يمكنهم تتبع مشترياتك على البطاقة - معرفة آخر 4 أرقام ورقم هاتف - ثم بيع هذه البيانات لشخص آخر. ومن ثم كل هذا البريد العشوائي مع الخصومات والبيتزا كهدية.

🤷️️ أخيرًا ، نحن أنفسنا نسرب بياناتنا إلى الخدمات والتطبيقات اليسرى. تذكر هذا الضجيج حول Getcontact ، عندما كان الجميع سعداء بملء رقم هاتفهم لمعرفة كيف كتبه الآخرون. والآن ابحث عن موافقتهم واقرأ ما تقوله حول نقل بياناتك (المفسد: يمكن للمالكين نقلها إلى جهات خارجية وفقًا لتقديرهم):

يمكن للشركات جمع بيانات المستخدم وبيعها بنجاح لسنوات ، حتى يصل الأمر إلى دعوى قضائية - كما حدث مع نفس Facebook. ثم تم لعب الدور الحاسم من خلال انتهاك الشركة للائحة العامة لحماية البيانات - وهو قانون في الاتحاد الأوروبي يقيد استخدام البيانات بشكل أكثر صرامة من القانون الأمريكي. مثال حديث آخر هو فضيحة Avast Antivirus: قامت إحدى الخدمات الفرعية للشركة بجمع وبيع البيانات من 100 إلى 400 مليون مستخدم.

لكن هل كل هذا له أي مزايا بالنسبة لنا؟

نعم ، هناك جانب مشرق أيضًا.

تساعد البيانات الضخمة في القبض على المجرمين ومنع الهجمات الإرهابية والعثور على الأطفال المفقودين وحمايتهم من الخطر.

بمساعدتهم ، نحن نتلقى عروض رائعة من البنوك وخصومات شخصية. شكرا لهم نحن نحن لا ندفع مقابل العديد من الخدمات والشبكات الاجتماعية التي تكسب فقط على الإعلانات. خلاف ذلك ، فإن Instagram وحده سيكلفنا عدة آلاف من الدولارات شهريًا.

أخيرًا ، في بعض الأحيان يكون الأمر مناسبًا فقط: عندما تعرف الخدمات بالفعل مكانك وماذا تريد ، ولا يتعين عليك البحث عن المعلومات التي تحتاجها بنفسك.

مجال آخر واعد لتطبيق البيانات الضخمة هو التعليم.

في إحدى الجامعات الأمريكية في فرجينيا ، أجريت دراسة لجمع بيانات عن طلاب من مجموعة الخطر المزعومة. هؤلاء هم أولئك الذين يدرسون بشكل سيئ ويفتقدون الدروس وهم على وشك الانقطاع عن الدراسة. الحقيقة هي أنه في الولايات المتحدة يتم خصم حوالي 400 شخص كل عام. هذا أمر سيء لكل من الجامعات ، التي خفضت تصنيفاتها وخفض تمويلها ، وللطلاب أنفسهم: كثير من الطلاب يأخذون قروضًا للتعليم ، والتي ، بعد الخصم ، لا يزال يتعين سدادها. ناهيك عن الوقت الضائع وآفاق العمل. بمساعدة البيانات الضخمة ، من الممكن تحديد التأخر في الوقت المناسب وتقديم مدرس وفصول إضافية ومساعدات أخرى موجهة لهم.

هذا ، بالمناسبة ، مناسب أيضًا للمدارس: بعد ذلك سيقوم النظام بإخطار المعلمين وأولياء الأمور - يقولون ، الطفل يعاني من مشاكل ، فلنساعده معًا. ستساعدك البيانات الضخمة أيضًا على فهم الكتب المدرسية التي تعمل بشكل أفضل والمعلمين الذين يشرحون المواد بسهولة أكبر.

مثال إيجابي آخر هو التنميط الوظيفي.: هذا هو الوقت الذي يتم فيه مساعدة المراهقين على اتخاذ قرار بشأن مهنتهم المستقبلية. هنا ، تسمح لك البيانات الضخمة بجمع المعلومات التي لا يمكن الحصول عليها باستخدام الاختبارات التقليدية: كيف يتصرف المستخدم ، وما الذي يهتم به ، وكيف يتفاعل مع المحتوى.

في نفس الولايات المتحدة ، يوجد برنامج التوجيه الوظيفي - SC ACCELERATE. وهي تستخدم ، من بين أشياء أخرى ، تقنية CareerChoice GPS: فهي تحلل البيانات حول طبيعة الطلاب وميلهم إلى الموضوعات ونقاط القوة والضعف. ثم يتم استخدام البيانات لمساعدة المراهقين على اختيار الكليات المناسبة لهم.

اشترك وتابعنا على Yandex.Zen - التكنولوجيا والابتكار والاقتصاد والتعليم والمشاركة في قناة واحدة.