Словарь цифровой осознанности: эпистемное неравенство
Эпистемное неравенство, в отличии от экономического, заключается не в разнице доходов, а в разнице доступа к знаниям и информации: это все более увеличивающийся разрыв между тем, что известно нам, и тем, что известно о нас власть имущим.
Шошана Зубофф пишет: «Тот, у кого больше знаний о нас, получает и больше власти над нами. Поэтому усугубление эпистемного неравенства приводит к увеличению разницы между тем, что можем сделать мы, и тем, что можно сделать с нами».
В основе эпистемного неравенства лежит не только неравный доступ к данным, но и неравенство в доступе к вычислительным мощностям, эти данные обрабатывающим. В более широком смысле эпистемное неравенство возникает на основе технологического неравенства, которое, в свою очередь, связано с экономическим неравенством, так что круг неравенства замкнут.
«Никто до конца не осознает, кто, какие и о ком данные собрал. У некоторых организаций, таких как Агенство Национальной Безопасности США, информации больше, чем у всех остальных, но даже они не осознают весь спектр алгоритмов, которые коммерческие и правительственные структуры применяют к личным данным, и что из этого получается», – пишет компьютерный ученый Джарон Ланье.
Обладание властью (будь то финансовая, экономическая или политическая власть) в современном мире неразрывно связано с информационным превосходством: у кого больше данных, тот и принимает самые верные решения и получает лучшие результаты.
Ясно одно: людям – источникам собираемой информации – принадлежит наименьшее количество данных, и они же извлекают из них наименьшую выгоду.
Тем не менее, современные технологии и доступ к знаниям позволяют каждому из нас поучаствовать в перемене этого баланса сил. Чем лучше человек знает самого себя и мир вокруг, тем более высокое место в информационной иерархии он занимает. Пока что алгоритмы не настолько хороши, чтобы понимать осознанного человека лучше, чем он понимает себя сам. Поэтому познание самого себя может стать реальным вкладом в борьбе против эпистемного неравенства.
#чнс_словарь
Эпистемное неравенство, в отличии от экономического, заключается не в разнице доходов, а в разнице доступа к знаниям и информации: это все более увеличивающийся разрыв между тем, что известно нам, и тем, что известно о нас власть имущим.
Шошана Зубофф пишет: «Тот, у кого больше знаний о нас, получает и больше власти над нами. Поэтому усугубление эпистемного неравенства приводит к увеличению разницы между тем, что можем сделать мы, и тем, что можно сделать с нами».
В основе эпистемного неравенства лежит не только неравный доступ к данным, но и неравенство в доступе к вычислительным мощностям, эти данные обрабатывающим. В более широком смысле эпистемное неравенство возникает на основе технологического неравенства, которое, в свою очередь, связано с экономическим неравенством, так что круг неравенства замкнут.
«Никто до конца не осознает, кто, какие и о ком данные собрал. У некоторых организаций, таких как Агенство Национальной Безопасности США, информации больше, чем у всех остальных, но даже они не осознают весь спектр алгоритмов, которые коммерческие и правительственные структуры применяют к личным данным, и что из этого получается», – пишет компьютерный ученый Джарон Ланье.
Обладание властью (будь то финансовая, экономическая или политическая власть) в современном мире неразрывно связано с информационным превосходством: у кого больше данных, тот и принимает самые верные решения и получает лучшие результаты.
Ясно одно: людям – источникам собираемой информации – принадлежит наименьшее количество данных, и они же извлекают из них наименьшую выгоду.
Тем не менее, современные технологии и доступ к знаниям позволяют каждому из нас поучаствовать в перемене этого баланса сил. Чем лучше человек знает самого себя и мир вокруг, тем более высокое место в информационной иерархии он занимает. Пока что алгоритмы не настолько хороши, чтобы понимать осознанного человека лучше, чем он понимает себя сам. Поэтому познание самого себя может стать реальным вкладом в борьбе против эпистемного неравенства.
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: снэк-новости
«Snack news» называют особую форму подачи новостей в интернете. Часто она подразумевает только заголовок, короткий тизер, картинку и сигналы социальной поддержки (лайки, шеры, комментарии) — без подробностей.
Люди часто заполняют соцсетями паузы между активными занятиями, а снэк-новости удовлетворяют их потребность в быстром «информационном перекусе»: его легко и приятно потреблять, он не требует практически никаких ментальных усилий для переработки и усвоения. Снэк-новости помогают ознакомиться с тем, что происходит, но не разобраться в сути происходящего.
Засилие снэк-новостей в социальных сетях, на стартовых страницах браузеров и в новостных приложениях привело к тому, что такие «новостные перекусы» стали основной формой потребления новостей. Вероятность того, что пользователь пройдет по ссылке и прочитает новость целиком, крайне мала: в 2015 году пользователи Facebook открывали только 7% новостных ссылок. Выходит, информационная диета многих пользователей состоит из бесконечных перекусов без основных блюд.
Загвоздка в том, что такой способ потребления новостей создает иллюзию знаний, даже если объективно пользователь ничего не узнает.
Исследование 2019 года показало, что люди, которые несколько раз встретили снэк-новость в ленте, но не прошли по ссылке и не прочитали новость целиком, высказывают более однозначные суждения по теме новости и большую готовность ее обсуждать, чем люди, прочитавшие новость целиком на сайте. Более того, те, кто несколько раз встретил снэк-новости в ленте, чувствуют, что разбираются в предмете лучше, чем прочитавшие новость целиком.
Из-за того, что алгоритмы соцсетей настроены так, чтобы показывать вам похожие новости, одна и та же новость появляется для вас в постах разных изданий и пользователей. Исследования поведенческой экономики показывают, что повторение приводит к узнаваемости, а то, что мы знаем, мы склонны считать правдой: как пишет Даниель Канеман, «отличить истину от чего-то знакомого нелегко».
#чнс_словарь
«Snack news» называют особую форму подачи новостей в интернете. Часто она подразумевает только заголовок, короткий тизер, картинку и сигналы социальной поддержки (лайки, шеры, комментарии) — без подробностей.
Люди часто заполняют соцсетями паузы между активными занятиями, а снэк-новости удовлетворяют их потребность в быстром «информационном перекусе»: его легко и приятно потреблять, он не требует практически никаких ментальных усилий для переработки и усвоения. Снэк-новости помогают ознакомиться с тем, что происходит, но не разобраться в сути происходящего.
Засилие снэк-новостей в социальных сетях, на стартовых страницах браузеров и в новостных приложениях привело к тому, что такие «новостные перекусы» стали основной формой потребления новостей. Вероятность того, что пользователь пройдет по ссылке и прочитает новость целиком, крайне мала: в 2015 году пользователи Facebook открывали только 7% новостных ссылок. Выходит, информационная диета многих пользователей состоит из бесконечных перекусов без основных блюд.
Загвоздка в том, что такой способ потребления новостей создает иллюзию знаний, даже если объективно пользователь ничего не узнает.
Исследование 2019 года показало, что люди, которые несколько раз встретили снэк-новость в ленте, но не прошли по ссылке и не прочитали новость целиком, высказывают более однозначные суждения по теме новости и большую готовность ее обсуждать, чем люди, прочитавшие новость целиком на сайте. Более того, те, кто несколько раз встретил снэк-новости в ленте, чувствуют, что разбираются в предмете лучше, чем прочитавшие новость целиком.
Из-за того, что алгоритмы соцсетей настроены так, чтобы показывать вам похожие новости, одна и та же новость появляется для вас в постах разных изданий и пользователей. Исследования поведенческой экономики показывают, что повторение приводит к узнаваемости, а то, что мы знаем, мы склонны считать правдой: как пишет Даниель Канеман, «отличить истину от чего-то знакомого нелегко».
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: спираль молчания
Спиралью молчания называют теорию, согласно которой люди склонны выражать идеи, созвучные с мнением большинства, а отличные от доминирующих мнений — замалчивать.
Мониторя соцсети, медиа и других пользователей, мы бессознательно усваиваем доминирующие в текущий момент мнения по множеству аспектов жизни общества. Если наше личное мнение совпадает с доминирующим, мы склонны высказывать его: писать посты и комментарии, ставить отметки социального одобрения (лайки). Если же отличается – то мы замалчиваем его. Так в обществе устанавливается доминирующие идеи, а непопулярные мнения оказываются на конце этой спирали молчания и постепенно исчезают из социального пространства.
В основе спиралей молчания лежит страх социальной изоляции индивида. Нам кажется, что если мы будем высказывать мнение, отличное от общепринятого, то большинство членов общества отвергнут нас.
Спирали молчания работают в условиях демократии, в которой общественное «доминирующее» мнение заменяет собой цензуру власти: страх быть отвергнутым большинством заставляет людей практиковать самоцензуру и умалчивать свою реальную точку зрения.
К реакциям умалчивания относятся не только воздержание от высказывания, когда человек не постит непопулярное мнение у себя на страничке и не пытается спорить с доминирующей точкой зрения. Человек не ставит лайки и не пишет комментарии поддержки, если встречает в ленте то, с чем он согласен, но что отлично от общепринятого.
Более того, когда в обществе меняет консенсус по какой-то проблеме, люди могут редактировать или стирать старые посты, в которых они высказывали что-то, что теперь не прилично высказывать, цензурируя свои прошлые взгляды в угоду текущему мнению большинства.
В контексте спиралей молчания критерием истинности мнения становится не его обоснованность и рациональность, а популярность (или иллюзия популярности). Это особо опасно, если учесть, что год за годом растет активность социальных ботов, которые повторяют одни мнения и нападают на другие. Наводняя соцсеть однотипными высказываниями, они создают ложное ощущение массовости какого-то мнения, хотя все их сообщения восходят к одному заинтересованному лицу.
Спирали молчания тесно связаны с «эхо-камерами» (повторением одних и тех же мнений, с которыми пользователь согласен) и «пузырями фильтров» (алгоритмическим отсечением всех мнений, с которыми пользователь не согласен).
Из-за этих механизмов мы попадаем в соцсетевые информационные гетто: нас окружают люди с идентичными взглядами, в обществе которых мы нападем на любые отличные от наших мнения.
#чнс_словарь
Спиралью молчания называют теорию, согласно которой люди склонны выражать идеи, созвучные с мнением большинства, а отличные от доминирующих мнений — замалчивать.
Мониторя соцсети, медиа и других пользователей, мы бессознательно усваиваем доминирующие в текущий момент мнения по множеству аспектов жизни общества. Если наше личное мнение совпадает с доминирующим, мы склонны высказывать его: писать посты и комментарии, ставить отметки социального одобрения (лайки). Если же отличается – то мы замалчиваем его. Так в обществе устанавливается доминирующие идеи, а непопулярные мнения оказываются на конце этой спирали молчания и постепенно исчезают из социального пространства.
В основе спиралей молчания лежит страх социальной изоляции индивида. Нам кажется, что если мы будем высказывать мнение, отличное от общепринятого, то большинство членов общества отвергнут нас.
Спирали молчания работают в условиях демократии, в которой общественное «доминирующее» мнение заменяет собой цензуру власти: страх быть отвергнутым большинством заставляет людей практиковать самоцензуру и умалчивать свою реальную точку зрения.
К реакциям умалчивания относятся не только воздержание от высказывания, когда человек не постит непопулярное мнение у себя на страничке и не пытается спорить с доминирующей точкой зрения. Человек не ставит лайки и не пишет комментарии поддержки, если встречает в ленте то, с чем он согласен, но что отлично от общепринятого.
Более того, когда в обществе меняет консенсус по какой-то проблеме, люди могут редактировать или стирать старые посты, в которых они высказывали что-то, что теперь не прилично высказывать, цензурируя свои прошлые взгляды в угоду текущему мнению большинства.
В контексте спиралей молчания критерием истинности мнения становится не его обоснованность и рациональность, а популярность (или иллюзия популярности). Это особо опасно, если учесть, что год за годом растет активность социальных ботов, которые повторяют одни мнения и нападают на другие. Наводняя соцсеть однотипными высказываниями, они создают ложное ощущение массовости какого-то мнения, хотя все их сообщения восходят к одному заинтересованному лицу.
Спирали молчания тесно связаны с «эхо-камерами» (повторением одних и тех же мнений, с которыми пользователь согласен) и «пузырями фильтров» (алгоритмическим отсечением всех мнений, с которыми пользователь не согласен).
Из-за этих механизмов мы попадаем в соцсетевые информационные гетто: нас окружают люди с идентичными взглядами, в обществе которых мы нападем на любые отличные от наших мнения.
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: взлом восприятия
Термин «взлом восприятия» стал популярным в конце 2020 года. Глава политики безопасности Facebook Натан Глейчер так описал это явление: «Злоумышленники пытаются играть на коллективных ожиданиях широкомасштабного вмешательства [в выборы] и казаться более влиятельными, чем они есть на самом деле. Мы называем это взломом восприятия – попыткой превратить неопределенность в оружие и посеять недоверие и раздор».
Восприятие можно взломать, играя на разнице между реальными фактами — и тем, как их воспринимает общественное сознание. Например, относительно небольшое вмешательство в процесс выборов не способно само по себе реально повлиять на их исход. Но после того, как преувеличенная информация о нем попадает в общественное сознание (через политиков, медиа, блоггеров и соцсети), оно начинает оказывать непропорционально сильное влияние на то, как люди видят выборы.
Так как социальные сети превратились в основной источник новостей и площадку для обмена мнениями, они же стали главным инструментом для полномасштабных «взломов восприятия». В соцсетях расцвели социальные боты и фабрики троллей – виртуальных персонажей, которых используют преувеличить значение того или иного события в глазах людей.
Взлом восприятия – в первую очередь инструмент психологической манипуляции, который использует эмоции, предрассудки, предубеждения и когнитивные искажения людей. Часто он происходит в обход рациональности, логики и фактов: взломать общественное восприятие можно с помощью полностью выдуманного факта или фейковой новости. Однако чаще всего такой взлом основывается на реальном событии, которое любая заинтересованная сторона может преувеличить и трактовать в свою пользу.
Вот пример взлома восприятия с президентских выборов 2016 года.
Накануне выборов злоумышленники взломали электронную почту демократической партии, и письма чиновников утекли в сеть.
Демократы обвинили во взломе своей почты российских хакеров, которые хотят подпортить их репутацию в пользу республиканского кандидата — Трампа. На этом они построили обвинение Трампа в том, что он – марионетка Кремля. А республиканцы стали распространять по соцсетям и СМИ якобы найденные в утекших письмах доказательства того, что демократические чиновники торгуют детьми, породив мощную волну в конспирологическом движении.
Оба «взлома» основывались на реальном событии, но их трактовки оказались либо сильными преувеличениями, либо откровенными фейками. Однако всё это поспособствовало накалу враждебности между последователями республиканцев и демократов и создало почву для новых «взломов» уже на выборах в 2020 году.
В конце 2020 года главными сферами, уязвимыми для «взломов восприятия» стали вопросы пандемии, террористической угрозы и легитимности выборов президента США.
А главными борцами со «взломами восприятия» стали владельцы социальных сетей, что значительно усилило их политическое и социальное влияние. Они развернули активную борьбу с «координированным неаутентичным поведением» на своих площадках (то есть с ботами и фабриками троллей) и стали принимать активное участие в определении правдивости информации, размещаемой на их площадках (борьба с фейковыми новостями).
#чнс_словарь
Термин «взлом восприятия» стал популярным в конце 2020 года. Глава политики безопасности Facebook Натан Глейчер так описал это явление: «Злоумышленники пытаются играть на коллективных ожиданиях широкомасштабного вмешательства [в выборы] и казаться более влиятельными, чем они есть на самом деле. Мы называем это взломом восприятия – попыткой превратить неопределенность в оружие и посеять недоверие и раздор».
Восприятие можно взломать, играя на разнице между реальными фактами — и тем, как их воспринимает общественное сознание. Например, относительно небольшое вмешательство в процесс выборов не способно само по себе реально повлиять на их исход. Но после того, как преувеличенная информация о нем попадает в общественное сознание (через политиков, медиа, блоггеров и соцсети), оно начинает оказывать непропорционально сильное влияние на то, как люди видят выборы.
Так как социальные сети превратились в основной источник новостей и площадку для обмена мнениями, они же стали главным инструментом для полномасштабных «взломов восприятия». В соцсетях расцвели социальные боты и фабрики троллей – виртуальных персонажей, которых используют преувеличить значение того или иного события в глазах людей.
Взлом восприятия – в первую очередь инструмент психологической манипуляции, который использует эмоции, предрассудки, предубеждения и когнитивные искажения людей. Часто он происходит в обход рациональности, логики и фактов: взломать общественное восприятие можно с помощью полностью выдуманного факта или фейковой новости. Однако чаще всего такой взлом основывается на реальном событии, которое любая заинтересованная сторона может преувеличить и трактовать в свою пользу.
Вот пример взлома восприятия с президентских выборов 2016 года.
Накануне выборов злоумышленники взломали электронную почту демократической партии, и письма чиновников утекли в сеть.
Демократы обвинили во взломе своей почты российских хакеров, которые хотят подпортить их репутацию в пользу республиканского кандидата — Трампа. На этом они построили обвинение Трампа в том, что он – марионетка Кремля. А республиканцы стали распространять по соцсетям и СМИ якобы найденные в утекших письмах доказательства того, что демократические чиновники торгуют детьми, породив мощную волну в конспирологическом движении.
Оба «взлома» основывались на реальном событии, но их трактовки оказались либо сильными преувеличениями, либо откровенными фейками. Однако всё это поспособствовало накалу враждебности между последователями республиканцев и демократов и создало почву для новых «взломов» уже на выборах в 2020 году.
В конце 2020 года главными сферами, уязвимыми для «взломов восприятия» стали вопросы пандемии, террористической угрозы и легитимности выборов президента США.
А главными борцами со «взломами восприятия» стали владельцы социальных сетей, что значительно усилило их политическое и социальное влияние. Они развернули активную борьбу с «координированным неаутентичным поведением» на своих площадках (то есть с ботами и фабриками троллей) и стали принимать активное участие в определении правдивости информации, размещаемой на их площадках (борьба с фейковыми новостями).
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: надзорный капитализм
Надзорным капитализмом называют экономическую систему, возникшую в начале XXI века и основанную на сборе, обработке и торговле персональными данными. Во многом она появилась благодаря тому, что технологии сбора данных стремительно развиваются, в то время как регулирующие эти процессы законы — нет.
Надзорными капиталистами называют международные цифровые корпорации с миллиардами пользователей и самой высокой рыночной стоимостью — такие как Google, Facebook или Amazon.
С помощью слежки надзорные капиталисты собирают большие данные о деятельности людей, обрабатывают их мощностями искусственного интеллекта и получают точную картину о поведении пользователей — в том числе возможность предсказывать его. Владение этими данными превратили их интернет-компании в самые эффективные рекламные агенства, а цифровую рекламу – в инструмент политической борьбы. Это привело к тому, что в руках надзорных капиталистов скопилось беспрецедентно большое количество денег и власти.
Человеческий опыт – основное сырье в системе надзорного капитализма. Его в промышленных масштабах добывают из жизней миллиардов людей с помощью средств цифровой слежки в виртуальной и реальной среде. Любые данные, которые человек производит по ходу жизни, – от режима сна и графика сердечной активности до истории покупок и передвижений – оцифровываются, хранятся и обрабатываются в самых крупных data-центрах и системах ИИ, принадлежащих надзорным капиталистам.
Сотни миллионов людей делятся с ними своими данными и позволяют за собой следить, получая в обмен бесплатные услуги – от почты на Gmail и YouTube до аккаунтов в Facebook и Twitter. С развитием интернета вещей возможности слежки и сбора данных значительно расширились: от умных колонок Google и виртуальных помощников Apple до камер наблюдения и дронов от Amazon.
Надзорные капиталисты не только обладают самыми продвинутыми средствами слежки и самыми мощными инструментами медиа и рекламы, но и самыми утонченными и совершенными системами искусственного интеллекта. Их компании – крупнейшие научные лаборатории, в которых работают лучшие ученые из всех областей науки и со всего мира.
Со временем стало очевидно, что такие компании как Google и Facebook не только успешно предсказывают поведение людей, но и могут его модифицировать: то есть они перешли от наблюдения к управлению.
Основные опасности надзорного капитализма – исчезновение приватности людей, усугубление экономического неравенства, угроза свободному рынку.
Средства цифрового контроля, сконцентрированные в руках надзорных капиталистов, могут с одинаковой вероятностью привести как к развитию цифровой демократии, так и к установлению цифрового тоталитаризма. Не говоря уже о том, что исповедуемый надзорными капиталистами детерминизм подрывает саму идею свободы воли.
#чнс_словарь
Надзорным капитализмом называют экономическую систему, возникшую в начале XXI века и основанную на сборе, обработке и торговле персональными данными. Во многом она появилась благодаря тому, что технологии сбора данных стремительно развиваются, в то время как регулирующие эти процессы законы — нет.
Надзорными капиталистами называют международные цифровые корпорации с миллиардами пользователей и самой высокой рыночной стоимостью — такие как Google, Facebook или Amazon.
С помощью слежки надзорные капиталисты собирают большие данные о деятельности людей, обрабатывают их мощностями искусственного интеллекта и получают точную картину о поведении пользователей — в том числе возможность предсказывать его. Владение этими данными превратили их интернет-компании в самые эффективные рекламные агенства, а цифровую рекламу – в инструмент политической борьбы. Это привело к тому, что в руках надзорных капиталистов скопилось беспрецедентно большое количество денег и власти.
Человеческий опыт – основное сырье в системе надзорного капитализма. Его в промышленных масштабах добывают из жизней миллиардов людей с помощью средств цифровой слежки в виртуальной и реальной среде. Любые данные, которые человек производит по ходу жизни, – от режима сна и графика сердечной активности до истории покупок и передвижений – оцифровываются, хранятся и обрабатываются в самых крупных data-центрах и системах ИИ, принадлежащих надзорным капиталистам.
Сотни миллионов людей делятся с ними своими данными и позволяют за собой следить, получая в обмен бесплатные услуги – от почты на Gmail и YouTube до аккаунтов в Facebook и Twitter. С развитием интернета вещей возможности слежки и сбора данных значительно расширились: от умных колонок Google и виртуальных помощников Apple до камер наблюдения и дронов от Amazon.
Надзорные капиталисты не только обладают самыми продвинутыми средствами слежки и самыми мощными инструментами медиа и рекламы, но и самыми утонченными и совершенными системами искусственного интеллекта. Их компании – крупнейшие научные лаборатории, в которых работают лучшие ученые из всех областей науки и со всего мира.
Со временем стало очевидно, что такие компании как Google и Facebook не только успешно предсказывают поведение людей, но и могут его модифицировать: то есть они перешли от наблюдения к управлению.
Основные опасности надзорного капитализма – исчезновение приватности людей, усугубление экономического неравенства, угроза свободному рынку.
Средства цифрового контроля, сконцентрированные в руках надзорных капиталистов, могут с одинаковой вероятностью привести как к развитию цифровой демократии, так и к установлению цифрового тоталитаризма. Не говоря уже о том, что исповедуемый надзорными капиталистами детерминизм подрывает саму идею свободы воли.
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: радикальная прозрачность
Радикальная прозрачность – это такое устройство цифрового общества, при котором личные, корпоративные и государственные данные открыты и доступны для максимально широкого круга людей.
Радикальная прозрачность стала возможной с появлением интернета. Скандалы последних лет, связанные с утечками пользовательских данных, вмешательством иностранных агентов в выборы разных стран и негативным влиянием соцсетей на личную и массовую психологию, вызваны изменением взгляда на личное и общественное в информационном обществе.
Государства и пользователи, как правило, считают радикальную прозрачность угрозой своему благополучию. А вот владельцы интернет-платформ обычно оказываются сторонниками радикальной прозрачности.
В книге 2010 года «The Facebook Effect» Дэвид Киркпатрик приводит слова Марка Цукерберга: «Сторонники радикальной прозрачности в Facebook считают, что большая прозрачность делает людей лучше. Например, они говорят, что благодаря Facebook молодым людям все сложнее изменять своим партнерам. Прозрачность должна сделать общество более толерантным: со временем люди смирятся с тем, что иногда все мы совершаем плохие или стыдные поступки».
Вопрос прозрачности можно рассматривать на трех уровнях:
1) гражданская прозрачность,
2) корпоративная прозрачность,
3) правительственная прозрачность.
В своем крайнем проявлении радикальная прозрачность подразумевает, что все смогут знать всё обо всех и что открытыми станут данные обо всех трех составляющих общества. Это — один из вариантов решения эпистемного неравенства, при котором корпорациям и государствам известно о гражданах гораздо больше, чем гражданам известно о них и даже о самих себе.
Очевидные препятствия для реализации радикальной прозрачности:
1) граждане не хотят лишаться права на неприкосновенность личной жизни – всех пугает «Большой брат», описанный Оруэллом в антиутопии «1984»;
2) корпорации опасаются, что прозрачность негативно скажется на их доходах: при ней исчезает множество конкурентных преимуществ компаний, основанных на корпоративной тайне, а ответственность перед клиентами возрастает – что часто приводит к снижению прибыли;
3) государства отрицают прозрачность из-за конкуренции и вражды с другими государствами.
Цифровой министр Тайваня Одри Тэн – один из самых ярких сторонников радикальной прозрачности. Например, по его инициативе в интернет выкладываются логи всех переговоров чиновников, а при цифровом голосовании в открытый доступ выкладывают данные о том, кто и за что проголосовал.
Марк Цукерберг говорит: «То, что мир станет лучше, если мы будем больше делиться информацией, многим кажется чужеродной концепцией и упирается в их озабоченность приватностью». И сразу подчеркивает: «Но я думаю, мы это сделаем — это вопрос времени».
#чнс_словарь
Радикальная прозрачность – это такое устройство цифрового общества, при котором личные, корпоративные и государственные данные открыты и доступны для максимально широкого круга людей.
Радикальная прозрачность стала возможной с появлением интернета. Скандалы последних лет, связанные с утечками пользовательских данных, вмешательством иностранных агентов в выборы разных стран и негативным влиянием соцсетей на личную и массовую психологию, вызваны изменением взгляда на личное и общественное в информационном обществе.
Государства и пользователи, как правило, считают радикальную прозрачность угрозой своему благополучию. А вот владельцы интернет-платформ обычно оказываются сторонниками радикальной прозрачности.
В книге 2010 года «The Facebook Effect» Дэвид Киркпатрик приводит слова Марка Цукерберга: «Сторонники радикальной прозрачности в Facebook считают, что большая прозрачность делает людей лучше. Например, они говорят, что благодаря Facebook молодым людям все сложнее изменять своим партнерам. Прозрачность должна сделать общество более толерантным: со временем люди смирятся с тем, что иногда все мы совершаем плохие или стыдные поступки».
Вопрос прозрачности можно рассматривать на трех уровнях:
1) гражданская прозрачность,
2) корпоративная прозрачность,
3) правительственная прозрачность.
В своем крайнем проявлении радикальная прозрачность подразумевает, что все смогут знать всё обо всех и что открытыми станут данные обо всех трех составляющих общества. Это — один из вариантов решения эпистемного неравенства, при котором корпорациям и государствам известно о гражданах гораздо больше, чем гражданам известно о них и даже о самих себе.
Очевидные препятствия для реализации радикальной прозрачности:
1) граждане не хотят лишаться права на неприкосновенность личной жизни – всех пугает «Большой брат», описанный Оруэллом в антиутопии «1984»;
2) корпорации опасаются, что прозрачность негативно скажется на их доходах: при ней исчезает множество конкурентных преимуществ компаний, основанных на корпоративной тайне, а ответственность перед клиентами возрастает – что часто приводит к снижению прибыли;
3) государства отрицают прозрачность из-за конкуренции и вражды с другими государствами.
Цифровой министр Тайваня Одри Тэн – один из самых ярких сторонников радикальной прозрачности. Например, по его инициативе в интернет выкладываются логи всех переговоров чиновников, а при цифровом голосовании в открытый доступ выкладывают данные о том, кто и за что проголосовал.
Марк Цукерберг говорит: «То, что мир станет лучше, если мы будем больше делиться информацией, многим кажется чужеродной концепцией и упирается в их озабоченность приватностью». И сразу подчеркивает: «Но я думаю, мы это сделаем — это вопрос времени».
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: доксинг
Доксинг – это сбор и распространение “чувствительной” информации о человеке онлайн: его личные данные выкладываются в открытый доступ без его согласия с целью его унизить, запугать, нанести моральный или репутационный ущерб и подвергнуть опасности.
Чаще всего под доксингом подразумевают раскрытие реальной личности человека, пользующегося онлайн-псевдонимом, а также публикация номера телефона, адреса и любых личных данных, которые позволят установить связь между его интернет-персоной и реальной личностью без его согласия. Более серьезные формы доксинга могут включать раскрытие медицинских данных человека, помещение его документов в открытый доступ, обнародование паролей, личных видео и фотографий.
Легкие формы доксинга подразумевают поверхностный сбор данных о человеке из открытых интернет-источников – социальных сетей, форумов и других публичных ресурсов. Более радикальные формы доксинга связаны со взломом аккаунтов, покупкой данных о жертве на черных рынках, установкой spyware на его устройства и так далее.
Доксинг различается в зависимости от тяжести последствий. Это может быть репутационный ущерб от проблем с отдельными сообществами, семьей или друзьями до полной публичной дискредитации и потери работы. А могут быть более серьезные последствия: тюремное заключение, физические нападения и даже убийство.
Доксинг все чаще используется, как инструмент политического давления: например, когда спецслужбы одной страны выкладывают в открытый доступ данные сотрудников спецслужб другой, или члены одной партии доксят членов партии-конкурента, подвергая их опасности. Но жертвами доксинга становятся и все больше обычных людей: школьников, активистов, работников секс-индустрии, самих троллей и т.д.
В последнее время на волне протестов в США и во Франции особо остро встал вопрос о доксинге полицейских: протестующие снимают на камеры и затем деанонимизируют копов, а правительства пытаются запретить это на законодательном уровне.
Доксинг – серьезная проблема в обществе, где приватность считается ценностью, а неприкосновенность личной жизни защищается законом. Сторонники радикальной прозрачности — в том числе создатели самых популярных социальных сетей — наоборот, призывают пользователей добровольно выкладывать свои данные в открытый доступ, делая доксинг практически невозможным.
#чнс_словарь
Доксинг – это сбор и распространение “чувствительной” информации о человеке онлайн: его личные данные выкладываются в открытый доступ без его согласия с целью его унизить, запугать, нанести моральный или репутационный ущерб и подвергнуть опасности.
Чаще всего под доксингом подразумевают раскрытие реальной личности человека, пользующегося онлайн-псевдонимом, а также публикация номера телефона, адреса и любых личных данных, которые позволят установить связь между его интернет-персоной и реальной личностью без его согласия. Более серьезные формы доксинга могут включать раскрытие медицинских данных человека, помещение его документов в открытый доступ, обнародование паролей, личных видео и фотографий.
Легкие формы доксинга подразумевают поверхностный сбор данных о человеке из открытых интернет-источников – социальных сетей, форумов и других публичных ресурсов. Более радикальные формы доксинга связаны со взломом аккаунтов, покупкой данных о жертве на черных рынках, установкой spyware на его устройства и так далее.
Доксинг различается в зависимости от тяжести последствий. Это может быть репутационный ущерб от проблем с отдельными сообществами, семьей или друзьями до полной публичной дискредитации и потери работы. А могут быть более серьезные последствия: тюремное заключение, физические нападения и даже убийство.
Доксинг все чаще используется, как инструмент политического давления: например, когда спецслужбы одной страны выкладывают в открытый доступ данные сотрудников спецслужб другой, или члены одной партии доксят членов партии-конкурента, подвергая их опасности. Но жертвами доксинга становятся и все больше обычных людей: школьников, активистов, работников секс-индустрии, самих троллей и т.д.
В последнее время на волне протестов в США и во Франции особо остро встал вопрос о доксинге полицейских: протестующие снимают на камеры и затем деанонимизируют копов, а правительства пытаются запретить это на законодательном уровне.
Доксинг – серьезная проблема в обществе, где приватность считается ценностью, а неприкосновенность личной жизни защищается законом. Сторонники радикальной прозрачности — в том числе создатели самых популярных социальных сетей — наоборот, призывают пользователей добровольно выкладывать свои данные в открытый доступ, делая доксинг практически невозможным.
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: Модификация поведения
Цифровая модификация поведения — это система методов воздействия на поведение людей с помощью цифровых технологий.
Модификация поведения основывается на принципах бихевиоризма, разработанных в середине XX века упомянутым выше профессором психологии Берресом Фредериком Скиннером. Один из его методов — оперантное обусловливание, когда объект модификации награждают за желаемое поведение или наказывают за нежелательное.
В наше время этот подход широко применяют создатели мобильных устройств, приложений, интернет-сервисов и в особенности соцсетей. На этом поприще сильно преуспели ведущие представители надзорного капитализма — Google и Facebook.
Цифровой философ Джарон Ланье называет социальные сети империями по модификации поведения:
«Бихевиористы дают организмам — будь то собака, кошка или человек — небольшие награды, изредка чередуя их с небольшими наказаниями. Если речь идет о животных в клетке, наградой может быть конфета, а наказанием — электрошок. Но если перед нами человек со смартфоном, то награды перемещаются в плоскость символического. Ранний бихевиорист профессор Иван Павлов продемонстрировал этот принцип, натренировав собак пускать слюну при звонке — только символе вознаграждения. Так же и в соцсетях: общественное одобрение и неодобрение работают как символические награды и наказания».
Механизм лайков в социальных сетях — наглядный пример символической награды. Лайк контенту пользователя — это награда (а его отсутствие, с точки зрения бихевиоризма, один из видов наказания). При этом количество лайков публикации человека определяется не только и не столько качеством произведенного им контента, но во многом алгоритмами — именно они выбирают, кому, когда и что показывать.
В итоге алгоритмы умной ленты могут увеличивать или уменьшать количество лайков публикации пользователя — а значит, решают, кого вознаградить, а кого наказать.
Сами пользователи оказываются вовлечены в модификацию поведения друг друга, ставя лайки и распределяя награды и наказания.
Чаще всего цифровые механизмы модификации поведения используются в рекламе продуктов и сервисов, а также в политике: в первом случае от пользователей добиваются совершения покупок, а во втором — голосов в поддержку кандидатов и партий.
–––
Словарь цифровой осознанности #чнс_словарь – моя любимая рубрика в «Чорт ногу сломит». Собрал для «Ножа» 7 ключевых понятий из него.
Вообще хочу сделать такой словарь отдельным проектом по распространению цифровой грамотности и цифровой осознанности.
Жду и ваших предложений для следующих терминов, без которых нельзя понять жизнь в цифровую эпоху.
Цифровая модификация поведения — это система методов воздействия на поведение людей с помощью цифровых технологий.
Модификация поведения основывается на принципах бихевиоризма, разработанных в середине XX века упомянутым выше профессором психологии Берресом Фредериком Скиннером. Один из его методов — оперантное обусловливание, когда объект модификации награждают за желаемое поведение или наказывают за нежелательное.
В наше время этот подход широко применяют создатели мобильных устройств, приложений, интернет-сервисов и в особенности соцсетей. На этом поприще сильно преуспели ведущие представители надзорного капитализма — Google и Facebook.
Цифровой философ Джарон Ланье называет социальные сети империями по модификации поведения:
«Бихевиористы дают организмам — будь то собака, кошка или человек — небольшие награды, изредка чередуя их с небольшими наказаниями. Если речь идет о животных в клетке, наградой может быть конфета, а наказанием — электрошок. Но если перед нами человек со смартфоном, то награды перемещаются в плоскость символического. Ранний бихевиорист профессор Иван Павлов продемонстрировал этот принцип, натренировав собак пускать слюну при звонке — только символе вознаграждения. Так же и в соцсетях: общественное одобрение и неодобрение работают как символические награды и наказания».
Механизм лайков в социальных сетях — наглядный пример символической награды. Лайк контенту пользователя — это награда (а его отсутствие, с точки зрения бихевиоризма, один из видов наказания). При этом количество лайков публикации человека определяется не только и не столько качеством произведенного им контента, но во многом алгоритмами — именно они выбирают, кому, когда и что показывать.
В итоге алгоритмы умной ленты могут увеличивать или уменьшать количество лайков публикации пользователя — а значит, решают, кого вознаградить, а кого наказать.
Сами пользователи оказываются вовлечены в модификацию поведения друг друга, ставя лайки и распределяя награды и наказания.
Чаще всего цифровые механизмы модификации поведения используются в рекламе продуктов и сервисов, а также в политике: в первом случае от пользователей добиваются совершения покупок, а во втором — голосов в поддержку кандидатов и партий.
–––
Словарь цифровой осознанности #чнс_словарь – моя любимая рубрика в «Чорт ногу сломит». Собрал для «Ножа» 7 ключевых понятий из него.
Вообще хочу сделать такой словарь отдельным проектом по распространению цифровой грамотности и цифровой осознанности.
Жду и ваших предложений для следующих терминов, без которых нельзя понять жизнь в цифровую эпоху.
Нож
Словарь цифровой осознанности: живая лаборатория, поведенческий излишек и еще 5 важных понятий новой высокотехнологичной реальности
Почему все мы — подопытные в живой лаборатории, как нас наказывают соцсети и что (хочется верить) спасет мир от неравенства?
Словарь цифровой осознанности: поведенческий излишек
Поведенческий излишек (behavioral surplus) — это данные о поведении пользователей, которые компании, предоставляющие услуги, собирают и обрабатывают, но используют не по заявленному назначению.
Этот излишек появляется потому, что приложения собирают о своих пользователях больше информации, чем нужно для непосредственного улучшения сервиса или предоставления услуги. Например, программа-калькулятор может запрашивать доступ к камере и геолокации смартфона, а программа для обработки фотографий — к контактам и почтовому адресу.
Чтобы основные функции программ хорошо работали, эти данные не нужны. Зато компании, которым мы разрешили сбор этой информации, смогут затем монетизировать ее в других ситуациях или даже продать кому-то другому.
Вот что американский философ Шошана Зубофф пишет о поведенческом излишке:
«Надзорные капиталисты относятся к человеческому опыту как к бесплатному сырью, которое они перерабатывают в данные. Хотя некоторые из собранных данных идут на улучшение продукта или сервиса, значительная их часть объявляется „поведенческим излишком“ и уходит в собственность надзорных капиталистов. Затем эта информация обрабатываются „машинным интеллектом“ и превращается в предсказания о вашем поведении, которыми можно торговать».
Впервые масштабно монетизировать поведенческий излишек получилось у Google. Поисковик развивался, и они собирали всё больше данных о пользователях сервиса. Часть этой информации они использовали для улучшения поиска, а другую часть поначалу считали бесполезной. Однако когда реклама легла в основу финансовой модели Google, избыточные данные о поведении пользователей стали использовать в интересах рекламодателей.
Чем больше данных о пользователях собирал и обрабатывал Google, тем более релевантную рекламу он им показывал. Рекламодатели, у которых не было доступа к такой полной информации о потенциальных покупателях, смогли получить доступ к уже готовым выводам о будущем поведении покупателей: Google доносил рекламу до нужного пользователя максимально эффективно.
За счет такой монополии на поведенческий излишек рекламные гонорары Google быстро и стабильно росли.
Государства, корпорации и мелкие компании стараются максимально расширить перечень собираемой информации. Google начинал со слов, которые пользователи вводили в поисковик, а сейчас компании фиксируют их голоса, фото и видео, эмоции, изменения личности и т. д. Другими словами, о пользователях собирают как можно больше информации, но не объясняют, зачем именно.
#чнс_словарь
Поведенческий излишек (behavioral surplus) — это данные о поведении пользователей, которые компании, предоставляющие услуги, собирают и обрабатывают, но используют не по заявленному назначению.
Этот излишек появляется потому, что приложения собирают о своих пользователях больше информации, чем нужно для непосредственного улучшения сервиса или предоставления услуги. Например, программа-калькулятор может запрашивать доступ к камере и геолокации смартфона, а программа для обработки фотографий — к контактам и почтовому адресу.
Чтобы основные функции программ хорошо работали, эти данные не нужны. Зато компании, которым мы разрешили сбор этой информации, смогут затем монетизировать ее в других ситуациях или даже продать кому-то другому.
Вот что американский философ Шошана Зубофф пишет о поведенческом излишке:
«Надзорные капиталисты относятся к человеческому опыту как к бесплатному сырью, которое они перерабатывают в данные. Хотя некоторые из собранных данных идут на улучшение продукта или сервиса, значительная их часть объявляется „поведенческим излишком“ и уходит в собственность надзорных капиталистов. Затем эта информация обрабатываются „машинным интеллектом“ и превращается в предсказания о вашем поведении, которыми можно торговать».
Впервые масштабно монетизировать поведенческий излишек получилось у Google. Поисковик развивался, и они собирали всё больше данных о пользователях сервиса. Часть этой информации они использовали для улучшения поиска, а другую часть поначалу считали бесполезной. Однако когда реклама легла в основу финансовой модели Google, избыточные данные о поведении пользователей стали использовать в интересах рекламодателей.
Чем больше данных о пользователях собирал и обрабатывал Google, тем более релевантную рекламу он им показывал. Рекламодатели, у которых не было доступа к такой полной информации о потенциальных покупателях, смогли получить доступ к уже готовым выводам о будущем поведении покупателей: Google доносил рекламу до нужного пользователя максимально эффективно.
За счет такой монополии на поведенческий излишек рекламные гонорары Google быстро и стабильно росли.
Государства, корпорации и мелкие компании стараются максимально расширить перечень собираемой информации. Google начинал со слов, которые пользователи вводили в поисковик, а сейчас компании фиксируют их голоса, фото и видео, эмоции, изменения личности и т. д. Другими словами, о пользователях собирают как можно больше информации, но не объясняют, зачем именно.
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: управление на основе больших данных
Управление на основе больших данных (data-driven governance, DDG) – это подход к управлению и организации общества, основанный на сборе и обработке больших данных с целью принятия наиболее эффективных решений. Для этого данные должны быть упорядоченными, собранными в единые базы и доступными не только правительству, но и гражданам страны.
Принятые на основе анализа больших данных решения — более точные и своевременные и могут стать более прозрачными для граждан. Благодаря этому к управлению государством можно привлекать не только чиновников и политиков, но и специалистов в области аналитики данных, а также ИИ-инженеров.
В условиях Четвертой промышленной революции появляется все больше возможностей для сбора и упорядочивания информации об экономике, жизни общества, работе городов и т.д. А в высокоцифровизованном государстве практически всё производит большое количество информации (больших данных): от разных видов деятельности, взаимодействия граждан и организаций до материальных объектов вроде систем канализации, газопроводов или дорог. Развитие интернета вещей в ближайшем будущем позволит считывать еще больше информации, а социальные сети и привлечение граждан к сбору данных позволит исследовать сферы, недоступные для датчиков и систем искусственного интеллекта.
DDG подразумевает не только сбор больших данных, но и высокий уровень их прозрачности. Благодаря этому состояние дел в хозяйстве или здравоохранении, социальной и финансовой сферах можно наблюдать и анализировать в реальном времени. А значит, можно реагировать быстрее и решать появляющиеся проблемы гораздо эффективнее, чем в старом обществе, не допуская катастроф и критических ситуаций.
DDG усиливает локальные сообщества: предоставляя доступ к подробным данным об их доме, районе, городе, людей можно вовлечь вовлекая в решение проблем, оптимизацию и предотвращение вреда. Сторонники DDG считают, что информационная осознанность граждан приведет к ослаблению управления “сверху-вниз” и к усилению самоуправления, основанного на механизмах обратной связи.
С точки зрения DDG, население городов — это ресурс, который можно мобилизовать ко всеобщему благу, например, с помощью социальных сетей. При достаточном уровне прозрачности данных и активном участии граждан и правительства соцсети могут решать как локальные проблемы (улучшение дорог, борьба с преступностью, облагораживание зон отдыха и тд), так и более глобальные проблемы (борьба с климатическими изменениями, бедностью и тд).
DDG похож на движение Quantified Self (QS), которое использует данные с датчиков и фитнес-трекеров для улучшения здоровья. QS позволяет человеку осознать, как его действия сказываются на его физическом состоянии, а DDG помогает целому обществу осознать, как его действия (и бездействие) сказывается на всеобщем благосостоянии.
Наибольшей популярностью концепции DDG пользуются в азиатских странах: Китае, Индонезии, Тайване — а также в Индии и некоторых африканских странах. Китайская система социального кредита граждан – тоже один из вариантов работы DDG.
#чнс_словарь
Управление на основе больших данных (data-driven governance, DDG) – это подход к управлению и организации общества, основанный на сборе и обработке больших данных с целью принятия наиболее эффективных решений. Для этого данные должны быть упорядоченными, собранными в единые базы и доступными не только правительству, но и гражданам страны.
Принятые на основе анализа больших данных решения — более точные и своевременные и могут стать более прозрачными для граждан. Благодаря этому к управлению государством можно привлекать не только чиновников и политиков, но и специалистов в области аналитики данных, а также ИИ-инженеров.
В условиях Четвертой промышленной революции появляется все больше возможностей для сбора и упорядочивания информации об экономике, жизни общества, работе городов и т.д. А в высокоцифровизованном государстве практически всё производит большое количество информации (больших данных): от разных видов деятельности, взаимодействия граждан и организаций до материальных объектов вроде систем канализации, газопроводов или дорог. Развитие интернета вещей в ближайшем будущем позволит считывать еще больше информации, а социальные сети и привлечение граждан к сбору данных позволит исследовать сферы, недоступные для датчиков и систем искусственного интеллекта.
DDG подразумевает не только сбор больших данных, но и высокий уровень их прозрачности. Благодаря этому состояние дел в хозяйстве или здравоохранении, социальной и финансовой сферах можно наблюдать и анализировать в реальном времени. А значит, можно реагировать быстрее и решать появляющиеся проблемы гораздо эффективнее, чем в старом обществе, не допуская катастроф и критических ситуаций.
DDG усиливает локальные сообщества: предоставляя доступ к подробным данным об их доме, районе, городе, людей можно вовлечь вовлекая в решение проблем, оптимизацию и предотвращение вреда. Сторонники DDG считают, что информационная осознанность граждан приведет к ослаблению управления “сверху-вниз” и к усилению самоуправления, основанного на механизмах обратной связи.
С точки зрения DDG, население городов — это ресурс, который можно мобилизовать ко всеобщему благу, например, с помощью социальных сетей. При достаточном уровне прозрачности данных и активном участии граждан и правительства соцсети могут решать как локальные проблемы (улучшение дорог, борьба с преступностью, облагораживание зон отдыха и тд), так и более глобальные проблемы (борьба с климатическими изменениями, бедностью и тд).
DDG похож на движение Quantified Self (QS), которое использует данные с датчиков и фитнес-трекеров для улучшения здоровья. QS позволяет человеку осознать, как его действия сказываются на его физическом состоянии, а DDG помогает целому обществу осознать, как его действия (и бездействие) сказывается на всеобщем благосостоянии.
Наибольшей популярностью концепции DDG пользуются в азиатских странах: Китае, Индонезии, Тайване — а также в Индии и некоторых африканских странах. Китайская система социального кредита граждан – тоже один из вариантов работы DDG.
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: дата-кооперативы
Дата-кооператив – это независимая ассоциация людей, добровольно объединивших свои личные данные в единую базу.
Концепцию дата-кооперативов предложил Алекс Пентланд – профессор MIT, один из самых цитируемых компьютерных ученых и идеолог европейских законов о защите данных граждан (GDPR).
По его словам, дата-кооперативы должны:
– хранить копии данных участников, чтобы помочь защищать права на них
– представлять участников на переговорах об использовании их данных
– оповещать участников, если за ними осуществляют слежку
– проводить аудит компаний и правительств на тему использования пользовательских данных.
По сути, дата-кооператив должен стать новой прослойкой между производящими информацию гражданами и компаниями, которые извлекают эту информацию из поведения граждан и используют ее в корыстных целях. Дата-кооперативы XXI века аналогичны профсоюзам, возникшим в конце XIX века, как попытка обьединить рабочих в единую силу, способную отстаивать свои интересы перед лицом работодателя.
В эпоху надзорного капитализма дата-кооперативы могут помочь пользователям в отстаивании своих интересов и прав на личные данные перед корпорациями вроде Google и Facebook.
По аналогии с профсоюзами, дата-кооперативы – это горизонтальные организации, состоящие из равноправных членов, которые избирают представителей из своей среды. Участники вступают в такие дата-кооперативы только добровольно и если согласны со всеми правилами объединения.
Сейчас каждый из нас едва ли полноценно владеет своими личными данными и уж тем более не имеет доступа к работе с большими данными – только компании, собирающие информацию о массах людей, могут извлекать из нее полезные инсайты. А дата-кооперативы анонимизируют данные участника, собирают их в единую базу, анализируют и выдают участникам обобщенную информацию об их экономических и социальных условиях, уровне здоровья и доступности удобств.
Например, сейчас приложения вроде Uber не позволяют водителям узнать, сколько другие получают за аналогичную работу, а пассажирам – сколько другие платят за ту же услугу. В итоге за одно и то же водители получают по-разному, а пассажиры платят разные деньги. Дата-кооператив водителей позволил бы им требовать равное вознаграждение за аналогичную работу, а пассажирам – платить за поездки справедливые цены и получать адекватный уровень сервиса.
Люди могут участвовать во множестве дата-кооперативов и выбирать, какие данные они хотят предоставить кооперативу, а также имеют право в любой момент изъять свои данные.
#чнс_словарь
Дата-кооператив – это независимая ассоциация людей, добровольно объединивших свои личные данные в единую базу.
Концепцию дата-кооперативов предложил Алекс Пентланд – профессор MIT, один из самых цитируемых компьютерных ученых и идеолог европейских законов о защите данных граждан (GDPR).
По его словам, дата-кооперативы должны:
– хранить копии данных участников, чтобы помочь защищать права на них
– представлять участников на переговорах об использовании их данных
– оповещать участников, если за ними осуществляют слежку
– проводить аудит компаний и правительств на тему использования пользовательских данных.
По сути, дата-кооператив должен стать новой прослойкой между производящими информацию гражданами и компаниями, которые извлекают эту информацию из поведения граждан и используют ее в корыстных целях. Дата-кооперативы XXI века аналогичны профсоюзам, возникшим в конце XIX века, как попытка обьединить рабочих в единую силу, способную отстаивать свои интересы перед лицом работодателя.
В эпоху надзорного капитализма дата-кооперативы могут помочь пользователям в отстаивании своих интересов и прав на личные данные перед корпорациями вроде Google и Facebook.
По аналогии с профсоюзами, дата-кооперативы – это горизонтальные организации, состоящие из равноправных членов, которые избирают представителей из своей среды. Участники вступают в такие дата-кооперативы только добровольно и если согласны со всеми правилами объединения.
Сейчас каждый из нас едва ли полноценно владеет своими личными данными и уж тем более не имеет доступа к работе с большими данными – только компании, собирающие информацию о массах людей, могут извлекать из нее полезные инсайты. А дата-кооперативы анонимизируют данные участника, собирают их в единую базу, анализируют и выдают участникам обобщенную информацию об их экономических и социальных условиях, уровне здоровья и доступности удобств.
Например, сейчас приложения вроде Uber не позволяют водителям узнать, сколько другие получают за аналогичную работу, а пассажирам – сколько другие платят за ту же услугу. В итоге за одно и то же водители получают по-разному, а пассажиры платят разные деньги. Дата-кооператив водителей позволил бы им требовать равное вознаграждение за аналогичную работу, а пассажирам – платить за поездки справедливые цены и получать адекватный уровень сервиса.
Люди могут участвовать во множестве дата-кооперативов и выбирать, какие данные они хотят предоставить кооперативу, а также имеют право в любой момент изъять свои данные.
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: майнинг реальности
Майнинг реальности – это сбор и анализ данных людей в физическом и цифровом пространстве. Главная цель майнинга – выявить паттерны поведения.
Майнинг реальности существует много веков: все мы знаем его под видом статистики. В современной форме он развился только в начале XXI века с появлением первых смартфонов и мобильного интернета. Новые технологии способны превратить почти любую информацию в ценный ресурс, поэтому добычу (майнинг) данных можно сравнить с добычей ценных ископаемых или топлива из недр земли. Но вместо нефтяных вышек и шахт для майнинга реальности используют вышки сотовой связи, камеры видеонаблюдения, историю в интернет браузере и даже глюкометры – то есть любые технологии, фиксирующие результаты жизнедеятельности людей.
Практически всё, происходящее в окружающей среде и внутри людей можно перевести на язык данных. Хотя информация о жизни животных или о климатических изменениях – часть майнинга реальности, наибольшую ценность представляют данные, произведенные именно людьми.
Майнинг реальности – это часть социальной физики, поэтому он фокусируется на социальном взаимодействии людей. Оно считается первичным по отношению к экономическому, финансовому или культурному взаимодействиям.
Пионерами майнинга реальности стали американские компьютерные ученые и корпорации из Кремниевой долины вроде Google и Facebook. Смартфоны, круглосуточно сопровождающие человека, стали идеальными инструментами для считывания и замера поведения людей. Они создают критичное количество данных, на основе которых ученые смогли разобраться в таких явлениях, как распространение вирусов, преступности или диабета.
Майнить реальность можно на разных уровнях, собирая и анализируя данные одного человека, группы людей, города, страны и даже всего человечества. В зависимости от масштаба «живой лаборатории», в которой происходит сбор данных, исследователи получают инсайты разного уровня: от рекомендаций человеку по поводу развлечений и покупок до решений международных проблем вроде климатических изменений или голода.
Пандемия коронавируса дала самый крупный в истории толчок развитию майнинга реальности. Он вышел из лабораторий ученых и технокорпораций, майнить стали правительства стран. Сбор данных о передвижении граждан, их социальных контактах, данные о течении их болезни, прививочный статус – все эти практики из арсенала майнеров реальности стали новой нормой для всех.
#чнс_словарь
Майнинг реальности – это сбор и анализ данных людей в физическом и цифровом пространстве. Главная цель майнинга – выявить паттерны поведения.
Майнинг реальности существует много веков: все мы знаем его под видом статистики. В современной форме он развился только в начале XXI века с появлением первых смартфонов и мобильного интернета. Новые технологии способны превратить почти любую информацию в ценный ресурс, поэтому добычу (майнинг) данных можно сравнить с добычей ценных ископаемых или топлива из недр земли. Но вместо нефтяных вышек и шахт для майнинга реальности используют вышки сотовой связи, камеры видеонаблюдения, историю в интернет браузере и даже глюкометры – то есть любые технологии, фиксирующие результаты жизнедеятельности людей.
Практически всё, происходящее в окружающей среде и внутри людей можно перевести на язык данных. Хотя информация о жизни животных или о климатических изменениях – часть майнинга реальности, наибольшую ценность представляют данные, произведенные именно людьми.
Майнинг реальности – это часть социальной физики, поэтому он фокусируется на социальном взаимодействии людей. Оно считается первичным по отношению к экономическому, финансовому или культурному взаимодействиям.
Пионерами майнинга реальности стали американские компьютерные ученые и корпорации из Кремниевой долины вроде Google и Facebook. Смартфоны, круглосуточно сопровождающие человека, стали идеальными инструментами для считывания и замера поведения людей. Они создают критичное количество данных, на основе которых ученые смогли разобраться в таких явлениях, как распространение вирусов, преступности или диабета.
Майнить реальность можно на разных уровнях, собирая и анализируя данные одного человека, группы людей, города, страны и даже всего человечества. В зависимости от масштаба «живой лаборатории», в которой происходит сбор данных, исследователи получают инсайты разного уровня: от рекомендаций человеку по поводу развлечений и покупок до решений международных проблем вроде климатических изменений или голода.
Пандемия коронавируса дала самый крупный в истории толчок развитию майнинга реальности. Он вышел из лабораторий ученых и технокорпораций, майнить стали правительства стран. Сбор данных о передвижении граждан, их социальных контактах, данные о течении их болезни, прививочный статус – все эти практики из арсенала майнеров реальности стали новой нормой для всех.
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: дата-двойник
Дата-двойник – это виртуальная модель реальной личности, основанная на данных о ней; цифровая копия, собранная из информационного следа человека.
Заинтересованные стороны могут формировать дата-двойников из всей доступной о человеке информации: от биометрических данных и данных о социальном круге до истории покупок и потребляемого контента.
Поскольку цифровые следы одного человека оседают в разных непересекающихся информационных экосистемах, одновременно существует множество дата-двойников человека разной степени детализации. Их полнота зависит от объема и качества собранной о человеке информации: например, двойник, созданный с помощью фитнес-трекера, будет отличаться от двойника, созданного на основе просмотров в Netflix или YouTube.
Создание виртуальной модели личности пользователя помогает предсказывать его поведение, предпочтения и реакции. Это широко используются компаниями вроде Google и Facebook, в первую очередь, для создания рекламных стратегий. Если компания имеет в распоряжении data-двойника, она может с большой точностью определить, какой стимул (реклама, политический посыл) сподвигнет реального человека совершить необходимое действие. Именно из-за существования дата-двойников в последние годы говорят о том, что цифровые корпорации могут знать человека лучше, чем он сам знает себя.
Но есть и другое, потенциально взрывное, использование дата-двойников, о котором пока мало говорят. В ближайшем будущем дата-двойники станут основой для роботизации и замены реальных работников машинами. ИИ будет записать действия работников, чтобы затем их имитировать. Качественный и полный дата-двойник позволит ИИ с большой эффективностью заменить человека на рабочем месте. Дата-двойники также могут сыграть важную роль в развитии концепции Artificial General Intelligence – человекоподобного искусственного интеллекта, обладающего сознанием.
#чнс_словарь
Дата-двойник – это виртуальная модель реальной личности, основанная на данных о ней; цифровая копия, собранная из информационного следа человека.
Заинтересованные стороны могут формировать дата-двойников из всей доступной о человеке информации: от биометрических данных и данных о социальном круге до истории покупок и потребляемого контента.
Поскольку цифровые следы одного человека оседают в разных непересекающихся информационных экосистемах, одновременно существует множество дата-двойников человека разной степени детализации. Их полнота зависит от объема и качества собранной о человеке информации: например, двойник, созданный с помощью фитнес-трекера, будет отличаться от двойника, созданного на основе просмотров в Netflix или YouTube.
Создание виртуальной модели личности пользователя помогает предсказывать его поведение, предпочтения и реакции. Это широко используются компаниями вроде Google и Facebook, в первую очередь, для создания рекламных стратегий. Если компания имеет в распоряжении data-двойника, она может с большой точностью определить, какой стимул (реклама, политический посыл) сподвигнет реального человека совершить необходимое действие. Именно из-за существования дата-двойников в последние годы говорят о том, что цифровые корпорации могут знать человека лучше, чем он сам знает себя.
Но есть и другое, потенциально взрывное, использование дата-двойников, о котором пока мало говорят. В ближайшем будущем дата-двойники станут основой для роботизации и замены реальных работников машинами. ИИ будет записать действия работников, чтобы затем их имитировать. Качественный и полный дата-двойник позволит ИИ с большой эффективностью заменить человека на рабочем месте. Дата-двойники также могут сыграть важную роль в развитии концепции Artificial General Intelligence – человекоподобного искусственного интеллекта, обладающего сознанием.
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: ремотопия
Ремотопия (от англ. “remote”, удаленный + утопия) – новое положение на рынке труда, когда сотрудники тотально работают на удаленных рабочих местах.
Растущие возможности интернета давно подталкивают работодателей к переводу части сотрудников на удаленные рабочие места. Пандемия коронавируса в 2020 году сделала такую возможность необходимостью и превратила удаленную работу в новую норму.
Ремотопия размывает понятия рабочего места: удаленно можно работать не только из своего дома, находящегося в часе езды от офиса, но и из другой страны или другого континента. Работник всегда остается на связи с коллегами и клиентами.
Сильно расширяется рынок труда: удаленная работа позволяет привлекать сотрудников из других городов и стран. Работодателям это увеличивает доступ к талантам и квалифицированным работникам, а между работниками увеличивается конкуренция за рабочие места. Ремотопия также тесно связана с уберизацией экономики и проектным наймом сотрудников.
В условиях ремотопии меняется качество жизни сотрудников: например, им не нужно тратить время на путь из дома в офис, нет нужды арендовать жилье рядом с работой. Это будет приводить к пересмотру значения города, даст возможность людям селиться ближе к природе и создаст условия для более экологичного образа жизни.
С другой стороны, ремотопия приводит к ненормированному рабочему графику, болезненному стиранию грани между офисом и домом, выгоранию из-за невозможности отключиться от работы.
В начале 2020-х основа удаленной работы – текстовые и видео-чаты, но уже к 2030-м нормой ремотопии станут трехмерные виртуальные офисы.
#чнс_словарь
Ремотопия (от англ. “remote”, удаленный + утопия) – новое положение на рынке труда, когда сотрудники тотально работают на удаленных рабочих местах.
Растущие возможности интернета давно подталкивают работодателей к переводу части сотрудников на удаленные рабочие места. Пандемия коронавируса в 2020 году сделала такую возможность необходимостью и превратила удаленную работу в новую норму.
Ремотопия размывает понятия рабочего места: удаленно можно работать не только из своего дома, находящегося в часе езды от офиса, но и из другой страны или другого континента. Работник всегда остается на связи с коллегами и клиентами.
Сильно расширяется рынок труда: удаленная работа позволяет привлекать сотрудников из других городов и стран. Работодателям это увеличивает доступ к талантам и квалифицированным работникам, а между работниками увеличивается конкуренция за рабочие места. Ремотопия также тесно связана с уберизацией экономики и проектным наймом сотрудников.
В условиях ремотопии меняется качество жизни сотрудников: например, им не нужно тратить время на путь из дома в офис, нет нужды арендовать жилье рядом с работой. Это будет приводить к пересмотру значения города, даст возможность людям селиться ближе к природе и создаст условия для более экологичного образа жизни.
С другой стороны, ремотопия приводит к ненормированному рабочему графику, болезненному стиранию грани между офисом и домом, выгоранию из-за невозможности отключиться от работы.
В начале 2020-х основа удаленной работы – текстовые и видео-чаты, но уже к 2030-м нормой ремотопии станут трехмерные виртуальные офисы.
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: инфодемия
Инфодемия – это быстрое неконтролируемое распространение информации о событии или явлении, провоцирующее хаотичные, противоречащие друг другу и часто вредоносные действия большого количества людей.
Инфодемия создает поток, в котором перемешана правдивая, неточная и заведомо ложная информация, из-за чего практически невозможно определить истину. Во время инфодемии из-за переизбытка “фактов” – проверенных и непроверенных – размывается грань между правдой и вымыслом. Людям приходится руководствоваться, скорее, верой и доверием к выбранным авторитетам, чем рациональным пониманием ситуации или явления.
Инфодемия поляризует общество и усиливает пузыри фильтров вокруг интернет-пользователей и сообществ. В разгар инфодемии размываются сами понятия рациональности, фактов и реальности: люди трактуют их в зависимости от своего пузыря фильтров и принадлежности к группе.
Инфодемия может разворачиваться офлайн (например, происходившая в XV-XVII веках охота на ведьм) и онлайн (например, события, связанные с пандемией и преодолением ее последствий).
Обязательное условие возникновения инфодемии – повышенная скорость информационных потоков внутри общества. Охота на ведьм развернулась на фоне рассвета книгопечатания, ускорившего распространение идей через книги (именно “Молот ведьм” стал первым в истории бестселлером). А пандемийная онлайн-инфодемия – на фоне вынужденной миграции людей из офисов домой и радикального увеличения роли интернета и соцсетей в общественной жизни.
#чнс_словарь
Инфодемия – это быстрое неконтролируемое распространение информации о событии или явлении, провоцирующее хаотичные, противоречащие друг другу и часто вредоносные действия большого количества людей.
Инфодемия создает поток, в котором перемешана правдивая, неточная и заведомо ложная информация, из-за чего практически невозможно определить истину. Во время инфодемии из-за переизбытка “фактов” – проверенных и непроверенных – размывается грань между правдой и вымыслом. Людям приходится руководствоваться, скорее, верой и доверием к выбранным авторитетам, чем рациональным пониманием ситуации или явления.
Инфодемия поляризует общество и усиливает пузыри фильтров вокруг интернет-пользователей и сообществ. В разгар инфодемии размываются сами понятия рациональности, фактов и реальности: люди трактуют их в зависимости от своего пузыря фильтров и принадлежности к группе.
Инфодемия может разворачиваться офлайн (например, происходившая в XV-XVII веках охота на ведьм) и онлайн (например, события, связанные с пандемией и преодолением ее последствий).
Обязательное условие возникновения инфодемии – повышенная скорость информационных потоков внутри общества. Охота на ведьм развернулась на фоне рассвета книгопечатания, ускорившего распространение идей через книги (именно “Молот ведьм” стал первым в истории бестселлером). А пандемийная онлайн-инфодемия – на фоне вынужденной миграции людей из офисов домой и радикального увеличения роли интернета и соцсетей в общественной жизни.
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: нейроинтерфейс
Нейроинтерфейс (BCI – brain-computer interface) – это технология прямой связи нервной системы и мозга с компьютерной средой.
Клавиатура, мышь и тачскрин смартфона трансформируют физические жесты пользователя в действия внутри цифровой среды. Нейроинтерфейсы оптимизируют взаимодействие пользователя с компьютером: намерение что-то изменить в виртуальной среде рождается в мозгу и сразу превращается в команду – исчезает нужда двигать мышку рукой или свайпать экран пальцем.
Нейроинтерфейсы делятся на две категории:
- неинвазивные (считывают и посылают сигнал в мозг без проникновения в череп)
- инвазивные (из работа требует вскрытия черепушки и установки в мозг проводков).
Неинвазивные нейроинтерфейсы устанавливают между мозгом и устройством менее подробную и стабильную связь по сравнению с инвазивными, зато их использование более дружелюбно к пользователю и не требует дополнительных операций. Инвазивные интерфейсы дают более четкий и подробный сигнал, но для их установки нужно делать операцию, что сопряжено с дополнительными рисками, затратами и техническими сложностями.
Лидеры в развитии неинвазивных нейроинтерфейсов – компания Kernel и Facebook, а инвазивных — компания Илона Маска Neuralink.
Развитие нейроинтерфейсов может сделать людей “телепатами”, понимающими друг друга без слов и управляющими средой силой мысли. Они позволят пользователям делиться переживаниями и телесными ощущениями. Мозги смогут подключаться друг к другу, чтобы устраивать коллективные брейнштормы, решать научные и политические проблемы. Также станет возможным глубинный симбиоз ИИ с человеческим сознанием, что, по мнению некоторых ученых, приведет человечество к состоянию сингулярности.
С другой стороны, та же технология может лечь в основу самых темных и мрачных сценариев развития человечества. Например, распространение нейроинтерфейсов может привести к возникновению нейрототалитаризма, когда правительства или корпорации смогут напрямую контролировать мысли и переживания людей в полном смысле этих слов, а не опосредованно, с помощью кнута и пряника, как это было в тоталитарных режимах прошлого.
#чнс_словарь
Нейроинтерфейс (BCI – brain-computer interface) – это технология прямой связи нервной системы и мозга с компьютерной средой.
Клавиатура, мышь и тачскрин смартфона трансформируют физические жесты пользователя в действия внутри цифровой среды. Нейроинтерфейсы оптимизируют взаимодействие пользователя с компьютером: намерение что-то изменить в виртуальной среде рождается в мозгу и сразу превращается в команду – исчезает нужда двигать мышку рукой или свайпать экран пальцем.
Нейроинтерфейсы делятся на две категории:
- неинвазивные (считывают и посылают сигнал в мозг без проникновения в череп)
- инвазивные (из работа требует вскрытия черепушки и установки в мозг проводков).
Неинвазивные нейроинтерфейсы устанавливают между мозгом и устройством менее подробную и стабильную связь по сравнению с инвазивными, зато их использование более дружелюбно к пользователю и не требует дополнительных операций. Инвазивные интерфейсы дают более четкий и подробный сигнал, но для их установки нужно делать операцию, что сопряжено с дополнительными рисками, затратами и техническими сложностями.
Лидеры в развитии неинвазивных нейроинтерфейсов – компания Kernel и Facebook, а инвазивных — компания Илона Маска Neuralink.
Развитие нейроинтерфейсов может сделать людей “телепатами”, понимающими друг друга без слов и управляющими средой силой мысли. Они позволят пользователям делиться переживаниями и телесными ощущениями. Мозги смогут подключаться друг к другу, чтобы устраивать коллективные брейнштормы, решать научные и политические проблемы. Также станет возможным глубинный симбиоз ИИ с человеческим сознанием, что, по мнению некоторых ученых, приведет человечество к состоянию сингулярности.
С другой стороны, та же технология может лечь в основу самых темных и мрачных сценариев развития человечества. Например, распространение нейроинтерфейсов может привести к возникновению нейрототалитаризма, когда правительства или корпорации смогут напрямую контролировать мысли и переживания людей в полном смысле этих слов, а не опосредованно, с помощью кнута и пряника, как это было в тоталитарных режимах прошлого.
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: Алгократия
Алгократия – это форма социального устройства, в которой алгоритмы ИИ принимают активное участие в управлении обществом: правительством, бизнесами и гражданами. Алгоритмы власти создаются компаниями и/или правительствами на основе данных пользователей и граждан.
Алгократия возможна за счет растущего количества больших данных, производимых людьми, и развития нейросетей, способных анализировать эти данные и принимать на основе анализа решения.
Люди следят за погодой и колебаниями рынка, здоровьем и политическими предпочтениями других людей. На основе этих данных чиновники, бизнесмены и граждане принимают решения об устройстве и функционировании общества – часто ошибочные. Во многих областях способность нейросетей принимать решения на основе данных уже превосходит способности людей: от поиска новых антибиотиков и игры в шахматы до расстановки чипов на микросхемах и распознавания опухолей на рентгеновских снимках.
Руководство страной и компанией – это тоже принятие решений на основе имеющихся у руководителей данных. Нейросети будут помогать людям принимать оптимальные решения, а со временем будут все чаще принимать решения по управлению обществом вместо людей.
Ключевые представители современной алгократии – Китай и американские технокопорации.
Каждую секунду алгоритмы Facebook выдают 6 млн предсказаний для 2,8 млрд пользователей соцсети. ИИ выбирает, каким контентом заполнить ленту пользователя, и решает, какие посты и пользователи нуждаются в бане или увеличении видимости.
В Китае работает государственная система социального рейтинга пользователей: на основе собранных данных алгоритмы начисляют и вычитают гражданам и компаниям очки, а место в рейтинге обеспечивает награды (меньший процент на кредит) или наказания (запрет на покупку авиабилетов).
Два главных вопроса алгократии:
– Каковы границы контроля и власти алгоритмов над людьми?
– Какой баланс между человеком и ИИ оптимальный при принятии решений?
#чнс_словарь
Алгократия – это форма социального устройства, в которой алгоритмы ИИ принимают активное участие в управлении обществом: правительством, бизнесами и гражданами. Алгоритмы власти создаются компаниями и/или правительствами на основе данных пользователей и граждан.
Алгократия возможна за счет растущего количества больших данных, производимых людьми, и развития нейросетей, способных анализировать эти данные и принимать на основе анализа решения.
Люди следят за погодой и колебаниями рынка, здоровьем и политическими предпочтениями других людей. На основе этих данных чиновники, бизнесмены и граждане принимают решения об устройстве и функционировании общества – часто ошибочные. Во многих областях способность нейросетей принимать решения на основе данных уже превосходит способности людей: от поиска новых антибиотиков и игры в шахматы до расстановки чипов на микросхемах и распознавания опухолей на рентгеновских снимках.
Руководство страной и компанией – это тоже принятие решений на основе имеющихся у руководителей данных. Нейросети будут помогать людям принимать оптимальные решения, а со временем будут все чаще принимать решения по управлению обществом вместо людей.
Ключевые представители современной алгократии – Китай и американские технокопорации.
Каждую секунду алгоритмы Facebook выдают 6 млн предсказаний для 2,8 млрд пользователей соцсети. ИИ выбирает, каким контентом заполнить ленту пользователя, и решает, какие посты и пользователи нуждаются в бане или увеличении видимости.
В Китае работает государственная система социального рейтинга пользователей: на основе собранных данных алгоритмы начисляют и вычитают гражданам и компаниям очки, а место в рейтинге обеспечивает награды (меньший процент на кредит) или наказания (запрет на покупку авиабилетов).
Два главных вопроса алгократии:
– Каковы границы контроля и власти алгоритмов над людьми?
– Какой баланс между человеком и ИИ оптимальный при принятии решений?
#чнс_словарь
Словарь цифровой осознанности: Деприватность
Деприватность (Inverse Privacy) – это ситуация, в которой третьи лица имеют доступ к информации о человеке, а он сам — не имеет.
Наше взаимодействие с разными организациями – от супермаркетов и фитнес-центров до работодателей и полиции – создает большое количество личных данных о нас. Наши данные оседают внутри организаций, а мы теряем к ним доступ – так данные становятся деприватными.
Такая асимметрия обусловлена в том числе тем, что пользователи элементарно забывают о своих прошлых выборах и действиях, а вот у организаций есть технические возможности помнить — хранить все детали поведения людей.
Впоследствии организации анализируют собранные о нас данные и делают новые выводы, то есть производят новую деприватную информацию, к которой мы также не имеем доступа и часто даже не подозреваем о ее существовании.
Обычно деприватные данные используется для улучшения качества обслуживания пользователей, подбора наиболее подходящих товаров и услуг. Но чаще всего компании используют такие данные гораздо шире, чем изначально заявляют. Например, производители фитнес-трекеров собирают данные о физической активности пользователя, но заодно превращают их в его рекламный профиль и составляют карту его социальных контактов для продажи третьим лицам. Таким образом возникает эпистемное неравенство: data-организации знают о пользователях (поставщиках данных) большие их самих.
Некоторые компании предоставляют пользователям доступ к их деприватным данным, но чаще всего это либо необработанные массивы данных, понятные ИИ, но неудобоваримые для человека, либо наоборот, выхолощенные и максимально упрощенные версии собранных данных.
Главный вызов деприватности заключается не в том, чтобы запретить компаниям собирать, хранить и использовать данные пользователей, а в том, чтобы предоставить пользователям возможность извлекать как можно больше пользы из собранных о них данных.
#чнс_словарь
Деприватность (Inverse Privacy) – это ситуация, в которой третьи лица имеют доступ к информации о человеке, а он сам — не имеет.
Наше взаимодействие с разными организациями – от супермаркетов и фитнес-центров до работодателей и полиции – создает большое количество личных данных о нас. Наши данные оседают внутри организаций, а мы теряем к ним доступ – так данные становятся деприватными.
Такая асимметрия обусловлена в том числе тем, что пользователи элементарно забывают о своих прошлых выборах и действиях, а вот у организаций есть технические возможности помнить — хранить все детали поведения людей.
Впоследствии организации анализируют собранные о нас данные и делают новые выводы, то есть производят новую деприватную информацию, к которой мы также не имеем доступа и часто даже не подозреваем о ее существовании.
Обычно деприватные данные используется для улучшения качества обслуживания пользователей, подбора наиболее подходящих товаров и услуг. Но чаще всего компании используют такие данные гораздо шире, чем изначально заявляют. Например, производители фитнес-трекеров собирают данные о физической активности пользователя, но заодно превращают их в его рекламный профиль и составляют карту его социальных контактов для продажи третьим лицам. Таким образом возникает эпистемное неравенство: data-организации знают о пользователях (поставщиках данных) большие их самих.
Некоторые компании предоставляют пользователям доступ к их деприватным данным, но чаще всего это либо необработанные массивы данных, понятные ИИ, но неудобоваримые для человека, либо наоборот, выхолощенные и максимально упрощенные версии собранных данных.
Главный вызов деприватности заключается не в том, чтобы запретить компаниям собирать, хранить и использовать данные пользователей, а в том, чтобы предоставить пользователям возможность извлекать как можно больше пользы из собранных о них данных.
#чнс_словарь
