Click to order
Total: 
ПІБ
Ваш номер телефону
Місто доставки
Номер відділення Нової Пошти
Коментар для нас:
Спосіб оплати
Прокачайся разом з нами
Підписуйтесь на наш телеграм канал і тоді ви точно не пропустите наші круті статті
Інтернет

Що про тебе знає Big Data?

Я В ШОКОВІ
Алгоритми та як вони дізнаються про ваше сп’яніння, вагітність або переїзд раніше за вас

Наше суспільство все виразніше усвідомлює, що кожна наша дія в мережі не залишиться непоміченою. Проте мало хто розуміє справжній масштаб того, що відбувається.

Нещодавно мені зателефонував стурбований батько: «Скажи відверто, ти ж працюєш з діджитал, смартфони нас підслуховують? Годину тому я розмовляв про те, що мені потрібна нова машина, і вже бачу рекламу, хоча не відвідував тематичних вебсайтів і не робив відповідних пошукових запитів, я перевірив».

На це питання складно дати однозначну відповідь. З одного боку, деякі мобільні додатки можуть запитувати неправомірний доступ до мікрофона або геопозиції, збирати ці дані й передавати їх рекламодавцям. Проте такі зловживання можна швидко виявити, App Store і Google Play регулярно видаляють додатки, помічені в порушенні правил приватності. Судові витрати, пов'язані з такими справами, більші за будь-які потенційні прибутки.

Іронія полягає в тому, що рекламодавцю абсолютно не потрібно вас підслуховувати, щоб показувати релевантну рекламу. І без записів ваших розмов про вас збирають достатньо даних, щоб з високою вірогідністю передбачити, коли вам може знадобитися певний товар чи послуга.

Target ще в 2016 році міг з 87-відсотковою точністю визначити вагітність відвідувачки, ґрунтуючись на змінах у списку покупок, і навіть передбачити дату майбутніх пологів.

Ви ще не замислювалися про покупку машини, але за рядом непрямих ознак (інший рівень споживання, зміна дозвілля і звичок) рекламні платформи вже розпізнають вас як потенційного покупця і запропонують до вашої уваги кілька брендів. І все це завдяки прориву в аналізі Big Data.

Що таке Big Data?


Big Data, або великі дані — це масив даних, які збирають, обробляють і аналізують, отримуючи на виході чіткі моделі та закономірності.

Великі дані в комерційній сфері використовували десятки років, просто їхній потік не був таким інтенсивним, як зараз. Це, наприклад, записи з камер спостереження, дані GPS-навігаторів або онлайн-платежі.

Перед відкриттям нової точки роздрібні мережі часто купують дані у мобільних операторів для визначення найбільш відвідуваних місць, а за допомогою даних фіскальних операторів можуть визначити район із найбільш платоспроможною аудиторією.

З розвитком соцмереж, онлайн-сервісів і додатків усі ці дані можна зв'язати і отримати максимально повну картину: де живуть потенційні клієнти, що вони люблять дивитися, куди їздять у відпустку і яка у них марка машини.

Насамперед великі дані використовуються для таргетування реклами, щоб запропонувати продукти або послуги тільки потрібній аудиторії.

Як збирають Big Data?


Найбільші можливості зі збору даних — у світових корпорацій, які володіють відразу декількома сервісами. У того ж Facebook зараз понад 2,5 млрд активних користувачів. Також компанія володіє такими сервісами, як Instagram — понад 1 млрд, WhatsApp — понад 2 млрд й іншими.

Але ще більшим впливом володіє Google: поштою Gmail користується 1,5 млрд людей у світі, ще 2,5 млрд — мобільною ОС Android, більше 2 млрд — YouTube. І це не враховуючи додатків Google-пошуку і Google Maps, магазину Google Play і браузера Chrome.

Залишилося додати до цього переліку ресурсів ще й свій онлайн-банк — і Google зможе знати про вас буквально все. Саме таким шляхом пішли в Китаї, де BAT (трійка найбільших компаній — Baidu, Alibaba і Tencent) вибудували автономні екосистеми з усіма можливими діджитал-сервісами, а також власними банками.

Естонський інтернет-холдинг Bolt, теж пішов шляхом консолідації даних: він теж будує екосистему з службою доставки, таксі і сервісом самокатів, щоб отримати максимально повну картину даних своїх аудиторій.

Обсяг зібраних даних у таких компаній колосальний, що дозволяє будувати дуже точні інтелектуальне моделі. Алгоритми Amazon вже навчилися передбачати денний попит на певні групи товарів, щоб заздалегідь відправити їх на районні склади і скоротити час доставки до 20 хвилин. Amazon вже знає, коли у вас закінчиться туалетний папір або пральний порошок.

Як використовують?


  • Насамперед компанії цікавить, що ми постимо та лайкаємо в соцмережах. Наприклад, рекрутери європейських компаній, що шукають іноземних фахівців на релокейт, таргетують людей, потенційно готових до еміграції: тих, хто підписані на англомовні професійні групи; аполітичних, але не задоволених станом справ у своїй країні; тих, хто лайкають і коментують в урбаністичних спільнотах, позитивно реагують на пости про інклюзивності, ЛГБТ та права людини.

  • Великі дані активно використовують і «зливають» сервіси доставки і таксі. Вони знають, де ви живете і працюєте, що любите, який у вас приблизний дохід. Uber, наприклад, показує ціну вище, якщо ви їдете з бару додому і явно перебрали. А коли у вас на телефоні купа інших агрегаторів — навпаки, запропонує дешевше.

  • Мобільні оператори або компанії, які надають SMS-шлюзи банкам для їхніх розсилок, можуть злити ваш номер телефону. Звідси весь цей спам зі знижками, бонусами і подарунками в SMS та деяких месенджерах.

  • Нарешті, ми самі зливаємо свої дані лівим сервісам і додаткам. Згадайте, скільки додатків і сайтів запитували у вас номер телефону для авторизації та скільки разів ви читали користувацьку угоду. А тепер знайдіть і прочитайте, що там написано щодо передачі ваших даних (спойлер: власники можуть передавати їх третім особам на їхній розсуд).

Корпорації можуть роками успішно збирати і навіть продавати дані користувачів, поки не дійде до судового позову або гучного політичного скандалу, як це трапилося з тим же Facebook. На слуханнях у Сенаті стало відомо, як компанія Cambridge Analytica за допомогою великих даних, зібраних FB, залякувала чутливі групи населення, щоб знизити явку в ключових для демократів округах.

Як Віg Data може допомогти?


Але є й світлий бік. Великі дані допомагають ловити злочинців, попередити теракти, знаходити зниклих дітей та багато іншого.

За допомогою Big Data ми отримуємо круті пропозиції від банків і персональні знижки. Завдяки їм ми не платимо за сервіси і соцмережі, які заробляють тільки на рекламі. Інакше один тільки Instagram обходився б нам у кілька тисяч доларів на місяць.

Нарешті, іноді це просто зручно: коли сервіси вже знають, де ви та що хочете, і вам не доведеться самим шукати потрібну інформацію.

Ще одна перспективна сфера для застосування Big Data — освіта, а саме кар'єрне профілювання: це коли підліткам допомагають визначитися з майбутньою професією. Тут великі дані дозволяють зібрати ту інформацію, яку неможливо добути за допомогою традиційних тестів: як поводиться учень, на що звертає увагу, як взаємодіє з різним освітнім контентом.

У США працює програма з профорієнтації — SC ACCELERATE. У ній, зокрема, використовують технологію CareerChoice GPS: аналізують дані про характер учнів, їхню схильність до предметів, сильні та слабкі сторони. Потім дані використовують, щоб допомогти підліткам вибрати відповідні для них вузи.

Як регулюють використання Big Data?


Великі дані й алгоритми на їхній основі можуть принести багато користі, але водночас можуть стати надефективним знаряддям маніпуляції та контролю. Тому в усьому світі їхнє використання стали регулювати спеціальними законами, такими як GDPR в Європі і CCPA в США.

Зі свого боку три роки тому Україна теж взяла на себе зобов'язання вдосконалити рівень захисту персональних даних та рухатись у бік європейської законодавчої моделі. Восени 2018 року активно проводилися робочі групи та обговорення майбутнього законопроєкту, що мав би стати аналогом GDPR в Україні. Проте ініціатива була відкладена на безрік. Незважаючи на це на українському ринку всі основні діджитал-гравці прагнуть статусу GDPR-compliant компанії, щоб полегшити інтеграції з європейськими сервісами, заохотити іноземних клієнтів та інвесторів.