你的手機對你了解多少？ Rawpixel.com / Shutterstock.com
百分之七十七的智能手機用戶 依靠谷歌地圖幫助他們快速有效地到達目的地。
Google地圖的一個主要功能是能夠預測不同導航路線的持續時間。 這是可能的，因為使用谷歌地圖的每個人的手機都會將有關其位置和速度的數據發送回谷歌的服務器，在那裡進行分析以生成有關交通狀況的新數據。
像這樣的信息對導航很有用。 但是，用於預測交通模式的完全相同的數據也可用於預測其他類型的信息 - 人們可能對揭示不太熟悉的信息。
例如，有關移動電話過去位置和移動模式的數據 可以用來預測 一個人住在哪裡，他們的雇主是誰，他們在哪裡參加宗教儀式，以及他們的孩子的年齡範圍取決於他們送他們去學校的地方。
這些預測標記了您作為一個人的身份，並猜測您將來可能會做些什麼。 研究表明，人們基本上沒有意識到這些預測是可能的，如果他們確實意識到這一點， 不喜歡它。 在我看來，作為研究預測算法如何影響人們隱私的人，這是美國數字隱私的一個主要問題
這一切怎麼可能？
您使用的每台設備，與您開展業務的每家公司，您創建的每個在線帳戶或您加入的忠誠度計劃，甚至政府本身都會收集有關您的數據。
他們收集的各種數據包括 您的姓名，地址，年齡，社會保障或駕駛執照號碼，購買交易記錄，網頁瀏覽活動，選民登記信息，您是否有孩子與您同住或說外語，您發佈到社交媒體的照片，列表您家的價格，無論您最近有過結婚等生活事件，您的信用評分，您駕駛的汽車類型，您在雜貨上的花費，您擁有多少信用卡債務以及您手機上的位置歷史記錄電話。
這些數據集是否由不同來源單獨收集並且不包含您的姓名並不重要。 根據他們包含的有關您的其他信息，它們仍然很容易匹配。
例如，公共記錄數據庫中有標識符，例如您的姓名和家庭住址，可以與手機上的應用程序的GPS位置數據進行匹配。 這允許第三方將您的家庭住址與您在晚上和夜間大部分時間度過的地點相關聯 - 大概就是您居住的地方。 這意味著即使您沒有直接提供給他們，app開發人員及其合作夥伴也可以訪問您的姓名。
在美國， 您與之互動的公司和平台 擁有他們收集的有關您的數據。 這意味著他們可以合法地將這些信息出售給數據經紀人。
數據經紀人是從廣泛的來源購買和銷售數據集的公司，包括來自的位置數據 許多手機運營商。 數據經紀人將數據結合起來，創建個人的詳細資料 賣給其他公司.
像這樣的組合數據集可用於預測您要購買的內容以定位廣告。 例如，購買了有關您的數據的公司可以執行諸如將您的社交媒體帳戶和網絡瀏覽歷史記錄與您在當地雜貨店運行差事時所採用的路線以及您的購買歷史記錄相關聯的操作。
雇主使用大型數據集和預測算法來決定誰來面試工作和 預測誰可能會退出。 警察部門列出可能的人員名單 更有可能犯下暴力犯罪。 FICO，計算信用評分的同一家公司，也計算一個 “藥物依從性評分” 預測 誰將停止服用處方藥.
人們對此有何了解？
即使人們可能意識到他們的手機有GPS並且他們的名字和地址都在某個公共記錄數據庫中，但他們意識到這一點的可能性要小得多 如何將他們的數據結合起來做出新的預測。 這是因為隱私政策通常只包括 模糊的語言 關於如何使用收集的數據。
在一月份的調查中Pew互聯網和美國生活項目根據平台及其合作夥伴收集的數據，向美國成年Facebook用戶詢問Facebook對其個人特徵的預測。 例如，Facebook為一些用戶分配了一個“多文化親和力”類別，猜測他們與不同種族或種族背景的人有多相似。 此信息用於定位廣告。
調查發現，74百分比的人不知道這些預測。 大約一半的人表示他們不熟悉Facebook預測這樣的信息。
在我的研究中，我發現人們只知道在應用程序的用戶界面中向他們顯示的預測，並且考慮到他們決定使用該應用程序的原因，這是有道理的。 例如，a 2017對健身追踪用戶的研究 表明人們知道他們的跟踪器設備在運動時收集他們的GPS位置。 但這並未意識到活動跟踪公司可以預測他們居住的地方。
在另一項研究中，我發現谷歌搜索用戶知道谷歌收集有關其搜索歷史的數據，Facebook用戶知道Facebook知道他們的朋友是誰。 但 人們不知道 他們的Facebook“喜歡”可以習慣 準確預測他們的政黨關係或性取向.
關於這個還能做什麼？
今天的互聯網在很大程度上依賴於人們管理自己的數字隱私。
公司要求人們事先同意收集數據並對其進行預測的系統。 這種方法 如果人們拒絕使用他們不喜歡的隱私政策的服務，並且公司不違反他們自己的隱私政策，那麼在管理隱私方面會很好。
但研究表明 沒有人讀或理解 那些隱私政策。 而且，即使公司面臨違反隱私承諾的後果，也不會阻止他們 再做一次.
要求用戶同意而不了解他們的數據將如何被使用也允許公司將責任推卸給用戶。 如果用戶開始覺得他們的數據使用的方式實際上並不適合他們，他們就沒有空間抱怨，因為他們同意了，對吧？
在我看來，沒有現實的方法讓用戶了解可能的預測種類。 人們自然希望公司僅以與首先與公司或應用程序交互的原因相關的方式使用他們的數據。 但是，公司通常不會在法律上要求他們將人們使用數據的方式僅限於用戶期望的內容。
德國是聯邦卡特爾辦公室的一個例外 2月7裁定 Facebook必須明確要求其用戶允許將在Facebook上收集的數據與從第三方收集的數據合併。 該裁決還指出，如果人們不同意這一點，他們仍然可以使用Facebook。
我認為美國需要更強有力的隱私相關監管，這樣公司就會更加透明，對用戶不僅對他們收集的數據負責，而且還會通過組合來自多個來源的數據來預測他們所產生的預測。
關於作者
Emilee Rader，媒體與信息副教授， 密歇根州立大學
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