Kaip „Facebook“ ir „Grindr“ pakenkė „Quer People“ privatumui

Neseniai „Cambridge Analytica“ duomenų nutekėjimas , kuris atskleidė, kad Jungtinėje Karalystėje įsikūrusi konsultacijų įmonė naudojo milijonus žmonių „Facebook“ naudotojų duomenų, kad taikytų skelbimus Trumpo vardu, numatė, kaip neleistini duomenys gali būti naudojami ne tik plačiajai Amerikos populiacijai, bet ir keistam žmonėms bei konkrečiai mūsų informacijai. Ši galimybė dabar tapo arčiau realybės, kaip „BuzzFeed“. vakar pranešė kad „Grindr“ leido dviem trečiųjų šalių įmonėms gauti prieigą prie vartotojų ŽIV statuso, vietos ir kitos asmenį identifikuojančios bei jautrios informacijos.

Dėl tokių apreiškimų daugelis keistų žmonių, įskaitant mane, nerimauja dėl didesnių būdų, kaip mūsų asmens duomenis naudoja tokios įmonės kaip „Facebook“ ir „Grindr“, tiek su mūsų sutikimu, tiek be jo, ir kokių unikalių rizikos veiksnių jų praktika kelia keistai bendruomenei. Jei norime gyventi šiame pasaulyje kaip saugūs ir nemokami interneto vartotojai, labai svarbu suprasti, kaip naudojami mūsų duomenys ir kaip veikia šie algoritmai, ypač dabar, kai žinome, kad jie naudojami ne tik parduodant mums produktus, bet ir paveikti mūsų mintis, nuomones ir politines pažiūras.

Nors atsirado tam tikrų judėjimų prieš masinį duomenų dalijimąsi, pvz., #DeleteFacebook, mūsų internetinio pasaulio realybė yra tokia, kad mūsų duomenys renkami masiniu mastu ir nėra išskirtiniai jokiai platformai. Kai naršome ar ieškome internete, siunčiame el. laiškus ir skelbiame informaciją tokiose programose kaip Grindr, tikėtina, kad šie veiksmai naudojami duomenų rinkimo tikslais. Nesvarbu, ar šie duomenys pateks į rinkodaros grupę, politinę organizaciją ar konsultacinę įmonę, mūsų informacija nėra ramybės būsenoje. Galime pabandyti šiek tiek kontroliuoti procesą, pavyzdžiui, naudodami inkognito langą, kai prisijungiame prie interneto, bet tai gali apsaugoti tik dalį mūsų veiklos internete. Mes nebėra tik vartotojai internete – mes patys esame prekės, nes trečiosios šalys taip pat parduoda mūsų duomenis. Tai gali būti siaubinga mintis, tačiau dėl to tiek daug interneto tampa nemokama ir pasiekiama, nes parduodant mūsų duomenis ir naudojant juos skelbimams taikyti įmonėms nereikia tiesiogiai apmokestinti naudotojų.

Prieš pradedant apsisaugoti, svarbu žinoti, kaip toks duomenų rinkimas iš tikrųjų veikia. Kalbant apie mašininį mokymąsi, svarbu atkreipti dėmesį į tai, kad įmonių tokiu būdu renkamų duomenų kiekis yra per didelis, kad kas nors galėtų juos išnagrinėti. Vietoj to, įmonės pateikia duomenis į modelius ir mašinas, kurios prognozuos apie mus. Jie tai daro bandydami išsiaiškinti, kaip užmegzti ryšius tarp įvairios informacijos, kurią jie pateikia, pvz., turimų draugų skaičiaus ar mėgstamų filmų. Naudodami šią informaciją modeliai gali bandyti atspėti jūsų lytį, politinius įsitikinimus arba tikimybę, kad pirksite produktą. Iš čia jie kuria profilius apie mus, kurie vėliau parduodami reklamuotojams.

Šie modeliai yra tokie sudėtingi, kad žmonės tiesiogiai jų nekuria. Vietoj to, šie modeliai, taip pat žinomi kaip algoritmai, yra mokomi mokant mašinas atspėti teisingus atsakymus į duomenis, kuriuos žmonės peržiūrėjo, ir tikintis, kad tai bus taikoma visai visuomenei.

Tačiau net ir dažniausiai naudojami algoritmai susiduria su šiuo mokymusi, pavyzdžiui, veido atpažinimo technologija veiksminga tik tuo atveju, jei esate baltaodis . Keistams žmonėms dideli duomenys taip pat gali paskatinti didesnį taikymą ir klaidingą supratimą apie keistumą ir jo ryšį su mūsų elgesiu. Tiek daug pasirinkimų ir veiksmų, kurie apibrėžia mus kaip keistus žmones, net tiksliai nesupranta, jau nekalbant apie algoritmus, ir labai skiriasi tarp keistų bendruomenės narių, tačiau mašininio mokymosi sistemos naudoja tokius veiksmus, kad bandytų mus identifikuoti.

Didesnių problemų gali kilti, kai programinė įranga veikia taip, kaip numatyta, arba, kaip Grindr situacija, jei savanoriškai pateikiame informaciją apie save, tikėdamiesi, kad ji bus privati, ir tik vėliau sužinome, kad apie tai pranešama trečiosioms šalims. Tai darydami suteikiame galią nuspėti, kas mes esame ir kaip nukreipti mus į partijas, kurioms nesame aiškiai įgalioję. Tai gali būti ne taip varginanti, kai tik pateikia mums reklamą, o jei naudojama atsakingai, ji netgi gali būti naudinga. Tai gali padėti keistosios bendruomenės nariams rasti vieni kitus arba gauti reikiamą informaciją tiems, kuriems jos reikia. Tačiau šis duomenų rinkimas yra labiau baisus, kai jis naudojamas politiniam taikymui ir policijai, ir dar baisesnis, jei naudojamas kiekvienoje mūsų gyvenimo dalyje, siekiant atsikratyti bet kokio privatumo.

Privatumas visada buvo nepaprastai svarbus keistai bendruomenei, nes turime išsiaiškinti, kam galime būti, kur saugu būti savimi ir su kuo atskleisti tokius dalykus kaip mūsų ŽIV statusas. Mūsų saugumo internete palaikymas nėra nauja keista problema – tai sena problema, kuri sprendžiama nauju ir didžiuliu mastu. Privatumo problemos „queer“ bendruomenėje kilo iš daugelio ankstesnių „queer“ aktyvistų, už kuriuos kovojo mūsų baruose, namuose ir kitose socialinėse erdvėse. Jei algoritmas gali išsiaiškinti arba daryti prielaidą, kad esame keistoki, taip pat perduoti informaciją apie ŽIV statusą trečiajai šaliai, prarandame teisę nuspręsti, kada patiems atskleisti tokią neskelbtiną informaciją. Tie duomenys, žinoma, gali būti teikiami reklamuotojams, bet ir teisėsaugai, mūsų šeimoms, mokyklų administratoriams, draudikams ar darbdaviams, todėl mes patenkame į neįtikėtinai nesaugias situacijas, jei jais piktnaudžiaujama.

2014 m. Facebook pakeitė savo politiką kad vartotojai galėtų pasirinkti, kada pateikti savo duomenis trečiųjų šalių programoms, tačiau vis tiek turime būti atsargūs, kuriems suteikiame leidimus. Grindr apreiškimai iškėlė šią problemą į pirmą planą, nes pažinčių programa pripažino, kad trečiosioms šalims dalijasi vartotojų ŽIV statusu, tačiau apsigynė sakydama, kad tokį naudojimą leidžia jos Privatumo politika, kurių išnagrinėjimui daugelis vartotojų neskiria laiko. (Vakar vėlai įmonė sakė tai nustotų dalytis naudotojų informacija apie ŽIV su trečiosiomis šalimis.) Nors šios trečiosios šalys nėra reklamuotojos, o įmonės, kurios bando optimizuoti programas, esmė ta, kad tai neturėtų būti Grindr informacija. Todėl keistiesiems vartotojams, norintiems apsaugoti savo privatumą, labai svarbu sekti šią politiką ir užtikrinti, kad informacija apie juos nepatektų į netinkamas rankas. Tačiau ne tik patys esame atsargūs, bet ir turime pakelti balsą ir užtikrinti, kad „Facebook“, „Grindr“ ir kitos įmonės, kurios gauna mūsų duomenis, neleistų netinkamiems reklamuotojams naudoti savo platformas, kad taikytųsi į mus piktavališkai.

Tai ne tik privatumas – tai mūsų teisė egzistuoti viešumoje kaip keistoki žmonės mūsų pačių sąlygomis ir teisė tai daryti saugiai. Kaip anoniminių keistuolių grupė rašė 1990 m.: buvimas queer nereiškia teisės į privatumą; kalbama apie laisvę būti viešam, tiesiog būti tokiais, kokie esame.

Jasonas Gurevičius yra Colby koledžo jaunesnioji studentė, studijuojanti kompiuterių mokslą ir moterų, lyčių ir seksualumo studijas. Jis yra GLAAD universiteto ambasadorius ir praėjusią vasarą stažavosi su „Google“, atlikdamas tyrimus naudodamas mašininį mokymąsi.