Это высказывание заставляет обратить особое внимание на методы анализа собранной цифровой информации. Как оказалось, такого рода анализом могут заниматься далеко не только торговцы обувью. В марте 2013 г. авторитетная американская газета Washington Post о публиковала заметку о том, что компания Amazon — один из крупнейших магазинов электронной торговли — будет помогать создавать частную сетевую инфраструктуру, способную помочь ЦРУ в работе c новыми информационными технологиями[7].
В этой связи уместно напомнить, что термин «информационные технологии» охватывает и программные продукты, в которых могут быть «зашиты» высокоэффективные научные и специальные методы, о которых абсолютное большинство наиболее продвинутых молодых пользователей даже не догадываются.
Сегодня такие важные виды человеческой деятельности, как взаимодействия (коммуникации) в социальных и профессиональных группах, развлечения, шопинг и сбор необходимой информации, во всё большей степени опосредуются цифровыми технологиями. Соответственно, поведение огромных контингентов населения, занятых такими видами деятельности, легко регистрируется и контролируется, создавая питательную среду для нарождающихся вычислительных направлений социологической науки[8], для новых видов услуг, таких, например, как персональные поисковые механизмы и рекомендующие системы[9], а также целевой онлайновый маркетинг[10].
Современные методы анализа содержащейся в «профилях» персональной информации с высокой вероятностью позволяют выявить возможных преступников. По этой причине в настоящее время маньяки стали избегать социальных сетей. Тех же, у кого нет «профиля» в социальной сети, кто хочет сохранить конфиденциальность своей персональной информации, будут подозревать ещё больше.
В своё время госсекретарь США Х. Клинтон заявила, что «честному человеку транспарентность не страшна, он не возражает против распространения информации о себе; на анонимности настаивают те люди, которым есть что скрывать от окружающих».
Так, немецкий психолог К. Мёллер считает, что отсутствие профиля в социальной сети Facebook позволяет предположить асоциальный характер человека: он либо что-то скрывает, либо у него вообще нет друзей, и значит, он асоциальная личность и вполне способен на преступление. А работодатели в Германии уже проводят предварительную проверку потенциальных сотрудников, используя информацию социальных сетей. Если же у человека нет профиля, то работодатели даже не рассматривают его кандидатуру. У норвежского серийного убийцы Брейвика не было профиля в социальной сети Facebook, так же, как и у Джеймса Холмса, убивавшего людей в кинотеатре американского города Аврора[11].
Конечно информация, которая может быть получена на основе анализа той или иной совокупности событий с помощью специальных статистических методов, является косвенной, она может носить вероятностный характер и с юридической точки зрения считается неполноценной (никакому маньяку на её основе обвинений предъявить нельзя). Тем не менее, такого рода информация может быть очень чувствительной для конкретного пользователя. Люди могут не желать обнародовать те или иные сведения о своей жизни, например свой возраст или социальную ориентацию.
Как оказалось, чувствительная информация может быть «предсказана» аналитическим путём на основе иных доступных индексов, фиксирующих поведение данного человека в сети. Например, крупнейшая в США сеть розничной торговли систематически анализирует данные о покупках молодых женщин с целью предсказания их беременности и посылает им свои коммерческие предложения, тщательно рассчитанные по времени и по своей целесообразности[12].
Информации о пользователях социальных сетей, которую можно «выловить» в Интернете, был посвящён доклад Психометрического центра Кембриджского университета «Предсказуемость особенностей личности на основе цифровых записей человеческого поведения», недавно опубликованный в «Трудах национальной Академии наук» (Proceedings for the National Academy of the Sciences)[13].
В докладе показано, как много могут рассказать о человеке пометки like(«нравится»), которые расставляют пользователи сети Facebook. В принципе пометки like подобны иным широко распространенным «цифровым следам» поведения пользователей в сети Интернет, таким, например, как «статистика использования браузеров» (browsing histories), «вопросы, задаваемые в поисковых системах» (search queries) или «история покупок в интернет-магазинах» (purchase histories). Однако пометки like отличаются от иных источников информации тем, что постоянно доступны «по умолчанию». Как оказалось, эти пометки представляют собой универсальный массив цифровой информации, подобный запросам в поисковых системах, протоколам посещения Web-сайтов или записям о покупках, сделанных по кредитной карте. На основе этого массива достаточно точно могут быть оценены многие чувствительные «атрибуты личности» от сексуальной ориентации до уровня интеллектуального развития.
7
Darrow, B. The CIA and Amazon are in cahoots over secret cloud. — http://www.washingtonpost.com/business/technology/report-the-cia-and-amazon-are-in-cahoots-over-secret-cloud/2013/03/20/6f3bf5b2-90e2-11e2-9173-7f87cda73b49_story.html?wpisrc=nl_headlines
8
Lazer, D. et al. Computational social science // Science. February 6, 2009, vol. 323, no. 5915, pp. 721–723.
9
Koren, Y., Bell, R., Volinsky, C. Matrix factorization techniques for recommender systems // Computer. August 2009, pp. 42–49. — http://www2.research.att.com/~volinsky/papers/ieeecomputer.pdf
10
Chen, Y., Pavlov, D., Canny, J. F. Large-scale behavioral targeting // Proceedings of the 15th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'09), 2009, pp. 209–218.
12
Duhigg, C. The Power of Habit: Why We Do What We Do in Life and Business. 1st ed., Random House, New York, 2012.
13
Kosinski, M., Stillwell, D., and Graepel, Th. Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Free School Lane, The Psychometrics Centre, University of Cambridge, Cambridge CB2 3RQ United Kingdom; and Microsoft Research, Cambridge CB1 2FB, United Kingdom. Ed. by Wachter, K. University of California, Berkeley, CA, and approved February 12, 2013 (received for review October 29, 2012). — http://www.pnas.org/content/early/2013/03/06/1218772110.full.pdf+html?with-ds=yes