Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге

На практике это потребует создания набора тестов, примерно как в случае с оценкой энергоэффективности автомобилей, для которой используется набор стандартных лабораторных испытаний. В рамках тестирования будет выясняться количество интеракций, в результате которых при определенной вероятности произойдет идентификация конкретного человека. Чем больше количество удовлетворенных запросов отделяет от утраты частного характера информации, тем более эффективным образом устроена переработка данных.

Синтия Дворк, британский предприниматель Джон Тэйсом и некоторые другие изучают методы расширения границ приватности при одновременном сохранении полезности данных, и результаты их работ указывают на возможность создания инструментов для расчета эффективности использования частной информации. Джон запатентовал несколько интересных изобретений для сокращения объема частной информации, потребляемой в процессе создания продуктов и сервисов [388]. Помимо прочего, он считает, что нам не стоит надеяться ни на то, что инфопереработчики будут инспектировать самих себя, ни на то, что за нас и для нас это будут делать государственные учреждения. «Компании живут не так долго, как люди, собирающиеся жить до ста лет, по крайней мере, в развитых странах. А у власти сомнительная репутация в деле охраны персональных данных, и, кроме того, она подвержена изменениям, – размышляет он. – Ни те ни другие не выглядят надежной регулирующей структурой для данных, которые, возможно, будут оставаться релевантными в течение ста лет, а теоретически и поколения спустя, как в случае с генетической информацией» [389]. По аналогии с сохранностью данных нам нужна независимая экспертная организация, которая будет рассчитывать коэффициенты использования частной информации и сообщать нам результаты.

Во многом мы находимся еще в самом начале пути к пониманию проблемы и контролю над процессом обмена приватности данных на информационные продукты и услуги. От будущего можно ждать удивительных инноваций. Так, изучая климатические изменения, ученые-экологи обращают внимание на темпы истощения углеродных ресурсов планеты. Этот показатель рассчитывается не просто как объем ежегодно потребляемых углеродов, в нем учитывается количество углерода, которое можно использовать без риска разбалансировать экосистему Земли. В некоторых странах компании стимулируют к снижению потребления углеродов выдачей квот на ежегодный объем выбросов в атмосферу. Компания, не выбравшая свою квоту, может продать остатки другой, которая перерасходовала свой углеродный бюджет. Если компания, выбравшая свою квоту, не может купить излишки для покрытия перерасхода, она выплачивает штраф. Это увеличивает производственные затраты, подталкивая компанию или к снижению потребления углерода, или к созданию существенно лучших по сравнению с конкурентами продуктов, более доступных по цене и менее вредных экологически. Организации и частные лица могут также в добровольном порядке компенсировать свой углеродный след, жертвуя деньги на посадку лесов и прочие подобные инициативы.

Возможно, в будущем у инфопереработчиков тоже появится возможность обмениваться излишками квот на потребление частной информации. Подобные схемы станут возможными лишь с появлением инструментария, позволяющего объективно оценивать и наглядно коммуницировать процессы потребления частной информации. А мы сможем оценивать, насколько нас устраивает та или иная интенсивность «сгорания».

Как оценить выгоду, полученную в обмен на информацию о себе? На концептуальном уровне информацию об эффективности переработки данных сообщают коэффициент использования частной информации и показатель доходности информационных активов. Первый показывает скорость, с которой вы идентифицируете себя в процессе взаимодействия с инфопереработчиком. Второй оценивает ожидаемую выгоду взамен на предоставленные данные. Это помогает вам решить, насколько получаемые вами информационные продукты и услуги оправдывают передачу компании сведений о себе.

Слишком многие инфопереработчики запрашивают слишком большое количество наших данных прежде, чем мы сможем судить о том, насколько деятельность этих компаний нам полезна. Это как если бы на первом свидании вы получили список из двадцати личных вопросов, но при этом вам ничего не сообщили о себе. Скорее всего, такое свидание пройдет не слишком удачно. Однако многие компании, собирающие данные, начинают свои отношения с вами именно так. Все должно происходить наоборот: у пользователей должен быть способ оценить потенциальную выгоду от инфопереработчиков, прежде чем они предоставят ему свои данные. Показатель доходности информационных активов является средством исследования деятельности инфопереработчиков.