Knigionline.co » Компьютеры » BIG DATA. Вся технология в одной книге

BIG DATA. Вся технология в одной книге - Андреас Вайгенд (2017)

BIG DATA. Вся технология в одной книге
Информация, в принципе, делается самым значимым сектором экономики, и базы данных понимают о любом определенном человеке более, чем ведомо ему самому. Чем больше информации о любом из нас попадает в базы данных, что в наименьшей степени мы присутствуем.

BIG DATA. Вся технология в одной книге - Андреас Вайгенд читать онлайн бесплатно полную версию книги

Теперь давайте посмотрим, какая информация создается в Facebook. Автором информации, которую представляет собой фото вашей собаки, совершенно точно являетесь вы. А как быть в случае группового фото с вечеринки по случаю дня рождения? Вы сделали и разместили эту фотографию, но коммерческая ценность этого поста в Facebook определяется трафиком, который он создает, и уточнением данных о связях и интересах людей. Должны ли вы получить все средства, которые можно отнести на счет этого поста? Или вы должны разделить их со всеми, кто отмечен на этом фото? А как быть с комментариями, лайками и тэгами? Ведь они означают, что фото пробудило активность многих других людей, которая в свою очередь транслируется уже их друзьям. И эта информация о «цепочке» может быть намного более полезна с точки зрения возможностей обработки данных и извлечения из этого доходов. Ланье не обсуждает подобного рода связи, возможно, считая их недостаточно «креативным» контентом, за который стоит платить. Но такого рода цифровые следы составляют основную часть сырья инфопереработчиков, на результаты работы которых мы полагаемся в своей повседневной жизни.

Если заставить инфопереработчиков материально оценить вашу активность – все ваши поиски, просмотры, лайки и тэги во взаимосвязях со всеми, кто использует эти данные и дополняет их, можно с уверенностью предположить, что это они потребуют с вас плату за доступ к результатам поиска, рекомендациям и рейтингам. Разработка алгоритмов стоит денег, и подобный аналитический срез потребует создания специального инструментария для атрибуции и оценки каждого элемента данных, причем с учетом изменения его стоимости во времени.

Предложенная Ланье «микроплата» за предоставление данных – безнадежное мероприятие не только в силу сложности и затратности решения проблемы атрибуции. Для начала давайте просто посмотрим на порядок цифр. Если бы Facebook решила поделиться всей своей прибылью за 2015 год, составившей 3,5 миллиарда долларов[41], со своими пользователями (не выплачивая дивиденды акционерам), каждый из них получил бы примерно по 3 доллара 50 центов. Что для вас более важно – постоянно иметь в своем распоряжении платформу с неограниченными коммуникационными возможностями или одна лишняя чашка капучино в год? Если первое, то за ваши данные вам уже «заплатили».

Разбираемся дальше. Во многих случаях вам надо предоставить данные, чтобы получить услугу, например информацию о своем местоположении для приложения Uber. Решив, что впредь вы отказываетесь делиться своей информацией бесплатно, вы тем самым лишите себя возможности пользоваться бесплатными продуктами и услугами многих информационно-технологических компаний. Наконец, многие из продуктов этих компаний – от товарных рекомендаций до прогноза спроса на услуги такси – основаны исключительно на обработке первичных данных пользователей. И хотя конкретно ваши данные могут не иметь какого-то особого значения для конечного результата, сама просьба к потребителям продуктов и услуг предоставлять свою информацию является вполне уместной.

По этим причинам я полагаю, что, вместо того, чтобы настаивать на плате за свои первичные данные, следует потребовать предоставления более жесткого контроля над тем, как, когда и почему распространяется ваша информация, для чего она используется и что вы получаете в результате. Наиболее успешные инфопереработчики разъясняют, каким образом предоставляемые вами данные способствуют совершенствованию предлагаемых ими информационных продуктов. В обществе слишком много обсуждают ограничения, которые следует наложить на использование первичных данных организациями, но практически игнорируют вопрос о том, что инфопереработчики должны предлагать в качестве инструментов повышения прозрачности и расширения свободы выбора.

Перейти
Наш сайт автоматически запоминает страницу, где вы остановились, вы можете продолжить чтение в любой момент
Оставить комментарий