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你的個人數據,在科技公司眼中有多少價值?

2019/09/02 , 評論
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文:Samuel Lengen
譯:劉松宏

美國參議員馬克・華納(Mark R. Warner)和喬許・霍利(Josh Hawley)提出的新法案希望透過強制科技公司向用戶透露其數據的「真正價值」來保護其隱私。

擁有超過一億用戶的公司必須明確為每位用戶提供其數據之財務價值的評估,並且公布因「獲取、收集、處理、銷售、使用或共享用戶數據」而產生的收入金額。除此之外,「DASHBOARD法案」也賦予用戶從科技公司數據庫中刪除自己數據的權力。

身為研究數位平台和大數據之倫理和政治影響的研究人員,我對於該法案提高透明度和增強用戶權力的雄心表示深有同感。但是要估算用戶數據的價值並不容易,我相信這也無法解決隱私議題。

數據收集者

科技公司收集的數據不僅包括姓名、年齡和性別等傳統個資。而是如哈佛大學歷史學家蕾貝卡・樂蒙(Rebecca Lemov)所指出的:還包含「推特發文、臉書按讚、Twitches實況、谷歌搜索、線上評論、一鍵購買,甚至是瀏覽時滑過的照片等等」。

換句話說,大數據含括了人們生活中日常但卻私密的時刻。而且如果臉書掌握了你與朋友和家人之間的互動、谷歌探查你的深夜搜索內容,再以虛擬助理Alexa控制你的客廳,你是否會想知道「自己的數據究竟值多少錢以及會被賣給誰?」,正如同該法案建議的那樣。

但是計算用戶數據的價值並不那麼容易。用戶數據價值的估計值往往天差地遠,包括評估一位普通人的數據為不到1美元,卻將臉書的用戶價值高估為100美元。一位用戶在產品募資平台Kickstarter上以2733美元的價格出售了自己的數據。為了達到這個價值,他不得不分享數據,包括點擊滑鼠、移動滑鼠和頻繁地螢幕截圖。

遺憾的是,DASHBOARD法案並沒有具體說明如何估算用戶數據的價值。相反地,該法案解釋說美國證券交易委員會(United States Securities and Exchange Commission)——一個獨立的聯邦政府機構——「應該開發一種或數種計算用戶數據價值的方法」。

我相信該委員會很快會體認到估算用戶數據的價值是項艱鉅的任務。

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Photo credit: REUTERS/達志影像
不只是關乎個人而已

這項被提出的立法目的在為用戶提供更多透明度。但是,隱私不再僅僅是個人數據的問題,透過少數人分享數據,可以一窺許多人的生活。

例如,臉書按讚能夠以高度準確的方式幫助預測用戶的性取向。塔吉特超市Target也已經利用購買數據來預測哪些顧客懷孕。該零售商居然比父親更早得知一名十幾歲的青少女懷孕,該案件引起了廣泛的關注。

這種預測能力意味著私人訊息不僅包含在用戶數據庫中,各公司還可以根據許多用戶數據中的統計相關性來推斷用戶的私人資訊。這樣想來,這些數據的價值怎麼可能低到只有一美元?總和起來,其價值遠大於此。

除此之外,這種使用統計分析來辨識分群人們的能力可能會產生深遠的隱私問題。如果網路服務供應商可以使用預測分析來測出用戶的性取向、種族、性別和宗教信仰,那麼該如何阻止其在此基礎上進行的歧視行為?

如果完全放任下去的話,即使用戶刪除了協助建立預測技術的部分數據,預測技術也能持續運作。

透過數據來控制

數據的敏感性不僅取決於其包含的內容,也取決於政府和公司如何利用數據來造成影響。

這在我目前針對中國提出的社會信用體系之相關研究中十分顯而易見,中國政府計劃利用國家數據庫和「信用評分」來規範中國公民的行為。

正如作家肖沙納・祖博夫(Shoshana Zuboff)所言,谷歌、亞馬遜和臉書的「監視資本主義」也使用預測數據來「調整和規範我們的行為以實現最有利可圖的結果」。

2014年,臉書透過其內容來影響用戶情緒狀態的實驗,在被揭發後引起公眾的強烈抗議,然而這個例子更讓人們看清數位平台平常如何利用數據來維持用戶參與度,並在此過程中生成更多數據。

數據隱私與科技巨擘塑造你個人生活的能力大有關係,同時它也對你瞭若指掌。

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Photo Credit: Shutterstock/達志影像
誰是受害者?

事實上,數據化及其對隱私的影響會因人而異。

大數據中隱藏的偏見和網路歧視將會持續重演性別、種族和階級之間的不平等,女性、少數族群和貧困人口受到的影響最大。例如,加州大學洛杉磯分校的撒菲亞・烏瑪家・諾布(Safiya Umoja Noble)教授已經展示了谷歌搜索排名會如何強化針對有色女性的負面刻板印象

面對這種不平等,區區數字怎麼能夠代表用戶數據的「真實」價值?

議員提出的這項法案不止缺乏特異性,然而更令人不安的是,該法案堅持單以貨幣價值來實現數據透明度,但財務價值方面的數字評估,並不能反映數據預測我們的行為或影響我們決策的能力。

DASHBOARD法案目的在使數據業務更加透明,並賦予用戶權力,但我認為這項法案無法履行此一承諾。如果立法者想要解決數據隱私問題,他們不僅要規定數據貨幣化,還需要更廣泛地規範人們生活中數據的價值及成本。

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責任編輯:丁肇九
核稿編輯:翁世航

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