211service.com
Kaip „Google Street View“ jūsų namo vaizdas numato jūsų automobilio avarijos riziką
„Google“ palydovinio žemėlapio ekrano kopija Google žemėlapiai
„Google Street View“ tapo stebėtinai naudingu būdu sužinoti apie pasaulį neįžengiant į jį. Žmonės jį naudoja planuodami keliones, tyrinėdami atostogų vietas ir praktiškai persekiodami draugus ir priešus.
Tačiau mokslininkai rado ir daugiau klastingų panaudojimo būdų. 2017 m. mokslininkų komanda naudojo vaizdus, norėdami ištirti automobilių tipų pasiskirstymą JAV, o vėliau naudojo šiuos duomenis šalies demografinei struktūrai nustatyti. Pasirodo, jūsų vairuojamas automobilis yra stebėtinai patikimas jūsų pajamų lygio, išsilavinimo, profesijos ir netgi jūsų balsavimo rinkimuose pavyzdys.
Dabar kita grupė nuėjo dar toliau. Łukaszas Kidziński iš Stanfordo universiteto Kalifornijoje ir Kinga Kita-Wojciechowska iš Varšuvos universiteto Lenkijoje naudojo „Street View“ žmonių namų vaizdus, norėdami nustatyti, kiek tikėtina, kad jie pateks į automobilio avariją. Tai vertinga informacija, kurią draudimo bendrovė galėtų naudoti nustatydama įmokas.
Rezultatas kelia svarbių klausimų apie tai, kaip asmeninė informacija gali nutekėti iš iš pažiūros nekaltų duomenų rinkinių ir ar organizacijos turėtų turėti galimybę ją naudoti komerciniais tikslais.
Draudimo duomenys
Tyrėjų metodas yra paprastas. Jie prasidėjo nuo 20 000 žmonių, kurie 2013–2015 m. buvo apsidraudę automobilį Lenkijoje, duomenų rinkinio. Jie buvo atsitiktinai atrinkti iš neskelbiamos draudimo bendrovės duomenų bazės.
Kiekviename įraše buvo nurodytas draudėjo adresas ir jo pareikštų pretenzijų dėl žalos skaičius 2013–2015 m. Draudikas taip pat pasidalijo savo prognoze dėl būsimų žalų, apskaičiuotų pagal jos naujausią rizikos modelį, kuriame atsižvelgiama į draudėjo pašto kodą ir vairuotojo amžių, lytį, žalų istoriją ir pan.
Klausimas, kurį tyrė Kidzińskis ir Kita-Wojciechowska, yra toks, ar jie galėtų tiksliau nuspėti naudodami draudėjo namo „Google Street View“ vaizdą.
Norėdami tai išsiaiškinti, tyrėjai į „Google Street View“ įvedė kiekvieno draudėjo adresą ir atsisiuntė gyvenamosios vietos vaizdą. Jie suskirstė šį būstą pagal jo tipą (individualus namas, sublokuotas namas, daugiabutis ir kt.), amžių ir būklę. Galiausiai tyrėjai ištyrė šį duomenų rinkinį, kad pamatytų, kaip jis koreliuoja su tikimybe, kad draudėjas pareikš pretenziją.
Rezultatai yra kažkoks netikėtumas. Pasirodo, kad draudėjo gyvenamoji vieta yra stebėtinai geras tikimybės, kad jis ar ji pareikš pretenziją, prognozė. Mes nustatėme, kad namo nuotraukoje matomi bruožai gali numatyti automobilio avarijos riziką, nepriklausomai nuo klasikinių kintamųjų, tokių kaip amžius ar pašto kodas, sako Kidziński ir Kita-Wojciechowska.
Kai šie veiksniai pridedami prie moderniausio draudiko rizikos modelio, jie pagerina jo nuspėjamąją galią 2%. Žvelgiant į tai, draudiko modelis yra tik 8 % geresnis už nulinį modelį ir yra pagrįstas daug didesniu duomenų rinkiniu, apimančiu tokius kintamuosius kaip amžius, lytis ir žalos istorija.
Taigi „Google Street View“ technika gali žymiai pagerinti prognozes. O dabartinis darbas tėra principo įrodymas. Tyrėjai teigia, kad jo tikslumą būtų galima pagerinti naudojant didesnius duomenų rinkinius ir geresnę duomenų analizę.
Informuoto sutikimo
Tyrėjų požiūris iškelia keletą svarbių klausimų apie tai, kaip turėtų būti naudojami asmens duomenys. Draudėjai Lenkijoje gali būti nustebę sužinoję, kad jų namų adresai buvo įvesti į „Google Street View“, kad būtų galima gauti ir analizuoti jų gyvenamosios vietos vaizdą.
Įdomus klausimas, ar jie davė informuotą sutikimą šiai veiklai ir ar draudimo bendrovė gali tokiu būdu naudoti duomenis, atsižvelgiant į griežtus Europos duomenų privatumo įstatymus. Klientų sutikimas įmonei saugoti jų adresus nebūtinai reiškia sutikimą saugoti informaciją apie jų namų išvaizdą, sako Kidziński ir Kita-Wojciechowska.
Ir šis metodas galėtų atverti Pandoros duomenų analizės skrynią. Jei draudimo bendrovės gali gauti naudos, kodėl gi ne kitos įmonės? Draudimo pramonę galėtų greitai sekti bankai, nes yra įrodyta koreliacija tarp draudimo rizikos modelių ir kredito rizikos vertinimo, sako Kidziński ir Kita-Wojciechowska.
Gebėjimas rinkti, analizuoti ir panaudoti informaciją pastaraisiais metais labai išaugo. Šis gebėjimas pranoksta daugumos žmonių supratimą apie tai, kas įmanoma su jų duomenimis, ir jis tikrai viršijo greitį, kuriuo galima priimti teisės aktus, kad būtų galima juos kontroliuoti.
Žinoma, „Google“ nėra vienintelė įmonė, renkanti gatvės lygio vaizdus. Tačiau tokia praktika kelia susirūpinimą dėl duomenų, saugomų viešai prieinamuose „Google Street View“, „Microsoft Bing Maps Streetside“, „Mapillary“ ar lygiaverčiuose privačiuose duomenų rinkiniuose, pvz., „CycloMedia“, privatumo, sako Kidziński ir Kita-Wojciechowska.
Tikėtina, kad atliekant tokį darbą kils klausimas, ar šios įmonės apskritai turėtų turėti galimybę rinkti ir saugoti šiuos vaizdus. Vokietijoje, kur privatumas yra svarbus viešųjų diskusijų klausimas, „Google“ jau uždrausta rinkti „Street View“ vaizdus. Gali būti, kad tai ne paskutinė vieta įvesti tokį draudimą.
Nuoroda: arxiv.org/abs/1904.05270 : „Google Street View“ namo vaizdas numato jo gyventojo automobilio avarijos riziką