- 이미 Facebook에 있습니까?
- 데이터를 기꺼이 나누어주는 사람들
- 세 가지 시나리오
- 앞으로의 길
소셜 미디어 사용자로서 당신은 그 추세를 경험했을 것입니다. 그리고 나서 해시 태그 # 10YearChallenge가있는 사진. 그러나 Kate Insight의 창시자이자 Tech Humanist의 저자 인 Kate O 'Neill의 트윗은 특정 토론에 연료를 공급했을지도 모른다. 사진을 연령 인식 및 안면 인식 소프트웨어 교육에 사용할 수 있습니까?
이것은 아마도 멀리 가져 왔지만 완전한 먼 이론은 아닙니다. 데이터 마이닝은 새롭지 않고 특히 Facebook과 관련이 있지만 실제로 가능할 수 있습니까?! 데이터 과학자들이 요구되는 이유가 있습니다.
이미 Facebook에 있습니까?
이 사진들이 이미 Facebook에서 제공되지는 않습니다. 또한, 이 사진들은 업로드되었을 때의 타임 스탬프를 가지고 있으며 대부분은 공개적으로 액세스 할 수 있습니다.
케이트에 대한 소란은 무엇입니까? 왜 당신의 짹짹이 매료 되었습니까? 자, 설명하겠습니다.
첫째, 업로드 된 사진은 반드시 (항상) 연대순으로 표시되는 것은 아니며 특정 사진을 찍은 시점도 확정되지 않습니다. 작년에 업로드 한 2016 장의 사진이었을 수도 있습니다. 그러나 최신 추세가 충분히 드러나지 않는 것처럼 사람들은 "2008 년 나와 나 오늘"또는 "2008 년 나와 2018 년 나"와 같은 유용한 정보로 사진을 공유하기 시작했습니다.
"Swinburne 대학의 2008 년, 그림 크레딧 : Joe 대 Beck의 결혼식을 위해 뉴저지를 방문하는 2018 년"등과 같은 사진을 찍은 장소와 방법을 명시합니다.
데이터를 기꺼이 나누어주는 사람들
이제이 무고한 밈의 구실 아래 사람들은 기꺼이 데이터를 제공하고 있습니다. 반면 페이스 북은이 meme / trend가 오히려 사용자 생성 현상이라고 말하면서 급속도로 뛰어 올랐다. 물론, 마크, 우린 당신을 믿어요!
페이스 북이 주장하는 바에 따르면, 페이스 북은 그것으로부터 얻는 것이 아무것도 없다고 주장한다. 흥미롭게도, meme에 사용 된 사진은 Facebook에 이미 업로드 된 사진입니다. 이제는 우연 일 수 없어? 케임브리지 분석가, 누구?
그렇다면 누군가 얼굴 사진과 연령 인식 소프트웨어를 훈련하기 위해 Facebook 사진을 사용한다면 어떨까요? 여기에는 세 가지 시나리오가 있습니다.
세 가지 시나리오
첫째, 안면 인식 알고리즘을 익히려면 경찰이 실종 된 어린이 추적에 도움이 될 수 있습니다 (예를 들어).
또 다른 시나리오는 연령 인식이 재생되고 회사가 해당 연령대 또는 인구 통계에 맞춘 타겟 광고를 개발하는 데 도움이되는 경우입니다. 이것은 부주의하게 광고를 개선 할 것이지만 장기적으로는 데이터의 사용을 의심스럽게 만들 것입니다.
제 3 자에게 판매된다면 어떨까요? 아마존은 2016 년에 얼굴 인식 서비스를 도입했을 때 분명히 그랬습니다. 정부 기관 및 법 집행 기관에 판매되었으므로 모두 세계를 더 나은 곳으로 만들었습니다. 그럼에도 불구하고 사생활을 침해하는 것으로 간주됩니다.
마지막으로, 연령 재검토는 미래의 보험 평가로 이어질 수 있습니다. 다른 사람들과 비교해 급속하게 나이가 들거나 아픈 건강 상태의 징후가 보이면, 보험 계리사가 귀하의 건강이 허용 가능한 보험 위험 등급에 있지 않아 보험 계좌가 보험을 부인할 수 있습니다.
앞으로의 길
따라서 데이터가 무해한 형태 (읽기 : 사진)인지 또는 그렇지 않은 경우 개인 정보 유출 가능성이 여전히 높은 상태인지 확인하십시오. 이 게시물은 미래에 희망을 잃지 않고 대신 모닝 콜을 목적으로합니다. 이상적으로는 사용자가 인터넷 활동을 할 때 경계를 유지하는 것이 좋습니다.
경계심과 상식을 뛰어 넘는 것은 없습니다. 트렌드에는 사람들을 괴롭히는 방법이 있습니다. 보안 강화를 온라인에서 두 배로 늘리기 위해 아이파시 (Ivacy)와 같은 2 단계 인증 (2FA) 및 VPN을 사용하여보다 강력한 암호를 설정하여주의를 기울일 수 있습니다.
