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Was Big Data braucht: Ein Verhaltenskodex
Im Zeitalter von Big Data gibt es wenig, was in unserem Online-Leben nicht nachverfolgt werden kann – oder sogar in unserem Offline-Leben. Betrachten Sie ein neues Silicon Valley-Unternehmen namens Color: Es zielt darauf ab, GPS-Geräte in Mobiltelefonen in Kombination mit integrierten Gyroskopen und Beschleunigungsmessern zu verwenden, um Streams von Fotos zu analysieren, die Benutzer aufnehmen, und so ihren Standort zu bestimmen. Durch Zuschauen, wie diese Benutzer Fotos teilen und Aspekte der Bilder sowie Umgebungsgeräusche analysieren, die von den Mikrofonen in jedem Mobilteil aufgenommen werden, möchte Color nicht nur zeigen, wo sie sich befinden, sondern auch, mit wem sie zusammen sind. Während diese Art von Service für Kunden, die daran interessiert sind, mobile soziale Netzwerke zu erschließen, attraktiv sein könnte, könnte sie selbst leidenschaftliche Technikbegeisterte abschrecken.
Farben veranschaulichen eine krasse Realität: Unternehmen finden ständig neue Möglichkeiten, Informationen über uns zu erfassen. Sie verfügen jetzt über die Technologie, um riesige Mengen unstrukturierter Daten zu verstehen, indem sie natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen und Softwarearchitekturen wie Hadoop verwenden, die große Mengen gleichzeitiger Suchanfragen verarbeiten. Unordentliche Daten dieser Art, die lange Zeit in Data Warehouses verbannt wurden, sind nun das Ziel von Data Mining. Ebenso die von sozialen Netzwerken generierten Informationen – Nutzerprofile und Beiträge. Seine Menge ist atemberaubend: Ein kürzlich veröffentlichter Bericht des Marktforschungsunternehmens IDC schätzt, dass sich die gespeicherten Informationen im Jahr 2009 auf insgesamt 0,8 Zetabyte beliefen, was 800 Milliarden Gigabyte. IDC prognostiziert, dass bis 2020 weltweit 35 Zetabyte an Informationen gespeichert werden. Vieles davon werden Kundeninformationen sein. Wenn der Datenspeicher wächst, werden die verfügbaren Analysen, um daraus Rückschlüsse zu ziehen, nur noch ausgefeilter.
Es ist kein Wunder, dass Unternehmen gefordert werden, Positionen wie Chief Privacy Officer, Chief Safety Officer und Chief Data Officer zu schaffen, oder dass amerikanische und europäische Gesetzgeber verschiedene Arten von Datenschutzmaßnahmen in Betracht ziehen. In einem parteiübergreifenden Versuch haben die Senatoren John McCain und John Kerry den Consumer Privacy Bill of Rights Act von 2011 vorgeschlagen, der teilweise darauf abzielt, den Umgang von Online-Unternehmen mit Kundendaten einzuschränken. Senator Jay Rockefeller hat sein eigenes Gesetz vorgeschlagen, den Do-Not-Track Online Act von 2011. Die Artikel-29-Arbeitsgruppe der Europäischen Union befasst sich mit ähnlichen Bedenken.
Im privaten Sektor hat die Digital Advertising Alliance versucht, solchen Vorschriften durch die Einführung eines eigenen Datenschutzrahmens einen Schritt voraus zu sein, um die Sicherheit von Kundeninformationen zu gewährleisten. Sein Selbstregulierungsprogramm für Online-Verhaltenswerbung folgt mehreren Vorfällen: Epsilons Eingeständnis, dass Hacker Zugang zu Kundeninformationen von Kunden wie CitiGroup, Target und Walgreen erhalten haben; die Enthüllung von Sony, dass seine PlayStation-Plattform die Kontoinformationen von bis zu 100 Millionen Kunden nicht schützen konnte; und Apples Bestätigung, dass es eine unverschlüsselte Datei verwendet, die in iTunes-Konten gespeichert ist, um die Bewegungen einzelner iPhone-Benutzer in der physischen Welt zu verfolgen.
Trotz aller Datenschutzbedenken schafft die Online-Wirtschaft einen enormen Wert durch die Verwendung von Kundeninformationen. Im Jahr 2009, laut einer Studie der Werbebranche, zitiert von der Wallstreet Journal , betrug der durchschnittliche Preis für eine nicht zielgerichtete Online-Anzeige 1,98 USD pro tausend Aufrufe. Der durchschnittliche Preis einer zielgerichteten Anzeige betrug 4,12 $ pro Tausend. Früher haben wir den Erfolg von Websites wie Portale gemessen – daran, wie viel Verkehr sie aufbringen konnten. Jetzt messen wir sie als soziale Netzwerke – daran, wie viel sie über ihre Nutzer wissen. Aus diesem Grund hat Wal-Mart kürzlich Kosmix übernommen, ein Startup aus dem Silicon Valley, das riesige Ströme von Twitter-Nachrichten filtert und Bedeutungen findet. Andere Einzelhändler sowie digitale Player wie Facebook und Yahoo nutzen die Technologie eines anderen Startups, Cloudera, um enorme Mengen an Verhaltensinformationen zu durchsuchen, die über Jahre (manchmal Jahrzehnte) gesammelt wurden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die auf Mustern basieren, die nur Maschinen ergründen können . Auf diese Weise generierte Informationen können zu besseren Spielen von Unternehmen wie Zynga und zu besserer Werbung Ihrer Lieblingsmarken führen. David Moore, der CEO von 24/7 Real Media, argumentiert, dass eine Anzeige, wenn sie richtig ausgerichtet ist, keine Anzeige mehr ist; es werden wichtige Informationen.
Die Gewinnchance trägt dazu bei, den Aufstieg von Dutzenden von Datenaustausch, Data Marts, Predictive Analytics Engines und anderen Vermittlern zu erklären. Dies ist auch der Grund, warum Spieler wie Google, Facebook und Zynga und viele andere Wege finden, immer mehr Informationen über Benutzer zusammenzufassen. Facebook liefert nur ein Beispiel dafür, wie umfangreich diese Art des Trackings sein kann. Sein scheinbar harmloser Like-Button ist im Internet allgegenwärtig geworden. Klicken Sie auf eine dieser Schaltflächen, und Sie können sofort etwas, das Ihnen gefällt, mit Ihren Freunden teilen. Besuchen Sie aber einfach eine Seite mit einem Like-Button, während Sie bei Facebook eingeloggt sind, und Facebook kann verfolgen, was Sie dort tun. Der erste Aspekt klingt großartig für zustimmende Erwachsene; letzteres ist mehr als ein wenig beunruhigend. Facebook ist kaum allein. Ein Unternehmen namens Lotame hilft bei der zielgerichteten Online-Werbung, indem es Tags (manchmal als Beacons bezeichnet) in Browsern platziert, um zu überwachen, was Benutzer auf einer beliebigen Webseite eingeben, die sie möglicherweise anzeigen.
Die potenzielle Schattenseite von Big Data legt die Notwendigkeit eines Kodex ethischer Prinzipien nahe. Hier sind einige Vorschläge für deren Strukturierung.
Klarheit über Praktiken : Informieren Sie die Benutzer über die Erfassung von Daten – in Echtzeit. Eine solche Offenlegung würde das Problem versteckter Dateien und unbefugter Nachverfolgung ansprechen. Benutzern Zugriff auf das zu gewähren, was ein Unternehmen über sie weiß, könnte einen großen Beitrag zur Vertrauensbildung leisten. Google hat dies bereits getan. Wenn Sie wissen möchten, was Google über Sie weiß, gehen Sie zu www.google.com/ads/preferences , und Sie können sowohl die gesammelten Daten als auch die Rückschlüsse sehen, die es und Dritte aus Ihren Aktivitäten gezogen haben.
Einfachheit der Einstellungen : Eine Möglichkeit, einen Orwellschen Albtraum zu vermeiden, besteht darin, den Benutzern die Möglichkeit zu geben, selbst herauszufinden, welches Maß an Privatsphäre sie wirklich wünschen. Theoretisch macht Facebook das. In der Praxis, wie Nick Bilton vor kurzem gemeldet in dem New York Times , hat die Datenschutzrichtlinie von Facebook mehr Worte (5.830) als die Verfassung der Vereinigten Staaten (4.543, die Änderungen nicht mitgerechnet). Aber das ist nur die Spitze des Eisbergs. Versuchen Sie, Ihre Datenschutzeinstellungen zu ändern, und Sie werden auf über 50 Datenschutzeinstellungen stoßen, die zu über 170 Datenschutzoptionen führen.
Datenschutz durch Design : Manche argumentieren, dass weder Klarheit noch Einfachheit ausreichen. Ann Cavoukian, Datenschutzbeauftragte der Provinz Ontario, prägte den Begriff Privacy by Design, um vorzuschlagen, dass Organisationen Datenschutz in alles integrieren, was sie tun. Dies bedeutet nicht, dass Web- und mobile Unternehmen keine Kundeninformationen sammeln. Es bedeutet einfach, dass sie die Privatsphäre der Kunden von Anfang an zu einem Leitprinzip machen. Microsoft, das 2006 einen Bericht mit dem Titel Datenschutzrichtlinien für die Entwicklung von Softwareprodukten und -diensten herausgegeben hat, hat sich dieses Prinzip zu eigen gemacht und eine erneute Betonung des Datenschutzes als Möglichkeit zur Differenzierung verwendet; Mit der neuesten Version von Internet Explorer, IE9, können Benutzer Funktionen aktivieren, die Anzeigen und Inhalte von Drittanbietern blockieren können.
Werttausch : Gehen Sie in einen lokalen Starbucks und Sie werden sich wahrscheinlich geschmeichelt fühlen, wenn sich ein Barista an Ihren Namen und Ihr Lieblingsgetränk erinnert. Ähnliches gilt im Web: Je mehr ein Dienstleister über Sie weiß, desto größer ist die Chance, dass Ihnen der Service gefällt. Radikale Transparenz könnte es digitalen Unternehmen erleichtern, ihren Kunden zu zeigen, was sie im Austausch für die Weitergabe ihrer persönlichen Daten erhalten. Genau das tat Netflix bei der Durchführung eines öffentlichen Wettbewerbs, bei dem Drittentwickler eine Auszeichnung in Höhe von 1 Million US-Dollar für die Entwicklung der effektivsten Engine für Filmempfehlungen erhalten. Es war ein offenes Eingeständnis, dass Netflix den Filmverlauf der Benutzer nutzte, um immer gezieltere und damit nützlichere Empfehlungen zu geben.
Diese Grundsätze erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit, skizzieren jedoch, wie Unternehmen den Wert von Big Data erkennen und ihre Risiken mindern können. Die Übernahme solcher Prinzipien würde auch den gut gemeinten, aber oft fehlgeleiteten Bemühungen der politischen Entscheidungsträger vorauseilen, die digitale Wirtschaft zu beherrschen. Abgesehen davon ist die vielleicht wichtigste Regel eine Selbstverständlichkeit, ähnlich der Goldenen Regel: Gehen Sie mit den Daten anderer so um, wie Sie es mit Ihren tun möchten. Diese Denkweise könnte einen großen Beitrag zur Schaffung der digitalen Welt leisten, die wir wollen und verdienen.
Jeffrey F. Rayport ist spezialisiert auf die Analyse der strategischen Auswirkungen digitaler Technologien auf das Geschäfts- und Organisationsdesign. Er ist geschäftsführender Gesellschafter von MarketspaceNext, einem strategischen Beratungsunternehmen; ein operativer Partner bei Castanea Partners; und ein ehemaliges Fakultätsmitglied der Harvard Business School. Carine Carmy hat Forschung zu diesem Artikel beigetragen.