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Wie ein Google Street View-Bild Ihres Hauses Ihr Risiko eines Autounfalls vorhersagt
Ein Screenshot der Google-Satellitenkarte Google Maps
Google Street View ist zu einer überraschend nützlichen Methode geworden, um etwas über die Welt zu lernen, ohne in sie einzusteigen. Menschen verwenden es, um Reisen zu planen, Urlaubsziele zu erkunden und Freunde und Feinde gleichermaßen virtuell zu verfolgen.
Aber Forscher haben heimtückischere Verwendungen gefunden. Im Jahr 2017 untersuchte ein Forscherteam die Bilder, um die Verteilung der Autotypen in den USA zu untersuchen, und nutzte diese Daten dann, um die demografische Zusammensetzung des Landes zu bestimmen. Es stellt sich heraus, dass das Auto, das Sie fahren, ein überraschend zuverlässiger Indikator für Ihr Einkommensniveau, Ihre Ausbildung, Ihren Beruf und sogar für Ihre Stimmabgabe bei Wahlen ist.
Jetzt ist eine andere Gruppe sogar noch weiter gegangen. Łukasz Kidziński von der Stanford University in Kalifornien und Kinga Kita-Wojciechowska von der Universität Warschau in Polen haben anhand von Street View-Bildern von Häusern von Menschen ermittelt, wie wahrscheinlich es ist, dass sie in einen Autounfall verwickelt sind. Das sind wertvolle Informationen, die eine Versicherungsgesellschaft zur Festsetzung der Prämien verwenden könnte.
Das Ergebnis wirft wichtige Fragen darüber auf, wie personenbezogene Daten aus scheinbar harmlosen Datensätzen durchsickern können und ob Organisationen diese für kommerzielle Zwecke verwenden dürfen sollten.
Versicherungsdaten
Die Methode der Forscher ist einfach. Sie begannen mit einem Datensatz von 20.000 Datensätzen von Personen, die zwischen 2013 und 2015 in Polen eine Autoversicherung abgeschlossen hatten. Diese wurden zufällig aus der Datenbank einer nicht genannten Versicherungsgesellschaft ausgewählt.
Jeder Datensatz enthielt die Adresse des Versicherungsnehmers und die Anzahl der Schadensersatzansprüche, die er oder sie im Zeitraum 2013-15 gestellt hatte. Der Versicherer teilte auch seine eigene Vorhersage zukünftiger Schadensfälle mit, die anhand seines hochmodernen Risikomodells berechnet wurden, das die Postleitzahl des Versicherungsnehmers sowie Alter, Geschlecht, Schadenverlauf usw. des Fahrers berücksichtigt.
Die Frage, der Kidziński und Kita-Wojciechowska nachgegangen sind, ist, ob sie anhand eines Google-Street-View-Bildes des Hauses des Versicherungsnehmers eine genauere Vorhersage treffen könnten.
Um das herauszufinden, gaben die Forscher die Adresse jedes Versicherungsnehmers in Google Street View ein und luden ein Bild der Wohnung herunter. Sie klassifizierten diese Wohnung nach ihrem Typ (Einfamilienhaus, Reihenhaus, Mehrfamilienhaus etc.), ihrem Alter und ihrem Zustand. Schließlich analysierten die Forscher diesen Datensatz, um zu sehen, wie er mit der Wahrscheinlichkeit korreliert, dass ein Versicherungsnehmer einen Anspruch geltend machen würde.
Die Ergebnisse sind etwas überraschend. Es stellt sich heraus, dass der Wohnsitz eines Versicherungsnehmers ein überraschend guter Indikator für die Wahrscheinlichkeit ist, dass er oder sie einen Anspruch geltend machen wird. Wir fanden heraus, dass Merkmale, die auf einem Bild eines Hauses sichtbar sind, das Autounfallrisiko vorhersagen können, unabhängig von klassisch verwendeten Variablen wie Alter oder Postleitzahl, sagen Kidziński und Kita-Wojciechowska.
Wenn diese Faktoren dem hochmodernen Risikomodell des Versicherers hinzugefügt werden, verbessern sie seine Vorhersagekraft um 2 %. Zum Vergleich: Das Modell des Versicherers ist nur um 8 % besser als ein Nullmodell und basiert auf einem viel größeren Datensatz, der Variablen wie Alter, Geschlecht und Schadenhistorie enthält.
Die Google-Street-View-Technik hat also das Potenzial, die Vorhersage deutlich zu verbessern. Und die aktuelle Arbeit ist lediglich ein Beweis des Prinzips. Die Forscher sagen, dass seine Genauigkeit durch größere Datensätze und eine bessere Datenanalyse verbessert werden könnte.
Einverständniserklärung
Der Ansatz der Forscher wirft eine Reihe wichtiger Fragen dazu auf, wie personenbezogene Daten verwendet werden sollten. Versicherungsnehmer in Polen könnten erschrocken sein, wenn sie erfahren, dass ihre Privatadressen in Google Street View eingegeben wurden, um ein Bild ihres Wohnsitzes zu erhalten und zu analysieren.
Eine interessante Frage ist, ob sie dieser Aktivität nach Aufklärung zugestimmt haben und ob ein Versicherungsunternehmen Daten auf diese Weise verwenden darf, angesichts der strengen Datenschutzgesetze in Europa. Die Zustimmung der Kunden zur Speicherung ihrer Adressen bedeute nicht zwangsläufig eine Zustimmung zur Speicherung von Informationen über das Erscheinungsbild ihrer Häuser, sagen Kidziński und Kita-Wojciechowska.
Und der Ansatz könnte eine Büchse der Pandora für Datenanalysen öffnen. Wenn Versicherungsunternehmen davon profitieren können, warum nicht auch andere Unternehmen? Der Versicherungsbranche könnten schnell die Banken folgen, da es eine nachgewiesene Korrelation zwischen Versicherungsrisikomodellen und Kreditrisiko-Scoring gibt, sagen Kidziński und Kita-Wojciechowska.
Die Fähigkeit, Informationen zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen, hat in den letzten Jahren dramatisch zugenommen. Diese Fähigkeit hat das Verständnis der meisten Menschen darüber, was mit ihren Daten möglich ist, übertroffen, und sie hat sicherlich die Geschwindigkeit übertroffen, mit der Gesetze zu ihrer Kontrolle verabschiedet werden können.
Natürlich ist Google nicht das einzige Unternehmen, das Straßenbilder sammelt. Eine solche Praxis wirft jedoch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes von Daten auf, die in öffentlich zugänglichem Google Street View, Microsofts Bing Maps Streetside, Mapillary oder ähnlichen privaten Datensätzen wie CycloMedia gespeichert sind, sagen Kidziński und Kita-Wojciechowska.
Diese Art von Arbeit dürfte die Frage aufwerfen, ob diese Unternehmen diese Bilder überhaupt sammeln und speichern können sollten. In Deutschland, wo der Datenschutz ein wichtiges Thema der öffentlichen Debatte ist, ist es Google bereits verboten, Street View-Bilder zu sammeln. Es ist vielleicht nicht der letzte Ort, an dem ein solches Verbot eingeführt wird.
Ref: arxiv.org/abs/1904.05270 : Google Street View-Bild eines Hauses prognostiziert das Autounfallrisiko seines Bewohners