Сенсорные данные участвуют в построении социального графа. Представим себе двух людей, договаривающихся о тайной встрече. Они понимают, что анализ геолокационных данных телефонов может указать на то, что они одновременно находились в одном и том же месте, поэтому они выключают свои телефоны за несколько кварталов и убирают их в специальные чехлы, блокирующие сигнал. Предположим, что наступил «час расплаты», и биллинги их мобильников рассматриваются в качестве доказательств в суде. Будет ли указывать на то, что они были вместе в течение нескольких часов, тот факт, что их телефоны были недоступны именно в это время? Вполне возможно. Тем более если до момента отключения оба телефона двигались в направлении предполагаемого места тайной встречи.
Кроме того, социальный граф может помочь вычислить местонахождение человека. Скрывшись в Канаде, беглый преступник из Германии благоразумно избавился от своего мобильника и SIM-карты. Но, перестав ими пользоваться, он не захотел отказаться от звонков людям, с которыми обычно поддерживал связь. Список звонков любого человека позволяет заметить появление в нем нового номера с закономерностями связи, похожими на звонки с другого номера в прошлом. После десятка звонков на прежние номера с нового номера Интерпол обратил на них внимание, определил местонахождение телефона и задержал беглого преступника.
Инфопереработчикам, анализирующим сенсорные данные, придется все чаще обращать внимание на необходимость обеспечить оптимальное соотношение выгод для подавляющего большинства пользователей и потенциального вреда, который может быть причинен людям, даже не подозревающим, что их передвижения отслеживаются. Компания Jetpac, основанная в 2011 году и в 2014 году поглощенная Google, занимается идентификацией и классификацией фотоконтента с целью создания справочника, поиск в котором можно осуществлять по определенным признакам. Программное обеспечение компании развивается на основе общедоступных фото из Instagram (150 миллионов из 6000 городов по всему миру
[273], многие из которых снабжены геометками, хэштегами или подписями
[274]. Если на фото, сделанных в каком-то определенном месте, много дам с накрашенными губами, приложение определит его как «шикарное»
[275]. Такая информация поможет людям решить, подойдет им данное место или нет.
В Jetpac решили использовать свой софт распознавания объектов для создания списка «лучших хипстерских баров мира». Аналитики компании определили, что индикатором количества хипстеров, тусующихся в определенном месте, может служить количество усатых мужчин на фото. Оказалось, что самое большое количество хипстеров обитает в Турции. Но ведь этого не может быть! Тут аналитики Jetpac сообразили, что турецкие мужчины гораздо чаще отращивают усы, чем американские. Им пришлось привести данные в соответствие с местной спецификой, указывая различные исходные параметры для каждого из географических регионов. Это хороший пример функционирования принципов обратной связи между людьми и компьютерами в процессе анализа данных.
Другие открытия Jetpac на основе анализа фото в Instagram породили более щекотливые вопросы. Так, в Jetpac обнаружили, что на основе имеющихся данных можно составить список гей-баров в Тегеране
[276]. Это могло бы быть полезным иранцу соответствующей сексуальной ориентации, но в случае обнаружения такого списка религиозными властями страны последствия для гей-сообщества были бы ужасными
[277]. Кроме того, если это получилось у Jetpac, власти наверняка могут сделать то же самое.
Профессор МТИ Уильям Т. Фримен с коллегами разработал алгоритм, позволяющий измерять пульс человека по пиксельным изменениям окраски кожи на открытых участках его тела. После демонстрации результатов команду завалили просьбами предоставить программу, и ее выложили в интернет, разрешив свободно использовать в некоммерческих целях. Одна из просьб исходила от профессионального игрока в покер, который хотел получить возможность определять, блефует ли его партнер, по ускорению его пульса
[278].
Более того, кардиологи установили, что ритмы сердца человека – то есть ЭКГ – столь же уникальны, как отпечатки пальцев или строение радужной оболочки глаза, причем фальсифицировать их намного сложнее. Эту информацию использовали MasterCard, Royal Bank of Canada и английский Halifax Bank, протестировавшие ЭКГ-браслет, предназначенный для удостоверения личности в банкоматах, интернет-банках и при совершении бесконтактных платежей
[279]. Браслеты, созданные на основе патентованных методик измерения, регистрации и верификации сердечных ритмов, производит компания Bionym из Торонто
[280].
