Как трекеры связывают данные с реальными людьми?

Большинство сторонних трекеров предназначено для создания профилей реальных людей. Каждый раз, когда трекер собирает информацию, ему нужен идентификатор — то, что он может использовать, чтобы связать эту информацию с конкретным человеком.

Иногда трекер делает это косвенно: сопоставляя собранные данные с определенным устройством или браузером, что, в свою очередь, впоследствии может соотноситься с одним человеком или, возможно, с небольшой группой людей, например домохозяйством.

Чтобы отслеживать, кто есть кто, трекерам нужны уникальные, постоянные и доступные идентификаторы. Другими словами, трекер ищет информацию, которая (1) указывает только на вас или ваше устройство, которая (2) не изменится, и к которой (3) он имеет легкий доступ.

Некоторые потенциальные идентификаторы соответствуют всем трем из этих требований, но трекеры все еще могут использовать идентификатор, который проверяет только два из этих трех показателей. Также трекеры могут комбинировать несколько слабых идентификаторов, чтобы создать один сильный.

Идентификатор, который проверяет все три показателя, может быть именем, адресом электронной почты или номером телефона. Это также может быть «имя», которое дает вам сам трекер, например «af64a09c2» или «921972136.1561665654».

Для трекера важнее всего то, что идентификатор указывает на вас и только на вас. Со временем он может создать достаточно богатый профиль о человеке, известном как «af64a09c2» — где он живёт, что читает, что покупает. Обычное имя ему и не нужно.

Трекеры могут использовать искусственные идентификаторы, такие как cookie-файлы и рекламные ID, чтобы компании могли писать целевым группам пользователей личные сообщения со своими предложениями.

Данные, которые не связаны с реальным именем вроде Василий Петрович Иванов, не менее чувствительны: «анонимные» профили личной информации почти всегда могут быть связаны с реальными людьми.

Один из самых хитрых и виртуозных способов отслеживания: трекер создает фигуры и графику с текстом в разных шрифтах, а затем следит за тем, какие шрифты отобразились с какого устройства: ведь на устройствах с разными экранами, операционными системами и аппаратном обеспечением отобразятся разные шрифты. Потом трекер переводит отображенный на устройстве шрифт в код — хеширует его. И после анализа рекламодатель уже понимает, с какого устройства вы заходили.

https://roskomsvoboda.org/53183/

Фонд электронных рубежей (Electronic Frontier Foundation) продолжает рассказывать (в переводе на русский) о том, как крупные компании и игроки помельче зарабатывают на пользовательских данных.

Как собираются данные?

Чтобы отслеживать нас, компаниям, которые этим занимаются, нужно убедить разработчиков веб-сайтов и приложений включить определенный код отслеживания в свои продукты. А это не так просто, потому что включение такого кода в программу может нести для нее риски: это может замедлить работу ПО, бесить пользователей и подвергать сайт/приложение риску напороться на штраф, например, по GDPR. Тем не менее крупнейшие сети отслеживания охватывают огромную часть интернета и плейсторов, постоянно собирая данные из миллионов различных источников. В физическом мире трекеры можно найти на рекламных щитах, в розничных магазинах и на парковках торговых центров. Так как же выглядят эти сети отслеживания?

Доминирующая рыночная сила в отслеживании — рекламная индустрия. Поэтому неудивительно, что онлайн-реклама является одним из основных инициаторов сбора данных. В простейшей модели одна рекламная сеть размещает рекламу на нескольких веб-сайтах. Владелец сайта, работающий с рекламной сетью, должен разместить на своем сайте небольшой фрагмент кода, который будет загружать рекламу с рекламного сервера. Так, каждый раз, когда пользователь посещает сайт, отправляется запрос этому рекламному серверу, а тот в ответ отправляет куки-файлы на компьютер пользователя, благодаря которыми рекламодатель теперь видит примерную статистику веб-сёрфинга пользователя, если тот посещает сайты той же рекламной сети. Так и начинается отслеживание.

Аналогичным образом, рекламный сервер может предоставить разработчикам мобильных приложений комплект ПО для размещения рекламы. Всякий раз, когда пользователь открывает приложение, которое использует такое ПО, приложение отправляет запрос на рекламный сервер. Этот запрос содержит рекламный идентификатор пользователя, что позволяет рекламному серверу профилировать активность пользователя в разных приложениях.

На самом деле экосистема онлайн-рекламы еще сложнее. На рекламных биржах проводятся «аукционы в реальном времени» для отдельных показов объявлений на веб-страницах. При этом они могут загружать код от нескольких других сторонних поставщиков рекламы и могут делиться данными о каждом показе со многими потенциальными рекламодателями, участвующими в аукционе. Каждое объявление, которое вы видите, может быть использовано для обмена данными с десятками трекеров.

Рекламная аналитика и пиксели конверсии

Код отслеживания не всегда встроен во что-либо видимое для пользователей, например в рекламный баннер. Значительная часть отслеживания происходит через невидимые «пиксели». Эти пиксели используются многими сборщиками данных в интернете — Google Аналитикой, Facebook, Amazon и т.д.

Когда владельцы веб-сайтов устанавливают сторонние пиксели отслеживания, они обычно делают это в обмен на доступ к некоторым данным, которые собирает тот, кто предоставляет пиксель. Например, Google Аналитика предлагает владельцам веб-сайтов информацию о том, какие люди посещают их сайты.

Встроенные медиаплееры

Наблюдение за пользователями часто реализуется с помощью встроенной рекламы в видео и в текстовых блогах на разных платформах, предоставляющих такую возможность — YouTube, Vimeo, Streamable и Twitter. Отслеживание может вестись и с помощью аудио-виджетов для сервисов Soundcloud, Spotify и потокового подкаста. Эти медиаплееры почти всегда работают в IFrame (встроенном коде) и поэтому имеют доступ к локальному хранилищу и могут произвольно запускать JavaScript.

Предыдущие фрагменты отчета в переводе: часть 1, часть 2

Издание Bloomberg Businessweek выпустило статью под заголовком «Силиконовая долина подслушивает ваши самые интимные моменты». Журналисты подробно рассказывают о том, как крупнейшие мировые компании нанимают временных сотрудников (за невысокие зарплаты), чтобы анализировать чувствительные аудиозаписи с "умных" колонок.

Одна из героинь статьи, Рути Хоуп Слатис, была нанята на позицию “data associates” за 12 долларов в час, чтобы транскрибировать аудиофайлы для Amazon.com Inc. Её работа состояла в том, чтобы слушать фрагменты разговоров и записывать каждое слово в свой ноутбук. Amazon объяснила только, что это необходимо для разработки сверхсекретного продукта для распознавания речи. Аудиофайлы содержали в том числе весьма интимные записи, сделанные в домах людей.

Это было осенью 2014 года, примерно в то время, когда Amazon представила динамик Amazon Echo с Alexa, виртуальным помощником, активируемым голосом. Компания представляла своего голосового помощника настоящим чудом искусственного интеллекта. Однако Слатис вскоре начала осознавать, насколько сильно эта «магия роботов» зависит от труда людей. Сначала она думала, что прослушивает записи платных тестеров, согласившихся предоставить свои голосовые паттерны в обмен на несколько долларов. Затем Слатис поняла, что это не так.

Записи, которые она и её коллеги слушали, часто были эмоциональными и смущающими. Одинокие люди исповедовались в своих самых личных тайнах и страхах: мальчик, поделившийся желанием кого-то изнасиловать, мужчина, который обращался к Alexa резко и грубо. И по мере того как программа транскрипции росла вместе с популярностью Alexa, росли и объёмы персональной информации, содержащейся в записях.

Amazon заявляет, что продала более 100 миллионов устройств, поддерживающих голосовой помощник Alexa. Сейчас за этот рынок идёт война между крупнейшими мировыми компаниями, каждая из которых предлагает своего голосового помощника: Siri от Apple, Google Assistant от Alphabet, Microsoft Cortana и аналогичный сервис от Facebook. Микрофоны встроены в телефоны, умные часы, телевизоры, холодильники, внедорожники и все, что между ними.

По оценкам консалтинговой компании Juniper Research Ltd, к 2023 году мировой годовой рынок «умных» колонок достигнет 11 миллиардов долларов, тогда как в мире будет около 7,4 миллиардов устройств с голосовым управлением. Примерно одно устройство на каждого человека.

Компании говорят, что их «умные» колонки записывают звук только тогда, когда пользователи их активируют. Но микрофоны на устройствах всегда работают, и это может привести к непреднамеренной записи моментов, которые пользователи никогда не хотели передавать.

"Наличие микрофонов, которые все время находятся в режиме прослушивания, очень важно. Мы обнаружили, что пользователи этих устройств закрывают глаза и верят, что компании не собираются делать ничего плохого с записанными данными", — говорит Флориан Шауб, профессор Мичиганского университета, который изучает поведение людей, связанное с программным обеспечением для голосовых команд. — "Это ползучая эрозия частной жизни, которая продолжается и продолжается. Люди не знают, как себя защитить".

Amazon отказалась ответить на вопросы авторов статьи. В заявлении, отправленном по электронной почте, пресс-секретарь компании написала, что приватность является основой того, как Amazon разрабатывает функции Alexa и устройства Echo. Компания и её конкуренты утверждают, что компьютеры выполняют подавляющее большинство голосовых запросов без участия человека.

Тем не менее, так называемые «умные» устройства, несомненно, зависят от труда тысяч низкооплачиваемых людей, которые размечают и комментируют звуковые фрагменты, чтобы технологические компании могли модернизировать свои электронные уши. Наш тихий шёпот стал одним из их самых ценных наборов данных.

Отличная находка от datastories – мировая карта сетевой инфраструктуры. На ней показаны главные “кирпичики”, которые обеспечивают работу интернета по всему миру: дата-центры, точки обмена трафиком (IXP), подводные кабели.

Интересно проследить, как экономические и политические факторы влияют на подключенность – и наборот. Чем влиятельнее государство, тем лучше в нем развита инфраструктура. Мировой лидер – это США. Мощные сети также построили Великобритания, Франция, Нидерланды, Германия, Россия, Бразилия и Австралия. Получается, что самыми крупными сетями в основном владеют страны в Северном полушарии.

Например, в Африке почти нет дата-центров и IXP, а те, что есть, сосредоточены в прибрежных районах.
Особый случай – Северная Корея, о которой в принципе ничего не известно.

В общем, получилось наглядное доказательство того, что цифровое неравенство и digital-колониализм реально существуют.

Два года назад первым постом на этом канале было интервью с исследовательницей медиа Светланой Матвиенко. Тогда она ответила на мои вопросы о блокировке российских соцсетей украинскими властями, важности материалистического анализа Интернет-инфраструктуры и информационной войне.

В своём новом интервью Матвиенко рассказывает о последствиях власти Интернет-платформ, коммуникативном милитаризме и своей новой книге "Кибервойна и революция в глобальном капитализме".

***

- «Коммуникативный милитаризм» — что это значит и как это касается нас?

Очень интересная американская исследовательница Джоди Дин в 2005 году написала статью о «Коммуникативном капитализме». Она одной из первых идентифицировала новый симптом, когда участие пользователей в политической дискуссии онлайн, в том числе и социальных сетях, не приносило какого-то результата.

Раньше считалось, что был определенный обмен реакциями между политическими лидерами, или главами государств или правительствами и аудиторией — народом, избирателями — через СМИ. В начале 2000-х Дин увидела, что этого больше нет, и поняла, что теперь политический обмен не является основным для этих дискуссий. Все больше корпорации, владеющие платформами, собирают данные, получают доход от этого и все. Это уже не политическая дискуссия.

То есть, контакта больше, а обмена мнениями и влияния меньше?

Она сказала, что это такой драйв высказывания, который ни на что не влияет. Теперь, по моему мнению, ситуация изменилась еще больше.

Именно поэтому стоит говорить о «коммуникативном милитаризме», когда капитализм, милитаризм и определенные милитаристские стратегии слились воедино. Они используют одни и те же технологии, одни и те же платформы. Мы говорим о создании такого шума и со стороны политиков, и со стороны пользователей. Когда все больше людей высказываются, а высказывания ни к чему не ведут, это очень полезно для самих платформ, таких как Фейсбук, который на этом зарабатывает, и для тех, кто использует определенные алгоритмы и технологии для столкновения определенных групп населения.

- Вы издали совместно с исследователем Ником Дайер-Визефордом книгу, которая называется «Кибервойна и революция в глобальном капитализме», которая несколько иначе объясняет современную кибервойну.

Это правда, в нашей книге мы предложили новую интерпретацию понятия «кибервойна» и отняли это понятие у тех, кто его традиционно использовал, например, военных киберспециалистов.

Это понятие, очень популярное с начала 90-х годов, когда кибервойна стала выглядеть новой угрозой, а компьютерный код — новым оружием нового тысячелетия. Тогда очень много говорили о начале кибервойны, о необходимости новых систем защиты, и началось создание специальных киберкоманд в военной среде Соединенных Штатов и других стран, которые существуют до сих пор.

Но нам показалось, что когда мы говорим о том, как работает, живет, работает и перезагружает себя капитализм сегодня, нам нужно говорить о войне. Война всегда была одним из способов перезагрузки чего-то, и сейчас кибервойна является технологией, средой для перезагрузки капитализма в целом. Именно поэтому мы решили предложить новое прочтение — политико-экономическое и подумать: кто, как и когда получает прибыль от коммуникации, как и когда коммуникация милитаризуется, как и когда коммуникация становится оружием.

Когда я говорю «коммуникация», я не имею в виду словесный или семантический обмен, хотя он также присутствует, мы говорим о дезинформации, о так называемой постправде и тому подобном. Но это коммуникация в таком общем смысле, мы говорим об использовании всех возможных коммуникативных систем.

Полный текст интервью доступен на русском и украинском.

На компании Apple, Google, Dell, Microsoft и Tesla подали в суд, обвиняя их в пособничестве детскому труду в кобальтовых шахтах на территории Демократической Республики Конго, пишет the Guardian.

Иск против технологических компаний был подан в Вашингтоне, округ Колумбия. Иск подала правозащитная компания International Rights Advocates, которая представляет интересы 14 граждан Конго, чьи дети погибли или были травмированы в кобальтовых шахтах.

Семьи требуют возмещения ущерба за принудительный труд и дополнительную компенсацию за несправедливое обогащение, ненадлежащий контроль за процессом производства.

Кобальт необходим для создания литиевых аккумуляторов, используемых в миллионах продуктах, продаваемых Apple, Google, Dell, Microsoft и Tesla каждый год. Рекордный спрос на кобальт, обусловленный широким применением портативных устройств, за последние 5 лет вырос втрое, а к концу 2020 года может ещё удвоиться. Более 60% кобальта добывается в ДРК, одном из самых бедных и нестабильных регионов в мире.

Добыча кобальта в ДРК связана с нарушением прав человека, коррупцией, разрушением окружающей среды и детским трудом.

В иске утверждается, что компании поддерживали добывающие предприятия, которые получали прибыль от труда детей, вынужденных работать в опасных условиях, что в конечном итоге, привело к смерти и тяжелым травмам.

Также семьи из Конго, в судебных документах, рассказывают, что их дети из-за нищеты были вынуждены искать работу на крупных местах добычи полезных ископаемых. За непосильный и опасный труд детям платили по 2 доллара в день. Многие из них погибли во время обрушения туннелей шахт.

Одним из главных обвинений в иске является то, что компании из Кремниевой долины знали и обладали "конкретной информацией" о том, что используемый ими кобальт, связан с детским трудом, который добывается в опасных условиях. Также имели место случаи принудительного детского труда.

ссылка на частичный перевод заметки

Книги о приватности и безопасности 2019-ого года

Вышел любопытный список книг по теме, изданных в 2019 году. Среди них, конечно, хайповая книга Шошаны Зубофф про капитализм наблюдения (я подробно писал о ней здесь), много про правовые аспекты, про разного рода «smart policing» и даже что-то про Сноудена (до сих пор пишут!). В общем, список для тех, кто хочет литературы помрачнее на новогодние каникулы.

The Verge публикует большую статью про сложности жизни модераторов контента Google и Youtube, всерьез упоминая посттравматическое стрессовое расстройство, тем более, что о многих шокирующих видах контента людей не предупреждают при найме. Вдобавок Google — точнее, контрактор, — нанимает в основном иммигрантов и платит им мало, не оплачивая больничные, не повышая зарплаты и так далее.

Собственно, к сожалению, это так — модерация штука неприятная, алгоритмы с ней в ближайшее время не справятся, при этом работа не очень интеллектуальная и особой квалификации не требующая. Лично я с удивлением узнал, что работу эту для Google выполняет Accenture — это совершенно громадный аутсорсер с отделениями по всему миру, правда, я до этого считал, что они всё же ограничиваются разработкой ПО и смежными вопросами, а не выполняют совсем уж всё.
https://www.theverge.com/2019/12/16/21021005/google-youtube-moderators-ptsd-accenture-violent-disturbing-content-interviews-video

12-минутное видео The Verge в продолжение темы условий труда модераторов Google и YouTube.

Компания Google известна как одно из лучших мест для работы. Но для многих модераторов контента, работающих на Google и YouTube, эта работа травмирующая.

И даже самые лучшие условия на рабочем месте не компенсируют тот факт, что многие модераторы страдают от долговременных психологических последствий выполнения этой работы.

The Verge отправились в Вашингтон, округ Колумбия, и в Остин, штат Техас, чтобы поговорить с бывшим модератором Google, работавшим в компании фултайм, и с нынешними модераторами YouTube (нанятыми сторонними аутсорсинговыми фирмами), чтобы сравнить их опыт.

https://youtu.be/OqP-gde4M-Q

Что общего между китайскими подделками, террористами и Amazon? Журнал Marker выяснил, как устроена индустрия контрафактных товаров на примере модной термобутылки S’well.

Представьте: вы инвестируете все сбережения в дизайнерский продукт, запускаете первую партию, а потом оказываетесь на выставке в Гонконге, где неизвестная компания продает вашу разработку. Причем под тем же брендом. Да еще и с маркировкой ™.

Эта история случилась с основательницей бренда S’well. Выяснилось, что поддельные бутылки производили в том же городе, что и оригинальные – буквально на соседней фабрике.

Часто фейки штампуют на том же производстве, только в другую смену – например, ночью. А для ведения бизнеса создают компании-однодневки, которые легко ликвидировать.

Большинство подделок приезжает из материкового Китая и Гонконга. Склады пограничных служб ломятся от контрафактных товаров, причем с каждым годом их число растет.

Неудивительно, ведь подделки – это огромный бизнес, который приносит миллиарды долларов. Даже скромный оператор нелегального склада может зарабатывать до $90 тыс. в год, что уж говорить о владельцах бизнеса.

Часто контрафакт приносит больше денег, чем сбыт наркотиков. А рисков при этом меньше.

Этим уже пользуются преступные группировки и террористические организации. Например, атака на офис «Шарли Эбдо» в 2015 стала возможной в том числе благодаря продажам фальшивых кроссовок Nike из Китая.

По данным ООН, рынок подделок входит в тройку главных источников финансирования криминальной деятельности.

Как в эту историю оказался втянут Amazon и другие гиганты вроде Walmart? Компании в погоне за широким ассортиментом и низкими ценами дают “зеленый свет” подделкам. Ситуацию усугубляют алгоритмы ранжирования, которые выводят в топ более дешевые товары, а фальсификат всегда стоит дешевле. Кстати, именно ИИ зачищает подделки на сайте Amazon – и пока в основном безуспешно.

Мы уже писали о запутанной логистической сети Amazon. Компания собирает товары от 2,5 млн продавцов со всего мира – посылки циркулируют между тысячами складов и центров обработки заказов. Контролировать качество и подлинность на всех этапах Amazon не удается.

Проблема еще и в том, что реплики настолько усовершенствовались, что даже специалисты с трудом могут отличить фальшивку от оригинала. Например, производители фейковых сумок Louis Vuitton подделывают не только саму вещь, но упаковку и даже чек.

Почему рынок подделок достиг такого расцвета в 2010-е? В первую очередь, благодаря интернет-торговле, в том числе многочисленным Instagram-магазинам и сайтам дропшипперов. Фальшивые бренды не только копируют весь контент – от лого до фотографий, но и таргетируют рекламу на поклонников реальных марок, чтобы переманить их на свою сторону. И за это опять стоит поблагодарить алгоритмы. 👏🏻👏🏻👏🏻

Максимально элементарное объяснение технологии распознавания лиц от Vox. Видео наглядно показывает, как устроены алгоритмы, почему они стали популярны именно сейчас и какие влекут за собой риски.

Немного забавно наблюдать, как журналистку Vox, а с ней и подписчиков поражает российский сервис для поиска людей в VK по фото или алгоритм поиска в Yandex. “Wow! Today I learned how to stalk someone quicker”, – пишут комментаторы под видео.

При этом большинство подобных сервисов легко найти в открытом доступе, а за несколько долларов уже можно воспользоваться более качественными алгоритмами и выследить кого угодно.

В видео звучат два важных тезиса:

*Facial recognition is probably the most obscurity-eviscerating technology ever invented. – Распознавание лиц лишает человека возможности оставаться неузнанным. С точки зрения разрушения анонимности это уникальное изобретение.

*How you feel about this technology probably depends on how much you sympathize with the person being identified. – Разные сценарии применения = Разное восприятие. Например, распознавание людей на мирных митингах и распознавание полицейских, которые превышают свои полномочия, – это совершенно разные вещи, по крайней мере в восприятии общества.

Исследователи в surveillance studies интересуются двумя аспектами расширения чувственного аппарата государства: тем, как государство видит (круговое видеонаблюдение, скрытые камеры, спутниковые данные), и тем, как государство слышит (перехват звонков, прослушка, запись разговоров). Читая статьи, можно даже предположить, что государство не нюхает, однако такое предположение окажется ошибочным.

В 1960-х годах Штази разработали метод сбора «консервированных запахов» (Geruchskonserven). Сотрудники похищали личные вещи активистов и помещали их в герметичные сосуды, а после обучали собак находить носителя запаха. Надписи на баночках гласили следующее: «Имя: [x]. Время: [x]. Объект: подштанники рабочего». Помимо личных вещей, «консервации» подлежали обивки стульев, на которых активисты сидели во время допросов. В 2007 году, когда перед саммитом G8 в Хайлигендамме полицейские занимались сбором «образцов телесных запахов» (Körpergeruchsproben) политических активистов, выяснилось, что метод все еще используется.

В 1993 году вопросом «пронюхивания» подозреваемых занялось ЦРУ, представившее наработки в докладе «Человеческие запахи и их распознавание». Значительная часть документа посвящена эккриновым, апокриновым и сальным железам, предположительно ответственным за «индивидуальные» телесные запахи. Автор доклада представил оценку объема производимых запахов и просчитал дистанции, необходимые для их распознавания собачьим носом. Поскольку дистанции оказались относительно маленькими, в докладе впервые прозвучала идея создания «механической ищейки» — сенсорного устройства, способного автоматически распознавать человека по запаху на большом расстоянии.

Разработки 1990-х годов оказались востребованными после объявления «войны против терроризма» в 2001 году: среди руководителей полиции распространились руководства, призывающие обращать особое внимание на запах подозреваемых, число собак-ищеек возросло в десятки раз, а финансирование проектов идентификации «ароматических отпечатков» — в сотни. В 2007 году Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (aka DAPRA, о котором мы уже говорили в связи с бомбами-вонючками) взялось за развитие «Проекта по определению уникального запаха», прежде известного как «Программа определения одоротипа». Заявленная цель проекта — вычисление и идентификация людей по телесному запаху (теперь считается, что индивидуальный запах связан с устройством главного комплекса гистосовместимости). Практическое применение — контроль границ и борьба с международным терроризмом. На базе проекта DAPRA совместными усилиями США и Великобритании были разработаны RASCO — система непрямого сбора проб воздуха для проверки собаками, дающая более надежные результаты, чем анализ радужки глаза или распознавание лиц, и IBIS — система идентификации по индивидуальному запаху, также показавшая превосходные результаты.

В 2013 году в Мадридском политехническом университете разработали технологию биометрической идентификации по запаху. В опубликованном отчете утверждается, что погрешность при распознавании составляет не более 15%. Хотя заявленная точность не превосходит распространенные методы идентификации, авторы текста видят конкурентное преимущество технологии в ее «неинвазивности» (для сбора биометрических данных человеку достаточно пройти мимо сенсоров) и надежности (точная идентификация по запаху возможна независимо от болезней, диеты и использования косметических средств). Подобные сенсоры позволят государству нюхать без необходимости останавливать человека, выдвигать ему подозрения или даже приближаться с собаками.

В журнале Radical Philosophy довольно продолжительное время пролежала без нашего внимания статья Марка Неокле(о)уса The smell of power: а contribution to the critique of the sniffer dog. Неоклеус — профессор критики политической экономии в Университете Брунеля, широко известный работами по полицейской власти (см. The Fabrication of Social Order: A Critical Theory of Police Power, 2000). В статье объяснено, как вышеперечисленные «открытия» способствуют укреплению полицейской власти.

New York Times опубликовала интересный – и хорошо иллюстрированный – материал One Nation Tracked: в руки журналистам попал набор данных о геолокации 12 миллионов американских смартфонов в течение нескольких месяцев 2016-2017 годов. Источники информации – анонимные, но руководствовались они, как пишет NYT, благими намерениями: они крайне встревожены тем, как этой информацией можно злоупотреблять, и хотели сообщить об этом общественности и законодателям.

Эти данные не были собраны какой-нибудь телекоммуникационной компанией, одним из технологических гигантов или правительственной спецслужбой. Датасет был создан фирмой, занимающейся данными о местонахождении пользователей. Десятки таких компаний незаметно собирают данные трекинга с помощью программного обеспечения, установленного в приложениях для мобильных телефонов. Вы, вероятно, никогда не слышали о большинстве из этих фирм -- и всё же для тех, кто имеет доступ к этим данным, ваша жизнь -- открытая книга. Они могут видеть места, в которые вы ходите, где вы встречаетесь с кем-то или проводите ночь, посещаете ли вы больницу, кабинет психиатра или массажный кабинет.

Хотя данные деанонимизтированы, журналистам не составило труда связать маршруты и данные о ежедневных перемещениях с вполне реальными людьми. Это касалось как обычных граждан, так и селебритис или высокопоставленных сотрудников правительства США.

В дополнение NYT предлагает крайткий гайд о том, как отключить использование местоположения для приложений, установленных на телефонах Andoid и iPhone.

А вообще советую обратить внимание на спецпроект издания Privacy Project.

На Хабре вышел слегка адаптированный (и дополненный парой аналогичных историй из России) перевод недавней статьи NYT о том, что мобильные телефоны с установленными приложениями, отслеживающими местоположение, позволяют вполне легально следить за миллионами людей. Пресловутая "анонимизация" собираемых приложениями данных не является реальным препятствием для определения личности пользователя.
https://habr.com/ru/company/dcmiran/blog/481336/

Как акселерационизм превратился в платформенный капитализм

В 2019 году в Издательском доме Высшей школы экономики вышла книга «Капитализм платформ» Ника Срничека — знаменитого канадского и британского экономиста и социального теоретика.

Цифровая экономика на сегодняшний день — наиболее динамично развивающийся сектор, при этом имеющий важное значение в системном смысле, так как ее инфраструктура проникает во все точки современной экономической системы и становится не менее важна, чем сырьевое обеспечение или электричество.

Образ цифровой экономики как чего-то умного, прорывного, бережливого, экологичного легитимирует капитализм в целом. Срничек разрушает этот образ, последовательно показывая нам, что за интерфейсами, во взаимодействии с которыми мы проводим огромную часть нашей жизни, скрываются огромные, стремящиеся к монополии корпорации, превращающие каждую минуту, проведенную нами на интернет-сайте, сервисе,—или же всякое движение мышкой —в биты данных.

«Платформы» — это цифровые инфраструктуры, которые позволяют двум и более группам взаимодействовать. Это может быть как взаимодействие между пользователями непосредственно на территории платформы (социальные сети, поисковики), так и использование платформы как посредника (Uber, AirBnB).

Сам феномен возникновения подобного бизнеса Срничек представляет как логическое следствие двух исторических предпосылок.

Во-первых, это линия, берущая начало в массовом производстве, идущая сквозь кризис 1970-х годов с его атакой на профсоюзы и заканчивающаяся в сегодняшнем дне, когда мы наблюдаем такие явления, как прекарный труд, аутсорсинг, гибкая занятость и рост давления со стороны менеджмента. Во-вторых, это большие офшорные резервы крупных корпораций и поиск новых инвестиционных возможностей, ставшие результатом значительного снижения процентных ставок по вкладам.

Таким образом, дешевый рабочий труд и большое количество наличности позволили капиталу переключиться с владения средствами производства на владение информацией.

Данные — краеугольный камень платформенной экономики. Сама архитектура платформ строится ради извлечения данных, их хранения, обработки и анализа. Зачастую платформа специально проектируется под эти нужды. Так, внимательно посмотрев на то, как работает Google, невозможно не заметить, что это не просто интернет-компания, а глобальная «сеть» для сбора наших данных: множество сервисов, поисковик, собственная операционная система, голосовой помощник, социальная сеть, огромные дата-центры и невероятные вычислительные мощности, созданные для ежесекундной обработки огромного массива информации. Именно сетевой эффект, реализуемый с помощью перекрестного субсидирования, позволяет платформам охватывать как можно больше пользователей.

Срничек выделяет пять типов платформ: рекламные (Google, Facebook), облачные (Amazon), промышленные (GE), продуктовые (Spotify), бережливые (Uber). Это разделение не обусловливает четкую оппозицию одних платформ другим: скорее, это способ монетизации, так как многие платформы могут охватывать сразу несколько типов получения прибыли.

Бережливые платформы представляют собой наиболее аутентичную реализацию платформенного капитализма, так как имеют все присущие ему признаки и являются прямым следствием генеалогии, описанной выше. Но при этом они же и наиболее уязвимы в долгосрочной перспективе. Эти компании (Uber, AirBnB) владеют лишь платформой, которая предоставляет пользователям возможность связаться с поставщиком определенной услуги, и систему анализа данных.

http://www.logosjournal.ru/arch/107/Logos%203-2019_Press-287-297.pdf

В США и во всем мире любой протестующий, который приносит телефон на публичную демонстрацию, отслеживается, и присутствие этого человека на мероприятии фиксируется в коммерческих базах данных. В то же время политические партии начинают собирать и приобретать данные о местонахождении телефонов для более эффективного убеждения избирателей.

New York Times продолжает серию материалов в рамках The Privacy Project.

Располагая датасетом о местоположении 12 млн. пользователей мобильных телефонов в США (эти данные были собраны мобильными приложениями и переданы изданию анонимным источником), "в течение нескольких минут, без специальной подготовки и с помощью поиска в Google журналисты смогли выделить и идентифицировать людей на публичных демонстрациях, больших и малых, по всей стране".

Данные о местоположении уже являются частью президентской гонки 2020 года в Америке. Штабы республиканцев и демократов вложили деньги в приобретение данных о местоположении, чтобы агитировать избирателей на основе их интересов.

Например, политики платят брокерам данных, чтобы помочь отслеживать перемещения церковных прихожан — так можно выделить более консервативных избирателей и повлиять на их голоса.

Технологии на Глобальном Юге

Инновации только в Кремниевой долине? А вот и нет! 

Замечательная колонка на The Wired о технологиях на Глобальном Юге от Рамеша Сринивасана (Ramesh Srinivasan). Нам кажется, что дебаты об интернете и технологиях сосредоточены на единственном противопоставлении: им приписывается либо роль спасения человечества от всех мировых проблем, либо они несут в себе потенциал разрушения всех наших демократических институтов. 

Автор говорит, что вообще-то смотря на глобальный Юг мы можем увидеть другое видение инноваций, простирающееся "за пределы Кремниевой долины". Пользователи в Африке, Азии и Южной Америке – это не просто пассивные потребители западных технологий, но они сами активные мейкеры, хакеры и создатели. В тексте есть про 3D принтеры на улицах Найроби, проекты общественных мобильных сетей и другие кейсы заставляют нас ставить вопрос о сущности «инновации». Что же это такое? Обязательно ли это то, что рождается в модных американских стартапах? 

Это также показывает, что технологии могут быть устроены по-другому и помогает переосмыслить отношение между производителями и потребителями. У Рамеша Сринивасана в октябре 2019 вышла книга «За пределами Кремниевой долины».

К вопросу об использовании данных пользователей для агитации (и, возможно, манипуляции) в политике. Майкл Блумберг, один из самых богатых людей мира и кандидат в президенты США на выборах 2020 года, недавно основал компанию Hawkfish – она должна помочь ему (и демократам) противостоять республиканцам и Трампу с помощью анализа данных и других цифровых технологий.

Блумберг не афиширует существование Hawkfish, куда, к слову, были наняты экс-сотрудники Facebook и Foursquare, и вопросов со стороны регулирующих органов к нему пока нет.

Компания Cambridge Analytica использовала персональные профили американцев, основанные на их онлайн-поведении, для политической рекламы за Дональда Трампа во время кампании 2016 года. Это спровоцировало масштабный политический скандал — руководству Facebook, Twitter и Google пришлось давать показания в Конгрессе США.

https://www.cnbc.com/2019/12/23/mike-bloomberg-campaign-uses-tech-firm-he-founded-earlier-this-year.html

Ручные хакеры, экстравагантные миллионеры

Meduza опубликовала расследование об Evil Corp — хакерской группировке, связанной с российскими силовиками.

5 декабря США выдвинули официальные обвинения против российской хакерской группировки Evil Corp. Ее называют «самой вредоносной в мире»: ущерб от атак Evil Corp против банков оценивается в сотни миллионов долларов.

Организатором группировки американский Минюст считает Максима Якубца — он остается на свободе и в марте 2019 года еще активно участвовал в хакерской деятельности. За него назначена награда в пять миллионов долларов.

В июле 2009 года хакерскую группировку, участником которой был Максим Якубец, начали одолевать коллеги. «Ну, поздравляю! ********* [сойти с ума] можно, про тебя в новостях пишут», — звучало одно из сообщений в чате группы (позднее его вскрыло ФБР). Незадолго до этого в The Washington Post вышла статья о «киберпреступниках из Украины, которые украли 415 тысяч долларов из казны округа Буллитт штата Кентукки». Хакеров, скорее, шокировала эта публикация: они не ожидали, что к ним придет мировая известность — хотя некоторым из них эта слава польстила. Однако 22-летний Максим Якубец — под ником aqua — отреагировал максимально жестко: «Они описали всю схему! Ублюдки. <…> Реально бесит».

Десять лет спустя Якубец сам возглавил группу хакеров, которую назвал Evil Corp, начал воровать с помощью нового банковского трояна — и ездить по Москве на суперкаре Lamborghini Huracan.

Интервью с Кариной Прункл об этике алгоритмов

Сделал небольшое интервью с Кариной Прункл, занимающейся философией в Оксфорде, об этике алгоритмов и связанных с этим социальных и политических проблемах. Я сам не до конца доволен интервью: оно получилось достаточно коротким, много интересных тем и вопросов остались незатронутыми. Но некоторые важные темы про прозрачность, предвзятость и последствия этических решений обсудить получилось.

— А в чем проблема с тем, чтобы сделать работу алгоритмов понятной и прозрачной?
— Традиционные алгоритмы работают более-менее в логике ручного программирования определенных условий («если… то…»). Но более современные алгоритмы, особенно построенные на машинном обучении, начинают обладать определенной самостоятельностью. В нейронных сетях очень сложно с полной уверенностью объяснить, на основе чего алгоритм делает свои предсказания, потому что этому предшествует большое количество сложных статистических выводов. Тогда алгоритм становится «черным ящиком», механизмом, остающимся для нас непонятным.
Необходимо спроектировать такую архитектуру алгоритма, которая позволила бы людям понять, какие факторы он принимает в расчет и как приходит к выводам. Но можно вообразить себе алгоритм, оперирующий такими категориями и классами, которые либо слишком сложны, либо вообще непознаваемы для человека.