Cách Facebook và Grindr thỏa hiệp quyền riêng tư của người xếp hàng

Gần đây Rò rỉ dữ liệu Cambridge Analytica , tiết lộ rằng công ty tư vấn có trụ sở tại Vương quốc Anh đã sử dụng dữ liệu người dùng Facebook của hàng triệu người để nhắm mục tiêu quảng cáo thay mặt cho Trump, báo trước cách dữ liệu trái phép có thể được sử dụng để nhắm mục tiêu không chỉ dân số Mỹ nói chung mà cả những người đồng tính và thông tin của chúng tôi cụ thể. Khả năng đó giờ đã trở nên gần với hiện thực hơn, vì BuzzFeed báo cáo ngày hôm qua rằng Grindr đã và đang cho phép hai công ty bên thứ ba có quyền truy cập vào tình trạng HIV, vị trí của người dùng và các thông tin nhạy cảm và nhận dạng cá nhân khác.



Những tiết lộ như vậy khiến nhiều người đồng tính, bao gồm cả tôi, lo lắng về những cách thức lớn hơn mà dữ liệu cá nhân của chúng tôi đang được sử dụng bởi các công ty như Facebook và Grindr, cả khi có và không có sự đồng ý của chúng tôi, và những yếu tố rủi ro duy nhất mà hoạt động của họ gây ra cho cộng đồng người đồng tính. Nếu chúng ta sống trong thế giới này với tư cách là những người dùng Internet miễn phí và an toàn, thì điều cần thiết là phải hiểu cách dữ liệu của chúng ta đang được sử dụng và cách các thuật toán này hoạt động, đặc biệt là bây giờ chúng ta biết rằng chúng không chỉ được sử dụng để bán sản phẩm cho chúng ta mà còn để ảnh hưởng đến suy nghĩ, ý kiến ​​và quan điểm chính trị của chúng ta.

Trong khi một số phong trào để chống lại việc chia sẻ dữ liệu hàng loạt đã phát sinh, chẳng hạn như #DeleteFacebook, thực tế của thế giới dựa trên internet là dữ liệu của chúng tôi đang được thu thập trên quy mô lớn và nó không dành riêng cho bất kỳ nền tảng nào. Bất cứ khi nào chúng tôi duyệt hoặc tìm kiếm trên web, gửi email và đăng thông tin trên các ứng dụng như Grindr, rất có thể những hành động đó đang được sử dụng cho mục đích thu thập dữ liệu. Cho dù dữ liệu đó có trong tay của một nhóm tiếp thị, tổ chức chính trị hay công ty tư vấn, thông tin của chúng tôi không nằm im. Chúng tôi có thể cố gắng thực hiện một số quyền kiểm soát đối với quá trình - ví dụ: bằng cách sử dụng cửa sổ ẩn danh khi chúng tôi trực tuyến - nhưng điều đó chỉ có thể bảo vệ một số hoạt động trên internet của chúng tôi. Chúng ta không còn là người tiêu dùng trên internet - bản thân chúng ta là hàng hóa, vì các bên thứ ba cũng bán dữ liệu của chúng ta. Đây có thể là một suy nghĩ đáng sợ, nhưng nó cũng là điều cho phép rất nhiều Internet được miễn phí và có thể truy cập được, vì việc bán dữ liệu của chúng tôi và sử dụng dữ liệu đó để nhắm mục tiêu quảng cáo giúp các công ty không phải tính phí người dùng trực tiếp.



Trước khi chúng ta có thể bắt đầu tự bảo vệ mình, điều quan trọng là phải biết cách thu thập dữ liệu như vậy thực sự hoạt động như thế nào. Điều quan trọng cần lưu ý về học máy là lượng dữ liệu được các công ty thu thập theo cách này quá lớn để bất kỳ ai cũng có thể thực sự sàng lọc. Thay vào đó, các công ty đưa dữ liệu vào các mô hình và máy móc sẽ đưa ra dự đoán về chúng ta. Họ làm điều này bằng cách cố gắng tìm ra cách tạo kết nối giữa tất cả các phần thông tin khác nhau mà họ được cung cấp, chẳng hạn như số lượng bạn bè của bạn hoặc những bộ phim bạn thích. Sử dụng thông tin này, người mẫu có thể cố gắng đoán giới tính, niềm tin chính trị của bạn hoặc khả năng bạn mua một sản phẩm. Từ đây, họ tạo hồ sơ về chúng tôi, sau đó được bán cho các nhà quảng cáo.



Những mô hình này rất phức tạp nên người ta không trực tiếp làm ra chúng. Thay vào đó, những mô hình này, còn được gọi là thuật toán, được đào tạo bằng cách dạy cho máy móc đoán câu trả lời chính xác cho dữ liệu mà mọi người đã xem qua và hy vọng điều đó áp dụng cho dân số nói chung.

Tuy nhiên, ngay cả các thuật toán thường được sử dụng cũng phải vật lộn với việc học này, chẳng hạn như công nghệ nhận dạng khuôn mặt chỉ hiệu quả nếu bạn là người da trắng . Đối với những người đồng tính, dữ liệu lớn cũng có thể dẫn đến việc gia tăng nhắm mục tiêu và quan niệm sai lầm về sự kỳ lạ và mối quan hệ của nó với cách chúng ta hành động. Vì vậy, nhiều sở thích và hành động xác định chúng ta là người que thậm chí còn không được những người thực tế hiểu chính xác, chứ chưa nói đến các thuật toán và rất khác nhau giữa các thành viên của cộng đồng người que, nhưng hệ thống máy học sử dụng những hành động đó để cố gắng xác định chúng ta.

Các vấn đề lớn hơn có thể phát sinh khi phần mềm hoạt động như dự định hoặc, chẳng hạn như tình huống của Grindr, nếu chúng tôi tình nguyện thông tin về bản thân và mong rằng nó ở chế độ riêng tư và sau đó chỉ phát hiện ra rằng nó đang được báo cáo cho bên thứ ba. Khi làm như vậy, chúng tôi có khả năng dự đoán chúng tôi là ai và làm thế nào để nhắm mục tiêu chúng tôi đến các bên mà chúng tôi không cho phép một cách rõ ràng. Điều này có thể không gây khó chịu khi nó chỉ giới thiệu cho chúng ta một quảng cáo và thậm chí nó có thể hữu ích nếu được sử dụng một cách có trách nhiệm. Nó có thể giúp các thành viên của cộng đồng người que tìm thấy nhau hoặc cung cấp thông tin cần thiết cho những người cần nó. Nhưng việc thu thập dữ liệu này đáng sợ hơn khi nó được sử dụng để nhắm mục tiêu chính trị và lập chính sách, và thậm chí còn đáng sợ hơn nếu được sử dụng trong mọi phần của cuộc sống của chúng ta để loại bỏ bất kỳ dấu hiệu riêng tư nào.



Quyền riêng tư luôn cực kỳ quan trọng đối với cộng đồng người đồng tính, vì chúng ta cần xác định xem mình có thể tiếp cận với ai, nơi nào là an toàn để là chính mình và tiết lộ những điều như tình trạng nhiễm HIV của chúng ta với ai. Duy trì sự an toàn của chúng tôi trực tuyến không phải là vấn đề mới - đó là vấn đề cũ đang được giải quyết trên quy mô lớn và mới. Các vấn đề về quyền riêng tư trong cộng đồng người đồng tính bắt nguồn từ những cuộc đấu tranh mà nhiều nhà hoạt động người đồng tính trước đó đã đấu tranh tại các quán bar, nhà riêng và các không gian xã hội khác của chúng tôi. Nếu một thuật toán có thể tìm ra hoặc đưa ra giả định rằng chúng ta là đồng tính luyến ái, cũng như cung cấp thông tin về tình trạng HIV của chúng ta cho bên thứ ba, chúng ta sẽ mất quyền quyết định thời điểm tiết lộ thông tin nhạy cảm đó. Dữ liệu đó có thể được cung cấp cho các nhà quảng cáo, chắc chắn, nhưng cũng có thể thực thi pháp luật, gia đình, quản lý trường học, công ty bảo hiểm hoặc chủ nhân của chúng tôi, và đặt chúng tôi vào những tình huống cực kỳ không an toàn nếu nó bị sử dụng sai mục đích.

Năm 2014, Facebook đã thay đổi chính sách của họ để người dùng có thể chọn thời điểm cung cấp dữ liệu của chúng tôi cho các ứng dụng của bên thứ ba, nhưng chúng tôi vẫn phải cẩn thận về việc chúng tôi cấp quyền cho ai. Tiết lộ của Grindr đã làm nổi bật vấn đề đó, vì ứng dụng hẹn hò đã thừa nhận chia sẻ tình trạng nhiễm HIV của người dùng cho bên thứ ba, nhưng tự bảo vệ mình bằng cách nói rằng việc sử dụng như vậy được cho phép bởi Chính sách bảo mật, mà nhiều người dùng không dành thời gian để kiểm tra. (Cuối ngày hôm qua, công ty nói nó sẽ ngừng chia sẻ thông tin HIV của người dùng với các bên thứ ba.) Mặc dù các bên thứ ba này không phải là nhà quảng cáo và thay vào đó là các công ty cố gắng tối ưu hóa ứng dụng, nhưng vấn đề là đây không nên là thông tin của Grindr. Do đó, điều quan trọng đối với những người tiêu dùng đồng tính, những người muốn bảo vệ quyền riêng tư của họ là phải theo dõi các chính sách này, để đảm bảo rằng thông tin về họ không bị rơi vào tay kẻ xấu. Nhưng ngoài việc tự thận trọng, chúng tôi cũng phải lên tiếng và đảm bảo rằng Facebook, Grindr và các công ty khác có được dữ liệu của chúng tôi không để những nhà quảng cáo sai trái sử dụng nền tảng của họ để nhắm mục tiêu chúng tôi với mục đích xấu.

Đây không chỉ là về quyền riêng tư - đó là quyền của chúng tôi được tồn tại ở nơi công cộng với tư cách là những người đồng tính theo các điều khoản của riêng chúng tôi và quyền làm như vậy một cách an toàn. Là một nhóm người truy vấn ẩn danh đã viết vào năm 1990: Trở thành người đồng tính không phải là về quyền riêng tư; đó là về quyền tự do công khai, được trở thành chính mình.

Jason Gurevitch là học sinh lớp 12 tại Colby College theo học Khoa học Máy tính và Nghiên cứu về Phụ nữ, Giới tính và Tình dục. Anh ấy là Đại sứ của khuôn viên GLAAD và đã dành mùa hè vừa qua để thực tập tại Google để thực hiện nghiên cứu bằng Máy học.