您的社交媒体数据具有无法估量的价值。 13_Phunkhod / Shutterstock.com
新的拟议立法 美国参议员Mark R. Warner和Josh Hawley试图通过强迫科技公司披露“保护隐私”真实的价值“他们的数据给用户。
具体而言，拥有超过100百万用户的公司必须为每个用户提供其数据的财务价值评估，并显示“获取，收集，处理，销售，使用或共享用户数据“此外，DASHBOARD法案将赋予用户权利 删除他们的数据 来自公司的数据库。
作为研究员 探索数字平台和大数据的伦理和政治含义，我同意该法案提高透明度和增强用户能力的雄心。 但是，估计用户数据的价值并不简单，我相信也不会解决隐私问题。
数据收集者
科技公司收集的数据不仅包括姓名，年龄和性别等传统识别信息。 相反，正如哈佛历史学家Rebecca Lemov所指出的，它包括“推文，Facebook喜欢，Twitches，谷歌搜索，在线评论，一键购买，甚至可以查看 - 但跳过你的Feed中的照片设立的区域办事处外，我们在美国也开设了办事处，以便我们为当地客户提供更多的支持。“
换句话说，大数据包含了人们生活中平凡但亲密的时刻。 而且，如果Facebook捕捉到你与朋友和家人的互动，谷歌你的深夜搜索，以及Alexa你的起居室命令，你不想知道，正如法案建议的那样，你的“数据是值得的，它的销售对象“？
但是，计算用户数据的价值并不那么简单。 对用户数据价值的估计差异很大。 它们包括评估 一般人的数据不到一美元 为Facebook用户提供更加慷慨的美元100。 一位用户在Kickstarter上以$ 2,733的价格出售了他的数据。 为了达到这个数字，他不得不分享数据，包括击键，鼠标移动和频繁的截图。
遗憾的是，DASHBOARD法案没有具体说明如何估算用户数据的价值。 相反，它解释了证券交易委员会，一个独立的联邦政府机构，“应制定一种计算用户数据价值的方法“我相信委员会很快就会意识到，估算用户数据的价值是一项艰巨的任务。
一项研究估计用户的Facebook个人资料价值约为100。 nevodka / Shutterstock.com
不仅仅是个人的
拟议的立法旨在为用户提供更多透明度。 但是，隐私不再仅仅是个人数据的问题。 数据由少数人共享 可以提供许多人的生活见解。
例如，Facebook喜欢帮助 预测用户的性取向 具有高度的准确性。 Target已使用其购买数据来预测哪些客户怀孕了。 案件引起了零售商的广泛关注 想知道一个十几岁的女孩在她父亲做之前怀孕了.
这种预测能力意味着私人信息不仅包含在用户数据中。 公司还可以根据许多用户数据中的统计相关性来推断您的私人信息。 如何将这些数据的价值降低到单个美元价值？ 它不仅仅是各部分的总和。
更重要的是，这种使用统计分析来识别人员属于群组类别的能力可能会产生深远的隐私影响。 如果服务提供商可以 使用预测分析 猜测用户的性取向，种族，性别和宗教信仰，是什么阻止他们在此基础上进行歧视？
即使用户删除了帮助创建数据的部分数据，预测技术也会继续发挥作用。
通过数据控制
数据的敏感性不仅取决于它所包含的内容，还取决于政府和公司如何利用它来发挥影响力。
这在我的身上很明显 目前的研究 关于中国的计划 社会信用体系。 中国政府计划利用国家数据库和“可信度评级”来规范中国公民的行为。
谷歌，亚马逊和Facebook的“监督资本主义，“正如作家Shoshana Zuboff所说，也使用预测数据”调整和放牧我们对最有利可图的结果的行为设立的区域办事处外，我们在美国也开设了办事处，以便我们为当地客户提供更多的支持。“
在2014中，揭示了如何 Facebook尝试用它来影响用户的情绪状态 公开抗议结束了。 然而，这个例子让人们看到数字平台通常如何使用数据来保持用户参与，并在此过程中生成更多数据。
数据隐私同样关乎大科技塑造个人生活的能力，以及它对您的了解。
中国的社会信用体系将使用互联网数据来评估一个人的行为。 pcruciatti / Shutterstock.com
谁受伤了
事实上，数据化及其所有隐私影响并不会对每个人产生同等影响。
大数据 隐藏的偏见 和 网络歧视 继续重现围绕性别，种族和阶级的不平等。 妇女，少数民族和经济贫困人口受到的影响最大。 例如，加州大学洛杉矶分校教授Safiya Umoja Noble就是如何展示的 谷歌搜索排名加强了对有色女性的负面刻板印象.
鉴于这种不平等，数值如何能够捕获用户数据的“真实”价值？
拟议的立法缺乏特异性令人不安。 然而，更令人不安的是，它坚持只通过揭示货币价值来实现数据透明度。 对财务价值的数字评估并不反映数据预测我们的行为或指导我们的决策的能力。
“控制板法案”旨在使数据业务更加透明，并为用户提供支持。 但是，我相信它不会履行这一承诺。 如果立法者想要解决数据隐私问题，他们不仅要管理数据货币化，还需要更广泛地规范人们生活中数据的价值和成本。
关于作者
Samuel Lengen，数据科学研究所研究员， 美国弗吉尼亚大学
