Эпоха надзорного капитализма. Битва за человеческое будущее на новых рубежах власти

Эта сделка подслащена обычными обещаниями конфиденциальности и контроля: «Ваша хронология является конфиденциальной и видимой только для вас; от вас зависит, какие местоположения вы захотите оставить». Но Google использует данные о вашем местоположении для таргетинга объявлений; больше того, это одни из самых значительных источников поведенческого излишка на рекламных рынках Google, который напрямую влияет на количество кликов. Стандартное объяснение со стороны Google и других надзорных капиталистов заключается в том, что поведенческий излишек сохраняется только в виде метаданных, после чего метаданные большого числа отдельных пользователей агрегируются. Нам говорят, что в этих масштабных массивах агрегированных данных невозможно идентифицировать отдельных людей. Тем не менее наука о реидентификации продемонстрировала, что имея всего три вида данных, которые легко раздобыть в общедоступных источниках, – дату рождения, почтовый индекс и пол, – можно деанонимизировать метаданные с «тревожной легкостью»[650]. Резюмируя результаты этого исследования, правовед Пол Ом пишет, что «реидентификация существенно упрощает обнаружение и раскрытие всех наших секретов. Нашим врагам будет легче связать нас с фактами, которые они могут использовать для шантажа, преследования, клеветы, мошеннических действий или дискриминации против нас <…> Эта ошибка пронизывает почти все законы о конфиденциальности личной информации». Что касается огромных кэшей якобы анонимного поведенческого излишка, то Ом называет их «базами данных нашей погибели»[651].

В том, что касается данных о местоположении, ситуация ничуть не лучше. В 2013 году группа компьютерных ученых из Массачусетского технологического института и Гарварда продемонстрировала, что, поскольку каждый человек, как правило, имеет характерный рисунок мобильности, любой аналитик с подходящими инструментами может легко извлечь из большого анонимизированного набора данных, содержащего метаданные местоположения, модель мобильности конкретного человека. Другая группа исследователей продемонстрировала, что данные, собранные с помощью «безобидных» датчиков, встроенных в смартфоны, таких как акселерометры, гироскопы и магнитометры, могут использоваться для выявления «постоянно растущего диапазона человеческой деятельности и даже настроений». В их работе также показывается, что данные этих датчиков можно использовать «для извлечения из анонимных наборов данных щекотливой информации о конкретных пользователях»[652].

И компании пользуются этими надзорными возможностями. Компания Broadcom создала помещающуюся в микросхеме «глобальную навигационную спутниковую систему», которая объединяет спутниковую связь с датчиками вашего мобильного телефона, образуя «механизм позиционирования», способный определять ваше местоположение, даже когда вы не подключены к сети, вплоть до вашего местонахождения внутри здания, количества сделанных вами шагов, в каком направлении они были сделаны, на какой высоте вы находились. Все это зависит от одного-единственного фактора, говорит вице-президент этой компании: «устройства, находящегося в ваших руках»[653]. Компьютерные ученые из Принстона Арвинд Нараянан и Эдвард Фелтен подытожили это следующим образом:

Не известно ни одного эффективного способа анонимизации данных о местоположении, и нет никаких свидетельств, что это вообще возможно на практике[654].

Даже если отложить в сторону «деанонимизацию», хранение метаданных о местоположении представляет собой невиданную по масштабу концентрацию знаний в частных фирмах и создает им исключительное преимущество в разделении знания. В 2016 году китайская поисковая система Baidu, которую часто называют китайским Google, объявила, что ее Лаборатория больших данных использует данные о местонахождении 600 миллионов ее пользователей для отслеживания и прогнозирования динамики китайской экономики. Компания создала «индекс занятости» для национальной экономики, а также «индекс потребления». Кроме того, она похвалялась своей способностью генерировать вполне конкретные прогнозы, такие как прибыль Apple в Китае во втором квартале того года. «Насколько нам известно, – писали исследователи Baidu, – мы первые, кто измеряет вторую по величине экономику мира c помощью анализа таких беспрецедентно масштабных и детальных пространственно-временных данных»[655].