빅 데이터가 은행 계좌 및 생활에 미치는 영향

빅 데이터가 은행 계좌 및 생활에 미치는 영향
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무스타파는 좋은 커피를 좋아합니다. 여가 시간에, 그는 현재 자신이 감당할 수 없지만 절약 할 수있는 고급 커피 머신을 자주 찾습니다. 어느 날 해외에서 친구의 결혼식을 가면서 비행기에서 다른 친구 옆에 앉게됩니다. Mustafa가 항공권에 대해 지불 한 금액에 대해 불만을 표시하면 친구가 같은 시간에 예약했지만 지불 한 금액의 절반 미만을 지불 한 것으로 나타났습니다.

그는 가능한 이유를 조사하고 값 비싼 커피 기계 및 장비를 탐색하는 것과 관련이 있다고 결론지었습니다. 그는 이것에 대해 매우 화가 나서 항공사에 불만을 나타내는 미지근한 사과를 보낸다. 개인화 된 가격 모델. Mustafa는 이것이 불공평하다고 생각하지만 도전하지는 않습니다. 그것을 더 추구하는 데는 시간과 돈이 들었습니다.

이 이야기는 – 가설 적입니다. 하지만 일어날 수 있고 – 현재의 "빅 데이터"시대의 데이터 사용으로 인해 사람들이 피해를 입을 가능성을 보여줍니다. 빅 데이터 분석에는 사람의 행동을 예측하는 데 도움이되는 패턴을 찾기 위해 링크 및 분석 된 많은 소스에서 대량의 데이터를 사용하는 것이 포함됩니다. 완벽하게 합법적 일지라도 그러한 분석은 사람들에게 해를 끼칠 수 있습니다.

예를 들어, 무스타파는 개인화 된 가격 정책에 영향을 받았을 가능성이 있으며, 고급 커피 머신에 대한 그의 검색은 전력 소비 또는 구매 의사에 대한 특정 가정을 만드는 데 사용되었습니다. 이로 인해 항공료가 더 높아질 수 있습니다. 이로 인해 무스타파의 경우 심각한 피해를 입지는 않았지만, 심각한 감정적, 재정적 피해가 발생한 사례는 불행히도 드물지 않습니다. 모기지 거부 개인 및 다른 개인과의 연관성을 기반으로 개인의 일반적인 신용 가치에 대한 위험. 개인이 다른 개인과 비슷한 특성을 공유하는 경우 발생할 수 있습니다 불충분 한 상환 내역.

정서적 해악이 발생할 수도 있습니다. 원하는 자녀가 많지만 5 개월 만에 유산을 겪고 있다는 사실을 알게 된 부부를 상상해보십시오. 부부는 몇 개월 후 영유아 제품 전문점에서 광고를 계속해서 받고 있으며 이것이 중요한“마일스톤”이었던 것을 축하하며 고민을 야기 할 수 있습니다. 이것은 또 다른 가설이지만 전적으로 가능한 시나리오.

법 – 또는 그것의 부족

이러한 많은 경우에, 유해한 관행이 법률을 위반하지 않았을 수 있기 때문에 데이터 사용으로 피해를 입은 사람들은 법적 옵션이 제한적이거나 전혀 없습니다. 예를 들어, 무스타파 (Mustafa)는 개인화 된 가격 책정을 금지하는 현행 법률이 없기 때문에 완벽하게 합법적이었습니다. 현재의 법률 시스템은 빅 데이터에서 발생하는 피해로부터 사람들을 적절히 보호하지 못합니다.


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데이터 연결 및 사용 방식을 추적하기가 매우 어렵 기 때문입니다. 항공사가 데이터 보호법 위반과 같은 불법적 인 행위를하더라도 Mustafa가 알아내는 것은 거의 불가능합니다. 데이터 사용으로 인해 피해를 입었다 고 생각하는 사람들은 데이터가 어떻게 이러한 피해를 입히는 데 사용되었는지, 어떤 데이터가 관여했는지 또는 어떤 데이터 컨트롤러가 그것을 사용했는지를 보여주기 어려울 수 있습니다. 따라서 법적 구제 조치에 필요한 증거가 부족할 수 있습니다.

또한, 누군가가 자신의 데이터로 어떤 일이 자신에게 해를 끼쳤는 지 보여 주더라도 고객 정보예를 들어 가격을 조정하기 위해 불법이 아니다.

마찬가지로, 자신의 데이터가 아니라 다른 사람의 데이터 (타사 데이터)의 사용으로 인해 피해가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 무스타파의 경우 고가의 커피 머신에 관심이있는 다른 개인의 소득이 매우 높거나 고가의 품목을 구입 한 것일 수 있습니다. 이것은 Mustafa도이 범주에 속하여 다른 제품의 가격이 상승했을 수 있음을 나타내는 데 사용되었을 수 있습니다. 제 3 자 데이터 사용으로 피해를 입은 개인은 현재 데이터 보호법에 따라 구제책을 갖지 않는 경우가 많습니다.

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새로운 시스템

이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 주장한다 데이터 사용으로 인한 위험을 예방할 수 없다는 점을 인정해야합니다. 이러한 위험을 최소화하거나 피하려는 노력에만 집중하는 대신, 데이터 사용으로 인한 피해를 겪고있는 사람들을보다 효과적으로 지원할 수있는 방법을 찾아야합니다.

우리는이 시스템의 일환으로 새로운 유형의 기관을 설립해야한다고 생각합니다. 우리는 그것들을 완화 기관이라고 부릅니다. 이들은 국가 차원에서 설정 될 것이며, 데이터 사용으로 인해 피해를 입었다 고 생각하지만 법적인 구제책을받을 자격이없는 사람들은 데이터 사용으로 인한 피해를보고 할 수 있습니다. 전통적인 구제책과 달리, 피해 완화 기관은 법을 위반하지 않은 경우에도 지원을 제공 할 수 있습니다. 사람들이 사용하기 쉽고 유연하여 가장 필요한 곳과 방법을 지원하여 개인에게 더 많은 권한을 부여하고 데이터 사용에 대한 집단적 책임을 강화할 수 있습니다.

이러한 제안 기관은 어떤 유형의 피해가 발생했는지에 대한 정보를 수집합니다. 현재 체계적으로 데이터 피해에 대한 정보를 수집하는 국가 또는 국제기구는 없습니다. 또한 정책 입안자와 데이터 사용자에게 정보를 제공하여 업무 수행 방식을 개선하는 데 도움을줍니다. 그리고 사람들이 재정적 피해를 입지 만 법적 도움을받을 수없는 경우에도 재정적 지원을 제공 할 수 있습니다.

빅 데이터 분석은 그것이 제공하는 많은 새로운 기회로 칭찬을 받고 있습니다. 그러나 일부 사람들이 해를 입는 것은 불가피합니다. 사회로서, 우리는이 진실에 맞서고 해를 겪는 사람들에게 더 나은 도움을 제공해야합니다. 그래서이 새로운 관행에 대한 비용을 부담하는 사람은 아무도 남지 않습니다.대화

저자 정보

Aisling McMahon, 법률 조교수, 아일랜드 국립 대학교; 윤리 교수 인 Alena Buyx는 뮌헨 기술 대학비교 정책 분석 교수 인 Barbara Prainsack과 빈 대학교

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