Текст книги "Hello World. Как быть человеком в эпоху машин"

Всякое лыко в строку

Одними из первых важность личных данных оценили супермаркеты. В том секторе, где компании неустанно борются за внимание клиентов – за крохотные зоны предпочтений, благодаря которым покупатели становятся более лояльными к бренду, – любое самое незначительное усовершенствование дает колоссальные преимущества. Движимый именно этим мотивом, британский ретейлер Tesco в 1993 году предпринял грандиозный эксперимент.

Розничная сеть Tesco ввела в обращение новую клубную карту – пластиковую карточку наподобие кредитной, которую покупатели должны были предъявлять при оплате товаров в кассе; программу запустили в нескольких магазинах сети, руководили проектом супруги и партнеры по бизнесу Эдвина Данн и Клайв Хамби. Договор был очень простой: при каждой покупке с использованием клубной карты клиент накапливал баллы и в будущем мог использовать их для других приобретений, а магазин вел учет покупок, записывая их на имя данного покупателя[51]51
  Clive Humby, Terry Hunt and Tim Phillips, Scoring Points: How Tesco Continues to Win Customer Loyalty (London: Kogan Page, 2008). Русский перевод: Хамби К., Хант Т., Филлипс Т. Набирая очки. Как розничная сеть супермаркетов Tesco выиграла битву за лояльного покупателя, Днепропетровск: Баланс Бизнес Букс, 2006.


[Закрыть].

В первом эксперименте с клубными картами информация собиралась довольно скупая. Помимо имени и адреса клиента в системе фиксировались только даты и суммы чеков без наименований попавших в корзину товаров. И тем не менее даже из столь скромных результатов Данн и Хамби извлекли чрезвычайно ценные сведения.

Они выяснили, что львиную долю продаж обеспечивает небольшая группа постоянных покупателей. Данн и Хамби просмотрели почтовые индексы и увидели, как далеко люди готовы ехать в магазин. Они вычислили благоприятные с точки зрения конкуренции округа и те районы, где Tesco – безусловный лидер. Собранная информация показала, кто заходит в магазин ежедневно, а кто откладывает покупки на выходные. Вооружившись этими знаниями, аналитики принялись за дело – начали рассылать держателям клубных карт купоны по почте, дабы подогреть их покупательский азарт. Те, кто тратил больше всех денег, получили купоны на сумму от 3 до 30 фунтов. Более экономных поощрили не так щедро – на 1–10 фунтов. Эффект превзошел все ожидания. Покупатели реализовали почти 70 % купонов, а оказавшись в магазине, наполнили свои корзинки с верхом – обладатели клубных карт в целом потратили на 4 % больше денег, чем те, у кого карт не было.

22 ноября 1994 года Клайв Хамби представил результаты эксперимента совету директоров Tesco. Он предъявил собранные данные, показатели отклика и роста продаж, а также факты, которые говорили об удовлетворенности клиентов. Руководство компании слушало его в полной тишине. Когда презентация закончилась, первым молчание нарушил глава совета директоров. “За три месяца вы узнали о моих клиентах больше, чем я за тридцать лет, вот что меня тревожит”, – сказал он[52]52
  Ibid., Kindle edn., рр. 1313–1317.


[Закрыть].

Всем покупателям в Tesco выдали по карте, сама же компания опередила своего извечного соперника Sainsbury’s и стала крупнейшей розничной сетью в Великобритании – и все благодаря клубной карте. Со временем начали собирать более детализированные данные, и направлять покупательское поведение в нужное русло стало еще проще.

С первых дней торговли в интернете магазин предложил опцию “Любимый товар” – если клиент заходил на сайт Tesco, в первую очередь ему предлагали то, что он уже покупал с использованием клубной карты. Как и сама карта, опция имела головокружительный успех. Можно было моментально найти нужные продукты и не блуждать по страницам сайта. Продажи пошли вверх, покупатели были счастливы.

Впрочем, не все. Довольно скоро после внедрения этой опции в Tesco одна дама пожаловалась в Tesco на ошибки в ее данных. Она хотела что-то купить в интернет-магазине и обнаружила среди своих “любимых товаров” презервативы. Ее муж ими не пользуется, объяснила она, поэтому вряд ли их заказывал. Аналитики Tesco проверили информацию по ее просьбе и не нашли погрешностей в перечне ее покупок. Но предпочли не инициировать семейный скандал и приняли дипломатическое решение – извинились за “ошибку в данных” и вычеркнули оскорбительный артикул из списка ее любимых товаров.

Как отметил Клайв Хамби в книге о Tesco, для компании это стало неписаным правилом. Если появляются какие-нибудь излишне откровенные сведения, компания удаляет их и приносит извинения. Примерно это имел в виду Эрик Шмидт, который в бытность свою главным исполнительным директором Google сказал, что старается соотносить данные с воображаемой “зловещей чертой”: “Google придерживается такой политики, чтобы приближаться вплотную к зловещей черте, но не перешагивать ее”[53]53
  Eric Schmidt, The creepy line, YouTube, 11 Feb. 2013, https://youtube.com/watch?v=o-rvER6YTss.


[Закрыть].

Но раздобудьте побольше данных – и кто знает, какие тайны вам откроются. Вы же потребляете не только продукты. Это очень личное. Проанализируйте покупательские привычки любого человека, и, скорее всего, узнаете о нем массу интересного. Иногда такое, что вы предпочли бы не знать – например, как в случае с презервативами. Но почти наверняка компания сумеет использовать себе во благо замаскированные в потоке данных мельчайшие обрывки ценной информации.

Целевая аудитория

В 2002 году один из крупнейших американских магазинов-дискаунтеров Target начал выискивать в своих базах какие-то особенности, выбивающиеся из общей картины[54]54
  Charles Duhigg, How companies learn your secrets, New York Times, 16 Feb. 2012, https://nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html.


[Закрыть]. Target продает все на свете, от молока и бананов до мягких игрушек и садовой мебели, и подобно большинству розничных сетей в XXI веке стал изучать спрос, для чего разработал методики, позволявшие по результатам анкетирования и номерам банковских карт увидеть, как связаны профили покупателей с их покупками.

Американцам не надо пересказывать эту историю, прогремевшую на всю страну. В Target заметили: если женщины начинают загружать в свои корзины больше косметики без отдушек, то вскоре многие из них подписываются на специальную услугу, чтобы намекнуть родным и друзьям, каких подарков они ждут к рождению ребенка. База данных давала сигнал. Во втором триместре беременности дамы уже беспокоились, как бы не появились растяжки, и покупка увлажняющих и смягчающих средств для тела намекала на грядущие события. Достаточно было еще немного открутить список покупок назад, чтобы увидеть, что те же самые покупательницы заходили в Target за всякими витаминами и пищевыми добавками, например, содержащими кальций и цинк. Более поздние по времени данные даже позволяли предположить примерный срок родов – по закупкам больших упаковок ваты[55]55
  Ibid.


[Закрыть].

Будущие мамочки – мечта ретейлера. Заручитесь доверием беременной женщины, и велик шанс, что она будет регулярно посещать ваш магазин еще долго после рождения ребенка. Ведь когда вы пополняете запасы на неделю с орущим голодным ребенком на руках, ваше покупательское поведение формируется очень быстро. Важность такого анализа информации трудно переоценить – возможно, именно благодаря ему сеть Target получила фору в привлечении клиентов по сравнению с другими брендами.

Все пошло как по маслу. Target запустила алгоритм, который оценивал вероятность беременности покупательниц. Если эта вероятность достигала определенного значения, магазин автоматически высылал выбранной даме купоны на приобретение всякой полезной всячины – подгузников, лосьонов, детских влажных салфеток и еще много чего.

До поры до времени проблем не возникало. Но где-то через год после запуска программы в офис магазина в Миннеаполисе ворвался разъяренный отец несовершеннолетней девушки и потребовал провести его к администратору. Его дочь получила по почте скидочные купоны на товары для беременных, и он пришел в бешенство, решив, что в Target, судя по всему, подростковая беременность считается нормой. Администратор магазина рассыпался в извинениях, а через несколько дней позвонил домой этому господину, чтобы еще раз от имени компании попросить прощения за инцидент. Но после, как писала The New York Times, отец сам был вынужден принести извинения.

– Я поговорил с дочкой, – сказал он администратору. – Оказывается, я не все знал о том, что происходит в моем доме. В августе она родит.

Не знаю, как вы, а я полагаю, что алгоритм, который сообщает родителям о беременности их дочери раньше, чем у них появится шанс узнать об этом самим, заходит далеко за зловещую черту. Однако эта неприятность не заставила Target забраковать программу в целом. “Мы выяснили: покупательница пользуется купонами до тех пор, пока не почувствует слежки за собой. Она просто думает, что всем в ее квартале приходят на электронную почту точно такие же предложения пеленок-распашонок. Если мы не спугнем ее, система будет работать”.

Таким образом, Target, как и большинство современных розничных сетей, все же развивает деятельность по прогнозированию беременности покупательниц, не афишируя этого. Единственное отличие в том, что купоны на товары, которые могут заинтересовать женщину в положении, рассылают вперемешку с другими, общего назначения, так чтобы покупательницы не заметили, что они находятся под прицелом. Детские кроватки в рекламе компенсируются бокалами для вина. А скидку на одежду для младенцев могут дополнить рекламой одеколона.

Подобные методы используются не только в Target. Истории из ваших персональных данных редко попадают в прессу, но алгоритмы всегда начеку, притаились за спинами контактного персонала корпораций. Около года назад мне довелось побеседовать с директором по обработке и анализу данных одной страховой компании. Из программы лояльности супермаркета его сотрудники узнали о покупательских привычках людей все до мельчайших подробностей. Они проанализировали информацию и поняли, что любители повозиться на своей домашней кухне с меньшей вероятностью обратятся за выплатой по страховке жилья, то есть с ними работать выгоднее. Интуитивно это можно понять. Наверное, у тех, кому не жаль времени, сил и денег на трудоемкие кулинарные изыски, мало общего с теми, кто разрешает детям играть дома в футбол. Но как страховщики узнали, кто из клиентов магазина любит готовить? Очень просто – кое-какие товары в корзине говорили о низкой вероятности страхового случая. Лучшим индикатором, поведал мне мой собеседник, выдающим в вас человека ответственного и хозяйственного, оказался свежий фенхель.

Если по покупательскому поведению людей в реальной жизни можно узнать такие подробности, то подумайте только, какие секреты вам открылись бы, имей вы доступ к более обширным данным. Представьте себе, сколько интересного вы бы выяснили о человеке, если бы у вас была вся история его похождений в интернете.

Дикий Запад

Palantir Technologies – один из самых успешных стартапов в Кремниевой долине. Его основал в 2003 году Питер Тиль, известный по PayPal, и согласно последним оценкам компания стоит ни много ни мало 20 миллиардов долларов[56]56
  Sarah Buhr, Palantir has raised $ 880 million at a $ 20 billion valuation, TechCrunch, 23 Dec. 2015.
  Акции Palantir не обращаются на рынке, поэтому цифры ее стоимости основаны на экспертных оценках и варьируются от 6 до 41 миллиарда долларов. В июле 2020 г. объявлено о грядущем размещении акций на бирже, что позволит точнее оценить рыночную стоимость компании. (Прим. науч. Ред.).


[Закрыть]. Сумма, сравнимая с рыночной стоимостью Twitter, хотя, возможно, вы ничего не слышали об этой фирме. Но, можете мне поверить, Palantir наверняка слышал о вас.

Это представитель нового поколения компаний, так называемых брокеров данных, которые покупают и накапливают информацию о людях, а затем перепродают ее или делятся ею с выгодой для себя. Их множество: Acxiom, Corelogic, Datalogix, eBureau – целая когорта крупных фирм; вероятно, вы лично никогда с ними не сталкивались, но, тем не менее, они непрерывно мониторят и анализируют вашу повседневную жизнь[57]57
  Federal Trade Commission, Data Brokers: A Call for Transparency and Accountability, (Washington DC, May 2014), https://ftc.gov/system/files/documents/reports/data-brokers-call-transparency-accountability-report-federal-trade-commission-may-2014/140527databrokerreport.pdf.


[Закрыть].

Когда вы совершаете покупки в интернет-магазине, подписываетесь на рассылки, регистрируетесь на разных сайтах, пытаетесь что-то разузнать о новой машине, заполняете гарантийный талон, приобретаете новый дом или пытаетесь проголосовать онлайн, – когда вы раскрываете хоть какие-то сведения о себе, все до крупицы фиксируется и продается брокеру данных. Помните, как вы объясняли риелтору, какой дом или какую квартиру вы ищете? Продано брокеру данных. Вы вводили какие-то данные на сайте сравнения страховок? Проданы брокеру данных. Бывает, что вся ваша история просмотров в браузере продается оптом[58]58
  Ibid.


[Закрыть].

Брокер должен собрать всю информацию воедино, связать перекрестными ссылками разрозненные фрагменты присвоенных данных и создать детализированный файл – профиль вашей цифровой тени. Иногда такие базы данных позволяют вам в самом прямом смысле слова открыть файл под вашим индивидуальным кодом (вы никогда его не узнаете) и обнаружить там полный набор сведений о вашей жизни. Имя, дату рождения, рост, вес и религиозную принадлежность, как вы предпочитаете отдыхать, как пользуетесь кредитной картой, сколько у вас накоплений, каких политических взглядов вы придерживаетесь, как ведете себя на бирже или в казино, чем болеете и как лечитесь, прерывали ли беременность, разведены ли ваши родители, есть ли у вас вредные привычки, подвергались ли вы насилию, что вы думаете о праве на ношение оружия, какова ваша подлинная сексуальная ориентация, а какую вы демонстрируете и легко ли вас обмануть. Тысячи и тысячи интимных подробностей буквально о каждом из нас хранятся где-то на секретных серверах в тысячах и тысячах рубрик и файлов[59]59
  Wolfie Christl, Corporate Surveillance in Everyday Life, Cracked Labs, June 2017, http://crackedlabs.org/en/corporate-surveillance.


[Закрыть].

Как и предположения, которые были сделаны в Target о беременности покупательниц, многие из этих данных логически выводимы. Подписка на журнал Wired говорит о вашем интересе к технике, а лицензия на ношение оружия – о том, что, возможно, вы увлекаетесь охотой. Брокеры постоянно обновляют базы данных, используя умные, но простые программы. То же самое, что делают супермаркеты, только в более крупном масштабе.

Здесь открывается масса преимуществ. Зная, кто мы есть, брокеры данных не позволят мошенникам выдать себя за покупателей, которые ни сном ни духом не ведают о подлоге. С тем же успехом осведомленность о наших симпатиях и антипатиях позволяет подбирать для нас рекламу, когда мы гуляем в интернете, согласно нашим нуждам и пристрастиям. Все-таки это гораздо приятнее, чем день за днем видеть набившие оскомину объявления о страховании вкладов и услуг юристов. Кроме того, сообщения поступают непосредственно к тем, кого они могут заинтересовать, то есть снижаются общие затраты на рекламу, и мелкие производители качественной продукции могут привлечь больше клиентов, от чего выигрывают все.

Впрочем – наверняка вы уже об этом подумали, – как только нас, живых людей, начинают распределять по группам и классам, возникает целый ряд проблем. Я скоро к этому вернусь, но сначала хочу вкратце рассказать о том, какие скрытые процессы обеспечивают показ рекламы, когда вы кликаете на ссылку в интернете, и о роли брокеров данных в этих процессах.

Итак, допустим, я владелица туристической компании люксового сегмента, назовем ее Fry’s. Много лет посетители моего сайта должны были оставлять информацию о своих запросах, и у меня сохранились их электронные адреса. Если я хочу узнать своих клиентов поближе – например, отдых какого типа их привлекает, – можно отправить список их электронных адресов брокеру данных, он поищет их имена в своей системе и вернет мне файл с представляющими для меня интерес сведениями. Как будто просто добавили в таблицу еще один столбец. Теперь, когда вы вновь посетите сайт компании Fry’s, я уже буду знать, что вы питаете слабость к тропическим островам, и предложу вам слетать на Гавайи.

Это первый вариант. Рассмотрим второй: представим себе, что на сайте Fry’s осталось немножко свободного места – неплохо было бы продать его другим рекламодателям. Я опять обращаюсь к брокеру данных с информацией о моих клиентах. Брокер ищет другие фирмы, которые хотят разместить свою рекламу. Для определенности пусть это будет фирма, торгующая солнцезащитными кремами. Брокер может убедить ее, что клиенты Fry’s могут быть интересны продавцу средств от загара, а для этого выдаст вторичную информацию о них – скажем, сколько среди них рыжеволосых людей. А может, продавец солнцезащитного крема передаст ему свой список электронных адресов покупателей, и брокер данных точно подсчитает, какова область пересечения двух целевых аудиторий. Если продавца крема удастся уговорить, его реклама появится на сайте Fry’s – и мы с брокером получим свой доход.

Пока что все эти методы практически не выходят за рамки обычной работы маркетологов с целевой аудиторией. Но есть еще третий вариант, как мне кажется, уже не такой невинный. На этот раз Fry’s ищет новых клиентов. Меня интересуют мужчины и женщины старше шестидесяти пяти лет, которые любят тропические острова и располагают крупной суммой свободных денег; я надеюсь, что они захотят отправиться в роскошный круиз по Карибскому морю. Я бросаюсь за помощью к брокеру данных, чтобы он прочесал свои базы и нашел мне тех, кто подходит под мой запрос.

Теперь представьте себе, что в этом списке есть и вы. Фирме Fry’s брокер ваше имя не откроет. Но ведь он выходит и на другие сайты, которые вы регулярно посещаете. Вполне возможно, что брокер установил контакт с одним из ваших любимых ресурсов. Это может быть социальная сеть, новостной сайт или еще что-нибудь. Стоит вам беспечно открыть знакомую страницу, и брокер получит сигнал о том, что вы на месте. Он отреагирует мгновенно, а именно присвоит вашему компьютеру метку – файл cookie. По этим меткам все остальные сайты в интернете узнают, что вы – тот самый клиент, которому надо направить рекламу карибского круиза компании Fry’s[60]60
  Cookie нужны не только для рекламы. По ним сайты узнают, авторизовались вы или нет (то есть можно ли без опасений посылать важную информацию) и заходите ли вы на эту страницу регулярно (тогда можно, например, скорректировать на сайте авиакомпании или отправить вам на почту код для скидки в интернет-магазине одежды).


[Закрыть]. Рекламные баннеры настигнут вас повсюду в сети, хотите вы того или нет.

Вот тут мы сталкиваемся с первой проблемой. Что, если вы не хотите видеть рекламу? В самом деле, бесконечные океанские лайнеры и острова, мягко говоря, немного действуют на нервы, но иногда реклама влияет на жизнь гораздо сильнее.

Когда у Хейди Уотерхаус прервалась желанная беременность, она отписалась от всех еженедельных рассылок, оповещавших ее о развитии ребенка на сегодняшний день и о том, до размеров какого фрукта дорос плод. Она вычеркнула себя из всех списков и листов пожеланий, в которых зарегистрировалась в ожидании родов. Однако, как Хейди сообщила разработчикам программного обеспечения на конференции в 2018 году, ей так и не удалось отписаться от рекламы для беременных, преследовавшей ее по всему интернету. Ее беременность существовала в цифровом виде сама по себе, без матери и ребенка. “Никто из разработчиков этой системы не подумал о возможных последствиях”, – сказала Хейди.

То ли по чьему-то недомыслию, то ли по замыслу система оказалась весьма полезной для всякого рода эксплуататоров. С ее помощью фирмы, в которых можно перехватить денег до получки, выходят на людей с плохой кредитной историей, а букмекеры предлагают завсегдатаям сайтов азартных игр делать ставки. Надо учитывать также, что профили данных можно использовать во вред их обладателям – например, тех, кто интересуется мотоциклами, можно записать в группу риска, а любителей сладостей без добавления сахара – в диабетики, и на этом основании отказать им всем в страховке. Как показало проведенное в 2015 году исследование, женщинам, которые просматривают сайты в интернете, Google показывает рекламу с предложениями высокооплачиваемой руководящей работы гораздо реже, чем мужчинам[61]61
  Heidi Waterhouse, The death of data: retention, rot, and risk, The Lead Developer, Austin, Texas, 2 March 2018, https://youtube.com/watch?v=mXvPChEo9iU.


[Закрыть][62]62
  Amit Datta, Michael Carl Tschantz and Anupam Datta, Automated experiments on ad privacy settings, Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, no. 1, 2015, pp. 92–112.


[Закрыть]. Однажды профессор Гарвардского университета, афроамериканка, обнаружила, что в ответ на ввод ее имени в поисковую строку Google всплывают рекламные ссылки, адресованные людям с криминальным прошлым (вследствие чего ей приходилось доказывать потенциальным работодателям, что у нее никогда не было конфликтов с полицией), и она принялась изучать рекламу, адресованную различным этническим группам. Оказалось, что рекламные объявления, включающие фразы со словом “арест” (вроде “вы подвергались аресту?”), намного чаще появляются после поисковых запросов с именами, распространенными среди афроамериканцев, чем с именами, характерными для белых[63]63
  Latanya Sweeney, Discrimination in online ad delivery, Queue, vol. 11, no. 3, 2013, p. 10, https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2460278.


[Закрыть].

В использовании подобных методов можно обвинить не только брокеров данных. Google, Facebook, Instagram и Twitter работают примерно так же. Интернет-гиганты не берут плату со своих пользователей – их бизнес-модели построены на концепции микротаргетирования. Эти колоссальные механизмы для доставки рекламы делают деньги на активных реакциях миллионов пользователей: переходах по ссылкам, просмотрах продвигаемых постов, видеороликов и фотографий. Куда бы вы ни забрели во Всемирной паутине, притаившиеся в ее ячейках алгоритмы извлекают выгоду из той информации, которую вы, будь ваша воля, никогда бы им не предоставили, и вам даже невдомек, что они ею располагают. Они обращают в товар ваши самые личные и сокровенные тайны.

К сожалению, во многих странах закон плоховато вас защищает. Деятельность брокеров данных, как правило, никак не регулируется, и власти упорно игнорируют любые возможности хотя бы немного умерить их влияние, особенно в Америке. Так, в марте 2017 года Сенат США проголосовал за отмену правил, которые не позволяли брокерам данных продавать истории поиска в браузере без вашего на то прямого согласия. Раньше, в октябре 2016 года, эти правила были утверждены Федеральной комиссией по связи, но, после того как в конце года произошли перемены в правительстве, республиканское большинство в комиссии и конгрессмены-республиканцы оспорили это решение[64]64
  Jon Brodkin, Senate votes to let ISPs sell your Web browsing history to advertisers, Ars Technica, 23 March 2017, https://arstechnica.com/tech-policy/2017/03/senate-votes-to-let-isps-sell-your-web-browsing-history-to-advertisers/.


[Закрыть].

Как все это может отразиться на вашей частной жизни? Что ж, позвольте, я расскажу вам об исследовании, которое провели немецкая журналистка Свеа Экерт и аналитик данных Андреас-Девес[65]65
  Svea Eckert and Andreas Dewes, Dark data, DEFCON Conference 25, 20 Oct. 2017, https://youtube.com/watch?v=1nvYGi7-Lxo.


[Закрыть].

Экерт со своими помощниками открыла фальшивую компанию, торгующую информацией, и через нее купила анонимные истории поиска в браузерах трех миллионов граждан Германии. (Заполучить истории действий людей в интернете было не так уж сложно. Многие компании предлагают огромные массивы данных такого рода о пользователях в Великобритании и США – только материалы для Германии пришлось добывать с некоторым трудом.) Не подозревая о слежке, люди добровольно загружали плагин для браузера Google Chrome, и тот собирал данные[66]66
  Эти условия ясно прописаны в пользовательском соглашении плагина, который еще и называется Web of Trust (“Сеть доверия”).


[Закрыть].

В итоге получился гигантский список веб-адресов. Было зафиксировано все, чем интересовались эти люди в течение месяца. Каждый запрос, каждая страница, каждый клик. Все данные выставлены на продажу без нарушения закона.

Экерт и ее сотрудникам мешала лишь анонимность данных. Тех, чьи истории поиска в браузере поступили в продажу, это не может не радовать. Вы согласны? Надо бы пощадить их чувства. Не тут-то было. Как сообщили исследователи на международной конференции хакеров DEFCON в 2017 году, разобрать по именам огромные базы данных не составило труда.

Вот как это делалось. Некоторые имена людей были извлечены просто из адресов страниц. Например, пользователей Xing, немецкого аналога сети LinkedIn. Если кликнуть на фото профиля на Xing, вас перенаправят на страницу с адресом вида

www.xing.com/profile/Hannah_Fry?sc_omxb_p

Инкогнито уже раскрыто, а текст после имени пользователя указывает на то, что этот человек ввел пароль и в настоящее время просматривает именно свой профиль, и хозяева сайта точно знают, что сейчас он видит собственную страницу. Так же работает и Twitter. Все, кто заходит на свою страницу аналитики в Twitter, попадают в поле зрения сотрудников соцсети. Против тех, чьи данные не содержали явного идентификатора, у компании нашелся другой прием. Все, кто вбивает какие-либо слова онлайн – скажем, дает ссылку на вебсайт или общедоступный плейлист в YouTube – в сущности, все, кто оставляет открытый и связанный с собственным настоящим именем след своей “цифровой тени”, – по ходу дела невольно снимают с себя маску. С помощью несложной программы исследователи провели сравнительный поиск по обще-доступным страницам и анонимным профилям – прошлись по списку адресов, чтобы посмотреть, кто посещал упомянутые сайты в то же время и в те же дни, когда появлялись ссылки онлайн, и таким образом раскусили анонимов. В итоге они узнали полные имена всех людей из своей базы данных и получили – доступ к полной истории поиска в интернете за месяц для миллионов граждан Германии.

В эти три миллиона попали и весьма заметные лица. Один политик искал в интернете лекарства. Полицейский скопировал и загрузил в гугл-переводчик важный следственный документ, детали документа отразились в адресе URL, и экспериментаторы оказались в курсе дела. Некий судья, как выяснилось по его истории поиска, ежедневно наведывался на интересные странички. В частности, в августе 2016 года за восемь минут он отметился на нескольких порносайтах. При этом судья, каждый день заглядывая в интернет, искал также имена для новорожденных, детские коляски и роддома. Исследователи решили, что его супруга в то время ждала ребенка. Следует понимать, что в его действиях не было ничего противозаконного. По мнению многих людей, и по моему тоже, он вообще не сделал ничего дурного. Но эти сведения могли бы сыграть на руку кому-то, кто хотел бы скомпрометировать его самого и его семью.

Мы уже заходим далеко за “зловещую черту”. В ту область, где глубоко личная информация о вас, собранная у вас за спиной, может послужить средством манипуляции. Именно это и случилось с британской консалтинговой компанией Cambridge Analytica.