Науковець Суй назвав ризики носимих гаджетів для досліджень
Науковець Вуйо Суй пояснив, які ризики для приватності, безпеки даних і точності вимірювань мають носимі гаджети в дослідженнях.
Споживчі смартгодинники, кільця та інші носимі пристрої можуть спрощувати медичні дослідження, але їхнє використання пов’язане з ризиками для приватності й безпеки персональних даних. Про це в розмові з Nature заявив дослідник цифрового здоров’я та зміни поведінки Вуйо Суй із Західного університету в Лондоні, Канада.
Такі пристрої дають змогу відстежувати кількість кроків, серцевий ритм і сон, тому науковці дедалі частіше застосовують їх для вивчення фізичної активності або моніторингу хронічних захворювань. Водночас комерційні виробники та розробники застосунків стають третьою стороною, яка отримує доступ до даних учасників досліджень.
Приватність і безпека даних
За словами Суя, найгостріші питання стосуються того, які саме дані використовують алгоритми на основі штучного інтелекту, а також хто потенційно може отримати до них доступ. Ризики включають продаж, передавання або викрадення чутливих показників, що можуть розкривати щоденні звички та фізичний стан людини.
Виробники можуть використовувати відомості про поведінку користувачів для персоналізованої реклами або надавати доступ до своїх баз даних рекламодавцям — залежно від умов користування сервісом. Науковець також зазначив, що такі дані можуть застосовуватися для навчання алгоритмів штучного інтелекту, покликаних ефективніше впливати на поведінку споживачів.
Непрозорі алгоритми
Окремою проблемою Суй назвав обмежені можливості незалежно перевірити, як сторонні застосунки визначають частоту та інтенсивність руху. Раніше його команда почала збирати дані про кількість кроків із комерційних застосунків здоров’я для використання на платформі Pathverse, яка створює індивідуальні оздоровчі втручання. В іншому дослідженні науковці використовували дані акселерометрів із комерційних гарнітур віртуальної реальності, щоб зіставляти рівні активності учасників.
Якщо пристрій неточно підраховує кроки, платформа на основі цих даних може сформувати хибну рекомендацію щодо фізичної активності, пояснив дослідник. Додаткові питання виникають і під час використання комерційних чатботів: для їхньої роботи науковці мають надавати детальні запити, але отримують менше розуміння та контролю над тим, як система працює і збирає дані, ніж у разі використання власної мовної моделі.
