Eigendomsrecht.

De groei van het internet heeft geleid tot de wereldwijde kennismaatschappij. Fundamenteel afhankelijk van de inzet en het gebruik van informatie. Data, de elementaire bouwsteen van de kennismaatschappij, word daarom steeds meer erkend en gewaardeerd. In economisch jargon word data de ‘nieuwe olie’ genoemd vanwege de grondstofachtige eigenschap of zelfs als het smeermiddel voor de infrastructuur die ten grondslag ligt aan de nieuwe economie.

Hoewel duidelijk erkend voor de economische waarde, worden gegevens vanuit een juridisch en wetgevend perspectief gezien als een buiten beentje. De vraag wie de gegevens bezit, wie er toegang toe heeft en of gegevens in de eerste plaats eigendom kunnen zijn, moet nog worden opgelost.

Er zijn twee kernpunten die de discussie over de data-economie doordringen. Ten eerste is er de bezorgdheid dat het huidige wetgevingskader onvoldoende bescherming en zekerheid biedt om de continue groei van de data-economie te stimuleren. Ten tweede is er ook de bezorgdheid dat de toegang tot gegevens, waarop de hele data-economie is gebaseerd, zou kunnen worden belemmerd.

Waarbij de rechten van personen weer worden genegeerd en er naar rechtvaardiging word gezocht, voor de invoering van eigendomsrechten en met name intellectuele-eigendomsrechten voor bedrijven.

Persoonlijke gegevens die worden gereguleerd via het AVG lijken met een ander doel al dan niet-persoonlijke en geanonimiseerde gegevens op eens intellectueel eigendom te worden van bedrijven.

Slim

Het gebruik van slimme technologieën, sensoren, actuatoren en kunstmatige intelligentie (AI), thuis op het werk en in de buitenruimte kan de kwaliteit van het leven, welzijn, productiviteit en het gevoel van veiligheid beïnvloeden. Het woord ‘slim’ wordt een trend om de kwaliteit van het leven te verbeteren, maar hoe ziet slim eruit als we er vanaf een afstandje naar kijken. En analyseren hoe het slimme mechanisme werkt en welke kansen het biedt om doelen te bereiken en hoe het mensen kan beïnvloeden en sturen. De automatiseringsmechanismen voor slimme systemen kunnen ons helpen om een betere levenskwaliteit te hebben en tegelijkertijd kan ons gedrag worden geanalyseerd door AI. De gedragsanalyse kan helpen onze behoeften te voorspellen en de beleving te optimaliseren. In de basis helpt slimme technologie de gebruiker om apparaten aan of uit te zetten, en bedrijven gebruiken een verscheidenheid aan sensoren en actuatoren. Nodig om te leren, ze samen te voegen, te gebruiken, en tegelijkertijd te analyseren.

Vertrouwensprobleem

We hebben een vertrouwensprobleem, zelfs als onze privacy wordt beschermd.

De uitdaging is om ons te overtuigen na jaren van vertrouwensproblemen met big tech.

Overheden en technologiebedrijven zullen een berg scepsis moeten overwinnen om mensen te overtuigen. Google en Apple staan voor hun grootste uitdaging sedert hun ontstaan: mensen comfortabel genoeg maken om de technologie daadwerkelijk te gebruiken. Het hele project – is een missie waar twee van ’s werelds grootste technologiebedrijven samen aan hebben gewerkt – zou mislukken als ze niet genoeg mensen konden overtuigen.

Omdat te doen, moeten Apple, Google en elke overheid die wil profiteren een berg van scepsis moeten beklimmen, mede veroorzaakt door de lange geschiedenis van gegevensmisbruik in de technische industrie. Al jaren voelen wetgevers, privacywaakhonden en toezichthouders zich misleid door technologiebedrijven, die technische details hebben gebruikt om hun intenties te verbergen.

De mentaliteit ‘snel bewegen en dingen breken’ heeft tot innovaties geleid, maar het is ook een diep gebroken publiek vertrouwen in big tech. De missie van Facebook om ‘de wereld dichter bij elkaar te brengen’ helpt ook om de informatie van miljoenen mensen te verzamelen. Google biedt educatieve tools en routebeschrijvingen via zijn Maps-services, maar het wordt ook geconfronteerd met rechtszaken voor het bijhouden van locatiegegevens en het naar verluidt verzamelen van biometrische gegevens. Apple, dat privacy tot een kenmerk van zijn producten heeft gemaakt, heeft eerder tegen zijn rivalen geageerd vanwege hun neiging om de informatie van hun gebruikers te delen.

Critici waarschuwen dat als de technologie-industrie zichzelf niet uit het gat kan trekken dat haar eigen misstappen door de jaren heen hebben gegraven. Er mogelijk geen weg vooruit is en nieuwe technologische innovaties niet ten volle kunnen worden ingezet.

“Zowel de bedrijven als de regeringen moeten een hindernis overwinnen door mensen aan te moedigen erop te vertrouwen dat zij er zijn voor hun welzijn”

Wat is data?

Sinds de uitvinding van computers wordt de term data gebruikt om te verwijzen naar informatie, die werd verzonden of opgeslagen. Maar dat is niet de enige soort data die wordt gebruikt; er bestaan ​​ook andere soorten data. Dus wat zijn de soorten data? Data bestanden kunnen bytes en bits zijn in het geheugen van elektronische apparaten, of het kunnen feiten zijn die in iemand heeft opgeschreven of die iemand heeft onthouden.

Als we het nu hebben over data, voor wetenschappelijk gebruik, dan zal het antwoord op “wat is data” zijn verschillende soorten informatie die verkregen voor onderzoek.

Echter in onze huidige samenleving bestaat er nog een vorm van data, deze data wordt verzameld zonder een vooraf gesteld doel. Deze data wordt verzameld door sensoren, camera’s en ons gedrag op het internet.

Smartphones hebben geleid tot een toename van ongestructureerde data die met name wordt gegenereerd uit, tekst, video en audio plus de web- en logactiviteitenrecords.

Deze big data wordt interessant door variëteit, volume, waarde, waarheidsgetrouwheid en snelheid. En zeer interessant voor e-commerce een belangrijke bedrijfstak in de huidige samenleving, die zijn bedrijfsmodellen baseert op basis van big data en gegevens behandeld als een asset. En omdat er veel voordelen aan het gebruik van big data zijn, zoals lagere kosten, hogere efficiëntie, hogere verkopen, enz. Is het verzamelen van data een hoofdactiviteit voor deze bedrijven.

Gegevensvalidatie

Gegevensbewerking

Gegevenscodering

In de hypercompetitieve wereld van e-commerce is er veel geld te verdienen, door meer data te verzamelen, wat opmerkelijk genoeg de mogelijkheid bied om complexe onderzoeksinformatie te halen, stukjes kennis af te leiden en de bedrijfsmodelen aan te passen aan nieuwe marktbehoeften.

Personalisatie

Consumenten begrijpen niet precies wat bedrijven, hun bereid zijn te geven, in ruil voor toegang tot persoonlijke gegevens en informatie.

De Covid-19-crisis heeft onvermijdelijk invloed gehad op het gedrag van consumenten, en dat heeft het bedrijfsleven wakker geschud, ze zullen het vertrouwen van hun klanten moeten winnen, moeten behouden of moeten herwinnen. Waarbij de consumenten voor een gepersonaliseerde, wrijvingsloze ervaring moeten balanceren, met de toenemende roep om hun gegevens.

Waarbij bedrijven moeten balanceren tussen de verschillende soorten wetgeving die bij het behandelen van persoonlijke gegevens horen.

Echter uit onderzoek blijkt dat slechts 24% van de consumenten de waarde ziet van personalisatie als het resultaat van het delen van gegevens met bedrijven, en slechts 15% vindt dat ze waarde krijgen door toegang te verlenen tot hun gegevens aan bedrijven.

“Consumentengedrag en consumentenverwachtingen zijn vaak niet evenredig en staan soms haaks op elkaar. Onderzoek naar hoe consumenten privacy, gegevens en beveiliging ervaren geeft ook geen duidelijke conclusie. “Consumenten willen personalisatie; ze houden van personalisatie, maar ze begrijpen niet wat ze daarvoor noodzakelijkerwijs hebben gedeeld en wat bedrijven doen om het te leveren of wat ze doen met de verzamelde gegevens. “

De scheiding tussen de intentie van bedrijven en de verwachting van een consument is groot, en er is echt de behoefte om ‘duidelijker’ en transparanter te zijn over hun plannen voor het gebruik van gegevens en die informatie vervolgens te gebruiken om persoonlijke ervaringen te leveren. En dat is vooral cruciaal, aangezien het consumentengedrag blijft veranderen, waarbij veel consumenten meer digitale technologieën gebruiken om thuiswerken te ondersteunen en als gevolg daarvan hun informatie delen.

“Het is belangrijk dat bedrijven laten zien dat consumenten bedrijven kunnen vertrouwen met de informatie die ze verzamelen.”

“Vertrouwen is nu belangrijker dan ooit voor consumenten in een wereld waar alles op zijn kop is gezet.”

“Elke [data] inbreuk is een inbreuk op loyaliteit voor een merk en heeft de potentie om veel meer impact te hebben in het evoluerende consumentengedrag.”

85% van de consumenten zegt dat hun relatie met bedrijven is veranderd na een datalek, en 65% zegt dat ze helemaal geen zaken meer doen met dat bedrijf.

Steeds meer digitale autochtonen zien de waarde van uitwisseling van gegevens, aangezien millennials meer waarde toekennen aan personalisatie, en verwachten daar meer uit te halen met het akkoord om hun persoonlijke gegevens te delen dan consumenten in andere leeftijdsgroepen. Dus, veranderen hun percepties van privacy als het gaat om personalisatie?

Maar het gaat niet alleen om ‘toestemming en verzamelen’. Het gaat erom wat bedrijven gaan doen nadat consumenten ze de gegevens hebben gegeven en of die gegevens de relatie echt zullen verdiepen. Maar al te vaak zie je dat het najagen van een target belangrijker is, dan zich echt te concentreren op de consumentenervaring.

Participatie.

Mobiele telefoons spelen een steeds grotere rol in ons dagelijks leven bevatten een grote verscheidenheid aan sensoren die de fysieke omgeving kunnen detecteren. Echter is het gebruik van data uit deze sensoren momenteel een probleem, dat zou kunnen opgelost door de data te zien als participatieve waarnemingen. Die mogelijk worden gemaakt met behulp van sensoren op mobiele telefoons. 

Om die data te kunnen gebruiken moet de consument zich betrokken voelen en zich niet gedwongen voelen om toestemming te verlenen. Het is over het algemeen lastig om toestemming te verkrijgen die door de consument in vrijheid is geuit, vanwege de ongelijke machtsverhouding die kan bestaan.

Het moet voor de consument duidelijk en begrijpelijk zijn welke verwerking, van welke gegevens aan wie worden verstrekt.

Alleen zo is de consument in staat om een weloverwogen beslissing te nemen, te begrijpen waarmee wordt ingestemd en eventueel het recht uit te oefenen om de toestemming op een later moment in te trekken.

Ethics by design

Steeds meer nemen Autonome systemen de overhand in onze samenleving, Fysieke robots (zelfrijdende auto’s, grasmaaiers en stofzuigers), geavanceerde algoritmen, machine learning en kunstmatige intelligentie (AI). Naarmate deze autonome systemen meer mogelijkheden krijgen, vertrouwen we erop dat ze de juiste beslissingen nemen, steeds vaker zonder onze tussenkomst.

Maar autonome machines zijn geen mensen. Ze missen iets fundamenteels ze zijn niet van vlees en bloed en hebben geen geweten. Als mensen besluiten nemen, menen we dat ons geweten onze besluitvorming beïnvloedt. We zorgen ervoor dat onze beslissingen mensenrechten respecteren, regels naleven, risico’s vermijden en meer nuances die onze beslissing ondersteunen.

Wanneer een autonome machine namens ons een beslissing neemt, kan deze niet beoordelen of die beslissing ethisch goed of slecht is. Wat onbedoelde gevolgen kan hebben en zorgen voor misverstanden.

SyRI was een autonome systeem van het ministerie van Sociale Zaken waarin persoonsgegevens van Nederlandse burgers uit allerlei overheidsdatabases werden samengevoegd, gecombineerd en geanalyseerd met de bedoeling om sociale zekerheids-, arbeids- en belastingfraude tegen te gaan.

Het gebruik van SyRI zou tot risicomeldingen leiden, namelijk profielen van burgers en ‘verwonderadressen’ met een verhoogd risico op fraude. Verwonderadressen slaat op een loket van het UWV waar medewerkers adressen waarbij ze aan de correctheid twijfelen kunnen melden. Burgers met een verhoogd risico op fraude werden in een register opgenomen en konden vervolgens worden onderworpen aan strafrechtelijke en bestuurlijke onderzoeken en sancties.

Er kunnen een aantal verschillende dingen achter de vertekening zitten: de brongegevens en de gebruikte methoden. Elke vertekening in de gegevens die worden gebruikt om de algoritmen te trainen, wordt versterkt in de besluitvorming van de machine. “Bagger in – bagger uit”, zouden we zeggen. Maar mensen selecteren de gegevens; machines kunnen niet beoordelen of die gegevens tot een vertekend resultaat zullen leiden.

Ontwerpen zullen nooit helemaal ethisch neutraal zijn. De ontwikkelde methoden omvatten namelijk vooringenomenheden, die wordt onthuld in de resultaten van de autonome machine.

Ethiek klimt op de agenda door discussies over autonome systemen en ethiek. In een zakelijke context spelen ethische vragen een steeds strategischer rol in het bestuur en het samenspel van sociale en duurzame verantwoordelijkheden. Maar al te vaak richten vragen zich op privacy.

Digitale ethiek en privacy worden inmiddels gezien als een strategische trend. Door over te schakelen van privacy naar ethiek gaat het gesprek verder dan zijn we compliant in de richting van doen we het goed. Deze heroriëntatie kan een potentieel onbedoeld gevolg hebben voor autonome systemen: veranderingen op lange termijn in menselijk gedrag.

De ethische uitdaging is veel breder dan privacy. Het gaat erom dat wij, als mensen, de eindverantwoordelijkheid nemen voor de resultaten van de beslissingen die door onze autonome systemen worden genomen. Het gaat erom dat we ons niet verschuilen achter de technologie.

Progressieve webapps

De nieuwe standaard webtechnologie met toevoeging van enkele van de nieuwste JavaScript-functies. Dit zijn websites die de look en feel geven van een native Android- of iOS-applicatie met een backend-code van websites.

Progressive Web Apps hebben de deur geopend naar mogelijkheden om rijke ervaringen op het mobiele web te creëren. Dit is mogelijk gemaakt met behulp van gestandaardiseerde functies in JavaScript en webbrowsers.

Het is een platformonafhankelijk applicatieontwikkelingsplatform dat het werk van zowel Android- als iOS-app-ontwikkelaars verlicht. Progressieve ontwikkelaars van webapps proberen te concurreren met de functionaliteiten van native apps.

Bluetooth LE

Voor contacttracing lijkt Bluetooth LE om een ​​aantal redenen interessant doordat dit op elk toestel terug te vinden is. Een van de sleutels hier is het nabijheidsprofiel (PXP) van Bluetooth LE, de kerntechnologie waar Bluetooth op vertrouwt voor het lokaliseren en volgen van apparaten. Door te meten hoeveel stroom wordt ontvangen van een Bluetooth-signaal (de RSSI-waarde), kunnen we schatten hoe ver het is verwijderd.

Er zijn ook vergelijkbare toepassingen van Bluetooth LE-technologie, standalone toepassingen die je kunnen volgen en locatiegebaseerde meldingen kunnen activeren wanneer u in de buurt bent. Hoewel deze meestal worden gebruikt om klanten in winkels te volgen, deals aan te bieden en advertenties te tonen, lijkt de basistechnologie eigenlijk sterk op contacttracing.

Er zijn echter gebreken en oneffenheden: het werkt alleen goed tot een bepaald niveau van precisie. Bluetooth kan u helpen om ruwweg een object te vinden, maar de exacte fysieke locatie is niet iets waar Bluetooth LE-technologie in uitblinkt. Interferentie obstakels en obstakels tussen apparaten, zoals rugzakken, kleding, muren of ramen, zorgen voor een afname van nauwkeurigheid, omdat de signaal sterkte afneemt welke wordt gebruikt om de afstand te meten.

Daarom wordt er ook gekeken naar een andere technologie (Ultra Wideband-radio of UWB) te gebruiken voor het lokaliseren van andere apparaten. Echter het probleem is dat ondanks dat deze technologieën geschikter is, er maar heel weinig mobile telefoons de UWB-radio’s hebben.

Door de beperkingen van Bluetooth LE zullen we anders moeten gaan kijken hoe de techniek in te zetten. Een kortere afstand van elkaar zou de betrouwbaarheid op het gebied van bereik juist goed zijn om ons te helpen bij het waarschuwen voor blootstelling aan het virus. Aangezien het virus niet door muren kan lijkt een kortere afstand gerechtvaardigd.

Bluetooth LE is een oplossing waarbij gebruikers niet in de buurt van besmettingsbron hoeven te komen.

Verzamelen.

Tot voor kort hadden we nog geen contacttracing en nu moeten we worden overtuigd van het nut, om via bluetooth alle contactmomenten te registeren. Via unieke nummers die versleuteld worden opgeslagen op je eigen telefoon. Op zich zouden we als Nederlanders gecharmeerd kunnen zijn van contacttracing. Immers we sparen al jaren lang zegeltjes, speldjes, plaatjes en kilometers en dat kan nu zonder er moeite voor doen.

Maar het gebruik van de app is niet beperkt tot het sparen van uniekenummers omdat door deze unieke nummers weten of je ergens bent geweest en met wie je contact zou kunnen hebben gehad.

En behalve dat we weten dat jij bent langs geweest, weten we het ook van anderen.

Zoals de supers dat weten, als we boodschappen hebben gedaan en wat we hebben gekocht, toen we er waren en met wie. Deze techniek is wat privacy betreft niet helemaal water dicht omdat iedereen de unieke nummers kan uitzenden. Maar gelukkig niet kan uitlezen maar dat kunnen we zelf doen of bedrijven als ze ons maar genoeg redenen geven om onze uniekenummers te delen.