GeoDB (GEO) - торговая площадка данных

GeoDB (GEO) - глобальный рынок больших данных, который вознаграждает вас за данные, которые вы генерируете.

Возможно, вы этого не знаете, но несколько компаний сейчас используют ваши личные данные. И есть кое-что, что их особенно интересует - ваше местоположение. Чтобы узнать свою среду, изучить своих конкурентов, выявить возможности и тенденции, оптимизировать свою цепочку поставок и многое другое, компании ежедневно анализируют большие объемы данных, и во многих случаях местоположение абсолютно необходимо для контекстуализации данных и провести полезный анализ.

Возможно, вышесказанное вас не удивляет, а может быть, и удивляет, но вы, вероятно, не знаете, что несколько исследований доказали, что местоположение - это личные данные, которые нас больше всего беспокоят. И сколько компании платят вам за использование вашей самой деликатной личной информации? Мы не хотим вас разочаровывать, мы знаем, что существует несколько типов наград, но мы просто хотим задать вам этот вопрос, чтобы вы могли подумать о нем и о его последствиях.

Конкуренция - главная забота любого бизнеса. Интернет платформа являются местами, где ваша конфиденциальность подвергается риску. Будь то онлайн-банкинг, продуктовые магазины, магазины одежды или пищевые приложения; все добывают ваши данные. В большинстве случаев это происходит без вашего разрешения. Тем не менее, даже если у них есть ваше разрешение (спрятанное на их длинных страницах с условиями, на которые, честно говоря, никто из нас не обращает внимания), вы ничего не получите взамен! Вы когда-нибудь задумывались, кто это делает и сколько денег они зарабатывают на ваших данных?

Брокеры данных

Брокеры данных продают данные пользователя другим компаниям и составляют рынок в 200 миллиардов долларов.

И какой ценой? Наши данные и конфиденциальность. Ваш следующий вопрос будет заключаться в том, какая выгода для любой компании от моих данных?

Говорят, что данные - это новая нефть, что очень точно в эпоху Интернета. Компании добывают и продают данные для анализа больших данных. Анализ показывает, что к 2027 году объем индустрии больших данных достигнет 100 миллиардов долларов США.

Задумывались ли вы когда-нибудь о том, как компании используют ваши личные данные?

Обычно они не замышляют что-то мрачное, скорее наоборот. Трудно провести точную классификацию, но мы могли бы сказать, что наши данные полезны для таких вещей, как

  • предложение более качественных услуг;
  • оптимизация цепочек поставок;
  • увеличение клиентуры;
  • открытие новых возможностей.

Подобные вещи позволяют им:

  • Предлагать лучшее покрытие мобильной телефонной связи;
  • Минимизировать затраты, чтобы дать низкие цены;
  • Строить супермаркеты и заправочные станции в оживленных местах с легким доступом;
  • Оптимизировать маршруты навигации и оценивают их продолжительность;
  • Обеспечивать лучшую помощь на дороге;
  • Предлагать быстрые и экономичные услуги по доставке посылок;
  • И многое другое.

Но давайте не будем думать только о частном секторе, давайте также подумаем обо всем, что возможно в государственном секторе. Использование этих инструментов в государственном управлении позволяет им:

  • Строить больницы и школы в лучших местах;
  • Прокладывать подходящие маршруты эвакуации;
  • Находить лучшие места для экстренных служб;
  • Разворачивать необходимую инфраструктуру.

Для вашего спокойствия вы также должны знать, что никому не интересно знать ваши индивидуализированные данные, на самом деле данные изолированного человека бесполезны для этого типа анализа. Это совокупность данных от нескольких человек, которая позволяет реагировать на ситуации, подобные предыдущим.

Суть проблемы не в том, как используются наши личные данные, а в том, как они собираются. Недопустимо, чтобы компании могли собирать и использовать нашу личную информацию без нашего согласия. И это неэтично, что, используя психологические уловки, они могут получить большие экономические выгоды за счет оплаты сырья арахисом.

Сбор и использование личных данных на основе обмана не может оставаться нормой. Такой подход вызывает подозрения и неприятие со стороны пользователей и, что более важно, открывает пробелы в конфиденциальности.

Необходимо донести до пользователей четкое сообщение, чтобы они понимали, что предоставление их личных данных по правильным каналам возможно:

  1. Дайте им право решать, как их использовать.
  2. Избегайте рисков для конфиденциальности.
  3. Получите справедливое экономическое вознаграждение.
  4. Наслаждайтесь оптимизированными услугами.

Мы должны требовать контроля над тем, что мы продаем, на каких условиях и по какой цене. Деньги, которые мы требуем в обмен на наши личные данные о местоположении.

За сколько денег вы будете продавать свои личные данные о местоположении каждые пять минут в течение следующего месяца? Это деликатный вопрос, не правда ли?

В 2013 году Financial Times опубликовала интерактивный калькулятор, который позволяет определять цену за наши личные данные на основе ориентировочных цен, предоставленных брокерами данных.

Играя с калькулятором, мы получаем значения от пол доллара до двух долларов. Для простоты предположим, что средняя стоимость согласно этому калькулятору составляет около 1 доллара.

Покупателей интересуют не данные отдельных пользователей, а большие наборы данных с данными миллионов пользователей. Исходя из соотношения 1 человек = 1 доллар, легко оценить стоимость данных миллиона пользователей.

Однако предыдущая стоимость рассчитана на основе цены, указанной Financial Times, но смогли бы вы продать свои личные данные за 1 доллар?

Проблема в том, что компании задают вопросы и одновременно отвечают, задавая вопрос и сообщая вам ответ. Установление такой цены - это способ самооправдания использования косвенных формул для сбора пользовательских данных. «Как я могу убедить пользователя предоставить мне свои личные данные в обмен на доллар?».

В наших собственных интересах ответить на этот вопрос для себя, и исследователи уже пытались дать на него честный ответ.

В 2010 году компания Ancient and Frog Design провела исследование, чтобы количественно оценить ценность личных данных, от которых люди готовы отказаться в обмен на ИТ-услуги, и результаты обобщены ниже.

Исследование показывает два интересных вывода:

  1. Мы хотим гораздо больше, чем доллар в обмен на наши личные данные.
  2. Мы ценим одни виды информации больше, чем другие.

Удалив из этого исследования данные, которые могут быть раскрыты только один раз, то есть номер социального страхования, государственный идентификатор, информацию о кредитной карте, социальный профиль, контактную информацию и демографическую информацию, мы обнаруживаем, что наиболее ценными частными данными, генерируемыми ежедневно, являются:

  • История цифровых коммуникаций - 59 долларов;
  • История веб-поиска - 57 долларов;
  • История физического местонахождения - 55 долларов;
  • История просмотра веб-страниц- 52 доллара.

Это различие в оценке ценности информации было подтверждено в последующих исследованиях. В частности, Staiano, J. et al. в своей статье 2014 года "Money Walks: A Human-Centric Study on the Economics of Personal Mobile Data" нашли доказательства того, что местоположение является наиболее ценной категорией информации, позволяющей установить личность и эта объемная информация ценится намного выше, чем индивидуальная информация. Нас не должно удивлять, что с распространением смартфонов, которые постоянно сопровождают нас, куда бы мы ни пошли, местоположение стало самой ценной категорией частной информации.

Но разве такова цена наших личных данных? Нет, это цена, за которую некоторые пользователи были готовы раскрыть свои личные данные при определенных условиях.

Ценность, ради которой мы готовы раскрыть некоторую информацию о нашем частном местонахождении, была изучена в 2005 году Danezis, G. et al. и в 2006 году Cvrcek, D. et al.  было проведено исследование, в котором, используя обман, авторы спросили несколько человек, готовы ли они предоставить данные о своем частном местоположении в обмен на деньги. Исследование позволило им измерить различные факторы, например, сколько пользователей было заинтересовано, какую сумму денег они потребовали или как ожидаемое использование данных влияет на цену.

Это исследование показало некоторые интересные результаты, но оно было проведено в относительно небольшом масштабе в Кембриджском университете, поэтому в 2006 году было проведено новое исследование с использованием «выборки из более чем 1200 человек из пяти стран ЕС и инструментов экспериментальной психологии и экономики, чтобы извлечь из них то значение, которое они придают данным о своем местонахождении. Размер выборки позволил им «сравнить [ценность] по национальным группам, гендерной и технической осведомленности, а также воспринимаемую разницу между академическим и коммерческим использованием.

Мы выделяем ниже некоторые интересные результаты, полученные в этом исследовании:

  • Женщины, возможно, более чувствительны к тому, для чего могут быть использованы собранные данные.
  • Участники не считали свои необычные движения более чувствительными, чем их повседневное поведение.
  • Участники были более чувствительны к цели сбора данных, чем к продолжительности и количеству собранных данных.
  • Между странами существуют огромные различия в чувствительности к продлению времени.
  • Основные результаты подтверждают результаты Кембриджского исследования по общей стоимости заявок - например, медианы заявок составляют 20 фунтов стерлингов и 43 евро (т.е. около 28 фунтов стерлингов по обменному курсу августа 2006 года) для некоммерческого использования данных, соответственно.

Что ж, похоже, мы ожидаем получить намного больше, чем 1 доллар за наши личные данные. Вы так не думаете? И мы должны учитывать, что эти результаты относятся к 2006 году, поскольку в этом году цены выросли, осведомленность пользователей о мобильных технологиях повысилась, и местоположение стало наиболее ценной категорией частной информации. Мы уверены, что в настоящее время цена будет выше, но мы не хотим предлагать цену, вы решаете свою.

Кажется, мы немного увеличили сумму денег, которую пользователь должен получить в качестве компенсации за предоставление данных о своем личном местоположении, но так ли ценно личное местоположение пользователя?

Почему ваше личное местоположение так важно

В 2015 году рынок больших данных стоил 125 000 000 000 долларов, что дает представление о том, сколько финансового капитала компании вкладывают в операции с данными. Но большие данные - это не только сбор и обработка огромных объемов данных. Если данные, которые вы храните и анализируете, полны несоответствий, неточностей или других проблем, полученные вами аналитические результаты будут вводить в заблуждение.

Подсчитано, что 80% бизнес-данных содержат компонент местоположения, поэтому важно понимать, как это влияет на бизнес. Их анализ может дать понимание, которое поддерживает и улучшает процедуры принятия решений во многих аспектах бизнеса. Анализ данных по местоположению позволяет предприятиям задавать вопросы и точно отвечать на такие вопросы, как "где мои клиенты?" или "как далеко мои клиенты от моего местоположения?" а также "насколько хорошо моя цепочка поставок обслуживает этих клиентов?".

Благодаря повсеместному распространению смартфонов можно навести порядок в анализируемых данных, добавив к ним информацию о местоположении; если вы можете контекстуализировать свои данные таким образом, вы можете «Выявить взаимосвязи между наборами данных, которые в противном случае не были бы очевидны или легко установить, и с помощью анализа местоположения прийти к той информации, которая отражается в итоговой строке».

Последняя часть предыдущего абзаца взята из статьи Forbes Insight, опубликованной в 2017 году, в которой они провели несколько интервью с разными руководителями, которые используют локализацию в своем анализе больших данных. В статье руководители открыто говорят о том, что эта информация во многих случаях является критически важным элементом для проведения анализа, который не дает вводящих в заблуждение результатов.

Мы хотели бы выделить некоторые части интервью с Найджелом Лестером, управляющим директором Pitney Bowes в австралийско-новозеландском регионе, поскольку мы считаем, что они мастерски определили важность локализации для анализа больших данных.

«Настоящая сила данных о местоположении заключается в том, что они становятся связующим звеном между, казалось бы, разрозненными хранилищами бизнес-данных. Данные, которые не имеют очевидной взаимосвязи, могут быть контекстуализированы по местоположению. Это могут быть местоположения ваших клиентов по сравнению с местоположениями вашего конкурента - наборы данных без очевидной связи, но если вы начнете их геообогащать, вы можете обнаружить, что отношения начинают формироваться, и вы сможете построить более целостную и ценную базу ваших клиентов".

GeoDB - глобальный рынок больших данных

GeoDB - децентрализованный одноранговая экосистема обмена большими данными, которая возвращает ценность своим создателям, пользователям. 

Мы рассмотрим здесь пример, чтобы лучше понять.

Вы обнаружили всплывающее окно "Компания XYZ хочет знать ваше местоположение".

Сможете угадать, сколько данных вы сгенерировали, нажав эту кнопку?

Обычно для указания местоположения нам нужны такие параметры, как широта, долгота, временная метка и другая информация, относящаяся к мобильной сети. Предположим, вы разделяете это на полдня; Наши исследования показывают, что вы генерируете примерно 17 КБ данных. А теперь представьте это для миллионов пользователей в течение 5 лет. Цифры будут следующие.

 

Это объем сгенерированных данных! Всего 12 472 540,14 ГБ данных для 100 миллионов пользователей за 21 год, что принесет годовой доход в 68 403 553 920 долларов.

Все это происходит без ведома и согласия создателя данных на продажу своих данных. GeoDB не только использует данные авторизованного пользователя, но и компенсирует их. С полным контролем пользователей над своими данными, сохраняя их анонимность.

GeoDB сохраняет неприкосновенность конфиденциальности и целостности данных и как это компенсирует своим пользователям? Это достигается за счет децентрализации данных. У нас есть система цифровых данных под названием Digital Ledger Technology (DLT), которая хранит цифровые данные, географически разбросанные по странам.

Однако использование традиционного DLT (распределенной бухгалтерской книги) имеет несколько недостатков, таких как:

  • Хранение данных в общедоступном DLT - дело дорогостоящее. Например, если вы рассматриваете возможность сохранения одного ГБ данных в блокчейнах биткойнов составит 60 000 000,00 долларов.
  • Он имеет возможность передачи данных, но не имеет возможности хранения.

GeoDB использует гибридную систему DLT и поток процессов для их преодоления.

  • Он использует федеративный DLT, общедоступный DLT и, что наиболее важно, блокчейн DLT, чтобы сохранить анонимность личности пользователя.
  • Первоначально GeoDB имеет полную федерацию, а затем постепенно добавляет в нее доверенных участников.
  • Данные от участников поступают в систему через SDK, установленные на смартфонах Geo.
  • Затем данные проверяются на предмет обеспечения качества, надежности и прав собственности. Это делается авторизованным DLT, и после этого вознаграждение рассчитывается федерацией.

Приложение Geo-Cash

Geo-Cash: удобное приложение для зарабатывания и отслеживания гео-токенов, которое можно легко загрузить из магазинов приложений для устройств Android и iOS. 

Приложение с согласия пользователя анонимно обрабатывает данные о местоположении и других устройствах пользователя. Вознаграждения регулируются правилами, установленными федерацией. Итак, как можно платить анонимному человеку? Вот где появляются блокчейн и криптовалюта.