Sempre foram apresentados requisitos especiais para produtos infantis. Há segurança, confiabilidade, simplicidade, a capacidade de controlar remotamente se estamos falando de dispositivos e serviços infantis e muito mais. A função "controle dos pais" é quase tão antiga quanto o mundo digital inteiro, exceto por isso, a questão da proteção de dados pessoais de crianças tem sido uma questão aguda há algum tempo.
Mas, mesmo que seu filho tenha conhecimento técnico suficiente e esteja familiarizado com as regras de comportamento da rede (para não divulgar dados pessoais, local de residência real, horário, rotas etc. por todos os motivos que sejam compreensíveis para nós), ele não estará protegido contra o vazamento dessas informações. O último estudo
diz que uma enorme massa de aplicativos infantis marcados como "menores de 13 anos" segue seus jovens usuários da mesma maneira que nós, adultos, seguimos os aplicativos do Facebook ou do Google.
Jogos simples, cujo objetivo é o desenvolvimento ou entretenimento de uma criança, coletam completamente todos os tipos de informações do dispositivo e dos sensores, incluindo dados de geolocalização e acelerômetro. A propósito, grandes empresas de tecnologia e redes sociais monitoram crianças em violação da lei. E esse é um problema sério, especialmente se levarmos em conta o aprendizado de máquina moderno e as redes neurais.
No papel, as crianças são protegidas. Mas apenas no papel
Nos Estados Unidos, existem várias leis que visam proteger a geração mais jovem, inclusive no espaço da Internet. A principal ação sobre esse assunto é chamada de "
Lei de Privacidade da Criança " e regula o comportamento das empresas americanas em termos de coleta, processamento e uso de dados pessoais de crianças. Em resumo: o documento proíbe qualquer coleta ou processamento de informações recebidas em sites infantis ou por meio de solicitações infantis sem a permissão explícita dos responsáveis. Ou seja, uma oferta pública no porão do site ou nos jogos do EULA não deve funcionar. O ato foi adotado para que fabricantes e anunciantes não pudessem manipular diretamente mentes frágeis em termos de, por exemplo, propaganda e marketing.
No entanto, a Lei de Privacidade das Crianças é violada ativamente por pelo menos metade dos desenvolvedores de jogos (incluindo aqueles dos 10 principais Google Play e appStore), bem como por empresas como Google e Facebook. Ao mesmo tempo, as seções especiais para crianças são posicionadas pelas empresas como “seguras”, o que está longe de ser o caso. Ou seja, a privacidade das crianças é violada na Internet.
Existem vários padrões de processamento e uso subsequente para o uso dos dados coletados. O primeiro e mais popular: a formação do mapa comportamental de um usuário (com referência ao ID do dispositivo) para posterior análise e ajuste da produção de publicidade. Isso é especialmente verdadeiro tendo em vista que os dados são coletados não apenas pelas grandes empresas, mas também pelos desenvolvedores de vários aplicativos (com subsequente transferência para empresas de publicidade) que estão diretamente interessados em melhorar a eficiência da publicidade em seus aplicativos e, como resultado, aumentar o custo de uma impressão ou clique. Como a grande maioria dos aplicativos para crianças é distribuída gratuitamente (monetização por meio de publicidade) pelo motivo óbvio de que as crianças não têm dinheiro, esse modelo é mais do que generalizado.
À pergunta razoável "Como os aplicativos infantis do mercado coletam informações?" respostas bastante detalhadas
na publicação do New York Times . Em resumo: trata-se dos rótulos errados. Portanto, os aplicativos que monitoram e coletam dados do usuário não são posicionados como "puramente infantis", mas "misturados", o que permite que os desenvolvedores contornem as disposições da "Lei de Privacidade da Criança" e coletem todas as informações que lhes interessam. Vale ressaltar que, nessa situação, o mesmo Google lava as mãos e diz que não há violações por parte da gigante da tecnologia. Acontece a imagem clássica quando há uma violação, mas ninguém é culpado de nada, mais ou menos como.
Medidas específicas contra os infratores são tomadas com precisão e extrema relutância pelo Google. O primeiro "sob a distribuição" do público interessado e do NYTimes foi o desenvolvedor de jogos infantis Tiny Lab, que monitorava ativamente seus jovens usuários e mesclava seus dados com empresas de publicidade. Após inúmeras chamadas para o Google, o gigante teve que responder às solicitações dos usuários e desativar a conta do Tiny Lab, além de remover todos os jogos desse desenvolvedor do Google Play. Mas, de fato, tanto no mercado da appStore quanto no Google Play, existem milhares de aplicativos infantis que coletam dados pessoais; portanto, a proibição do Tiny Lab parece mais uma flagelação indicativa do que medidas reais para corrigir a situação.
Redes neurais e aprendizado de máquina
Mas se os desenvolvedores coletassem apenas informações virtuais sobre o usuário, isso ainda poderia ser parcialmente tolerado. Mas o slogan moderno "informação é tudo", como o domínio massivo do Big Data com o aprendizado de máquina, faz seus próprios ajustes. Portanto, todas as informações que podem ser alcançadas são coletadas.
O vetor mais óbvio, mas ao mesmo tempo fisicamente (e não informativo) perigoso é a coleta de informações dos sensores do dispositivo, como sensor de luz, acelerômetro e geolocalização.
A propósito, as pesquisas nessa área
foram realizadas em 2013 . Então, como parte do trabalho científico, um grupo de pesquisadores criou 30 registros de referência do comportamento do usuário na atividade cotidiana. Para o processamento de vídeos relacionados, foi utilizada a tecnologia SVM. Como resultado, este estudo criou uma espécie de "estrutura" e abriu as portas para o aprendizado de máquina e a criação de redes neurais convolucionais por outros especialistas da área que desejam simular completamente o comportamento do usuário de acordo com os dados do sensor de seu dispositivo.
Cinco anos se passaram desde o relatório no 21º simpósio internacional de aprendizado de máquina na Europa, onde este trabalho foi apresentado. Desde então, os sensores e acelerômetros nos dispositivos se tornaram mais sensíveis e precisos, e o aprendizado de máquina, as redes neurais e o trabalho com Big Data atingiram um nível fundamentalmente diferente.
E hoje (17 de setembro de 2018), cinco anos após a publicação, graças ao especialista em aprendizado de máquina Jason Brauli na rede, sob o título "
Como modelar a atividade humana usando dados de smartphones ", uma análise detalhada deste trabalho aparece com exemplos de código e links para todos os ferramentas e repositórios. Em sua publicação, Brauli conta como, usando um coquetel de dados de geolocalização, um acelerômetro e outros sensores, você pode não apenas restaurar completamente a rota de um usuário, mas também simular completamente todo seu comportamento e movimento em um período especificado, usando dados de um estudo de 2013.
Ao mesmo tempo, Brauli observa que uma rede neural adequadamente treinada pode não apenas criar gráficos de atividades de usuários ou grupos, mas também fazer previsões, o que nos leva a um nível diferente de "cyberpunk que merecemos". Para justificar toda a situação, vale dizer que, para modular completamente a atividade de um usuário específico, é necessário um conhecimento técnico considerável e experiência em aprendizado de máquina.
Se tomarmos o cenário mais sombrio possível, "graças a" total vigilância e intemperança dos desenvolvedores de aplicativos e jogos, quem quiser saber, com os dados, pode determinar em qual pátio através do qual seu filho interrompe aulas ou treinamentos, as luzes não funcionam, quão barulhento é e se outras pessoas vão para lá. E nada pode ser feito sobre isso.
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