Антонова Е. С., экономический факультет, III курс



жүктеу 102.6 Kb.
Дата11.05.2019
өлшемі102.6 Kb.

Антонова Е.С., экономический факультет, III курс

Научный руководитель: доцент кафедры экономики и управления,

кандидат экономических наук Косевска Н.В.
ОСОБЕННОСТИ ЗАЩИТЫ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ

В ЦИФРОВОМ МАРКЕТИНГЕ


Всем хорошо известно, что без маркетинга не было бы продаж, фирмы не получали бы многомиллионные прибыли. Их успех зависит от уровня и степени взаимодействия с потребителями. Я задалась вопросом, а какой уровень взаимодействия сейчас? К чему пришел маркетинг в современных условиях и к чему это приведет дальше?

Новая эра маркетинга пришла благодаря этим людям: Тим Бернерс-Ли (создатель интернета), Джефф Безос – amazon, Сергей Брин и Ларри Пейдж – Google, Джимми Уэйлс – Wikipedia, Том Андерсен – MySpace, Марк Цукерберг – Facebook, Кевин Систром и Майк Кригер – Instagram. В совокупности, эти люди создали новую сферу бизнеса, которая еще никогда не существовала, она не изучена еще до конца и нам еще предстоит открыть все положительные и отрицательные стороны интернет-бизнеса. Где открывается новый бизнес, автоматически появляется новый маркетинг. На данном этапе – это digital-marketing, т.е. цифровой маркетинг.

Исследования перешли из жизни оффлайн в онлайн, в виртуальную среду, когда компании ориентируются на поведение людей в сети, отслеживают статистику кликов и откликов.

Цифровой маркетинг интегрирует исследование, анализ и использование телевидения, радио, интернета и других средств передачи информации посредством цифровых каналов. Наиболее популярными формами являются: поисковое продвижение, контекстная реклама, медийная или баннерная реклама, продвижение в социальных сетях и блогах, создание приложений для смартфонов и других носителей, вирусная реклама и т.п.

Выделяют следующие методы продвижения в сети: SEO (Search Engine Optimization), контекстная реклама, медийная реклама, SMO (Social media optimization), SMM (Social media marketing), вирусный маркетинг, рассылка.

Можно потратить много средств на создание идеального рекламного текста, разместить его в сети на нескольких страницах, но получить нулевую отдачу. На что должен опираться маркетолог при создании рекламы в сети? Какими методами и способами он должен оперировать для изучения рынка в современном мире? Ответы на данные вопросы довольно просты.

Для создания качественной стратегии и тактики продвижения и сбыта продукции необходимо провести первоначальное исследование рынка, а затем создать механизм оптимизации и интерпретации полученной информации с желаемым результатом. Получается цепочка: исследование – информация, а информация – данные.

С 2005 года начали говорить о таком понятии, как Big data, что буквально означает "большие данные".  Предполагается, что к 2020 году общий объем цифровой информации в мире увеличиться до 35 триллионов гигабайт, большая часть которой будет поступать из блогов, социальных сетей и интернет-поисковиков. Что же нового в «больших данных»? Необходимо вспомнить о том, как выглядела информация раннее. В 1908 году археологи нашли глиняный диск на острове Крит, который датировался 2000 годом до нашей эры. На этом диске имеются надписи, значение и смысл которых неизвестен, однако это то – как выглядела информация ранее, 4000 лет назад.

Главная причина большого объема данных – это сбор информации. Сейчас собираются данные, которые ранее были просто информационными, в дальнейшем которым придается информационный формат и задаётся смысл. Например, проблемы местоположения. Если бы мы хотели узнать где находиться человек, нам пришлось бы ходить за ним все время и записывать. Сегодня все выглядит по-другому. В некоторых базах данных поставщиков телекоммуникационных услуг есть записи о местоположении, где человек бывает, также почти в каждом телефоне есть система GPS, даже если ее нет, то он все равно записывает информации о нем. Таким образом, местоположение стали документировать и использоваться для различных целей.

Существует две точки взгляда на большие данные (БД): с одной стороны, БД – делают нашу жизнь более комфортной, с другой – стирается граница между конфиденциальной информацией и общедоступной. Поэтому необходимо организовать работу онлайн с данными.

Источники данных: видеоматериалы, блоги, социальные сети, облачные хранения, телефоны, пластиковые чип карты.

Таким образом мы приходим к заключению, что большие данные - это всего лишь набор информации, которую необходимо правильно проанализировать и адаптировать к необходимой цель.

Сбор информации для больших данных является первоначальным этапом в маркетинговом исследовании. В дальнейшем необходимо переработать данную информацию, то есть превратить в данные и проанализировать их.

Анализ больших данных – это одна из областей в математике и информатике, направленная на изучение и исследование, а также получение знаний из больших данных, то есть это процесс исследования, «чтения», преобразования и моделирования данных с целью получения необходимой информации, направленный на принятие различных решений. На рисунке 1 изображена взаимосвязь цифрового маркетинга с анализом БД.



овал 8
Анализ данных


двойная стрелка вверх/вниз 5


скругленный прямоугольник 7


овал 3

двойная стрелка вверх/вниз 1

Рисунок 1. Взаимосвязь цифрового маркетинга с анализом больших данных


Существуют различные методы анализа, о которых более подробно можно ознакомиться в полном варианте работы. Далее подробно рассмотрим отдельные виды анализа.

A/B testing является простым способом анализа данных. Наиболее яркий пример использования данного метода - это изменения на сайте IGN.com (сайт, посвященный играм). Разработчики изменили кнопку подписи на YouTube, канал START перенесли из нижней части блока в верхнюю часть и расположили рядом с названием канала. Результатом стало увеличение количества кликов на 65 тысяч процентов, а к концу теста показатель превышал 264 000 процентов. Увеличение числа перехода на YouTube повысил популярность канала, тем самым увеличив прибыль компании от рекламы. А/В тестирование собирает количественную или качественную информацию, затем строятся графики для наглядного изображения результатов анализа и, уже по ним принимаются решения о дальнейших изменениях продукта, товара или услуги (приложение 4).

Благодаря data mining можно изучит потребительскую корзину, создать профиль покупателя, создать программу лояльности, выявить сезонные изменения и факторы, провоцирующие эти изменения. При использовании данного метода американская сеть супермаркетов Wal-Mart выявила, что часто покупаемые товары по вечерам пятниц это пиво и детские подгузники. Использовав полученные данные, менеджеры расположили рядом с подгузниками стенды с самым дорогим пивом, что послужило увеличению роста его продаж. Этот метод определил ранее неочевидные связи, которые могли принести дополнительную прибыль.

Машинное обучение, или же принятое в мировой практике название – machine learning. Данный метод также можно назвать «подвиг искусственного интеллекта». Основной его смысл заключается в том, что вместо задания алгоритма машине задаются данные и компьютер сам анализирует, додумывает и решает проблему. Истоки данного метода лежат в 1950 годах, когда ученый-информатик из компании IBM, Артур Самуэль, написал программу, чтобы играть против компьютера в шашки. Он играл и выигрывал. И так постоянно, так как компьютер знал лишь правильные ходы, а Артур знал стратегию. В дальнейшем, ученый написал небольшую подпрограмму, работающую в фоновом режиме, которая высчитывала вероятность победы в данной ситуации на доске после каждого хода. Артур снова начал играть после компьютера и выигрывает. Затем, Артур Самуэль дает компьютеру играть против самого себя, тем самым компьютер собирает больше данных, увеличивая точность прогнозов. После Артур Самуэль снова сел играть за компьютер, и он проиграл. Ученый создал механизм, который превосходил собственные возможности в упражнении, которому человек обучил компьютер.

Машинное обучение является основой большинства действий, совершаемых нами в сети, это поисковые системы, персонализация на Amazon, Netflix, машинный перевод текстов, системы распознавания речи. Некоторые исследователи решили провести анализ биопсии раковых клеток. Они задали компьютеру определить, являются ли клетки раковыми или нет, с помощью анализа данных и процентов выживания. При наличии большого количества данных, посредством алгоритмов, машина определила 12 признаков, которые наилучшим способом определяют, что биоптат клеток рака является действительным раковым. Однако, существовала проблема, в медицинской литературе упоминалось всего лишь 9 из признаков, 3 признака не были известны ранее, но машина их нашла. Проблемы машинного обучения заключается в неправильном использовании данных, когда ради науки нарушаются границы личного пространства человека и конфиденциальности его личной жизни.

Прогнозная аналитика является самым сложным методом, однако именно он может принести большие доходы. Данная технология опирается на использование больших данных, данных о поведении человека, для предсказания его поведения в будущем и оптимизировать бизнес-процессы с помощью полученных знаний. Компании всегда хотели знать о том, какие продукты захочет купить клиент, какую максимальную цену он готов заплатить. Знания об этом помогут увеличить прибыль компании за счет правильного выстраивания стратегии и тактики.

На основе анализа методов исследования больших данных, можно сделать вывод о том, что достаточно легко «переуступить» черту между личным и общедоступным.

Поэтому автор данной работы предлагает следующие пути защиты личной информации в сети.

Предоставление открытого доступа к информации об использовании данных – это небольшой, но существенный шаг к защите пользователей от несанкционированных пользователей личной информации.

Следующим шагом в защите информации, стала персонализация доступа к той или иной персональной информации, начиная от друзей в социальных сетях, заканчивая блокировкой доступа различных сайтов и приложений к информации. На смартфонах появились сканеры отпечатков пальцев, с целью защиты личных данных от краж, но многие хакеры уже нашли способ обхода данного вида защиты. Личная переписка в мессенджерах, видео-звонки во многих сервисах используют кодирование информации, которое позволяет прочитать или увидеть то или иное сообщение отправителю и получателю, но не компании и не посторонним пользователям. Пользователи IPhone и Samsung в настройках могут запретить использование местоположения, камеры, синхронизацию тех или иных данных, отправку сообщений об ошибках и другие сервисы на своих устройствах. При использовании определенных серверов можно настроить отслеживание действий, управлять личными сведениями через личные кабинеты, просматривать и изменять настройки рекламных предпочтений, управлять передачей данных и многие другие действия.

Третий шаг, установление правового регулирования и надзора над веб-страницами. Правовое законодательство всех стран мира не проработало правовые акты, которые будут защищать пользователей. В мировой практике были лишь попытки ограничений действий компаний в различных сферах. Так, при создании Google maps было несколько судебных разбирательств о нарушении частной территории и личной жизни, после которых компания начала «размывать» лица людей, попавших на кадры во время съемок и «стирать» здания по заявлению их владельцев.

В 2016 году ФБР через суд пытается добиться разрешения на специальное программное обеспечение от Apple, которое будет расшифровывать данные пользователя. Это постановление было спровоцировано перепиской супружеской пары в социальных сетях, которые являлись террористами и убили более 22 людей на территории США. Однако, сама структура ФБР располагает кодом, который использовался для взлома более 1000 компьютеров, что означает о вмешательстве государственной службы безопасности в частную жизнь. Суд признал право спецслужб потребовать от компании Apple доступ к содержимому IPhone террористов. Глава компании Тим Кук озабочен тем, что данные и личная информация обычных пользователей может оказаться под угрозой. В связи с этим было опубликовано открытое письмо Тима Кука клиентам компании. В нем говориться, что компания сделала все возможное, чтобы помочь властям в разоблачении преступников, однако спецслужбы потребовали создание новой операционной системы, которая будет обходить ключевые моменты защиты информации, бэкдор («backdoor» - перевод с английского «задняя дверь», то есть запасной вход к данным) для IPhone. Но создание такой системы и алгоритма, позволяющих взламывать телефоны пользователей, может нанести огромный вред всему обществу. Ведь с помощью данного «ключа» можно будет открыть множество «дверей»: рестораны, банковские данные, магазины, дома и так далее. Компания опасается, что данное требование может подорвать все свободы, которое американское правительство защищает, поэтому противостояние Apple и ФБР только начинается.

Четвертым шагом является разработка программ защиты и усовершенствование кодирования информации. Сформировалась целая индустрия по сбору и хранению личных данных, а когда они собраны – их могут использовать в различных целях. Этот бизнес имеет название «поведенческое слежение», многие сайты собирают информацию о пользователях и продают ее в дальнейшем различным компаниям или частным лицам, цели которых определить достаточно сложно. Программисты разработали экспериментальное расширение для браузера Collusion («сговор»), для браузера Firefox. Оно помогает увидеть, куда отправляются данные и кто отслеживает интернет-пользователя. Расширение создано для визуального контроля за файлами куки (cookies) в режиме онлайн, а также для отслеживания связей между сайтами. Результатом является схема пользователя, которая показывает какие сайты были посещены лично, а какие сайты получили данные о пользователе. Итогом тестирования данного расширения выясняется, что, посещая в течении дня 5-10 сайтов, информацию получают еще 20-30 других несвязанных с пользованием веб-страниц. Необходимо не только уведомлять пользователей об использовании куки файлов, но также и создавать, и разрабатывать ПО для защиты информации и предотвращения использования личной информации.

Следует отметить, что Федеральный закон, принятый в России 27 июля 2006 года, N 152-ФЗ «О персональных данных» не конкретизирует, что именно относится к персональным данным, но предполагает их хранение и обработку на территории Российской Федерации, якобы в целях защиты российских пользователей. Но при подробном изучении статей данного закона выявляются огромные «пробелы» и способы его обхода, а также способы предоставления информации при решении суда. Российское законодательство находиться еще на начальном этапе в сфере защиты личной информации.

Также следует ввести «культуру» заполнения данных, чтобы каждый пользователь при заполнении нового профиля понимал, что эти данные могут быть использованы против него. Лично каждому пользователю необходимо заботиться о защите собственной информации и «фильтровать» заполняемую информацию. Это пятый шаг на пути к защите информации. Если человек будет информирован о данной проблеме, если он сам будет заботиться о своей жизни в сети и наблюдать за наблюдателем, то компаниям будет сложнее проводить отслеживание его шагов и, соответственно, осуществлять свою работу.

Следует еще раз напомнить, что информация, опубликованная в сети, остается навечно и стоит с аккуратностью относится ко всем своим действиям, но также контролировать и ограничивать деятельность интернета над вашими данными.





Каталог: uni -> science -> stud rab -> Экономический%20факультет
stud rab -> Веймарская республика 1918-1933
science -> Цель диссертационного исследования – определение роли новых технологий в развитии отечественного театрального искусства конца ХХ – начала XXI века
science -> Божеств фуси и нюйва в культурно-историческом контексте эпохи хань
science -> Художественное пространство экранного произведения: типология, образность, стилистика
stud rab -> Кандидат философских наук Ставцева О. И
stud rab -> Человека [1]. История татуировки обширна. Если говорить о периоде ссср, то стоит отметить существующий в то время стереотип о принадлежности носителей татуировок к криминалу
Экономический%20факультет -> Технополис «Химград» в Республике Татарстан


Достарыңызбен бөлісу:


©kzref.org 2019
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет