Все мы под колпаком у Google: почему интернет знает о нас больше, чем нам хотелось бы

Сдается мне, что ты, мил Target- стукачек

В 2013-ом году в США разгорелся большой скандал, связанный с торговой сетью Target. Все началось с того, что в одном маленьком городке, на имя 15-летней девушки стали приходить странные посылки. Компания присылала ей пробники витаминов для беременных, образы памперсов, маленькие баночки крема для младенцев, скидочные купоны на коляски и ходунки. В другой бы семье просто порадовались бы халяве, списав всё на ошибку операторов, но отец девушки был строгим католиком и решил, будто такие посылочки толкают чадо на путь греха и разврата. Он сначала написал гневное письмо в компанию, а потом, когда подари продолжали приходить, подал на Target в суд.

В ходе предварительного расследования выяснилось, что никакой ошибки нет. Девушка была действительно беременна. Но самое интересное в этой ситуации, что даже она сама об этом не знала.

В тот год аналитический отдел Target запустил новую программу прогнозирования беременности. Она анализирует изменение привычек у женщин, и делает выводы по итогам собранных данных.

Сначала программа была довольно примитивной. Она фиксировала только те случаи, когда вероятность беременности была 100%. Например,. если женщина переставала покупать прокладки или приобретала комбинезон для беременных.

С таким алгоритмом все мы когда то сталкивались. Стоит погуглить  цены на путевки в Турцию, как несколько недель будет вылезать реклама отелей, крема для загара, купальников и экскурсий по побережью Средиземного моря.

Но аналитический отдел Target не стал останавливаться на достигнутом.

Алгоритм таргета

Дьявол кроется в деталях

Проанализировав кучу работ по акушерству и гинекологии, программисты значительно расширили алгоритмы программы. Теперь там учитывались изменения привычек, свойственные для женщин в положении.

Девушка, оказавшаяся в центре скандала, оплачивала покупки только картой. Отец строго контролировал её траты, поэтому приобрести средства контрацепции или тест на беременность она не могла.

На первый взгляд покупки, которые проанализировал алгоритм, были безобидны. Йогурт, шипучие таблетки из аптеки, новый. Но именно эти мелочи и открыли электронным мозгам девичьи тайны.

Как и многие подростки США, девушка обычно перекусывала тако и бургерами. Тут же она резко прекратила есть фаст-фуд, и стала налегать на йогурты и свежие фрукты. Через 20 минут после последней последнего заказа в сети закусочных Taco Bell, девушка купила большую бутылку воды и средство от тошноты и изжоги. Электронные мозги справедливо рассудили, что это был первый случай токсикоза.

Через пару дней девушка вместо любимых духов, выбрала другие, с менее выраженным запахом. Кроме того, она совсем недавно покупала шампунь и гель для душа, которым пользовалась постоянно, а тут закупила новые средства гигиены. Алгоритм проанализировал, насколько этих средств ей хватало прежде, и понял, что бутылочки в ванной ещё почти полные. Значит, идёт перестройка гормонального фона, и прежние запахи начинают раздражать будущую маму.

Даже тот факт, что в списках покупок были прокладки, алгоритм не обманул. Программа считала прежние чеки, и выяснила, что эти средства гигиены, девушка приобретала в первых числах каждого месяца, то есть в этот раз купила их по привычке.

По секрету всему свету

Программа сделала вывод, что вероятность беременности у девушки 98,7%. И передала её данные в рекламный отдел. Так будущая мама попала в список рассылок для промоакций.

При этом человеческий фактор тут минимален. Весь процесс задавал компьютер, а персонал лишь следил, чтобы машины не перегревались и чинили их по мере необходимости.

О том как работает алгоритм, радостно поведал журналистам  Руководитель аналитического отдела Target и создатель системы прогнозирования беременности Эндрю Пол. Менеджер высшего звена прекрасно понимал, какую рекламу его детищу сделает громкий скандал.

Так же, в ходе судебного расследования выяснилось, что алгоритм постоянно совершенствуется .Над ним работают 50 специалистов и ежегодно на работу только системы прогнозирования беременности 4 миллиона долларов. А ведь у компании Target есть и десятки других отделов.

Кстати, суд отец девушки проиграл. Закон в США позволяет компаниям проводить исследования с тем, чтобы лучше узнать своих потребителей и продвигать свои продукты наиболее подходящим способом. Так же не запрещено передавать исследования третьим лицам, при условии, что эти наработки будут использоваться в научных или маркетинговых целях. Более того, в некоторых случаях результаты исследования компании передавать третьим лицам просто обязаны. Речь идёт о спецслужбах.

То есть, если клиент купил пару фунтов селитры, а до этого гуглил способы производства взрывчатки, ФБР узнает об этом максимум через час. Алгоритм сам передаст информацию куда нужно.

Забавно, но бдительный папаша девушки сам попал под тяжёлую руку закона. Юристы компании Target не даром едят свой хлеб с маслом. На каждой посылке стояла метка «confidential» (конфиденциально). Уж тут американская Фемида рьяно отстаивает право на приватность. Отец не имел права заглядывать в посылки, предназначенные его дочери. Но этот проступок компании Target ему великодушно простила.

Закон может защитить пользователя только в одном случае, если собранная информация была бы использована ему во вред. Например. если бы кто-то из сотрудников узнал бы о беременности и стал бы шантажировать нечастную девушку. А присылать бесплатные памперсы- дело хорошее.

I like sugar too

Сейчас и ребёнок знает, что поисковые системы и соцсети собирают информацию о наших запросах. Стоит погуглить рецепт шашлыка, как ленту завалит рекламой мангалов, пряностей, шампуров и баз отдыха, где есть барбекю зоны. Вероятность, что у гламурной блондинки в «Инстаграме» вылезет реклама трактора или  газосварочного аппарата крайне мала. Ошибки, конечно случаются, ни виноваты в этом не электронные мозги, а криворукие настройщики таргетной рекламы. Например, гламурная дива захотела узнать последние сплетни о Насте Рыбке на яхте олигарха, и тогда по ключевым словам ей вылезет реклама моторных лодок, удочек и рыболовецких ботфорт.  В этом случае компании не стоит доверять, даже если тебе и правда нужен катер и блёсны. Если фирма экономит на толковом SММ-щике, то сколько же она сэкономит на клиенте.

К тому, что «Google» Siri и «Алиса» нас подслушивают, мы тоже привыкли. Они нередко сами вмешиваются в разговор, а стоит рядом с телефоном пожаловаться но то. Что разболелся зуб, так можно быть уверенным- ленту тут же завалит рекламой стоматологических клиник.

Но на этом возможности голосовых помощников не ограничиваются. Они анализируют не только слова, но и интонации, а так же тембр голоса. Сейчас электронные мозги научились определять уровень стресса по голосу владельца гаджета.  При низком уровне раздражительности, они предложат рекламу сладенького. Как известно, сахар прекрасно борется со стрессом. Так что не стоит удивляться, если после того, как вы порете на кошку. Которая путается под ногами, в ленте вылезет реклама доставки тортов и лакомств для котов.

В более тяжелых случаях, таргет начнёт атаковать нас рекламой баров с крепкими коктейлями, курортов, а то и  антидепрессантов.

Наши покупки тоже анализируются. Система считывает данные с чеков. Если человек заходит в алкомаркет чаще других, то и давить надо именно на любовь к горячительному.

Оплата наличными не спасёт от пристального электронного ока. Телефон передаёт и геоданные, а онлайн-карты прекрасно знают, где в городе находятся бары и пивнушки.

Особенно интересуют алгоритмы наши финансы. Понятно же, что человеку, ищущему пельмени по акции нет смысла предлагать фуа-гра с сыром «Рокфор» Тут анализируется не только изучение скидок и наличие бонусных карт от супермаркетов, но и маршруты шопинга. Если человек, возвращаясь с работы, не лениться делать крюк до маленького рынка, хотя по пути его стоят два гипермаркета, то покорить его сердце и кошелёк можно лишь  совсем дешёвым товаром.

Спецслужбы сбор инфы

Прежде аналитики уделяли большое значение модели смартфона. Сейчас это уже не актуально.  У школьницы с навороченным айфоном последней модели, может не быть денег на кофе из буфета, а глава крупной компании, ежегодно покупающий новый «Лексус», предпочитает Nokia 3310. Потому что аккумулятор там хороший, и делать фоточки еды и переписываться в «Ватсапе» бизнесмену некогда.

Кстати, ни замена смартфона на кнопочный телефон, ни даже полный отказ от  гаджетов и соцсетей не спасёт от всевидящего электронного ока маркетологов.

Щас бы супчику, да с потрошками

Алгоритмы учитывают не только действия самого пользователя, но и то, что пишут в соцсетях нём его родственники и знакомые. Если продвинутый любитель гаджетов, погулит средство от давления для своей 90-летней мамы, у которой то и стационарного телефона нет, то компьютер легко поймет, что некая пенсионерка, Мария Антоновна, 1942-го года рождения, проживающая по адресу улица Строителей, дом 5 квартира 13 страдает гипертонией. Имя мамы как, у сына как минимум записано в документах, адрес тоже в базах имеется.

Более того, алгоритм даже узнает любимые блюда бабульки. Наверняка, любящий сын. Перед тем как навестить мамочку, купил ей что то вкусное. Эта покупка будет выделяться на фоне других. Например, если сын обычно не покупает селёдку, а перед визитом на улицу Строителей обязательно раскошеливается на кило иваси. То ясно, кому эта рыбка предназначена.

Нельзя списывать со счетов и  людскую любовь перемыть косточки. Сплетничать можно и в мессенджерах и просто, рядом с включенным телефоном.  Так что если, бухгалтерша по «Ватсапу» поведает коллеге из отдела кадров, про то, как вахтёр Петрович, хочет в отпуск поехать на дачу, то алгоритм поймёт – Петрович остро нуждается в новом культиваторе.

И неважно, что Петрович отродясь не сидел в интернете. Реклама культиватора придёт его родственникам, которые за семейным ужином обязательно сообщат, где недорого можно купить это чудо техники.

Ещё недавно, хорошим способом защиты от алгоритмов был безудержный серфинг. То есть, пользователь, мог обманут алгоритмы, вбивая в строку поиска то, что придёт в голову.

Дескать, если за вечер  поискать треккинговые ботинки, чертежи мельницы для кукурузы, стоимость элитных  квартир в Дубае и услуги тамады, то алгоритм зависнет. Спросит «какого рожна тебе, собака, надо?» и контроль над пользователем потеряет. Ещё лет 5 назад так и было, но алгоритмы прогрессируют. Они анализируют не только ключевые слова поиска, но и время, проведённое на сайтах.  Человек, не любящий пеших прогулок, ни за что не станет с интересом  читать статью о том, как выбрать палки для скандинавской ходьбы. Даже если он старательно будет вчитываться в каждый абзац, машина поймёт, что её обманывают. Любитель скандинавских палок обязательно заострит внимание на нужной информации и именно в этом месте колесо мышки станет крутиться медленнее.

Оставим мы наши следы

Вся наша деятельность в интернете называется цифровым следом. Стереть его невозможно, даже если отправить все гаджеты , включая ключ от домофона, на помойку.

Обычная  прогулка оставляет так называемую цифровую тень. Этим термином называют совокупность случаев, когда человек попадает в объективы камер наблюдения. Это камеры в магазинах, видеорегистраторы в автомобилях и просто смартфоны прохожих, решивших поговорить по видеосвязи или сделать селфи. Стоит остановиться у закусочной изучая меню, как электронные мозги тут же поймут, что ты любишь бургеры.

Алгоритмам для выводов достаточно задержки нашего взгляда на десятую долю секунды.

Они лучше нас понимают, какой фасон одежды мы предпочитает. Ведь зайдя на маркетплейс, мы просматриваем сотни фотографий джинсов с куртками, но лишь на одежде определенного цвета и кроя заостряем внимание.

Мы можем сами не замечать, что листая «Инстаграм » фото рыженьких, смотрим капельку дольше ,чем брюнеток. Этого электронным мозгам хватит, чтобы посоветовать девушке или супруге новую сверхстойкую краску для волос с  медным оттенком .

Стоит задержать взгляд на «Ламборджини» или белоснежной яхте… Нет, алгоритмы достаточно умны, чтобы втюхивать человеку на старой «Мазде» элитные автомобили.

Они сделают вывод, что пользователь хочет красивой жизни, и желательно не напрягаясь. Поэтому, в ленте как из рога изобилия, посыпятся обещания букмекерских контор, выиграть мешок денег, предложения заняться трейдингом или интенсивные курсы помогающие уже через неделю стать миллионером.

Пример сбора любимых приложений

Частый просмотр мелодрам и чтение «мудрых» цитат о любви, говорит о том. что у хозяйки компьютера не все гладко с личной жизнью. Женщины, счастливые в браке, чаще всего гуглят рецепты борща для любимого, а не рыдают под романтическую картинку с монитора.  Значит, любительнице мелодрам надо посоветовать  услуги сильной колдуньи, с древними ритуалами по укреплению семьи. Если же алгоритм определяет, что любительница мелодрам совсем юная девушка, то лента станет предлагать уникальные курсы по раскрытию женственности, или тренинги по покорению мужских сердец.

Мужчине, слишком часто зависающем на сайтах для взрослых, рано или поздно придёт реклама средства по увеличению мужского достоинства или чудо-таблеток для потенции.

Ведь очень велика вероятность, что завсегдатай порносайтов  либо испытывает сильные комплексы, либо нуждается в дополнительном стимуле для плотских радостей.

Так что интернет  всего за неделю узнает о наших слабостях, комплексах и психотравмах гораздо больше, чем психолог за годы работы.