BIG DATA, COOKIES E PROFILAZIONE: PRO E CONTRO - CLAUDIA MELE

BIG DATA, COOKIES E PROFILAZIONE: PRO E CONTRO

educazione civica

INDICE

PROFILAZIONE

BIG DATA

COOKIES

DEFINIZIONE

DEFINIZIONE

DEFINIZIONE

CARATTERISTICHE

STORIA E INVENTORE

STORIA DEI BIG DATA E SUO INVENTORE

COME AVVIENE?

COSA CONTENGONO?

PRO E CONTRO

CARATTERISTICHE

TIPOLOGIE COOKIES

REGOLAMENTO EUROPEO

NASCITA E TIPOLOGIA

USO DEI COOKIES NELLA VITA QUOTIDIANA

DATI INDIVIDUALI – DATI AGGREGATI ED ESEMPI PRATICI DI PROFILAZIONE

DOVE VENGONO CONSERVATI?

VANTAGGI COOKIES

ESEMPI BIG DATA NELLA VITA QUOTIDIANA

SVANTAGGI COOKIES

VIDEO

PRO E CONTRO

NORMATIVA COOKIES

CONCLUSIONE

VIDEO

VIDEO

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BIG DATA

BIG DATA: DEFINIZIONE

In statistica ed informatica la locuzione inglese BIG DATA (grandi dati) o l’italiano MEGADATI indica genericamente una raccolta di dati informatici così estesa, in termini di volume, di velocità e di varietà, da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per estrapolare, gestire e processare informazioni utili entro un tempo ragionevole, perché non possono essere analizzate e archiviate con strumenti tradizionali.

STORIA DEI BIG DATA E SUO INVENTORE

L’uomo, fin dalla notte dei tempi, ha sempre avuto interesse a conservare informazioni per poterle poi consultare, basti pensare alla biblioteca di Alessandria in Babilonia. Poi, facendo un salto pindarico nel tempo, nel 1865 si inizia a parlare di BUSINESS INTELLIGENCE, ovvero di come ottenere vantaggi sui competitor collezionando e analizzando in maniera strutturata informazioni rilevanti per il business. Tutto resta confusionario finché nel 1880 un dipendente dell’ufficio censimento USA crea un sistema per classificare e organizzare i dati raccolti dal censimento, così da ridurre il lavoro di catalogazione di questi dati da 10 anni a soli 3 mesi. Infatti nasce il primo sistema di computazione automatica e l’inventore, Herman Hollerith, dopo diventa il fondatore di un’azienda oggi conosciuta come IBM, leader nel settore della tecnologia e definibile come la “regina” nella gestione, analisi e protezione dei dati. Nel 1965 viene creato il primo data center e successivamente sorge il primo framework per database relazionale. Nel 1991 nasce INTERNET, che offre la possibilità di rendere i dati accessibili a tutti e ovunque nel mondo. Infine nel 1999 si legge per la prima volta la parola BIG DATA e si inizia a parlare di INTERNET OF THINGES, e della possibilità di collegare gli oggetti connessi ad Internet tra loro.

CARATTERISTICHE

I BIG DATA presentano queste peculiarità: hanno formati destrutturati e caratteristiche eterogenee, spesso sono prodotti a velocità estrema. I fattori che li identificano sono il volume, la varietà e la velocità, ovvero le 3 V che nel corso del tempo sono diventate le 5 V: 1. Volume: la grande quantità di dati di un’attività 2. Velocità: l’acquisizione di dati alla velocità in cui arrivano 3. Varietà: catturare dati eterogenei per ottenere informazioni dettagliate 4. Veridicità: l’affidabilità dei dati della fonte 5. Valore: l’importanza del valore dei dati per processi aziendali. L’obiettivo dell’analisi dei BIG DATA è quello di sfruttare grandi quantità di dati per aiutare le aziende a identificare nuove opportunità di business. Inoltre un’altra loro caratteristica è quella di consentire l’estrazione di informazioni utili e nascoste attraverso l’uso di tecnologie avanzate.

NASCITA E TIPOLOGIA BIG DATA

I BIG DATA sono dati generati da sorgenti eterogenee come sensori, log, eventi, email, social media e database tradizionale. Esistono 2 tipologie di dati strutturati (omogenei) e destrutturati (eterogenei), quest’ultimi sono: testo, immagini, video, audio ed elementi di calcolo.

DOVE VENGONO CONSERVATI I BIG DATA?

I BIG DATA vengono conservati in formato grezzo granulare provenienti da numerose sorgenti in un archivio centralizzato e detto DATA LAKE. Può contenere dati strutturati, semistrutturati e non strutturati; tutto ciò significa che i dati possono essere conservati in un formato più flessibile per uso futuro.

ESEMPI BIG DATA NELLA VITA QUOTIDIANA

I telefonini, i televisori, le carte di credito, i sensori connessi ai più disparati servizi, sono tutti fonti di informazioni ed esempi di BIG DATA nella vita quotidiana.

BIG DATA PRO E CONTRO

I BIG DATA rappresentano una grande opportunità per le aziende e per le economie nazionali perché consentono di ottenere molti benefici: - Creare trasparenza; - Scoprire i comportamenti nascosti e i bisogni dei consumatori; - Rivelare le variabilità delle performance e migliorare le prestazioni; - Personalizzare le azioni; - Migliorare le previsioni; - Supportare le persone nel processo di decision making; - Creare nuovi prodotti e servizi, nuove tipologie di aziende e innovativi modelli di business; - Incrementare la produzione e la profittabilità delle aziende. Tuttavia, sebbene i BIG DATA implichino un numero notevole di vantaggi occorre segnalare anche alcuni “svantaggi” perché possono minacciare la sfera privata e consentire un utilizzo abusivo di dati. Infatti il loro impiego può aumentare non solo la possibilità di ricevere un danno, ma anche il suo potenziale effetto.

02 COOKIES

DEFINIZIONE COOKIES

Gli HTTP COOKIES O COOKIES WEB sono un tipo particolare di MAGIC COOKIE, una sorta di gettone identificativo, che vengono utilizzati dalle applicazioni Web lato server per archiviare e recuperare informazioni a lungo termine sul lato client. Infatti, più precisamente sono dei piccoli file di testo necessari affinché il server del sito web che li ha installati possa ottenere informazioni sulla specifica attività che l’utente compie su quelle pagine web. Inoltre ogni volta che quel dispositivo si ricollega al sito gli rimanda il cookie e così è possibile riconoscere e tracciare l’attività a distanza di tempo.

STORIA E INVENTORE DEI COOKIES

Il nome COOKIES deriva da MAGIC COOKIE (magico biscotto) che era una tecnica utilizzata negli anni di identificazione di un client presso un server. I COOKIES nascono quindi per tracciare azioni e il loro primo uso per come li conosciamo attualmente risale al 1994. Infatti, Lou Montulli, ingegnere presso Netscape Comunications, implementò nel browser web Netscape una tecnologia detta PRESISTENT CLIENT STATE OBJECT, ispirandosi ad un processo di identificazione tra macchine adottato in ambiente UNIX, il già sopra citato MAGIC COOKIE. La tecnologia sviluppata da Montulli è alla base dei COOKIES PERSISTENTI, una delle tipologie impiegate nel Web.

COSA CONTENGONO I COOKIES?

I COOKIES contengono info stringhe di testo come il nome del sito e dati criptati, intellegibili solo a quel sito stesso, come il valore numerico che serve a identificare il dispositivo.

TIPOLOGIE COOKIES

Esistono diverse tipologie di COOKIES e il Garante per la Privacy distingue COOKIES di prima parte che appartengono al titolare dell’applicazione e che raccolgono dati dell’utente accessibili solo al titolare, per esempio il COOKIE di salvataggio del carrello di un e-commerce; invece i COOKIES di terza parte, appartengono a fornitori esterni e su cui il titolare dell’applicazione non ha il controllo diretto, ad esempio il COOKIE di GOOGLE ANALYTICS. Inoltre i COOKIES di prima parte e di terza parte possono essere distinti in vari COOKIES tecnici. I COOKIES tecnici servono per fare funzionare l’applicazione o per raccogliere statistiche anonime e aggregarle. L’uso di tali COOKIES non richiede consenso preventivo dell’utente, basterà informarlo all’interno del COOKIE POLICY. Esempi di COOKIES tecnici:

• COOKIES strettamente necessari al funzionamento dell’applicazione e all’erogazione del servizio, per esempio: COOKIE che memorizza le preferenze sulla lingua/voluta;

• COOKIES di sessione dell’applicazione, per esempio: salvataggio delle credenziali di login;

• COOKIES di analisi statistica se usati direttamente dal titolare dell’applicazione per raccogliere informazioni in forma anonima e aggregata, per esempio GOOGLE ANALYTICS con IP anonimizzato.

USO DEI COOKIES NELLA VITA QUOTIDIANA

Ogni volta che visitiamo un sito web questo lascia tracce sul nostro browser e sul nostro PC, i COOKIES sono molto meno usati sul cellulare. Inoltre da un punto di vista tecnico, siamo noi collegandoci ad una determinata URL a richiedere al server di inviarci tutte le componenti di un sito web, come immagini, testi, layout. Tuttavia il sito, ci invierà non solo ciò che vediamo effettivamente, ma anche tutta una serie di file che vanno a parcheggiarsi sul nostro hard disk e tra questi ci sono anche i COOKIES. Altro esempio è il COOKIE WALL che le testate giornalistiche più lette in Italia hanno inserito sui propri siti per impedire di leggere gli articoli se non si è accettato il tracciamento o in alternativa pagato un abbonamento. Inoltre, I COOKIES vengono utilizzati per salvare le impostazioni e le preferenze, analizzare il nostro traffico web, fornire funzionalità di social media e personalizzare contenuti e annunci. Condividiamo anche informazioni sull'uso del nostro sito con i nostri partner di social media, pubblicità e analisi.

VANTAGGI COOKIES I benefici dei COOKIES sono i seguenti:

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• Rendono la vendita on-line più semplice; • Presenti ovunque, oggi, dai negozi on-line fino ai social network.

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• Facilitano la navigazione e l’uso del web; • Permettono di effettuare servizi personalizzati come ad esempio GMAIL O YAHOO;

• Mantengono gli utenti registrati in siti web; • Salvano le preferenze personali;

SVANTAGGI COOKIES Ricordiamo che se i COOKIES non esistessero, ogni volta che visiti una nuova pagina di un sito dovresti riselezionare le tue preferenze, come la lingua e la valuta, nonché confermare di essere una persona e non un robot. Perché allora i COOKIES sarebbero dannosi?

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• Un utente responsabile deve sapere distinguere tra i COOKIES da consentire e quelli che è preferibile bloccare, in base alle proprie necessità.

• CYBER CRIMINALI possono usare le informazioni contenute nei COOKIES per estrapolare la cronologia della navigazione.

• I COOKIES non sono pericolosi di per sé, ma il problema consiste nel modo in cui il sito web può utilizzare quei dati, violando così la privacy dell’utente.

NORMATIVA COOKIES La prima normativa italiana sulle modalità di utilizzo dei COOKIES da parte degli operatori internet si basa sui contenuti di un testo emanato, a Maggio del 2014, dal Garante per la Protezione dei Dati Personali, detto anche Garante della Privacy. Inoltre la ratio legis di tale testo normativo è la seguente: chi usa COOKIES ha l’obbligo di informare l’utente sull’uso di questi e sulle finalità che si intende perseguire. La normativa italiana è stata da poco aggiornata con nuove linee guida a Giugno del 2021.

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PROFILAZIONE

PROFILAZIONE: DEFINIZIONE

La profilazione è l’insieme di attività di raccolta ed elaborazione dei dati inerenti agli utenti di un servizio, al fine di suddividerli in gruppi a seconda del loro comportamento, interesse e gusto. Il nuovo Regolamento UE 2016/679 o GDPR (General data protection regulation) fornisce una definizione di profilazione nell’art. 4: “La profilazione è una qualsiasi forma di trattamento automatizzato di dati personali consistente nell’utilizzo di tali dati personali per valutare determinati aspetti personali relativi a una persona fisica, in particolare per analizzare o prevedere aspetti riguardanti il rendimento professionale, la situazione economica, la salute, le preferenze personali, gli interessi, l’affidabilità, il comportamento, l’ubicazione o gli spostamenti di detta persona fisica”.

CARATTERISTICHE PROFILAZIONE Per poter parlare di profilazione devono sussistere 3 requisiti: 1. un trattamento automatizzato; 2. eseguito su dati personali; 3. con lo scopo di valutare aspetti personali di una persona fisica.

COME AVVIENE LA PROFILAZIONE? La profilazione avviene mediante un mix di tecnologia ed algoritmi di analisi e tecniche di data mining utilizzate per ottenere dal web, come dai social, informazioni, a costo quasi nullo e molto preziose per chi faccia marketing, come anche purtroppo per chi si dedica ad attività illecite. Per aversi profilazione non basta il mero “tracciamento” dell’interessato che naviga online o la classificazione dello stesso ma occorre si tratti di analisi per prendere decisioni che riguardano il soggetto oppure per analizzare o prenderne le preferenze o i comportamenti. Un processo decisionale automatizzato si ha quando vengono prese decisioni impiegando mezzi tecnologici senza coinvolgimento. Non necessariamente è basato su profilazione, come la profilazione può non avvenire in base ad un processo decisionale automatizzato, anche se spesso le due cose coincidono.

PRO E CONTRO DELLA PROFILAZIONE

Gli svantaggi della profilazione sono i seguenti:

La profilazione fornisce questi vantaggi:

• attività di marketing automation; • pubblicità personalizzati agli utenti; • migliorare qualità e credibilità dei dati; • analizzando i dati l’applicazione può aiutare ad eliminare duplicazioni o anomalie; • determina informazioni utili che potrebbero influenzare le scelte aziendali; • serve alle aziende per offrire servizi e prodotti su misura; • i governi usano la profilazione per prevedere la possibilità che un soggetto sia portato a delinquere.

• può ledere la sfera personale degli interessati; • può apportare danni e abusi a carico degli utenti; • può determinare forme di disuguaglianza sociale o discriminazioni verso le minoranze; • in ambito commerciale il rischio è quello della “price discrimination”.

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REGOLAMENTO EUROPEO

Il Regolamento Europeo sancisce un generale divieto di sottoporre un individuo a processi decisionali automatizzati compresa la profilazione. L’articolo 22 del GDPR, paragrafo 1, chiarisce l’ambito di applicazione delle norme in materia, limitato alle sole ipotesi in cui il processo decisionale automatizzato: • produce effetti giuridici; • incide in modo significativo sulla persona dell’utente; • la decisione è basata interamente sul trattamento automatizzato dei dati. Esistono delle eccezioni al divieto quando: • il trattamento è necessario per la conclusione o l’esecuzione di un contratto tra l’interessato e il titolare, ma tale eccezione non si applica in caso di trattamento di dati sanitari; • il trattamento è autorizzato da una legge o regolamento; • vi è un esplicito consenso al trattamento. Il Garante italiano nel 2015 ha emanato delle linee guida in materia di profilazione.

DATI INDIVIDUALI – DATI AGGREGATI ED ESEMPI PRATICI DI PROFILAZIONE

La profilazione può avvenire utilizzando dati individuali o identificativi (esempio dati anagrafici) oppure dati aggregati derivanti da dati personali individuali. Un esempio della vita quotidiana di profilazione è quando ci viene proposta una pubblicità comportamentale, ovvero quando viene inserita una locandina pubblicitaria a margine di un sito web relativa ad un servizio che precedentemente avevamo ricercato.

BIG DATA IN ENGLISH

COOKIES IN ENGLISH

PROFILAZIONE

Grazie per l'attenzione!Realizzato da Claudia Mele 4^ CL