| dc.description.abstract | Brukere av digitale tjenester bidrar med store mengder informasjon til Big Data-økosystemer over hele verden. Vi legger igjen mange digitale fotspor, og de gir algoritmene et godt bilde av hvem vi er, hva vi vil og hva vi gjør. Flere bekymringer har blitt dokumentert, spesielt knyttet til tillit, personvern og beskyttelse av personvernet i det nye teknologidrevne domenet for tjenester og applikasjoner. «Optimister» vil argumentere for at Big data bidrar til mange økonomiske og samfunnsmessige gevinster, blant annet til å overvinne de største samfunnsmessige utfordringene verden står overfor, og dramatisk forbedre individers liv. «Pessimister» kan på sin side argumentere for at AI og Big data er en trussel mot hele menneskeheten og er
bekymret for konsekvensene av økt overvåkning fra myndigheter og kommersielle aktører.
Denne masteroppgaven har som formål å undersøke hvilken påvirkningskraft den akselererende utviklingen av Big Data-teknologien har på individ og samfunn. Ved å dele problemstillingen i mer håndterbare delproblemer og stille noen underliggende forskningsspørsmål klarte jeg å bevege meg nærmere en mer håndterbar sammenheng. Forskningsspørsmålene gikk ut på å finne ut:
1. Hvilke muligheter gir Big Data-analyse?
2. Hvordan utfordrer Big Data vårt private liv og personvern?
3. Hvilke personlige opplysninger samler de forskjellige tjenestene om oss?
4. Hvilke holdninger har enkeltpersoner til personvern?
5. Hvordan skal vi gi forskere, myndigheter og selskaper gode verktøy og godt beslutningsgrunnlag, samtidig som vi bevarer personvernet?
På den ene siden representerer teknologien unike muligheter for både enkeltmennesker og samfunnet som helhet. Når det er sagt byr AI og Big data også på utfordringer og fallgruver. Prosjektets produksjon er ment til å gi en dypere innsikt i hvordan Big data-analyse vil gjøre det mulig å produsere innovative tanker for vekst og utvikling. Samtidig ønsker denne studien å bidra til økt forståelse av konsekvensene som følge av teknologiske trender som kan bli grenseoverskridende i fremtiden, at vi ikke bare er brukere, men at vi også blir brukt. Forhåpentlig vil tankene i denne studien spore til livlig debatt, og bidra til å påvirke politikerne til å sette realistiske rammer, krav og behov for personvernet, i lys av teknologiske trender som kan bli grenseoverskridende i fremtiden.
Hovedkilden til den empiriske data i denne avhandlingen kommer fra flere kilder som ble samlet i løpet av våren 2021. En innholdsanalyse ble brukt som den første sekundære metoden for datainnsamling for å studere personvernpolicyene til 11 fremragende kommersielle digitale tjenester. Videre ble en kvantitativ forskningsundersøkelse brukt som den andre sekundære datainnsamlingsmetoden, og ble bygget på resultatene fra innholdsanalysen. For å ha best mulig forutsetning for å svare på problemstillingen ble disse datene samlet for å se det store bildet. Den siste metoden som ble brukt var kvalitative dybdeintervjuer. Med disse dataene ønsket jeg å tilføye detaljer, samt en menneskelig stemme til undersøkelsesresultatene. Disse dataene ga meg beskrivende informasjon om emnet som informantenes inntrykk, meninger og synspunkter knyttet til den teknologiske utviklingen.
De empiriske funnene fra studien tyder på at samtlige informanter ser mange positive sider ved Big data-teknologien. Blant annen viser funnene hvordan vi vil kunne forske på komplekse naturspørsmål, som f.eks.universets opprinnelse eller hvordan vi kan forutse naturkatastrofer. Andre interessante funn viser hvordan algoritmer kan bestemme om en person skal få innvilgelse av lån eller ikke, hvordan skatteetaten med hjelp av en predikativ analyse kan velge ut hvilke selvangivelser som bør kontrolleres for å avdekke skattejuks eller hvordan Tolletaten kan avdekke smugling. En av de mer betydningsfulle funnene belyser hvordan politiet kan predikere når og hvor en kriminell handling vil finne sted, eller hvordan vi kan trene opp maskinlæringsmodellene så godt at de vil kunne gi mer presise svar på diagnoser og gi raskere, bedre og mer persontilpasset behandling, oppfølging og forebygging i helsesektoren.
Når det er sagt mener flertallet av respondentene i denne studien at vi ikke bør gjøre absolutt alt som er teknisk mulig. I begeistringen over at algoritmene kan «se» inn i framtiden, finne sammenhenger og mønstre og deremed gi oss et enklere og et mer effektivt samfunn, uttrykker flere tegn til bekymring for hva det vil gjøre med oss som menneske. På tross av fordelene er mange bekymret for hvordan personopplysninger potensielt kan misbrukes, eller at det kan forekomme feiltolkninger av dataene. I studien kommer det frem at teknologien blant annet kan brukes til sensurering, diskriminering, spredning av feilinformasjon, målretting basert på sårbarhet og politisk manipulasjon.
Med grunnlag i det teoretiske perspektivet og utvalget av respondenter, konkluderer denne studien med at de potensielle samfunnsmessige gevinstene er store, men teknologien reiser mange problemstillinger, blant annet innen etikk, sikkerhet og rettslig ansvar. Det vil oppstå etiske dilemmaer hvor man må vurdere den samlede samfunnsnytten av å ta de nye mulighetene i bruk. Dermed kan følgende konklusjoner trekkes fra denne studien: for det første er teknologien avhengig av en sterkere lovregulering for å beskytte individers privatliv. Studien bidrar til forståelse om at retten til vern av personopplysninger ikke er en absolutt rettighet, men må ses i sammenheng med funksjonen den har, og veies mot andre grunnleggende rettigheter. Videre konkluderer denne studien med at vi kan se en tendens til «nedkjølingseffekt» ved at brukere endrer atferd eller unnlater å gjøre en rekke aktiviteter som følge av at de opplever en usikkerhet knyttet til selskapers eller myndigheters bruk av deres personopplysninger. I tilegg konkluderer også denne studien med at dataanalyse kan lære oss å kjenne selv uten å samle inn personopplysninger, og at vi derfor må redefinere hva et godt personvern er. I tillegg til at kunstig intelligens og etiske utfordringer må settes på den politiske dagsordenen. Dermed fremhever funnene i denne studien viktigheten av behovet for mer åpenhet, mer debatt og ikke minst, ytterligere prøving av vurderinger og tolkninger fremover. For med den raskt voksende utviklingen av Big data-teknologien er en ting klart: samfunnsliv vil påvirkes kraftig i årene som kommer. | |
| dc.description.abstract | Digital service users contribute vast amounts of information to Big Data ecosystems around the world. We leave a lot of digital footprints, and they give the algorithms a good picture of who we are, what we want, and what we do. Several concerns have been documented, mainly related to trust, privacy, and the protection of personalities in the new technology-driven domain of services and applications. «Optimists» will argue that Big Data contributes to many economic and societal gains, including overcoming the most significant societal challenges facing the world and dramatically improving the lives of individuals. «Pessimists», for their part, can argue that AI and Big Data are a threat to all of humanity and are concerned about the consequences of increased surveillance by authorities and commercial actors.
The purpose of this master’s thesis is to investigate the impact that the accelerating development of Big Data technology has on individuals and society. By asking some fundamental research questions, the thesis managed to move towards a more manageable correlation. The research questions revolved around investigating:
1. What opportunities does Big Data analysis offer?
2. How does Big Data challenge our private lives and privacy?
3. What personal information do the various services collect about us?
4. What are the attitudes of individuals towards privacy?
5. How should we provide researchers, authorities, and companies with good tools and a reasonable basis for decision-making while maintaining privacy?
On the one hand, technology represents unique opportunities for both individuals and society as a whole. That said, AI and Big Data also offer challenges and pitfalls. The project’s production is deliberate to provide a deeper insight into how Big data analysis will make it possible to produce innovative ideas for growth and development. At the same time, this study wants to contribute to a better understanding of the consequences of technological trends that may become cross-border in the future, that we are not only users but also used. Hopefully, the thoughts in this study will spur lively debate and help influence politicians to set realistic frameworks, requirements, and needs for privacy in light of technological trends that may become cross-border in the future.
The main source for the empirical data utilized in this dissertation is drawn from several sources collected during the spring of 2021. A content analysis was used as the first secondary method of data collection to study the privacy policies of 11 outstanding commercial digital services. Furthermore, a quantitative research survey was used as the second secondary data collection method and was based on the results from the content analysis. In order to have the best possible conditions for answering the problem, these data were gathered to see the big picture. The last method used was qualitative in-depth interviews. With this data, I wanted to add details and a human voice to the survey results. These data gave me descriptive information on the subject, such as the informants’ impressions, opinions, and views related to technological development.
The results drawn from the empirical data imply that all informants see many positive aspects of Big Data technology. Among other things, the findings show how we will be able to research complex natural issues, such as the origin of the universe, or predict natural disasters. Other interesting findings show how algorithms can decide whether a person should be granted a loan or not, how the tax authorities can use predictive analysis to select which tax returns should be checked to uncover tax fraud, or how the Customs can detect smuggling. One of the more significant findings sheds light on how the police can predict when and where a criminal act will occur. Other interesting findings show how we can train the machine learning models so well that they will be able to provide more precise answers to diagnoses and provide faster, better, and more personalized treatment—follow-up and prevention in the health sector.
That said, most respondents in this study believe that we should not do absolutely everything that is technically possible. The excitement that the algorithms can «look» into the future to find connections and patterns and thereby give us a simpler and more efficient society expresses several signs of concern about what it will do to us as human beings. Despite the benefits, many are concerned about how personal information could potentially be misused or that there may be misinterpretations of the data. The study shows that the technology can be used for censorship, discrimination, dissemination of incorrect information, targeting vulnerability, and political manipulation.
Based on the theoretical perspective and the sample of respondents, this study concludes that the potential societal benefits are great. However, Big data technology raises many issues, including ethics, security, and legal responsibility. Ethical dilemmas will arise where the overall societal benefits of using the new opportunities must be assessed. Thus, the following conclusions can be drawn from this study: first, technology depends on stronger regulation to protect the privacy of individuals. The study contributes to the understanding that the right to protect personal data is not an absolute right, but must be seen in connection with its function and weighed against other fundamental rights. Furthermore, this study concludes that we can see a tendency for a cooling effect in that users change behavior or fail to perform several activities due to experiencing uncertainty related to companies ’or authorities’ use of their data. In addition, this study also concludes that data analysis can teach us to know ourselves without collecting personal information. We must redefine what good privacy is and the fact that artificial intelligence and ethical challenges must be put on the political agenda. Thus, the findings in this study highlight the importance of the need for more openness, more debate, and not least, further testing of assessments and interpretations in the future. Because with the rapidly growing development of Big Data technology, one thing is clear: social life will be significantly affected in the years to come. | |