Создатели данных должны получать долю прибыли от больших данных

Эта публикация является частью обзора CoinDesk за 2019 год, представляющего собой сборник из 100 статей, интервью и обзоров состояния блокчейна и мира. Алекс Макдугалл — соучредитель Bicameral Ventures, венчурной компании, специализирующейся на блокчейне, операционной совместимости, суверенитете данных и личности, персонализированном ИИ и Web 3.0.

Нанести удар по богатству. Фраза происходит от эксплуатации природных ресурсов. Разведчики находили легкий участок нефти, извлекали его из земли, продавали и богатели. Иногда это была гипер-фокусированная геологическая инженерия, которая делала удар, иногда спекулянт натыкался на него вТВ деревенское болото. Но история остается прежней: кто-то находит ресурс, получает к нему доступ и продает его.

У нас была неоднозначная история с компенсацией ресурсов, начиная с колониальной эпохи, но в современную капиталистическую эпоху мы относительно хорошо признаем, кто владеет землей, на которой найдена нефть, и назначаем им определенный уровень компенсации за использование «их» ресурсов. С персональными данными все иначе. «Новая нефть» стоит миллиарды долларов, но мы T придумали, как ее добывать, очищать, продавать и устанавливать ее стоимость.

Мы были довольно хороши в компенсации «владельцам» нефти — универсального, взаимозаменяемого, естественного, общественного ресурса, для создания которого «владелец» ничего не сделал. Но почему-то мы ужасно реагируем на компенсацию владельцу высокоперсонализированных данных, которые они создали исключительно. Мы T говорим создателям данных, что мы «добываем» их, а затем манипулируем их подсознательными предубеждениями с помощью алгоритмов взаимодействия, чтобы заставить их предпринять действия, которые сделают их данные еще более ценными. Это как если бы нефтяная компания пришла в ваше заполненное нефтью болото и вместо того, чтобы заплатить вам за права на добычу указанной нефти, они убеждают вас, что если вы добудете, очистите, упакуете и оставите нефть у себя на пороге, то пять миллионов незнакомцев могут вас полюбить.

Новая нефть стоит миллиарды долларов, но мы еще T придумали, как ее добывать, перерабатывать, продавать и устанавливать ее стоимость.

Не Secret , что самые ценные компании сегодня движимы данными и искусственным интеллектом (Google, Facebook, Amazon и т. д.). Также неудивительно, что крупные корпорации первыми осознали ценность этого ресурса и чрезвычайно эффективно его использовали и монетизировали. Совершенно неудивительно, что они, как правило, старались везде, где это было возможно, KEEP себе как можно большую часть цепочки создания стоимости.

Мы полностью исключаем создателей данных до такой степени, что у нас даже T модели, чтобы понять, как мы могли бы сделать это лучше. Хотя нефтяные компании из истории с радостью полностью исключили бы «владельцев» из цепочки создания стоимости, если бы могли, они T смогли этого сделать, потому что право собственности на землю — это нечто укоренившееся в нас, и потому что пять нефтяных вышек, появляющихся на вашей территории, — это то, что люди, как правило, замечают.

Кому принадлежат поисковые запросы, которые вы делаете в Google Chrome? Кому принадлежат слова, которые вы вводите в Gmail? Нет никаких буровых установок, грузовиков, дыма, только непрозрачные термины и бизнес-модель, которую среднестатистические пользователи считают запутанной («все бесплатно, говорите?»), и невероятный пользовательский опыт, который, как оказалось, доставляет вам жутко таргетированную рекламу на случайных веб-страницах. Хуже того, даже если ваша физическая нефть добывается без компенсации, ее капля T содержит ваших медицинских записей, данных кредитной карты или того, в какую школу ходит ваш ребенок. В 2019 году снова увеличилось количество утечек данных (разливов данных?), отчасти из-за несоответствия между тем, как разные стороны оценивают данные, и устаревшими методологиями, используемыми для их защиты.

С постоянными нарушениями Политика конфиденциальности и растущим недовольством тем, как обрабатываются Политика конфиденциальности и данные, мы, наконец, начинаем требовать лучшего от наших платформ. Альтруизм и «делание того, что правильно» — ONE из способов решения этой проблемы извлечения, регулирование и установление штрафов за вопиющие политики в отношении данных — другой, но в нашей текущей системе долгосрочные решения ориентированы на доход и прибыль.

К счастью, наши данные гораздо ценнее, когда мы делимся ими добровольно. Ценность больших данных — это побочный продукт плохих данных. Извлеченные данные часто являются плохими данными, и вам нужно достаточно плохих данных, чтобы вычистить сигнал из шума и определить, что на самом деле является ценным пониманием под всеми побочными продуктами.

Общие данные более своевременны, точны, актуальны и этичны. Хотя общие данные имеют свои собственные проблемы стимулирования, качество платформы и идей, построенных на общих данных по сравнению с извлеченными данными, — это день и ночь. Каков наилучший способ заставить нас делиться ими добровольно? Помогите нам понять, почему они ценны, для кого они ценны, как мы можем сделать их более ценными, а затем позвольте нам поделиться этой ценностью простым ощутимым способом. В идеале все это происходит через платформы и поведение, которое мы уже практикуем изо дня в день, и ценность возвращается к нам ощутимыми, творческими способами.

Давайте посмотрим, как в 2020 году пассажиры будут зарабатывать баллы за мобильность для бесплатных поездок в метро, поскольку они согласились работать с платформой для организации массовых предпочтений в области мобильности, чтобы помочь муниципалитетам, группам здорового образа жизни, любимым сетевым ресторанам, компаниям по прокату скутеров, инвестиционным компаниям в сфере недвижимости, производителям автомобилей и другим заинтересованным сторонам в сфере мобильности понять, как пассажиры передвигаются по городу. Этот тип оптимизации, ориентированной на общие данные, является захватывающим потенциальным развитием того, чтоВелосия, проект портфолио Bicamaral, недавно запустил платформу вознаграждений за мобильность в Майами.

В следующем году давайте посмотрим, как платформы с замкнутым циклом начнут экспериментировать с идеями открытых платформ, такими как «переносимость данных», когда вы можете использовать репутацию и опыт, полученные на ONE платформе, чтобы получить статус или лучший пользовательский опыт на другой платформе. Например, мы должны иметь возможность переносить рейтинги водителей между Uber и Lyft или истории заказов между приложениями доставки еды. Это даже T обязательно должно управляться платформой, но может быть начато сторонними разработчиками инструментов.Открытая сеть приложений, еще один проект портфолио Bicamaral, работает над созданием и популяризацией подобных инструментов.

В Bicameral мы изучаем совершенно новые модели, в рамках которых мы сотрудничаем с интернет-провайдерами и домохозяйствами развивающихся рынков, чтобы использовать ценные общие профили данных для улучшения экономики прокладки дорогостоящего оптоволоконного широкополосного доступа непосредственно в дом. Предоставляя домохозяйствам маршрутизаторы следующего поколения и интеллектуальные концентраторы IoT, мы можем помочь создателям данных организовать и оптимизировать их 360-градусные профили домашних данных, просто продолжая просматривать, исследовать, смотреть, покупать и выполнять цифровые действия, которые они уже делают. Эти профили могут быть переданы прозрачным платформам аналитики и анализа, чтобы зарабатывать скидки и доллары и повышать качество взаимодействия на основе данных с потребительскими брендами, образовательными инструментами, исследователями рынка, государственными учреждениями и даже защищать вас от манипулятивных сторонних алгоритмов и ботов.

Будем откровенны, рай данных не наступит в одночасье. 2020 год T станет годом, когда мы увидим мир полной прозрачности в нашей цепочке поставок данных, и мы не сможем точно определить единицу ценности, которую мы получаем за точную часть метаданных, которыми мы делимся с определенным брендом. Но мы можем предпринять значимые шаги вперед, чтобы изменить мышление прозрачности и обмена ценностями. Мы можем создать модели, которые используют наше существующее оборудование, программное обеспечение и поведение потребителей, чтобы начать привлекать создателей данных в цепочку создания стоимости, и мы можем начать доказывать модель, что общие данные лучше, чем извлеченные данные.

Мы можем начать доказывать гипотезу, что если вы компенсируете нам и поможете нам понять, насколько ценны наши данные, мы согласимся добровольно, и вам T придется нас обманывать. Может быть, 2020 год станет годом, когда некоторые из нас начнут отключать каналы данных или удалять приложения для извлечения данных, которые ничего не предлагают нам взамен? Мы, возможно, не станем миллионерами, как деревенщины, но я уверен, что 2020 год станет годом, когда прилив изменится, и мы, как создатели данных, начнем занимать свое законное место в FLOW.