Nestes tempos Orwellianos, quando é revelado que mais uma agência do governo está nos espionando de outra maneira, a maioria de nós não está nem um pouco surpresa. Ser vigiado em quase todos os lugares que vamos (e até mesmo em nossas próprias casas) se tornou a norma, infelizmente.
Ontem, foi revelado que a NSA coletou indevidamente as chamadas e registros de texto dos americanos em novembro de 2017 e fevereiro e outubro de 2018 - apenas alguns meses depois que a agência alegou que excluiria os registros de mais de 620 milhões já armazenados.
Mas este artigo não é sobre isso.
É sobre algo muito mais insidioso.
Quando se trata de espionar pessoas, o governo tem concorrência
O governo chinês está atualmente implementando um sistema de crédito social para monitorar seus 1,3 bilhão de cidadãos (a China já tem 200 milhões de câmeras de vigilância pública). Tecnologia de reconhecimento facial e dados pessoais de telefones celulares e transações digitais estão sendo usados para coletar detalhes íntimos sobre a vida das pessoas, incluindo seus hábitos de compra e com quem eles se relacionam.
Os dados coletados são usados para criar classificações obrigatórias de crédito social para todos os cidadãos. Essas avaliações irão pontuar o “valor geral” dos cidadãos e fornecerão oportunidades de pontuações mais altas, como acesso a empregos, empréstimos e viagens. Aqueles com pontuações mais baixas não terão acesso a essas oportunidades.
Embora o governo dos Estados Unidos ainda não tenha implementado tal sistema, as empresas no país são, informa o site The Hill:
Defensores dos consumidores estão pressionando os reguladores a investigar o que eles pintam como uma prática online obscura, na qual os varejistas usam informações coletadas pelos corretores de dados para decidir quanto cobrar de clientes individuais ou a qualidade do serviço que oferecem.
A #REPRESENT, um grupo de interesse público administrado pela Consumer Education Foundation na Califórnia, entrou com uma reclamação na Federal Trade Commission (FTC) na segunda-feira pedindo à agência que investigue o que o grupo está chamando de "score de vigilância" da situação financeira ou credibilidade dos clientes.
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Os parágrafos iniciais da denúncia de 38 páginas são assustadores:
Grandes corporações americanas, incluindo empresas online e de varejo, empregadores e proprietários estão usando os Scores de Vigilância Secreta para cobrar de algumas pessoas preços mais altos pelo mesmo produto do que outros, para oferecer a algumas pessoas melhores serviços ao consumidor do que outros, para negar a alguns consumidores o direito de comprar serviços ou comprar ou devolver produtos, permitindo que outros o façam e até mesmo negando a habitação e os empregos.
Os Scores de Vigilância Secretas são gerados por um grupo sombrio de firmas que e operam em recessos sombrios do mercado americano. Elas coletam milhares ou até dezenas de milhares de detalhes íntimos da vida de cada pessoa - informações suficientes, imagina-se, para literalmente predeterminar o comportamento de uma pessoa - diretamente ou através de corretores de dados. Então, no que é eufemisticamente chamado de “análise de dados”, os engenheiros das empresas escrevem algoritmos de software que instruem os computadores a analisar a trilha de dados de uma pessoa e desenvolver uma “foto” digital. Eventualmente, esse perfil individual é reduzido a um número, uma pontuação - e transmitida para clientes corporativos procurando maneiras de aproveitar, ou mesmo evitar, o consumidor. O sistema de pontuação é automático e instantâneo. Nada disso é divulgado ao consumidor: a existência do algoritmo, a aplicação do Score de Vigilância ou mesmo que eles tenham se tornado vítimas de um esquema tecnológico que há apenas alguns anos apareceria apenas em um romance distópico de ficção científica.
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Escrita por Laura Antonini, diretora de políticas da Consumer Education Foundation, e por Harvey Rosenfield, líder da fundação, a queixa destaca quatro áreas nas quais as empresas estão usando a pontuação de vigilância: preços, atendimento ao cliente, prevenção de fraude, moradia e emprego.
"Essa é uma maneira das empresas discriminarem usuários com base em renda e riqueza", disse Antonini ao The Hill.
"Pode variar de danos monetários ou necessidades básicas da vida que você não está recebendo."
Antonini e Rosenfield argumentam que as práticas descritas na denúncia são ilegais - e que os consumidores, em grande parte, não estão cientes de que estão sendo avaliados secretamente de maneiras que podem influenciar o quanto pagam online.
“A capacidade das corporações de visar, manipular e discriminar os americanos é sem precedentes e inconsistente com os princípios de concorrência e livre mercado”, diz a denúncia. “O score de vigilância promove a desigualdade ao capacitar as empresas para decidir com quais consumidores querem fazer negócios e em quais termos, eliminando as pessoas que consideram menos valiosas. Tal discriminação é tanto uma ameaça à democracia quanto ao livre mercado”.
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Aqui está mais detalhes, do The Hill:
O documento aponta para um estudo da Northeastern University de 2014 que explora as maneiras pelas quais empresas como a Home Depot e o Walmart usam dados de consumidores para customizar preços para diferentes clientes. Rosenfield e Antonini replicaram o estudo usando uma ferramenta online que compara preços cobrados em seus próprios computadores com seus próprios perfis de dados versus os preços cobrados de um usuário navegando em sites através de um servidor de computador anônimo, sem histórico de dados.
O que eles descobriram foi que o Walmart e a Home Depot estavam oferecendo preços mais baixos em vários produtos para o computador anônimo. Nos resultados de busca no site da Home Depot, Rosenfield e Antonini estavam vendo preços mais altos para seis dos primeiros 24 itens que apareceram.
Em um exemplo, uma banheira premium Glidden teria custado 119 dólares em comparação com 101 dólares para o computador anônimo.
Um padrão semelhante surgiu no site do Walmart. Os dois advogados descobriram que o site estava cobrando mais de uma variedade de itens em comparação com a ferramenta web anônima, incluindo toalhas de papel, marcadores, canetas e tintas.
Um suporte de toalha de papel custa 10 dólares a menos para o usuário da web anônimo.
Para ver capturas de tela de diferentes preços "personalizados" exibidos para itens da Home Depot e Walmart, consulte as páginas 12 a 16 da reclamação. Os exemplos apresentados demonstram o quanto esses preços inflacionados para bens domésticos comuns podem realmente somar.
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Há alguns dias, informamos sobre taxas ocultas que podem estar custando muito dinheiro. A indústria de viagens é um infrator particularmente grande quando se trata de taxas sorrateiras, e elas também estão implicadas neste esquema:
* Travelocity. O desenvolvedor de software Christian Bennefeld, fundador do etracker.com e do eBlocker.com, fez uma pesquisa de amostra para quartos de hotel em Paris na Travelocity em 2017 usando seu dispositivo eBlocker, que "permite que ele aja como se estivesse procurando em dois computadores diferentes". Bennefeld descobriu que, ao realizar as duas buscas ao mesmo tempo, havia uma diferença de 23 dólares nos preços da Travelocity para o Hotel Le Six, em Paris.
* CheapTickets. O Estudo Northeastern Price Discrimination descobriu que o site CheapTickets oferece preços reduzidos em hotéis para consumidores que estão conectados a uma conta no CheapTickets, em comparação com aqueles que procedem como “convidados”. Realizamos nossa própria pesquisa de passagens aéreas no CheapTickets sem estarmos logados. Nós procuramos voos de LAX para Las Vegas de 5 a 8 de abril de 2019. Nossas pesquisas produziram resultados de voo idênticos na mesma ordem, mas os preços do Sr. Rosenfield foram cotados a três dólares a mais do que o da Sra. Antonini.
* Outros sites de viagens. O estudo Northeastern Price Discrimination descobriu que a Orbitz também oferece preços reduzidos em hotéis para consumidores que estavam conectados a uma conta. (A Orbitz foi acusada de citar preços mais altos para usuários de Mac versus usuários de PC porque os usuários de Mac têm uma renda familiar maior); Expedia e Hotels.com direcionam um subconjunto de usuários para hotéis mais caros; e a Priceline reconhece que "personaliza os resultados de pesquisa com base no histórico de cliques e compras de um usuário.
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A reclamação também descreve uma indústria que oferece aos varejistas avaliações da “confiabilidade” de seus clientes para determinar se eles são um risco potencial para retornos fraudulentos. Uma dessas empresas - chamada Sift - oferece essas avaliações a grandes empresas como a Starbucks e a Airbnb. A Sift ostenta em seu site que pode personalizar “experiências de usuários baseadas em mais de 16.000 sinais em tempo real - colocando bons clientes na via expressa e impedindo que clientes ruins cheguem ao caixa.”
O The Hill entrou em contato com Sift para comentar e a empresa não conseguiu responder. Mas, em abril, um porta-voz da Sift disse ao The Wall Street Journal que classifica os clientes em uma escala de 0 a 100, comparando-a a uma pontuação de crédito por confiabilidade.
Embora as pontuações de crédito possam causar estragos na capacidade de uma pessoa de fazer grandes compras (e, às vezes, conseguir emprego), elas, pelo menos, são transparentes. A pontuação de vigilância não é. Não há transparência para os consumidores, e Rosenfield e Antonini argumentam que as empresas estão usando-os para se envolver em discriminação ilegal, enquanto os usuários têm pouco recurso para corrigir informações falsas sobre eles ou desafiar suas classificações.
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"No estudo de referência do World Privacy Forum, 'O Score dos EUA: Como Scores Secretos de Consumidores Ameaçam sua Privacidade e Futuro', os autores Pam Dixon e Bob Gellman identificaram aproximadamente 44 pontuações usadas atualmente para prever as ações dos consumidores", explica a reclamação:
Esses incluem:
Medication Adherence Score, que prevê a probabilidade de um consumidor seguir um regime de medicação;
Health Risk Score, que prevê quanto um paciente específico custará uma companhia de seguros;
Consumer Profitability Score, que prevê quais famílias podem ser lucrativas para uma empresa e, portanto, clientes desejáveis;
Job Security Score, que prevê a renda futura e a capacidade de pagar pelas coisas;
Churn Score, que prevê a probabilidade de um consumidor mover seu negócio para outra empresa;
Discretionary Spending Index (Índice de Gastos Discricionários), que marca quanto dinheiro extra um consumidor em particular pode gastar em não-necessidades;
O convite para aplicar pontuação, que prevê a probabilidade de um consumidor responder a uma oferta de vendas;
Charitable Donor Score, que prevê a probabilidade de um agregado familiar fazer importantes doações de caridade;
Pregnancy Predictor Score, que prevê a probabilidade de alguém engravidar.
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Em 2014, a Federal Trade Commission realizou um workshop sobre uma prática que eles chamam de "pontuação preditiva", mas a agência fez pouco desde então para reinar na prática. Antonini disse que sua denúncia está pressionando a agência a reexaminar a indústria e investigar se ela viola leis contra práticas comerciais desleais e enganosas, de acordo com The Hill:
"É muito pior do que quando eles olharam para isso em 2014" , disse ela. “Há uma quantidade exponencialmente maior de dados coletados sobre o público americano nas mãos de corretores de dados e empresas. Sua capacidade de processar esses dados e escrever algoritmos também melhorou exponencialmente.”
Parece que já passamos do ponto de esperar que nossos dados permaneçam privados. A introdução à denúncia começa com uma passagem que resume a realidade para nós agora:
Esta petição não pede que a Comissão investigue a coleta de informações pessoais dos americanos. A batalha sobre se os dados pessoais dos americanos podem ser coletados acabou e, pelo menos neste momento, os consumidores perderam. Os consumidores são agora vítimas de um inevitável capitalismo de vigilância empresarial.
Pelo contrário, esta Petição destaca uma evolução perturbadora na forma como os dados dos consumidores são implementados contra eles.
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Não podemos ir a lugar nenhum sem sermos vigiados agora
Agora é impossível comprar em qualquer grande rede de lojas sem ser espionado. As lojas estão começando a usar “refrigeradores inteligentes”, que são geladeiras equipadas com câmeras que examinam os rostos dos consumidores e fazem inferências sobre sua idade e sexo. E um artigo recente do site Futurism descreve como as câmeras de segurança não estão mais sendo usadas apenas para reduzir o roubo:
“Em vez de apenas acompanhar quem está em uma loja, os sistemas de vigilância podem usar o reconhecimento facial para determinar a identidade das pessoas e coletar ainda mais informações sobre elas."
Um novo relatório da ACLU intitulado: “O alvorecer da vigilância por robôs” descreve como a tecnologia emergente da IA permite que as empresas de segurança monitorem e coletem dados sobre pessoas constantemente.
"O crescimento no uso e eficácia das técnicas de inteligência artificial tem sido tão rápido que as pessoas não tiveram tempo para assimilar uma nova compreensão do que está sendo feito e quais as consequências da invasão de dados e privacidade", conclui o relatório.
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