Facebook har ikke vist seg tilliten verdig. De er skyldige i grove brudd på personvernet. Likevel fortsetter vi å bruke det, selv om Cambridge Analytica har brukt store mengder data til å skreddersy metoder for politisk påvirkning av den enkelte.

Metodene de har brukt kan også brukes til gode ting, som å skreddersy hjelp og løsninger til den enkelte. Datamaskiner kan, basert på slike data, forutsi depresjon og selvmordsforsøk. En viktig forutsetning for å bruke slike metoder i forskning, er at personvernet er på plass.

Facebook-skandalen stopper oss ikke fra å bruke Facebook

Google, Facebook og andre nettsteder har utrolig mye informasjon om oss, basert på vår aktivitet i deres tjenester. Når man kombinerer mange datakilder, blir overvåkningen omfattende gjennom såkalte Big Data. Ved å bruke kunstig intelligens og maskinlæring kan datamaskiner bruke Big Data til å for eksempel skreddersy reklame til den enkelte av oss på Facebook og andre nettsider.

Våren 2018 ble det avslørt at Facebook har gitt data om brukerne sine til Cambridge Analytica, som i sin tur har brukt disse dataene til å skreddersy politisk påvirkning til enkeltindividet. Basert på våre likerklikk på Facebook kan datamaskiner beregne personligheten vår med skremmende nøyaktig grad. Mange av de tilsynelatende uskyldige testene, som for eksempel «Hvem er du i Donald Duck» er faktisk designet for å måle personligheten vår. Basert på personligheten vår og politiske preferanser, kan man gjennom Facebook-poster skreddersy måter å påvirke oss på.

Selv etter Facebook-avsløringene fortsetter vi å bruke tjenestene deres, under unnskyldningen med at det er så praktisk. Men her er det en motsetning.

På den ene siden ønsker vi å ha dataene våre i fred, men på den andre siden er vi ikke så nøye med å lese vilkårene til Facebook før vi huker av på at vi godkjenner dem.

Skreddersøm kan ikke bare misbrukes. Det kan også brukes til mye bra, og er essensen i å hjelpe folk. Psykologer skreddersyr behandlingen basert på hvem de snakker med. Leger skreddersyr medisin og behandling til den enkelte pasient. Big Data og maskinlæring gir også enorme muligheter til å forske på, samt utvikle skreddersømmer for å hjelpe folk. Skreddersydd behandling brukes mer og mer innen medisin, som for eksempel kreftbehandling.

Forskningen basert på Big Data kan redde liv

Tradisjonell forskning består av å få tilbakemelding fra folk. Enten i form av spørreskjemaer eller intervjuer. Denne formen for selvrapportering har mange svakheter. Folk svarer det de tror forskeren vil høre, eller for å sette seg selv i et godt lys. Hvis man blir spurt om noe som har skjedd for en stund siden, kan man ha glemt det, eller rasjonalisere.
Data som samles inn med sensorer og fra Internett har ikke disse svakhetene. Dataene blir mer presise, og vi samle inn store mengder data uten at folk må bruke tid og krefter på å svare på spørreskjemaer.

For eksempel kan smart-klokker samle inn data om puls, hjerteratevariabilitet og svette på huden, som samlet gir informasjon tilsvarende en tradisjonell løgndetektor. Web-kameraer gjenkjenner hvilke muskler som spennes i ansiktet ditt, og dermed kan man vite noe om hvordan du føler deg. Ved å kombinere kroppslig aktivering (smart-klokka) og grimaser (web-kamera) vil vi kunne vite mye om hvordan folk har det. Programmer kan installeres på datamaskinen som overvåker deltakernes aktivitet på internett. Data om internettbruk kan brukes for eksempel som et mål på prokrastinering (utsettelsesatferd) i arbeidstiden, for de som ønsker å forske på det.

Ved å studere hva folk skriver i Facebook-poster, og annen aktivitet der, har forskere klart å forutsi hvem som er i fare for selvmordsforsøk.

Når slik forskning faktisk kan redde liv, kan man spørre seg om dette ikke er noe man bør gjøre med alle brukerne, for i neste skritt kontakte folk som er i faresonen. Vi hadde kanskje kunne forebygget mer nøyaktig hvis vi i tillegg kunne få data fra web-kamera og pulsmålere, og kanskje også analysere stemmen som man har tilgang til fra mobilen, som kan avdekke mer om stemningsleiet. Ulempen er at mange ville følt seg svært overvåket.

Det er en avgjørende forskjell på om vi samler inn data for alle på denne måten alltid, og å gjøre det for færre innen forskning i begrensede tidsrom. Når det blir gjort innen forskning, blir personvernet tatt på alvor på en helt annen måte.

Det finnes ingen som tar personvern like alvorlig som forskere

Innen for eksempel medisin og helsefag er forskere pliktige til å melde inn forskning til Regional komité for medisinsk og helsefaglig forskningsetikk (REK). Til REK må forskeren levere en forskningsprotokoll som redegjør for blant annet hva de vil forske på, hvilke data de skal samle inn, personvern og rekruttering og en evaluering av risiko og nytte ved forskningen. REK evaluerer deretter hvorvidt prosjektet oppimot forsvarlighet og lovverk, og kan komme med betingelser for at prosjektet skal bli godkjent.

Forskere beskytter deltakerne i sin forskning ved å gjøre personopplysninger anonyme. Dataene blir bearbeidet slik at det er umulig å knytte informasjon til enkeltpersoner. Dette gjøres for eksempel ved å fjerne navn, e-postadresser eller andre ting som kan brukes til å identifisere enkeltpersoner. Når dette er gjort, er dataene avidentifisert. Da kan de ikke lenger knyttes til en enkeltperson.

Enkelte ganger trenger forskere å følge en person over tid. Da pseudonymiseres dataene. Da erstattes noen av dataene med pseudonymer slik at personen ikke kan kjennes igjen av andre enn forskeren. Her er det ikke umulig å identifisere vedkommende, men det blir i alle fall vanskeligere. Sånn sett fremmer det personvern.

I tillegg krypterer forskere dataene, det vil si at tilgangen til dataene blir låst med en nøkkel, og kan kun åpnes med den samme, eller en annen nøkkel. Et annet beskyttende tiltak, er  to-faktor autentisering (som ved BANK ID), for å gjøre det vanskeligere for uvedkommende å få tak i dataene.

Etter personvernet er ivaretatt på disse måten, vil dataene vil kun godkjennes for ett formål eller studie, for spesifikke forskeres tilgang. Dataene er med andre ord ikke tilgjengelige for andre enn noen få forskere, eller til andre studier.

Ha fokus på ditt personvern

Internett har kommet for å bli, også innen forskning. Forskningen kan føre oss videre på en helt ny måte. Nye metoder og kunnskap innen forskning kan alltid misbrukes. Det har vi sett fra Cambridge Analytica, og vi så det da forskere indirekte utviklet atombomben. Forutsetningen for å bruke nye forskningsmetodene som inkluderer Big Data og maskinlæring, er et sterkt personvern.

Som bruker av Facebook og andre tjenester på nett bør vi som privatbrukere være svært forsiktige med personvernet vårt. Som deltakere innen forskning kan vi stole på at forskerne håndterer det for oss.