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互联网APP成“数据黑洞”,你支持三类数据“阅后即焚”吗?

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顽皮木偶 2019-09-20 19:17 抢发第一评

今天的“互联网数据治理”话题,商业向心力实验室将关注“数据使用”。

当前,互联网APP对用户数据的使用,越来越呈现出“广泛化+精细化”的趋势:

一方面,互联网公司存储和使用的用户数据,几乎覆盖了人们生活的方方面面,从购物、餐饮、旅游、教育、医疗、收支到健身等几乎无所不包;另一方面,小到我们上班走过哪条路,周末看了哪场电影,甚至拇指点了哪位明星的照片,都可以被一一记录和存储。

但具体到每个APP而言,它们所有的数据存储都有“商业合理性”吗?

 

1

 

近,有朋友问了这样一个问题,我们觉得很有深入探讨的价值:“现在在APP上注册个账号,为啥一定要用自己的手机号?以前不用手机号,不也一样可以注册账号嘛。

其实,关于“APP手机号注册”的问题,它有一定的商业合理性,比如可以避免账号被盗号,可以方便忘记密码时快速找回密码,有利于及时进行物流进度等的提醒,以及方便提供会员服务等。

但我们也发现一个问题,互联网公司正在像“黑洞”一样,吞噬着越来越多的用户数据,但并非所有的数据存储都有“商业合理性”。

越来越多的互联网APP成为“数据黑洞”

仔细想一想,互联网上每天存储着海量用户数据,从个人联系方式、地理位置,到消费记录、行车记录等不一而足,存储这些数据有多少是真的为用户提供服务所必需的呢?

事实证明,这是很值得怀疑的一件事,近日相关部门就披露了一批数据存储和使用不规范的互联网公司,比如果果分期、烈鸟APP回传用户通讯录和短信,金山词霸、墨迹天气、分期宝有超范围采集公民个人隐私。

我们认为,互联网APP在提供用户服务的过程中,对于一些确实没有商业合理性的数据,互联网公司应该在后台做到“阅后即焚”,不应该在终端存储这些数据,以防造成用户隐私滥用或泄露的隐患。

 

2

 

那么,哪些数据适合“阅后即焚”呢?

商业向心力实验室认为,至少有三种用户数据,互联网公司是没有存储必要的,而且存储它们也没有任何的商业合理性,徒增数据安全隐患。

头名种是“只一次使用不影响下次提供服务的用户数据”。

具体包括很多“用户体验类”的数据,都适用“阅后即焚”。

比如,zaoAPP的“AI换脸”数据,用户就图一个好玩,把照片上传完成换脸,服务就可以结束了,下次需要再上传新的照片就好了,互联网公司没必要在终端存储用户面部照片数据。

还比如,一些“测试”类的APP和小程序,类似老了长什么样、掌纹指纹测性格,这些都是一次性的体验,将数据阅后即焚并不影响下次为用户提供服务。

第二种是“只在云端工具上临时性使用的用户数据”。

像云修图工具、云视频剪辑、云动画渲染这样的云端应用,用户提供的数据资料都没有在云端存储的必要,这些数据适用“阅后即焚”。

现在有越来越多的公司和个人,出于降低成本的考虑,开始使用一些云端的工具来处理日常工作,比如自媒体人会使用“云剪辑”工具处理数据量较大的4K、8K视频,一些公司会对长文本进行云端的在线翻译、在线纠错,甚至也包括创业公司对开发的AI算法模型进行云端训练,这些上传到云端的数据,也适用“阅后即焚”。

第三种是“与为用户提供服务没有任何关联的用户数据”。

譬如,做天气预报的没必要记录用户的人脸数据,做外卖的没必要记录用户的通讯录数据,AI智能音箱没有必要存储未唤醒状态下的用户声音信息,甚至我们认为,即便唤醒状态下的声音,也没有保存的商业合理性。

对此,近年来国内外媒体已经披露了多起AI涉嫌“偷听”用户对话的事件,英国《卫报》的一篇报道就指出,美国苹果公司将部分用户与 Siri 的对话录音发送给苹果公司全球范围内的承包商,内容甚至包括夫妻性生活以及私人医疗等敏感信息,苹果方面声称用于分析 Siri 的反应及服务,但后来在舆论压力下,苹果公司不得不正式道歉,终止人工语音分析业务,并承诺将着手删除用户与Siri 的所有对话录音。

 

3

 

一直以来,互联网行业追求的都是“用户头名、尊重用户”,始终致力于提升用户体验,这也被认为是与传统行业截然不同的一种“互联网思维”。

但随着互联网即将进入万物互联的智能化时代,“尊重用户”是否也应该与时俱进呢?

互联网思维不要单纯地停留在为用户提供便捷的服务、提升互联网服务效率层面,而是还要设身处地为各种新出现的“重大用户关切”着想,解决他们的忧虑,以继续赢得他们的信任和支持。

就像开头的“提问”那样,用户现在关心的是诸如手机号码、人脸图片、位置信息、收支记录等这些隐私信息和数据,互联网公司可不可以不存储或少存储,给他们更多的隐私空间。

对此,商业向心力实验室认为,在用户隐私保护形势越来越严峻的今天,将非必要数据“阅后即焚”,才是对用户大的尊重,更进一步地讲,过度的数据存储行为,也不仅仅涉及用户隐私安全,更关系到算力资源的浪费和环境保护问题,因为数据中心存储这些非必要数据,会造成额外的算力和电力使用。

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