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ビッグデータとプライバシー


       NPO情報セキュリティ
       研究所
       上原哲太郎
       twitter: @tetsutalow
ビッグデータとは?
 分析が困難な巨大なデータ(の解析手法)
  構造化されたものに加え非構造化データも対象



 しかし急速にバズワード化
  単なる「データマイニング」の言い換えの場合
   も?
総務省:「ビッグデータの活用に関するアドホックグループの検討状況
総務省:「ビッグデータの活用に関するアドホックグループの検討状況
各国が大規模投資を表明
 米国 ビッグデータ研究開発イニシアチブ
  “Big data is a big deal” (3月29日)
   NSF, NIH, DOE, DOD, DARPA, USGSを
    通じて2億ドル以上を投資
 総務省 情報通信審議会 情報通信政策部
  会 新事業創出戦略委員会・研究開発戦略
  委員会「ビッグデータの活用に関するアド
  ホックグループ」報告(4月27日)
   国内各社へのヒアリングを元に課題を抽出
   平成25年度予算に反映予定
総務省:「ビッグデータの活用に関するアドホックグループの検討状況
ビッグデータ・ビジネスの現状
 研究ベースではさまざまな応用がある…
 ビジネスは…
  カーナビのトラフィックデータから渋滞情報
   ホンダのinternaviで1億km/月
   東日本大震災では「通れる経路」の把握に威力
  センサ+ソーシャル情報から局地的天気予報
   ウェザーニュースは1日5000~30000通の情報


  一番成功しつつあるのはマーケティング
行動ターゲティングによる
  マーケティング手法
 各顧客のサービス利用履歴・Web閲覧履歴
  …等からプロファイリングして広告を打つ
  手法
 究極は顧客関係管理(CRM)によるマーケ




    総務省:「ビッグデータの活用に関するアドホックグループの検討状
顧客関係管理:CRM
     (Customer Relationship
     Management)
 顧客データベースを元にしたマーケティング手法
  各顧客について綿密なデータを取る
    いつどんな商品を買ったか/返品したか等の購買記録
    どんなクレームをしてきたか それにどう対応したか等の
     応対記録
  これらのデータを元に適切なマーケティングを行う手法
 分野によっては昔からある手法
  高額商品(家、車etc...)、家電製品等
  医学の世界では常識
 「ポイントカード」商法によって
  一般小売に導入しやすくなった
 ネット販売とは適合性が高い
  (IDがある/強制できるから)
アマゾンはCRMをフル活用




購買履歴や「クリック」の履歴から、購買欲をそそる商品をリスト
これが一番やりやすいのは
  「ポイントカード」商法
 マイレージ商法や電子マネーも同じ
 マーケティング上2つの効果がある
  「ロイヤリティ」の向上
   ポイントという実質の値引きを使って
    『囲い込み』が可能に
     ポイントは企業にとって負債になるが先送り可能
  CRMの容易さ
   住所氏名etcを登録してもらえればベストだが
    そうでなくても・・・
 実質上会員カードなのだが
  ポイントという「餌」で消費者の抵抗感を
CRMは必ずしも「住所氏名」と
         紐付けしなくてよい
              403842は必ず                今日はイチゴが
              果物を買うわね                   特売ですよ




                         別の
                         日
会員番号
403842
            403842            会員番号
            02/02 豆腐          403842        !?
            02/02 りんご
            02/03 カレー粉
            02/03 バナナ
            02/04 肉
            02/04 みかん
購買履歴から判ることは多い
 日経ビジネス記事より:
  買い物カゴの中身で妊娠を判定する~行動
  心理学で企業は「習慣」という金脈を生み
  出せるか
 「統計学者は、独自のデータ分析によっ
  て、買い物カゴの内容から妊娠初期の女性
  も高い確率で特定することができるという
  のだ。」
広がるポイントカードの共通化
 主な共通ポイントカード
  Tカード=ファミマ+TSUTAYA+ドラッグユタカ
   +…
   最近Yahoo! Japanとの提携を発表
    ネット上のポイント制度と統合
  Ponta=ローソン+ゲオ+HMV+Dental
   Ponta+…


 異業種を横断することで多面的な
  プロファイリングが可能になる
最近流行のターゲティング広告
 パソコンで見るホームページ内のバナー広
  告にサードパーティCookieを埋め込む
       OL募集中!
       若い女性雑誌
       のページ
                         132345さんは
         安産祈願は…          若い女性?
        プレママ雑誌           妊娠中??
        のページ


      XX産婦人科
      自分の友達の      昔はバナー広告で追跡したのが
      ブログ         今は広告のないページでも追跡
マーケティングにとって
  SNSは宝の山?
 「類は友を呼ぶ」はず→クラスタ化の補助
  に

 言及されているURLや「いいね!」は
  単なる閲覧履歴以上の意味を持つはず



 ただ必ずしも成功してないという話も?
プライバシー的にこれでいいの
  か
 個人情報保護法的にはどうなの?
 個人情報とは…
  「生存する個人に関する情報であって、特定
  個人を識別できるもの・他の情報と容易に照
  合することができ、個人が識別できるものを
  含む」
  「照合容易性」がなければ個人情報ではない
   Q:IPアドレスは個人情報か?
     メールアドレスは個人情報か?
 つまり、「匿名化」がカギ?
個人→ID→属性情報
切れば匿名?    住民票コード            生年月日

         基礎年金番号
                                  性別
上原哲太郎    免許証番号…
                            住所    固定電話番号
         Tカード番号…
                          勤務先     卒業校
         Suica番号…
                          昨日行ったところ 会った人
リンクが     メールアドレス
                         昔の恋人      性癖
弱ければ
         携帯電話番号     ?
問題ない?                           信じている宗教
         ケータイID         支持政党
                                 犯罪歴    性的嗜好
         Cookie…        かかっている病気
属性情報も集まれば…
属性情報→個人特定を
    考える上でのカギ
 k-Anonymity(k-匿名性)
   同一の属性情報の組み合わせが
    常にk人以上である状態(k人未満に絞り込めな
    い)
 l-diversity(l-多様性)
   属性の持つ値がl通り以上ある状態


 これらを維持したマイニングが
  Privacy Preserving Data Mining (PPDM)
そもそも個人情報保護法の裏にあ
       る
       「自己情報コントロール権」
               何を持っている?
               何に使っている?
                内容は正確?
              簡単に漏洩しない?    誰に渡している?
                           何を渡している?
                          本人の了解を得てい
                              る?
   入手経路は適切?
   使用目的は明白?
  何を入手している?
  山田太郎
67年8月9日生
 住所:XXX
 TEL:012…

                              他企業・団体
                企業・団体
なぜ「自己情報コントロール
  権」が
  重要なのか?
 セキュリティとは「全体主義」
  組織防衛のために行う


 プライバシーとは「個人主義」
  個人の「感じ方の違い」を包み込む必要


     「私は平気、あなたは気にしすぎ」は通用しない
      ならば必要なのは
     「社会的に過負荷にならない程度の自己選択権」
じゃあ、どうすればいいの?
 まずは「何をやっているか」提示する
 「サービス利用約款」
  「個人情報保護ポリシー」
  「プライバシーポリシー」に明記する!

 …ただ…あまりにも長い
  場所も判りにくい
  まして、「間違っていたりする」
  これを是正していくこと
その上で「オプトアウト」を保
  証
 追跡や個人情報収集・第三者提供を
  「停止してくれ」と申し込むこと

 例えばマイクロアド社の例

 これにより自己選択権を
  確保してゆく
米国の最近の動き
 FTCによる「Do Not Track合意」
  2010年
   FTC「急変する時代の消費者プライバシー保
   護」
    特にターゲティング広告を行う事業者に対し
     「統一的かつ包括的消費者選択の仕組み」を求め
     る
    HTTPリクエストに「DNT:1」ヘッダを付加する
    Digital Advertising Allianceとの間で実装合意
    ブラウザへの実装が進むが…
      Firefox, Safariは「デフォルトオフ」
      Internet Explorer 10 は「デフォルトオン」??
続・米国の最近の動き
 2012年2月22日
  カリフォルニア州司法長官との合意
  スマホアプリケーションに対する
   Amazon, Apple, Google, HP, Microsoft, RI
   Mとの合意
  州オンラインプライバシー保護法に基づく
   プライバシーポリシーの明示
    表示手段・領域・事業者の対応手続・BPなど取り
     決め
    「アプリ開発者」のプライバシーポリシー違反は
     州の不正競争防止法・虚偽広告禁止法に違反と
米国プライバシー権利章典
 2012年2月23日 オバマ政権発表
 権利章典 Bill of Rights!
 7つの原則
  コントロール・透明性・「コンテキスト」の尊
   重・
   安全性・アクセスと正確性・対象を絞った収集
   説明責任
 「プライバシー権は
   民主主義に最初からあったものだ
   そして今、私たちは何よりも必要として
スマートフォンを経由した利用者情報の取扱いに関するWG(第3回
筑波大学 石井夏生利先生の資料より
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EUデータ保護指令→規則
 データ保護指令(95年)
  「全ての者は、自らに関する個人データを保護
   する権利を有する。」
  OECDガイドラインに沿った規定
   +プライバシーコミッショナー制度(PIA)
  第三国持ち出しについて規制
 データ保護規則(2012年?)
  「忘れられる権利」の明記
  Privacy by Design
   など
日本も「成熟した」
  プライバシー論が必要
 「個人(識別)情報」が漏洩するかどうか
  は
  どちらかというと「セキュリティの問題」
 そうではなく「プライバシー」を語ろう
  自分の情報はどこにあって誰が何に使っている
   か
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 ビッグデータの海の中で
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