Jak zdjęcie Twojego domu w Google Street View przewiduje ryzyko wypadku samochodowego?

Zrzut ekranu mapy satelitarnej Google mapy Google

Google Street View stał się zaskakująco użytecznym sposobem poznawania świata bez wchodzenia w niego. Ludzie używają go do planowania podróży, odkrywania wakacyjnych miejsc i wirtualnego prześladowania zarówno przyjaciół, jak i wrogów.

Ale naukowcy odkryli bardziej podstępne zastosowania. W 2017 roku zespół naukowców wykorzystał zdjęcia do zbadania rozmieszczenia typów samochodów w USA, a następnie wykorzystał te dane do określenia składu demograficznego kraju. Okazuje się, że samochód, którym jeździsz, jest zaskakująco wiarygodnym wskaźnikiem Twoich dochodów, wykształcenia, wykonywanego zawodu, a nawet sposobu, w jaki głosujesz w wyborach.

Teraz inna grupa poszła jeszcze dalej. Łukasz Kidziński z Uniwersytetu Stanforda w Kalifornii i Kinga Kita-Wojciechowska z Uniwersytetu Warszawskiego wykorzystali zdjęcia domów ludzi ze Street View, aby określić, jak prawdopodobne jest, że będą uczestniczyć w wypadku samochodowym. To cenne informacje, które firma ubezpieczeniowa mogłaby wykorzystać do ustalenia składek.

Wynik rodzi ważne pytania dotyczące sposobu, w jaki dane osobowe mogą wyciekać z pozornie niewinnych zbiorów danych i czy organizacje powinny mieć możliwość wykorzystania ich do celów komercyjnych.

Dane ubezpieczeniowe

Metoda badaczy jest prosta. Rozpoczęły się od zbioru danych 20 000 rekordów osób, które wykupiły ubezpieczenie samochodu w Polsce w latach 2013-2015. Zostały one losowo wybrane z bazy danych nieujawnionego towarzystwa ubezpieczeniowego.

Każdy zapis zawierał adres ubezpieczającego i liczbę roszczeń odszkodowawczych, jakie on lub ona zgłosił w okresie 2013-15. Ubezpieczyciel podzielił się również własną prognozą przyszłych roszczeń, obliczoną przy użyciu najnowocześniejszego modelu ryzyka, który uwzględnia kod pocztowy ubezpieczającego oraz wiek, płeć, historię roszczeń i tak dalej kierowcy.

Pytanie, które zbadali Kidziński i Kita-Wojciechowska, dotyczy tego, czy mogliby dokonać dokładniejszej prognozy na podstawie zdjęcia domu ubezpieczającego w Google Street View.

Aby się tego dowiedzieć, badacze wprowadzili adres każdego posiadacza polisy do Google Street View i pobrali zdjęcie miejsca zamieszkania. Sklasyfikowali to mieszkanie według typu (dom jednorodzinny, szeregowiec, blok mieszkalny itp.), wieku i stanu. Na koniec naukowcy przeanalizowali ten zestaw danych, aby zobaczyć, jak koreluje on z prawdopodobieństwem, że ubezpieczający złoży roszczenie.

Wyniki są zaskoczeniem. Okazuje się, że miejsce zamieszkania ubezpieczającego jest zaskakująco dobrym prognostykiem prawdopodobieństwa zgłoszenia roszczenia. Odkryliśmy, że cechy widoczne na zdjęciu domu mogą być predyktorem ryzyka wypadku samochodowego, niezależnie od klasycznie stosowanych zmiennych, takich jak wiek czy kod pocztowy, mówią Kidziński i Kita-Wojciechowska.

Dodanie tych czynników do najnowocześniejszego modelu ryzyka ubezpieczyciela poprawia jego moc predykcyjną o 2%. Ujmując to z perspektywy, model ubezpieczyciela jest lepszy niż model zerowy tylko o 8% i opiera się na znacznie większym zestawie danych, który obejmuje takie zmienne, jak wiek, płeć i historia roszczeń.

Tak więc technika Google Street View może znacznie poprawić prognozy. A obecna praca jest jedynie dowodem zasady. Naukowcy twierdzą, że jego dokładność można poprawić, stosując większe zestawy danych i lepszą analizę danych.

Świadoma zgoda

Podejście badaczy rodzi szereg ważnych pytań dotyczących sposobu wykorzystywania danych osobowych. Ubezpieczający w Polsce mogą być zaskoczeni, gdy dowiedzą się, że ich adresy domowe zostały wprowadzone do Google Street View w celu uzyskania i przeanalizowania obrazu ich miejsca zamieszkania.

Ciekawym pytaniem jest, czy udzielili świadomej zgody na tę działalność i czy firma ubezpieczeniowa może w ten sposób wykorzystywać dane, biorąc pod uwagę rygorystyczne europejskie przepisy dotyczące prywatności danych. Zgoda wyrażona przez klientów firmie na przechowywanie ich adresów niekoniecznie oznacza zgodę na przechowywanie informacji o wyglądzie ich domów – mówią Kidziński i Kita-Wojciechowska.

Takie podejście może otworzyć puszkę Pandory z analizą danych. Jeśli firmy ubezpieczeniowe mogą na tym skorzystać, dlaczego nie inne firmy? Branża ubezpieczeniowa mogłaby szybko pójść w ślady banków, ponieważ istnieje udowodniona korelacja między modelami ryzyka ubezpieczeniowego a scoringiem ryzyka kredytowego – mówią Kidziński i Kita-Wojciechowska.

Możliwość zbierania, analizowania i wykorzystywania informacji dramatycznie wzrosła w ostatnich latach. Umiejętność ta przewyższyła zrozumienie większości ludzi tego, co jest możliwe dzięki ich danym, i z pewnością przewyższyła prędkość, z jaką można uchwalić przepisy regulujące to.

Oczywiście Google nie jest jedyną firmą, która zbiera zdjęcia z poziomu ulicy. Taka praktyka budzi jednak obawy o prywatność danych przechowywanych w publicznie dostępnych Google Street View, Bing Maps Streetside, Mapillary lub równoważnych prywatnych zestawach danych, takich jak CycloMedia, mówią Kidziński i Kita-Wojciechowska.

Tego rodzaju praca może wywołać pytanie, czy firmy te w ogóle powinny być w stanie gromadzić i przechowywać te obrazy. W Niemczech, gdzie prywatność jest ważną kwestią w debacie publicznej, Google ma już zakaz zbierania zdjęć Street View. To może nie być ostatnie miejsce na wprowadzenie takiego zakazu.

Nr ref.: arxiv.org/abs/1904.05270 : Zdjęcie Google Street View domu przewiduje ryzyko wypadku samochodowego jego mieszkańca

ukryć